2017/5/20 JJUG CCC 2017 Spring 発表資料 エンプラ開発におけるレガシーアプリケーションの巻き取りとモジュール分割の戦い
PostgreSQLで学ぶデータベース技術 JavaエンジニアのためのPostgreSQLステップアップ - JJUG CCC 2017 Spring
2017/5/20 JJUG CCC 2017 Spring 発表資料 エンプラ開発におけるレガシーアプリケーションの巻き取りとモジュール分割の戦い
ピッツェリア・ギタロー 赤坂店 (赤坂/イタリアン)
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ジュンク堂書店 公式サイト| 書籍・雑誌、文具・雑貨等の販売
丸善ジュンク堂書店の公式facebookページです。 店舗でのフェア・イベント情報に加え、出版業界の小ネタや書店の裏側などを随時アップしてゆきます。
Googleの音声認識エンジンを使って音声ファイルから文字起こししてみた
Googleがクラウドサービスとして提供している「Google Cloud Platform」の中に、「Cloud Speech-to-Text」というサービスがあります。このサービスは音声ファイルをAIが認識して文字にしてくれるというものなのですが、一体AIはどれくらい正確に文字起こししてくれるものなのか実際に使って試してみました。 Cloud Speech-to-Text - Speech Recognition | Cloud Speech-to-Text API | Google Cloud https://cloud.google.com/speech-to-text/ まず、GoogleのクラウドサービスであるGoogle Cloud Platformの登録を済ませておきます。まだ登録していないという人は以下の記事の冒頭部分を参考に登録しておいてください。 無料でGoo
同じか否かを判定するための距離学習（Metric Learning） - Qiita
距離学習 （Metric Learning） ２つが同じモノを表しているか、それとも違うモノを表しているのか？ このような問題を解く場合、２つの間に『距離』を定義して、それが近ければ同じ、遠ければ違うと判断する方法が考えられます。ここでの『距離』は学習データを用いる事により、違うモノはより大きく、同じモノはより小さくなるように、目的に合わせて柔軟に定義する事ができます。このような操作の事を距離学習（Metric Learning）と言います。 KISSME 距離学習は、データの性質や分布の違いや目的によって、最適なやり方が変わってくる事も多いため、これまでいろいろな種類のもの（例えば、Triplet Loss を使った Metric Learning など）が提案されています。その中から、同一判定（２つのものが同じか否かを分類）するための手法として、CVPR 2012でオーストリアのグラー
［ブックレビュー］本当に身につく新学習法--「Learn Better」
詳細：単行本 / 392ページ / 英治出版 / 著者:アーリック・ボーザー / 監修:月谷真紀 / 発売日:2018/07/19 / 外形寸法 (H×W×D):19.0cm×13.8cm×2.8cm / 重量:0.4kg 内容：教科書や参考書の重要な（少なくとも自分はそう考えた）箇所に蛍光ペンで線を引く。同じ箇所を何度も読み返す。勉強しているときに、こうしたことをするのは普通だ。それなのに、その方法が、本来の勉強の目的からすれば、あまり効果のない方法だというのだから、「ちょっと待って」と言わざるを得ない。 教科書や参考書の重要な（少なくとも自分はそう考えた）箇所に蛍光ペンで線を引く。同じ箇所を何度も読み返す。勉強しているときに、こうしたことをするのは普通だ。それなのに、その方法が、本来の勉強の目的からすれば、あまり効果のない方法だというのだから、「ちょっと待って」と言わざるを得ない。 要
Azure ネットワーク アーキテクチャ
Azure ネットワーク アーキテクチャは、インターネットから Azure データセンターへの接続を提供します。 Azure でデプロイされたあらゆるワークロード (IaaS、PaaS、SaaS) は、Azure データセンター ネットワークを活用しています。 ネットワーク トポロジ Azure データセンターのネットワーク アーキテクチャは、以下のコンポーネントで構成されています。 境界ネットワーク ワイド エリア ネットワーク リージョン ゲートウェイ ネットワーク データセンター ネットワーク ネットワーク コンポーネント ネットワーク コンポーネントの簡単な説明。 境界ネットワーク Microsoft ネットワークと他のネットワーク (インターネット、エンタープライズ ネットワークなど) の間の責任分界点 Azure へのインターネットおよび ExpressRoute ピアリングを
ソーシャルゲームの価値を上げるログデータのつくりかた
