日本の大阪府警は今月、忍者のような黒装束で侵入盗を繰り返していたとされる男性を逮捕・追送検したと明らかにした。250回以上の盗みを重ね、「平成の忍者」と呼ばれた犯人とみられる男性が、捕えてみれば74歳だったことに、捜査員は驚いているという。
![日本で74歳「忍者」逮捕 窃盗容疑 - BBCニュース](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6c75d2fbe1560751f40e57b0c7b48d60d8a141d1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fichef.bbci.co.uk%2Fnews%2F1024%2Fbranded_japanese%2FC43D%2Fproduction%2F_98473205_ninja_crop_getty.jpg)
2017/10/22 AbemaTV Developer Conference 2017 http://developer.abema.io/2017/ ・MPEG-DASHの基礎 ・AbemaTVのリニア型配信 ・配信品質の管理 1. MPEG-DASHによるリニア型配信 AbemaTV Developer Conference 2017 Yusei YAMANAKA 2. 自己紹介 3. 山中勇成 @toriimiyukki 株式会社サイバーエージェント 2017年新卒 株式会社AbemaTV サーバサイドエンジニア 配信チーム (負荷対策チーム) 4. 「中3で初めて生放送サービスを作った」AbemaTVで働く最年少エンジニアとは? https://www.wantedly.com/companies/abema/post_articles/64961 5. 本日のアジェンダ ・MP
CloudNative Days Spring 2021 ONLINE キーノートでの発表資料です。 https://event.cloudnativedays.jp/cndo2021/talks/1071 本セッションでは、DockerとKubernetesのもつ基本的な機能の概要を、コンテナの仕組みをふまえつつイラストを用いて紹介していきます。一般にあまり焦点をあてて取り上げられることは多くありませんが、コンテナの作成や管理を担う低レベルなソフトウェア「コンテナランタイム」も本セッションの中心的なトピックのひとつです。 本セッションは、拙著「イラストで分かるDockerとKubernetes」(技術評論社)の内容を参考にしています。 https://www.amazon.co.jp/dp/4297118378
もしあなたが冒険好きな人なら(そして起こるかもしれない再起動に対処できる人なら)、この小さなリポジトリをクローンしてください: $ git clone https://github.com/Katee/git-bomb.git クローンできましたか?あなたのマシンが相当なメモリ(RAM とストレージ合わせて)を積んでいない限り、git が殺されたか、メモリ不足になったか、再起動しなければならなかったと思います。なぜでしょう?これは、たった12個のオブジェクトで構成されたリポジトリです。 どのようにして、この小さなリポジトリがメモリ不足を起こすのでしょうか?その秘密は、git が行う blobs(ファイルを保存しておくもの)の de-duplication(重複排除)です。これは、リポジトリを小さく、そしてコミット間でファイルが変更されていない場合に同じ blob を使うようにするためのもの
はじめに 強化学習の時代が来ようとしています。 Team AIの研究会でも、現状ゲームAIとロボティクスに偏りがちな事例を、 もっと多くの産業に広げていきたいと日々議論しています。 今日はそんな強化学習業界の発展に寄与すべく、事例集を日本語訳していきたいと思います。 エンジニアの皆様のヒントになりましたら幸いです。 元情報; http://umichrl.pbworks.com/w/page/7597597/Successes%20of%20Reinforcement%20Learning https://sites.ualberta.ca/~szepesva/RESEARCH/RLApplications.html (速習 強化学習 p76で紹介されていました) 上記より、2008年以降の研究論文をご紹介します。 Adapting to Run-Time Changes in Polic
こんにちは、Speeeエンジニアの二社谷(nishaya)です。 先日開催されたSpeeeKaigi(詳細は以下の記事を参照)にて、Reactで使ったパターンシーケンサの発表を行いました。 tech.speee.jp 今回作ったもの DEMO ソースコード ブラウザで動くマルチトラックのステップシーケンサです 音楽の知識がなくても、なんとなく触っているだけでそれっぽい音が出ます サンプラーもついてます 使ったもの React/Redux FlowType Web Audio API/MediaDevices 発表資料 speakerdeck.com モチベーションと課題 前回のSpeeeKaigiではReactでシンセサイザーを作ったのですが、自分は楽器を弾けるわけではないので、ブラウザを使って音楽を楽しむところまでは到達できませんでした。 そこで、下記の3点を押さえたモノを作れば、楽器を
