江崎グリコ、SAPのシステム導入に大失敗して地獄を見る : 市況かぶ全力２階建日刊SPA！に登場の医学生投資家、儲け自慢に熱を入れるあまり「11歳から親の口座で投資を始めた」と借名取引をうっかり告白
PCで乱発する謎のバグは同一ネットワークに接続されているHiSense製Android TVが原因であることが明らかに
サウンドデザイナーでコンポーザーのプリシラさんが、長期間にわたって苦しんできたPC上で発生する謎のバグが、PCと同じネットワークに接続されているHiSense製Android TVが原因だったと報告しており、「HiSense製TVは買うな」と警告しています。 cohost! - "DO NOT BUY HISENSE TV'S LOL (Or at least keep them offline)" https://cohost.org/ghoulnoise/post/5286766-do-not-buy-hisense-t プリシラさんが自宅で使用しているWindows 11搭載PCは、長らく問題を抱えていたそうです。その問題のひとつが「ディスプレイ設定を開けない」というものでした。そのため、プリシラさんはディスプレイの表示を調整するために、Windows 11のディスプレイ設定ではなく
本当のAWS基礎 昭和～平成～令和の時代の変遷システムの変化と今昔物語 - Qiita
内容 社内でAWS知らない人でもこれだけは覚えていてほしいという動画を作成して欲しいとリクエストあり。その内容を資料化したものです。小学生の子供に説明してみましたがになんとなくAWSが分かったと言っていたので今回は結構分かりやすくまとめられたと思います。 システムを構築する時 システムを構築する際、サーバやネットワークなどのインフラが必要になります。昭和の時代は物理サーバを買ってきてラックマウントしてネットワークに接続してと物理的な作業が多く発生していました。 その後、物理サーバの上に仮想的なサーバを作成できる仮想化技術の発展により、仮想サーバが主流となりました。最初に物理サーバを用意して、仮想化基盤を構築する必要があります。仮想化基盤構築後は、新しいシステムを作りたい場合はすぐに仮想サーバの準備を行うことができ、物理環境の時と比較すると大きな進展がありました。 仮想化基盤を自社で構築する
SDVで「ニッポン出遅れ」論が意味すること
「EV出遅れ」「OTA出遅れ」「自動運転出遅れ」「水平分業出遅れ」などなどに続き、このところ静かなブームとなりつつあるのが、日本の「SDV出遅れ」論だ。何としてでもニッポン出遅れの材料を探し続けるその熱意には感服至極である。 要するに、SDVに出遅れた日本の自動車メーカーが、絶望的な窮地に陥（おちい）ると言わんばかりのことを記事にする媒体が現れて、新たなトレンドになりそうな気配がしているのだ。その一連の流れが筆者的には全く腑（ふ）に落ちないのである。 そもそも今までと比べてSDV出遅れ論がちょっと弱いのは、破壊的イノベーションとの結びつきが直感的にイメージしにくいという点にある。EV出遅れの時はスマホとガラケーをうまいこと当てはめて説明してきたわけだが、今回は話が難しすぎてそうそう簡単にはいかない。 しかも、そのSDVができるとクルマはどう進化するのかをきちんと定義して説明できる人がいない
Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの
金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
追記：続きを書きました。 はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 （結論からいうと速度面はそこまででもなかったです（それでも早くなる可能性あり）） （ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません） ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム（C言語）が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま
EDLA
誤差拡散学習法のサンプルプログラム 99/7/12 公開 99/7/16 詳細追加 99/8/6 一部修正 99/8/19 論文追加 99/10/27 経過報告 ED法サンプルプログラム（UNIX汎用、tgz、4KB） 階層型神経回路網（ニューラルネットワーク）の教師あり学習アルゴリズムである誤差拡散学習法（ED法）のサンプルプログラムです。 比較のために用いたバックプロパゲーション法（ＢＰ法）のサンプルプログラムも示しておきます。 慣性項ありBP法のサンプルプログラム（UNIX汎用、tgz、4KB） なお、これらのプログラムでは、階層型構造をリカレント型の一種とみなして計算しています。また、パラメータ入力の際には、単にリターンを押すとデフォルト値（括弧の中の値）が用いられるようになっていますので、実行の際にはリターンを連打すればＯＫです。また、X-Windowを用いてトータルエラーのグラ
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日本の全都道府県行ったことあるけど未だに「ここ…いったい何があるん…？」ってエリアがいくつかある→秘境の観光情報と美しい風景の写真が集まる