高級腕時計といえばロレックスやオメガ、タグホイヤーをイメージされる方が多いと思います。知名度が高く身に着けることでステータスが得られるため、誰もが憧れる腕時計ブランドです。 しかし、一流のセレブにとってはオメガやロレックスを超越する高級腕時計ブランドが存在します。 それは「世界三大腕時計ブランド」と言われる3つの超高級腕時計ブランド、パテックフィリップ、オーデマピゲ、ヴァシュロンコンスタンタンです。 時計にあまりお詳しくない方にとっては、聞いたことがない名前かもしれません。しかしながら、いずれもスイスの名門であり、歴史が深く、世界的にステータスが認められているブランドです。 値段は破格ですが、誰しも一度は手にしたいと憧れる、超一流の腕時計だといえます。 本稿では、この世界三大腕時計ブランドの魅力や特徴、お勧めモデルをご紹介していきます。 世界三大腕時計。その選定理由とは？ 世界三大腕時計に

ニューラルネットワークとディープ ラーニング 誤差逆伝播法 多層パーセプトロン 単純パーセプトロン 勾配消失問題 信用割当問題 ディープラーニングのアプローチ 制限付きボルツマンマシン 事前学習 オートエンコーダ 積層オートエンコーダ ファインチューニング 深層信念ネットワーク ディープラーニングを実現するには TPU CPU と GPU GPGPU ディープラーニングのデータ量 活性化関数 Leaky ReLU関数 ReLU関数 tanh 関数 学習の最適化 学習率 交差エントロピー 誤差関数 局所最適解 イテレーション 鞍点 大域最適解 エポック モーメンタム プラトー RMSprop AdaGrad AdaDelta AdaBound ADAM AMSBound ハイパーパラメータ ランダムサーチ 確率的勾配降下法 グリッドサーチ バッチ学習 最急降下法 データリーケージ ミニバッチ

普段はあまり目にしない、 小さなパーツかもしれない。 でも、この半導体こそが、 現代の暮らしや最先端技術を支えている “縁の下の力持ち”。 IoTや5G、AIや自動運転など、 様々な分野でイノベーションが進む中、 半導体に求められる技術や活躍できる フィールドは、ますます広がっています これからまだまだ進化しつづける世界。半導体にできることも無限大です。

Deep Learningや最新の人工知能技術について学びませんか？ Deep Learning技術の登場により、人工知能技術が飛躍的に向上し、ありとあらゆる産業と社会のあり方に大きな影響を与えています。これからの社会では、どんな産業でどんな業種に携わるとしても、人工知能技術の影響を受けることになるでしょう。Deep Learning JPでは、そのような人工知能技術が重要な役割を果たす社会の到来に備え、以下の活動を行っています。 Lectures 2015/10 2016/01 2016/04 2016/10 2017/01 2017/04 2017/10 2018/01 2018/04 2018/07 2018/10 2019/03 2019/04 2019/10 2020/04

つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。

68サービス・アプリのクラウドやフレームワーク・言語など聞いてみた！ アーキテクチャ大調査2022 エンジニアHub恒例のアーキテクチャ大調査。2022年版では、エンジニアHubに掲載中の求人情報を元に整理しました。68のアプリ・サービスの情報をまとめています。 ソフトウェア開発には日進月歩で新しいテクノロジーが続々と登場し、開発からデプロイ・運用までさまざまな環境でトレンドが次々と移り変わっていきます。そこには、技術選択した開発者の設計思想も見えてきます。 エンジニアHubでは、2017年と2019年、2020年にさまざまなIT企業にアンケートを実施し、各社のサービスやアプリを開発しているプログラミング言語やアーキテクチャ、またインフラを構成するミドルウェアやデータベースをまとめて掲載してきました。 今回の2022年版では好評だった2020年版と同様に、開発環境についてWebのフロントエ

