k0kubun.hatenablog.com 非常に丁寧に書かれていると思うのですが、少し反論したい部分があるので、記載したいと思います。 GraphQLのキャッシュ効率について クエリをパースしないとキャッシュの可否を判定できないため、HTTPキャッシュが難しい こちらに関して、２つの観点から反論してみたいと思います。 まずに、GraphQL は GET リクエストでも送ることができます。Serving over HTTP | GraphQL によると、http://myapi/graphql?query={me{name}} のような URL の GET リクエストができます。(※そもそも、これ自体は GraphQL の絶対的な制約ではなく、 GraphQL を一般的に HTTP で提供するときのプラクティス、という位置づけです) そして、GraphQL は 1 回のリクエストで送らな

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まず最初に、word2vec の仕様 を ① Mikolov 氏ほか共著論文 と　② O'Reilly本 から適宜 転載しつつ確認 Mikolov 氏 他　word2vec 論文 を読み解くと、、、以下の知見が掲載されている Mikolov ほか共著 （ 論文 ）"Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space" ① コーパスの単語数が多けれは多いほど、モデルの次元数が大きければ大きいほど、意味演算の正確性の精度は高まる。（モデルの次元数が大きい場合は、コーパスサイズも相応にないと精度は落ちる） ② 文法的 （ Syntactic ）には、 NNLM が、意味的 （ Semantic ） には Skip-gram が精度が高い ③ コーパスのサイズが2倍になれば、モデルの次元数も2倍にするべきである （ 以下、Miko

今回は、Deep Learningの画像応用において代表的なモデルであるVGG16をKerasから使ってみた。この学習済みのVGG16モデルは画像に関するいろいろな面白い実験をする際の基礎になるためKerasで取り扱う方法をちゃんと理解しておきたい。 ソースコード: test_vgg16 VGG16の概要 VGG16*1は2014年のILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）で提案された畳み込み13層とフル結合3層の計16層から成る畳み込みニューラルネットワーク。層の数が多いだけで一般的な畳み込みニューラルネットと大きな違いはなく、同時期に提案されたGoogLeNetに比べるとシンプルでわかりやすい。ImageNetと呼ばれる大規模な画像データセットを使って訓練したモデルが公開されている。 VGG16の出力層は1000

by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと ロシアのシベリア鉄道を東京まで延ばす計画が進んでいるという 東京まで延ばすには、大陸と北海道を繋ぐ橋かトンネルが必要 ロシアの第一副首相は「日本政府に本気で提案しているところだ」と語った 提供社の都合により、削除されました。 概要のみ掲載しております。 関連ニュース ランキング 総合 国内 政治 海外 経済 IT スポーツ 芸能 女子

MacBook ProのUSB Type-C搭載モデルへ移行するための買い物メモ。USB Type-Cはあまりに難しい。 7/8 追記 USB PDのケーブル最大長を間違えていたので修正(2.0m -> 4.0m)。ついでにモバイルバッテリのことを追記。 充電 USB PDという規格に対応しているので、色々なサードパーティー製が選べるはずが…という状況。 充電器 いまのところサードパーティー製のUSB PD規格にちゃんと対応した充電器はほとんど流通しておらず、ほぼAnker一択の模様。ただし、30Ｗモデルなので、充電スピードはMacBook Pro付属のものより遅くなる。純正よりは軽いし、価格も安価なので外出先で使う分には良いかも。 Anker PowerPort Speed 1 PD30 (Power Delivery対応 30W USB-C急速充電器) 出版社/メーカー: Ankerメ

New! Zyte Data is now AI-powered: Unlock Web Data Instantly with Zero Setup Costs

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DMMのビッグデータ基盤の裏側を大公開！CDHクラスタ移行・Presto導入・Digdag導入により得られた効果とは？

今年GitHubがGraphQL APIを正式公開したあたりから、GraphQLが去年とかに比べちょっと流行り始めたように感じる。idobataがGraphQL APIを公開したり、Kibelaも公開APIをGraphQLで作ることを宣言している。 利用者側からすると使えるインターフェースの中から必要なものを調べて使うだけなのであまり考えることはないのだが、自分がAPIを提供する立場になると話は変わってくる。REST APIとGraphQL APIはどちらかがもう一方のスーパーセットという風にはなっておらず、どちらかを選択すると何かを捨てることになるので、要件に応じてどちらを選ぶのが総合的に幸せなのか考える必要がある。 以前趣味でGitHub連携のあるサービスを作っており、それを最近GraphQL API v4を使うように移行し、そこでついでにそのサービスのGraphQL APIを書いてみ

月末金曜日の早期退社を促すことで消費を活性化する「プレミアムフライデー」を土曜日に移動させる検討に入っていることが、１２日までにわかった。名称は「プレミアムフライデー」のまま変更しない。月末金曜日は決算など繁忙期と重なることが多く、参加できないとの指摘が多かった。 プレミアムフライデーは経済産業省と経済界が連携し、月末金曜日の午後３時退社を促すことで、飲食や旅行など個人消費の活性化と働き方改革を同時に達成する「一石二鳥」の取り組み。しかし実施当初から、経営者の間で「決算などと重なるため参加が難しい」との声もあがっていた。 プレミアムフライデーを推進する働き方改革検討会が８月、経営者を対象に「何曜日なら午後３時退社を認めるか」とアンケートを行ったところ、「土曜日」（８５％）が多数を占めた。 調査結果を受け、検討会では実施日を１日後ろ倒しにした月末土曜日を出社日とし、午後３時の帰宅を促すよう取

コンニチハ、千葉です。 はじめに API Gatewayを利用すると、RESTful APIを作成、配布、保守、監視、保護できるようになります。 ユーザーがAPI Gatewayへリクエストを送信すると、バックエンド、例えばEC2やLambda、KinesisなどへリクエストのPOSTやクエリパラメータなどの情報をプロキシすることができます。 マッピングテンプレートを利用すると、バックエンドへプロキシする情報をカスタマイズすることができます。必要な情報のみ転送することで、バックエンド側の処理をシンプルにすることができます。 例えば、API Gateway > KinesisFirehose > S3 の構成でリクエストデータを保存する場合、必要な情報のみを保存することができます。 やってみた マッピングテンプレートの設定方法 まずはマッピングテンプレートの設定方法です。統合リクエストより設