ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
Swift: CGRect, CGSize & CGPoint
It’s been about a solid eight months since I first decided to jump completely into the Swift wormhole. Over those months I’ve slowly learned to stop writing Objective-C style code patterns with Swift syntax, and started to actually take advantage of the new language. But one thing I’ve recently picked up on is that I’m still using ugly non-Swift-like syntax with all my CGGeometry structures. CGRec
Google、Spark/Hadoopのマネージドサービス「Google Data Proc」を正式公開。CPUあたり1時間0.01ドルから
クラウド側でHadoopやSparkの環境を用意してくれるため、利用者はインストールや設定などの手間がなく、すぐに利用できるのが特長。現時点で提供されるHadoopとSparkのバージョンは、「Hadoop 2.7.2」「Spark 1.6.0」。また、「Hive 1.2.1」「Pig 0.15.0」も用意されます。 利用料金は、仮想1CPUあたり1時間0.01ドル（約1円）から。Googleによると起動時間は非常に短く、平均で90秒かそれ以下だとしています。 Googleは大規模データ処理に向けたマネージドサービスとして独自サービスながら非常に高速でスケーラビリティの高い「Google Cloud Dataflow」や「BigQuery」を以前から提供しています。 これらに加えて今回の「Google Data Proc」を提供するのは、オンプレミスや他のクラウドでも使われている標準的なミ
xamarinコミュニティの炎上について思うこと - 生涯未熟
最近、めっきり寒くなりましたが皆様体調は大丈夫でしょうか？ この寒い中、ある界隈が焚き火でボヤ騒ぎになったようです。 Xamarinするには、まず人脈♪ 検索用に残しとこ pic.twitter.com/RWToN6xxqW— ぁわわ (@lune_sta) November 26, 2016 xamarinの勉強会でのLT資料の一コマのようですね。 [追記]：こちらLT資料ではなく、セッション資料だったようです。お詫びして訂正致します。 勉強会自体はこちら jxug.connpass.com 上記画像が原因となり、各所でボヤが発生したようです。 今回はこのボヤ騒ぎについて色々と思うことを書いてみます。 一体何が問題だったのか？ この騒ぎ、一体何が問題だったのか？ 私としては以下のような考え。 某氏の炎上騒ぎについて改めて考えてみたが、大人な意見としては、コミュニティに対して一定の内輪ノリ
【Swift】UIViewControllerの再読み込み・リロード(reload)。ViewDidLoadに戻りたい時。 | A.N.Variation
このふたつのメソッドを実行することでUIViewControllerをUITableViewのようにreloadすることができます。 さてさて、このメソッドを実行するにあたって理解すべきライフサイクルですが、ライフサイクルというのはUIViewControllerの画面読み込み時のdelegateの実行順序です。その実行順序が以下。 ここで特にどれがどれだかわからなくなるのは以下の４つのメソッドだと思います。 loadView: controllerが制御するviewを作成する。 viewDidLoad: UIViewControllerのviewがメモリに読み込まれた後に呼ばれる。 viewWillAppear: UIViewControllerのviewが表示される時にview controllerに通知される。 viewDidAppear: view controllerのviewが
消えたプログラマの残したものは - megamouthの葬列
システム開発の佳境に、開発メンバーが突然出社しなくなってしまう。 携帯にも連絡がつかず、3日ほど音信不通になったので、さすがに心配になった上司が大家と共に自宅を訪れると、夕日が差し込む部屋の真ん中に、当の本人が何の表情も浮かべずにただ座っていたりする。 そういう事は大して珍しいことではないので、ある程度経験のあるIT業界人なら、同僚が「消えて」しまってもそれほど驚くことはない。 プログラマというのは、とかく「消えて」しまうものなのだ。と彼らは思っている。 「消えた」プログラマは、意識的にしろ無自覚にしろ自分の人生をちょっとばかり台無しにしながら、プロジェクトに虚無の穴を空けるわけだが、そうした「工程の穴」は他のメンバーが残業したり、派遣会社から来た代替の人員が埋めてしまったりする。ビジネス的には人月で数えられた我々の「数字」などというものはちょっとした帳尻あわせでなんとかなってしまうらしい
ADFSとAzure ADの違いを比較してみよう
皆さんこんにちは。国井です。 シェイクスピアも「ADFSにするか、Azure ADにするか、それが問題だ」と言ったように(うそ)、Office365をはじめとするサービスへのシングルサインオン(SSO)を実装する場合、ADFSを利用するか、Azure ADを利用するか、という選択肢で悩むことと思います。 基本的な選択基準は、ID基盤をオンプレミスのActive Directoryを中心に据えて、様々なクラウドサービスへのSSOを実装したいということであればADFSを選択することになるでしょうし、ID基盤を含めてすべてクラウドに移行してしまって運用したいということであればAzure ADを選択することになると思います。 2019年6月18日追記 久しぶりに過去の記事を読み返してみたら、今と3年前では全然違う結論になるのですね。2019年時点では、Azure AD Connectのシングルサイ
Azureでは新旧のポータル/デプロイモデルの使い分けが必要
米マイクロソフトのクラウドサービス「Microsoft Azure」には2016年11月25日現在、ユーザーにとって仮想マシンやストレージなどリソースの管理画面となる「ポータル」が新旧二つある。加えて、Azureのクラウドサービスの基盤である「デプロイメントモデル」（以下、デプロイモデル）も、新旧の2種類が存在する。 Azureは今、いわばバージョンアップの過渡期。旧ポータルと旧デプロイモデルを使ってきたユーザーは、遅かれ早かれ、どちらも新バージョンに移行する必要に迫られる。さらに複雑なことに、場合によっては当面の間、ポータルとデプロイモデルそれぞれの新旧バージョンを使い分けなければならない。旧ポータルや旧デプロイモデルでしかできないことがあるからだ。 問題なのは、新旧のポータル/デプロイモデルの存在と両者の違いが、Azureユーザーの間で十分に認知されておらず、一部で混乱を招いていること
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