[ロンドン 21日 ロイター BREAKINGVIEWS] - カルロス・ゴーン容疑者逮捕で揺れる仏ルノーと日産自動車<7201.T>の問題を巡り、フランスではルメール経済・財務相とマクロン大統領から発言が相次いだ。一国の財務相が記者会見で一企業の不祥事に言及するのは先進国では珍しい。フランス政府がこの問題に干渉し続ければ、ルノーの将来に不可欠な日産との提携関係が脅かされかねない。
[ロンドン 21日 ロイター BREAKINGVIEWS] - カルロス・ゴーン容疑者逮捕で揺れる仏ルノーと日産自動車<7201.T>の問題を巡り、フランスではルメール経済・財務相とマクロン大統領から発言が相次いだ。一国の財務相が記者会見で一企業の不祥事に言及するのは先進国では珍しい。フランス政府がこの問題に干渉し続ければ、ルノーの将来に不可欠な日産との提携関係が脅かされかねない。
増田に書くスレじゃない気がするが、身バレしないように、増田に書いておく。 ローコスト住宅大手のタマホームがなぜあんなに安いのか、いろいろと調べてみた結果。 知恵袋とか検討者ブログには、一部ミスリーディングな情報も散見されるので、その訂正伝票の意味合いもある。 最大の理由は3点 1.「タマルール」と呼ばれる設計制約を設け、規格化メリットを最大限追求した 2.工期が徹底的に短い(2ヶ月程度)、工期遅延しない 3.営業利益率が低い(薄利多売、業界最高利益率水準のへーベルハウス等と比較すると相当低い) ※タマの営業セールストークや検討者ブログに 「タマは大量発注しているから、その分安くなる」という説明がなされることがあるが、あれはミスリーディング。 嘘はついてないかもしれないが、タマより大量発注している積水ハウスは、なぜ高くなる? ※「質が悪いのでは?」という懸念の声も結構あるが、調べてみると、建
2018年10月18日、紀伊國屋書店新宿本店にて、『結局、人生はアウトプットで決まる』の発売記念セミナー「アウトプットで、AIに負けない自分の『ブランド』をつくる!」が開催されました。今回は、マイクロソフトでWindows 95、Internet Explorer 3.0/4.0、Windows 98のチーフアーキテクトを務めた、世界的プログラマーの中島聡氏がシアトルから特別来日。AIにはない人間だけの強みである「アウトプット」をテーマに、発信の大切さとおもしろさを伝えます。本パートでは、中島氏が2年ぶりに新刊を書き上げた経緯や、日米のビジネスパーソンの働き方や意識の違いについて語りました。 「永遠のパソコン少年」の異名を持つ中島聡氏 小谷俊介氏(以下、小谷):みなさん、こんばんは。さっそく最初のアウトプットですね。挨拶も立派なアウトプットですからね。本日はお忙しい中お運びくださり、ありが
Canonicalでは今年4月にリリースしたUbuntu 18.04 LTSを10年間サポートするそうだ(Ubuntu blog、基調講演動画:該当部分は6分59秒以降、ZDNet、BetaNews)。 この計画はCanonical CEOのMark Shuttleworth氏がOpenStack Summit Berlin 2018の基調講演で明らかにしたものだ。通常、Ubuntuの長期サポート(LTS)版はサポートが5年間提供されるので、サポート期間が2倍に延長されることになる。Shuttleworth氏はサポート期間延長の理由として、Canonicalが注力する通信や金融といった業界では非常に長いスパンで計画を行うものがある点や、IoTが製造の現場に配備された場合に少なくとも10年間は使い続けられる点を挙げている。また、基調講演後に行われたZDNetのインタビューでは2021年4月に
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker IP Insights アルゴリズムを使用して、不審な IP アドレスを検出する 本日、Amazon SageMaker の新しい IP Insights アルゴリズムが公開されました。IP Insights は、IP アドレスの異常な動作や使用パターンを検出する教師なし学習アルゴリズムです。このブログ記事では、IP アドレスを使用した不正行為の特定、Amazon SageMaker IP Insights アルゴリズムの説明、実際のアプリケーションでの使用方法のデモンストレーション、およびその結果を社内で共有する方法について解説します。 悪意ある行為と戦う 悪意のある行為には、たいていの場合、オンラインバンキングアカウント、管理コンソール、ソーシャルネットワーキングまたはウェブメールアカウントへのアクセスな
golangである動作を実現しようとするとしても、 たくさんの書き方があってどれが一番合ってベストなのかわかりませんでした。 ドキュメントを見ても良い情報が得られず、情報を収集するのが苦しかったです。 まだ、比較的新しい言語であるので、ブログやQiitaなど、情報が少ないのが原因だと思います そこで、情報のまとめを発信することで、自分の情報整理と同時に、これからgolangを学ぶ人、 また、今まさに学ぼうとしている人にとっての助けとなるようにしようと考え、 ここにI/O関連の取り扱いや使い方についてまとめようと思います 目次読み込み書き込みする方法と手順ファイルへの書き込み読み込みos.Create, os.NewFile, os.Open, os.OpenFileの違い標準入力/標準出力/標準エラーへの書き込み読み込みメモリへデータへの書き込み読み込みbytes.Buffer / byt
