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2017年2月22日のブックマーク (9件)

  • 死んでしまったOSたちへ

    自分はの草稿に誤字脱字探しをしつつ好き勝手言う係としてちょっとだけ手伝った。せっかくなので宣伝してみる。 このはコード読みブログやアーキテクチャ解読ブログをまとめたような体裁になっている。といっても各章バラバラではなく、としての連続性はある。そして OS というものを包括的に解説するかわりに Android の特徴的なところ、たとえば GUI フレームワークや VM のランタイムなど、をつまみいしている。これは正しいアプローチだと思う。伝統的な OS の話をしだすと Android ってだいたい Linux だからね。Android に限らず、この「伝統的な OS の上にあるプラットホームのレイヤ」の中身を説明したは少ない。 そこが面白い。 このの欠点は文章がけっこう slippery なところ。悪い意味でブログぽいというか同人誌ぽい。ただそれは「支える技術」シリーズに共通する

    死んでしまったOSたちへ
    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    うわー、こういう話すっごく面白い。書いた人の背景がわかるとこんなにも面白そうになるのか。
  • Docker machine のメモリを増やす方法 - Qiita

    こんにちはみなさん 今回はしょうもないことでふらふらと調べまわった挙句、 それほど困るものでもなかった問題に遭遇したので、 とりあえず備忘録として挙げたものです Docker Toolbox 今回はいろいろ面倒になったので、Docker Toolboxでdocker環境をオールインワンで突っ込んでいます Docker Toolbox は docker を動かすために十分な環境を用意するためのインストーラです。 これを使用すると、windowsだろうがmacだろうが、ネイティブのコマンドライン上でdockerコマンドを使えるようになります 一昔前のboot2dockerですな インストールが完了すると「Docker Quickstart Terminal」というアイコンが出てきて、これを起動すると、dockerを動かすための環境をセットアップして、動作環境を整備した状態にしてくれます Doc

    Docker machine のメモリを増やす方法 - Qiita
    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    Docker Toolboxのデフォルトメモリ割り当ては1Gしかないのでコンパイルとかでコケる時がある。VirtualBoxの仮想マシン設定からメモリ量を2Gとかに増やしてやると改善する。
  • How to debug "returned a non-zero code: 1" · Issue #11100 · npm/npm

    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    docker buildで間違いなさそうなのに「returned a non-zero code: 1」が返ってきてるときはout of memoryがあやしいらしい。
  • シリコンバレーのエンジニアが語る、誰にも悪気はなかった話

    上杉周作シリコンバレーのエンジニアが語る、誰にも悪気はなかった話2017/02/22 貧困の連鎖を止めようとしたら、子どもの学力が下がりました。働き方から変えよう、地方から変えようとしたら、何も変わりませんでした。 自己紹介こんにちは。上杉周作と申します。教育について考えるのが好きな、シリコンバレー在住のエンジニアです。 88年生まれで、中学1年まで日で暮らし、それからはアメリカ在住です。カーネギーメロン大でコンピュータサイエンスを学び、AppleとFacebookでエンジニアインターンをし、その後シリコンバレーのベンチャーを転々とし、2012年9月よりシリコンバレーの教育ベンチャー・EdSurgeに就職しました。2017年1月にはNHK「クローズアップ現代+」の教育特集に「教育×IT」の専門家としてお呼びいただき、教育評論家の尾木ママさんと共演しました。 そしてこのたび、4年とすこし働

    シリコンバレーのエンジニアが語る、誰にも悪気はなかった話
    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    長い… ただ読ませ方はうまいなあ。この長い文章読んで思ったのは、じゃあ一番の害悪は終身雇用制的な雇用と給与制度なのか、ということ。
  • Python Tips: ワンライナーが書きたい