はじめに 現在データ分析基盤の再構築を担当している、サーバーサイドエンジニアの小川詩織です。これまで私は4つのソーシャルゲームの新規開発・運用を経験してきました。そこでの知見と考察をまとめます。 ログデータは、調査などに必要なただの履歴という立場に置かれがちです。ですが、作業工数を大幅カットしたり、定量的な効果測定や判断ができるなど、適切なログ設計と活用により利益に繋がる施策の指針にすることも出来るものです。 ログには、コンテンツ内容により色々な種類や設計があるため、全てに共通する最適解はありません。ですが設計の指針となるべき事柄はあるので、ログの種類や活用例、設計の仕方、工夫などについて入門的な内容について一通り触れていきます。その中でログの可能性も一緒に感じていただきたいと考えています。 対象とするログと、全体像 今回はこれまでの経験が最活かせるソーシャルゲームのログのみを想定した内容
モダンなJava開発ガイド (2018年版)
2018年現在でもJava開発をしていると、Antすら使っていないEclipseプロジェクトにそこそこの頻度で出くわします。Eclipseの自動コンパイルが通ればOKであり、ビルドはExcel手順書をもとに手動で行われ、依存関係ライブラリはもちろんlibフォルダに各種jarファイルが放り込んであります。Eclipse上以外ではどう動かせば分かる人がいないため、コマンドラインからビルドなどを行うことは叶わず、CI化なんて夢のまた夢です。 そんなJava開発から脱却したい人向けのJava開発のモダン化ガイドです。 基本的にJava 8以降での開発を想定しています。 OpenJDK/OracleJDK上での開発を想定しています。 Android開発の場合は一部適用できない可能性あり。 英語のIDE、ツール等は積極的に使用します。 英語嫌いだとモダン化は難しい。 Java開発全般を前提としているた
SQLで羃等にDBスキーマ管理ができるツール「sqldef」を作った - k0kubun's blog
sqldefのリポジトリ github.com これは何か Ridgepoleというツールをご存じでしょうか。 これはRubyのDSLでcreate_tableやadd_index等を書いてスキーマ定義をしておくとそれと実際のスキーマの差異を埋めるために必要なDDLを自動で生成・適用できる便利なツールです。一方、 で言われているように、Ridgepoleを動作させるためにはRubyやActiveRecordといった依存をインストールする必要があり、Railsアプリケーション以外で使う場合には少々面倒なことになります。*1 *2 そこで、Pure Goで書くことでワンバイナリにし、また別言語圏の人でも使いやすいよう、RubyのDSLのかわりに、誰でも知ってるSQLでCREATE TABLEやALTER TABLEを書いて同じことができるようにしたのがsqldefです。 使用例 現時点ではMy
ナス好きにおくるナスをたくさん食べるためのナスのカレー「ベイガンバルタ」【東京カリ〜番長】 - メシ通 | ホットペッパーグルメ
こりゃうまい！ ナス好きのためのナスがたっぷり入ったカレー「ベイガンバルタ」の作りかた【でらいつカレーvol.19】 このカレーの写真をパっと見て「ベイガンバルタだ！」とわかる人、どのくらいいますかね？ とゆーか、「ベイガンバルタ」ってご存じですか？ 「ベイガンバルタ」とは…… ナスのカレーです！ と言っても、ただ焼きナスが入っているカレーではなく、焼きナスの実の部分だけを使った、トロットロのカレーです！ 言うなれば、焼きナスを飲むカレーです（←これは言い過ぎか？）！ とにもかくにも、「ベイガンバルタ」は焼きナスをたっぷり使うナス好きのためのカレーなんです。 とゆーわけで、その他の細かい説明は抜きにして（「ベイガンバルタ」の意味とかね）、さっそくご紹介いたしましょう！ 東京カリ～番長リーダーによる、でらいつカレー流「ベイガンバルタ」はじまりはじまり～。 ナスをたくさん食べられる「ベイガンバ
【Brianza】ブリアンツァグループ‐イタリアンレストラン
今年注目されているエリア、麻布台ヒルズの一角に開かれる 12 席のレストラン。 小さな店舗から溢れんばかりにお送りする、シェフ・奥野義幸の現時点で考えるブリアンツァグループの集大成の料理の数々… お店に携わる人々が主役になるイタリア料理を是非ご賞味ください。 This 12-seat restaurant will be located in a corner of Azabudai Hills, an area that has been the focus of much attention this year. Chef Yoshiyuki Okuno will be presenting the culmination of the Brianza group’s culinary creations from the small restaurant…. We hope you
赤坂見附長寿庵 (赤坂見附/そば)
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赤坂焼肉 KINTAN (赤坂見附/焼肉)
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あか坂 わいず製麪 (赤坂見附/ラーメン)
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チョンギワ新館 (赤坂/焼肉)
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ISO 3166-1 - Wikipedia
