DHHはどのようにRailsのコントローラを書くのか | POSTD
私たちの救世主DHH™は最近の Full Stack Radioのインタビュー で、 Basecamp の最新版で彼がどのようにRailsのコントローラを書いたかを説明しています。下記は、彼のすばらしい話を書き取ったものです。 これまでに思うようになってきたのは、「RESTの原則に従うには、どのタイミングで新たなコントローラを作るべきかを一度決めたら、ほぼ異例なくその原則を遵守するべきだ」ということです。いつだってその方がうまくいくんです。自分の作ったコントローラの状態を悔やむのは決まって、作ったコントローラの数が少なすぎた時です。多くの処理を任せようとしすぎてしまうんです。 そこでBasecamp 3では、ある程度理にかなったサブリソースがあれば、毎回コントローラを分割していきます。フィルタなどの場合ですね。例えば画面があって、それがある状態になっているとします。もしこれにいくつかのフィ
ついに飲食店にPaperBeacon（ペーパービーコン）が！外国人観光客にも対応のアプリ「Putmenu（プットメニュー）」で注文してきた | O2O販促ラボ
O2O販促ラボは、主に店舗経営者様向けに販促や集客の最新事例、 O2Oやスマホ関連サービスに関するニュースなどを配信しています。 集客のための販促に力を入れる店舗経営者様を全力でサポートします。 こんにちは。O2O販促ラボの橋本です。 ボクシーズ株式会社が提供する飲食店向けオーダーシステム「Putmenu（プットメニュー）」の体験レポートをお届けします。 「Putmenu（プットメニュー）」は、スマホアプリで注文するとテーブルNoとオーダーが厨房に届くサービスで、帝人株式会社・株式会社セルクロス・株式会社タグキャストが共同で開発したシート型ビーコン「PaperBeacon（ペーパービーコン）」を活用したアプリとして初めて店舗に採用されたということなので、早速出かけてきました。 「Putmenu（プットメニュー）」をインストールしてみる 「Putmenu（プットメニュー）」は、iOSアプリ、
「東京、ある程度不便でないとダメ」待機児童問題で務台俊介・衆院議員が発言【保育園落ちた日本死ね】
待機児童対策が問題となっていることに関し、自民党の務台俊介衆院議員（長野2区）は3月17日、国会内で開かれた会合で「『保育所落ちた』という話もあるが、全部便利にしてしまうと、ますます東京に来て子育てをしようということになる。東京にいると、ある程度コストがかかって不便だというふうにしなければ駄目だ」と述べた。時事通信ニュースは、この発言について「待機児童問題が深刻化している都市部住民の反発を招く可能性もある」と指摘している。
「Xbox One」、「Windows 10」アプリを2016年夏から実行可能に
2016年夏に、「Xbox One」でついに「Windows 10」アプリが実行可能になる。 Microsoft Game Studiosの主席グループプログラムマネージャーを務めるJason Ronald氏は、Xbox OneにおいてWindows 10ユニバーサルアプリがサポートされる予定であることを今週開催のGame Developers Conferenceで明かした。Business Insider（BI）が米国時間3月17日に報じている。さらにMicrosoftは、「Xbox Store」と「Windows Store」を1つの仮想ショッピングプレイスに統合して、ユーザーがXbox OneとWindows 10のアプリを同じ場所からダウンロードできるようにする予定だという。 Windows 10とXbox Oneの統合は、すべての自社製品を単一のプラットフォームに統合することを
TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
TensorFlowを遊び倒す！ 2-1. MNIST For Experts - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ※TensorFlowとは2015年11月9日にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。 本ブログでは、実際のTensorFlowの使い方を連載方式でご紹介しています。 皆様こんにちは。 テクノロジー＆ソフトウェア開発本部の佐藤貴海です。 本日は「Deep MNIST For Experts」の使い方についてご紹介します。 Deep MNIST For Experts 前回の「MNIST For ML Beginners」に続き、今回からいよいよ"Deep"です。前回は単なるロジスティック回帰でしたが、今回からは学習する層を重ねて、MNIST判別99％超えを目指します。 今回の手法 前回は、28×28ピクセルの画像（784次元）を、そのままSoftmax Regress
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