wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
赤身肉食べ放題3,500円！糖質制限推奨店「肉塊UNO」は肉好きにとっては本当に天国かもしれない - みんなのごはん
肉好きにとっては天国「肉塊UNO」 こんにちは！ライターの佐藤樹里といいます。今日は美味しい赤身肉のお店を紹介します。 高級肉の代名詞といえば脂ののった霜降り肉ですが、昨今の肉界の流れだと赤身肉を忘れてはいけません。 今日紹介するお店「肉塊UNO」で扱っている牛肉は、大自然に育まれたオージービーフ。栄養豊かな牧草により飼育された、赤身の多い牧草飼育牛（Grass fed Beef）という種類です。で、この牧草飼育牛にはオメガ3という良質な脂の比率が高く、中性脂肪やコレステロール値を下げる効果もあるんだとか。また吸収されやすいヘム鉄が豊富なので女性には強い味方なんです。低脂肪なのに栄養が豊富。ダイエットにも、明日のコンディションアップにもきっと良いに違いありません。 そんな牧草飼育牛が3,500円で食べ放題という夢のお店「肉塊UNO」にさっそく行ってきたので、ご覧下さい！ 好きなお肉を好きな
データサイエンスにおけるRubyの現在の位置づけと可能性
村田 賢太 はじめに現在Ruby*1は、データサイエンスの業務ではほとんど役に立たないプログラミング言語であると言っても過言ではない。 Rubyはデータサイエンスの世界では存在していないも同然の扱いであり、選択肢にすら上がらない。 その理由は、実用的に使える環境が存在しないことである。データサイエンスで使えるRuby向けのツールは少ないが存在はする。 しかし、これらは開発者各自が思い思いのツールを好き勝手に作る方式で供給されており、計画性がないオープンソース活動に支えられている。 そのため、ツール間でデータのやり取りができない、データサイエンスのすべての工程を一貫してRubyで実施できない、ツールの品質が悪くて利用できないなどの理由から業務での利用を諦めざるを得ないのが現実である。 この状況を一変させるには、データサイエンスの仕事を最初から最後までRubyで実施できる実用的な環境を作り上げ
【増枠！】東京Node女学園 (2017/02/21 19:00〜)
■イベント概要 Node女学園はNode.jsに興味がある女性のためのコミュニティです。 昨年の4/25にNode学園付属小学校for Girlsを開催しましたが、今回めでたく女学園が誕生しました！ NodeユーザーグループSlackはこちらです。 -> https://iojs-jp-slack.herokuapp.com/ 第一回はLT大会&懇親会です。 最近Nodeにハマってきた方、これからNode.jsを深めていこうという方、ぜひ集まって「Node.jsのここがよかった」「ここが好きになった」「ここがひっかかりやすい」など、Node.jsを始めるにあたっての知識を共有しましょう。 ■会場はG's ACADEMY TOKYO BASE! 今回は2016年6月にオープンしたG's ACADEMY TOKYO BASEをお借りします！ 場所: 東京都港区北青山3-5-6 (青朋ビル2F)
JALの最高位整備士が、定年間際に語った「人の育て方」
窓の外から時折、飛行機の飛び立つ轟音が響きわたる、成田空港の整備地区。その一角に、日本航空（JAL）の整備子会社、JALエンジニアリングのエンジンメンテナンスセンターがある。2017年1月31日、ある1人のエンジニアがそこで定年を迎えた。 エンジン整備センター 部品整備部 部品整備課の杉本好夫氏。1975年にJALへ入社して以来、整備一筋で40年以上勤め上げてきた。 実は杉本氏の定年は、JALグループにとって大きな節目。杉本氏はJALグループに約3000人いる整備士のなかで、最高ランクに認定されたただ一人の整備士なのだ。 JALグループは2010年に「整備マイスター制度」を導入した。単に整備士の専門性やスキルの高さを認定する制度ではなく、誰からも尊敬を集め、後輩整備士が目指すべき目標となりうる人間性も含めて評価・認定されるものだ。 認定は3段階に分かれており、一番下の「エキスパート」は約5
人工知能とは何か - 渡辺澄夫 東京工業大学
人工知能とは何か 渡辺澄夫 東京工業大学 第９回クリスマスレクチャーin須坂 須坂市文化会館メセナホール 2016年12月17日 2 もくじ 1．人工知能とは何ですか ２．人工知能のしくみ ３．学習してみよう ４．人工知能と社会 この講演では中学生高校生のみなさんに 人工知能を紹介します。 3 第１話 人工知能とは何ですか ＝ 4 人工知能とは 人間のように 見る・話す・行動する・創造する コンピュータのこと 見る 話す 行動する 創造する ・・・本当に作れるの？ 5 人工知能を作ってみよう カメラ・マイク ・スピーカー コンピュ ータ 動力源 ロボット ハンド 部品を集めてきたぞ。 （注）実際の人工知能はソフトウエアまたはプログラムであり、外見がロボットの ようには見えないもののほうが多いです。絵で説明するため、このようになって おります。 12/14/2016 6 作ってみた・・・ し
マネジメント語りについて - Kentaro Kuribayashi's blog
以下のnaoya氏のツイートを見て思ったところを書いてみる。書かれている文字通りのことには完全に同意で、自分自身の行いも反省する余地があろうかと思われた。一方で、多分この発言を読んだひとが誤解するだろうなということもあるので、そのことについて。 マネジメントって業績伸ばすためにやるんですよね？ 業績伸びてないのに俺たちはマネジメントうまくやってますって語るの意味あるんですかね— Naoya Ito (@naoya_ito) December 22, 2016 結論 結論から先に書くと、マネジメントについて語ることは、業績云々に関わらずおおいにやるべきだと思う。それは、たとえばソフトウェアエンジニアリングについての文書などと同様に、世の中にとって大きく役立ち得る。 ただし、それは一般化・抽象化された(つまり、組織が違っても役立ち得る)マネジメントの理論やテクニックに限る。自分たちがそれをうま
