概要 本記事は、Laravel/Vue勉強会#1 - connpass での LT 用につくったスライドの内容を、もう少し詳しく文書化したものです。 スライドはこちら。 Implementing deep and eloquent models with Laravel 5.4 // Speaker Deck ドメイン駆動設計の話もでてきますが、あまり関係はなくて、モデルをどう実装するか、という話です。 プレゼンテーションの趣旨 Laravel で言うところのモデルの大半は、 Eloquent\Model を継承した、テーブルと対になったクラス ですが、それに加えて、 Eloquent\Model を継承はするが、テーブルと一対一で対にならないクラス Eloquent\Model を内包するクラス 値オブジェクトなクラス Enum ライクなクラス Fluent を使った動的プロパティを持つ

（2017年6月時点において）ここしばらくでのブロックチェーン技術の盛り上がりには圧倒される一方で、いざ、その技術的な実装内容について調べると共に、期待と現実との間での若干のギャップにとまどうところもあります。この記事ではそうした（個人的な）とまどいの内容を、「ブロックチェーン技術の有望性」という命題を軸とする形で、簡単な解説を交えつつ共有させていただきます。 （本記事の筆者と同じく）「熱狂の只中にあるブロックチェーン技術に飛びついて良いものか？」と自問されている各位にとっての参考としていただければ幸いです。 本記事のまとめ ブロックチェーン技術の一義的な効用はビジネスネットワークへの参加者の「信用」を補完することである。そのため、既に十分な「信用」を獲得している主体によるブロックチェーン技術活用の余地には疑問符が付く。 ブロックチェーン技術の活用余地を拡大するにあたっては、ブロックチェー

こないだ Amazon EC2 でディープラーニングできる GPU インスタンス1を作ったのだが、趣味で使うにしてはまぁ料金が高いので常時起動させておくのはもったいなく、使わないときはインスタンスを停止させるようにしている。 しかし使い始めるときと使い終わったときにいちいち AWS 管理コンソールにログインしてインスタンスの起動/停止をするのが面倒だったので、我が家の Slack Bot から EC2 インスタンスを管理できるようにしてみた。 最終的にできたものはこういう感じ。 以下、作り方。 Chat Bot 用の AWS ユーザを作成する 既存のユーザのアクセスキーを利用してもできるが、セキュリティのために専用のユーザを作成して必要な権限のみを付与するのが好ましい。 今回は API を叩くためのユーザなので「プログラムによるアクセス」にチェックを入れる。 ユーザを作成すると、API を

きっかけ 2017/05/08に僕が勤務するgifteeオフィスが移転しました。 新しいオフィスではソファー席やファミレス席など、 いろいろなタイプの共有スペースが増えました。 https://www.wantedly.com/companies/giftee/post_articles/64703 そこで、どのタイプの共有スペースがどれくらい利用されているか把握したい との要望があがってきたため、利用状況の取得方法について検討することにしました。 検討 利用状況の把握に人感センサーや、感圧センサーなどの使用も候補にあがりましたが、 人感センサーでは人数まではとれなさそうなこと、 感圧センサーでは席ごとにセンサーが必要になってしまうため、 共有スペース毎に定期的に写真を撮影して、そこに写っている人数を計測する方法にしました。 人数解析方法 画像から人数の取得については機械学習フレームワーク

はじめに TensorFlow 1.2.0がリリースされました。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases リリースノートに載っていた変更点を以下にメモりました。憶測で書いているところもあるので、ツッコミは大歓迎です。 Windows上でのPython3.6のサポート spatio temporal deconvolutionのためのtf.layers.conv3d_transposeレイヤの追加 コメント：3次元MRI画像のようなデータをさばくためのレイヤだと理解 前のTFには2次元の畳込みしかなかった記憶がある tf.Session.make_callable()の追加 オーバーヘッドが削減されるとのこと contrib向けにibverbsベースのリモートダイレクトメモリアクセス（RDMA）を追加 RDMAやInfiniBand

su (sudo）とは suというと、通常は UNIX(Linux)で、ログアウトせずにユーザを切り替えるコマンドを指し、主に root (管理ユーザ）に切り替える用途に使われることが多い。そして、sudo は１コマンドだけユーザを切り替えて実行するコマンドだ。 最近、Windows でも su(sudo)的なコマンドが現れたが、これは常に管理ユーザで使われがちの Windows においては、ユーザを切り替えるというよりも、管理者権限を獲得するためのコマンドという位置づけとなっていることが多い。 本文書では、管理者権限を得てコマンドを実行する操作について、手法を紹介してみたい。 管理者権限があるかどうかのチェック C++ advapi32.dll の OpenProcessToken と GetTokenInformation という API を組み合わせてチェックするという方法がある。詳

