人工知能(AI)を実現するディープラーニング(深層学習)の 統合開発環境Neural Network Consoleを公開 ~ ニューラルネットワーク構造の視覚化で効率的なプログラム生成を実現 ~ こちらに掲載されている情報は、発表日現在のものです。検索日と情報が異なる可能性がございますので、 あらかじめご了承ください。金額は消費税総額表示義務適用以前の表示となります。 ソニーはディープラーニング(深層学習)のプログラムを生成できる統合開発環境「コンソールソフトウェア:Neural Network Console(https://dl.sony.com/)」の無償提供を本日より開始しました。 プログラムエンジニアやデザイナーは、本格的なGUIを持つディープラーニング統合開発環境であるコンソールソフトウェアを用いることで、直感的なユーザーインターフェースで、ニューラルネットワークの設計、学習
Docker Enterprise Edition 17.06登場。メインフレームのIBM Zをサポート。クラスタ内にWindowsとLinux混在可能 Dockerは、WindowsとLinuxに加えてメインフレームのIBM ZをサポートしたDocker Enterprise Editionの最新版、「Docker Enterprise Edition 17.06」を発表しました。 IBM Zでサポートするのは、Linuxベースのメインフレームアプリケーション。 下記は発表文から引用。 Most enterprise organizations have a mixture of .NET, Java apps and mainframe applications in their portfolio. Docker EE provides a way to modernize all
ご承知のことと思いますが、Go言語では戻り値に名前を付ける機能を提供しています。これまで minio ではこの機能をそれほど使っていませんが、この先変わって行くでしょう。というのも、本記事で以下に説明するような魅力的な利点が含まれているからです。 私たちのような開発者であれば、下記に示すように “デフォルト”値を返すために return 文ごとに新しいオブジェクトのインスタンスを生成するという形で大量のコードを使うことがあるでしょう。 type objectInfo struct { arg1 int64 arg2 uint64 arg3 string arg4 []int } func NoNamedReturnParams(i int) (objectInfo) { if i == 1 { // Do one thing return objectInfo{} } if i == 2
(Last Updated On: 2018年9月13日)ISO 27000(ISMS)をはじめ、セキュアコーディング/セキュアプログラミングを行いなさい、と推奨するセキュリティガイドラインが多くあります。2014年改訂のISO 27000に至っては、セキュアプログラミングが広く普及したのでセキュアプログラミングを行うとする記述に簡素化しています。1 しかし、広く使われているフレームワークでさえセキュアコーディング/セキュアプログラミングをサポートする機能が無かったり/不十分でだったり、現状は到底普及している、とは言えないです。辛うじて普及しているかも?と言えるのはセキュアコーディング/セキュアプログラミングでは枝葉末節にあたるコーディング技術(ああすべき/こうすべき)くらいではないでしょうか? なぜセキュアコーディング/セキュアプログラミングが普及していないのか?考えられる理由を挙げます
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集 組織運営編から記事を独立させました。 優秀な技術者ほど辞めてしまいやすいのは、多くの会社に共通していることです。 この文章では、どうして優秀な技術者が辞めていってしまうのか、その理由を探るとともに、そうならないようにするための対処方法を少しずつ書き足していきたいと思っています。 マネジャーのみなさんへの前書き 会社の資産であるソースコードはきちんと管理されてますか? 「きちんと金庫にしまってある」ではありません。 開発が進みやすく、今のソースコードはどのように品質が保たれているのかがわかるようになって 管理されてますか。 ソフトウェアの開発などで生じている課題は、どのように管理されていますか。 「去年の△月ごろに問題になっていたあの件は、結局どうなったのかい。」 「担当していた○○さんがだったら知っているんですけれども、もうやめちゃい
SONY『深層学習モデルの開発ハードル無くそう』 TensorFlow、Keras、Theano、Caffeなど。これまでディープラーニング向けライブラリといえば、海外勢が圧倒的…という状況でした。 が、そんな状況が いきなりひっくり返る かもしれません。 なんとあの SONY がGUI&プログラミングいらずなAI開発ツールをリリース。突如無料で開放してくれたんです。 関連記事:ディープラーニングとは|AI・人工知能・歴史・仕組み・学習手法・活用事例 関連記事:ニューラルネットワークとは|AI・人工知能・仕組み・歴史・学習手法・活用事例 その名も『Neural Network Console』 ざっと紹介するとつまり “簡単にディープラーニングを行えるGUIツール” ということなんですが、なにより『ヤバイ』のが下記の特長点。 Windows対応!! というわけで伝えるべき点が多すぎるリリー
trdsqlというコマンドラインツールを作りました。 Goで作ってます。 githubの trdsqlからダウンロード出来ます。 またLinux/Windows/macOSのバイナリもあります。 以下は、古くなっている内容もいくつかあります。 最新版に対応した、より詳細な内容は trdsql 目次 | Noboru Saito's page を参照して下さい。 これは何? 簡単に言えばCSV(TSV含む)やLTSVに対してSQLを実行できるツールです。 同様のツールが q や textql 等いくつかあります。 trdsqlはPostgreSQLドライバとMySQLドライバを含んでいて実際にDBに接続することでSQLite以上の機能を使用できるようにしています。 PostgreSQLやMySQLの構文が使えるだけではなく、CSVファイルと実テーブルでJOINしたり、CSVファイルからテーブ
--headless時代の本命? Chrome を Node.jsから操作するライブラリ puppeteer についてJavaScriptChromee2e puppeteer はHeadless Chrome をNode.jsで操作しやすくしたライブラリです。今日(※ 2017/8/17)一日で凄い勢いでGitHubのトレンド入りしており、TLでも話題になっていたので、早速触ってみました。 Node.jsでChromeを操作するというコンテキストにおいては、Nightmare.jsと同じレイヤに属するプロダクトですね。Nightmare.jsはElectronを介在させることで、Chromeの操作を実現していましたが、今年の5月にChromeでheadlessモードが利用可能になって以降1、headless Chromeを直接操作するライブラリが色々と出始めていますね。この系統は、chr
Inc.:長年にわたり、Googleは数え切れないほどの研究に取り組み、膨大なデータを集め、何百万ドルもをつぎ込んで自社の従業員をより良く理解しようと努めてきました。Googleの最も興味深い取り組みの1つであるプロジェクト・アリストテレス(Project Aristotle)は、社内で最高の業績をあげているチームに焦点を当て、チームの生産性を高める秘訣を探ろうというものでした。 なかでも、生産性の高いチームと低いチームの違いは何なのか? を解明することに主眼が置かれました。 この調査をはじめる前、Googleの経営陣は、ほかの多くの組織と同じように、最高のチームをつくるということは、最高の人材を集めることであると信じていました。それは理にかなった考えです。最高のエンジニアに、MBA、博士を集めれば、最高のチームのでき上がり。そうですよね? しかし、Googleの人事分析マネージャ、Jul
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