ヤマハは、iOS向け無料シンセアプリ『FM Essential』を公開した。 FM Essentialは、同社のDX100やV50など往年の音色を画面上で編集したり演奏したりすることができる。スタンドアローンの他、9月1日発売予定の「MX49 BK/BU」「MX61 BK/BU」と接続すれば外部音源として演奏することも可能。※スタンドアローンの場合は音色数など一部機能に制限あり。 FM Essential
ヤマハは、iOS向け無料シンセアプリ『FM Essential』を公開した。 FM Essentialは、同社のDX100やV50など往年の音色を画面上で編集したり演奏したりすることができる。スタンドアローンの他、9月1日発売予定の「MX49 BK/BU」「MX61 BK/BU」と接続すれば外部音源として演奏することも可能。※スタンドアローンの場合は音色数など一部機能に制限あり。 FM Essential
Anko https://github.com/Kotlin/anko Kotlinで開発されたJetBrains製のライブラリです。 DSLを用いてAndroidアプリのUIを組み立てることができます。 コードで記述するため再利用性が高く、XMLよりパフォーマンスが高いです。 もちろんAndroid Studioからプレビュー表示をすることができます。 Kotlin Android Extensions https://kotlinlang.org/docs/tutorials/android-plugin.html こちらもJetBrains社が開発したライブラリになります。 煩わしいfindViewByIdをいい感じにしてくれます。 Kotter Knife https://github.com/JakeWharton/kotterknife ビューバインディングのためのライブラリで
フレッツ光 フリーランスとして独立したタイミングで、ADSLから光回線に引き替えました。 さすがに光回線は速度も速く、特にアップロードの速度が速いので、レンタルサーバーに大きなデータをアップしたりする事も多い私としては非常に助かっています。 ただフレッツ光の難点は月額維持費が高いところ(-_-; マンションタイプで月額4,000円、一戸建てタイプで6,000円程度は月々掛かってしまいます。 これを安くするためには、FVNO(仮想固定通信事業者)に加入するのが手っ取り早くて良いです(^-^)v スマホがMVNOで安くなるのと一緒で、光回線はFVNOで安くなります。 金額的には月額で普通に1,000円以上安くなります。 そこで私も現在フレッツ光から光コラボレーション(FVNO)への転用(移行)を考えています。 私はMVNOを「IIJmio」で契約しているので、FVNOも「IIJmio」にする事
MySQL 5.7 で JSON 型が追加されたのに関連して、私がメンテナをしている MySQL ドライバーで罠にハマったので、 MySQL のテキストプロトコルの闇を書き残しておくことにします。 Text Resultset MySQL にクエリを投げるコマンドが COM_QUERY で、そのレスポンスとして返されるのが Text Resultset と呼ばれる一連のパケットです。その中身は次のようになっています。 column count (整数1つだけのパケット) column definition * column count (各カラムの定義) EOF row * N (結果行数分) EOF この記事で注目するのは column definition パケット (定義) の中にある、 column_type と character set です。 Python の MySQL ド
ソフトウェア割り込みが偏る? Linuxを利用していて、ネットワーク負荷が高いサーバを運用していると、特定のCPU負荷が高くなっている事があるのですが、そのようなケースを経験されたことはないでしょうか? topでみると特定CPU(topを起動して1を押すとCPU単位で確認できる)の%si(software interrupt)がやたら高くなっている場合、それはネットワークの負荷が原因かも知れません。(実際のtopを貼り付けたかったのですが、持ち合わせがなかった・・・。)何も設定していない場合はネットワークの割り込みは特定のCPUで行われるため、ネットワークの割り込みに関連づいたCPUの%siが高くなります。ソフトウェア割り込みを確認するには、/proc/interruptsを確認しましょう。 # cat /proc/interrupts CPU0 CPU1 CPU2 CPU3 0: 129
