「突然空中分解したアルゼンチン、カバジェロのミスは単なる拳銃の引き金だった」ロシア・ワールドカップ グループD アルゼンチン-クロアチア
HOMEワールドカップ「突然空中分解したアルゼンチン、カバジェロのミスは単なる拳銃の引き金だった」ロシア・ワールドカップ グループD アルゼンチン-クロアチア 「突然空中分解したアルゼンチン、カバジェロのミスは単なる拳銃の引き金だった」ロシア・ワールドカップ グループD アルゼンチン-クロアチア 2018.06.22 ワールドカップ 今朝はたまたま6時に目が覚めてしまい、いつものように携帯でNHKのワールドカップアプリを見てみると、何とアルゼンチンがクロアチアに0-3で負けたという結果が目に飛び込んでしまい、二度寝をするのを辞めて1.5倍速で出社前に観戦を決め込んだので、今日2度目のレポートをアップ。 アルゼンチンは1戦目のアイスランド戦で採っていた4-2-3-1をやめて、アグエロ1トップ、2列目にメッシとメサが並んだ3-4-2-1にフォーメーションを変更、対するクロアチアもナイジェリア戦
TechCrunch
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プログラマ60歳定年説、FA宣言 - 未来のいつか/hyoshiokの日記
タイトルは釣りです、すみません。無駄に長いのでお忙しい人は、どーぞ、飛ばしちゃってください。 自分は今年の9月で満60歳になる。60歳というと多くの日本企業の御多分にもれず定年である。定年後に何をするのかしないのか、ここで簡単に記してみる。 日本の伝統的な大手企業（経団連に属するような企業）では、定年などの制度がしっかり整備されているので、先輩たちがどんな暮らしをしているかおおよそのロールモデルがある。一方で自分が今所属している企業は20年ちょっと前に創業したネット系である。規模は大企業だが相対的に若い企業なのでそもそも50代の従業員がそんなにいなくて定年退職した人も数えるくらいである。 日本において職業プログラマの世界では、特にフリーランスではなくて会社に所属している場合、35歳定年説というのが炎上系のネタとしてよく議論される。特にSI系の場合、多重下請け構造の中で歳を食ってプログラミン
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Rubyでメモリ使用量を測定する(UNIX風OS限定) -- ぺけみさお
Rubyのメモリ使用量を実行しているスクリプト自身で測定する方法を調べていたところ、次の方法が目に止まったのでメモしておく。返却値はキロバイト単位。
Ruby 製バッチ処理を省メモリ化した - おいちゃんと呼ばれています
少し前に Ruby 製のバッチ処理を省メモリ化したときの話をメモしておきます。 どのようなバッチ処理だったか 動画共有サイトにアップされた動画がオトナの事情によって削除されることがしばしばあるということは周知のことだと思う。そこで、一定時間おきに配信元サイトをチェックして、もし動画が配信元から削除されていたら、当該動画をこちらのサイトでも動画一覧に表示させないようにする、検索に引っ掛からないようにする、ということをやっていた。 便宜上、そのバッチ処理のことを「（動画の）存在確認くん」と呼ぶ。 oom-killer に殺されていた 彼は非常にデキる子だったが、なんか最近、動画の落とし漏れがあるなーと感じた。原因を調べたら、メモリを食い過ぎて oom-killer に殺されていた。 cat /var/log/messages Apr 6 12:46:45 xxx001 kernel: Out
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築
Ventures Salon vol.6 で発表した資料です。 https://www.facebook.com/events/736789056438293 発表用&学習用の資料になっています。Read less
collaborative filtering recommendation engine implementation in python - Dataaspirant
collaborative filtering recommendation engine implementation in python Collaborative Filtering In the introduction post of recommendation engine, we have seen the need of recommendation engine in real life as well as the importance of recommendation engine in online and finally we have discussed 3 methods of recommendation engine. They are: 1) Collaborative filtering 2) Content-based filtering 3)
Pythonで簡単な協調フィルタリングを実装するためのノート - Qiita
