お知らせ First Flightドメインは、「Sony Startup Acceleration Program」内へ移転し、 アドレス(URL)を下記の通り変更させていただきました。 https://sony-startup-acceleration-program.com/article749.html
![First Flight](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/efe3f694b984dba094b01ea7491a58d3c2c72e46/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffirst-flight.sony.com%2Fimages%2Fsns%2Ffb_ogp.png)
hb.matsumoto-r.jp 先日、h2oの勉強がてら独自モジュールとして、h2o_mrubyというモジュールの開発をはじめてみました。所謂mod_mrubyやngx_mrubyのように、Webサーバの内部処理をmrubyでコントロールするためのモジュールです。そうこうしていると、h2oの作者の id:kazuhooku さんが、以下のようにツイートされていました。 h2o組み込みの言語を選ぶなら、個人的にはmruby>>luaだし、ビルドまわりがきれいにまとまるならmergeしちゃいたい— Kazuho Oku (@kazuho) 2015, 6月 23 おお、これは本家へ取り込んで頂ける可能性もあるな!!??と思い、急遽実装を本家用に書き直して、数日前にPRを出しました。 github.com そして、幾つかの修正やテストの実装を経て、今日の朝方ついにh2o本家に無事マージされま
Android と iPhone との比較は多くの点で議論されており、どちらがより良いかは、Android の画像の質は iPhone とくらべてずっと劣るという点を除けば、未だ結論が出ていません。Facebook、Twitter、Instagram 等どれを使っていても、写真をとって、フィルタをかけて、ソーシャルネットワーク上に公開すると、いつも Android から投稿される写真は画質が劣化しています。しかし何故でしょう? 私達は昨年の間調査をし、そしてついに、Google が犯したほんのちょっとしたミスが原因であることを突き止めました。それは本当にちょっとしたミスでしたが、その影響はすべての画像を扱うアプリケーションに波及するほど大きく、現在に亘っても影響が続いています。 問題は、libjpegです。 libjpegといえば、数多くのオープンソースプロダクトでも使用されており、And
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせという記事を見かけたので試してみました。 公式のチュートリアルに従えば簡単にDeep Learningを使った画像認識を試すことが出来ました。 まずはLabellioにアクセスします。 サインインをクリック。 アカウントはGitHubまたはGoogleアカウントと紐づけするようです。 ログインするとモデル作成画面に飛ぶのでCreate Modelをクリック。(kinmosaは過去に私が作成したモデルです) モデル名を入力してAdd dataをクリック。 今回はご注文は機械学習ですか?で使ったデータセットをzip形式で送る方法を使いました。 このようにラベル名のついたフォルダにそのキャラの顔画像を入れます。フォルダ直下に入れたファイルはフォルダ名のラベルが付くようです。
いつもTwitter4Jの機能追加をするたびに試行錯誤することが多いので備忘録代わりにまとめておきます。 前提 AndroidStudio IntelliJ IDEA で Twitter4J の機能追加や調査・修正といった作業をする。 AndroidStudio2.1あたりからmavenがサポートされてないっぽいんで IDEA で。 Windows10 TortoiseGit Forkして最新版を取得する https://github.com/yusuke/twitter4j を Fork する(https://github.com/takke/twitter4j) clone したり色々やって下記の状態。 $ git branch -a * master video_support remotes/origin/HEAD -> origin/master remotes/origin/m
The BJP-led National Democratic Alliance (NDA) has emerged victorious in India’s 2024 general election, but with a smaller majority compared to 2019. According to post-election analysis by Goldman Sachs, UBS,… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to
@yusuke_arclamp さん、@sugimoto_keiさんが、マイクロサービスとドメイン駆動設計の設計思想に語っているつぶやきが参考になったのでメモ。 以下は、疲れた頭で思いついたことを書き殴り。 間違っていたら後で直す。 【元ネタ】 マイクロサービスとドメイン駆動設計の設計思想のTwiiter拾い - Togetterまとめ Martin Fowler氏がマイクロサービスの特徴について語る マイクロサービス移行の代償 マイクロサービスとSOA マイクロサービスアーキテクチャとは何か - arclamp SOAとマイクロサービスを複合設計に当てはめると見えるもの: ソフトウェアさかば マイクロサービスはコア資産 - Martin FowlerのMonolithFirstを読んで -: ソフトウェアさかば さかばさんはTwitterを使っています: ".@akipii こんなのもあ
Amazon Web Servicesでは強力な暗号化は標準機能の一つであり、(以前はSSLとよばれた)TLSという暗号化プロトコルが必要不可欠です。 TLSは全てのAWS APIで用いられており、Elastic Load Balancing (ELB), AWS Elastic Beanstalk, Amazon CloudFront, Amazon S3, Amazon RDS, Amazon SESなどのお客様が直接使うサービスでも使われています。 過去18ヶ月程の間は、TLSプロトコルの波乱に満ちた期間でした。優れた暗号解析技術はこれまで考えられていたよりも深刻であるいくつかのTLSアルゴリズムの欠陥をハイライトし、セキュリティ研究はTLSのいくつかのソフトウェア実装に問題を明らかにしました。総体としてはこれらの開発は正しくセキュリティを向上させるものでしたが、ソフトウェアアップグ
書籍のタイトルは「データ分析プロセス」とありますが、偉い人を説得してどのようにデータを集めていくかを決めて、KPIをどう設定して~という、いわゆる啓蒙書ではありません。すでに顧客の行動データやPOSデータなどをデータベースに格納しつつあり、そこから例えば解約予測をするにはRで具体的にどうすればよいか、という問いに答えるRの本です。Useful RというRのシリーズ本の中の一冊であり、Rを使って機械学習をするためのエンジニア向けの本です。特におすすめする読者は、Rで機械学習をする人の他、欠損値・外れ値・不均衡データといったものにどういった対処方法があるのか知りたい、使ってみたいという人です。また、書籍のページではRのソースコードとともに対応するPythonのソースコードが一部提供されています。 まえがきには「本書では、可能な範囲で実データを使用した分析例を例示しようと心がけた」とあり、そのた
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