スマホのカメラを使って空気の流れを見られるアプリが興味深いと国内外から注目が集まっています。開発者に仕組みについて聞きました。 スマホカメラで空気の流れを可視化 アプリを開発したkambara（@kambara）さんが、スマホカメラを使って空気の流れを映し出す映像を公開。背景に砂嵐のディスプレイを設置し、ドライヤーから出る風を画面に映します。 ドライヤーのスイッチを入れると、スマホの画面上では黒の背景に先端から勢いよく白い影が噴き出します。蛇口から水が流れるように、吹き出し口から、風が流れ出していることが分かります。肉眼では見えないものが写る様子に、これはすごいと驚いてしまいます……！ ドライヤーだけ見えている スイッチオンにすると風が発生 空気の流れが視認できる また、ドライヤーのように激しい空気の流れだけでなく、保冷剤から出る冷たい空気がゆっくりと下降する様子も確認できます。どうして目
道の真ん中をきれいにするプロジェクトマネジメント～イケてるチームになるための10原則～ - Qiita
はじめに 私が好きな江戸の小話的なものに、こういったものがあります。 江戸下町では、道向かいのそれぞれが軒先を掃くときに、道の真ん中よりもちょっと向こうまで掃くのがならわしだったそうです。両側の人がそれぞれ真ん中よりも向こうまで掃くので、道の真ん中が一番きれいになる、というお話です。 近年こうした「江戸しぐさ」のようなお話は、真偽のほどが定かではないとして、流布することに批判もあるようです。実際この話も正直事実かどうかは全くわかりません。 ただお互い完璧ではない他人同士が肩寄せ合って共に生きる知恵といいますか、プロジェクトへの参画姿勢について良い示唆を与えてくれる話だと思い、その前提で使っています。 実際私が関わる案件のキックオフでもお客様や関係者によくこの話をするのですが、「キックオフでの『道の真ん中の話』、他の現場でも最近してるんですよ」とお客様やパートナー様から言っていただけたことが
トランプ大統領が新型コロナウイルス感染症に罹患したのは「マスクを着けていなかったからではないか」という意見が散見されます。 マスク着用によってどれくらいコロナの感染を減らすことができるのでしょうか？ 新型コロナの流行以降に急速に増えているユニバーサルマスクのエビデンスについて紹介します。 なぜ全員がマスクを着ける必要があるのか？インフルエンザなどの「発症した後から周囲に感染させる」呼吸器感染症とは異なり、新型コロナは発症する前の無症状のときから人にうつしていることが明らかになってきました。 インフルエンザと新型コロナの発症前後の感染性の違い（https://doi.org/10.1038/s41591-020-0869-5より作成）このように新型コロナはこれまでのインフルエンザなどのウイルス感染症とは異なり、発症前に感染性のピークがあることが特徴です。 インフルエンザでは咳やくしゃみなどで
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
Notionを使ったプロダクト開発管理のノウハウを紹介する「実践！プロダクトづくりとNotion活用事例」。ここで株式会社TechBowlの大木氏が登壇。PM目線から見た、Notionのメリットと活用法を紹介します。 自己紹介 佐々木真氏（以下、佐々真）：じゃあやっていきたいと思いますので、よろしくお願いします。タイトルが「Notion×プロダクト作り最強活用法」というところですが、今日は15分しか時間がないので、できるだけエッセンスをお伝えできればなと思っています。 あらためて自己紹介です。私はTwitterにはこのアイコンでいます。佐々木真と申します。プロダクトマネージャーで、PM Clubの主催者をしています。過去に事業売却したり、起業したり、現在はIT企業で顧問をしたり。あとは、シンガポールの法人で取締役をやっていたりもするので、「何やってんだかよくわかんねぇ」みたいなこともありま
