Categorizing Posts on Tumblr
Millions of posts are published on Tumblr everyday. Understanding the topical structure of this massive collection of data is a fundamental step to connect users with the content they love, as well as to answer important philosophical questions, such as “cats vs. dogs: who rules on social networks?” As first step in this direction, we recently developed a post-categorization workflow that aims at
Amazon.comがモノリシックな構造からSOAへ移行したときに気がついた間違い。同社CTOが語る
ニューヨークで開催されたイベント「AWS Summit 2016 New York」。基調講演で同社CTOのWerner Vogels氏は、Amazon.comのシステムがモノリシックな構造からSOAへ、そしてマイクロサービスへ移行する際に得た教訓について手短に紹介しています。 機能ドリブンでサービスを分解するべきだった Werner Vogels氏。 10年前の話をしよう、Amazon.comは巨大なモノリシックな構造から転換してきた。私たちのお客様もおそらく、似たような経験をこれからするはずだ。 Amazon.comは、モノリシックな構造からSOAに転換すると決めた、それはいわゆるSOAが登場するよりも前の時期だ。 さまざまなコンポーネントをサービス化し、APIでつなげるようにした。これは非常にうまくいったが、しかし私たちは間違いにも気づき始めていた。 それは、データドリブンにサービス
Startups in 13 Sentences
February 2009 One of the things I always tell startups is a principle I learned from Paul Buchheit: it's better to make a few people really happy than to make a lot of people semi-happy. I was saying recently to a reporter that if I could only tell startups 10 things, this would be one of them. Then I thought: what would the other 9 be? When I made the list there turned out to be 13: 1. Pick good
東芝4～6月期、黒字転換--構造改革で固定費削減、効果が顕在化
東芝の2016年度第1四半期（2016年4～6月）の連結業績（米国会計基準）は、売上高が前年同期比1.9％減の1兆2074億円、営業利益は前年の65億円の赤字から200億円の黒字に転換。税引前利益は124億円の赤字から71億円の黒字に、当期純利益は前年の122億円の赤字から798億円の黒字となった。 代表執行役専務の平田政善氏は「2016年度第１四半期は、メモリの需要が強く売価下落傾向が鈍化。第１四半期の業績は予想を上回っている。売上高は、WEC（Westinghouse Electric Company）の建設子会社の新規連結化やハードディスクの販売台数が大きく伸びて増収とあった。だが、700億円にのぼる円高による影響、構造改革によるパソコンとテレビ事業の規模縮小が影響し、若干の減収となった」と説明した。 続けて平田氏は「昨年度の構造改革で固定費を大幅に減少したほか、賞与減額などの緊急対
お前らがこの夏田舎に帰省したくなる写真集めたから貼ってく
1 :以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします:2016/07/10(日) 20:34:01.260 ID：8bvSMm7Cx 2 :以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします:2016/07/10(日) 20:34:28.474 ID：8bvSMm7Cx 3 :以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします:2016/07/10(日) 20:34:50.141 ID：8bvSMm7Cx 4 :以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします:2016/07/10(日) 20:35:29.936 ID：8bvSMm7Cx 5 :以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします:2016/07/10(日) 20:35:54.919 ID：8bvSMm7Cx 6 :以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします:2016/07/10(日) 20:36:17.861 ID：8bvSMm7Cx 7 :以下、＼(^o
