最近、ソフトバンクが吉幾三の俺ら東京さ行くだの替え歌をCMで流している。 ハァギガがねぇ ギガがねぇ 動画もマンガも映らねぇ ギガがねぇ ギガがねぇ 読み込みマークが ぐーるぐる Wi-Fiを 探したら 2時間かかって 脚は棒 見たかった あの動画 頭の3秒 見れました こんな歌詞だ。 私が疑問に思ったのは、みんなそこまでして動画とかマンガを見たいのか。 ネタ、誇張してるだけ、という見方もできるものの、大々的にCMを打つということはこのフレーズで訴求できる層が実際いるんだろうけど。
最近、ソフトバンクが吉幾三の俺ら東京さ行くだの替え歌をCMで流している。 ハァギガがねぇ ギガがねぇ 動画もマンガも映らねぇ ギガがねぇ ギガがねぇ 読み込みマークが ぐーるぐる Wi-Fiを 探したら 2時間かかって 脚は棒 見たかった あの動画 頭の3秒 見れました こんな歌詞だ。 私が疑問に思ったのは、みんなそこまでして動画とかマンガを見たいのか。 ネタ、誇張してるだけ、という見方もできるものの、大々的にCMを打つということはこのフレーズで訴求できる層が実際いるんだろうけど。
2019.05.15 キーワードで振り返るRubyKaigi 2019@博多（#2）Rails、JIT、コントリビューション こんにちは、hachi8833です。GWと年号変わりを経て記憶が薄まらないうちに、引き続きRubyKaigi 2019@博多をキーワードで振り返ります。BPS社内勉強会でのRubyKaigi 2019報告会でBPS社内の他の参加者から得た情報も取り入れました。 rubykaigi.orgより なお、RubyKaigi 2019（と2018）のツイートタイムラインを追える便利なリンク集（@fuji_syan作）を見つけました❤️。 サイト: Replay for RubyKaigi 2019年度も、見たいセッションが横に並ぶことが多く、泣く泣くエイヤで決めたことも何度かありました😢。Martin先生も同じように残念そうにしていました。 当初は公式サイトへのリンクに留
Organizations today are on a multi-cloud journey, and VMware is committed to investing in solutions that address the core needs of our customers. In that spirit, VMware is announcing its intent to acquire Bitnami, a leader in application packaging solutions providing the largest catalog of click-to-deploy applications and development stacks for major cloud and Kubernetes environments. (Read Bitnam
LINEは5月16日、モバイル決済サービス「LINE Pay」で、300億円相当の“山分け”キャンペーンを行うと発表した。ユーザーはLINE Payの送金機能を活用し、自己負担なしで「友だち」同士で1000円相当の電子マネーを送り合える。 実施期間は5月20～29日。ユーザーへ付与した総額が300億円に達した時点で終了する。送れる人数に制限はないが、受け取れる額は1人当たり最大1000円まで。 「LINE」アプリ上のバナーをタップすると、キャンペーンサイトに遷移。サイト内の「無料で1000円相当を送る」ボタンを押し、LINEの「友だち」リストから送りたい人を選ぶことで送金できる。プレゼントする1000円相当はLINEから付与されるので、送る側のLINE Pay残高は減少しない。 送る側が上記の手続きを終えると、受け取る側のLINEにメッセージが届き、1000円相当がLINE Pay残高に追
GitLab’s journey from Azure to GCP GitLab Staff Engineer Andrew Newdigate shares how we completed our migration to Google Cloud Platform, and how we overcame challenges along the way. Last June, we had to face the facts: Our SaaS infrastructure for GitLab.com was not ready for mission-critical workloads, error rates were just too high, and availability was too low. To address these challenges, we
