神戸新聞NEXT｜総合｜婚活の核心突き大ヒット 結婚相談所の“直球”ブログ
「君らの言う自然な出会いって、自分の好みのタイプが、降って湧いたように出てきて、その人が勝手に自分を好きになってプロポーズしてくる 的なやつやろ！」「３０超えたら自然な出会いは 無い！！」－。畳みかけるような勢いと圧倒的な文章センスで婚活の核心を突くブログが今、爆発的に読まれている。新しい記事が投稿されるたびに、「面白すぎる」「ほんま好き」と熱い反響を巻き起こし続ける謎の書き手「仲人Ｔ」とは一体。（黒川裕生） ブログは、兵庫県高砂市の結婚相談所「結婚物語。」が運営。７人いるスタッフのうち、「仲人Ｔ」のペンネームで執筆を担うのは、チーフアドバイザーの豊田わか菜さん（３８）だ。 豊田さんがブログを任されたのは昨年夏。それまでは所長の苅谷昌浩さん（４７）が婚活にまつわるノウハウなどを書いていたが、１日のページビュー（ＰＶ）は２００程度と牧歌的なものだった。 苅谷さんの人柄と仕事ぶりに心酔している
Linux スレッドプログラミング
GNU/Linux でのスレッドプログラミング NPTL (Native POSIX Thread Library) Programming. 以前から GNU/Linux でスレッドプログラミングをするための簡単なガイドを書きたいと思っていました。今更スレッドプログラミングについて書いても目新しいものになるとは思えないのですが、初めて NPTL (Native POSIX Thread Library) を使ったプログラムをするという方には、もしかしたら役に立つ情報かもしれません。はじめは怖々小さなプログラムを書いて動かしてみる。思ったより簡単なことに驚かれるでしょう。スレッドプログラミングと言っても難しいことはなにもありません。ライブラリが沢山仕事をしてくるおかげで快適に使うことができます。 本文中では glibc のバージョンによる違いについても触れます。参照したバージョンは gli
デプロイ周りのメリット・デメリットをまとめてみた - Qiita
はじめに 皆さんのプロジェクトでは開発したアプリケーションをどのようにして検証環境や本番環境にデプロイしているでしょうか。また、それらのデプロイの仕組みは誰が（どの組織が）つくったものでしょうか。 正直知らない 興味がない 興味はあるけど知る機会がない 自分がつくった など様々な方がいると思います。 デプロイはどのサービス・組織でも必ず実施しているのに、あまり情報がまとまっていない印象がありますよね。専門の書籍などもないので、新しく仕組みづくりをしようとすると結構苦労する分野でもあります。 アプリケーションの特性とインフラのアーキテクチャをどちらも理解していないといけないですし、開発とインフラが組織的に別れているからということや、色々なサービスやツールを組み合わせる必要があることも要因の一つになっていると思います。 また最近ではコンテナ化、サーバレス化が進むことでアプリケーションが動作する
研究における評価実験で重要な7つのこと - Qiita
はじめに 自身の研究を論文としてまとめる際には、自分の提案手法の有効性を、理論的な説明だけではなく実験的にも示す必要があります。トップカンファレンスにおいては評価実験は網羅的で隙がないことが前提となり、中堅カンファレンスでは評価実験をしっかりしていれば大体通るという印象があります。 本ポエムでは、卒業研究の季節に向けて、評価実験において個人的に重要だと思っていることを書いていきたいと思います。 突っ込み、改善提案、最後のTIPSの拡充等、大歓迎です。 前提 コンピュータサイエンス分野を想定としています。また、筆者の専門はコンピュータビジョンであるため、ピュアな機械学習に関する研究等では当てはまらない内容もあると思います。 また、ある程度確立された問題設定下での研究を想定しています。研究自体が全く新しい問題設定を行っているケースでは、ベースラインとなる手法自体も自分で考えないといけないなど、
Git is a purely functional data structure - blog.
Post published:March 3, 2013 Post Author:Philip Nilsson Post Category:Tips & Tricks Post Comments:24 Comments While decentralized version control like Git has a lot of momentum right now, they still seems to have a reputation of being more complex than their centralized siblings, like SVN. I’m guessing one reason for this is that we tend to explain Git by comparision: When you’d do X in SVN, you’d
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
NEC、カメラから顔や体の一部が見えない人物でも外観画像から高精度に照合する「人物照合技術」を開発
NEC は、カメラから顔や体の一部が見えない部分がある人物や後ろ向き・横向きの人物でも、全身の外観画像を用いて照合できる「人物照合技術」を開発しました。 本技術は、カメラに写った人物の服装や体型などの外観を分析することにより、それらが同一人物か異なる人物かを判定します。NECがこれまで顔認証技術などにより培ってきた映像解析技術と深層学習技術を用いることで、顔画像のみに頼らない高精度な技術が確立できました。 従来カメラ映像から人物を照合する場合、顔認証技術だけでは横向き・後ろ向きなどの顔の見えない人物に対応できない場合があり、顔認証技術による人物の判定後に、その人物の外観を複数のカメラ間で照合することが、解決手段の１つとして考えられてきました。しかし、施設内のように多数の人々や椅子、カウンターなどの遮へい物がある場合、把握したい人物の一部がカメラから見えない場合があり、照合が困難でした。 本
機械学習が｢タスク｣を自動化、｢仕事｣は再設計される
機械学習が｢タスク｣を自動化、｢仕事｣は再設計される2019.02.07 23:0013,959 Brian Merchant - Gizmodo US ［原文］ （ Kaori Myatt ） AIがどんどん進化しています。 米Gizmodoでは、『Introducing Automation』と題し、オートメーションが近未来に与える影響についての特集を組んでいます。この記事は、いろんな分野でAI化が進めば、今後さまざまな仕事のありかたや職種自体が変わる可能性もでてきているという主旨ですが、Brian Merchant記者が仕事をさらに細分化して｢タスク｣というセグメントに焦点をあてている点で貴重な分析記事だと言えます。 今わたしが身をおいている翻訳業界でも機械翻訳のトピックが真っ盛り。ディープラーニングを使ったニューラル機械翻訳が登場して品質が向上、機械翻訳は無視できないところまで来て
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