会社近くの神田飲み歩きシリーズ始めました。
神田といえばカレー。カレーといえば神田ですが「ビジネスマンの街」の顔も色濃く、駅周辺には飲み屋から怪しい店までひしめき合っています。
※周辺には客引きもたくさんいるので注意が必要なほど
今回は、安いのに唐揚げの聖地として有名な「中津からあげ - Wikipedia」が食べ放題のお店。
こちら 「大分からあげと鉄板焼き 勝男」 さんにいってきました。
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神田といえばカレー。カレーといえば神田ですが「ビジネスマンの街」の顔も色濃く、駅周辺には飲み屋から怪しい店までひしめき合っています。
※周辺には客引きもたくさんいるので注意が必要なほど
今回は、安いのに唐揚げの聖地として有名な「中津からあげ - Wikipedia」が食べ放題のお店。
こちら 「大分からあげと鉄板焼き 勝男」 さんにいってきました。
続きを読むこんにちは、ササクラです。今回は趣味のお話です。
週末に紀州釣りに行ってきました。(ダンゴ餌でクロダイを狙う釣り)
この時期は、型は小さめですが、数が狙えるので人気のある魚だと思います。
朝から夕方前くらいまで釣りをしましたが、午前中は風が強くて寒いし、エサも取られないし、修行に近い感じでした。。
以前は、釣り中のタバコは必需品でしたが、止めてから3年くらいかな、全然気にならなくなりました。むしろ、隣から漂ってくる煙はやめて欲しい。。
かつては、広い海を見ながら至福の時だったので気持ちはわかるけど。。
さて、13時過ぎた頃くらいからポツポツと餌が取られるようになってきました。
風が強くウキへの当たりがわかりづらいので、ウキ下を調整したり、寝ウキにしたり色々試します。
14時前、ウキが沈んだので合わせると乗りました!25cmくらいの通常サイズ。
魚が寄ると連チャンしやすいのが紀州釣りの面白いところ~
それからは、入れ食いでした!
結局、釣果は20cm~33cmの8枚。
まだ、釣れそうでしたが、疲れたので終了にしました。
ダンゴ
・ヌカ 10000cc(精米機の無料のやつ)
・砂 2000cc(近所の砂浜のやつ)
・細引きさなぎ 300cc
・活きさなぎミンチ激荒 半袋
・アミエビ 1kg
・ムギコーン 250cc
・チヌパワー 300cc
サシエはオキアミ
エサ代は、1,500円くらい。
車で往復140kmくらい、ガソリン代は2,000円弱かな?
合計3,500円には収まってると思うので、かなりリーズナブルかと(*´з`)
今回は一人でしたが、子供二人を連れて行くこともあるので、レジャーとしてはお得ですね!
8尾のうち、小ぶりで元気なやつはリリースして、食べきれそうな3尾だけお持ち帰り。おいしく食べるために、現地で締めてから、血抜き、鱗と内臓の下処理をします。
帰宅してから、刺身と塩焼きにしておいしく頂きました!
このたび、弊社はQiita Organizationに参戦しましたのでご報告致します。
Qiita Organizationとは、技術共有サービス「Qiita」の企業向けのサービスです。 企業として登録することで、企業の宣伝(技術アピール)の場として利用できそうです。 あとは、企業に紐づけられたユーザの投稿状況によって、記事ベースですが、企業単位でスキルセットが把握できます。
このようなメリットがあるQiita Organizationですが、登録するには申請が必要になります。 本記事では、Qiita Organizationの申請から登録までの手順を説明していきます。
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どうも、フレボワークスの小野です。 先日、AWS Solution Days 2018というイベントに参加してきました。 本イベントは、MachineLearning & IoTトラックとAnalyticsトラックが用意されていましたが、時間が被っていたので 興味のあったMachine Learning & IoTのほうを聞いてきましたので、簡単に内容についてお話したいと思います。
イベントに参加する前まで、機械学習は全く触ったことがありませんでした。 当初は、統計学の知識が必要というイメージが強かったので、なかなか手が出せませんでした。 まず、基礎的な知識を身に付けようと、本イベントに参加しました。
一般的に機械学習のプロセスは主に以下の手順で行います。
プロダクション環境にデプロイで終わりではなく、継続的な改善が必要です。 データはより多く集まるので、より正確な推論フレームワークを構築することができます。
上記のプロセスを全て独自で行うとなると、相当の労力、コストがかかります。 AWSではこの課題を解決するためのサービスがあります。それが「SageMaker」というサービスです。
機械学習モデルを迅速かつ簡単に構築、トレーニング、デプロイできるフルマネージドサービスです。 これを利用することで、データサイエンティストが機械学習の本質に注力できます。
詳しくは以下のリンクから aws.amazon.com
SageMakerの利用方法には以下の3つあります。