ICS MEDIAでは「Unityエフェクト3分クッキング-滝の表現」にてUnityを使ったエフェクトの作成方法を紹介しました。本記事では、スクリプトを使わずにジェネラティブアートを作る超簡単な方法を解説します。数ステップで思いもよらない結果が得られますので、ぜひ本記事を参考にチャレンジしてみてください。 今回作成するジェネラティブアート レンダーテクスチャーとは 簡単にいうと、カメラで撮影した結果をテクスチャーにできる機能です。車のドアミラーや、3Dゲーム内でテレビや大型モニターなどを作る際に利用されます。 『Render Textureは、ランタイムで作成・更新される特殊なTextureです。使用するには、まず新しいレンダーテクスチャを作成し、カメラの1つを指定して、そこにレンダリングします。これで、通常のテクスチャのように、Material内のレンダーテクスチャを使用できます。』 レ
こんにちは、滝澤です。 いくつかのプロジェクトでタスクランナーFabric 2を使う機会がありました。少しですが知見が溜まったので紹介します。 また、Fabric 1.xを利用していた方は互換性も気になると思いますでのその点についても紹介します。 記事が長くなったので3編に分けます。 前編: Fabricの概要 中編: Invokeの使い方 後編: Fabricの使い方 本記事は前編の「Fabricの概要」になります。 なお、執筆時点(2018年11月21日)での最新バージョンはFabric 2.4.0、Invoke 1.2.0です。 動作確認はPython 3.7.1にて行っています。 FabricはSSH経由でリモートシェルコマンドを実行するPythonライブラリです。 タスクランナーとして利用できます。 Fabricの簡単な理解のために、実行例を紹介します。 次のような内容のfabf
Kubernetes の CD (継続的デリバリー)の話です。 Kubernetes って便利だなって思う反面、いちいちコンテナのイメージをビルドしたりプッシュしたり Kubetenetes へデプロイしたりするのが非常に面倒になってきました。みんなそうですよね。Dev 環境だけでも簡単にデプロイ環境作れないかなと思って色々試してみました。 ちなみに Kubernetes の基礎知識が足りてないな、知識ちゃんと保管したいな・・・って人は以下の参考書がオススメです。 かなり詳細にそして網羅されているので、これ一冊読んでおけば大丈夫です。電子書籍版もあります。 Kubernetes完全ガイド (impress top gear) 作者: 青山真也出版社/メーカー: インプレス発売日: 2018/09/21メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る skaffold について
メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。
Play with Docker とは Play with Docker (以下PWD)はブラウザで使えるクラウド上の使い捨て Docker 実行環境です。 PC に Docker をインストールする必要はありません。 必要なのはブラウザと Docker ID(Docker Hub のアカウント)だけです。 起動するとブラウザ上にコンソールが開くのでここで docker コマンドや docker-compose コマンドが使えます。 こんな人にオススメ Docker を使ってみたいけどインストールするのが面倒だと思っている人 回線が遅すぎてイメージのダウンロードに時間がかかる人 Docker でローカルPC環境を汚すのが嫌な人 Play with Docker のここが凄い ブラウザだけで使える ポートが使える sshが使える gitが使える ブラウザだけで使える PWD を使うには ロー
Amazon Web Services ブログ Amazon Kinesis Video Streams および Amazon SageMaker を使用したリアルタイムでのライブビデオの分析 Amazon SageMaker の Amazon Kinesis Video Streams Inference Template (KIT) の発売を発表できることを嬉しく思っています。この機能により、顧客はほんの数分で Amazon SageMaker エンドポイントに Kinesis Video streams をアタッチすることが可能です。これにより、他のライブラリを使用したり、カスタムソフトウェアを作成してサービスを統合することなく、リアルタイムの推論が可能になります。KIT は、Docker コンテナとしてパッケージ化された Kinesis Video Client Library ソ
Amazon Web Services ブログ AWS Application Auto Scaling を使用した Amazon Kinesis Data Streams のスケーリング 先日、AWS は AWS Application Auto Scaling の新機能を発表しました。Amazon Kinesis Data Stream に対してシャードを自動的に追加・削除するスケーリングポリシーを定義できる機能です。この機能の詳細については、Application Auto Scaling の GitHub リポジトリを参照してください。 ストリーミングの情報が増えると、あらゆるリクエストに対応するスケーリングソリューションが必要になります。逆にストリーミング情報が減る場合も、スケーリングを利用してコストを抑えなければなりません。現在、Amazon Kinesis Data Stre
