博士課程、実質無料に 東京理科大

はじめ、ここでみた

【大学院の生存戦略】英断か？理科大博士課程学生への奨学金で実質無料。その時現場は
https://lne.st/2015/08/25/tus/


で、朝日新聞も、同じこと書いてあった

博士課程、実質無料に　東京理科大、３年で約３２０万円
http://www.asahi.com/articles/DA3S11921249.html


まじ！すげ～・・・

ガートナーのハイプ・サイクル 2015年に、”ビッグデータ”がないんだけど・・・！！

ま、まじ！？

ここ

ガートナー、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2015年」を発表
企業が注視すべきコンピューティング・イノベーションが明確に
http://www.gartner.co.jp/press/html/pr20150827-01.html

まんなかあたりに、ハイプ・サイクルがあるけど・・・

・・・ビッグデータ、ないよねえ・・・・

去年はあったのに（ピークのちょっと下）・・・

スパースモデリングと、カンニングの関係が、語られるらしい。大阪市立大学で

電子・物理工学特別講義
講師： 大関真之氏（京都大学）
日程： ９月２日（水） ３日（木） ４日（金）
　　3日間とも、午前10時30分開始、午後5時終了予定
　　４日午後3時からコロキウム

場所： 大阪市立大学工学部B棟 B-401


「今日からできるスパースモデリング」
http://statphys-ml.issp.u-tokyo.ac.jp/2015/08/statphys03928.html

だそうな。内容は（太字は上記サイトより引用）

とのこと

本集中講義では、受講後に自分の身近な現象やデータをスパースモデリングという視点で見直すことができるように、
数少ない計測データから高次元データの再構成を可能にさせる圧縮センシング、
高次元データからそのデータの背後にある構造を明らかにしてくれるボルツマン機械学習
このふたつの基礎、実践、共通する概念や攻めどころを中心に紹介する．

0.データ駆動型科学とスパースモデリング
1.圧縮センシングの基本
2.勾配法に基づく最適化手法
3.圧縮センシングに挑戦！
4.ボルツマン機械学習の基本
5.勾配法に基づく学習アルゴリズム
6.ボルツマン機械学習の過去・現在・未来
コロキウム：ボルツマン機械学習を用いたカンニング検出技術


スパースモデリングって、圧縮センシングと関係がある？

「Deep Learningの中身に迫る～全脳アーキテクチャ勉強会」に行ってきたけど、迫れなった・・・

８月２６日、

第１１回　全脳アーキテクチャ勉強会～Deep Learningの中身に迫る～
オーガナイザー　栗原聡
https://wba-meetup.doorkeeper.jp/events/30016

に行ってきたんだけど、よくわかんなかった＆最後は英語だし・・・
ということで、一応メモメモ

---

■ごあいさつ
・全脳アーキテクチャイニシアティブについて
　→賛助会員募集中

・今回の勉強会、キャンセル待ちが３０４人

・（株）ネクストリーマー（賛助会員の一社）の紹介
　　ＡＩ－ＳＡＭＵＲＡＩ
　　人”高知”脳ー高知ＡＩラボ
　　ピクレトリーＡＩキツツキ
　　インターン、エンジニア募集

・懇親会はあとで

■紹介
・Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ
　　かふぇとかちぇいだとか
　　何が起きているのかにスポット

■深層学習の学習過程における相転移
・自己紹介
　　統計力学、量子コンピューター
　　スパースモデリングに参加

　カンニング大関

・プレトレーニングとファインチューニングの解析
　　→ＨＰのアーカイブから読める

・今日は深層学習と統計力学の話

・統計力学の話
　原子と分子、そして物質
　データを原子と分子になぞれば？ビッグデータへ
　Ｈ２Ｏ→温度によって姿かたち違う→相転移
　いっぱい集まっている：温度というワンパラメータで制御

・磁石の構成要素　磁気モーメント
　　温度を上げる→強さがなくなる

・たくさん粒粒集まっている→統計力学つかうと予言できる

・ミクロとマクロを結ぶ処方箋：統計力学
　　調和振動し：ばね：ハミルトニアン→古典力学
　　磁性：イジングモデル
　確率分布にしたがっている：ギブスーボルツマン
　分配関数を計算するために命張ってる
　　→きかくかていすう
　ちらばっている、まとまっている→エントロピー：変数変換
　自由度たくさん　熱力学極限
　最大値を持っている所を扱う
　もっももっともらしい状態→最ゆう
　あんてん評価
　自由エネルギー
　＊：最大になるようにする
　熱力学の変分原理

