3分でできる！最高のDockerfileを書いたあとにやるべき1つのこと - Qiita
概要 Dockerfileを書くためのベストプラクティスを読んで、ベストプラクティスなDockerfileを作った/作りたい人が対象です。 そのDockerfileで大丈夫かを3分でチェックできるツールをつくりました。Hadolintのような、単なるDockerfileのLinterではなく、ビルドしたイメージの中身まで細かく分析します。 通常のLinterでは原理的に不可能な、ベースイメージに存在している危険性も含めて調べることができます。 ←GitHubのStarもらえると嬉しいです。 Dockleの内部で使われているツールはTrivy, Vulsなどと同じなので、そのあたりを踏まえて、動作原理を別記事にまとめました。 人を震えさせるツール｢Dockle｣の仕組みを解説 なお、DockerHubで人気のコンテナに対して試した結果をサイトにして公開しています。操作方法もふくめて、別記事に
機械学習の超初心者が、みんなが良いと言う記事を読んでまとめてみた - Qiita
機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、 同じ記事や同じ本をおすすめされてることが多かったので、自分なりにまとめてみました。 私は数学も機械学習も無知だし、まだ何も機械学習のコードを書いてません。 ただのリンク集になってます。 実際にやってみた画像認識の内容も含めたブログ記事はこちらです 機械学習をやるまえに 最初に機械学習で何をしたいのかを決めることが重要 ゴールを持つことが学習の進み具合を変えるらしい。 たしかに、やりたいことがあれば、勉強量も定着量も全然違う気がする。 無駄な知識を学ばないことも大切なんでしょう。 すべての理論を理解しようとしない。 機械学習は難しすぎるのでまず理解できないし、少しずつ簡単なものを実践して理解していくことが大切。 まずはコードを書く！ コードを書いていけば、なぜ動くのかをおおまかに理解していける。 数式や理論の理解は後回し、慣れろ、ってことで
ア㊙️イさんのお尻と学ぶ統計学(仮置場)
目次からリンクで飛べる各トピックはツリー形式になっているのだ。 あまりにツイート量が膨大になってしまったので、123回目以後は各ツリーの最初のツイートへリンクだけまとめておくのだ。 お尻さんは各国の歴史や制度に詳しいわけではないし統計手法も誤って理解していることがあるから(それなら黙っておけという話だけど)、間違いがあったらどんどん指摘して欲しいのだ！
YOLOオリジナルデータの学習 - Take’s diary
今回は今年のMaker faire tokyoで使ったAIジャンケンのデータ作成方法を書くことにします。AIの専門家では無いので、固有名詞の間違いはご容赦願います。 今回のデータを使ってジャンケンの手をリアルタイム認識させています。 YOLOを使った画像認識が早いのは分かりました。ただし練習でおおーっと思った画像認識に使うデータは、他人が用意したものです。自分の必要なデータをどんな用途で使うかで価値が決まって来ますよね。 用意する学習データは1クラス数千枚単位ですから、アマチュアではチョットって感じです。せっかく苦労して用意しても、使えなかったら何にもならないわけで、今回は「データー作成はそれほどでもなかった」的な記事です。メイカーフェア出展に向けて、サーモグラフィーを利用したジャンケン認識用画像の種類は3クラスとなりますが、これ以上のクラス数でも作成方法の基本は同じです。 次回は学習済み
お坊さんのIT活用を考えるイベント「テラテク！」開催 「誰も私たちの課題を解決してくれない」
お坊さんが寺の運営におけるIT活用について意見を交わすイベント「テラテク！」の第1回が、6月12日に都内で開かれた。エンジニア経験のあるお坊さんや、宗教法人の会計税務に詳しい税理士らが登壇し、お坊さんにおすすめのITツールを紹介したり、参加者同士でお寺の課題を共有したりした。 クラウド会計サービスなどを手掛けるfreee（東京都品川区）が主催。精密機器メーカーでエンジニア経験のある小路竜嗣さん（善立寺 副住職）や、ITベンチャーでビジネス開発経験のある海野峻宏さん（寳林寺 新堂）、宗教法人などの会計税務を数多く手掛けてきた赤田貴志さん（税理士法人ゆびすい）が登壇。“お坊さんによるお坊さんのための”ITツール活用について講演した他、ワークショップでは、参加したお坊さんの抱える課題に対しアドバイスをした。 「寺は24時間365日運営」お坊さんが抱えている課題 小路さんはイベントで「お寺には事務
名刺基板で学ぶ基板発注 - fumiLab
