Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up
![Travis CI上のビルドは再実行できる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f7eb0cea0c41d8f444726965895b85152e7b3ebe/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9VHJhdmlzJTIwQ0klRTQlQjglOEElRTMlODElQUUlRTMlODMlOTMlRTMlODMlQUIlRTMlODMlODklRTMlODElQUYlRTUlODYlOEQlRTUlQUUlOUYlRTglQTElOEMlRTMlODElQTclRTMlODElOEQlRTMlODIlOEImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPTcwM2YwODk5ZTRjODRmOTE0ZDViNzcxMWNiNmFlNmNm%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5YW5kbyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9Y2M5ZjcyNTk4M2JhZTE5NTA5OWQ1MThlNGE3M2NjMGE%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3ad8e914d728f4686916ec9403a19890)
2017年1月にプロアスリート2名がメルカリにジョインしました。 メルカリ、スポーツ活動支援開始に関するお知らせ | 株式会社メルカリ 車椅子バスケットボールの領域で日本代表・代表候補という第一線で活躍している二人ですが、彼らはどうしてCtoCのグローバルマーケットプレイスの創造を目指す、メルカリへの入社に至ったのでしょうか。 今回のメルカンでは、二人へのインタビューを通してその理由を探ってみたいと思います。 メルカリに入社したプロアスリートとは? ― 入社おめでとうございます。まずは自己紹介からお願いします。 土子: 土子大輔です。千葉ホークスというチームでプレーしています。学生から社会人まで、クラブチームでバスケを続けていたんですが、26歳の時に交通事故で片足を切断し、車椅子バスケと出会いました。昨年は日本代表としてリオパラリンピックの舞台に立ちました。 土子 大輔(Daisuke T
Introduction Hi, my name is Takuma. I am a software and machine learning engineer at Mercari. Artificial Intelligence (AI) is a buzzword nowadays. We also often see terms, such as ‘Deep Learning‘ and ‘Deep Neural Networks‘ that are subsets of AI and machine learning. I would like to share our experiment on image classification using deep learning. Neural Networks Winter Deep learning is a variatio
はじめに bashには次の2つの理由によって、組み込みコマンド(builtin command)というものが存在します。 スクリプトの高速化のため。組み込みコマンドであれば通常のコマンドを実行する場合に比べてプロセスの生成コスト(fork()/exec())が削減できる bash自身の状態を変更させるため。例えばcdコマンドを/bin/cdとして用意してbashから当該コマンドを実行しても、当該コマンドのpwdが変更されるだけで、bashのそれは変更されないため、意味がない 今回は前者に焦点を合わせて、その効果と、組み込みコマンドの自作方法について述べます。 予備知識: 組込みコマンドによるスクリプト高速化の効果 組込みコマンドそのものの存在、及びその存在意義について既にご存知のかたは、この節を飛ばしてもらって構いません。 例えば皆さんがbashスクリプトからechoコマンドを実行した場合
追記 2018年の機械学習勉強法などをまとめました! 2018年版もっとも参考になった機械学習系記事ベスト10 はじめに 2016/12/14 から約1ヵ月間、機械学習の勉強をし続けました。これは会社の自由研究という制度を利用させて頂いて、1ヶ月間は業務から離れて、機械学習の勉強だけをやり続けた記録です。 勉強してきたもののうち教師あり学習までは、Qiita にその記録をまとめましたので過去記事一覧からご覧ください。 過去記事一覧 1日目 とっかかり編 2日目 オンライン講座 3日目 Octave チュートリアル 4日目 機械学習の第一歩、線形回帰から 5日目 線形回帰をOctave で実装する 6日目 Octave によるVectorial implementation 7日目 ロジスティック回帰 (分類問題) その1 8日目 ロジスティック回帰 (分類問題) その2 9日目 オーバーフ
CES2017が閉幕して1週間ほどだったが、やはり、大手メディアさんはメディア視点。私は自社ブースにいたのでほとんどCES会場を見て回れていない、という点を釈明したうえで今回のCES2017について私なり(5年出してる出展者目線)の感想を述べたいと思う。 Alexa, Alexa and Alexa 「家電から車まで、何もかもがAmazon Alexaに蹂躙された」「スタートアップシーンのほぼすべてはフランスに持っていかれた」この2点に尽きるCESだったなというのが感想だ。会場どこにいってもAlexa, Alexa and Alexa。昨年のCESではほとんど影も形もなかったAlexaだが、大手からスタートアップまで、ありとあらゆるハードウェアがAlexaに対応、会場のどこへいってもHey Alexaの声を聞く羽目に。 ぶっちゃけ、あのレベルで生音声を集められてしまうと、もう戦えるプレイヤ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く