特に組み込みを利用する場合は、統計学の知識が不要ということになります。 多少、アルゴリズムの理解は必要だとは思いますが。
あと、機械学習を行う上で必要な開発環境(jupyter notebook)も管理コンソールから簡単に構築が可能です。
学習の時間を短縮したいなどの要望に対しても、高スペックなGPUのプロセッサーを搭載したP3インスタンスも提供されています。
AWSでは構築済みのモデルを提供しているサービスがあります。
サービス | 概要 |
---|---|
Amazon Rekognition | 深層学習に基づく画像認識・動画認識サービス。静止画だけはなく、動画にも対応 |
Amazon Translate | 深層学習に基づいた高品質な多言語翻訳サービス。2018年7月に日本語が対応し英語間の翻訳が可能に。 |
Amazon Polly | テキストをリアルな音声に変換するサービス |
これらを利用すれば、簡単に学習モデルを独自のアプリケーションに組み込むことができます。
逆に言えば、上記の学習モデル以外の推論を行いたい場合は、SageMakerなどを利用して学習モデルを構築する必要があるということです。
深層学習を行うためのAMIが用意されています。TensorFlowの最適化もされています。
最近のIoTは「自律化」がトレンドになってきています。
つまり、クラウドで学習したMLモデルをエッジデバイスにデプロイすることで、デバイス側で推論し結果を活用することが可能になります。 オフライン状態でもエッジデバイス自身で学習することができます。
これらを実現するために、GreengrassというAWSのサービスをエッジデバイスに導入します。
AWS Greengrass (IoT アプリケーションをシームレスに実行) | AWS
Greengrassを利用することで以下のことが実現できます。
Greengrassの他にもIoTに特化したサービスが提供されています。
サービス名 | 概要 |
---|---|
AWS IoT Core | 安全なデバイス接続とメッセージング |
AWS IoT Device Management | デバイスの導入、管理、ソフトウェアアップデート |
AWS IoT Device Defender | デバイスの監査と保護 |
AWS IoT Analytics | IoTデータ分析とインテリジェンス |
Greengrass | IoTアプリケーションをシームレスに実行 |
Amazon FreeRTOS | マイクロコントローラー向け IoT オペレーティングシステム |
これらのサービスを組み合わせることで、セキュアで堅牢なIoTアプリケーションが実現できます。
本トラックで講師の方が口酸っぱくおっしゃっていたのは、機械学習を使って何かを作るのではなくて、 ビジネス上の課題を把握し、課題解決の手段の1つとして機械学習を利用すべきということでした。
今回のイベントに参加して、機械学習に対するハードルが下がったように感じました。 まずはAmazon SageMakerを利用して機械学習に取り組むことから始めようと思います。
こんにちはクラウドビジネス部マネージャのササクラです。
先日、AWS SOLUTION DAYS 2018 に参加し、
午前は「基調講演」、午後は「Analytics トラック」の講演を聞いてきましたので、印象に残った内容をメモしておきます。
講演内で紹介のあった主なAWSサービスは、以下。
SageMaker(セイジメーカー) → 機械学習のマネージドサービス
Andes(アンデス) → データレイク
Glue(グルー) → データレイク内のデータの所在を管理
Atlas(アトラス) → ストリームデータ処理
QuickSight(クイックサイト) → BIツール
全部、現在利用していない馴染みのないサービスでした。
■AWSサービスで印象的な内容
SageMakerを利用すれば、すぐにでも機械学習にチャレンジできそうなのでタイミングみて利用してみたいですね。
午後の「機械学習・ IoT トラック」では、セッションで取り上げられていたようなので少し聞いてみたかったです。
QuickSightはBIツールで、蓄積データを閲覧できるので
「現在運用しているクラウドサービスのユーザ向けに公開したらどうかな?」
と考えましたが、どちらかというと社内ユーザなど公開範囲を限定すべき性質な気がするので
ちょっと難しいですかね。
APIを使って、グラフなどのUIコンテンツ丸ごと取得できれば、サービス内の一画面に嵌め込めるので使えるかも。。
何気に、講演中に聞けたタメになる話は、
S3 に格納するファイルは全て圧縮すべき
という内容で、確かにサイズが膨大になってくるとインパクトも比例するので大切そうです。
■AWSサービス以外で印象的な内容
Lambda Architectureのスピードレイヤ、バッチレイヤという考え方。
データの用途により、RDSなど利用するAWSサービスや処理方式を分離するというのは、そのうち必要になりそう。
全てを一緒くたに扱うのは無理がありますね。