現在の会社にテックリード（１人目の正社員エンジニア）として入社して、２年間やってきたことを書いています。 エンジニア二年目でテックリードとして試行錯誤してきて、自分の振り返りもしたいという思いから記事を書きました。 （前提として、シード期のスタートアップで実行してきたことです。） 入社時のチーム課題 入社当時は、２週間単位のスプリントでスクラムを回してましたが、全員が業務委託だったこともあり、完全な内製化を進める必要があり、主な課題は以下でした。 継続的リリースが困難な状態になっており、それを解消することが急務 社内にエンジニアがいなかったので、開発組織体制づくりが必要だった。 ウォーターフォール寄りのリリースが多く、継続的にリリースする文化がなかった。 リファクタリングやテストコードが不十分だった。 改善したこと Zenhubを導入 それまでは、GitHub Projectで進捗管理をし
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
NHKは「情報公開請求などを利用して不正を暴き出す調査報道や、オープンデータを利用して情報の可視化を試みるなど、新たなジャーナリズムの模索も始まっている」として、「noteではこれまで非公開だった部分も公開し、ノウハウを共有できる場にもしたい」としている。 関連記事 文芸春秋、noteと資本業務提携 社員交流も 文芸春秋がnoteに出資。共同でイベントを行ったり、社員同士が交流したりするという。 都が「note」に公式アカウント 職員が5G政策をPR 東京都のICT専門組織「戦略政策情報推進本部」が政策発信の一環としてnoteに公式アカウントを開設。都が独自に推進する5Gネットワーク網の構築の意義や、基地局の設置現場での取り組みを紹介している。 「勇気がわいた」――つんく♂の「note」に反響 「凡人が天才に勝つ方法」自身の経験から指南 「凡人」を自認するつんく♂さんが「note」で連載を
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9449c9db4388eeb4c8c79bd8b9f8f8c89aee3743/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200809%2F20200809110655.jpg)
家の中のセンサデータをRaspberryPiで取得しまくり、スーパーIoTハウスを実現 - Qiita
はじめに 巷ではスーパシティ法によるデータ管理が話題ですが、 インドア派な私はシティの前にハウスで時代の波に乗ろう！と思い立ち、 大量のセンサデータをリアルタイムでダッシュボード表示する仕組みを作りました。 結論から言うと、センサデータを安定して見える化できるシステムが構築できたと感じています。 初心者の方でもわかりやすいよう、説明の飛躍のない記事作成を心がけたいと思います。 飛躍、間違い等あれば、ご指摘頂けるとありがたいです！ 2021/12追記 さらに進化？したので以下の記事もご参照ください 必要なもの ・RaspberryPi（今回はPi3Model Bを使用） ・Python実行環境（今回はプリセットのPython3.7.3使用） ※RaspberryPiでのPython開発環境は試行錯誤の結果、こちらに落ち着きました ・Googleアカウント（スプレッドシートを使うのに必要） ・
5月7日に，池江選手がSNS上で様々な声を受けていることをツイッター上で表明しました． 以前ツイッター上ではあまり批判の声はなかったという記事を書きましたが，直接心無い声が寄せられていた事実を見逃していた点を反省しています． そこで，今度は直接池江選手のツイッターアカウントに向けて送られたリプライを分析してみました．4月1日から5月9日10時までの池江選手に向けたリプライが含まれていて，かつ公開状態になっていて誰にでも確認可能な10,738ツイートを収集しました．なお，こちらにはダイレクトメッセージは含まれていませんし，既に削除済みのツイートも含まれておらず，Twitter社の規約により使用可能となっているツイートとなります． リプライ数の変化まず，池江選手に向けて送られたリプライ数を一日ごとに集計してみました．その結果がこちらです． 池江選手のアカウントへのリプライ数(著者作成) まず，
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
Udemyで夏の大キャンペーン開催！ はてなブロガーも受講した、Python・機械学習・人工知能など最先端スキルを学べる講座を5つピックアップ - はてなニュース