・ｍ＝０自由エネルギーの最小値で予言できる

・温度上げる：急に変化する
　温度下げる：急に下げる→でも違う場所で起こる
　　→履歴現象（ヒステリシス）一次相転移
　　→スパイン構造
　　→微分で０：最小値の候補

・統計力学と機械学習
　ボルツマン機械学習→相関→カンニング（＾＾；）
　　　→さいゆうほう

　さいゆうほう：分配関数の計算
　　　平均場近似：独立と考える
　　　信念伝搬法
　　　マルコフ連鎖モンテカルロ法

　　コントラスティブ・ダイバージェンス
　　　データをもとに
　　擬似さいゆうほう

ディープラーニング
・それいぜん
　　誤差逆伝搬の失敗
・ディープラーニング
　　１つ１つきりわけて、がぞうぶっこむ（教師なし）→ぷれとれーにんぐ
　　そのあとファインチューニング

・データ利用して学習
　　教師なしたくさん、そのあと教師ありちょこっと
　　敷居を再現してほしい
　　Ｗ（さかいめ）を推定
　　ＸとＹがあたえられて推定→ベイズ

・教師なし学習ふやす：ポテンシャル
　プレトレーニングとファインチューニング：

・マルコフ連鎖モンテカルロ法がはやくなる！
　コントラスティブ・ダイバージェンス法
　詳細つり合いを破る→さらにいい方法が

・Ｑ＆Ａ：教師なしをやってＦｉｎｅチューニング
　逆でも・・別に大丈夫

■Deep Neural Networksの力学的解析
・自己紹介

・イントロダクション
　５０層にすると、しべりあんはすきーと別の犬を区別できる

・研究の目的
　なぜＤＮＮは、そんな能力を持っているのか
　→ＤＮＮのダイナミクス

・ＤＮＮのダイナミクス
　空間
　時間発展：層が進んでいく
　　→ヤコビアンを定義できる

・ヤコビアンの固有値固有ベクトル
　　→特異点

・多様体仮説
　カテゴリの情報は最初から低次元多様体上に表現されている
　固有値固有ベクトル→どういう情報が残るかわかる

・先行研究

・ＤＢＮ：
　手法：学習モデル　（手がき）
　結果：特異点分布（プレトレーニング）
　　　　特異値（Fine-tune)

・Alexnet:imagenet detaset
　ハイパフォーマンスＤＮＮしすてむ

・特異値分布→パラメータ

■リクルート　チャレンジのご案内
・リクルート人工知能研究所
　　→なにやってるの？ＡＩ，IoTデータパートナー，大学
　かぐる：データサイエンティストコミュニティプラットフォームKaggle

■DeepLearning4j（英語）
・DeepLearningという本（日本語１１月？）
ＤＬ４Ｊが解決する問題とは
　すべてのニューラルネット
　分散型
　ハードウェア抽象レイヤNd4j
　ETL

統合するの容易
ＤＭＬで

Java/Scala

ハードウェアあく世良レーション
　　Open CL
　　Cuda
　　MKL
　　Normal java(for probability)

分散：トレーニングはパラレル？

データパイプライン

コマンドラインのＵＩ
Deep Learning in bash！

ワンパッケージで
　最適なマシンラーニングを行うために統合されたエコシステム
　一度コーディングすると、最適化を続ける

https://deeplearning4j.org
https://github.com/deeplearning4j
@agibsonccc

■デモ（英語）
・・・ごめんよくわからん・・・？？


■対談

汎用人工知能
　　→人間の脳から学ぶ
　　　機械学習と組み合わせる　ＣＮＮ＋ＲＮＮ
　　　別々のドメインで学ばす
　　　　　言葉とイメージ
　　　ＬＳＴＭ

時間的な扱いによるＲＮＮ

ＮＤ４Ｊ

Ｗｏｒｌｄ　ＡＧＩ　Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒｓ　Ｍａｐ

「IoTX総まとめ＆IoT!夏のデバイスだらけのＬＴ大会！」に行ってきた！

8/25にIoTX総まとめ＆IoT!夏のデバイスだらけのＬＴ大会！に行ってきた！
その内容をメモメモ

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dots.コミュニティマネージャー　おざわさんから会場説明

