アマゾンジャパン、読み放題サービス８月開始へ - The Bunka News デジタル
アマゾンジャパンが電子書籍定額読み放題サービス「Ｋｉｎｄｌｅ Ｕｎｌｉｍｉｔｅｄ（キンドル・アンリミテッド）」を、８月にも日本で開始することが、複数出版社への取材で明らかになった。日本では電子雑誌の読み放題サービスが市場を拡大しているが、国内最大規模の電子書籍配信事業者による、書籍、雑誌、コミックスを含めたサービスの影響が注目される。 利用者が月額９８０円の料金を支払うと、同サービスに参加するＫｉｎｄｌｅ版の電子書籍・雑誌・コミックスなどが読み放題になる。 アメリカでは２０１４年に同様のサービスを開始しており、月額９?99?で、サービス開始当初は約60万タイトルの電子書籍が読み放題となった。 日本の出版社関係者によると、アマゾンは出版社に対して、８月初めのサービス開始に向けて、６月中に契約を締結するよう求めているという。 コンテンツは出版社が選んで提供する。アマゾンが開設する専用のウェブか
アメリカの書店にて2016
サンフランシスコに来たので、再びライトノベルやヤングアダルト小説の書店調査をやってみましたが、、、どうも街中の大型書店は片端から閉店してしまった模様です。個性的な書店は幾つも健在なんです。例えば、ビート文学の拠点になったCity Lights Bookstoreは今も健在で、本棚や飾ってある写真を眺めているのが本当に楽しくなる本屋ですが、ヤングアダルトの書棚はありませんでした。 ビートの次に栄えたヒッピーの拠点になったヘイト・アシュベリー地区にも書棚が楽しい本屋がありましたが、グラフィックノベルは扱っていてもヤングアダルト小説の棚がない。 やはり、ある程度の大型書店にならないとヤングアダルトの棚は設置されないのでしょうね。それがヤングアダルトの現状の位置というか市場規模なのではないかと思います。そして、そのような大型書店はどんどん潰れていき、サンフランシスコはその潮流の最先端を行っていると
毎週のように依存パッケージを上げ続ける努力 - CARTA TECH BLOG
皆さんこんにちは。fluctにてfluct SSPという広告配信システムの管理画面を中心にクライアントサイドの開発を行っております、大関です。 依存パッケージの更新、どうしてますか？ 今や数多くの言語でパッケージマネージャが提供されており、みなさんも日常的にコミュニティによるパッケージエコシステムを活用していることと思います。 ですが、この依存パッケージの更新については、どのようにしていますか？ セキュリティfixなどを除き、以下のようなことになっていることが多いのではないでしょうか？ チームの「いい人」が頑張って更新し続ける その人の謎の情熱が消えると更新されなくなってしまう たまに気がついたら頑張る 「いい人」が頑張るタイプの亜種 気が付かなかったら更新されない 更新はリスクなので塩漬けにする プロダクトは定期的に作り直す前提 CIでテストを回し続けているのに更新しないなんて……とモヤ
Caffeで画像解析を始めるための基礎知識とインストール、基本的な使い方
連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。前回の「ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選」では、ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介しました。今回は、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説します。 最初に、画像解析で実施している「物体認識」の概要を紹
ヤフーが活用事例を報告、Deep Learning Tokyo 2016レポート（前編）
ヤフーは、2016年3月20日、都内でディープラーニング（深層学習）に関するイベント「Deep Learning Tokyo 2016」を開催した。同イベントには、米国カルフォルニア大学バークレー校のBerkeley Vision and Learning Center（BVLC）からトレバー・ダレル（Trevor Darrell）教授や東京大学情報理工学系研究科の原田達也教授、ヤフー、Preferred Networksなどが講演した。 ディープラーニングとは、多層のニューラルネットワークを使う機械学習技術の一種。最近になり、コンピュータの処理速度の向上やインターネットを使った大量データの収集が可能になり、急速に進歩しつつある。ディープラーニングは画像や音声、言語認識などを取り扱うクラウドサービスや自動車の自動運転技術、あるいは市販車の自動ブレーキシステムなどにも応用されている。 従来型
「大企業病」感染から発症、末期症状までのプロセスについて - LITERALLY
1. 大企業病の感染源 優秀な人たちばかりの会社でも、人数が増えれば大企業病にかかる恐れがある。優秀な人しか採らないようにしても、無能な人は少なからず入ってきてしまうためだ。無能な人がいれば、当然仕事の進みに鈍りが生じる。無能な人と一緒に仕事をすることに嫌気がさした優秀な人はどうするか。「ルール」を作る。誰でも仕事がスムーズにまわるよう、明確でわかりやすいルールを作る。このルールこそが一時的に事業を前へ押し進めるものの、後々「大企業病」を発症させる原因なのである。 2. 大企業病の発症 無能な人はルールに固執したがる。「ルールだから」と突き放し、頭を使って考えることをしない。 本来は、仕事をスムーズに、正確に進めるために作られたルールがいつのまにか足枷になる。なぜなら、どんなケースでも最適なルールというものはほとんど存在しないからだ。そのときの状況によっても、時代によっても最適解というのは
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