お盆休みが明けてもう8月下旬。秋に向けて自分が学んでみたいことや身に付けておきたい技術などを見つけ始めるにはよいタイミングです。そこで、オンライン学習プラットフォーム・Udemy（ユーデミー）のオンライン講座をチェックしてみてはいかがでしょうか。 Udemy(ユーデミー)公式サイト Udemyの講座は一度購入すれば受講に期限はなく、PCでもスマートフォンでもデバイスを問わず見られるので、ちょっとした隙間の時間を有効に活用可能。必要な時に必要な講座を選べます。はてなブログを使って、受講内容のまとめや振り返り、学んだことのメモを書いている方も多くいらっしゃいます。今回はUdemyの数ある講座の中から、はてなブログユーザーさんの声も交え、おすすめの講座を5つピックアップしました。 Udemyでは8月30日（金）午後3時59分まで、対象の講座が1,200円から受講できる大セールが実施されています！
大丸にめっちゃ怒ってる人がいてびっくりした
あの生理のバッジのやつに いわゆるフェミニスト的な立ち位置の人たちが。 https://twitter.com/okadaic/status/1197625839644483587?s=09 https://twitter.com/cafemari/status/1197629356178194434?s=19 https://twitter.com/kaneda_junko/status/1197749630244573185?s=19 https://twitter.com/Cristoforou/status/1197744004672000001?s=19 お、怒るのか～そうか～～という感想。 私は以前生理ちゃん読んでたので 生理という現象を不可視化しないための試みなんだろうなと単純に思えたし つけたくない人に強制はさすがにしてないだろ～と楽観的に見てたので驚いた。 「強制されてい
近年、何かと自走、自走って言いますよね。「自走力」とか、「自走できる人が必要」とか。すごく抽象度の高い言葉ではありつつ、社会人生活においてとても求められる力、価値のある力なのは確かなようです。 となると「そもそも自走とは」「自走できるとは」という話になります。これに関して先日、Engineering Manager Meetupというオンラインイベントで、同業の人々と話す機会がありました（Engineering Managerとは、ざっくり言うと、エンジニア組織においてピープルマネジメントを含むマネジメントをやっている人です）。 そこで挙がった「自走できる」とは、端的に言うと以下の通りでした。 総じて、「指示が必要」の反対である。 自走できる人は、 ・粒度の大きいゴールを目指して行動できる。 ・完了状態を自分で定義できる。 ・自分で勝手に成長できる。「確かになー」と。マネージャーからすると
こんにちは、m3 エンジニアリンググループ CTO 矢崎(id:Saiya)です。 過去に Go 言語の仕様を一通り見た経験があったのですが、久しぶりに Go のコードを最近読み書きした際に、ここ数年の Go 言語やエコシステムの進化による変化もあり、発見やハマりが多々ありました。 Go 言語公式のロゴもスピード感ありますね。 同じような迷い・回り道をしてしまう方ももしかしたらおられるのではないかと思いますゆえ、 エムスリー Advent Calendar 2020 6 日目の記事として、筆者が実際に「最初から知っていれば時間を無駄にしなかったのに...！」と感じた知見をざっくばらんにシェアいたします。 本記事がどなたかの一助になりますと幸いです。 なお本記事の内容は筆者個人の理解・自身で直接読み書きしたユースケースの範囲での知見であり、全ての Go 利用事例に当てはまらない点も含みうりま
ブラックホールに落ちて行くときにどんな光景が見えるのか、疑問に思ったことはありませんか。そんな疑問に答える映像をNASA（アメリカ航空宇宙局）が公開しました。コンピュータ・シミュレーションにより可視化した映像です。 ブラックホールには、それ以上近づくと光でさえ脱出することができなくなる境界があります。その境界面は「事象の地平面」と呼ばれます。 今回公開された可視化映像は、その事象の地平面の内部まで入って行くものと、事象の地平面に接近後にそこから離れて戻ってくるものと、2パターンが公開されています。 カメラが接近していくブラックホールは、天の川銀河の中心にある、太陽の430万倍の質量をもつ超巨大ブラックホールです。ブラックホールの事象の地平面は約2500万kmにおよびます。ブラックホールは高温で輝くガス円盤（降着円盤）に取り囲まれており、また円盤の内側には光子リングも見えています。 こちらは