■IoTX総まとめ
・ＡＩＴＣとは
・ＩＯＴシリーズ振り返り
　第一回　ＩｏＴ勉強会
　第二回　ＩｏＴ勉強会　Connected Car,iBeaconなど
　第三回　ＩｏＴ勉強会　ハンズオン
　第四回　ＩｏＴ勉強会　PepperとIoT→デモ失敗
　第五回　ＩｏＴ勉強会　人工知能　松尾先生 Rapiro,DeepLearning
　第六回　ＩｏＴ勉強会　本日

■２０２０年　ＩｏＴで未来はこうなる！ロボット・ＡＩのある暮らし
・科学技術イノベーション総合戦略２０１５
・独断と偏見で
・個人的な感想
　　ＩｏＴデバイスとウェブの連携のプロトタイプ
・ＩｏＴＸで見えてきた可能性
　　Ｐｅｐｐｅｒに声をかけるのは自然、スマートホームのハブに
・ＩｏＴＸＡＩ
　　ディープラーニングはＡＩ技術のブレイクスルー。画像認識（就寝時、顔認識）
　　賢いロボットが人とモノをつないでくれる
・Ｗｉｉをプレイするロボット（ＮＡＯ)
・こんな風に暮らしのサポートをしてくれたらいいな
・さらに
・YouTubeに動画を投稿するくらいに気軽にＩｏＴ
・ＩｏＴ、ＡＩ、ロボットの組み合わせで素敵な暮らし

■ＩｏＴＸロボット・ＡＩ開発をはじめよう
・やったもの
　　・ビールジョッキに
　　・アルコールセンサー
・センサーを使った情報がやりやすくなった

・ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇが熱いらしい
・最近ロボット
　　ＲＡＰＩＲＯ：らずぱい
・ロボットを仲介
　　自宅警備員
・頭で思い浮かべたことが実現できる技術基盤

■ＬＴ大会
・MilkcocoaでIoTな体験を作る
　Milkcocoa
　　バックエンドサービス
　　Javascript,Node.jsでバックエンド
　　MQTTクライアント対応
　　Pub/Sub通信

　自分の家の場合
　　新しいコミュニケーション
　あると便利を作りたい
　Ｍｉｌｋｃｏｃｏａ
　　ぶろぐやってます
　　イベントやってます

・オープンイノベーションを活用したスマートハウス実験室
　スマートハウスって
　　乱立する定義
　　　いるかいらないかは市場が判断
　オープンイノベーション
　　みんなで成果を共有して開発しよう

　スマートハウス実験室
　　　Connectly Lab
　　　リノベる。
　　　９月オープン予定

　Connectly Lab
　　予約不要、てんじできるここから１０分
　　connectly lab

・js.bit
　デザインでプログラミング必要
　基本的な知識教える
　プログラミングブロック
　　ディスプレイの上にブロックを置く

　js.bit evolution results

・IoTＬＴを６回主催してみて改め
　自転車業界に仕掛けるＣｏＧｏｏ革命
　　ＣｏＧｏｏ、ＴＯＬＡＢＬ
　　ＬＩＧの人→ＩｏＴLT

　自転車をネットにつなげてみました
　　サイクルシェアリング　どこにでも返せる（Ｃｆ，レンタサイクル）

　ステーションが固定化、スペース占有
　　→配置転換できる、コンパクト
　　　自転車とこぐマシーン
　　　基地局
　　　スマホアプリ

　　かりるとき：アプリより
　　かえすとき：ＺｉｇＢｅｅでつながっている
　９月１５日　ヒカラボでやります。

・人とモノのネットワークでＩｏＴ社会を実現する
　ＩｏＴＮｅｗｓ
　日本ＶＳシリコンバレー
　　資金面：桁違い、ピッチイベントが開かれＶＣ複数参加
　　活動面：エンジニア天国、コワーキングスペース＋工房

　思うこと：４つのレイヤ
　　アプリケーション技術
　　情報技術
　　通信技術
　　センシング技術
　１人でやっていない

　いけてるパートナーを探す

　道のりが長い商品

・家庭（と社会）をよりよくするＩｏＴ
　ＩｏＴを活用して娘の不機嫌を解消する
　　Ｃｏｃｏｒｏｂｏ
　　置いたらなくところ
　　ＩｏＴで学ぶことある
　スマートな手法を模索中
　　どこに人がいるか

