AI時代の仕事の未来 - Joi Ito's Web - 日本語
The library at the Minerva Priory, Rome, Italy. 訳：Hiroo Yamagata 最近、技術研究者、経済学者、ヨーロッパの哲学者や進学者たちとの会合に参加した。参加者は他に、アンドリュー・マカフィー、エリック・ブリニョルフソン、リード・ホフマン、サム・アルトマン、エリック・サロビル神父だ。ぼくにとってこの会合が特におもしろかったのは、会話に神学的（この場合キリスト教的）な視点があったことだった。話題の中に出てきたのが、人工知能と仕事の未来だった。 機械が人間にとってかわり、多くの人々を失業させるのではという問題は、何度も繰り返されてはいるけれど、未だに重要であり続けている。サム・アルトマンらは、生産性の激増は経済的な過剰を作り出して、失業者にはユニバーサルな「ベーシックインカム」を支払えるようになると論じた。ブリニョルフソンとマカフィーは「負
「サーバーレスの波はホンモノか？」あとがき - すずけんメモ
suzuken.hatenablog.jp ご来場くださった方々、どうもありがとうございました。パネル内で話せなかったことやあとがきをまとめてみました。 ツールの補足 さきほどのパネルディスカッションで紹介したCloudWatch logsを見るツールは https://t.co/1ZmrgWfbYJ Kinesis Streamを雑にtailするツールは https://t.co/YAzsMZEQvj です #awssummit— suzuken (@suzu_v) June 2, 2016 銀の弾丸はない AWS Lambda、個人的には「簡単に立ち上がって隔離されたアプリケーション実行環境」としてつかってます。EC2でもECSでもできることがやれればいい。サービスつくる上で必要なものが動けばいいし、そのために試しやすい環境がすぐできるのはうれしい、というスタンスでつかってます。— s
Create messenger bots using Elixir and Microsoft bot framework
Microsoft recently released the bot framework to create bots for various messaging platforms such as Slack, Facebook, Telegram etc. It provides a unified interface for all of these platforms so you can reach your customers wherever they are. In this tutorial we are going to see how to create an Echo bot using Phoenix and Microsoft bot framework for Facebook. This involves the following steps Creat
Using Ecto For Formula 1 Standings
If you don’t mind, let me take a moment to discuss how the standings are calculated in Formula 1. If you are a fan or already know this, feel free to skip ahead. Over the course of a season, there are multiple races. In each and every race, a driver has the opportunity to score points based on their finishing position in the race. The driver that has the most points at the end of the season is the
Above Avalon: Apple R&D Reveals a Pivot Is Coming
People are focusing on the wrong thing when analyzing Apple's path forward in the face of slowing iPhone sales. Instead of debating how much Apple will try to monetize the iPhone user base with services (not as much as consensus thinks), the company is instead planning its largest pivot yet. There are only a handful of logical explanations for Apple's current R&D expense trajectory, and all of the
GenServer – Elixir v1.6.5
Elixir v1.6.5 GenServer behaviour View Source A behaviour module for implementing the server of a client-server relation. A GenServer is a process like any other Elixir process and it can be used to keep state, execute code asynchronously and so on. The advantage of using a generic server process (GenServer) implemented using this module is that it will have a standard set of interface functions a
Supervision trees and applications — Elixir v1.16.2
View Source Supervision trees and applications In the previous chapter about GenServer, we implemented KV.Registry to manage buckets. At some point, we started monitoring buckets so we were able to take action whenever a KV.Bucket crashed. Although the change was relatively small, it introduced a question which is frequently asked by Elixir developers: what happens when something fails? Before we
The Feynman-Tufte Principle