53サービス・アプリのクラウドやフレームワーク・言語など聞いてみた！ アーキテクチャ大調査2020 エンジニアHub恒例のアーキテクチャ大調査。2020年版では、フロントエンドとサーバサイドの開発環境や、クラウドサービスの利用を分けてアンケートを実施。53のアプリ・サービスから回答がありました。 ソフトウェア開発には日進月歩で新しいテクノロジーが続々と登場し、開発からデプロイ・運用までさまざまな環境でトレンドが次々と移り変わっていきます。そこには、技術選択した開発者の設計思想も見えてきます。 エンジニアHubでは、2017年と2019年にさまざまなIT企業にアンケートを実施し、各社のサービスやアプリを開発しているプログラミング言語やアーキテクチャ、またインフラを構成するミドルウェアやデータベースをまとめて掲載しました。 今回の2020年版ではテクノロジーの進化にあわせ、開発環境についてWe

はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part3 現代の暗号 共通鍵暗号方式と鍵配送問題 鍵配送問題とは？ 共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の違いとメリット・デメリット RSA暗号 RSAで使われる鍵 処理手順 暗号化の手順 復号の手順 RSA暗号の数学的背景 一次不定式が自然数解を持つ理由 eとLの関係性 そもそもなぜこの式で元の平文に戻るのか？の数学的根拠 証明パート１ フェルマーの小定理 中国剰余定理 RSA暗号をPythonで 楕円曲線暗号 楕円曲線とは？ 楕円曲線の式 楕円曲線における足し算の定義 楕円曲線における引き算の定義 無限遠点 楕円曲線における分配法則と交換法則 楕円曲線の加法を式で表現 点Pと点Qが異なる場合 点Pと点P 同じ点を足し合わせる場合 有限体 有限体とは？ 有限体上の楕円曲線 楕円曲線暗号における鍵 ECDH鍵共有 数式ベースでの手順説明

はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part1 古典暗号 2つの暗号方式 スキュタレー暗号 アルゴリズムと鍵 シーザー暗号 原理 頻度分析 アルベルティ暗号 ヴィジュネル暗号 如何にしてヴィジュネル暗号は破られたか Part2 近代暗号 エニグマ エニグマの登場 エニグマの基本構造 如何にしてエニグマは突破されたか 前提条件 必ず異なる文字に変換される性質を利用 ループを利用 まとめ 参考文献 採用情報 はじめに このブログに書かれていること 前半 古代暗号から始まる暗号の歴史 エニグマの構造と解読法について 後半（後半ブログは こちら） RSA暗号の基本 楕円曲線暗号の基本 自己紹介 こんにちは！株式会社ABEJAの @Takayoshi_ma です。今回のテックブログですが、ネタに5時間程度悩んだ挙句、暗号を取り上げることにしました！暗号化手法の解説にとどまらず、そ

はじめに GitOpsという言葉が生まれたのが自分の知る限り2017年頃なのですが、世の中にあるCI/CDの仕組みはまだほとんどがCIOpsもしくは手動のオペレーションによって成り立っていると思っていて、かつては自分もそうだったのですが「Gitで管理されていればGitOpsなんでしょ？」という勘違いを払拭したくてこのエントリーを書いています。 GitOpsとCIOpsは全然違う まず前提としてGitOpsの明確な定義を知らないという場合、あなたの思う「Gitを契機とした自動デプロイの仕組み」は基本的にはCIOpsです。GitOpsとCIOpsは思ったよりも大きな違いがあって、そもそもGitOpsの必要性が分かっていない場合、自動化によって成立しているデプロイはCIOpsが基本です。 CIOpsとGitOpsの一番の違いは、Push型かPull型かである CIOpsの場合、例えばGitHub

こんにちは。開発本部 オンボーディングチームの酒井（@sakay_y）です。社内のオンボーディングコンテンツを、どんどん社外へ公開することを夢見ています。 2021年もエンジニア新人研修を行いましたので、軽い紹介と、講義資料および一部講義動画（New!）を公開いたします。 2021年のエンジニア研修について 講義資料公開 Webアプリケーション基礎 HTTP/DNS ソフトウェアライセンス ソフトウェアテスト テスト自動化 アクセシビリティ Docker Chrome Developer Toolsの使い方 サイボウズのアジャイル・クオリティ デザインの役割と関わりかた データベース CI/CD セキュリティ モブに早く慣れたい人のためのガイド ITコミュニティ文化と情報発信に共通する成長と貢献の要素 正規表現 Kubernetesを使った開発入門 モニタリング入門 gRPC入門 日本語話