SONYも脱帽。先見の明で8ミリビデオ時代を制したスゴ腕の町工場 - まぐまぐニュース！
色とりどりの砂糖菓子かと思って拡大してみると、何とそれは「歯車」。直径１ミリにも満たないという驚きのパーツを開発したのは「樹研工業」という、一見どこにでもありそうな、愛知県に本社を置く中小企業です。しかしこの会社、普通の企業とは異なる「経営哲学」を持っており、その結果、現在では世界に名を馳せる有名企業となっています。無料メルマガ『Japan on the Globe－国際派日本人養成講座』で詳しく紹介されています。 100万分の１グラムの歯車 米粒を15センチほどに拡大した写真がある。その上に数ミリほどの赤や青の金平糖のようなものが、いくつか乗っている。これが100万分の１グラムの歯車である。ちゃんと歯が５枚ついている。直径が0.147ミリというから、10個並べても1.5ミリに届かない。 この歯車が２万個入ったケースを肉眼で見ても、チリが入っているようにしか見えない。だから「パウダーパーツ
ネイピア数eの定義がなぜあの形か，先生は説明をしてくれなかった｜迫佑樹オフィシャルブログ
まぁたしかにそうなんですが，定義の背景には，そう定義すれば都合の良い理由があるはずなんですよね． ということで，この\(e\)の定義について今日は見ていきましょう． eがよく出てくる所 さて，eがよく出てくるところってどこでしょうか？ そうです，微分ですね． 微分方程式を解いていると，必ずと行っていいほど\(e\)が出てきます． しかも，理系の方ならおなじみ，\(e\)には，指数関数\(e^x\)を微分した結果は，\(e^x\)とという素晴らしい性質があります． また，底を\(e\)とする対数関数\(log(x)\)の微分は\(\frac{1}{x}\)ととてもきれいになりますね． さて，これって，本当にたまたま\(e^x\)や\(log(x)\)を微分した結果こうなったのでしょうか？ いや，きれいになるように自然対数\(e\)を定義したと考えるほうが自然じゃないでしょうか？ ということで
ありそうでなかった！日本のAI関連の大学研究室をまとめた「AI Lab Map」Ver1.0.4を公開 | AI専門ニュースメディア AINOW
こんにちは、AINOWの亀田です。 2016年は、産学連携プロジェクトが盛んになり、AIを研究している研究室の名前を目にすることが増えたと感じた方も多いはず。そこで、AINOWでは、日本のAI関連の研究をされている研究室をまとめてみました。 （まだまだあると思いますので、Ver1.0ということで出します…!） 「私の出身研究室がない」、「あの有名な先生が抜けている」とのご指摘、大歓迎です！ どんどん追記・修正いたします。 ※追記：2/1 Ver1.0.2に更新いたしました。 ※追記：2/6 Ver1.0.3に更新。50名を追記しました。 ※追記：2/10 Ver1.0.4に更新。6名を追記しました。 この研究室マップから、各企業と研究室が繋がり、企業からは、AIに関わる事業の推進、研究室側からは、AIを研究する学生の就職活動の役に立つを願っています。
オープンイノベーションと闇イノベーション
先日、とある人の Faccebook での投稿で「オープンイノベーションは都市伝説」という発言があって、私もそれに近い感覚を持っているので今の考えをまとめておきます。 オープンイノベーションの成功例国内外のオープンイノベーション事例や日本国内の現状については、300 ページを超えるNEDO のオープンノベーション白書 (2016) によくまとまっています。 こうした白書や本に掲載される事例を見ていると、オープンノベーションには確かに成功例はあるものの、向き不向きがあることに気付きます。 成功事例を見てみると、「課題が明確」でかつ「課題が衆目を引くぐらい面白い」ものであり、「課題を解決するための技術」をインバウンドで求めている、といった条件を満たすと成功しやすいように見えます。 たとえばよくオープンイノベーションの事例として挙げられる P&G のプリングルスのプリントチップスの事例を見てみる
来年はCESに！ コマ数別、海外展示会に出展するのに掛かるコスト一覧 ＆ 金の掛けどころTips – キャズムを超えろ! Rev.2
世界最大の家電・IoTの展示会、CES。そこに出展するのはさぞかし高いんだろうということをものすごい色んな人にものすごい回数聞かれて、ものすごい回数『そんなにかからへんで』と返すのもだいぶ疲れてきたので、CESに出展するにあたってかかるコストをざーーーっとlist-upする。もちろんCES以外の展示会でもほとんど誤差範囲でしかコスト違わないので、NABやIBC、IFAやCeBITなんかにもそのまま応用（誤差20％以内）できるはず。あ、MWCだけは別。あれはボリすぎ高すぎ。 1コマで出す場合 2013年の初CESブース＠LVH（現Westgate） 標準ブースを使ったこと、ポスターが背面全面張りではなかったことなどから超目立たない目立たない。 色々と学習した回だった。 なお、手前の展示台は完全自作。当時はホムセンで木を買って組むスキルがなかったので日本から部材を持ち込むという超絶面倒なことを
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