名刺基板を作ろう 本稿では名刺基板を設計して発注したときの備忘録を書きます。 なお、Eagleを用いて基板設計を行いSeeedStudioで基板発注を行うことを前提にします。 実装した基板名刺 僕はプリント基板が好きです。だってかっこいいじゃん。 このブログのヘッダー画像にもなってますね。 名刺として渡したらとてもクールなんじゃないかと思いました。 名刺を基板にすることには以下のいいことがあります + かっこいい + 実用性がある(?) + 初対面の人との話のネタになる + 基板の人と強い印象を与えられる などなどいいことずくめですね！ いざ作るとなると一番きになるのが値段。僕が作った時は100ドルくらいでゴールドフラッシュ仕上げの高級基板を150枚作ることができました。ちょっと高級ですがここぞという時に出したい。 私の場合は学校のロゴが金の方がかっこよかったので高価なゴールドフラッシュに
OSSのJob管理ツールを使ってみた感想 - Qiita
先日ラスベガスで開催されたre:Inventに参加し、その際にデータ分析基盤系のセッションはほぼ参加したのですが、Job管理ツールの話がかなり出ていたのが印象的でした。 AWSにはData PipelineというJob管理サービスがあるのですが、それではなくOSSのJob管理ツールを使っているところが多い印象でした。 日本では自分の観測範囲だとまだ使っているところがあまり多くない印象ですが(実際自分もほとんど使ったことない)、いくつか候補を絞って触って見たので感想を書きます。 あくまでJenkinsしか使ったことがないような個人の感想としてお読みください。。 Airflow Airbnbが開発元 re:Inventでは多くのセッションで紹介されており、一番勢いがある印象を受けた。 依存関係はPythonで書く タスクの登録はUIからやるのではなく、コマンドラインから登録 Python力を前
[Solved] 日本語文章中、英単語の両端にスペースをつける人 - Qiita
私ですね。 いるいるって言わないでもらえると嬉しいです。 そうする根拠はいくつかありますが、私はマイクロソフト系言語をメインに使うプログラマなので、マイクロソフトの公式サイトがそうなっていることが大きいです。 そんなものは機械がやるべきことで、人がやることではない。 たとえば Word なら自動的に調整してくれる。 （↑ これです） わかっています。 でも染みついてしまいました。 質問に答えます。 ――疲れませんか？ 習慣になっているのでそれほどではありません。 ――時間の無駄では？ 一連の動作になっているのでそれほどではありません。 どうかコストの浪費と咎めないでください。 ――意味あるの？ 見やすくはなると信じています。 ――本当に？ 昨晩Generative Artに関する論文をMicrosoft Wordで書きました。 よりも 昨晩 Generative Art に関する論文を M
![[Solved] 日本語文章中、英単語の両端にスペースをつける人 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b7e7a193866a26e721675e2ce04939aff8170613/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBDb2RlT25lJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0wMDVmNTRhZWM2ZjBmNTM1YWViODJmMDgwYmFmMmIwNg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dfc78a11018404c5c004a66238d08de6a)
Azure Computer Vision APIとFace APIをPythonから利用する | ブログ一覧 | DATUM STUDIO株式会社
はじめに 最近はAIや機械学習を活用したサービスも普及しており、 そのようなインテリジェントでスマートな機能を使ったアプリケーションを作りたいな〜 とお思いの方も多いのではないでしょうか？ しかし、機械学習を利用した機能を実際に構築しようとすると、 利用したい手法の知識やその学習を行うための高いマシンリソース、 そして学習用の教師データの用意などが必要となり、 簡単に実現するのは難しいという状況も多くあります。 今回は、特別な知識やデータの用意をする必要がなく、 簡単にAI的機能を利用することができる、 AzureのCognitive Servicesという機能を紹介していきたいと思います。 Azure Cognitive Servicesの概要 提供されている機能 Microsoft Azure Cognitive Services 公式 MicrosoftがAzure上で提供している、
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