　仲間募集：趣味レベルでスマートハウス
　課題をスクラップ＆ビルド中
　　センサー集めるのでも課題多い

・Pepperの開発環境はChoregrapheだけじゃない！
　みなさん、Pepperの開発は？
　　Choregraphe→Git管理大変

　Ｊａｖａ
　　　ＮＡＯはＪａｖａで開発していた
　　　ＪａｖａＤａｙＴｏｋｙｏ
　QIMessageinAPI→Naoqi Java SDK
　常駐させることができる→root権限できなくさせるので、今後Ｘ？
　.Netかいはつできる？ばいどーから

・テクノ手芸部
　手芸と電子技術を融合させた作品ジャンル
　　光るイクラのしゃけ
　　テクノ手芸という本
　ＩｏＴも
　　ほぼ日手帳カバー
　　ＩｏＴ三兄弟
　　テクノブローチ

・ロボットとＩｏＴでつくるエンターテインメントショー
　ＭＦＴ２０１５に出展
　システム　ＭＱＴＴ
　ろぼっととエンタ―テーメント

・空気を読む家
　　居心地の良さを考えて、実現する家
　　　社会知。空間ＯＳ、まんが開発
　　カスタマージャーニーマップを作って
　　活動成果発表会　９月１６日

MonacaでGoogleMapを使って、エラーになる場合

昨日書いた

スマホで自分の位置を取得するか、住所を入れて、GoogleMapで表示（Monacaを使って）
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/c66dfccbd8f9e123deb1a69ea9bcb664

をやっていて、ハマッタのでメモメモ！

---

■GOOGLEのAPIキーをいれているのにUnauthorizedエラー

【現象】
上記記事のプログラムの「GOOGLEのAPIキー」のところに、APIキーを
いれているのに、

UnauthorizedURLForClientIdMapError

だったかなんかの、エラーメッセージで動かない

【原因】
（概要）APIの有効化を「結果的に」していなかった
（詳細）

　GoogleのAPIキーは、キーをとるだけではだめで、APIを有効化します。
　詳しくは

　APIキーの取得
　http://www.ajaxtower.jp/googlemaps/charset/index1.html

にあるのですが、画面が変わっていて、間違えてしまった・・・
(Javascriptでなく、Androidを有効化していた）

【対策というか手順】
１．まず、

https://code.google.com/apis/console

に行きます

２．プロジェクトを作成していなければします。
　　していれば、プロジェクトにいきます。
　　くわしくは上記のサイトにあります。

３．つぎ「プロジェクトでGoogle Maps API V3を有効にする」
　　ですが、ここで間違えました。
　　プロジェクトの左側、
　「APIと認証」→「API」を選択。ここで

★！！Google Maps JavaScript APIをクリックしてください！！★

Google Maps Android APIでは「ありません」（aandroidをつかうとしても）

　そうしたら、でてきた画面で「APIを有効にする」をクリック

４．「APIキーの取得」は、
「APIと認証」→「認証情報」をクリック、「認証情報を追加」をクリック、
「APIキー」をクリック

でてきたダイアログ、

ブラウザキーでも、サーバーキーでもOK。ブラウザキーの場合

空欄だとセキュリティ的に問題ありそうだけど・・・（＾＾；）

ってなかんじで、作成できる。できたAPIキーを貼り付ける

【衝撃】「孫正義に詰められていたPepper開発リーダー林要さんがソフトバンクを退職」だって！

この記事

【衝撃】孫正義に詰められていたPepper開発リーダー林要さんがソフトバンクを退職
http://netgeek.biz/archives/46476


最後のほう、引用（以下太字は上記サイトより引用）


どうして辞めることになったのか、詳しい事情は定かではない。ネット上では現在、「孫さんのプレッシャーに耐え切れなかったのかな？」「クビが飛んだ？」「技術だけ吸い取ってあとはサヨナラなんだよ」などと様々な憶測が飛び交っている。

まるでスティーブ・ジョブズのように理想を追求したビジョンを掲げ、世に新しいものを生み出そうとしている孫正義。
しかし、その方向性は本当に正しいのだろうか。胸にタブレット端末がついた喋る人型ロボットにニーズがあるのかどうかというところから問い直したい。

