新しい言語やフレームワークを学ぶことは、時には苦闘になることがあります。従来のアプローチは、概念を説明し簡単な例を提供するドキュメントを読むことです。それで十分な場合もありますが、ドキュメントに高度な例や実際のプロジェクトでの使い方が書かれていない場合も多々あります。 ドキュメントに記載されていない問題に出くわすと、大抵の人はStack Overflowで解決策を探します（またはソースコードを丹念に調べます）。しかし、「使っているフレームワークが登場してから十分に期間が経っておらず、思い浮かぶ質問全てにStack Overflowが答えてくれない」ということもありえます。 今まで問題にはまって、こう考えたことはありませんか？ 「誰かが既にこの問題を解決しているはずだ！では、なぜこの問題に対する答えがStack Overflowにないのだろうか？」 そのとおりです。恐らく誰かは既にそれを解決

2016年は何もかもが会話型の年です。世界中でメッセージアプリの会話が飛び交い、アプリストアでの再訪率もエンゲージメント率も信じられないほど高くなっています。全てのコミュニティ、電子マーケット、オンデマンドサービス、デートアプリ、ソーシャルゲーム、eコマースの製品が、現在あるいは近い将来において、再訪、エンゲージメント、使用を急増させるエクスペリエンスの要素としてメッセージングの機能を持つでしょう。 こういう全てのアクティビティにともなって、会話型UIに関して多くの議論が重ねられてきました。また、単純なコマンドと、単純なレスポンス(多くはテキストですが、時には写真と組み合わされることもあります)において、人間とコンピュータのコミュニケーションのパターンでメッセージや音声のやり取りがどのように組み合わされるかを議論しました。私はテキストと写真が好きなことは好きなのですが、リッチでグラフィカル

本日、 gh-ost のオープンソース・リリースを発表します。GitHubの、トリガーレスなMySQL向けオンライン・スキーマ・マイグレーション・ツールです。 gh-ost は、MySQLテーブルの修正が必要な、進行中の継続的なプロダクション変更に伴って私たちが直面する問題に答えるために、ここ数ヶ月で開発されました。 gh-ost は、負担が小さく、制御しやすく、監査しやすく、操作が簡単なソリューションを提供することによって、現在のオンライン・テーブル・マイグレーションのパラダイムを様変わりさせます。 MySQLテーブルのマイグレーションは、よく知られた問題で、2009年からはオンライン・スキーマ変更ツールによって対処されてきました。ハイペースで成長するプロダクトに伴って、データベース構造の変更が必要になります。列やインデックスなどの追加・変更・削除は、デフォルトのMySQLの動作を妨げる

ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで

はじめに 私は、 BigQueryのGitHubデータ を使って、GitHubリポジトリにある上位3,500個のPythonパッケージの共起を抽出し、 速度ベルレ積分を使ってd3のForceレイアウト を可視化してみました。また、 python-igraph にあるアルゴリズムを使ってグラフをクラスタ化し、 http://graphistry.com/ にアップデートしました。 以下のスクリーンショットは、d3の可視化にあるNumPyのクラスタです（画像をクリックするとライブ版をご覧いただけます）。 以下は、graphistrynによって抽出されたNumPyのクラスタです（画像をクリックするとライブ版をご覧いただけます）。 グラフの特徴： 各ノードは、GitHubで見つけることのできる、それぞれのPythonパッケージです。半径は、 ノードのDataFrame セクションで計算されています

Appleは、長年、自社製品に機械学習を使っています。例えば、Siriは、あなたの質問に答え、楽しませてくれます。iPhotoは、写真の中の顔を認識します。メールアプリは、スパムメッセージを検知します。アプリ開発者なら、 顔認証 のようにAppleのAPIで公開されている機能の幾つかを利用できます。iOS 10から始めて、音声認識やSiriKit用のハイレベルAPIを入手しましょう。 時々、プラットフォームに内蔵されているAPIの狭い領域を超えて、独自のものを作りたいと思うこともあるでしょう。多くの場合は機械学習を始動させますが、その際、たくさんの既成のライブラリのうちの1つを使ったり、高速計算能力を持つAccelerateやMetalの上に直接組み上げたりして実現します。 例えば、私の同僚が構築したオフィス入室システムは、iPadを使って顔認証を行い、SlackにGIF画像を投稿して、ユ

