2019/04/18に株式会社gumi様で行ったデザイン講義のスライドです。 デザインとは何か？デザイナーは何を考えてデザインを作っているのか？ という話から、実際にデザインを評価・検討するための言葉を紹介しています。
これだけ守れば見やすくなるデザインの基礎
2019/04/18に株式会社gumi様で行ったデザイン講義のスライドです。 デザインとは何か？デザイナーは何を考えてデザインを作っているのか？ という話から、実際にデザインを評価・検討するための言葉を紹介しています。
京都教育大学情報処理センター
一般 2024年10月09日 大判プリントサービスの終了について メンテナンス 2024年10月02日 【完了】 KUENET管理システムのメンテナンス(2024年10月2日実施) 一般 2024年09月20日 Office LTSC 2024の提供について 障害 2024年08月19日 【復旧済】 eduroamの障害(8/19) 開館日程 2024年07月01日 夏季休業期間中の閉館時刻および休館のお知らせ セキュリティ 2024年07月01日 Webメール(Zimbra)およびKUE Cloudのウィルス誤検知について メンテナンス 2024年05月07日 【完了】 eduroamの証明書更新【5/7実施】 一般 2024年04月15日 【注意喚起】転送設定の間違いが非常に多く発生しています。 セキュリティ 2024年03月12日 学内eduroamネットワークの外部接続IPアドレス
【k8s合宿】 Kubernetesのメトリクスを取得する 〜PrometheusにGrafanaを添えて〜 - Uzabase for Engineers
こんにちは、SPEEDAのSREチームの阿南です。前回から少し時間が経ってしまいましたが、今回はKubernetesのメトリクス取得についてです。本番環境でkubernetesを運用する際、ポッドがどの程度リソースを消費しているのか、クラスター自体のリソースは大丈夫かなど常に把握しておく必要があります。ただ、Kubernetesってどう監視すればいいのって疑問ありますよね。PrometheusとかGrafanaとかよく出てきて概要は理解できるんだけど、実際どう構築すればいいの、とお悩みの方に役立つ記事にしたいと思います。ちなみに弊社ではRancher上にKubernetes環境を本番で利用していますが、大枠は今回紹介するような構成で運用しています。 構築する環境 構築手順 Kubernetesの認証方式について ConfigMap設定 Deployment設定 Service設定とポート解
京都アニメーションホームページ
お客様各位 「株式会社京都アニメーション」「京都アニメーション」「京アニ」など、 弊社の社名あるいは弊社を連想させる名称、及びそれらが含まれる名称にて、 道端で、キャラクターのモデルの依頼や写真撮影の依頼をしている人物がいることが判明いたしました。 弊社及び弊社関係者がそういったお声かけをすることは決してありませんので、 くれぐれもご注意ください。 また、ご不明なことやお困りのことがあれば 弊社のお問い合わせフォームまでお問合せをお願いいたします。 株式会社京都アニメーション
「塚本廉」が嘘だったんじゃない、全部が嘘だったんだ｜九月｜note
2010年代の大学生の間に巻き起こった「意識高い系」の界隈が明確に死んだ。平成が終わるまではどうやら持たなかった。 意識高い系界隈の中心付近にいたカリスマであり、プロフィール上では東京大学を卒業、イスタンブール大学大学院に在籍、10社を超える会社を経営し、トルコ親善大使を務めていた「塚本廉」のプロフィールは、全て虚偽であった。 以上は過去の「塚本廉」のインタビュー記事に記載されたプロフィール画像である。 http://out-elite.com/tsukamoto-entrepreneur 上述のプロフィールのような「塚本廉」は存在しなかった。 僕は2012年に京都大学文学部に進学し、「意識高い系」界隈にたびたび出入りをしていた。僕はオルタナティブ教育を推進する集団に属していた。活動は地道なものであり、塾の運営や公立校への出張授業など、あまり派手さや夢のないものだった。 よって、「意識高い
Kubernetesベースのディープラーニング環境「Nauta」
人工知能（AI）のユースケースはまだごく初期段階にあるといえる。企業はAIによってビジネスモデルを強化するユースケースを依然模索中だ。Gartnerの試算によると、AIの展開は2022年までに約4兆ドル（約444兆5000億円）に達する見込みがあるという。その成長の鍵がディープラーニングだ。 企業におけるディープラーニングはイメージしやすい。だが、複雑でリスクが高く、時間がかかる課題であることは変わらない。ディープラーニングソリューションの連携、検証、最適化が難しいためだ。 こうした課題に応える試みの一つが、「Kubernetes」を使用する分散型ディープラーニング向けの新しいオープンソースプラットフォーム「Nauta」だ。 Nautaとは Nautaは「Xeonスケーラブル・プロセッサー」ベースのシステムでディープラーニングモデルのトレーニング実験を行うための、マルチユーザー分散コンピュ
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この系統の話題を見るといつも思うのが「ノベルゲーム製作ブーム」という..