小さいLinux環境の作り方 Presentation Transcript 小さい Linux環境の 作り方 Naomasa Matsubayashi 保存するアイコン フロッピーディスク 2000年代初頭 フロッピーディスクに必要な物が全部入った Linuxディストリビューションが流行った floppix http://floppix.com/ HAL91 http://chris.silmor.de/hal91/ tomsrtbt http://www.toms.net/rb/ 3.5インチフロッピーディスクの容量 1D 2D 1DD(Mac) 1DD 2DD(Mac) 2DD(PC-98) 2DD 2HD(PC-98) 2HD(PC/AT,Mac) 2ED 2TD 160KiB 360KiB 400KiB 360KiB 800KiB 640KiB 720KiB 1232KiB 1440
ローランドやコルグ、Ensoniqといったメーカー製シンセサイザー/ドラム・マシンのサンプルが無償でダウンロードできるサイト、「Modular Samples」。数年前に開設された一部では有名なサイトのようですが、最近話題になっていたのでご紹介します。 このサイトの特徴は、Ensoniq ESQ-1やコルグ DW-8000、カワイ K3など、マニアックなシンセサイザーのサンプルが多数用意されているところ。また、Native Instruments KontaktやApple Logic EXS24、Ableton Live、Propellerhead Reason Refillなど、数種類のフォーマットで提供されているのもポイントです。すべてのサンプルの総容量は、50GBを超えるとのこと。また「Modular Samples」では、ダウンロードが面倒という人のために、希望のフォーマットのサ
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
APIのバージョニングは限局分岐でやるのが良い - Hidden in Plain Sightにはブコメしたのですが、Rebuild: 35: You Don't Need API Version 2 (Kenn Ejima)でも本件に言及があったようなので、少し一般論を書いておきたいと思います。 ■Web APIの設計原則について そもそも、良いAPIとはどのような特性をもつものでしょうか? 一般的に、以下の2点が挙げられると思います。 拡張が容易である 拡張時に後方互換性を破壊しない ウェブの場合は、これに加え、 スケーラブルである HTTPに起因する問題に上手に対処できる ことが求められます。 前2者はウェブに限らない要件です。これを満たす設計手法としては、 リクエストおよびレスポンスのパラメータを拡張可能に 互換性を壊す拡張が必要な場合は、関数名を変える 古い関数は従来と同じ機能を
東京工業大学 長谷川修准教授のグループは、独自に開発した機械学習アルゴリズム「SOINN」を発展させ、オンライン学習の安定性を飛躍的に向上させることに成功しました。 "画像検索の技術はかなり実用化されておりますので、それと連動させることで、どれが大事な特徴なのかを自分で取り出してきて、この対象物といえばこういうものというのを覚える事ができます。" これらは、グループがインドで撮影した「リクシャー」の画像です。この画像の1つをロードすると、システムはまだリクシャーを学習していないので、すでに学習済みである「クルマ」と認識します。そこで、システムに「リクシャー」というキーワードを与えます。するとインターネットから「リクシャー」に関連した画像の主要な特徴を抽出して、リクシャーとはなにかを自ら学習します。学習後は、先程とは違うリクシャーの画像をロードしたとしても、その画像がリクシャーであるというこ
自分がこの1年間開発チームを引っ張ってきた中でこういうところに気をつけてたよってこと。 ザーッと勢いで書いてみる。分類はある程度なもんです。組織パターンやFearlessChangeは好きです。 心構え 1 現状を受け入れる 環境に文句を言ってても、何も変わんないし。自分は本当はもっとできるはずなんだ、って言ってても、実際アウトプットはでてないんやろ。なるほど、今はこうなんだってことを受け止めて、じゃあそこからどう改善していけるだろう?と考えたい。 2 遷移状態を受け入れる 現状から、理想的な状態にぴょんって飛び移れるわけじゃないんだから、その途中って泥臭かったりごちゃごちゃしてたりするんだけど、それを受け入れる。練習せずにいきなりスポーツがうまくなるわけないのと同じで。 3 正しいことが選ばれるわけじゃない 政治や感情や時期や思惑や抵抗や。そういうのがあるので「正しいこと」が常に選ばれる
マーケティング施策や商品開発の糸口を発見する為に購買履歴データでネットワーク分析を行っているのだが、今年に入りノードやエッジの数が多い隣接行列を取り扱うようになってきた。といってもまだまだビッグデータとはいいがたいが。。。cytoscapeにくわせOrganicレイアウトで表示するとこんな感じです。(他の設定はデフォルト) 今後はもっとデータ量が多くなりそうなので、ネットワーク分析をもうちょっと勉強。 これまで参考にしていたのはRで学ぶデータサイエンスの#8ネットワーク分析。R+igraphで中心性指標を計算したり、コミュニティの抽出などはさくさくできる。会社の先輩に話をすると、もっと勉強になる資料があるよと九州工業大学の竹本先生の資料を教えてくれた。2013/3/8に開催された第2回 Rでつなぐ次世代オミックス情報統合解析研究会で発表された資料らしい。タイトルは「R+igraphではじめ
カラフルなドット絵風のビジュアルが目を引く『Monaco』はステルスアクションです。見下ろし型でコインを拾い集める感覚は「パックマン」的です。COOPでは、ステルスの緊張から一転、アクシデントのドタバタが楽しいタイトルです。 MONACO | WHAT’S YOURS IS MINE Steam: Monaco: What’s Yours Is Mine Steamのホリデーセールはどうしてこうも魅惑的なのか。もともと安いのですが、輪にかけて安くなっていたのでついつい買ってしまいました。 最初にちょっと触ったときはハズレだったかな?とも思ったのですが、慣れてくると一転。現在の自分の中での評価はかなり高いものに変わりました。一通りの要素を把握した上で挑むオンラインCOOPの楽しさは他では味わえません。今ならSteamの日替わりセール直後のため、オンラインもにぎわっているのでオススメ。 ゲーム