📶インターネットはますます完全無料に近づいている まず、サービスを受ける側が無料になりました。Google然り、Yahoo!然り、広告やプレミアムアカウントなどによってほぼ全員に無料で提供できるサービスが当たり前になりました。 次に、API利用が無料になりました。これによってクライアントアプリの無料化が可能になりました。これによってますます無料のWebサービスが普及しました。 さらに、ネット企業の有り余った広告費などに支えられてサーバ料金が大きく値下がりしました。AWS、GCPその他で一定期間無料で利用できるオプションなども当たり前になりました。自宅サーバとして使える機器の性能も大きく上がりました。 最後に、Let's encryptによってSSL証明書も無料で使えるようになりました。 💰何故ドメインだけは有料なのか? しかし、そんな中でドメインにだけは高い料金を払い続けなければなりま

女性は無料、男性は有料で有名な相席居酒屋の高級版みたいなお店です。仕組みは相席居酒屋とほぼ同じで、「お店が高級なので相席居酒屋よりも良い女性が多い。」という点が相席居酒屋と比較したメリットのようです。料金は、おおよそ6000円/時の定額課金＋女性が食べた料理分の支払いとなるようです。 お店側の美辞麗句はさておき、いち見込み客として気になるのは、本当に女性が多いのか？どの時間帯に行くのが一番お得なのか？という点に尽きます。街コン、相席居酒屋ともに、「もう流行は終わった。」と言われて久しい中、相席ラウンジには本当に女性が多いのか、Webスクレイピングを使って調査してみました。 方法 相席ラウンジでは、お店にいる男性と女性の数をリアルタイムにWeb上に公開しています。 今回は、このWebページを毎分スクレイピングすることで、曜日、時間帯ごとの男性と女性の人数の推移を把握し、男性にとってどの曜日、

はじめに 2017/6/16 0時頃、突如として Web 版 Twitter があちこち丸くなる現象が発生しました。同様の変更がモバイルアプリや TweetDeck にも適用されています。 思えば数日前からボタンの角が丸くなっていたので、UI 変更の予兆だったのかもしれませんね。 CSS を覗いてみると .edge-design というクラスが出現していて、ここにある border-radius:50% が各所に適用されているようです。 (L_tan さんありがとうございます) Twitter を眺めてると(少なくとも自分の観測範囲では)阿鼻叫喚なので、どうせだったら徹底的に対抗してやる！と思い、全部 border-radius:0px にしてやりました。 やり方 Stylish というアドオンをインストールします。 URL に twitter.com を指定して、以下の CSS を入力し

様々な曲を聴かせて、そのアーティストが誰なのかを認識させようという試みです。認識部分はDeep Learningに任せます。頼んだ！ イメージとしては学習したモデルを用いて、マイクに向けて直接音楽を流して、「これはミスチルや！」という感じにリアルタイムに推定してくれるシステムを作りました。 githubに公開しました。 なお、学習時はGPUを使っていますが、学習済みモデルを使って推論させるときはGPUではなくCPUを使うコードになっていますが、別にGPUでも動きます。 （単に、推論させるときには別のPCで実行させていて、そのPCにはGPUが載っていなかったからというだけです。） https://github.com/slowsingle/music_classification 「頼んだ！」とは言いつつも... 曲の波形をそのままネットワークに学習させても、訓練誤差は縮まれど、実際に出来上

