月影 @Sniper_Sunny #フォロワーが体験した事が無さそうな体験 エキストラでゴジラから逃げるシーンを撮るときに「走りながら何か叫んでもいいですよー」にスタッフさんに言われたから「撮ってないで早く!」って叫んでたらガッツリ予告編と本編で使われてた上に、少し話題になってた。 ええ、シン・ゴジラの時です。
月影 @Sniper_Sunny #フォロワーが体験した事が無さそうな体験 エキストラでゴジラから逃げるシーンを撮るときに「走りながら何か叫んでもいいですよー」にスタッフさんに言われたから「撮ってないで早く!」って叫んでたらガッツリ予告編と本編で使われてた上に、少し話題になってた。 ええ、シン・ゴジラの時です。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 最近、Kubernetesを中心としたコンテナ環境やマイクロサービスの文脈において、「サービスメッシュ」「Istio」というキーワードを聞く機会が増えています。 「Istio」は、2018/7/31にバージョン1.0に到達したことが発表され、ますます注目されるオープンソースソフトウェアとなっています。また、自分が所属しているSIerであっても、最近「サービスメッシュ」という言葉を聞く機会が増えてきています。 本記事では、サービスメッシュの概要から、サービスメッシュを実現するソフトウェアについて、Web上の情報などを元に調査した
4月からKaizen Platformにジョインしたアプリケーションエンジニアのikedayu@つくばです。業務ではデータ解析や解析基盤構築を主に行っています。 Kaizen Platformでは、許可を求めるな、謝罪せよの文化が深く浸透していて、エンジニア一人ひとりの裁量が大きいのが特徴です。自分は、その裁量でしばしば自由研究的に身近な問題に挑戦していて、今回は、その1つについて紹介させてもらいます。 TL;DR ↓のようなBigQueryコストを可視化するダッシュボードを作ります 「日付ごとのコストの推移」と「IAMユーザーごとのコスト」を可視化することでコスト削減の方策が立てやすくなります G Suiteだけで完結するので、(G Suiteを使っている企業であれば) すぐに導入可能です 課題: BigQueryのコストはざっくりとしかわからない Kaizen Platformでは他の
Many people are confused about the differences between Web Payments, Payment Request API, and Google Pay. In this article, I’ll clarify the differences and explain my recommendations for what merchants should implement. TL;DRWeb Payments is the name of the working group at W3C trying to standardize a set of open standards payments in the browser. It is also used generally to mean the overall effor
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? モンティ・ホール問題を機械学習(強化学習)で解く 機械学習は、演繹的(論理学的)アプローチから、帰納的(統計学的)アプローチへのパラダイム転換なんだと私は考えています。 さて、論理的に考えて納得のいかない論理的解答と直感的解答の食い違う問題の代表選手が、モンティ・ホール問題といえるでしょう。今回は、この問題を機械学習(強化学習)の手法で統計的に解いてみたいと思います。 さらに、モンティ・ホール問題の本質に迫ってみたいと思います。 モンティ・ホール問題 プレーヤーの前に閉まった3つのドアがあって、1つのドアの後ろには景品の新車が、2つのド
背景・目的 参考記事 Kaggleとは? 扱われたお題 プロセス①: データの中身を確認する プロセス②: データの相関を調べる プロセス③: 欠損したデータを補完する プロセス④: モデリング前の事前処理 プロセス⑤: 解析とモデリング 最終的な結果 背景・目的 世の中の凄腕データサイエンティスト達はどのようにしてデータ分析をしているのか調べていたところ、Kaggleのコンペに参戦して上位に食い込んでいる人の技術記事を見つけました。最終的にモデルを作って予測をするところまでの過程が分かりやすくまとまっているので、とても参考になりました。 今回の記事は、上記の記事を読んで学んだデータ分析のプロセスについてのメモです。 参考記事 www.mirandora.com www.mirandora.com www.mirandora.com Kaggleとは? 世界中で30万人以上のデータサイエン