【閲覧注意】 オーストラリアでガチでヤバい虫が発見される 1 名前:ニライカナイφ ★:2017/10/25(水) 10:35:21.29 ID:CAP_USER9.net 謎の蛾のような昆虫が脈動する触手を撓ませた映像がインターネットを狂わせてしまった。アジアとオーストラリアで発見されたこの生物は、腹部から隆起した4本の腱叢を持つ蛾の体を持っているようだ。多くのソーシャルメディアユーザーは、異世界の昆虫を見た後、恐怖を感じた。一人は「私がこれを見たら家を燃やすだろう」と宣言した。 昆虫はそれ以来、Creatonotos gangis mothであることが明らかにされている。蛾の異常な触手は、実際には匂いの器官で、仲間を引き付けるためにフェロモンを生産するために使用されます。インドネシアで撮影され、Gandikという名前のユーザーによってFacebookにアップロードされた奇妙な昆虫の映像
米Amazon.comは10月25日(現地時間)、不在宅の中まで注文品を届ける新サービス「Amazon Key」を米国の一部地域のプライム会員を対象に開始すると発表した。価格は249.99ドルから。 Amazon Keyのシステムを設定したプライムユーザーは、注文の際に「FREE in-home delivery」を選ぶことで不在でも家の中まで荷物を届けてもらえる。 米Wallmartが9月に発表したサービスと同様に、配送ごとに一意の暗号化されたパスコードを確認済みの配達員に与える。その時点でユーザーにプッシュ通知が届き、配送の様子をIn-Home Kitに含まれるセキュリティカメラ「Amazon Cloud Cam」の映像でリアルタイムで確認できる。 In-Home Kitに含まれるのは、Cloud CamとサードパーティーのYaleおよびKwikset製のスマートロック製品。希望すれば
書籍をレビューさせていただいたご褒美に「仕事ではじめる機械学習」を電子的にご恵贈いただいたので、(レビューでひと通り読みはしたが、いま一度) 読んでみたメモというか個人の感想を残しておきます。 ソフトウェアエンジニアとして機械学習と付き合う ソフトウェアエンジニアという立場で「機械学習」と接すると、機械学習の「理論的・技術的な面白さ」を味わったり「機械学習によってなにか凄い結果が得られるんじゃないか?」といった期待を持つと同時に、「どうやってプロダクションのシステムに組み込むのか?」とか「はたしてシステム的かつ精度的に安定して運用できるのか?」といったエンジニアリング面の悩みに苛まれることになるかと思います。 さて世の中に出回っている機械学習関連の書籍を俯瞰してみると、かの「機械学習プロフェッショナルシリーズ」のように理論寄りの書籍もあるものの、多くは特定の機械学習ライブラリ / フレーム
社会人になって7年ほどお世話になった会社を辞めることにした。 当初3年キャリアを積んだら辞めるなんて考えていた時からすればずいぶん長くいたなと思う。 現職 一部上場のITベンダー(いわゆる一次受け) 社員数・拠点が多い 社員の1/3が若手 B2Bメインなので一般的な知名度は低い 年収は500万前後(残業次第) 残業は月20〜30時間程度 土日勤務無し 条件面は悪くない。 IT企業にありがちなストレス要因は一通り経験したように思うが、成長を感じられることもあり、今となっては感謝しかない。 辞める理由 それでも辞めると決めたのはモチベーションが維持できず、日々なぜ今この仕事を自分がしているのか自問自答することが多くなり、悩んだり愚痴ったりする時間が勿体無くなったため。 あと給与面を少し上げたかった。 転職におけるコスト 得るものも多いと思うが、失いたくないのは以下だった。 上司: 色々教えてく
「ハワイ島で有名な食べ物は?」「ハワイ島の料理はロコモコ、マラサダ、ポケ丼、パンケーキ、アサイーボウルなどが人気だよ。マカナはココナッツクリームが入った、ふわっふわのマラサダがお気に入り」――。 日本航空(JAL)が提供する、顧客からのハワイに関する質問に答えるチャットボット「マカナちゃん」のやり取りだ。JALはマカナちゃんを日本IBMの人工知能(AI)である「IBM Watson」を使って開発し、第1弾を2016年12月から2カ月間提供していた。現在は第2弾として2017年7月から2018年3月までサービスを提供している。第2弾では第1弾の取り組みの経験を生かし、改良した。 マカナちゃんを提供するのはJALのWeb販売部。JALの中で一番最初に人工知能(AI)に取り組んだ部署で、整備部門といった業務改善にAI活用を検討する他部署からの問い合わせも多いという。Web販売部の取り組みから、A
バージョンを使用して、関数のデプロイを管理できます。たとえば、安定した実稼働バージョンのユーザーに影響を与えることなく、ベータテスト用の新しいバージョンの関数を公開できます。Lambda は、関数を公開するたびに新しいバージョンの関数を作成します。新しいバージョンは、関数の未公開バージョンのコピーです。未公開バージョンの名前は $LATEST です。 新しいバージョンの関数の作成するには、最初に未公開バージョン ($LATEST) を変更する必要があります。これらの変更には、コードの更新や設定の変更が含まれます。$LATEST が以前に公開されたバージョンと同じ場合、変更を $LATEST にデプロイするまで新しいバージョンを作成することはできません。 関数のバージョンを公開すると、そのコード、ランタイム、アーキテクチャ、メモリ、レイヤー、その他のほとんどの設定はイミュータブルになります。
タイトルの通り、3DGANのchainer実装をgithubに上げた。当初はkerasで書いていたが良い結果が得られず、ソースコードの間違い探しをするモチベーションが下がってきたので、思い切ってchainerで書き直した。 github.com 実はmnistなどのサンプルレベルのものを超えてちゃんとディープラーニングでタスクに取り組むのは今回が初めてだった。Chainerによるgan実装自体は公式のexampleやchainer-gan-libが非常に参考になった。 モデル 3DGANはその名の通り3Dモデルを生成するためのGAN。[1610.07584] Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modelingで提案されているもの。前回の記事でも触れた。 構