スマホを使って窓際で写真を撮り、被写体の顔が暗〜くなってしまった、という経験はないだろうか。 そんな残念なショットも、Microsoftがこのほどリリースしたカメラアプリ「Microsoft Pix」を使えばなくなりそうだ。 なんとこのアプリ、人工知能(AI)で露出を自動調整してパーフェクトな1枚にしてくれる。 ・人の顔を認識 他のカメラアプリにあるシャッタスピードや露出の調整は、Pixでは全くする必要がない。というのも、状況に合わせてAIが設定するから。 しかもこのアプリ、人の顔を認識する。逆光などの状態で撮っても顔がはっきりと写るよう、露出やコントラストなどを調整するという賢さを持つ。 ・ベストショットを選択 また、このアプリでは実際にアプリを立ち上げてシャッタボタンを押す前から写真を撮っている。これはiPhone 6S/6Sプラス搭載のLive Photosと似ている機能で、シャッタ
7. ストレージエンジンによる テーブルスキャンの例 ha_tina::store_lock ha_tina::external_lock ha_tina::info ha_tina::rnd_init ha_tina::extra - ENUM HA_EXTRA_CACHE Cache record in HA_rrnd() ha_tina::rnd_next ha_tina::rnd_next ha_tina::rnd_next ha_tina::rnd_next ha_tina::rnd_next ha_tina::rnd_next ha_tina::rnd_next ha_tina::rnd_next ha_tina::rnd_next ha_tina::extra - ENUM HA_EXTRA_NO_CACHE End caching of records (def) ha_t
本書はオープンソースのコンテナ管理ソフトウェア、Dockerの基礎から応用までを網羅した総合的な解説書です。はじめに開発環境をセットアップし、シンプルなWebアプリケーションのビルドについて解説した上で、コンテナの開発、テスト、結合に加えて、デプロイの方法、実動システムの効率的なモニタリングとロギングを紹介します。そして複数のホストからなるDockerコンテナのクラスタを、安全かつ高い信頼性の下で実行するために必要な高度なテクニックやツールについて紹介します。さらにネットワークやセキュリティについても詳述。Dockerとそのエコシステムを本格的に活用したい開発者、運用エンジニア、システム開発者必携の一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、
リアルタイムでポケモンの出現位置を地図上で確認できるサイト「ポケビジョン」が人気です。そのアプリ版とでも言うべきアプリ「PokeWhere」が、現在人気です。特に、最新のポケモンの巣を調べる方法として、現在人気になっています。 PokeWhereでは、現在位置の周囲のどこにどのポケモンが現れているかを、地図上に表示してくれます。 このアプリの特徴と使い方について紹介します。 ※2016年7月31日にポケモンGO運営がポケビジョンおよびPokeWhereに対する対策を実施し、利用できない状態が続いています。この問題および、代わりに利用可能なサービスについてはこちらにまとめています。 目次 1. ポケビジョンが不安定・スマホから使いにくい問題からPokeWhere人気へ2. PokeWhere の特徴3. PokeWhere の使い方4. 不具合について5. 障害発生(2016年7月27日~2
いやー、知らないって怖いね。 なんだこのキモいSQLは、って思ってしまったけど、調べているウチに、これちゃんとSQL構文に則ってる!こちらが間違ってた!って事がわかっていきました。 あえて、知らなかった所から勢いで書いていたのを、そのままにしてみました。 キモいSQLコードを偶然見つけた SQLにおけるORDER BYって、その後にカラム(およびそのエイリアス)を並べてソート順として使用するわけですが、MySQL案件のお仕事の中で偶然こんなものを見つけて、絵に描いたような二度見リアクションしました。 SELECT * FROM tbl ORDER BY id = 23; -- (1) SELECT * FROM tbl ORDER BY FIELD( id, 23, 234, 543, 23 ); -- (2)こうした、「ORDER BYに、あたかもWHERE句で絞り込む条件指定のような使
(編注:2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次: さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき? SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
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