この記事について Pythonで 協調フィルタリング のアルゴリズムを簡単に書いてみる 協調フィルタリングはいわゆる「これを見ている人はこれも見ています」の仕組みのアレである。 ここで扱っているのは非常に簡単なアルゴリズムなので、実際に何かの用途にそのまま使えるようなものではないが、協調フィルタリングアルゴリズムのHow to Workを簡単に理解するには役立つだろう。 この記事のコードを実際に書いてみれば、「これを見ている人はこれも見ています」のロジックはコンセプト自体はそれほど難解ではないということが理解いただけると思う。 協調フィルタリングを勉強するのに有用なサイト なお、この記事で扱っているコードはこのサイトを参考にしている。 英語を読むのに抵抗がない諸氏はオリジナルのサイトを読んでも良いだろう。 その他、レコメンドシステムのコンセプトを勉強するのに有用なサイトを幾つか列挙する 特
【実践 機械学習】レコメンデーションをシンプルに、賢く実現するための3か条
これが行動履歴から傾向を判断し、推薦につなげていく基本的なアイディアになる。そして 共に好まれやすい傾向 をログから数値的に見つけ出してくれる機能を備えたのが、Mahoutというライブラリだ。 3. 高速な検索技術を活用する 今、きんモザとごちうさが共に好まれやすいという傾向がわかった。それでは、ここでもし新しい登場人物・サトシが "きんモザ BD" というキーワードでAmazonを検索していたら、Amazonのシステムはどう対応すべきだろう？ 答えはシンプルだ。すかさず、ごちうさのBDも こんな商品もいかがですか？ と表示すればいい。 （ここまで書いてから確かめたら案の定そうなった） これが現実的なシーンでの推薦システムの動きになる。傾向に基づいた推薦は闇雲に広告を打つよりよっぽど賢いし、効果的だ。 ただし、「きんモザで検索していたら、すかさずごちうさも表示する」という推薦処理は高速に行
電子書籍『実践 機械学習』の無料ダウンロードが可能に！
機械学習の基礎について解説した電子書籍『実践 機械学習 ― レコメンデーションにおけるイノベーション』がHadoop情報サイト「Hadoop Times」から無料でダウンロードできます。 著者は『Mahoutイン・アクション』の著作でもお馴染みのTed DunningとEllen Friedman。Apache Mahoutプロジェクトでプロジェクトマネジメント委員やコミッタとして活躍しながら、MapR社でチーフアプリケーションアーキテクトやコンサルタントを務めている両氏が、機械学習の初学者のために書き下ろしたの一冊です。50ページほどの手軽なボリュームながら、レコメンデーションを洗練させるための重要なエッセンスが詰まっています。 機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方は、手始めに本書を読むところから始めてみてはいかがでしょうか。 H
Courseraの推薦システムのコースを修了した
昨年の話だけど、Courseraで開講されていた "Introduction to Recommender Systems" を履修・修了した。教えてくれたのはこの分野で知らぬ者はいない、ミネソタ大学のJoseph Konstan先生。2000年あたりの協調フィルタリングなど古典的な推薦手法に関する文献を漁ると、必ず彼のグループの論文にたどり着く。かの有名なMovieLensデータセット（画像処理でいうMNIST的な、定番データセット）も、このグループが提供している。 コースは全8回で内容は以下。 Introduction to Recommender Systems 推薦システムの歴史やその背景 Non-Personalized Recommenders 『最も人気のアイテムを常に推薦する』といった、個人化を行わない推薦手法 Content-Based Recommenders TF-I
Rubyのメモリ割り当て方法とcopy-on-writeの限界（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: The Limits of Copy-on-write: How Ruby Allocates Memory 公開日: 2017/08/28 著者: Brandur サイト: https://brandur.org/ Unicorn（またはPumaやEinhorn）を実行していると、誰しもある奇妙な現象に気がつくでしょう。マスタからforkした（複数の）ワーカープロセスのメモリ使用量は開始当初は低いにもかかわらず、しばらくすると親と同じぐらいにまでメモリ量が増加します。大規模な本番インストールだと各ワーカーのサイズが100MB以上まで増加することもあり、やがてメモリはサーバーでもっとも制約の厳しいリソースになってしまい、しかもCPUはアイドル状態のままです。 現代的なOSの仮想メモリ管理システムは、まさにこの状況を防止するために設
メモリを意識したRubyプログラミング（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Memory Conscious Programming in Ruby 原文公開日: 2017/10/31 著者: Thomas Leitner サイト: https://gettalong.org/index.html -- メモリ使用量を節約する方法と戦略 Rubyのプログラミングでメモリが大量に消費されるのは当たり前で、避けられないと考えている人がたくさんいますが、メモリ使用量を削減するさまざまな方法や戦略が利用できます。本記事ではその中からいくつかをご紹介いたします。 Rubyの内部を常に意識する TrueClass、FalseClass、NilClass、Integer、Float、Symbol、String、Array、Hash、StructといったRubyの主要なビルトインクラスは、実行パフォーマンスやメモリ使用量