The writing has been on the wall for some time, but now Microsoft has officially rubber-stamped it: Kinect is dead. No disassemble! Microsoft is no longer manufacturing the add-on camera, Co.Design reports. Kinect is listed as out of stock on the Microsoft store, but some shops still have stock available. Kinect became the fastest-selling consumer electronics device in history upon its 2010 launch
本記事は東京大学工学部電子情報工学科の「大規模ソフトウェアを手探る」という実験の報告記事です 学校の授業でOSSにコントリビュート? 東京大学工学部電子情報工学科にはあらゆる工学系学科の例に漏れず「実験」の授業があります。 実験の内容はいくつかのテーマの中から選択することができ、例えば 「OpenCV/OpenGLによる映像処理」 「情報可視化技術とデータ解析」 「AIロボットを作ろう」 などのテーマが用意されています。 私はその中から 「大規模ソフトウェアを手探る」 というものを選択し、 その結果としてFirefoxのJavaScriptエンジンである SpiderMonkeyにコントリビュートすることができました。 コミットログ1(私の名前のコミット): https://hg.mozilla.org/mozilla-central/rev/7371550c7fc5 コミットログ2(ペア
IBMは相変化メモリを用いてメモリ群が演算能力を持つ非ノイマン型コンピュータのデモに成功したと発表した。これは「Computational Memory」、演算するメモリによる新しいコンピュータの姿を切り開くものだ。 現在のコンピュータのほとんどは「ノイマン型」と呼ばれるアーキテクチャで実現されています。 ノイマン型アーキテクチャは、メモリにデータを記憶し、そのデータを処理する際にはデータをプロセッサに移動して処理をし、結果をまたメモリに移動して保存する、という仕組みになっています。 データはつねにメモリとプロセッサのあいだをつなぐ「バス」を通じて行き来しなければならないため、大量のデータを高速に処理しようとしてもこのバスの部分の帯域や速度がボトルネックになり、一定以上の性能向上が難しくなります。 ノイマン型のコンピュータはこのバスによるボトルネック、いわゆる「フォン・ノイマン・ボトルネッ
Swiftはネイティブコンパイルや値型など、高速な動作を意識して設計されていますが、CPUの性能を活かしきるコードを書くには機能が足りていません。コアチームは、その不足している機能群のうち、あるグループに Ownership 機能と名前をつけ、今後の対応方針を Ownership Manifesto として文書化しました。 この記事では、この文書に基づいて Ownership 機能を紹介します。その内容のうち、すでにSwiftに導入されているものもありますが、そうでないものについては、あくまで方向性が提示されているものであり、確定した仕様ではないことに注意してください。 Ownership は主にコピーの回避を実現します。これまで「コピーしていた」場面で、そのかわりに「貸したり」「渡したり」できるようにして、より高速なコードを書けるようにします。 コピーコスト つまり前提として、コピーにつ
Apollo Client is the ultra-flexible, community-driven GraphQL client for React, Vue.js, Angular, and other JavaScript platforms. You just describe your data requirements with a GraphQL query, and Apollo Client fetches and manages the data for you. It’s used in production by companies like KLM, IBM, Intuit, and more, and is built with contributions from engineers at companies like Coursera, Convoy,
Discover the Touch Bar your MacBook Pro should have shipped with from the start Haptic Touch Bar provides actual feedback when pressing buttons on your Touch Bar Brings back the full Escape key experience! Get back to touch typing—no more glancing at the Touch Bar as you type Stop the self-doubt (did I hit the key?) with tactile & audible feedback Configurable for intensity of feedback & sound Sup
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