あと絶たぬ “デジタル性暴力”の実態 「性的な写真や動画を送るように言われた」 「性的な写真や動画が勝手にSNSやアダルトサイトに転載され、拡散している」 「盗撮された」 スマホやネットなどを悪用した“デジタル性暴力”の被害に遭った人から、相談が寄せられるNPO法人「ぱっぷす」。被害者に代わってネット上に拡散した写真や動画などの削除要請を行い、警察や弁護士事務所などとも連携しながら、被害者を支援する活動をしています。相談件数は、去年だけで300近くにのぼるといいます。 【被害の相談はこちらから NPO法人ぱっぷす（※NHKサイトを離れます）】 ここ数年で特に増加しているのが、10代の子どもたちからの相談です。SNS上で知り合った人にだまされるなどして写真や動画を要求され、実際に送ってしまった、さらに、「写真をばらまくぞ」などと脅されてわいせつ行為をさせられたり、無理やり性交させられた、とい
はじめに 入門監視をはじめ一般的な監視に関するプラクティスは出回っているものの、AWSで具体的に何を監視するか？そのとっかかりについてはあまり出回っていないような気がします。 AWSの監視ってみんな何監視してるんすか…っていうぐらい実例あまり見つからないな。門外不出？— mazyu36 (@mazyu36) 2023年2月14日 どこまで監視するかは基本的にシステムの特性によると思います。一方でAWSのサービスごとにシステムによらずよく監視で使う項目というのもあるかと思います。 今回は過去の経験をもとに、最低限この辺りは監視することが多いかなというものをまとめてみます。全体像としては以下になります。 最低限これは監視しないとダメでしょ、とかこれは不要でしょ、などなどあるかと思います。そういうのがあればぜひコメントいただきたいです。 はじめに 「監視」について 前提 1-1. Webサービス
概要 普段はソフトウェアエンジニアとして活動していますが、訳あってITとは全く関係ない建設業界の社内システムを作った時の話をします。古い体質と言われる建設業界ですが、高齢化により若者が定着しない、IT化の遅れから労働生産性が悪いといった問題が、そのまま「人手不足」「3Kイメージ」に繋がっています。 本記事では、全くシステム導入が進んでいないとある建築設計会社の情報システムを担当し、どんなSaaSを組み合わせて社内システムを構築したかを紹介します。紹介するSaaSは一例であり、全ての会社に当てはまるわけではないので、あくまで参考としていただきたいです。 導入したSaaS Microsoft 365 コアとなるグループウェアとしては、Microsoft 365を使用しています。通常のIT・ソフトウェア業界ではGoogleのグループウェアが多いですが、建築の会社では以下の理由でMicrosoft
共産党は、党首公選絡みの批判に「乱暴な攻撃」「大きな間違い」とハリネズミやってるようじゃ、党員・赤旗読者数『１３０％』は到底無理だよ…… - 斗比主閲子の姑日記
何度も公言してるけど、私は2013年から地方選挙・国政選挙ともに自公維新以外にしか投票していません。思い返せば、選挙権を持ってから自民党に投票したことはほぼないはずです。 理由は単純で、自民党は私のポリシーに合わないし、 同性カップルは「生産性なし」 杉田水脈氏の寄稿に批判：朝日新聞デジタル 「彼ら彼女らは子供を作らない、つまり『生産性』がない。そこに税金を投入することが果たしていいのかどうか」 「種の保存にあらがう」 自民議員のLGBT差別相次ぐ：朝日新聞デジタル 「生物学的に自然に備わっている『種の保存』にあらがってやっている感じだ」 「ばかげたこと起きている」 性自認めぐり自民・山谷氏：朝日新聞デジタル 「体は男だけど自分は女だから女子トイレに入れろとか、女子陸上競技に参加してメダルを取るとか、ばかげたことがいろいろ起きている」 同性婚で「社会変わってしまう」は首相のアドリブ 問われ