Androidの10ms問題？解決しました！ : Superpowered Media Serverの紹介 私たちはとても人気のあるシリーズ記事の中で、 Androidのオーディオアーキテクチャ問題を説明しました 。どんなカテゴリのアプリも、粗悪で評判の悪いプラットフォームで作ってほしくないからです。そして、 Android M（Marshmallow）の最近の進歩 の記事では、新たな発見を更新し、最近では AndroidのUSBオーディオとMIDI解決法 の記事も発表しました。これにより、オーディオアプリのプロのクリエーターにデバイス11億台規模の市場を開放したこととなりました。 私たちが行ってきた、4238種類以上のAndroidモデル/ビルドの、テストと技術分析と オーディオレイテンシ測定データベース により、「Androidの往復オーディオレイテンシ問題の解決のため、Googleは

(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

<script src="//typekit.com/fj3j1j2.js"></script> <!-- This second script won’t execute until typekit has executed, or timed out --> <script src="//my.site/script.js"></script> ローカルスクリプトとリモートスクリプトを組み合わせても同様に操作することができます。 機能的には、Webページの前の部分で重いスクリプトのロードがあると、サイトの表示が明らかに遅くなることを意味します。さらに、ページの最後の方で表示されるスクリプトは、それまでに存在するされたスクリプトの動作に依存することを意味します。 先行する全てのscriptタグがロードされ実行されるまで、ページ上の要素は表示されません。つまり、パフォーマンスへの悪影響を覚

ここで論じているのは、オーディオアプリの開発者が陥りがちな 4つの間違い 、 より良く開発する方法 、 問題個所の発見方法 です。主に開発者向けの内容ですが、開発者以外の方にも知っておいてもらいたいと思います。ここでは、開発者向けの診断ツールである Realtime Watchdog を紹介し、 人気のあるオーディオライブラリの調査結果 を提示します。 オーディオアプリの開発はとてつもなく楽しいです。やりがいを感じるし、創造力を発揮できる範囲が大きく広がり、ひとたび開発が終われば、 誰かがクリエイティブなツールとして使ってくれるのです！ こんな分野は多くないし、この領域で働けるなんて非常に幸運だと自分でも思っています。 しかし、仕事でオーディオアプリを扱う時には深く考えなければならない部分もあります。オーディオアプリの開発者としてユーザに対する責任があるのです。大前提として、ユーザを公共の

(2016/7/15、記事を修正いたしました。) 最近、ビギナーからベテランのデベロッパに至るまで、CSSに手を焼く人を多く見かけます。そうした人たちの中には、CSSの機能を好まず、別の言語を使った方がいいのではないかと考えている人もいます。もともと、CSSのプロセッサもこうした考え方から生まれました。書くべきコードを少なくできることを期待して（ 以前の記事で ご紹介しているとおり、普通はそうではありません）CSSのフレームワークを使う人もいれば、CSSを完全に見限り、スタイルの指定にJavaScriptを使うという人もいます。 しかし、あなたが取り組んでいるパイプラインにCSSプロセッサをいつも取り入れる必要があるとは限りません。どんなプロジェクトであれ、開始の時点から、膨れ上がったフレームワークをデフォルトに取り込む必要はありません。また、CSSを使うところで、代わりにJavaScri

私はpingが大好きです！簡単に使えて、ネットワークが稼働しているかを直接明らかにできます。 「 Pingはセキュリティの欠陥ではない!(むしろ友達である) 」、「 Traceroute上級 」の記事をご参照ください。少なくとも、外行きのping(trust(=信頼されるゾーン)からunstrust(=そうでないゾーン)へ)はセキュリティ上の心配なしに用いられるべきです。しかし、これらのuntrustからDMZへのICMPエコー・リクエストは多くの会社で拒否されているため、すべてのサーバが起動・稼働しているかをテストするのが困難になっています。 私は、顧客のサイトのDMZファイアウォールの置き換えに取り組んでいました。当然ながら私は「すべてのサーバが適切に接続されているか(NAT)」「ファイアウォールが接続を許可しているか(ポリシー)」を(外部から)知ろうとしました。 そこで私は、さまざま

目次 初めに 極小理論 ステップ1. 問題の再現と確認 ステップ2. 最低3回のヒートダンプ採取 ステップ3. 問題の発見 ステップ4. 問題解決の確認 他のリソースへのリンク まとめ Something you might want to bookmark: Simple Guide to Finding a JavaScript Memory Leak in Node.js by @akras14 https://t.co/oRyQboa8Uw — Node.js (@nodejs) January 6, 2016 注釈：お気に入りに登録してください。 Simple Guide to Finding a JavaScript Memory Leak in Node.js （Node.jsでのJavaScriptメモリリーク発見簡単ガイド） @akras14 http://www.ale

