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2017年1月31日のブックマーク (4件)

  • 日本はもうちょっと謙虚になるべきだと思う - エストニア共和国より愛をこめて

    外国人にウォシュレットを褒めさせるのもいい加減飽きませんか? 先日書いたこちらの記事が結構多くの方に読まれたようで(現在までに8万PVくらいかな)、内容についての反応もたくさん寄せられています。 www.from-estonia-with-love.net ま、いろいろな意見があるのはもちろん構わないんですが、 「『日SUGEEE!!!』も大概だが、この記事の『日下げ』や『日dis』も同じようなもんだろう」 みたいなのはよくわからないんですよねえ。どういう意味なのかなあ。 いったいどのあたりが「日下げ」「日dis」に感じたんでしょうかねえ。どの部分を指して言っているんだろう? 例えば記事前半部分で「日の家電は(わずかな例外を除いて)ヨーロッパの市場からはとっくに駆逐されていますよ」と書いた部分などが「日下げ」とやらに聞こえたんでしょうか。これ、実際にわたしが市内の家電店をいく

    n314
    n314 2017/01/31
    何と言うか、ネットの情報を真に受けるというか、検証せず信用するというか、そういうのが普通になりつつある時代なんだなあ。
  • Laravel + MySQL5.7 で日本語全文検索をする方法とちょっとした注意点 - Qiita

    皆さんこんにちは ちょっとしたアプリケーションを作っていると、キーワードやフリーワードを利用した検索が必要になったりします。 でも、そのときにLIKE検索なんてやっていると、全データを走査する可能性があり、あまり気分の良いものではありません。 そこで、適当な全文検索エンジンを使ってインデックスを張っておきたいなと思うわけですが...MySQLの場合、5.6まではデフォルトで(InnoDBに)日語全文検索エンジンを入れていなかったりと、少々ハードルが高かったのです。 今回はMySQL5.7でデフォルトでNgramが搭載されているようなので、Laravelで全文検索を実装してみましょう。 例によって今回もLaradockを使用して即席環境を構築しています。 MySQLに全文検索が来た! 大昔のtritton, ちょい昔のgroongaのように、外部のプラグインを導入することなく、裸のMySQ

    Laravel + MySQL5.7 で日本語全文検索をする方法とちょっとした注意点 - Qiita
    n314
    n314 2017/01/31
    日本語全文検索が標準搭載されるのか。なんかOS標準がMariaDBに変わったりしていて最近の動向がよくわからない…。
  • レガシーな独自フレームワークから脱却してRailsへ徐々に移行している話 - メドピア開発者ブログ

    みなさんこんにちわ。 メドピアでエンジニアをやっている内田と申します。 現在メドピアではPHPで作られたレガシーな独自フレームワーク (以下FW) からRailsへと移行するプロジェクトが進んでいます。 今回は移行に向けて行ったことについて共有したいと思います。 移行の計画 メドピア株式会社では、医師限定のコミュニティサイト「MedPeer 」を運営しています。 「MedPeer 」サービス内では、薬剤評価掲示版、症例相談、Forum、ニュースなど、医師同士が情報交換をするための、機能の異なる複数のサービスを提供しています。 それらサービスの内部では7年前に作られたPHPの独自FWが採用されており、コードが肥大化したことで機能の変更や追加がとても困難になっていたことが課題でした。 そうした課題を解決するために、アーキテクチャの見直しを含めたリプレースがエンジニアの主導で計画されました。 様

    レガシーな独自フレームワークから脱却してRailsへ徐々に移行している話 - メドピア開発者ブログ
    n314
    n314 2017/01/31
    PHPは標準関数で大抵のことができるので、FWは薄ければ薄いほど良いと思っている。Railsは逆な感じがする。
  • NTT、ネットワーク障害の原因を推定するAI技術を開発。従来のネットワークエンジニアによる分析と切り分けを不要に

    NTT、ネットワーク障害の原因を推定するAI技術を開発。従来のネットワークエンジニアによる分析と切り分けを不要に NTTは、ネットワーク障害時にネットワーク機器などから発生するさまざまな警告などを分析し、障害の原因を分析、推定するAI技術を開発したと発表しました。 NTTによるとこのAI技術は、ネットワーク障害の対応履歴などを基にネットワーク機器などからのアラームと真の障害原因を教えていくことで、障害の原因を推定するルールそのものを自動的に作り出せるというもの。そしてこのAI技術によって、これまでネットワーク障害時に技術者が行っていた障害の切り分けや分析作業をAIが実行できるようになるとのこと。 技術を用いた障害原因推定がシステム化されると、これまで数時間から数日かかることもあった分析作業を数秒程度に短縮することができ、スキルフリーで迅速なネットワーク障害対応が可能となります。 (プレス

    NTT、ネットワーク障害の原因を推定するAI技術を開発。従来のネットワークエンジニアによる分析と切り分けを不要に
    n314
    n314 2017/01/31
    医学論文を学習するAIよりかは簡単にできそう、というかこういう膨大な過去の症例と照らし合わせるトラブル解決って機械向きだよね。正解があるから。