こんにちはあるいはこんばんは。村山(twitter id:muraweb_net)です。 ユニバーサルアナリティクスを見ようとすると、アラートが表示されるようになりましたね。本格的に GA4 のことを考える方も増えてきたのではないでしょうか。 GA360 のプロパティや GA4 プロパティが存在するのに、アラートが一括で表示される手法は、不必要に不安を煽るだけに思われますが、全ての人を GA4 プロパティへ移行させるためにはこの手法が必要なのかもしれません…。 この手法に効果があったのか不明ですが、Googleアナリティクス のヘルプコミュニティでも GA4 の質問が増えてきたように見えます。また、ヘルプコミュニティへの投稿やお客様のヒアリングから、 GA4 がわからなくてこわいといった心理があるように感じます。 そのため今回は、 GA4 がわからなくてこわい方向けに、 GA4 の理解力を
新しい記事もよろしくやで！ →ハスケル子「タグごとに色がついてたらいいのにな…」 38歳無職ワイ ワイ「（カタカタカタカタ・・・ッターン！）」 娘（5歳）「パパ、今日は何してるの？」 ワイ「今日はな、むかしWordPressで作った自分用TODOリストの」 ワイ「デザインをリニューアルしてんねん」 よめ太郎「（そんなことより職を探せや）」 娘「へぇ〜」 娘「WordPressってことは、PHPを書いてるの？」 ワイ「いや、ちゃうで」 ワイ「リニューアル後は、フロント部分をReactで実装しようと思ってな」 ワイ「そこで、WordPressをREST APIモードで使うことにしたんや」 ワイ「つまり、WordPressを管理画面つきAPIみたいに使うってことや」 娘「要は、WordPressをヘッドレスCMSとして使うんだね」 ワイ「ヘッドレス・・・？」 ワイ「ちゃうちゃう、管理画面つきAP
2022マンガベスト10（永井乳歯,中野でいち,竹田純,南田冬,yaca,水田まる,一ノへ,くそごり,川勝きりん,両棲類,シャルトリューズ山田,ねぎしそ,ななめの,ジュンスズキ,小野未練,佐藤タキタロウ,人間が大好き,okadada,ふぢのやまい,井戸畑机,投擲装置,華沢寛治,@maritissue,しゃりあ,ほしがた,41号_西瓜士,げそにんちゃん,藤井夏子,関野葵,八月のペンギン） - exust’s blog
みんなの2022年のマンガベストです。去年から倍の人数になりました。みなさんありがとうございます。番号がない人は順不同。 投擲装置（鶴田裕貴） 永井乳歯 中野でいち 竹田純 南田冬 Yaca 水田マル 一のへ くそごり 川勝きりん 両棲類 シャルトリューズ山田 ねぎしそ ななめの（織戸久貴） ジュンスズキ 小野未練 佐藤タキタロウ 人間が大好き okadada ふぢのやまい 井戸畑机 華沢寛治 @maritissue 怖いリプライ ~ sᴄᴀʀʏ ʀᴇᴘʟʏ ~（しゃりあ） ほしがた 西瓜士 げそにんちゃん 藤井夏子 関野葵 八月のペンギン 投擲装置（鶴田裕貴） twitter.com 1.『偽物協会』白井もも吉 偽物協会（２） (サンデーうぇぶりコミックス) 作者:白井もも吉 小学館 Amazon 読みましょう。 2.『アクティング・クラス』ニック・ドルナソ（訳：藤井光） アクティング・
APIキーもログインも不要！完全無料で使える天気予報API「Open-Meteo」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、誰でも無料で使える天気予報APIを提供してくれるWebサービスをご紹介します！ 面倒なユーザー登録やAPIキーの設定などが不要で、欲しい天気情報のパラメータを含めたURLを好きなように構成するだけで簡単にJavaScriptから制御できるのが特徴です。 日本はもちろん、世界中の詳細な天気情報を取得できるのでご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Open-Meteo 】 ■「Open-Meteo」の使い方 それでは、「Open-Meteo」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ 「Open-Meteo」が提供する天気予報APIを利用するにあたり、何か特別な登録や申請は必要ありません。もっと言えば、ユーザー登録も不要でAPIキーもありません。 非営利プロジェクトであれば誰でも自由に使うことが可能で、以下のエンドポイント