はじめに 脆弱性を理解するには、実際に脆弱性を攻撃してみるのが一番です。 といっても、脆弱性のありそうなサイトを見つけて攻撃してみよう！と言っているわけではありません。自分だけが使っている仮想マシンの上で、脆弱性のあるアプリケーションを動かし、攻撃してみることをお勧めします。 脆弱性は、以前紹介したバグだらけのWebアプリケーションにたくさん実装してあります。Webアプリケーションはここからダウンロードして、次のコマンドで起動します。 ※実行するにはJavaが必要です。詳細については、こちらのページを参照して下さい。 このWebアプリケーションは、現時点で以下の脆弱性を実装しています。 XSS (クロスサイトスクリプティング) SQLインジェクション LDAPインジェクション コードインジェクション OSコマンドインジェクション メールヘッダーインジェクション Nullバイトインジェクショ

パーティクルフィルタ/粒子フィルタ(Particle filter)、逐次モンテカルロ法(Sequential Monte Carlo: SMC)など様々な呼び方がありますが、この記事ではパーティクルフィルタという呼び方を使います。このパーティクルフィルタをPythonで実装して状態空間モデルの潜在変数を推定することを試したいと思います。 状態空間モデルにはさらに細かくいくつものモデルが分かれていますが、今回はシンプルなモデルであるローカルモデル(１階差分トレンドモデル)を対象として扱います。この状態空間モデルのトレンドの種類に他に何があるかを知りたい場合はココをご参考としてください。 \begin{aligned} x_t &= x_{t-1} + v_t, \quad v_t \sim N(0, \alpha^2\sigma^2)\quad &\cdots\ {\rm System\

２日目と４日目に参加した。 AWSとしては、まずはIaaSでそのままクラウド移行、その後でPaaSに移行していくというパスを、わりと推している印象を受けた（基調講演のゲストの事例を含め）。 2017/05/31 基調講演 日本準拠法を選択可、通貨選択、コンソールの日本語化（６月までに） Amazon Lightsail(VPS)を5/31から東京Regionで利用可能に 設定が複雑、費用が見積もれないというお客様向け 月額5$～、データ転送量込 クラウドジャーニー プロジェクト ハイブリッド クラウドファースト 全面移行 移行 AWS Database Migration Service Aurora MySqlは、AWS史上もっとも早く成長しているサービス ペタバイト級のデータ移行：AWS Snowball（Eisai、レコチョク、dwangoなど、50-数百TB） 6/2～Worksp

こんにちは。エクセルソフトの田淵です。 人のデモを見て新しいツールを知るのはとても楽しいですね。 LinuxのシェルのHttpClientといえばcurlですが、今日見たデモでhttpというコマンドですごく直感的にアクセスしていて、取得した情報の標準出力もシンタックスハイライトされて素晴らしかったので、そのコマンドについて紹介します。 HTTPieです。 HTTPieとは 画像https://httpie.org/公式サイトより 特徴として以下があります。 標準でいい感じ 直感的でいい感じのコマンド公文 シンタックスハイライトされた標準出力 ビルトインでJSONをサポート 永続的なセッション フォームやファイルアップロード HTTPS、プロキシ、認証をサポート 任意のリクエストデータとヘッダーをサポート Wgetライクなダウンロード 拡張機能 Linux、Mac OSX、Windowsをサ

（ DeepMind発 ）Relation Networks (RNs) 部品（component）〜 CNN and/or LSTM アーキテクチャ に 組み込む ことで、 3D物体間の 遠近関係 や 色や素材の属性関係、力学的関係（物理法則）を 推論し、質問 に 答える アーキテクチャ を 構築できる MLPベースのコンポーネントDeepLearning深層学習人工知能NLPMachineLearning ０. 何 が すごいのか 【 マルチモーダルな事象間の関係抽出 】テキスト、画像、動画、時系列IoTセンサデータなど、内容やデータ形式の異なる 対象・事象のあいだに潜む「相対的な関係」（relation） を 探し出すことができる。 【 質問文で問われている関係への着目 】与えられた（英語や日本語の）「質問文」 で 「問われていること」に 係わりがありそうな「関係」に 的を絞って、入

