Microsoft Researchは現地時間10日、データ可視化Webアプリケーション「SandDance」をOSS化し、新たにJavaScriptやReactで動作する形でGitHubに公開したことを公式ブログで発表した。 公式ブログより 「SandDance」は、Microsoft ResearchのSteven Drucker(スティーブン・ドラッカー)氏とRoland Fernandez(ローランド・ヘルナンデス)氏が開発を率いるWebベースで動作するBIツールで、2011年の発表以来、機能向上を重ねている。公式Webには数千から数万の単位を持ついくつかのサンプルデータソース(BabyNames、CofeeSales、Colleges、DemoVote、Sales、Titanic)が設置されており、グリッド、コラム、分布(Scatter)、密度(Density)などのアイコンをク
※この投稿は米国時間 2019 年 4 月 9 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 エンタープライズ IT はたとえ最良のケースでも、柔軟性が低く、複雑で、コストがかさむことがあります。これは残念ながら事実です。大規模なオンプレミス投資を行っているお客様とお話しすると、「クラウドのスケーラビリティや革新的なサービス、運用拠点の地理的な分散といったメリットを利用したいが、不適切なプロバイダーによる囲い込みが心配」という声を聞きします。「 “Write once, run anywhere”（一度書けば、どこでも動く）は、なぜいまだに実現できないのか」という不満をお客様は抱えているのです。 こうしたお客様のニーズを踏まえ、私たちは本日、Anthos を発表しました。Anthos は、アプリケーションをどこでも、簡単、柔軟、安全に実行できる Google Cl
みなさんは、好きな複素数ってありますか？（ただし実数は除く） 「好きな整数」を持ってる人なら少なくないと思います。それこそラッキー7の7とか。自分の誕生日とか。691とか。 「好きな実数」まで広げても、eとかπとかとか、いろいろあるでしょう。 でも、「複素数」となると？ 「私の好きな複素数は○○です」って言ってる人、ほとんど聞いたことないです。あったとしても、2乗して-1の「」そのものとか、3乗すると1になる「ω（）」とかぐらいのものでしょう。 これって不思議だと思うんですよね。整数だったら2でも3でも163でも、それぞれに面白い性質が山ほどあることを思うと、例えば「」や「」などという個別の複素数にもそれぞれに面白い性質はいくらでもある、と考えるのは当然でしょう。でも、個別の整数について面白い性質を知っているほどには、個別の複素数の持つ面白い性質をわれわれは知らない。不思議です。 そういう
まず11位の「クラウドプラクティショナー」ですが、2018年に新設されたAWSのエントリーレベルの認定です。AWSの基本的な概念や、AWSのベーシックなサービスの特長、請求・アカウントマネジメント・料金モデルなどに関する理解が問われます。エンジニアだけでなくマネージャーや営業など様々なポジションを対象とした認定であるため、問われる知識の範囲は意外に広いです。ただ、知っていれば解ける問題が多いため、この順位にしています。 10位の「Alexaスキルビルダー - 専門知識」は、文字通りAlexaのスキル開発に関する知識が問われます。専門知識と銘打たれていますが、内容自体はそこまで難しくなく、Alexaスキル開発に関して知っていれば解ける問題が多かった印象です。これまでにAlexaスキルを開発したことがあり、クラウドプラクティショナーレベル以上のAWS知識があれば、問題なく合格できると思います。
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
Productive Develop full stack web applications entirely in F#. Benefit from the power that F# and functional programming brings both on the server with .NET Core but also in the browser. Share types and functions seamlessly - no more manual mapping between browser and server languages!
Keras: Pythonの深層学習ライブラリ Kerasとは Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはCNTK，Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． アイデアから結果に到達するまでのリードタイムをできるだけ小さくすることが，良い研究をするための鍵になります． 次のような場合で深層学習ライブラリが必要なら，Kerasを使用してください: 容易に素早くプロトタイプの作成が可能（ユーザーフレンドリー，モジュール性，および拡張性による） CNNとRNNの両方，およびこれらの2つの組み合わせをサポート CPUとGPU上でシームレスな動作 Keras.ioのドキュメントを読んでください． KerasはPython 2.7-3.6に対応しています． ガイドライン ユーザー
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G
Note This documentation is intended for software developers who want to use Windows Installer to build installer packages for applications. If you're looking for a Redistributable for Windows Installer 4.5 and earlier, see Windows Installer Redistributables. There's no Redistributable for Windows Installer 5.0. This version is included with the operating system in Windows 7, Windows Server 2008 R2
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