課題 数年前と比較すると、GKEやECSを始めとするコンテナ実行環境でのアプリケーション運用を行うサービスはかなり増えてきた印象があります。 コンテナを運用する上では、アプリケーションのイベントを追跡する上でログをどう扱うかが課題になります。今までのように古いログを定期的にローテートして別のストレージに転送するといった手法はクラウドネイティブなアーキテクチャには最適とは言えません。 アプリケーション開発の方法論として、Twelve Factor App ではログをイベントストリームとして扱うためのガイドラインが示されていますが、近年のWebアプリケーションではシステムを疎結合に連携するマイクロサービスという考え方が主流になりつつあります。 アプリケーションログはサービスごとにフォーマットを整形した上で、ログ収集サービスに配送。必要に応じてリアルタイム分析や異常データの通知、そしてデータの可
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
司会「みなさま本日はお忙しい中、また突然のご案内にもかかわらずお集まりいただき誠にありがとうございます。これより宮迫博之および田村亮の謝罪会見を開始させていただきます。よろしくお願いいたします。」 （二名入場） 宮迫「えー、まずはじめに、あの、こういった会見というものを自分たちで開くというのが、初めてですので、本当に、不手際しかおかけしておりませんが、あの、急に集まっていただいて、外にもたくさんの方が、記者の方々が入れないというのも伺っております。本当に、手作りすぎて行き届かないことばかりなので、本当に申し訳ありません。まず、今日、こういった会見の場所を、この機会を与えて頂き、みなさまにお集まりいただいたのは、なによりも、詐欺の被害に遭われた被害者の方々、そのご家族、親族の方々に、とんでもない不快な、つらい思いをさせてしまっていることを、お詫びさせてください。本当に、申し訳ありませんでした
NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース｜ミック
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
日本第一党・桜井誠氏18万票の衝撃～2020東京都知事選、右派界隈に何が起こったのか～（古谷経衡） - エキスパート - Yahoo!ニュース
1】桜井誠氏、18万票獲得の衝撃 2020年の東京都知事選挙はふたを開けてみれば大方の予想通り、現職小池百合子氏が前回（2016年）の得票を大幅に上回る350万票以上を得て圧勝した。立憲・共産・社民から支援を受けた宇都宮健児氏は健闘したものの、約83万票と伸び悩んだ。れいわ新選組代表・山本太郎氏も健闘したが基礎票とみられる約66万票を固めたものの、こちらもやや伸び悩んだ展開だったことは否めない。 そんな中、私が最も注目したのは、前回都知事選に出馬し、約11万4000票を獲得した日本第一党党首で、在日特権を許さない市民の会（在特会）元会長の桜井誠氏が前回を6万票以上上回る約17万8000票を獲得して、22人の候補者のうち得票数で5番手につけたことだ。今回の東京都知事選の投票率が55％と、前回を約5％弱下回る投票率だったのにもかかわらず、この票の伸びは無視できない。 桜井氏は海外報道でも「極右
【動画】「コインハイブ」のプログラム導入を巡る容疑で、男性が警察の任意の取り調べを受けたとみられる音声 大阪地検の証拠改ざん事件をきっかけに２０１６年に成立した刑事司法改革関連法が、６月１日に完全施行される。最後に実現するのは取り調べの録音・録画（可視化）だ。長年の試行を経て、捜査の軸足は容疑者の自白を得ることから客観証拠の収集に移ったが、義務化の対象はきわめて限定的だ。（阿部峻介、根津弥、編集委員・吉田伸八） 強引な調べ、任意段階で 「強引な取り調べは、任意段階の捜査に前倒しした感がある」。日本弁護士連合会刑事弁護センター副委員長の菅野亮（すげのあきら）弁護士は、新たな問題点を指摘する。 逮捕前の任意捜査は可視化の対象外だからだ。 今年３月、千葉地裁の裁判員裁判は、殺人罪に問われた男性被告（７７）に傷害致死罪を適用する判決を出した。問題となったのは、任意同行された千葉県警成田署に夜通し２
『ベイズ深層学習』が最高すぎた - 日常と進捗
