「トラフィックの8割以上がボットだった」――JAL、「Bot Manager」で航空券予約サイトへの迷惑ボットを撲滅
「トラフィックの8割以上がボットだった」――JAL、「Bot Manager」で航空券予約サイトへの迷惑ボットを撲滅：運用コストを6割カット 日本航空は、海外地区のJAL Webサイト（航空券予約サイト）への全アクセスの8割以上を占めていた迷惑ボットの照会アクセスを制御する「Bot Manager」を導入。迷惑ボットを排除した結果、運用コストを約6割削減した。【訂正】 日本航空（JAL）は、ボットによるWebサイトへのアクセスを制御できる、アカマイ・テクノロジーズのボット管理サービス「Bot Manager」を導入した。 海外地区のJAL Webサイト（航空券予約サイト）では、空席照会や座席予約をすると、外部の予約エンジンサービスへのリクエストが発生し、その量に応じてJALへの課金が発生する仕組みになっている。 昨今のインバウンド需要の高まりで、サイトを通じた航空券の売り上げが伸びる一方、
富裕層に見放された大塚家具のたどる末路 競争相手はニトリではなかった
大塚家具の業績下落が止まらない。前期は46億円の営業赤字。今期はさらに業績が落ち込む見込みだという。父親を追い出す「お家騒動」を経て、新戦略を打ち出した大塚久美子社長だったが、結果としてその戦略は顧客から見放されるものだった。どこで間違ったのだろうか――。 580億円あった売上高は約3割減 大塚家具が最後に黒字だった2015年決算の段階では売上高は年間で580億円あった。戦略転換で翌2016年の売り上げは2割減、2017年にはいってさらに1割減で、直近の売上高は年間420億円のペースにまで下がっている。今期（2017年）の純損失はマイナス63億円を見込み、昨年の赤字額を上回るという。 なぜこうなったのか。その点を振り返る前に、そもそも大塚家具がどのような戦略転換をしたのかを整理してみたい。
WantedlyがDMCAを悪用してウォンテッドリーしているという話 - 今日も得る物なしZ
Wantedly（ウォンテッドリー）のIPOがいろいろ凄いので考察 | INST blog この記事をtwitterとかで共有するとDMCA違反でツイートを消されまくるという面白事例が発生しているようで。 https://www.lumendatabase.org/notices/search?sort_by=date_received+desc&term=wantedly&utf8=%E2%9C%93 確かに。 どういう理屈で申し立てしてるのかと思ったらどうやらこういうことらしい。 「Wantedly（ウォンテッドリー）のIPOがいろいろ凄いので考察」の件、サムネイルが自動挿入されるから違反になるというのは誤報で、著作権違反サイトにリンクしているので削除されているというのが正しい。こういうのは違法アップロードサイト向けが主眼なのでDMCA濫用としか— おかもとけいじ (@mokusats
追われる開発と追う開発 - 邪道（旧）
2つの開発現場を見てみましょう。 ※この物語はフィクションです 開発現場A ビジネスチームが一生懸命アイデアを出して、それを開発チームに依頼する。依頼を受けた開発チームは、要件を確認しながら開発計画を立て、数ヶ月にリリースをするスケジュールを組んで、開発を開始した。 ビジネスチームは、開発期間の間にいろんなことを想像し始める。 競合サービスを研究していると不安になり、「あれがないとダメ！」「これもないとダメ！」という気になって、最初の想定よりもプロダクトはどんどん太っていく。 こういう状況で追加されていく要望は当然ながら検証されていない想像＝妄想なので、実際にリリースしててもユーザーに使われるかどうかはわからない。 * なぜあなたのチームの プロダクトは太ってしまうのか #postudy // Speaker Deckより 当然ながら開発チームは当初想定していたよりもやることがどんどん増え
今年のサンマの来遊量は昨年の半分との見通し 理由は外国の乱獲ではない（勝川俊雄） - エキスパート - Yahoo!ニュース
今年もサンマの水揚げ始まりました。「今までに無い不漁」という声が現場からは、上がっているようです。今年のサンマはどうなのか、心配な方も多いのではないでしょうか。 サンマ初水揚げ「今までにない不漁」 本州一の大船渡 第八三笠丸の漁労長清枝光臣さん（７４）は「今までにない不漁で型も小さい。復興のために大漁を目指したい」と話した。 出典:朝日新聞デジタル 今年のサンマ漁は、不漁の前年を下回り、低調に推移すると予測されています。国立研究開発法人 水産研究・教育機構が、漁期前調査の結果をまとめたレポートをもとに、その理由について解説します。 サンマは、夏から秋にかけて、太平洋の真ん中から、日本に向かって泳いで回遊します。そして、三陸沖で進路を南に変えて、産卵に向かいます。産卵場に向かう途中で日本付近を通りかかったサンマが日本漁船の漁獲対象になります。 サンマの漁獲量に影響を与える要因として、以下の３
深層学習 を 用いた 異常値検知 手法まとめ 〜 (Denosing) AutoEncoder, LSTM, TDA（Topological Data Analysis) + CNN - Qiita
オーソドックス な アプローチ（一般的手法） まず は、以下 が よくまとまっている。 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス（2016.10.5）「NVIDIA GPU TECHNOLOGY CONFERENCE JAPAN 2016 Industry Deep Learning」 異常値予測 を 行う アプローチ としては、以下 が 一般的な考え方 の ようだ。 （データ量の多い）正常時のデータ挙動の特徴パターンを学ばせて、 新規データが上記の特徴パターンから乖離している場合を、異常とみなす 上記のアプローチをとる理由 は、「異常発生時のデータ」の取得可能件数 は、「正常時のデータ」 に 比べて、取得できるデータの件数 が 圧倒的に少ない から である。 上記のスライド で 挙げられている AutoEncoderモデル や LSTMモデル を 採用し、 AutoEncoderモデル
「人工知能ってどこでダウンロードできるんですか？」→無理です
人工知能を理解している人と、全く分かっていない人を隔てる壁の1つに「人工知能はどこかでインストールできるプログラムだ」という誤解があります。私自身、「ダウンロードして使ってみたいんだけど」と相談された経験が何度もあります。 2017年現在、ビジネスの現場で「人工知能」という言葉が使われるとき、それが指し示す意味はほぼ「ディープラーニング（深層学習）」と同義です。そのため、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」や、Preferred Networksが開発したライブラリ「Chainer」がそうしたプログラムだと言えなくもありません。 しかし、これらは人工知能そのものを作れる汎用的なプログラムとはいえません。あくまで、人工知能が物事を学んだり、判断したりするための基準である「アルゴリズム」を作成するプログラムにすぎないためです。そのため、課題や状況に合わせて作り込む必要があり
Rails アプリケーション内でいい感じに Vue.js を使いたい
Vue.js は普通の Web ページにもゆるふわに導入しやすい点がメリットの一つですが、(SPA ではない) Rails アプリで使う時は少し考えて書かないとつらくなってくると思います。 例えば、ある <select> 要素の値に応じて別の <select> 要素で選択可能な値をフィルタリングするという機能を実装したい場合を考えます。フィルタリングの機能を持たない、ただのフォームであれば Rails のフォームヘルパーで簡潔に書くことができます。 <% # コントローラーから渡す %> <% @categories = [['Category 1', 1], ['Category 2', 2], ['Category 3', 3]] %> <% @items = [['Item 1', 1], ['Item 2', 2], ['Item 3', 3]] %> <%= form_with(
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ログイン - Yahoo! JAPAN
まとめよう、あつまろう - Togetter
アダルト業界の大物が９位の資産家に－ＤＭＭ亀山会長の飽くなき起業精神