A visual display of data should be simple enough to fit on the side of a van I had long wanted to meet Edward R. Tufte--the man the New York Times called "the da Vinci of data" because of his concisely written and artfully illustrated books on the visual display of data--and invite him to speak at the Skeptics Society science lecture series that I host at the California Institute of Technology. Tu
月間UU数は2000万超！記事だけに留まらない「MERY」の活用 | AdverTimes（アドタイ）
ユーザーの9割が女性。かつF1層から広く支持され、20代女性利用者数ナンバー1（※1）のキュレーションプラットフォーム「MERY」。20代女性にリーチする場として、ナショナルクライアントの大型出稿が急増している。 ※1：女性向け情報メディアの対象サイトはペロリにて選定の上、Nielsen Mobile NetView（2015年8月、Webおよびアプリからのアクセス）で比較しています。 リリースから約3年で月間UU2000万突破（※2） ※2：月間UUはGoogle Analyticsの集計による、のべ月間利用者数のことで、1ユーザーによるスマートフォンやPC等からのデバイス横断でのアクセスの重複も一部含みます。なお「MERY」 のデバイス比 率は、スマートフォン93.8%、PC6.2%です。2015年8月時点の数値。 テレビや新聞、雑誌と従来のマスメディアだけでは、なかなかリーチし
編集長就任後3ヶ月で月間再生1億回を突破！C Channel編集長に聞く動画メディアの育て方 | THE BAKE MAGAZINE
こんにちは、BAKEの平野です。先日、THE BAKE MAGAZINEで塩谷さんが、以下のような記事を書きました。 分散型メディアが強い！再生回数の多い国内外のお料理動画サイトと、秒数や動画パターンの傾向をまとめてみました この記事ではTastyやTastemadeなど、 Facebookで再生数の多い海外メディアを主に紹介しているのですが、日本発で現在大きく伸びている動画メディア、C Channelについてもご紹介しました。 そして今回は実際にC Channelにお邪魔し、2015年12月に編集長に就任した山崎ひとみさんにお話を聞いてきました！ 山崎ひとみ 2007年サイバーエージェント入社。Amebaプロデューサーや「アメーバピグ」立ち上げプロデューサー、スマートフォンコミュニティ事業部長などを担当し、2014年女性向けキュレーションメディアby.S編集長。 2015年12月よりC
The biggest Rails code smell you should avoid to keep your app healthy
Ruby on Rails shines with creating prototypes and solutions which can be quickly shown to your clients. Rails speed is often crucial on the phase where you are building a bond with your client — if client sees effects fast and can provide feedback it usually improves overall experience. It’s a very crucial phase, so having a technology on your side is a great benefit which Rails provides to you. A
AntiPatterns Basics: Rails Tests | Envato Tuts+
The let helper method in RSpec is very frequently used for creating instance variables that are available between multiple tests. As an eager student of TDD practices, you have probably written your fair share of these, but following this practice can easily lead to having lots of mystery guests showing up—see below—which is definitely not something we need to have crashing our party! This particu
Nick Craver - Stack Overflow: How We Do Deployment - 2016 Edition
This is #3 in a very long series of posts on Stack Overflow’s architecture. Previous post (#2): Stack Overflow: The Hardware - 2016 Edition We’ve talked about Stack Overflow’s architecture and the hardware behind it. The next most requested topic was Deployment. How do we get code a developer (or some random stranger) writes into production? Let’s break it down. Keep in mind that we’re talking abo
AWS再入門 Amazon Machine Learning編 | DevelopersIO
はじめに 当エントリはDevelopers.IOで弊社AWSチームによる『AWS サービス別 再入門アドベントカレンダー 2015』の20日目のエントリです。 昨日19日目のエントリはあべいかの『CloudWatch』でした。 このアドベントカレンダーの企画は、普段AWSサービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 本日20日目のテーマは『Amazon Machine Learning』です。 目次 Amazon Machine Learningとは 予測の種類 Amazon MLの使い方 データソースの作成 モデル構築 モデルの評価 予測結果の作成 あわせて読みたい 公式情報 Developers.IO関連エントリ その他関連エントリ さいごに
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秒間数万のログをいい感じにするアーキテクチャ
ElixirConf.eu 2016
Ruby has been fast enough for 13 years – Signal v. Noise
Best Practice for HTTP2 Front-end deployments
You (probably) don't need a JavaScript framework
https://d0.awsstatic.com/whitepapers/Building_a_Real_Time_Bidding_Platform_on_AWS_v1_Final.pdf