ゴードン・マッタ=クラーク展を見ながら考えたのは、かつて東京でも起きていたであろう20世紀の都市の変化に、ニューヨークで対峙していた彼の実践と感覚を、どうやったら現代のこの場所に取り戻せるかであった。アートから見えてくる現在の都市と公共を一巡しつつ、マッタ＝クラークの普遍性を考えてみたい。 地域アート、コミュニティアートとしての《フード》 展覧会場のキャプションの多くにめずらしく各作品の住所が書かれている。それらを地図にプロットしてみると、郊外の作品以外はだいたい4km四方のコンパクトな範囲に収まっていた★1。作品の制作が地域に根ざしていたと捉えていいだろう。マッタ=クラークがアーティストたちと運営していたレストランの《フード》はその中心に位置し、地域アートやコミュニティアートとして見るほうがしっくりくる。展示されている《フード》のドキュメント映像を注意深く見ていくと、コミュニティのなかで
The artist and critic of the Chinese government Ai Weiwei's studio in Beijing was torn down after his rental contract expired. … READ MORE : http://www.euronews.com/2018/08/04/watch-ai-weiwei-s-studio-demolished-by-chinese-authorities What are the top stories today? Click to watch: https://www.youtube.com/playlist?list=PLSyY1udCyYqBeDOz400FlseNGNqReKkFd euronews: the most watched news channel in
@OpenStack Days Tokyo 2018 / Cloud Native Days Tokyo 2018
榎戸 輝揚 - エッセイ - Ｘ線天文学と高エネルギー大気物理学の研究をしています。 雷雲プロジェクト https://thdr.info を進めています。
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "インライン関数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2017年10月) インライン関数（英: inline function）とは、プログラミング言語の言語機能および構文の一種で、コンパイラに対して特定の関数をインライン展開するよう指示するものである。つまり、コンパイラに対して、その関数を呼び出している全ての箇所に関数の実体を挿入するよう指示する。 インライン展開は、関数呼び出しにかかるオーバーヘッドを無くす目的で行われる。一般に関数の処理内容自体が非常に小さくオーバーヘッドの割合が無視できない場合に使われる。非常に小さい
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概要 Arduinoに接続したセンサーをGobotライブラリを用いて読み取る gin-gonicライブラリを用いたREST APIサービスを作る センサー読み取り値をREST APIで公開する（JSON over HTTP） 上記の特徴をもったREST APIサービスをGo言語で作成し、Raspberry Pi上で動かしてみました。 なんだかIoTっぽい！٩( 'ω' )و なお、この記事で紹介しているコードは、KemoKemo/IoT-API-Sampleにございます。こちらもあわせて見ていただくと、より一層内容を理解していただきやすくなると思います。 背景 最近お仕事で、以下のようなことを実現したくなったのがきっかけでした。 センサー値をネットワーク経由で取得して使いたい 以前の通信内容とは関係なく、今の数値がとれれば良い（ステートレス） センサーの属性値（名前とか）を外部からネットワ
Intel Xeon Scalable Family Roadmap Revealed – Points Out 14nm Cascade Lake-SP in Q4 2018, Cooper Lake-SP in Q4 2019, 10nm Ice Lake-SP in 1H 2020 The latest Intel Xeon Scalable family roadmap has leaked out, revealing several Xeon products that are planned to launch in the coming years. We know that Intel is launching their Cascade Lake-SP processors this year but the roadmap points out to future X
You may have heard that the NSA can decrypt SSH at least some of the time. If you have not, then read the latest batch of Snowden documents now. All of it. This post will still be here when you finish. My goal with this post here is to make NSA analysts sad. TL;DR: Scan this post for fixed width fonts, these will be the config file snippets and commands you have to use. Warning: You will need a re