自分がハマり、今も楽しんでいる FM音源 の面白さ、奥深さについて紹介します。 プログラミングは抜きにして、音の成り立ちからFM音源の原理、実例を書いてみました。 そもそも音とは 空気中を伝播する微弱な圧力変化の波動を「音」と呼びます。 真空中など、伝播する物質の無い場所に音は伝わりません。 普段我々が耳にする音によって生じる気圧変化は μPa から Pa 程度の範囲であり、 天気予報で耳にする 1,013hPa という大気圧と比較して非常に微弱な変化です。 $(※μ=10^{-6},　h=10^2)$ 低気圧や高気圧によって外気圧は常に変化します。 しかし、その変化を我々は耳で聞くことはできません。 音に比べれば十分に巨大な変化であるはずの気圧の変化を感知できないのは、 変化の速さが極端に低いことが原因です。 音と周波数 音は波の性質を持ちます。 波の押し引きの速さは 周波数 (単位:

（WWDC17初日にブログに書いた記事を再編したものになります） ついにiOSも10年目。だいぶ成熟してきて、今年は特に何も期待しないまま参加したのですが、開発者的には非常にワクワクする発表がたくさんありました。 基調講演の内容からではなく、ベータ公開されたiOS Dev CenterのAPIリファレンスを見て、個人的に／開発者目線から気になった新APIを挙げていきます。 Core ML iOS 10からMetal Performance Shaders（以下MPS）に追加されたCNN関連機能、足りないものが色々とあり、ここらへんは拡充されたら嬉しいなとは思っていましたが、新フレームワークとして登場しました。 おいおい、さらに増えたら MPSCNN / BNNS / Core ML とどう使い分けるんだ、と思いましたが、ドキュメントの図で棲み分けがわかりました。 Keras や Caffe

【 考察 】GAN（Generative Adversarial Network）の 実用途 での 「使いどころ」 を 考えるDeepLearningMachineLearning画像認識画像処理人工知能 すでに多くの記事 で 注目されている GANモデル が 発揮する『機能』 は、”画像版 word2vec" （word similarityタスク & word analogyタスク） mattyaさん Qiita記事 （2015/12/24） 「Chainerで顔イラストの自動生成」 Chainerで学習したGeneratorのパラメタをファイルに書き出してconvnetjsで読むことで、ブラウザ上で顔生成が実験できるデモを作成しました(convnetjs改造協力: okuta氏)→こちら。 （ 中略 ） 下にスライダーがたくさんあって、ここを調整することで、画像の各特徴を強化したり弱

tl;dr 目的：なぜ簡単な問題においてパーセプトロンよりもSVMのほうが性能が良いことが多いのか、それは本当なのかを考察する。 特に、ラベルあたりのデータ数に偏りがある場合。 SVM、単層パーセプトロン、SVMと同じ損失関数の単層パーセプトロンで振る舞いを比較した。 定性的な評価だが、SVMがもっともよかった。少なくとも損失関数の違いだけではないことがわかった。 最適化法の違い、パラメータの選び方が効いているのかもしれない。 はじめに 線形SVM1は歴史ある分類器ながら、その強力さから現代でも広く使われています。分類器としては近年ニューラルネットワーク、特にニューラルネットワークを多層にかさねた深層学習が話題になっています。しかし、これはあくまでも感覚なのですが、がんばって訓練したニューラルネットワークよりも素朴な線形分類器であるSVMのほうが性能が高いことが多々あります。 線形SVMと

概要 イエール大学のMichael Hinesらによって開発されている汎用の神経細胞・神経回路シミュレータであるNEURONを用いて，Hodgkin-Huxleyモデルによる神経細胞シミュレーションを行います． 若干とっつきにくいところはありますが，神経細胞のマルチコンパートメントモデルのシミュレータとしては，ほぼ標準として用いられている他，MPIによる大規模シミュレーションも可能なため，使いこなせればとても強力なツールになると思います． （余談ですが，AGE OF SUPER SENSING センシングデザインの未来という書籍の，表紙の画像は，NEURONによる神経回路シミュレーションを元に可視化したものです．） テスト環境 Ubuntu 16.04 Docker 1.12.6 Python 2.7 Jupyter notebook NEURON 7.4 NEURON+Jupyter n