とあるOSSのビルドに必要なためインストールした 意外とめんどかったのでメモ。 現状の確認 以下のように4.4.7が入っていた [root@hoge] g++ --version g++ (GCC) 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-16) Copyright (C) 2010 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. [root@hoge] [root@hoge] yum list installed | grep c++ gcc-c++.x86_

CentOS 6.5で提供されるGCCは4.4.7と古く、一部のプログラム*1がコンパイルできないということもあったりする。 $ cat /etc/redhat-release CentOS release 6.5 (Final) $ gcc --version gcc (GCC) 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4) Copyright (C) 2010 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.そこでCentOS向けに作成されたRed Hat D

$ cat /etc/redhat-release CentOS release 6.7 (Final) $ uname -a Linux XXX 2.6.32-573.8.1.el6.x86_64 #1 SMP Tue Nov 10 18:01:38 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux この環境ではgccのバージョンが4.4で，正直に言って色々と辛い… どうにかして新しいツールチェインを使えるようにする． 少なくともC++11が使えるgcc 4.8以上のものが欲しい… Software Collectionsを使う Red Hat Software Collections (SCL)の一部として，開発ツールのパッケージ群が配布されているそうだ(SCLが何かはよく知らない…)． パッケージ管理ツールyumが参照するリポジトリ一覧にSCL関連のリポ

ICレコーダーやiPhoneなどのスマートフォンで録音した音声データの書きおこしを行っているという方なら、一度は「もっと効率よくできないか」と思った経験があるのではないでしょうか。 俗にいう「文字おこし」という作業はかなりの労力を要します。 単純に文字入力するのに比べ、テープおこしは音声を再生しながらの文字化であり、5分の音声データだから5分、10分だから10分で、というわけにはいきません。予想以上に工数がかかってしまいます。 そこで今回は、"音声データのテキスト化"についてオススメしたいツールを12個ピックアップして紹介します。 この中には自動でテキスト変換できるツールもあり、大幅な工数削減に役立つ可能性を秘めています。使い方は簡単で、ツールを使えばパソコンのマイクに向かって話すだけでそのまま文字におこしてくれますので、慢性的な体の疲れを軽減したり、慣れてくれば執筆スピードも早くなります

2021-09-072017-04-10 経済産業省、IoT・ビッグデータ・AIの活用により産業保安のスマート化に先行的な25社の取組みを発表 日本では多くのプラントが設備の老朽化や現場作業員の高齢化等の課題に直面する中、IoT・ビッグデータ・AIの活用によりヒトを補完しながら、安全性と収益性の両立を実現している企業がある。こうした産業保安のスマート化に先行的に取り組む25社について、スマート化技術の内容やその効果、技術導入に成功した要因等を取りまとめた。 近年、産業事故の件数は減少傾向にある一方、重大事故は引き続き発生している。この要因としては、多くのプラントで全面的なリニューアルが遅れ、老朽化が進むほか、保守・保全管理の実務を担ってきたベテラン従業員が引退の時期を迎えていることが挙げられる。こうした課題に対応していくためには、IoT・ビッグデータ・AIの活用によりヒトを補完しながら、安

富士通は2017年1月12日、ウェアラブルデバイスで作業者のストレスや健康状態を監視するシステム製品「ユビキタスウェア 安全管理支援ソリューション」を強化し、2月上旬からSaaS（ソフトウエア・アズ・ア・サービス）形式で提供すると発表した。価格は個別見積もり。必要な機材や環境をレンタルして運用イメージを確認できるトライアルパックも提供する。 熱中症などの発生を把握しにくい建設業や製造業の現場において、作業者の状態や位置情報をリモートで把握するためのシステム製品である。作業者に装着したセンサーデバイスで温湿度と脈拍を計測して解析することによって、一人ひとりの熱ストレスレベルや身体負荷レベルを推定する。あらかじめ設定しておいた通知条件に該当した場合、管理者にアラームを通知する。 今回、データを収集して分析するサーバー機能をSaaSとした。ユーザー企業側でのシステム開発が不要となったため、導入が