Case: Direct mail targets your kitty 巷に溢れる大半のダイレクトメールは開封されることなく捨てられてしまいますが、カナダで猫用トイレを販売する・Bulk Cat Litter Warehouse社は、飼い主よりも猫をターゲットにしたDMを制作し、見事開封率を上げることに成功しました。 同社が用いたのは、猫が大好きなイヌハッカ(英名:キャットニップ)の芳香。 これを紙に染み込ませオリジナル“キャットニップ紙”を作り、この用紙でDMを制作しました。 結果、多くの猫がこれに反応し、DMを噛んだり、DMにほおずりしたりして、DMを離しません。 その様子を見た飼い主は、もれなくDMを手に取り、その結果DMの開封率が劇的に向上したそうです。 有名な故事・「将を射んと欲すればまず馬を射よ」を地で行くアイディアですね。多くのターゲット顧客に見事DMを見てもらうことに成功
“ミラクル・テクノロジー”と評した外国メディアもあった。日本でもテレビが次々と取り上げ始めている。日本発の技術が、世界に大きな反響を巻き起こした。“触らずにモノを認識する” 視覚障害者用感覚代行機「AuxDeco(オーデコ)」だ。これまで視覚障害者、特に全盲者がモノを認識するには、じかに触ったり、白杖のようなもので探りながら行うしかなかった。 しかし、額に取り付けるオーデコは、カメラがとらえた映像をコンピュータで画像処理し、輪郭だけを取り出し、電気刺激にして額に表示する。“触らずに、わかる”ことは、視覚障害者にとって、とてつもない出来事なのだ。開発を手がけたのは、福祉機器開発を手がけるベンチャー企業の経営者、菅野氏。アイワを経て、日本IBMでシステムエンジニアとして活躍。大証ヘラクレス上場企業イーシステムの立ち上げに参画し、2004年まで取締役副社長を務めていた人物である。 実は私は文系出
When Random Isn't Random Enough: Lessons from an Online Poker Exploit Today I am going to retell a story from 1999, a story in which developers of a popular online poker platform implemented card-shuffling software with a handle of subtle but critical bugs. Image credit: David Wells on Flickr Although this story is 15 years old, the lessons it holds for algorithm developers are still relevant. It'
※この記事は本社サイト 「Naked Security」掲載の記事を翻訳したものです※ by Paul Ducklin on November 20, 2013 この記事に関する最新の更新情報は Naked Security 掲載記事をご確認ください。 読者の方は、Adobe 社で 2013 年 10 月に発生したデータ侵害のインシデントについてはご存じでしょう。 これは、1 億 5 千万件のレコードが漏えいした史上最大級のユーザー情報データベースに関するインシデントであるだけではありません。今回のインシデントから別の問題も見えてきました。 漏えいしたデータから、Adobe 社がユーザーのパスワードを不適切な方法で保管していたことが明らかになりました。同社の利用した方法よりも格段に安全でパスワードを保管する方法はあります。またそれが、決して難しくないことを考えると、セキュリティの観点からす
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Unityのゲーム開発で大抵頭を悩ませるのがメッセージングだ。 メッセージングとは、オブジェクト・コンポーネント間のメッセージのやりとりだ。プレイヤーの持つHPやパラメータ、ゲームのステート、ゲームオーバーの判定等、値が変更された時に他のオブジェクトと連携する機能を指す。 Unityはコンポーネント指向であるため各コンポーネントに保たせた場合は参照が複雑になりやすく、一元管理すると変更通知に面倒な処理を記述するか各アップデート毎にパラメータをチェックするなどの面倒な処理が必要になる。 例えば下のコード。scoreの値が変化した際に影響するオブジェクト(label1~4)がある場合、値の変更に呼応してlabel1~4に変更を加える処理を何処かに書かなければならない。当然この記述をする場合はlabel1~4の参照を設定するか、参照が無くても動作する事を保証するコードも必要だ。上手くいけば後光の
Verified details These details have been verified by PyPI Maintainers alexgaynor Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage GitHub Statistics Pretend is a library to make stubbing with Python easier. What is stubbing? Stubbing is a technique for writing tests. You may hear the term mixed up with mocks, fakes, or doubles. Basically a stub is an object tha
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