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ブックマーク / medium.com (9)

  • Raspberry Pi 4 で構築する録画マシン | 空気録学電子版【公式】

    🍓 Raspberry Pi 4 が買えるようになりました2019年11月、待望の Raspberry Pi 4 技適取得版が発売されました。H.264 ハードウェアエンコーダを搭載した、リッチなシングルボードコンピュータです。2020年5月28日には 8GB メモリ搭載の上位モデルも登場しています。 はたしてこれは何をするためのデバイスなのでしょうか? そうです、録画ですね。もうテレビの録画をするために高価なパソコンを購入する必要はありません。5000円台から入手できるマシンを利用して、安価に録画サーバーを構築することができるようになったのです。 この記事では Raspbery Pi 4 を利用した Mirakurun + EPGStation での録画サーバー構築方法と、ハードウェアエンコーダを利用した録画ファイルのエンコードについて解説を行います。 筆者の⾃宅で運⽤している録画サー

    Raspberry Pi 4 で構築する録画マシン | 空気録学電子版【公式】
  • 世界で最もイノベーティブな企業と評されたWarbyParkerのブランディング戦略

    ストア https://www.warbyparker.comFast Companyというアメリカのメディアが発表している「世界で最もイノベーティブな50社(THE WORLD’S 50 MOST INNOVATIVE COMPANIES)」というものがある。2015年に発表されたランキングAppleGoogleを抑えて、1位の評価を得たのがメガネを販売する「Warby Parker (ワービーパーカー) 」である。 http://www.fastcompany.com/3042022/most-innovative-companies-2015/the-most-innovative-companies-of-2015-complete-listここまでは良く知られた話なのだが、何がイノベーティブだったのだろうか。 無店舗型の販売方法だろうか? 無料で試着できるトライアルサービスだ

    世界で最もイノベーティブな企業と評されたWarbyParkerのブランディング戦略
  • プログラミング教育は割と大丈夫かもしれない — 但しChromeが入れられればね。

    先ほど、地元の小学校の6年生の全児童を対象に、プログラミングの「体験」授業をしてきた。受験シーズンで欠席がちらほらあったが、3クラスで合計90人ほどが参加した。放課後ではなく、正規の授業枠である。 CoderDojo仲間の田中さん。一緒に、授業してきた帰り道。対象とした小学校世田谷区の公立校で、今年度利用を開始した新校舎のため、インフラは恵まれている。渋谷区のように児童全員にPCがあるほどではないが、無線LANの速度などは十分と言えそうだ。 世田谷区の公立小学校Windows タブレットが全校で40台ほどWiFiの速度が15~50Mbps6年生のスマートフォンの普及率はかなり高そう (8~9割か) ※英語の分かる児童が1割くらい ※実は私の母校でもある。’90年当時、FM TOWNSが2台放置されていて、よく遊んでいたのを覚えている。30年経ってタブレットに替わり、一般教室でも使えるように

    プログラミング教育は割と大丈夫かもしれない — 但しChromeが入れられればね。
  • Progressive Web App Progress in iOS 12.2 Beta 1 (Build 16E5181f)

    As a regular (and passionate) iOS user with a strong belief in the Web, I beta-test any and all new iOS builds as soon as I can get my hands on them. My main motivation is to see how they do when it comes to Progressive Web App features. Each new iOS version comes with a new version of Safari, yet changes in Safari tend to almost never get highlighted in the iOS release notes (and the 12.2 beta 1

    Progressive Web App Progress in iOS 12.2 Beta 1 (Build 16E5181f)
  • メルカリの小泉さんと組織の課題について話したら恐ろしい程勉強になった話 – tsukuruba – Medium