認証と認可についての知識が必要になったので、基礎的なことを学んでいます。 一切何も知らない状態から手当たり次第に細かく調べるのは大変だったので、超サマリを整理してみようと思います。 この本は「個々の要素に詳しくなる必要はないんだけど、概要くらいはさっと把握しておきたい」とか「手当たり次第に詳細調査をする前に、一瞥してこれから踏み込もうとしている領域の超俯瞰マップを作る」という感じで使うことを想定しています。 同じ様な方の役に立ったら、とても嬉しいです。 この本は筆者の理解に連動して追記修正される可能性があります。

2021.02.16 「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる？ 仕組みとその限界を聞いてきた WebサイトにIDとパスワードを入力するとき、ときどき「私はロボットではありません」にチェックを求められることがあります。 僕はロボットではないので、当然チェックを入れて認証を進めるわけですが……。でもちょっと待ってください。なぜクリックひとつで、人間かロボットかを判断できるんでしょう。 これはきっと、人間ではないなんらかの不正アクセスを防ぐ仕組みのはず。でもチェックを入れるくらい、プログラムを作ってなんやかんやすれば、シュッとできるのでは？ 「私はロボットではありません」は、どんな仕組みで人間とロボットを判別しているのか。もっといい方法はないのか。これまでの歴史的経緯も含め、情報セキュリティ大学院大学の大久保隆夫教授に聞きました。 気づかないうちに「人間かロボットか」

はじめに 今朝に書いたブログが思ったより反響が大きくて、「Dockerが死んだ」という勘違いをされている方も多かったので追加でエントリーを書きました。 blog.inductor.me 決してそんなことはないので、対応が必要なケースを見ていこうと思います。 はじめに 対応が必要ではないケース Kubernetesを使わない人たち 本番はKubernetesでも、開発にDocker Composeを使っているデベロッパーの開発環境 対応が必要なケース 開発環境でも手元でKubernetesを利用する人たち NVIDIA DockerをKubernetesで使っている人たち Kubernetesワークロードの中で「Docker in Docker」や「Docker APIに依存した処理」を動かしている場合 Dockerの機能を使ってこれまでやっていたことについて 対応が必要ではないケース Ku

追記: Kubernetes側での公式のアナウンスが2本出ているのでこちらも合わせてご覧ください。 kubernetes.io kubernetes.io Kubernetesコミュニティを眺めていたら、やたらめったら色んな人達が1.20 RCのリリースノート引っ張り出して「Dockerが非推奨になるからちゃんと対策を検討してね！！！」とアナウンスをしていて、挙げ句SIG Contributexではその対策に追われてバタバタしている自体を観測しました。 CNCF Ambassador Slackでもだいぶ燃え上がっていて、見かねて dev.to に記事を投稿したのでそれをかんたんに日本語にまとめてみようと思います。英語のほうはこちらをご覧ください。 dev.to 追記2. 影響範囲を知りたい場合はまずこちらをお読みください blog.inductor.me 追記2. 影響範囲を知りたい場合

低レイテンシと安定性を生むアーキテクチャ - SSPの現場に学ぶ、高可用性のつくり方 低レイテンシとは、広告配信の世界でユーザービリティ / 収益に直結する要素であることから、重要視されています。では、SSPの現場で実際に用いられるシステムはどのような構成になっているのでしょうか。fluct社の鈴木健太さんに、低レイテンシ、そして安定して稼働するシステムの基本を聞きました。 200msを目安にレスポンスを返す、低レスポンス設計 オンプレミスとAWSを組み合わせてコストとスケールのバランスを保つ データのコピーをサーバーに入れ、独立化する 悪くなったところを捨てるのが、低レイテンシ・システム安定化の秘訣 ログの集計はBigQueryで簡単に 悪くなったところは捨てて、全体を安定に動かす レイテンシ（latency）とは、リクエストに対して応答を返すまでの時間のことです。レイテンシをできるだけ