ポケモンＧＯ日本配信から３週間 現状と今後 - 社会 : 日刊スポーツ
世界を席巻するスマートフォン向けゲーム「ポケモンＧＯ」が「ポケットモンスター」シリーズ発祥の地、日本で７月２２日に配信されてから約３週間。配信直後の熱気は収まったという声がある一方、ゲームを地域活性化につなげるなど新たな動きも出てきた。ゲーム史に詳しい評論家の中川大地氏（４１）に現状と今後を聞いた。 －日本国内の反応は、落ち着いた感があります 先日、米国の調査会社が全世界の売り上げが推定２億ドルと報じました。ただ日本では、配信１週目はセールスランキングのトップでしたが、２週目で「パズル＆ドラゴンズ」、「モンスターストライク」といった長く人気のあるゲームに首位を奪われました。 －その要因は？ 従来の日本型のゲームアプリだと、課金をすることでレアなカードをゲットしたり、一定期間ごとに限定アイテムを入手できるイベントが起きるなどして強くなることができます。「ポケモンＧＯ」は、そうしたゲームと比較
Reddit - Dive into anything
AMA: We are the Google Brain team. We'd love to answer your questions about machine learning. Discusssion We’re a group of research scientists and engineers that work on the Google Brain team. Our group’s mission is to make intelligent machines, and to use them to improve people’s lives. For the last five years, we’ve conducted research and built systems to advance this mission. We disseminate our
サッカーでボールを蹴る瞬間が自撮りできる技術--Googleの特許が成立
リオデジャネイロのオリンピックで活躍する選手の姿をテレビで見ていると、自分でも動きたくなる。そして、サッカーにしろ卓球にしろ、上手にプレーできたら自分なりの勇姿を写真に残したいものだ。ただ、スポーツ中の自撮りは非常に難しい。 しかし、Googleの考案した技術を使えば、ベストのタイミングでスポーツの自撮りが可能になるかもしれない。Googleがこの技術を米国特許商標庁（USPTO）へ出願したところ、米国時間2016年8月9日に「CAPTURING IMAGES OF ACTIVE SUBJECTS ACCORDING TO ACTIVITY PROFILES」（特許番号「US 9,413,947 B2」）として登録された。出願日は2014年7月31日、公開日は2016年2月4日（公開特許番号「US 2016/0037055 A1」）。 この特許は、動きのある対象を自動的に自撮りする技術を説
ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる - Qiita
せっかく会社の名前を借りたAdvent Calendarの記事なので、会社に絡んだ題材を扱います。 （前置き）転職会議 について Livesenseでは、転職会議という転職者による企業の評判クチコミを扱ったサイトを運営しており、日々企業についてのクチコミが投稿されている。 これまで転職会議では、クチコミのテキストデータと5段階からなる評点データを別々のデータとして取得していたが、先日のリニューアルで、評点とテキストデータを同時に投稿できるようになり、さらに読みやすいクチコミを提供できるようになった。 リニューアル以前に投稿されたクチコミ リニューアル後に投稿されたクチコミ ここで感じる課題感 新しく投稿されるクチコミは評点によって読みやすくなったものの、過去に蓄積された大量の投稿には当然5段階の評点データは無いし、そのままでは顔アイコンを出すことは当然出来ない。 しかしこの課題を解決して、
Chainerを使ってTweetの感情分析をしてみる(第二回) - Qiita
概要 前回はChainerの基本的な使い方である、MLP(多層パーセプトロン)の実装と、CNNの畳み込み層から全結合層のノード数を出すために必要な計算式を紹介しました。 今回は、実際のTwitterのデータを読込んで、CNNを構築することにします。 畳み込みニューラルネットワーク 畳み込みニューラルネットワークの説明はここが分かりやすかったです。 2次元の画像データに対して、フィルターを適用し、特徴量を圧縮します。その後、プーリングを行って、さらに特徴量を抽出します。 たぶん、フィルターは１種類ではなくて、出力したい枚数分異なるフィルターを適用する形になるんだと思います。 目標 こちらの記事を参考に、この論文をまねてみることを考えます。 処理の概要 処理の概要は以下の通りです。 Tweetデータの読込 Word Embed(今回はWord2Vecを使用) 学習・テストデータ分割 CNNの定
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アーセナルは資金力に溢れたビッグクラブ？ アンリ氏「どうしてこうなってしまった……」 （theWORLD（ザ・ワールド）） - Yahoo!ニュース
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コレ1枚で分かる「ディープラーニングの特徴」