主に未来の自分用 material-ui Material DesignをReactでコンポーネント化したもの UIパーツになっているのでパパっと使えるし、あとでカスタマイズするときもけっこう融通が効く 現在1.0.0がbetaでアップデートが激しく破壊的変更も多いので、場面に合わせてStableとどちらを採用するか決めるのがよい。 v1がStableになった react-admin REST API(やGraphQL)を叩くクライアントとして最適化された感じの管理画面コンポーネント集 インデックスがあって、閲覧ページがあって、登録ページがあって、みたいなよくある画面が素早くつくれる Material UIを内部で使っていて、さらに管理画面用に高レベルなコンポーネント(テーブルとか新規作成フォームとか)が実装されている カスタマイズ性もまぁまぁ高い。CRUDではないエンドポイントでも拡張可
Photo by Gerd Leonhard こんにちは。谷口です。 機械学習やディープラーニングに興味がある方は多いと思いますが、なかには 機械学習とディープラーニングの違いがわからない… 機械学習とディープラーニングって同じだと思ってた… という人も少なくありません。 機械学習とディープラーニングは混同されがちですが、ディープラーニングはあくまで機械学習の手法の一つで、画像処理などによく使われている技術です。 今回は、機械学習を勉強している弊社のエンジニアに、ディープラーニングの勉強に役立つスライドと動画を聞いてきましたのでご紹介します。 ■ディープラーニングについて 機械学習とは、コンピューターが与えられたデータからアルゴリズムや特徴などを反復的に学び、そうして学習したことからデータの特徴やパターンを見つけ出すという技術分野全体のことです。 一方ディープラーニングは、ニューラルネット
連日の熱戦に酔いしれている人は多いだろう。第100回全国高等学校野球選手権記念大会が真夏の甲子園球場で開催されている。第13日の8月17日にベスト8が出そろい、白熱の戦いもいよいよクライマックスが近づいてきた。 一方で、さまざまなところから夏の甲子園開催へ疑問が投げかけられ、今も物議を醸している。「酷暑のグラウンドで行われる試合は危険」という指摘だ。日本列島は連日のように35度を超える猛暑日が続いている。甲子園も例外ではなく、グラウンド上でプレーする球児たちの体感温度は危険レベル。体温をはるかに超え、まるで低温サウナの中で試合をするような状態になっているとの声もある。 だから有識者の方々は夏の甲子園を中止させるか、あるいは開催時期をずらすか、ナイター試合も組み込むか、もしくは空調設備の整ったドーム球場でトーナメントを行うべきだ――などと“妙案”を出しながら唱え続けている。もちろんこれらが間
Twitter公式に提供されているマルチカラムのTwitterクライアント「TweetDeck」を強化できるネイティブアプリ「Tweeten」を紹介します。 TweetenはTwitter公式のTweetdDeckを内包しつつ、カスタマイズを加えて独自の機能を上乗せして使う事のできるという無料アプリ。Windows版、Microsoft Store版、Mac版、Chrome版が配信されており、幅広い環境で使う事ができます。 Tweetenで追加される機能 Tweetenによって追加される代表的な機能は上記のとおり。カラム幅や文字サイズなどの微調整にはじまり、Emojiピッカー、Twitterに投稿された動画のダウンロード、TLのフィルタリング、カスタムCSS、MacBook ProのTouch Barのショートカットなどに対応しています。勿論、TweetDeckで本来使えるマルチカラムやマ
形態素解析エンジンMeCabをPython3から使ってみましたのでご紹介します。 環境 macOS 10.13.6 Python 3.6.4 準備 MeCabと辞書と、mecab-python3をインストール $ brew install mecab mecab-ipadic git curl xz $ pip install mecab-python3 mecab-ipadic-NEologdのインストール 標準の辞書だとEC2とかS3とかうまく分かち書きができなかったのでWeb上の新語が追加されたシステム辞書 mecab-ipadic-NEologd もインストールしました。 インストール方法の詳細は mecab-ipadic-NEologd : Neologism dictionary for MeCab を確認してみてください。 $ git clone --depth 1 git@
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