久米宏が改めて激烈な五輪批判！ タブーの電通やゼネコン利権にも踏み込み「五輪に反対できないこの国は変」 酷暑問題であらためて東京五輪に批判の声が上がり始めているが、そんななか、久米宏が改めて東京五輪に反対の声をあげた。 久米といえば、多くのマスコミが五輪利権を前に沈黙し、五輪批判がタブー化しているなか、一貫し東京五輪に反対の声を上げてきた。復興五輪を騙って誘致しながら、五輪への人的資源や資材集中で被災地の復興が妨害されている問題や、予算の不透明さ、誘致をめぐる賄賂、組織委員会やJOC、さらに、五輪そのものへの批判や五輪に踊らされる日本人のメンタリティまでを徹底して批判し、「最後のひとりになっても反対する」と表明していた。 その久米がきょう、パーソナリティを務めるTBSラジオの『久米宏 ラジオなんですけど』で、そのダメ押しとも言える、激烈な五輪批判を展開したのだ。 番組開始早々、久米がまず切
東京医科大（東京）が医学部医学科の一般入試で女子受験生の合格者数を抑制していた問題で、同大による内部調査の詳細が判明した。今年の一般入試では、受験者側に知らせないまま、減点などで女子だけでなく３浪以上の男子の合格者数も抑える一方、５人前後の特定の受験生には加点していた。一連の得点操作は、臼井正彦前理事長（７７）の指示で行われていた。 同大は週内にも調査結果を公表する見通し。文部科学省の私大支援事業を巡る汚職事件で、臼井前理事長を贈賄罪で起訴した東京地検特捜部も、一連の操作を把握しているとみられる。 同大医学科の今年の一般入試は、マークシート方式の１次試験（計４００点満点）後、２次に進んだ受験者が小論文（１００点満点）と面接を受け、１次の得点と合算して合否が決まった。
8Day: Nhà cái cá cược bóng đá, E-Sports, Thể thao, soi cầu, casino, xổ số, bắn cá… tỉ lệ ăn cao. 8 Day hỗ trợ 24/7 và phát code tại: nphysics.org
BEMとはBEMの概要もうすでにいろんなブログやQiitaなどで書かれていると思いますが、自分の頭を整理するためにも書いておきます。BEMはロシアの検索エンジン大手のYandexにより以下を達成するために開発された「cssの記述方法論」です。CSSセレクタの「命名規則」とも言われています。 Block, Element, ModifierBEMは、セレクタの役割を「Block」「Element」「Modifier」の3つの概念に分けて考えるCSSの設計思想です。BEMのドキュメントによると、Block、Element、Modifierは、それぞれ以下のように定義されています。 Block「Block」は独立したエンティティ（実体）であり、アプリケーションを「構成するパーツ」です。Blockは単一で用いることも可能だし、他のBlockを含んで複合的に用いることも可能です。Block名は基本的
PowerShell (Core) and Markdown Markdown is a great way to document, well anything! If you haven’t had a chance to write it yet a time will probably come sooner than later when you’ll have a case to use it. You’ll find markdown just about everywhere these days. Places like VSTS, Github repository documentation, comment sections on sites Github or Reddit, and even the engine for this blog uses markd
(2018/08/09追記)たくさん「いいね」を頂きました。ありがとうございます これは何？ ネットにある多くの情報は「Dockerの本質について」触れていないものが多いように感じたので、そのギャップを自分が理解した範囲で埋めてみます。 主に以下のことを説明します。そのため、Docker(Kubernetes)の特徴の説明の多くを省略しています。 「なぜDockerが生まれたのか？」（Docker以前～Dockerの先にあるもの） 「Dockerは純粋な仮想化ではない」(これまでの仮想化との違いの話) 「Dockerが１コンテナ１アプリの理由」 「Docker＝開発環境を簡単に、早く作れていいね」という＊だけ＊ではない。 「Dockerの野望(本当のゴール)＝負荷分散システム(Kubernetes)」であることを説明する。 最後になりましたが、私のDockerの経験は浅く、Kubernet
これを見た瞬間に「おおお」と思う人は多いのでは。目で読み取る日本人と口元で読み取る欧米人。 https://t.co/TNs5RXaj2V
今回の内容 前回はDjango 2.0での変更点を取り上げ、モデルの定義、Django REST frameworkの導入ついて解説しました。前回までのコードは以下から取得できます。 massa142/modern-django at volume2 第3回となる今回は、まず前回実装したViewに対するテストを取り上げます。Djangoの標準的なテストから始めて、サードパーティを利用したより実践的なテストの書き方を紹介します。その次に、実装したテストをCircleCIでの継続的インテグレーションに組み込みます。 テストの作成 前回Django REST frameworkのModelViewSetを用いて実装したkanban/board/views.pyの品質を担保するために、テストを書いてみましょう。 python manage.py startappを実行した際にtests.pyという
4日午後11時45分ごろ、東京都江東区青海のフジテレビ湾岸スタジオに、乗用車が突っ込んだ。警視庁湾岸署は、正面玄関の自動ドアを壊したとして、建造物損壊容疑で、自称千葉県在住で職業不詳の男（36）を現行犯逮捕した。けが人はいなかった。 同署によると、男は暴れることなく自分から車を降り、「故意に突っ込んだ」と話し、容疑を認めているという。同署が動機などを調べている。
Kinesis Data Streams の新機能の使用により、ファンアウトが 5 倍拡大し、データストリームが 65% 高速化
