GTX 1070/1060を選択した理由 巷ではAMD Radeon系が仮想通貨マイニングに有利だと言われていますが、それは一部の仮想通貨(イーサリアム)に限った話です。 ここで、一番効率よくマイニングできる仮想通貨を選択し、それで得た仮想通貨をビットコインに換算して支払ってくれるナイスなサービス「NiceHash」のウェブサイトで、各グラボに適したマイニングツールを確認してみましょう。 AMD Radeon RX570の場合 まず、AMD Radeon RX570を搭載したグラフィックボード(4GB)の場合は、効率よくマイニングできるマイナーは「DaggerHashimoto」と「Equihash」となっています。前者はイーサリアム、後者はZcashをマイニングするツールです。 AMD Radeon RX580の場合 次に、AMD Radeon RX580を搭載したグラフィックボード(8
2017年8月25日、NTTコミュニケーションズ(NTTコム)のインターネット接続サービス「OCN」で発生した通信障害に関して、インターネット通信関連の識者は誤った経路情報が大量に流れたことが原因ではないかとの見方を示した。ここでいう経路情報はルーターがBGP(Border Gateway Protocol)というプロトコルを使って交換するものだ。 日本ネットワークインフォメーションセンター(JPNIC)の岡田雅之氏は、NTTコムは複数の組織と対等な関係でネットワークの経路情報をやり取りしているが(これを「ピアリング」という)、そのうちのある組織が誤った経路情報を大量に流したのではないかと話す。その結果、「NTTコムを介してインターネットに接続していた企業のルーターが、大量の経路情報を受け取り高い負荷がかかり、一部はフリーズしたような状態に陥るなどして通信障害につながったのではないか」(岡
Microsoft Azure Advent Calendar 2015 の20日目の記事です。 今回はProject Oxfordを使って三倉姉妹(マナカナ)の判別を行いたいと思います。 三倉姉妹とは? 三倉姉妹とは、三倉茉奈と三倉佳奈の双子の女優・タレント・歌手です。 通称マナカナと呼ばれている人たちです。 「左がマナで、右がカナ。」という言葉が出来るほどに判別は難しく、人類がこれまで幾度と無く挑戦し失敗し諦めてきた大きな課題です。 準備としては、 まずBing Search APIを利用してマナカナの画像を集め、 blog.tottokug.com Project OxfordのFace APIを使ってかおの画像を切り出しました。 blog.tottokug.com 今日はついにマナカナを判別する所を実装していきます。 実装するは言い過ぎました。実装は特にしません。 Project
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 クラウドスケールの分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コード アプリケーション開発 クラウド移行とモダ
Looking for Plastic SCM? Plastic SCM was acquired by Unity in 2020 and is now a part of Unity DevOps, a modular solution from Unity Gaming Services. Unity DevOps is a tool specifically tailored for the rigors of game development, and gives users access to Version Control, Build Automation, and our upcoming Artifact Center component. Implement DevOps best practices for game development and 3D proje
既に製品としての活用事例があるPepper × MS AzureのFaceAPIを試してみた。 ドキュメントがしっかりしていて、実装しやすいので是非お試しを.. Azure FaceAPI ざっくりしたまとめ FaceAPIには、顔認証に欠かせない主なAPIが5つあります。顔の検出を行うDetect、顔の認識を行うIdentify、Verify、Find Similar、Groupです。 Face Detection(顔の検出) Detect 写真から人間の顔を検出するAPI。 検出された顔にはFaceIdが割り振られる。FaceIdの期限は、Detectコール後24時間。 一つの画像から最大64の顔を検出 画像は、バイナリもしくはURLで指定 検出した顔の示す四角形(left, top, width, height)を取得できる オプションで、gender, age, head pose
マイクロソフト、インテルの市販FPGAを用いた深層学習基盤「Project Brainwave」を解説。Azureへの展開も予定 マイクロソフトは、カリフォルニア州クパチーノで今週開催されたばかりの半導体チップのカンファレンス「Hot Chips 2017」で発表した深層学習基盤「Project Brainwave」の内容を、同社のMicrosoft Researchブログに投稿した記事「Microsoft unveils Project Brainwave for real-time AI - Microsoft Research」で解説しています。 Project Brainwaveは「リアルタイムAI」を実現するために設計したものだと同社。そのProject Brainwaveは、次のようにハードウェアとソフトウェアの3層から構成されるシステムだと説明されています。 1) A hig
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(
前回の記事で解説したように、Payment Request API によってウェブでの支払いにおけるユーザーエクスペリエンスは大きく変わる可能性があります。しかし、これが本当にメインストリームになるのか、将来的に自分のサイトを対応させる必要性は出てくるのか?そんな疑問を持つ方は少なくないと思います。 僕はかなり高い確率で、今後ウェブ上でのほとんどの支払いが Web Payments を経由したものに変わっていくと予想しています。この記事では、その理由を説明していきます。 クレジットカードのセキュリティ問題 # あなたはクレジットカードを紛失して再発行した経験はありますか? クレジットカードは紛失や盗難で番号が漏れて他人に知られてしまった可能性がある場合、カード番号を変更しなければなりません。番号が変わるということは、設定してある自動引落などが全てやり直しになってしまいます。その手続きの大変
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