今日からはじめるDocker - コンテナー仮想化の必要性を理解して、まず開発環境に導入してみよう！ Dockerは、コンテナー仮想化ツールです。本稿では、サーバーサイドのアーキテクチャの歴史からDockerが生まれた流れや背景を説明し、PCの開発環境で実際にインストールしてDockerの動作を体験します。 エンジニアの方であれば、「コンテナー」や「Docker」といったキーワードを耳にしたことがあるかと思います。自分が関わっているシステムの開発や運用に活用できるかどうか検討している方もいるでしょう。 この記事の前半では、コンテナーやDockerとはそもそもどういったものかを概観していきます。後半では、PC（WindowsやMac）を使ってローカルでDockerを試していきます。 コンテナーとDockerを歴史から知る 仮想化前はすべて手作業だった サーバー仮想化技術の採用 パブリッククラ

［Slackbot大全］63種類の事例・ツールをまとめて紹介！ botを活用してSlackを便利に【2017夏】 Slackは、ChatOpsとの相性の良さから、エンジニアにも愛されるビジネスチャットツールです。本稿では、Slackを活用している28社1団体にアンケートを実施し、計63種類のbot事例・ツールをまとめて紹介します。 Slackは、エンジニアにも愛されるビジネスチャットツールです。ChatOps（チャットツールを活用してオペレーションの最適化・省力化を図ること）との相性の良さから、もはやSlackなしの業務は考えられない！ という方も少なくないでしょう。 Slackには、リマインドなどを実行するslackbotアカウントが最初からいるだけでなく、利用者自身がそれぞれの環境・業務内容に即したbotを自作でき、発言に自動応答してくれるものから業務の自動化まで、さまざまなbotをチ

どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、ブラウザ上のGitHubでMarkdown（マークダウン）ファイルを作成し、そのまま超高機能なスライド資料に変換してくれるサービスのご紹介です！ もちろん、自分でMarkdownファイルを用意してpushするだけでもOKなのですが、今回はコンソール画面などは使わずにすべてブラウザだけで完結できる方法をご紹介致します。 【 GitPitch 】 ■「GitPitch」の基本的な使い方！ それでは、実際に簡単なスライド資料を作ってみましょう！ まず最初に、自分のGitHubアカウントでログインし、新規のリポジトリを作成しましょう！ 「① リポジトリ名」は好きな名前を付けてください。 画面下にある「② チェックボックス」をONにしてから「③ Create repository」ボタンをクリックしましょう。 すると、自動的に「README.md

5月～6月は固定資産税の支払い時期。 ところで、実家の固定資産税っていくらなんだろうか・・・。 そんなことを考えていたら会社の同僚から 「田舎で一人暮らしをしていた母親が骨折をして、この先も介護が必要になってしまった。母親は兄弟の誰かが引き取って面倒をみるとしても、実家の近くには誰も住んでいない。実家を長期間空き家にしておくと大きなリスクがあるらしい。何かいい方法を知らないか」と相談をうけた。 このように突然やってくる「実家が空き家になる事実」。ここには、大きなリスクが潜んでいます。 ご両親が元気でも空き家リスクは遠い話ではないかもしれません。 リスクを知ったうえで、早めにご両親と一緒に「将来の実家のあり方」をご相談しておくことをオススメします。 不動産・土地に関してお困りの方は、 税理士＆不動産コンサルタントのペアに相談することで、 相続や税金に関して総合的なアドバイスを受けることが可能

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あるデータともう１つのデータがどれだけ似通っているかを計算する方法はたくさんある。 http://wikiwiki.jp/cattail/?%CE%E0%BB%F7%C5%D9%A4%C8%B5%F7%CE%A5 その中でもユークリッド距離、ピアソンの積率相関係数、Jaccard係数をpythonで実装する。 集合知プログラミング第2章参考。 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873113647/ ユークリッド距離 中学や高校の数学でならうような一般的な距離。２次元か３次元なら図で表せるしイメージもできるが、それ以上の次元はイメージできない。けどやっていることは基本的に3次以下と同じ。

秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り

主にアプリケーション開発者向けに、Linuxサーバ上の問題を調査するために、ウェブオペレーションエンジニアとして日常的にやっていることを紹介します。 とりあえず調べたことを羅列しているのではなく、本当に自分が現場で使っているものだけに情報を絞っています。 普段使っているけれども、アプリケーション開発者向きではないものはあえて省いています。 MySQLやNginxなど、個別のミドルウェアに限定したノウハウについては書いていません。 ログインしたらまず確認すること 他にログインしている人がいるか確認（w） サーバの稼働時間の確認 (uptime) プロセスツリーをみる (ps) NICやIPアドレスの確認 (ip) ファイルシステムの確認（df） 負荷状況確認 top iostat netstat / ss ログ調査 /var/log/messages or /var/log/syslog /

TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました

体幹トレーニングの基本！ 自宅で体幹を鍛える5つの方法自宅で簡単にでき、ダイエット効果の高い「基本の体幹トレーニングメニュー」を紹介します。体幹とは、体の幹となる胸や腹、お尻など胴体の筋肉・インナーマッスルの事。アスリートも実践する、基本の体幹を鍛えるトレーニングメニューを集めました。

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

MacのセカンドディスプレイとしてiPadなどiOSデバイスを活用する新しいソリューションが登場しました。 「Duet Display」は、iOSデバイスをMacの外部ディスプレイとして使うことできます。 すでに同様のアプリはいくつも存在していますが、「Duet Display」はそれらにない利点があるようです。 「Duet Display」は元Appleのエンジニア、Rahul Dewan氏によって開発されました。 Duet Display Duet, Inc.仕事効率化¥1,840 有線接続でマルチディスプレイ 「Duet Display」は、MacとiOSデバイスをLightningケーブルで接続します。 つまり、ワイヤレスではなく有線接続です。 そのことで遅延がなく（ゼロ・ラグと表現されています）、Air Displayのようなワイヤレスで接続する場合よりもストレスが少ないようです

そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学

早いもので、2014年も残り僅か。 この一年も様々な素晴らしい製品との出会いがありました。 という事で、2011年から毎年やっている「コレ買って良かったモノ」を今年もご紹介したいと思います！ 『買って本当に良かった！』と思うものは、おすすめしたい！ 2014年に私( @nori510)が買って、とても満足したモノたちです。それではどうぞ！ おすすめしたい2014年に買って良かった製品 12個 今回ご紹介するのは、今年購入した生活雑貨からガジェット類まで様々なモノの中から、買って良かったなぁと思ったモノ計12個。 1万円以下でノンフライ！シロカ コンベクションオーブン 開けた袋を簡単密封！100均の『ハンディーシーラー』 コスパ抜群！Amazonベーシック 『Bluetoothスピーカー』 使い勝手が良すぎるsonyBluetoothノイキャンイヤホン『MDR-NWBR20N』 凍ったフロン