SUBARUは自転車も“全輪”駆動！ 「AWD自転車」200km爆走レポ - 価格.comマガジン
日本の自転車メーカーDOUBLEとコラボ 自動車ライターのマリオ高野です。 この夏、自動車ブランドのSUBARUからAWD（All Wheel Drive＝常時全輪駆動）の自転車が発売されます。 SUBARUは長年にわたってAWD車の開発や販売で定評があり、AWDのイメージが強いことから、日本で唯一の二輪駆動自転車メーカー「DOUBLE」とのコラボによりAWDの自転車が企画されました。 SUBARUの4WDシステムは「常時全輪駆動」でAWDと呼ばれています。SUBARU以外の四輪駆動システムは「フルタイム4WD」とうたっていても常に四輪すべてが駆動しているシステムばかりではありません 2回目の限定発売となるAWD自転車 自動車ブランドの自転車は数多くありますが、AWD（常時全輪駆動）の自転車を発売するのはSUBARUだけ。 実は、2016年の秋にも「DOUBLE」とのコラボによるAWDの自
EKSにシュッと入門 〜GKEからの移行〜 - Speaker Deck
JAWS-UG コンテナ支部 #12 2018/6/21
Using mruby, ngx_mruby and redis - Applying on current production server
I am very afraid of making some modifications on the server. Because the server is working fine with the current settings. I will to explain: The server is an Amazon EC2 instance. In this instance I have: ruby -v: ruby 2.2.2p95 (2015-04-13 revision 50295) [x86_64-linux] rails -v: Rails 4.2.3 nginx -v: nginx/1.8.0 passenger -v: Phusion Passenger version 5.0.10 I have 1 Load Balancer, which has a li
大阪震度６弱：最先端の電子顕微鏡が損傷 大阪大 | 毎日新聞
茨木にある「超高圧電子顕微鏡センター」 復旧に１年以上 １８日の地震で強い揺れに襲われた大阪大超高圧電子顕微鏡センター（大阪府茨木市）では、１台約２３億円する電子顕微鏡２台が損傷し、復旧に１年以上かかる見通しだ。人工多能性幹細胞（ｉＰＳ細胞）を使った世界初の心臓病治療を目指す阪大の研究も遅れが心配されるなど、世界トップクラスの研究が停滞する懸念が出ている。 同センターには、世界最高電圧で厚い試料でも観察できる「３００万ボルト超高圧電子顕微鏡」（高さ１７メートル）と、原子一つ一つの動きを１秒間に１６００回撮影できる「物質・生命科学超高圧電子顕微鏡」（同１２メートル）の２台がある。物質や生物の微細構造から放射線で物質が傷つく様子までナノメートル（ナノは１０億分の１）サイズで観察できる。
【コロンビア戦秘話】TV解説のパク・チソン。日本の勝利を見届けると… - ライブドアニュース
2018年6月20日 18時28分 by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 日本代表が19日、ロシアW杯でコロンビア代表に勝利した 観戦していたパク・チソン氏は目にうっすら涙を浮かべていたと筆者は回想 表情からは温かい何かが確実に感じ取れたと振り返った 2018年６月19日、日本対コロンビア戦を取材するために指定された記者席に行くと、ホットドッグなどの軽食、コカ・コーラ、ミネラルウォーターで机が埋め尽くされていた。「ん？」と思って、自分の席に座っている韓国人のメディアにチケットを見せると、その彼は「ソーリー」と言って机の上を整理し始めた。 どこのスタッフかなと周りを見渡すと、ある有名人がいた。その人物とは、かつて京都パープルサンガやマンチェスター・ユナイテッドでプレーし、韓国代表としても活躍したパク・チソンだ。階段を挟んで左隣のシートで日本対コロンビア戦を解説しているようだった。そ
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メモ：Kotlin+Room+RecyclerView＋DataBinding
井山名人、中国ルールに泣く 日中の違いが分かれ目に - 日本経済新聞
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference Japan 2014
Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
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IBM Developer
世界最高の監督の1人・モウリーニョがW杯を予想…日本が入るグループHは？ | SPREAD