(from pixabay) IT業界に114514人いると言われる筋トレ好きのみなさま こんにちは、alf++です。 今日は筋肉、特にピクピクする筋肉の話をしようとします。 もちろんコードはPythonで書きます。 さあ、筋肉の話をしましょう。 ITエンジニアと筋肉 ITエンジニアはとても筋トレが大好きです。 しかし、筋トレをITで支えようとする人が少なくて、 筆者はとても悲しいです。 そこで本記事では筋トレをITで支えられるように まず、筋肉のピクピクする強さとタイミングを数値化できる筋電センサとその解析方法をご紹介します。 筋肉のピクピクと筋電センサによる数値化 筋肉は一体なぜピクピクするのでしょうか。 筋肉は人間の脳からの運動指令を電気信号という形で受け取ります。 この電気信号の強さに応じて筋肉は強く収縮します。逆に電気信号がないときは弛緩します。1 したがって、筋肉のピクピクは筋

Deep Learning の学習を高速でぶん回すには GPU の活用が欠かせないですよね！ 12月1日についに Azure の GPU インスタンス (Azure N series) が GA (General Availability) になったので、 その N series で使える以下の3種類の OS の中から、 Ubuntu 16.04 LTS Windows Server 2016 Windows Server 2012 R2 Ubuntu 16.04 LTS を選んで、TensorFlow on GPU の環境構築方法をまとめました。 TensorFlow on GPU の環境構築完了までには、 NVIDIA の GPU Driver を入れる CUDA Toolkit を入れる cuDNN を入れる TensorFlow GPU version を入れる というそこそこ面倒

この記事は、Livesense Advent Calendar 2016 その３ の12日目です。 はじめに いきなりですが、heroku便利ですよね。 私自身も、個人でちょっとしたものを作ったり、仕事でプロトタイプサイトを作ったりする時などによくお世話になっています。 ただ最近、アプリケーションが増えてくるにつれて、毎回同じようなGemをGemfileを記載したり、管理画面などでよく使うCSSフレームワークに合わせたscaffold用のテンプレートを用意したり、それらをアプリケーション単位で管理することが結構面倒になってきましたので、今回はそのあたりを全てGemにする手順をまとめてみました。 今回やること 今回は、開発用に利用する汎用的なこのあたりをGemで管理してみます アプリケーションに依存しないようなデバッグ用のGem（開発環境で利用するようなbetter_errorsとかpry-

師走に調子乗ってTensorflow Advent calendar 2016登録して完全にヒーヒー言いながら今回の内容を書きました。 おそらく後から読みやすいように追記や更新もすると思います。8日目です。どうも。 この記事はTensorflowのチュートリアルを読んでなんとなくの機械学習的な理解がある方達がおそらく対象です。 それらに関連した解説も一応書いてます。 ・ビギナーの解説 : 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 ・エキスパートの解説 : Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 機械学習がどんどん盛り上がってますね。　みなさん楽しそう。 そんなわけで今更word2vecなんてやっても...感もあるので、すっ飛ばしてRe

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は「転職（その２） Advent Calendar 2016」12日目のポエムです。 こんにちは。プログラマーをしていた akiraak です。今はサンフランシスコで英語の勉強ばかりやってるので、プログラマーではくイングリッシャーになってしまいました。 さて、転職は多くの人が知っているように大変です。しかし、海外企業への転職はもっと大変です。さらに、家も就職先も決まっていないのに海外に移住してしまうというのはどれだけ無謀な行動なのでしょうか。今回の記事の内容は、妻である ento がまさにそのような状態でシリコンバレーに移住し、

はじめに SIerで働いてます。周りを見渡すとまだまだオンプレだけのシステムが多いですね。 少し前はクラウドは選択肢にすら入ってきませんでしたが、今はどんなに固いシステムでも必ずクラウドが選択肢に入ってくるようになりました。そして、この1～2年くらいはクラウド、特にAWSを利用したシステムの構築案件が増えてきたなぁと実感しています。 社内の人と話していても、「AWSなにそれ？」とか「AWS安くなるらしいから使おうよ。」という人もさすがに減ってきて、オンプレ脳から徐々にクラウド脳にシフトしていってるのかなと感じます。 この記事は、社内のAWSのイベントでLTで話した内容をベースに書いています。ただSWFについてはマニアックなので避けました。少しでも若手や興味を持っていただいた方の勉強になればと思いまして、その考えに至った背景などをかなり寄り道しながらできるだけやさしく書いてみました。 なぜ自

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この記事はJava Advent Calendar 2016の12日目です。 前日は、leak4mk0さんのデータベースを簡単にーJavaSEでもオブジェクト指向データベース（JPA） でした。 次は、tkxlabさんのJavaSEでもオブジェクト指向データベース（JPA）をとなります。 はじめに 「フリーランチの終焉」と言われマルチコアの時代に突入してはや数年。 Webアプリを作る事が多かったのも理由ですが、ほとんどシングルスレッド（サーブレッドとかでマルチスレッドを意識するケースはあるけど）で開発してた私にも、今年は並列プログラミングの波が押し寄せてきました。 そんなわけで今年のアドベントカレンダーは並列プログラミング入門に関してまとめてみます。 Java 8標準の並列API Javaは当初よりマルチスレッドプログラミングを喧伝してただけあって、それなりに並列プログラミングがやりやすい

こんにちは。リブセンスで分析基盤エンジニアをやっている @hiro-koba と申します。 この記事はLivesense Advent Calendar 2016 その3の11日目となっています。 弊社Advent Calendarはその3以外にその1、その2もございますので、併せてご覧くださいませ。 はじめに 弊社では分析基盤を自社開発しており、サイト上の行動データを、コンバージョンデータや属性データ等と紐付けて分析可能な環境を持っております。 そこで貯まったデータを利用し、以下のような用途で使用しております。 KPIモニタリング 流入数・CV数などの達成状況把握 異常値の発見 探索的分析 サイト上等に問題があった場合、ユーザーのPV単位まで遡って調査 レコメンデーション 行動ベースでの求人レコメンド 特に1のような用途において、「ダッシュボードツール」と呼ばれる、データをグラフなどで可

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筋肉 Advent Calendar 201611日目の記事です。 やってみたいと思う人が10万人いて、やってみる人が1000人いて、諦めずに継続する人が10人いる。こう考えると案外ライバルって少ないだろ？10万人見て競争にビビるな。先ずやれ。そして継続しろ。行動に移せる事、継続できる事は立派な才能だ。人生一度きりだ。縮こまってないで派手に行け。 — Testosterone (@badassceo) 2016年12月6日 という訳で、筋トレをはじめて2年ちょっと、その間に継続・習慣化するためにやってきたことを書く。 自宅でやる *「着替えるの面倒」とか「雨降ってるし、、」*とか、そういう影響を受けないようにする。 そもそも人見知りのひきこもりおじさんにジム通いとか無理。 準備運動 トレーニング前に必ず準備運動をやる。 気分が乗らないときも、とりあえず準備運動をやる。 準備運動やったあとに