講演中に今月末の DEVDAY が紹介されていたので、そちらにも参加してみようと思います。
2018年10月1日にAWS Loft Tokyoがオープンしたので、オープニングイベントに参加してきましたので、 そのご報告をしようと思います。
場所は目黒駅から徒歩1分の目黒セントラルスクエアの17Fにあります。
MEGURO CENTRAL SQUARE - 目黒セントラルスクエア
初めて行ったので、迷路のようで迷いました(汗
本日からオープンしたAWS Loft Tokyo はAWSのアカウントを持っていれば、無料で利用できます。 アクセス抜群、17階から眺める景色も最高でした。(東京タワーとスカイツリーが同時に見える!)
あと本日限定でラテアートされたカフェラテが貰えました。
ちなみにアートされた顔は私です。似ている偉人の名前とソックリ度が書かれていました。
さすがに人の手ではなく、ラテアートメーカーみたいなものを使っていました。
受付にてiPadから専用のページを通じて、自分の顔を撮影するかAWS Loft Tokyoのロゴにするか選べます。
iPadから入力されたデータがAWSに送られ、画像認識や機械学習などの機能を利用して作成しているみたいです。
最初はアマゾンウェブサービスジャパン 代表取締役社長 長崎忠雄による挨拶でした。
いつもAWS Summitでのスーツ姿しか拝見していなかったので、私服が新鮮でした。
AWS Loft Tokyoがオープンされましたが、実はの常設地点は日本が3拠点目みたいです。
他にはサンフランシスコ、ニューヨークにあるそうです。
「挑戦をカタチにする場所へ」のスローガンを掲げ、スタートアップやデベロッパーのために立ち上がりました。
AWS Loft Tokyoには以下の3つの目的(利用価値)があります。
コ・ワーキングスペース
コーディングするための環境を提供。他のエンジニアとのネットワーキング
Ask An Expert
AWSのエキスパートが常駐しているので、AWSに関する疑問や質問を解決
テクニカルセッション
最新技術情報などのセミナーを実施
ワクワクする話ありがとうございました。
オープニングイベントということで、テープカットが執り行われました。 さすがはAWS。ただのテープではありませんでした。テープにはイルミネーションライトが仕込まれてました。 まだ、明るい時間帯ですが、普通ではないところが素敵でした。
↓はテープカットの様子です。
以下の3名による対談が行われました。
対談の中で印象に残った内容としては、AWSのサービスはどんどん拡大しており、挑戦をカタチにする機会は増えたが、 それを使いこなせるエンジニアが不足しているということが課題のようです。
私も、業務でAWSを利用していますが、必要なサービスしか使わないので、
他のサービスがどのようなもので、どんなことが実現できるのか正直、把握できていません。
そう状況になったときに、AWS Loft Tokyoでエキスパートの方に質問できる環境があるというのは、大きなメリットだと思います。
あとは、新たなイノベーションを起こすためには常に好奇心を持ち続けることが大事とのことでした。
AWS Loft Tokyoはとても開放的で、カフェもありリラックスした状態でできるので、開発が捗りそうです。 私も普段は会社通勤なので、週一くらいは通いたいですね(希望)
ぜひ、みなさんもAWS Loft Tokyoを利用してみてはいかがでしょう。
まず、AWSアカウントを作ってくださいね。
どうも、最近はNuxtにハマっている小野です。
業務でモバイルアプリを開発することになったので、
NuxtでPWAを使う方法について調べたので共有します。
ついでに画面にグラフ表示ライブラリchart.jsのVue用ラッパーでもあるvue-chartjsも使ってみます。
まず、Nuxtのコミュニティで公開されているテンプレートを使って、プロジェクトを作成します。
# Nuxt.jsのテンプレート作成 vue init nuxt-community/starter-template nuxt-onsen cd nuxt-onsen/ # 依存モジュールインストール npm install
NuxtはデフォルトでユニバーサルアプリケーションなのでSSRも対応していますが、今回はSPAのみで行うため以下の設定が必要です。 nuxt.config.jsに以下の内容を追記します。
module.exports = { ・・・ mode: 'spa' }
今回はモバイルアプリということで、モバイルに最適化されたUIであるOnsenUIを使います。
# OnsenUI関連モジュールインストール npm install onsenui vue-onsenui --save
Nuxtプロジェクト内のpluginsフォルダにonsenui.jsを作成してください。
plugins/onsenui.js
import 'onsenui/css/onsenui.css'; import 'onsenui/css/onsen-css-components.css'; import Vue from 'vue'; import VueOnsen from 'vue-onsenui'; Vue.use(VueOnsen);