    Pythonでワンライナーコマンドを書く方法をご紹介します。 Pythonでワンライナーを書くには c オプションを使います。

    Python Tips: ワンライナーが書きたい
    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    pythonでワンライナー書きたいときは「-c」あとパイプで渡したいときは「import sys」して「input()」から取らないといけないらしい。この辺pythonはワンライナー利用は捨ててる感じするな。
  • Firebaseを軽い気持ちで触ってみたら使い勝手が予想を遥かに超えてきた話 - LocoPartners 開発ブログ

    こんにちは。Loco Partnersのエンジニア、鈴木です。 わたくし普段は弊社サービスReluxのサーバーサイドの開発を担当していますが、元々はiOSエンジニアでした。 かれこれ1年近くも実務でのアプリ開発から離れているので、iOSは話題のキャッチアップで精一杯…。 たまには手を動かそう、ということで、話題のFirebaseをさわってみました。 Firebaseとは? そもそもFirebaseとはなんでしょう? 元々は米国で始まったmBaasであり、2014年にGoogleに買収されたことでその名が広く知れ渡りました。 また先日のGoogle I/Oにてバージョンアップを発表、その中には無料で利用できるプッシュ通知の提供もありました。 年始に同じくプッシュ通知サービスを提供するmBaasであるParseの終了アナウンスがあったため、代替サービスとして注目している人も多いのではないでしょ

    Firebaseを軽い気持ちで触ってみたら使い勝手が予想を遥かに超えてきた話 - LocoPartners 開発ブログ
    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    Firebaseだとコード書かずに複数端末のローカルでの変更とクラウド上のデータの同期が可能なのか。それがpushで行われるのか!これは確かに自前で実装しようと思ったら死ぬわ。
  • GPUs are now available for Google Compute Engine and Cloud Machine Learning | Google Cloud Blog

    GPUs are now available for Google Compute Engine and Cloud Machine Learning Google Cloud Platform gets a performance boost today with the much anticipated public beta of NVIDIA Tesla K80 GPUs. You can now spin up NVIDIA GPU-based VMs in three GCP regions: us-east1, asia-east1 and europe-west1, using the gcloud command-line tool. Support for creating GPU VMs using the Cloud Console appears next wee

    GPUs are now available for Google Compute Engine and Cloud Machine Learning | Google Cloud Blog
    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    GCPのGCEとCloudML向けにTesla K80のGPU使えるマシンの提供開始されると。8GPUまで対応。まだよく値段調べてないけどたぶんAWS使うよりGCP使うほうがだいぶ安くなるはず。
  • Image-to-Image Demo - Affine Layer

    Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out

    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    pix2pix使ったライブデモ。最初学習モデル毎ってこと気が付かずに猫のところで靴書いてなんじゃこりゃってなった。まあすぐモデルごとじゃないやつが出てくるな。
  • TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 その2 - すぎゃーんメモ

    以前に試した、アイドル顔識別の性能評価。 memo.sugyan.com それから半年以上も経ってデータ数も増えたし ちょっと確かめたいこともあったので、再び試してみた。 新データセット 前回は 40人×180件 で 計7,200件 を用意したけど、今回はもう少し多めにデータが集まっていたので(卒業などでもうアイドルではなくなってしまった子も居るけど…)、今回は 120人×200件 で 計24,000件 を抽出してデータセットを作成した。 実際にラベル付けしたデータから抽出してみると、元が同じ画像なのに加工や顔検出器のブレなどで別の顔画像として登録されてしまっているもの、明らかに同じ日・同じ場所で連写していて「ほぼ同じ顔画像」と思われるもの などの重複が結構あることに気付いて、頑張って出来る限り排除した。 前回もある程度は人力でチェックしていたけど、今回は学習済みモデルにわせた中間層出力

    TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 その2 - すぎゃーんメモ
    stealthinu
    stealthinu 2017/02/22
    『120人×200件 で 計24,000件 を抽出してデータセットを作成』すげえ…!これを手でラベリングすること考えただけでもう。揺らしてもあまり精度あがらなかっと。これでも自分自身が学習してこの精度出せると思えないよ…