このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。

最終更新：2017年7月26日 機械学習法を用いた時系列データの予測方法について説明します。 R言語を使えば、機械学習も時系列データのデータ操作も簡単にできます。 両者を組み合わせて、時系列データへの予測モデルを作成してみました。 ソースコードはこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 解析の準備 機械学習とは 今回予測するデータ caretパッケージを使う準備 Rによる機械学習 予測モデルの概要 ハイパーパラメタのチューニング 機械学習による時系列予測 最適な次数を選ぶ 当てはめ精度の評価 将来の予測 1．解析の準備 機械学習とは 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを､決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」を、過去のデータからほとんど自動で見つけられることです。 昔は人間が勘と経験そして度胸で予測を出し

インフラ部 id:sora_h です。 先週開催された Cookpad TechConf 2017 如何でしたでしょうか。わたしは TechConf において Wi-Fi を担当していて、こちらも好評いただいたようでなによりでした。 というわけで、この記事では TechConf 2017 における Wi-Fi についての詳細を紹介します。 ネットワーク機器設定・サーバー mitamae レシピ等の公開 https://github.com/cookpad/techconf2017-network 今回の紹介する構成のうち、ネットワーク機器およびサーバ側の設定等、ほとんどを GitHub で公開しています。参考までにどうぞ。 TechConf 2017 NOC メンバー 実は外注などはしておらず、社内 IT と SRE グループのメンバーで構成されていました。 メイン (設計・運用・設営)

新年あけましておめでとうございます。ことよろ。 最近 Forkwell のポートフォリオ機能を弄っている@sinsoku です。 今日は弊社で起きた「リポジトリが突然消えた事件」について書きたいと思います。 事の始まり 昨年末の26日の朝、 fork したけど使っていないリポジトリがあったので、何気なく削除しました。 その30分後、同僚のapp2641に声をかけられました。 app2641:「なぜか(メイン)リポジトリが404なんですが、sinsoku さん何か知ってます？」 sinsoku:「え、いや、分からないです。私の方でも調べてみます。（もしかして...）」 自分でもリポジトリのページを表示してみました。 404 ですね。マジか...。Audit log を確認してみるか。 見覚えあるアイコンの横に repo.destroy て書いてあるじゃないか...o..rz GitHub の

いくつかのオープンソースプロジェクトを公開している筆者からの、読みやすくユーザーにやさしいREADMEを書くためのアドバイス。 この記事は、Rowan Manning氏による「Writing a Friendly README」(2016/3/14)を翻訳したものです。 あなたのプロジェクトのREADMEは、かなり重要です。そこはプロジェクトに初めて来た人が大抵最初に見るであろう場所であり、唯一のドキュメントであることもよくあります。あなたのオープンソースプロジェクトにとってのREADMEは、企業にとってのウェブサイトのようなものです。ウェブサイトはユーザーエクスペリエンスの注目を集めるところですが、READMEがユーザー観点で考えられることはほとんどありません。 この記事では、分かりやすいREADMEを書くために役立ち、開発者(ユーザー)の要求に見合い、開発者がプロジェクトを初めて見たの

こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 2016年6月6日~9日に開催された第30回人工知能学会全国大会に行ってきました。私は画像系及び深層学習に興味があるので、特に画像系と深層学習系セッションを見て回りました。 そこで主に自分が見たセッションを元に、今年の人工知能学会の画像に関わる深層学習の発表をまとめてみました。 私が見た・読んだ範囲で、「各分野にCNNを適用した研究」「画像系深層学習の理論的な研究」「画像ではないが気になった深層学習の研究 」に分けて紹介します。 自分で実際に見た発表については、おすすめ度をつけています。個人の主観によるものですので、弊社の見解とは関係がありません。 ではどうぞ。 各分野にCNNを適用した研究 ここでは、画像系で大きな成果を上げているCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を、各分野の画像解析に適用してみた研究を紹介します。 画像

Linux で strace を使ってシステムコールのトレースを調べる時によく使うオプションをメモ。 特にお気に入りのオプションは -T、-c、-ff & -o です。 書式 システムコールを詳細に追う tt: 行頭にタイムスタンプを出力(マイクロ秒) T: 行末にシステムコール内での所要時間を出力(マイクロ秒) ff: 子プロセスのシステムコールもトレースし、-o との併用でプロセス（スレッド）毎に別ファイルに出力 o: 指定したファイル名に出力。-ff と併用すると、ファイル名. に出力 s: 出力文字数を指定。デフォルト32文字。read/write システムコールなどで読み書きした内容を全て確認したい場合は、大きくする。 p: プロセスIDを指定。 $ strace -Ttt -ff -s 1500000 -o <ログ出力先ファイル名> -p <PID> もしくは $ strace