Resource Description Framework の略です。頭文字を取って，RDF。Wikipediaによると， Resource Description Framework (リソース・ディスクリプション・フレームワーク、RDF) とは、ウェブ上にある「リソース」を記述するための統一された枠組みであり、W3Cにより1999年2月に規格化されている…中略…RDFは特にメタデータについて記述することを目的としており、セマンティック・ウェブを実現するための技術的な構成要素の1つとなっている。 ふーん，って感じじゃないですか？枠組みって言われてもねぇ。と私は思っていました。 もう少し耐えて，調べてみましょう。 そのセマンティックウェブって何よ？ Webページおよびその中に記述された内容について、それが何を意味するかを表す情報(メタデータ)を一定の規則に従って付加することで、コンピュー

ちょっと興味が湧いてきたので、今後しばらくグラフ理論・ネットワーク分析に力を入れてみようかなと思ってます。ということで『レ・ミゼラブル』の時同様にオープンデータセットを取ってきましょう。 Network data 今回使うのは"Neural network"。これは（厳密には違うんですが）僕の以前の専門でもあった神経科学のデータで、C. elegansという線虫の神経回路網を測定・記録したものです。 Neural network: A directed, weighted network representing the neural network of C. Elegans. Data compiled by D. Watts and S. Strogatz and made available on the web here. Please cite D. J. Watts and

僕個人がWindowsマシンにインストールしていて、 これが無くなったら困るなあ・・・という、 そこに当たり前に存在する幸せ（ツール）を紹介します。 プログラマでなくても幸せになれるツールを選びたかったので、 敢えてプログラマ向けとせず「全てのWindowsユーザ」としております。 Clover Chrome風のエクスプローラーです。 標準のエクスプローラーはフォルダごとにウィンドウが表示されるので、 気づいたらいくつもウィンドウが無数に増えて、 今見たいフォルダがどこにあるかわからなくなることが多々あります。 Cloverを使えば、タブで管理されるのでウィンドウは１つ（任意で増やせます）、 目当てのフォルダもすぐに見つかってイライラから解消されます。 さらに、Chromeのショートカットも使えるため、 例えば、一度消してしまったタブをShift+Ctrl+Tで復活、なんてこともできます。

>> NM さん 条件付き書式で色を設定しているので、できなくはないと思いますがちょっと厳しいかもしれません。とりあえず、条件付き書式の管理で塗りつぶしになっている書式を変えれば簡単に直せますね。手作業だと簡単な機能だったりします。(^_^;) EXCEL2010 OS:WINDOWS7 / 32BIT 環境で実行すると （例えば2017/10～2017/12で） 実行エラー 1004 移動先またはコピー先のブックの行列数が元のブックの行列数よりもすくないため、シートを移動先またはコピー先のブックに挿入出来ません。～ というようになります。 デバッグすると ’テンプレートを新規ブックにコピー の次の行でエラーとなっています。 ＶＢＡは詳しく無いのですが、これは修正可能でしょうか

詳しくは個別記事見てください メ＝メルカリ カ＝カード会社 消＝消費者センター クレカの決済が規約違反に該当したためアカウントを停止され、規約違反に関係ない取引2件も入金拒否された メ：アカウント停止。入金拒否 私：連絡。やりとりをするが2回に1回は定型文で話が進まない メ：決算をクレジットカード会社に言って無効化するよう私に依頼 私：クレジットカード会社に電話 カ：VISAに連絡。決済取消依頼、その旨を私に連絡 私：1週間以上メルカリから返事がないので連絡 メ：VISAから上がって来た取り消し理由を納得出来ないと却下 私：カード会社にクレーム カ：対応変更。メールではなく電話でメルカリと同意を得ないと決済取引は出来ないと連絡がくる 私：↑の旨を伝える。電話は受け付けて貰えない メ：話が噛み合わない定型文のメールが届く 私：会話が出来ないので消費者センターに連絡すると伝える メ：「どうぞ」