    僕の中で仕事人生に影響を与え続けてくれている三大COO(と勝手に呼んでる人たち)がいる。 一人目がアカツキ共同創業者COOの香田哲朗くん、二人目がフリークアウト(元)COOで現hey代表の佐藤裕介さん、そしてメルカリ社長兼COOの小泉文明さんだ。 それぞれ社長もできる人だが、COOとして事業及び組織の構築も構造的分析もハイレベルにできる。恐ろしく広域のアビリティを持ち、バイタリティとバランス感覚に優れ、超人的な仕事量をこなす人たちである。 そのうちのお一人であるメルカリ小泉さんと1on1させてもらう機会があり、その話が組織の課題に悩む他の人にもとても有用だと思ったのでメモを公開させていただくことにした。(ほんとにメモなんで乱文ご容赦ください) ツクルバでは組織・文化づくりに社をあげて徹底的に投資していく方針なので、非常に参考になった。 ***以下メモ*** [お題] メルカリで急激に組織を

    メルカリの小泉さんと組織の課題について話したら恐ろしい程勉強になった話 – tsukuruba – Medium
  • How to invoke a trained TensorFlow model from Java programs

    The primary language in which TensorFlow machine learning models are created and trained is Python. However, many enterprise server programs are written in Java. So, you will often run into situations where you need to invoke the Tensorflow model that you trained in Python from a Java program. If you are using Cloud ML Engine on the Google Cloud Platform, this is no problem — in Cloud ML Engine, p

  • Vueを昔触った後Reactをどっぷり触ってもう一回Vueを触ってReactに戻って得た感想

    最近ReactVueをどっちも触る機会があったり、「ReactVueどう選定するの?」という問いを投げられ、スッと答えられなかったな、と後悔があったりしていたので、Vueを触って得られた感想をまとめてみる。 結論としてなにか新しいことを発見したというものではなく、世間で言われている事を自分なりに再構築しただけの結論になったと思う。 TL; DRVueからは全体的に優しさ(Gentleさ)を感じる事が多く、良い点だと感じた大規模になるときReactの堅牢さは魅力的。Vueが大きくなった時に支えられ設計が出来るかは個人的には懐疑的。「こうだったらVue、こうだったらReact」みたいな分岐点があるというわけではないので、最終的には好みになってくると思う。ぞうさんが好きかきりんさんが好きか。これまでのフレームワーク遍歴今回の話をするにあたって、僕と各フレームワークの付き合いをまとめておくと、

  • 量産型プログラマを撲滅したい

    プログラマの生産性の差は、出来る人と出来ない人で10倍とも100倍とも言われる。そんな馬鹿な、と思われるかもしれないが、事実だ。 むしろ、一緒に働かせると、出来るプログラマが、下手に作られたプログラムの修正をしなければいけなくて、全体の生産性を落とすことになる。 つまり、出来ないプログラマはチームで働くと、生産性をマイナスにするのだ。厳しいことを言えば、いない方がマシなのである。 ソフトウェア開発にの手はいらないのだ。 では、出来ないプログラマとはどんな人たちか。 コピペで書くプログラマだ。他で動いているプログラムをコピペして、なんとなく直して書いているプログラマだ。 なぜプログラムが動くのか、どう書けば動くのか、わかっていない。 ただ沢山のプログラムを書くだけの量産型プログラマだ。こういう人のプログラミングは、デバッグさせてみて、横で見てるとすぐにわかる。 まず、エラーメッセージを見な

  • 医療領域での人工知能の活用と課題

    人工知能エンジニアMeetUp!#3〜医療ビッグデータの活用〜 <概要> イベントでは、医療ビッグデータの活用をテーマとした講演と懇親会を実施いいたします。 <タイムテーブル> 時間 テーマ 19:30 開会のご挨拶 19:35 オ… L Pixelとは?https://lpixel.net/ 東京大学発のベンチャーで、 ディープラーニングによる高度な画像解析を医療分野に応用しています。 具体的には、 脳のCTスキャン画像解析から脳腫瘍を見つける精度をアップしたり、 放射線治療の処置後の効果測定を効果的に行うなどの活用がされています。 私は当初、 ”医師の診断プロセスを人工知能で自動化する=AI自動診断で医師をいらなくする”ことも可能なのかと思っていたのですが、 勘違いでした。 自動化すると、 誤診して例えば患者が死んだ時誰が責任を取るのか、 という倫理的な問題になりますし、 そもそも

    医療領域での人工知能の活用と課題
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