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その昔アンディ・ウォーホルという巨匠が描いたマリリン・モンローのポップアートのレプリカが4年くらい前にマンションに飾ってあったのを思い出すけれど、最近Webデザイン界では海外を中心に「Duotoneデュオトーン」と呼ばれるデザインが流行りだしている。 シンプルでありながら、ポップでビビッドで非常に印象に残るデザインなので、「Duotone」を極めれば超イケてるサイトになりそうな予感。 最近流行っている「Duotone」って何ぞ？ 「Duotoneデュオトーン」は「Duo(2つの)」＋「tone(色)」をあわせた言葉で、ベースとなるミドルトーンとハイライトカラーの2色を中心に描き出されるハーフトーン作品のこと。Duotone作品自体は昔から存在するのだけれど、昔のアーティストが一生懸命に写真をつなぎあわせていた時代から時が経ち、Photoshopのアップデートで簡単に写真を加工してDuoto

A common misunderstanding of traceroute is that it fully relies on ping. “If I block ping at my firewall, no one can use traceroute to reveal my internal routing path”. Unfortunately, this is not true. If traceroute is used with TCP SYN packets on permitted TCP/UDP ports, all intermediary firewalls will handle the IP packets with TTL = 0 corresponding to the RFCs and will reply with an ICMP time e

人工知能のための哲学塾 （第零夜+全五夜）の全資料です。ご活用ください。 コミュニティページ https://www.facebook.com/groups/1056157734399814/ 第零夜　 「概観」 資料　　http://www.slideshare.net/youichiromiyake/ss-48781470 レポート記事　http://g-x.jp/556c38f5-2c84-4f9f-a10b-478acaac1ca2 動画　https://www.youtube.com/watch?v=L-989_hir-E&feature=youtu.be 第一夜　 「フッサールの現象学」 資料　http://www.slideshare.net/youichiromiyake/ss-53507300# レポート記事　http://www.igda.jp/?p=2407 動画　h

Tensor flowの初めの一歩のチュートリアルであるMNIST For ML Beginners について、数学的な意味合いを書いてみようと思います。 (ブログに不慣れなもので、修正/継ぎ足しながら公開していくことをお許しください) まず、このチュートリアルで実行していることは、 入力がn次元の配列 (は実数)が複数個あった時 、個々の出力 ()を得る写像を用意して、出力が 個々のに対する解 (あるz=1以外はz=0) に近い結果を得れるように、Fを最適化することです。 ここで、の各要素 は実数と書きましたが、これは概念上の話であり、プログラムの実装上ではfloatになります。以後、集合（つまり配列）の要素は数学上は実数ですが、プログラム上はfloatであると考えて下さい。は、となるm個の(実数の)集合です。また任意の要素は0以上であり、したがって、は0から1までの値をとることになりま

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一般的にリーダーをヒラ社員に戻したり、部長を課長にしたりする「降格」が行われている会社は少ない。 降格することが本人のプライドを傷つけたり、ヤル気を損なわせたりすることを経営者が危惧するからだ。 しかし、中にはこれをうまく使っている会社もある。 あるテクノロジー企業では「降格」を人事制度の一種として普通に用いており、社員からも普通に受け止められている。 なぜ彼らは降格をうまく使うことができているのか。 その会社の経営者は30代半ばである大手企業から独立し、起業したやり手だ。 彼は独立する前、大手企業で働いている時、常にこう思っていたという。 「有能な管理職が少ない、なぜ、あれほど多くの無能な上司が上に立っているのか？上が入れ替われば、もっと事業はうまくいくのに」 彼は社内で「できる」とされる役員に、この質問をぶつけたという。するとこんな答えが返ってきた。 「うちは年功序列だからな。必ずしも

多くのGoogle社員と同様、私は起業したくてたまりませんでした。Googleで働くのは名誉なことで、大きなメリットがありましたが、”これ”という決定的な何かが欠けていたのです。 私たちの多くは”あの偉業”を成し遂げた”あの人物”と呼ばれたいと思っていますが、既に定評のあるテクノロジ大企業で、そういった人物になるのは不可能です。 その原動力がどこから来るのかは誰にも分かりませんが、私は多くの人々が自分と同じ気持ちを抱いていることを知っています。私はその欲求を満たすために、会社を設立せざるを得なかったのです。 スタートアップでは資産のほとんどは経営陣が持っていて従業員は持ち分が少なすぎると書かれた文章を読んで、がくぜんとしました。それで自分の会社を設立する決心をしたのです。まず、共同創業者と私は、2012年2月頃に仕事を辞めました。私たちには大した計画はありませんでした。取り組もうとしている

By Tim Franklin Photography マーケットリサーチアナリストとして働き、SEOやPPCのスペシャリストであり、かつ心理学をたしなんでいるというニック・コレンダさんが、心理学の視点から導き出した「コンバージョン率を劇的にアップさせるための30の心理作戦」を公開しています。「フムフム、なるほど」というものから、「恐ろしあ……」となる戦略まであり、広告運用やSEOの知識がない人もサービスを使うユーザーとして知っておくべき内容になっています。 Conversion Optimization: An Enormous List of Psychological Tactics http://www.nickkolenda.com/conversion-optimization-psychology/ 30の戦略を見る準備として、運営しているサービスをCTA別に分けてじょうご状