2021-09-092017-02-14 マイクロソフト、音声認識・自然言語理解など拡大を続けるAI「Microsoft Cognitive Services」 この記事はマイクロソフトのブログ記事で発表された内容である。 マイクロソフトのSkype TranslatorやBing、Cortanaにおいて会話の翻訳や知識の集約、話し言葉の理解などを実現している機械学習機能が、人々が毎日使用するサードパーティのアプリケーションでも活用されることが増えている。Microsoft Cognitive Servicesは、開発者に機械学習の知識がまったくなくても、感情検知や画像認識、音声認識、自然言語理解などの機能をアプリケーションに追加できる、25種のツールから構成される。 「Cognitive Servicesは、マイクロソフトが持つすべての機械学習とAI関連の機能を使いやすいAPIを介して公

LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは、LINEでグループ通話サービスを開発しているJungjun Parkです。 LINEでは「CLOSING THE DISTANCE」というビジョンを掲げ、様々なサービスを提供しています。今回の記事ではその中から、同時にたくさんの人と通話できるLINEのグループ通話機能と技術についてご紹介します。まず、グループ通話機能について簡単にご説明します。 最大200人と同時に通話できるLINEグループ通話 LINEのグループ通話は、LINEで同時に最大200人と通話できるサービスです。2016年3月にグループ音声通話サービスが公開され、同年12月にはグループビデオ通話をサービス開始いたしました。音声通話とビデオ通話のいずれも

2017年、急速に増加するAI（人工知能）を取り込んだ業務パッケージやSaaSが、実現しようとしている機能は二つある。一つは、AIを利用しないと実現できない機能の提供、もう一つがこれまでの業務パッケージやSaaSが持つ機能をAIで改善しようというものだ。 AIがないと実現できない代表的な機能が、業務パッケージやSaaSに蓄積したデータを活用した「人を探す」の機能だ。日立ソリューションズの人事パッケージ「リシテア/AI分析」の「組織ストレス予測サービス」や、米ワークデイのERP（統合基幹業務システム）の機能「Retention Risk」、ワークスアプリケーションズのERP「HUE」のタレントサーチ機能などが該当する。

トヨタが産んだA3報告書の書き方をエクセルテンプレート上でStep By Stepでの図解説明しています。既定は報告書用ですが、その他に改善シート／企画書用、問題解決としても使えるように項目も別途に用意されています。入替えて使えます。

テクノロジー 今だからこそ使いたい、若手エンジニア向けEmacs実践入門 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！

第3章　ディープラーニング（深層学習）についてのディープな説明 これからのグーグルは「AIファースト」になるという、スンダー・ピチャイCEOの言葉が意味するのは、この会社のビジネス戦略だけではない。ピチャイはグーグルの運命を、この長らく塩漬けになっていたアイデアに委ねたのだ。 ここで、ヒントンらはついに、説得力ある議論をすることができる充分なコンピューターとデータを持つことができた。ピチャイがAIに特化してリソースを配分した結果、ディーンらがそれを可能にしたのだ。 人間の脳は、1000億のニューロンの配列からなり、それぞれのニューロンは、最高1万個の他のニューロンとつながっている。したがって、シナプスの数は100兆から1000兆あることになる。1940年代に提唱されたような単純なニューラルネットワークにおいては、この実際の脳を再現するなど、想像もつかないものだった。 人間と同じサイズのネッ

ちゃお……† 今回は感情分析ライブラリML-Askについて紹介します。 ML-Askができること 感情の推定 2,100語の辞書によるパターンマッチングで{喜, 怒, 哀, 怖, 恥, 好, 厭, 昂, 安, 驚}の10種類の感情を推定します。この2,100語は、感情表現辞典に基づいているそうです。 感情の強さ 間投詞、擬態語、がさつな言葉、顔文字、「！」や「？」の数で感情の強さを推定します。 ネガポジ分類 推定された感情から文を{ネガティブ、ポジティブ、ニュートラル}の３種類に分類します。 文脈の考慮 Contextual Valence Shifters (CVS) という概念に基づいて, 文脈を考慮した感情推定を行います. たとえば, 「好きとは言えない」という文の場合、「好き」が否定されているので、「好き」の逆の感情である「厭」だと推定します。 活性的かどうか 推定された感情を元に