この記事を元に最小の学習コストでWebアプリを作成する方法を記事にしてみました。 こちらもよろしくお願いします。 [Python] プログラム初心者のためのWebアプリ簡単作成法 この記事について PythonのWebアプリケーションフレームワーク「Django」についてのチュートリアル記事です。 Djangoには定義したデータモデルを元に一覧画面や入力画面を動的に出力する「クラスベース汎用ビュー(class-based generic views)」という仕組みがあります。 これを活用すると単純なCRUD操作(登録・参照・更新・削除)を行うWebアプリを短時間で作成することができます。さらにDjangoのユーザー管理機能を加えてHeroku等のプラットフォームにデプロイすればインターネット上で運用できます。 Djangoのチュートリアルは良質のものがネットで読めますが、クラスベース汎用ビ
IIJ-II 技術研究所 技術開発室の山本です。現在技術開発室は、私を含めた4人で構成されており、主にプログラミング言語Haskellを使って開発を進めています。今回の話題である TLS(Transport Layer Security) 1.3 もHaskellで実装しました。 4年の歳月をかけて議論されてきたTLS 1.3ですが、この8月にめでたく仕様がRFC 8446となりました。貢献者リストに私の名前が載っていることを聞きつけた広報から、ブログ記事の執筆依頼がありましたので、TLS 1.3の標準化や実装の話について書いてみます。 なぜTLS 1.3を標準化する必要があったのか理由を知りたい方は、「TLSの動向」という記事や「TLS 1.3」というスライドを読んで下さい。 インターネットで使われているプロトコルは、IETFという団体で仕様が議論されて策定されます。IETFには、誰でも
はい、どーも。モバイルアプリサービス部の吉田です。 今回は、Oracle JDK8のサポート状況について、少し調べる必要があったのでこれについて調べてみました。 Oracle JDK8にはいつまでパッチが提供されるの? おそらく皆さんが使ってるJDK8は、Oracle JDK8が多いものと思います。 Oracle JDKに対する、バグ・セキュリティに関するパッチは、Oracleから無償で提供されています。 これが 2019年1月 までです。 ソースとしては こちらのページに オラクルは Java SE 8 の公式アップデートの提供と自動更新(auto update)を、個人ユーザーには2020年12月まで、商用ユーザーには2019年1月まで、引き続き提供します。 とあります。ですので、2019年1月末以降、Oracle JDK8に対するバグ・セキュリティパッチは提供されなくなります。 有償
パケットフィルターでトレーシング? Linuxで活用が進む「Berkeley Packet Filter(BPF)」とは何か:Berkeley Packet Filter(BPF)入門(1)(1/3 ページ) Linuxにおける利用が急速に増えている「Berkeley Packet Filter(BPF)」について、基礎から応用まで幅広く紹介する連載。初回は、BPFの歴史や概要について。 Berkeley Packet Filter(BPF)とは 読者の皆さんは「Berkeley Packet Filter(BPF)」というものをご存じでしょうか? Berkeley Packet Filter(BPF)は、独自の命令セットを持つ仮想マシンの一つ。ざっくりと言ってしまえばBPFはユーザーランドからのコードをカーネル内で安全に実行するための枠組みです。 「Packet Filter」という名称
私は、昨年度、工業標準化事業に対する貢献により経済産業大臣から表彰を受けました。編集委員会から私に与えられたテーマは、それについて解説せよというものです。しかし、その技術的な内容については既に本ニュースの2004年6月号において「宇宙開発における標準化と情報化」という題名で執筆しています。そこで、今回は、私が標準規格などの文書の作成に力を入れている理由についてお話ししたいと思います。なぜならば、その理由をお話しすることは、「人工衛星のような複雑なシステムをいかに効率的に開発するか」という私のシステム工学的な研究の成果を解説することになるからです。 人工衛星のような複雑なシステムの開発は、必然的に大人数のチームで行うことになるのですが、効率的に開発を行うための一つの原則は、「チーム構成員の誰もが何かしら具体的な作業を担当し、その作業結果を文書などにまとめ、プロジェクトの中で機能させること」だ
The document discusses computational fluid dynamics (CFD) simulations of flow around a void or empty space using MATLAB. It describes governing equations for fluid momentum and energy that are solved using finite difference methods. The analysis involves simultaneous solution of the unsteady equations over time. Sample MATLAB code is shown that loads data, defines parameters, iterates the calculat
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