醜いより美しい方がいい。暗示するより明示する方がいい。 Pythonの禅 より 私はよく、ドロイドやジェダイ、惑星、ライトセーバー、スターファイターなどのコレクショングッズを題材にしてプログラムを書きます。Pythonでプログラミングをする際は大抵、これらをリストやセット、辞書として表現するわけです。私は日頃からコレクショングッズをさまざまな形に変身させたいと思っています。そして、その願望を叶えてくれるのが、内包表記という強力な記法です。内包表記は私がさまざまな場面で使っている手法であり、Pythonを使い続けている理由の1つでもあります。では、いくつか例と共に、内包表記がいかに便利かを説明していきましょう。 以下の例に出てくる処理はどれも、種類豊富なPythonの標準ライブラリがあれば実装できます。その中には、より簡潔で効率の良い処理に改善できるものもあるでしょう。とはいえ、私は標準ライ

これは小さな粒を生成するものです。あなたがクリックした場所から、小さな円が生まれて飛び出していくのです。マウスを持って、動かしてみましょう。粒はカーソルから生み出され続けます。 モバイル機器や、マウスではなく指で動かすタイプのコンピュータだったらどうでしょうか。同じように動きます。 私はオタクなので、これが楽しいと思います。皆さんの見解は様々かもしれません。埋め込み画像をクリックして、円が飛ぶのを見てください。クールじゃないですか？ 仕組み これは全てReact、Redux、D3を使って作られています。アニメーションのトリックはありません。少しの賢さが必要なだけです。 一般的な方法を、以下で説明してみます。 私たちは、ページ、SVGエレメント、内部の粒といった 全てをレンダリングするためにReact を使います。この全ては、propを使ってDOMを返す、Reactコンポーネントを使って作ら

はじめに LLVMは、コンパイラを作成するための基盤です。2000年にChris Lattnerによって作成され、2003年にリリースされました。それ以来、LLVMリンカ lld やLLVMデバッガ lldb など幅広いツール群を持つ包括的なプロジェクトに発展してきました。 LLVMの秀でた特徴は、一般に LLVM IR と呼ばれる、その中間表現です。LLVMの考え方は、まずこのIRにコンパイルし、次にそのIRを、JITコンパイルする、インタープリタで実行する、または実行しているマシンのネイティブアセンブリにコンパイルするといういうものです。このIRの主なターゲットは、コンパイラです。実際LLVMを使用するコンパイラは、世の中に数多くあります。C言語とC++用はそれぞれclangとclang++、D言語用の ldc2 、Rust、Swiftなどです。 Emscripten のようなプロジェ

この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy

curlとWgetの主な違いについて著者（Daniel Stenberg）の私見を述べています。自分の子どもとも言える curl をひいきしていますが、 Wget にも携わっているので、思い入れがないわけではありません。 この記事に関するご感想やご意見をお寄せください。 問題点や改善点があると思われる場合は、 Issueやpull-requestを発行 してください。 共通点 FTPやHTTP、HTTPSからコンテンツをダウンロードできるコマンドラインツールです。 HTTP POSTリクエストを送信できます。 HTTPクッキーをサポートしています。 スクリプトの中で使用したりできるよう、ユーザインタラクションがなくても動作するようにデザインされています。 完全なオープンソースで、無料のソフトウェアです。 開発プロジェクトとして90年代に立ち上げられました。 metalink をサポートして

候補としてモバイルアプリの作成について話し合いを始めた時、何を用いてモバイルアプリを構築するかについて、私たちには何の考えもありませんでした。クールな仕様で、楽しく使え、さらには洗練されたものでありたいという一般的な方向性は分かっていたのですが、誰もモバイルアプリを構築した経験がなかったのです。 そこで私たちはReact Nativeを使ってみることにしました。選んでみて良かったと思っています。この記事では、React Nativeを使うと決めた時に考えたことや、構築途中で学んだことを書き綴っています。 React Nativeを選んだ理由 私たちはWeb開発者であって、iOS開発者ではありません。ニューヨークでの集まりで、Swiftがどれだけ性能がいいか、それでいてObjective-Cもまだ存在価値があるということを、少しかじった程度で、一番得意なのはRubyとJavascriptです