先週Java8がリリースされましたが、さっそく社内での開発でも使うことになりそうです。 というわけで、Java8の目玉機能であるラムダ式とストリームAPIについて、社内勉強会を開催しました。 普段の社内勉強会よりも参加者数が多くて、みんなの関心の高さが伺えますね。
「新卒向けカリキュラムを考え中」の話ですが、始めることにしました。受講者がまじめにノートをとれば、ぼくが死んだら、ソシュールのように受講者が講義ノートを元に出版してくれるでしょう。 講義を聞くだけでプログラマにはなれないので、毎回課題を出す予定です。とりあえず手を動かすのは重要です。写経(コードの書き写し)でもいいから手を動かすべきです。次の課題を出す予定です。 基礎 – リンクトリスト – ハッシュマップ – ツリー(binary, B-tree) – 各種ソート – バイナリサーチ – 8クイーン – ハノイの塔 – ライフゲーム – GoFデザインパターンの実装(使えるモノのみ) – 文字列パーサ – グラフ探索 – [コードリーディング] コレクションライブラリ(Java Standard library, Apache Commons, Google Guava) 実践 – 自作
[速報]Google、「Managed Virtual Machines」発表。Google App Engine内で仮想マシンを管理 Google App EngineのようなPaaSは、運用の手間をかけることなくスケーラブルな環境を利用できる一方で、PaaSが提供する言語や環境という制約を受け入れる必要があります。一方で、自由にOSやプログラミング言語、実行系を選択できるIaaSでは、スケーラブルなアーキテクチャを開発者が構築、運用する必要があります。 PaaSによるマネージドな環境とIaaSの柔軟性を両立させようというのが、Googleが3月25日(日本時間3月26日早朝)に開催したイベント「Google Cloud Platform Live」で発表した「Managed Virtual Machines」です。
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米Facebookの人工知能(AI)ラボが、顔認識技術「DeepFace」に関する論文(リンク先はPDFダウンロード)を公開した。 この技術は、ディープラーニング(深層学習)と呼ばれるニューラルネットワーク技術を採用している。Facebookは昨年12月、人工知能研究ラボを立ち上げ、深層学習を研究するヤン・ルカン教授を所長に迎えた。 DeepFaceの2つの画像の顔の識別精度は97.25%で、人間(97.53%)とほぼ互角という。従来の顔認識技術より25%精度が上がったとしている。 実験には、公開されている画像データベースやFacebookにアップロードされている4030人の440万点の画像、米GoogleのYouTubeの動画内の顔データを集めたデータベースを利用した。 DeepFaceは画像内の顔から3Dモデリング技術で正面を向いた顔の画像を作り、これを1億2000万以上のパラメータを
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