赤字: 国名コード（alpha-2） ISO 3166-1は、ISOによって発行されているISO 3166の第一の部分で国名コードの標準。日本ではJIS X 0304として標準化されている。国、保護領、および特定の地政学的な意味を持つ地域の名前に対し、以下の3種の国名コードを定義している。 ISO 3166-1 alpha-2： ラテン文字2文字による国名コード。3種のコードのうち最も使用されており、「.jp」等インターネットでの国別コードトップレベルドメインとしてよく知られている（ただし、一部例外がある） ISO 3166-1 alpha-3： ラテン文字3文字による国名コード。上記alpha-2よりも国名コードからラテン文字表記の国名が類推しやすくなっている ISO 3166-1 numeric： 3桁の数字による国コード。国際連合統計部（英語版）により定義、保守されているUN M.4
花一 (新橋/カレー)
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ナンディニ 虎ノ門店 (虎ノ門ヒルズ/インド料理)
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カツとカレーの店 ジーエス (虎ノ門/カレー)
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オールデイダイニング オアシスガーデン (永田町/洋食)
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東洋軒 (赤坂見附/洋食)
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河鹿 (赤坂見附/洋食)
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赤坂韓国料理・焼肉 兄夫食堂 赤坂店 (赤坂/韓国料理)
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肉塊UNO 溜池山王店 (溜池山王/ステーキ)
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OSTERIA udagawa (赤坂/イタリアン)
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3206 - 神谷町/サンドイッチ [食べログ]
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3206 本店 （サンニイゼロロク【旧店名ソーホーズ・ベーカリー SOHO'S BAKERY】） - 神谷町/パン [食べログ]
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TechCrunch | Startup and Technology News
Holy procrastination, startup founders! Tomorrow’s your last chance to apply to the Startup Battlefield 200 at TechCrunch Disrupt 2024. Your last chance for a shot to stand on the Disrupt…
エムスリーのサービスレベル監視基盤を構築した話 - エムスリーテックブログ
こんにちは、エンジニアリングGの高橋です。 去年の11月にエムスリーにSREとして参画してから、サーバのセットアップ作業などの基本的なインフラ作業に加えて、各サービスのサービスレベルの設定や監視の仕組み作りなども行ってきました。 今回はそのサービスレベルを監視する仕組みをご紹介したいと思います。 本稿の流れ SLI設定 SLO設定 各種メトリクスの収集 アラーティング 監視ダッシュボードの作成 まとめ 全体像 ざっくりとした全体像としては上図のような感じです。 また、この取り組みを実施した前後で、下のような変化（効果）がありました。 前 ログの収集はしているが、全サービスでは取れていない ログの収集経路がサーバによって異なる（Service AからElasticsearchとかもあったり） 後 全サービスのアクセスログを収集・閲覧可能 ログの収集経路を共通化 ほとんどのサービス（70以上）
動的なDeepLearningによる時系列データの予測 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 動的なDeepLearningによる時系列データの予測 時間の経過とともに展開していくイベントを予測することは、オプション価格決定や、病気の進行、音声認識、サプライチェーン管理などを扱う多くのアプリケーションにとって不可欠な機能です。と同時に、こうした予測は難しいことでも知られています。 全体的な結果を予測するのではなく、特定の時刻に発生するイベントの一連の動き ( シーケンス ) を正確に予測することを目指します。物理学のノーベル賞受賞者である Niels Bohr 氏は、「予測は非常に難しいもので、未来については特にそうです。」と述べています。 このブログ記事では、AWS での深層学習アプローチを使用した時系列予測の高度なテクニックについて見ていきます。この投稿では、任意の時系列値予測に注目します。ですので、時系列を研究している読者にとっ
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