ヤマト運輸は、API提供サイト「YBM For Developers」をこのほど開設した。荷物の発送・受け取り関連サービスを他社サービスと連携させるための各種APIを提供。これまで個別の事業者ごとに提供してきたAPIを、Webを通じ多くの事業者・開発者向けに公開することで、利便性の高いサービス開発を促進するとしている。 「YBM For Developers」は、法人・個人事業主向け会員ポータルサイト「ヤマトビジネスメンバーズ」内に設置した。 第1弾として、ECサイトで購入した荷物の受け取り場所に、ヤマト運輸営業所・取扱店を指定できる「EC自宅外受け取りAPI」と、商品を受け取る場所・時間変更などがECサイト内で可能になる「クロネコメンバーズサービス連携API」を無料で公開した。 さらに、有料APIとして、Webやアプリなどに登録した情報を利用し、スマートフォンを介して送り状を発行できる「

転職ナビのフロントエンドを担当しています、@sueshinです。 Livesense - 関 Advent Calendar 2017、22件目をお送りします。 どうぞ宜しくお願いします。 はじめに フロントエンドでよく注目されるJavaScriptではなく、 地味で渋いまるで関節技のような、Google Chrome Devtoolsを使った技術をtipsの形式でまとめました。 免責事項 ショートカットなどは全てMacのキーボード操作にしています。Windowsユーザーは適宜読みかえてください。 Chromeのバージョンは63系に基づいて紹介しています。 52の関節技！！ Elements 1.hover時のコンポーネントのCSSルールを表示 使い方 ①DOM要素を選択 ②Stylesペインを開く ③:hovをクリック ④hoverフィルタを適用 2.対応するCSSファイルを開く 使い方

｢綺麗｣という感情、ついに数値化される。GoogleがAIを使った画像評価技術｢NIMA｣を発表2017.12.22 19:0010,894 岡本玄介 解像度も大きな判断基準です。 人間は、写真で見る美しい景色を目と脳で｢キレイだなぁ｣と判断し、何かしらの基準にもとづいて評価することができます。ですがAIが急速に発展している中、機械にもそんなことができるのでしょうか？ しかもロンドン警視庁の人工知能は、砂漠と児童ポルノ画像の見分けがつかないって世界に知られたばっかりですし？ Google（グーグル）は｢ニューラル・イメージ・アセスメント｣の頭文字を取った｢NIMA｣という画像評価技術を発表しました。これは名前の通りニューラルネットワークでディープラーニングを行ない、風景写真を採点してくれるのです。人が美しいと思うであろうというものには、高得点がつけられると。 この技術は主に、画像編集のとき

メルカリは、幅広い分野の研究開発を進める組織「mercari R4D」（メルカリ アールフォーディー）を設立した。シャープや大学組織と連携し、IoTやブロックチェーン、無線給電、AIによる画像認識などをテーマに研究を進めて実用化、いわゆる社会実装を目指す。 【この記事に関する別の画像を見る】 R4Dという名称は、開発（Development）、設計（Design）、実装（Deployment）、破壊（Disruption）という4つのワードが由来。メルカリでは、既存の研究開発組織が基礎研究や応用研究の試験・調査に留まっていると指摘し、「R4D」を通じて得た成果をサービス化していく。 代表にはメルカリで研究領域の調査を担ってきた木村俊也氏が就任。シニアフェローとして、アーティストのスプツニ子！氏や、小笠原治教授（京都造形芸術大学クロステックデザイン研究室）が務める。シャープの研究開発事業本部

この記事は一休.comアドベントカレンダー2017の22日目です。 いよいよ今年も終わりですね。 みなさん クリスマスの、忘年会のご予約はすみましたか？ というわけでアドベントカレンダー2打席目、一休.comレストラン 検索 & 集客担当のにがうりです。 一休の本社は赤坂見附の駅からほど近くにあり、お昼ごはんの選択肢が非常にバラエティに富んでいるのが嬉しいところです。 もちろん、その中には一休.comレストランにご加入いただいている店舗様もたくさんあります。 本エントリでは 筆者のお昼休み中に通える範囲内にあり 一休.comレストランでランチが予約できる レストランがどのくらいあるのか、Solrの空間検索( Spatial Search )を利用して調べてみました。 なお、前回のエントリ同様、Solrのバージョンは7.1.0を前提としています。 事前準備 Solrのスキーマ構成 ひとまず、

Google に代表される「キーワードサジェスト」機能を Elasticsearch を前提に日本語向けに設計。 よくある要件サイト内で過去に検索された有効なキーワードをサジェストしたい。入力されたテキストに関連性が高く、過去に検索された回数の多い順でサジェストしたい。最初に入力された言葉の後に空白を入力すると、最初の言葉と一緒に検索される複合語の候補サジェストしたい比較的シンプルな要件のように見えますが。。日本語を対象にしたサジェスト機能を実装する場合、入力途中の日本語のテキスト受けながら、ひらがな、カタカナ（半角・全角）、漢字、ローマ字（大文字・小文字・全角・半角）のコンビネーションを合わせて、関連性の高い言葉を素早くユーザーに提案しなければなりません。以外と難しいのです。。 Elasticsearch にも Completion Suggester と言うサジェスト向けの機能があるの