はじめに 本記事は電子書籍版もあります。 linuxカーネルはC言語のマクロを駆使して書かれています。それらのうち、凝ったマクロになじみの無い人には初見では意図がわからない&わかってみれば面白いであろうものをいくつか紹介いたします。対象読者は、C言語のユーザだけれども、マクロは定数定義くらいにしか使わないというライトなマクロユーザです。 マクロを使用する場所に依存するエラーを防ぐ 次のマクロは、二つの引き数の値を置換するだけの単純なものです。

git → ifttt → str → char → ieee → eth0 → ifcfg → ifconfig → ptr → txt → bat → ahk → py → rb → win7 → win10 → asus → which → ちなみに俺はこう。 git → 「ギット」ifttt → 「イフティティティ」str → 「ストア」char → 「チャア」ieee → 「アイトリプルイー」 eth0 → 「イーサゼロ」 ifcfg → 「イフコンフィグ」 ifconfig → 「イフコンフィグ」 ptr → 「プトア」txt → 「テキスト」 bat → 「バト」ahk → 「エーエイチケー」 py → 「ピーワイ」 rb → 「ルビー」win7 → 「ウィンセブン」 win10 → 「ウィンテン」asus → 「エイサス」 which → 「ウィッチ」

2017 - 03 - 03 誤発注タスケテ！は助けるべきではないと思う togetter.com Twitter のRTで上の件が回ってきて、たまにこういうの見るよねーとか思ってたけど、これに関してハッとしたのは意見は以下のツイート。 稚内 のケーキの話、ひな祭りのケーキ需要がどれだけあるか分からないけど、都市部でもない、人口4万人も無い街でこれやったら地域の菓子店に影響あるんじゃないだろうか。ミクロではいい話なのかもしれないけど。 — rna тsurпoтoyз (@matsumotoys) 2017年3月3日 コンビニでクリスマスケーキを大量に発注して「協力してください」ってなった場合、善意のつもりが地域の菓子店を殺す可能性すらあるぞこれ。 — rna тsurпoтoyз (@matsumotoys) 2017年3月3日 コンビニでの誤発注、人口の多い首都圏で起こる分にはまだしも

1986年通商産業省（現経済産業省）入省。1992年コロンビア大学ビジネススクールでＭＢＡを取得後、通産省に復職。内閣官房ＩＴ担当室などを経て竹中平蔵大臣の秘書官に就任。不良債権処理、郵政民営化、通信・放送改革など構造改革の立案・実行に関わる。2004年から慶応大学助教授を兼任。2006年、経産省退職。2007年から現職。現在はエイベックス・マーケティング株式会社取締役、エイベックス・グループ・ホールディングス株式会社顧問も務める。 岸博幸の政策ウォッチ 小泉政権時代に竹中平蔵氏の秘書官を務め、数々の構造改革を立案・実行した岸博幸氏がテレビや新聞が決して報じない知られざる政治の裏側を暴きます。 バックナンバー一覧 アカデミー賞で6部門を受賞した『ラ・ラ・ランド』と、日本で大ヒットした『君の名は。』には、意外な共通点がある。そこから垣間見えるのは、日米両国の社会が抱える課題だ 今週はアカデミ

サンフランシスコのベイエリアで暮らしていると、年収が1000万円を超えても貧乏と感じてしまうようだ。 Twitterの従業員が、匿名を条件にThe Guardianの取材に応じた。40代前半、サンフランシスコ在住のこの男性は、年収16万ドル（約1800万円）。だが、かろうじて暮らしていけるレベルだと語った。翌月まで｢食いつなぐ｣ために借金をしたこともある。 ｢ソフトウェア・エンジニアになったのに、家計に苦労することになるとは｣。そう語る男性は、このエリアで家族と暮らしていくためには自分の収入は｢かなり低い｣と考えている。 家計のもっとも大きな支出は家賃。毎月3000ドル（約34万円）かかる。妻と2人の子ども。場所を考えるとこの家賃でも｢ものすごく安い｣と彼は言う。 サンフランシスコのベイエリアは、アメリカでもっとも人気が高いエリア。不動産サイト｢Trulia｣によると、家賃は平均月4200

翻訳系API「Translator API」の使い方と2017年2月現在のWatson、Google翻訳との違い：認識系API活用入門（2）（1/3 ページ） コグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していく連載。今回は、Translator APIの概要と使い方を解説し、他のサービスとの違いを5パターンで検証する。 ※本稿は2017年2月14日の情報を基に作成しています。この記事内で使用している画面やコグニティブサービスの仕様、精度は変更になっている場合があります。 本連載「認識系API活用入門」では、マイクロソフトのコグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検

新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう（DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか？）。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ（VAE）はオートエンコーダ（AE）と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの

複数のサービスで同じパスワードを使い回しすることはセキュリティ上危険な行為と考えられています。利用するサービスごとに異なるパスワードを使用するとなるとパスワードの管理は非常に大変になるので、セキュリティの専門家などは「1Password」や「LastPass」といったパスワードマネージャーの利用を推奨しています。しかし、こういったパスワードマネージャーが重大な脆弱性を抱えており、ユーザーIDやパスワードといった認証情報を漏らしてしまう可能性があると報じられています。 TeamSIK – Password-Manager Apps https://team-sik.org/trent_portfolio/password-manager-apps/ 9 Popular Password Manager Apps Found Leaking Your Secrets http://thehac