今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要 本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。 本書の魅力はなんとい
LawHub
国会に提出された議案をGitHubのような差分形式で可視化します。
はてなブックマークアプリに「アクティビティ」機能を追加しました - はてなブックマーク開発ブログ
いつもはてなブックマークをご利用いただき誠にありがとうございます。はてなブックマーク開発チーム、ディレクターのid:yone-yamaです。 2023年3月6日（月）にリリースしたはてなブックマークアプリの最新バージョンより、過去のブックマークをグラフとともに振り返る新機能「アクティビティ」の提供を開始しましたのでお知らせいたします。 「アクティビティ」機能について 画面イメージ（iOS） 画面イメージ（Android） 機能リリースの背景 ブックマーク検索機能について 「アクティビティ」機能について 過去にブックマークしたエントリーをより簡単に振り返ることができる機能です。 はてなブックマークアプリのマイブックマーク画面から、グラフ型のアイコンをタップすると遷移することができます。 この「アクティビティ」の画面では、月別・年別の単位で、各期間における以下の情報が確認できます。 ブックマー
この夏、将棋界最高峰の舞台であるタイトル戦のうち「棋聖戦」と「王位戦」を立て続けに制した、藤井聡太二冠。 史上最年少でのタイトル獲得、そして二冠達成を追う中で、20人以上のトップ棋士を取材し、その進化の実態に迫った。 見えてきたのは、驚異的な成長と、コロナ禍で人知れず自身の将棋を見つめ直したという、藤井の探究の道のりだった。 （科学文化部記者 河合哲朗 社会番組部ディレクター 松岡哲平） ※文中敬称略（一部を除く） 藤井の強さは、4年前のプロ入り当時から、周囲の棋士を圧倒するものだった。 当時中学2年生の藤井は史上最年少の「14歳2か月」でプロ入り、デビュー戦以降6か月にわたって負けなしの状態が続き、前人未到の「29連勝」を記録した。 では、プロ入り当時の藤井と今の藤井、その将棋はどのように進化したのだろうか。今回、藤井の対局をAIで徹底分析し、進化の秘密に迫った。 比較の対象としたのは、
PayPayエンジニアが明かす「100億円キャンペーン」のシステムの舞台裏 数々の問題を解決するためにやったこと PayPay 100億円キャンペーンのシステム構築 #1/2 2019年6月12〜14日、幕張メッセにて「AWS Summit Tokyo 2019」が開催されました。アマゾンウェブサービス （AWS） に関する情報交換や、コラボレーションを目的として行われるこのカンファレンスでは、140社以上の利用企業による先進事例セッションをはじめ、数々のイベントを実施しました。プレゼンテーション「PayPay 100億円キャンペーンのシステム構築 」に登壇したのは、PayPay株式会社プロダクト本部の山本啓介氏とShilei Long氏。スマホ決済アプリとして新規参入した同社が展開し、日本中の話題をさらった「100億円キャンペーン」の技術的背景について語ります。前半パートとなる今回は、山
はじめに ネットワークと C 言語の勉強を兼ねて、簡易的なパケットキャプチャツールをつくってみました。参考にしたのは「ルーター自作でわかるパケットの流れ」という書籍です。 表紙に書かれている「ネットワークはどのようにつながるのかパケットの気持ちになって考えてみたことはありますか？」というコメントに妻が若干引いておりましたが、こういったディープな内容の本は中々ないので有り難かったです。なお、この本はタイトルのとおりルータを自作することがゴールになっていて、パケットキャプチャツールの作成はそのための練習という位置付けです。 また、特別講座 ネットワークプログラミング ( FWをつくろう )というサイトも非常に参考になりました。図入りで説明されていてとても分かりやすかったです。 ちなみに、C 言語は大学の時に少しかじったものの、ほぼ初心者に近い状態だったので Udemy の「イメージでわかる！基
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
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