ShureのiOSデバイス用マイク、MOTIV MV88をご存知でしょうか?発売自体は2015年9月なので、決して新製品というわけではないのですが、コンパクトで高音質で、かつとっても便利なことから、実は私自身毎日カバンに入れて持ち歩いてるんです。そう、iPhoneでビデオ撮影する際にこれを使っており、実際DTMステーションの記事内に登場するビデオの多くはMV88を使っているんですよ。 MV88はMSマイクというやや特殊な構造のマイクであることから、非常に自由度高くレコーディングできるのが気に入っていたのですが、その特殊性ゆえに使いにくい点があったのも事実でした。しかし、先日「ShurePlus MOTIV Video」という動画撮影アプリが新たに登場したことで、非常に便利に、そして快適に使えるようになったのです。改めてMV88とはどんなもので、MSマイクにどんなメリットがあるのか、そして今
We are proud to announce the beta release series of JupyterLab, the next-generation web-based interface for Project Jupyter. tl;dr: JupyterLab is ready for daily use (installation, documentation, try it with Binder) JupyterLab is an interactive development environment for working with notebooks, code, and data.The Evolution of the Jupyter NotebookProject Jupyter exists to develop open-source softw
【16-E-4】残業ゼロで開発スピードが10倍に!もう元の開発体制には戻れないデンソー流のアジャイル開発
PyConJP2017の資料 Python Spark PySpark PyConJP 2017 Apache Spark
flowtypeを使ってみて個人的にはまったところ。 v0.65.0時点での話です。仕様なのかバグなのかわからない話も含みます。 enumの罠 flowのenum(正しくはUnion Type)は条件分岐などで、含まれないはずの値と比較しているとエラーを出してくれる。 /* @flow */ type A = "hoge" | "huga" const a: A = "hoge" if(a === "humu") { console.log("hoge") } // 7: if(a === "humu") { // ^ string literal `humu`. This type is incompatible with // 5: const a: A = "hoge" // ^ string enum ただし、これはObjectのプロパティに対して働かない。 /* @flow */
良いスライドなのに肝心のミリオンPからしたらちんぷんかんぷんな内容だったので未来ちゃに説明するつもりで噛み砕いていこうと思います。そこそこ長くなってしまった。 件のスライド ミリシタを支える GAE/Go from Google Cloud Platform - Japan www.slideshare.net 既に目を通したPも多いかと思いますが、4ページ目で一般人バイバイです。テクニカルタームの嵐です。 ミリシタの話をするのならせめてフリガナを振ってくれよな!カタカナにも! GAEってなんだろ〜(●・▽・●) Googleとあるように、天下のGoogle様が提供する「アプリケーションを運営するためのプラットフォーム」です。 本来何らかのサービスを運営するためには、アプリ本体を置くサーバーやそれを配信するためのインフラ環境、大量アクセスへの対応、セキュリティ対策、データ解析、そしてアプリ
はじめに この記事は Elixir Advent Calendar 2016 - Qiita の 15 日目の記事です。 また、以下の記事の Elixir 版となっておりますので、こちらもご覧ください。 ドメイン駆動設計と関数プログラミングをScalaで - Qiita (一部上の記事と内容が重複する部分もありますが、この記事のみでも伝えたいことが伝えられるようにと思い、コピペして記載しています) この記事では、ドメイン駆動設計がどのように関数プログラミングと結びつくのか、非常にざっくりではありますが、Elixir で表現してみたいと思います (ちなみに、私の Elixir 歴は3ヶ月ほどですので、サンプルコードに間違いや改善点がありましたら、コメントいただけるとありがたいです)。 @type, @spec 等のディレクティブは省略していますが、Dialyzer を使った方がより堅牢なプロ
はじめまして。2018年1月に入社した奥田(@yag_ays)です。 先日、scikit-learn-contribの1つであるCategory Encodersの最適化を実装したPull Requestがマージされたので、そこに至るまでのプロファイルや最適化の過程を紹介したいと思います。 普段、私の仕事は機械学習やデータ分析がメインで、あまりPythonの処理レベルで早いコードを書いたりすることはありません。もちろん最適化なんてことについては、あまり経験を持っていない素人なのですが、この記事が皆さんのプロジェクトを最適化する際の参考になれば幸いです。 tl;dr scikit-learn-contribの中のcategory_encodersの実行速度を最適化した Pythonのプロファイリングにはline_profiler、デバッグにはpdbが便利 Pandasのカラムをfor文で書き
はじめに 自動微分に関すること 全バッチのLossを計算 Validation時に計算グラフを保持しない VariableのRank変更 viewメソッドが使えないケース(メモリの同一ブロックに格納されていない) ドロップアウト関数とドロップアウトクラス 使い分け?? 順伝播毎に異なるドロップアウト率を採用する ドロップアウトを用いたベイズ学習とベイズ予測分布の近似 自分で層を定義する 全結合層を作る 最後に はじめに 最近、TensorFlowのEagerが登場したため、Debugの難しさという欠点が緩和される見込みがあります。そこで私自身はPyTorchからTensorFlowに移行しようかなと思っているところです。 s0sem0y.hatenablog.com その前にPyTorchでところどころ実装時に躓いたりした部分をまとめておきたいと思います。PyTorchに自分自身が戻ってき
プラスに帯電し、電界によってほぼ静止している1つのストロンチウム原子を撮影した写真。よく見ると、黒い部分の中心にうっすらと青い光が見える。(PHOTOGRAPH BY DAVID NADLINGER, UNIVERSITY OF OXFORD) すばらしい写真というものは、ときにデジタル一眼レフカメラと小さな原子、そして好奇心旺盛な博士論文の提出候補者という組み合わせで撮影されるものだ。(参考記事:「単一原子の影の撮影に初めて成功」) 英オックスフォード大学で、量子コンピューターに使う原子を閉じこめる研究をしていたデビッド・ナドリンガー氏は2017年8月7日、一般的なデジタル一眼レフカメラを使ってこの写真を撮影した。黒い背景の前で青紫色のライトに照らされているのは、プラスに帯電したストロンチウム原子だ。両側には2つの金属電極があり、間にできる電界によって、原子はほぼ静止している。この装置は
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