nuxt.config.jsファイルに以下の内容を追記してください。
module.exports = { ・・・ plugins: ['~/plugins/onsenui'] }
これでVueでOnsenUIが利用できるようになりました。
NuxtにはPWA用のモジュールが用意されているので、今回はこれを使います。
# PWAモジュールインストール npm install @nuxtjs/pwa --save
nuxt.config.jsに以下の内容を追記します。
module.exports = { ・・・ manifest: { name: "Nuxt.js OnsenUI", lang: 'ja' } modules: [ '@nuxtjs/pwa' // PWAのモジュールを読み込む ], workbox: { dev: true // 開発モードでも利用できるようにする場合に必要 } }
上記で出てきたmanifest
ですが、PWAはネイティブアプリの様にホーム画面に追加することができます。
その際、ホーム画面に追加する際のアイコンや名称などを設定します。
OnsenUIとPWAの準備が整いました。index.vueを編集して実際に動かしてみます。
vue-chartjsをインストールします。
npm install vue-chartjs chart.js --save
componentsフォルダにLineChart.jsを作成します。
import { Line } from 'vue-chartjs' export default { extends: Line, props: ['data', 'options'], mounted () { this.renderChart(this.data, this.options) } }
index.vueでグラフが表示されるように編集します。
<template> <v-ons-page> <v-ons-toolbar> <div class="center">Hello,Nuxt-OnsenUI!</div> </v-ons-toolbar> <line-chart :data="chartData" :options="chartOptions"></line-chart> </v-ons-page> </template> <script> import LineChart from "../components/LineChart.js"; export default { components: { LineChart }, data() { return { chartData: { labels: [ "1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月" ], datasets: [ { label: "2018年", data: [8, 7, 7, 6, 5, 8, 9, 6, 7, 4, 8, 7], fill: false } ] }, chartOptions: { title: { display: true, text: "平均睡眠時間" }, responsive: true, maintainAspectRatio: false } }; } }; </script>
ここまでできたら、実行します。
npm run dev
ブラウザでhttp://localhost:3000を開きます。
表示されましたね。
とりあえず、無料枠で公開したいので、Github Pagesを利用します。
以下のサイトを参考にリポジトリを作成します。
リポジトリ名がコンテキストパスとして付与されるので、nuxt.config.jsを修正する必要があります。
module.exports = { ・・・ manifest: { name: "Nuxt.js OnsenUI", lang: 'ja', start_url:'/<repository>/' }, ・・・ router: { base: "/<repository>/" } }
上記で作成されたdistフォルダを別の場所に移動させ、以下のコマンドを実行します。
git init git add -A git commit -m "InitialCommit" git remote add origin https://github.com/<username>/<repository>.git git push -u origin master
Githubへのプッシュが完了したら、スマホで確認してみます。
https://
上記のような画面が表示されましたか?これはホーム画面に追加されたあとの画面です。 そのため、アドレスバーが表示されていません。
Nuxt.jsを利用すればこんなに簡単に導入できるんですね。
設定系がnuxt.config.jsに集約されているので、管理も楽です。
PWAに関してはプッシュ通知もNuxtのモジュールとして用意されているので、簡単に実装できると思います。 気が向いたら試してみます。