新しい HTTP/2 データ取得 API と拡張ファンアウトという、Amazon Kinesis Data Streams の 2 つの新機能をご案内します。この新機能により、Kinesis Data Streams アプリケーションのパフォーマンスが向上します。 この新しい拡張ファンアウト機能では、1 つ以上のコンシューマーとシャード間でスループットが最大 2MB/秒の論理パイプを利用できるため、お客様はパフォーマンスを維持しながら、ストリームから同時に読み取りを行うコンシューマーの数をスケールできます。SubscribeToShard と呼ばれる新しい HTTP/2 データ取得 API では、プロデューサーと複数のコンシューマー間のデータ配信速度が 65% 以上改善されています。この新しい API を使用すると、データは通常、拡張ファンアウトを使用して、プロデューサーから複数のコンシュ
Firebase クライアント アプリがカスタム バックエンド サーバーと通信する場合、そのサーバーに現在ログインしているユーザーを特定する必要が生じる場合があります。これを安全に行うために、正常なログイン後、ユーザーの ID トークンを HTTPS を使ってサーバーに送信します。次に、サーバー上で ID トークンの完全性と信頼度を確認し、ID トークンの uid を取得します。サーバーで現在ログインしているユーザーを安全に特定するために、この方法で送信された uid を使用できます。 始める前に Firebase Admin SDK により ID トークンを確認するには、サービス アカウントが必要です。サービス アカウントで Admin SDK を初期化する方法の詳細については、Admin SDK の設定手順をご覧ください。 クライアントで ID トークンを取得する ユーザーのログインま
このガイドでは、データ アーキテクチャの主なコンセプトのいくつかと、Firebase Realtime Database で JSON データを構造化する際のベスト プラクティスについて説明します。 適切な構造のデータベースを構築するには、事前の綿密な計画が必要です。データの保存方法と後で取得する方法をあらかじめ計画し、このプロセスをできる限り簡単にしておくことが最も重要です。 データの構造: JSON ツリー Firebase Realtime Database のすべてのデータは JSON オブジェクトとして保存されます。つまり、このデータベースはクラウドにホストされた JSON ツリーであると考えることができます。SQL データベースとは異なり、テーブルやレコードはありません。データを JSON ツリーに追加すると、既存の JSON 構造内の関連付けられたキーを持つノードになります。
フィードバックを送信 プリエンプティブル VM を使用してフォールト トレラント ワークロードを実行する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、Google Kubernetes Engine（GKE）でプリエンプティブル VM を使用する方法について説明します。 概要 プリエンプティブル VM は、標準 VM よりも低価格で、可用性が保証されない Compute Engine VM インスタンスです。プリエンプティブル VM は、Spot VM と同様の機能を備えていますが、作成後 24 時間しか持続しません。 場合によっては、プリエンプティブル VM が 24 時間以上続くことがあります。これは、新しい Compute Engine インスタンスの起動が極度に高速であるため、別の Compute Engine VM が作成され
Google AI has finally released the beta version of AutoML, a service that some are saying will change the way we do deep learning entirely. Google’s AutoML is a new cloud software suite of Machine Learning tools. It’s based on Google’s state-of-the-art research in image recognition called Neural Architecture Search (NAS). NAS is basically an algorithm that, given your specific dataset, searches fo
Qiitaはすごい人が多くて見る専でしたが、囲碁分野なら書けることがあるんじゃないかと思い、初めて投稿します。よろしくお願いします！ プロフィールはユーザーページに書いてあるので割愛。 ※囲碁AIを作る方法については次回の導入編から解説するので「早く囲碁AIを作り始めたいんじゃ～！」という人は飛ばしてOKです。 前置き 当記事は、「Python？TensorFlow？なんやねんそれ！でも囲碁AIは作ってみたい！」という機械学習について無知だった囲碁キチの僕が、自分の棋譜データ5360局分を学習させ、出来上がったAIをネット碁で動かすことに成功するまでの3か月間で得た知見をまとめたものです。 えっ？機械学習素人が3か月で囲碁AIなんて作れるわけがない？ ...バレてしまっては仕方がないですね。実はPythonもTensorFlowもほとんど分かりません。 では何故、囲碁AIを作ることができた
The National Institutes of Health’s Clinical Center has made a large-scale dataset of CT images publicly available to help the scientific community improve detection accuracy of lesions. While most publicly available medical image datasets have less than a thousand lesions, this dataset, named DeepLesion, has over 32,000 annotated lesions identified on CT images. The images, which have been thorou
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