1.5億円の身銭で建てたIoTマンション、生活ログだだ漏れでも成功はまだ先 | 日経 xTECH（クロステック）
調査データや統計データを掲載するコラムを長く担当しているとIT業界が数字で見えてくる。ITサービス市場は2020年以降に「崖」が待っているとか、プライベートクラウドがパブリッククラウドを上回って成長するとか、仮想通貨の不正採掘を働くマルウエアが2017年下半期から急増しているとか、記者／編集者にとって「次」の企画を考えるには欠かせない材料だ。 市場の規模と成長率共に「すごい」と感じた調査がIoT（インターネット・オブ・シングズ）に関するものだ。数々あるが、直近でいえばIDC Japanが2018年3月14日に公表している。曰く、国内IoT市場におけるユーザー支出額、つまり市場規模は2017年実績が6兆2286億円。5年後の2022年まで年平均14.9％のペースで拡大し、2022年の市場規模は2017年比2倍の12兆4634億円に達するという。
フロントエンドエンジニアに求められるもの多すぎ問題 - フロントエンドの地獄
背景 postd.cc という記事がちょっと前にありました。 github.com Roadmap to becoming a web developer in 2018って最近のWeb技術のまとめみたいなもんもよく引き合いに出されます。 このまとめの中にフロントエンドのものありますが、これはフロントエンド技術自体のロードマップです。 これらの技術すべてに精通していればいいのかと言われるとそんな必要は全く無くて。 でも現場によって実際 フロントエンドエンジニアに求められているものはそれ以外にもたくさんあるんですよね。 会社によってマジでJavascriptプログラミングしかやらない人も、マークアップする人、デザインを作ってそれをCSSに落とす人、本当に一口にフロントエンドエンジニアと言っても幅広すぎ。 担当範囲が広すぎるフロントエンドエンジニアに関していろんな会社が募集してると思うんですが
海賊版サイト：遮断要請へ 政府、著作保護に「緊急避難」 | 毎日新聞
政府は国内に拠点を置くインターネット接続業者（プロバイダー）に対し、ネット上で漫画や雑誌を無料で読めるようにしている海賊版サイトへの接続を遮断する措置（サイトブロッキング）を実施するよう要請する調整に入った。月内にも犯罪対策閣僚会議を開催し、正式決定する見通し。 三つの海賊版サイトの具体名を挙げ、接続業者に要請する予定。うち２サイトは中国など他国で行政指導や捜査当局の摘発を受けたにもかかわらず、日本国内からアクセスすると閲覧できる状況が続いている。 ただ、接続遮断要請に明快な法的根拠はない。通信の秘密や検閲禁止を定めた憲法２１条に抵触するとの指摘を受ける懸念もある。政府は、無料閲覧によって生じている出版社や著作権者の被害を踏まえ、要請を刑法上の「一時的な緊急避難措置」と位置付け、接続業者の理解を求める方針だ。国内の接続業者は既に、児童ポルノ画像を掲載するサイトの接続遮断を実施しており、政府
筋トレを続ける技術〜意志力をマネジメントしよう - リハビリmemo
なぜ筋トレが続かないのでしょうか？ この問いに進化生物学者のDaniell Liebermanはひとつの答えを提示しています。 「そもそもヒトは筋トレをするようにデザインされていない」 200万年という長い石器時代に、ヒトは獲物を狩るために長い距離を走り、正確にものを投げれるように身体を進化させ、獣から身を守るために恐怖や不安といったネガティブな感情もつように適応させてきました（楽観的では獣に襲われる）。現在の身体や感情があるのには、生き延びるために進化の過程で選択された合理的な理由があるのです。 そして、筋トレを続けられずに、テレビの前でゴロゴロしてしまうことにも進化論的合理性があるとLiebermanはいいます。 食べ物が少ない時代では、限られたエネルギーを狩猟や性交、獣からの逃避に費やすことが優先されてきました。余暇の時間に筋トレをしてエネルギーを無駄遣いしていては、狩猟などの機会を
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
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