目次 第一章 総則（第一条－第七条） 第二章 学校教育情報化推進計画等（第八条・第九条） 第三章 学校教育の情報化の推進に関する施策（第十条－第二十一条） 第四章 学校教育情報化推進会議（第二十二条） 附則 第一章 総則 （目的） 第一条 この法律は、高度情報通信ネットワーク社会の発展に伴い、学校における情報通信技術の活用により学校教育が直面する課題の解決及び学校教育の一層の充実を図ることが重要となっていることに鑑み、全ての児童生徒がその状況に応じて効果的に教育を受けることができる環境の整備を図るため、学校教育の情報化の推進に関し、基本理念を定め、国、地方公共団体等の責務を明らかにし、及び学校教育の情報化の推進に関する計画の策定その他の必要な事項を定めることにより、学校教育の情報化の推進に関する施策を総合的かつ計画的に推進し、もって次代の社会を担う児童生徒の育成に資することを目的とする。
4月23～24日、東京でSciPy Japan 2019が開催されました。SciPyはNumPy、matplotlib、Jupyterなど科学計算系のPythonパッケージの開発者やユーザー向けコミュニティで、本場アメリカでは、2002年から毎年カンファレンスが開催されています。今回は日本で初めてSciPyのカンファレンスが開催されましたが、5か国から90名が参加する盛況ぶりでした。現在、多くの注目を集めているTensorFlowやChainerなどのディープラーニング用のPythonパッケージのほか、Jupyter NotebookやApache Arrow、Daskなどの技術トピックにふれる発表もあり、濃厚な2日間となったカンファレンスの内容をレポートします。 1日目：初心者向けチュートリアル 「Hands-on TensorFlow 2.0」 1日目のチュートリアルは、TensorF
広島、5点差ひっくり返し逆転サヨナラ勝ち 延長10回鈴木のサヨナラ弾で2位浮上 広島東洋カープ 2019.05.15 2019.05.16 Twitter Facebook LINEにおくる Bookmark 広島が一時あった5点差をひっくり返して逆転サヨナラ勝ちを飾った。15日、本拠地でのヤクルト戦。4点ビハインドで迎えた9回に怒涛の4点を奪って、試合を振り出しに戻すと、延長10回に鈴木がサヨナラ2ランを放った。 土壇場にドラマが待っていた。4点差で迎えた9回、菊池の右前安打、バティスタの三塁失策で1死一、二塁とすると、鈴木が中前適時打を放ってまず1点。満塁となり磯村が2点適時打を放って1点差。田中広が四球を選んで再び満塁とすると、代打・小窪が押し出し四球を選んで同点に追いついた。 延長にもつれ込むと、鈴木がこの日2本目の本塁打となるサヨナラ13号2ランを放って激戦に終止符を打った。広島
Worse Is Better（悪いほうが良い） Richard P. Gabriel (Original article: Worse Is Better. Japanese translation by Hisashi Morita.) "worse is better"として知られる考え方では、ソフトウェアを作る際には（おそらく他の分野でも同様に）最小限のものをまず作り、そして必要に応じて育てるほうがよいとされる。Christopher Alexander*なら"piecemeal growth"（一口分ずつの成長）と呼んだかもしれない。その考えがどのように進化したかを話そう。 1984から1994まで、私は"Lucid, Inc."というLispを生業とする会社を所有していた。1989の時点で、Lispビジネスが好調ではないことは明らかだった。ひとつにはAIを生業とする会社が泥沼に
デザインの「悪い方がよい」原則 The Rise of "Worse is Better" rpg@lucid.com 日本語訳: daiti-m@is.aist-nara.ac.jp 私や Common Lisp と CLOS のデザイナーのほとんどは、MIT/Stanford 方式の設計に親しんでいる。 この方式の核心は、「正しい」やり方をせよ、という ことにつきる。デザイナーにとっては、以下の点をすべて正しく満たすことが 重要である。 簡潔性 デザインは実装と使用法の両面において単純でなければならない。 このとき、使用法が単純な方が、実装が単純なことより重要である。 正当性 デザインはすべての点において正しいものでなければならない。 誤りは許されない。 一貫性 デザインは一貫性を欠いたものであってはならない。一貫性を保つ ためには完全性は少しだけ犠牲にしてもよい。一貫性は 正当性と同
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
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