スマホで自分の位置を取得するか、住所を入れて、GoogleMapで表示（Monacaを使って）

Monacaによるハイブリッドアプリ（HTML5+Javascript＆cordova）で、

・自分の位置を取り出す
・その位置をGoogleMapで表示する
・住所を入力し、GoogleのジオコーディングのAPIを使って緯度経度を出して、
・その位置をGoogleMapで表示する

っていうの、結構大変だったので、まとめてソースを書いておく
スマホでなくても役立つかも・・・（自分の位置以外は同じだから）

<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, height=device-height, initial-scale=1, maximum-scale=1, user-scalable=no">
    <link rel="stylesheet" href="components/loader.css">
    <script src="components/loader.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="http://maps.googleapis.com/maps/api/js?key=GOOGLEのAPIキー&sensor=false"></script>
    <script>
    $(function(){
        $("#mapBtn").on("click",onMapBtn);

        //  現在位置をとりだす
        var option = {
            frequency: 5000,
            timeout: 6000
        };
        navigator.geolocation.getCurrentPosition(onPosSuccess, onPosError, option);
    });

    function onPosSuccess(position) {
        dispmap(position.coords.latitude,position.coords.longitude);
    }

    function dispmap(lat,lng){
        $("#mypos").html("緯度：" + lat + "<BR/>" +"経度：" + lng);
        
        //地図に設定
        var latlng = new google.maps.LatLng(lat,lng);
        var opts = {
                zoom: 15,
                center: latlng,
                mapTypeId: google.maps.MapTypeId.ROADMAP
        };
        var map = new google.maps.Map(document.getElementById("map_canvas"), opts);
    } 
    
    function onPosError(msg) {
        alert(msg);
    } 

    function onMapBtn()
    {
        var baseurl = "http://maps.google.com/maps/api/geocode/json";

    	var mydata = {};
	    mydata['address']=$("#chkpos").val();
	    mydata['sensor']='false';

	    $.ajax({
   		    type: "GET",
   		    url: baseurl,
		    dataType:"json",
		    data:mydata,
   		    success: function(msg){
			    dispmap(msg.results[0].geometry.location.lat,msg.results[0].geometry.location.lng);
   		    },
   		    error: function(XMLHttpRequest, textStatus, errorThrown){
			    msg="";
			    msg=msg+" status:"+XMLHttpRequest.status;
			    msg=msg+" statusText:"+XMLHttpRequest.statusText;
			    msg=msg+" textStatus:"+textStatus;
			    msg=msg+" errorThrown:"+errorThrown;
			    alert(msg);
   		    }
	    });	
    }
    
    </script>
</head>
<body>
    <div>場所<INPUT TYPE=TEXT id=chkpos name=chkpos/><button id="mapBtn">検索</button></div>
    <div id="mypos">
    </div>
    <div id="map_canvas"  align="center" style="width:330px;height:330px;background-color:#99cc00;">地図</div>
    <button id="retBtn" onclick="window.open('index.html','_self');">戻る</button>
</body>
</html>

はじめの、navigator.geolocation.getCurrentPositionで位置を取得している
位置が取れると、onPosSuccessにいき、ここのdispmapで、GoogleMapに表示している

住所を入力されてmapBtnがクリックされると、onMapBtnへいき、ここでAJAXを使って
GoogleのジオコーディングAPIを呼び出し、JSONで緯度経度を受け取り、成功時、
dispmapで、GoogleMapに表示している
「GOOGLEのAPIキー」のところには、取得したGoogleのAPIキーが入るけど、
そこにはまりどころがある・・・が、今回は省略。別の機会に書きます。

【参考サイト】
・　http://docs.monaca.mobi/2.9/ja/sampleapp/tips/gps/
・　http://www.ajaxtower.jp/googlemaps/charset/index6.html
・　http://mashupawards.tumblr.com/post/96679326096/matechblogmonaca%E6%89%8B%E8%BB%BD%E3%81%ABmashup%E3%82%92%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%88%E3%81%86monaca%E3%81%A8google

「スタートアップにおける技術チームの作り方」に行ってきた

８月２１日、スタートアップにおける技術チームの作り方に
行ってきた。そのときのメモメモ

ただ、どれも結構スライド早くながれたので、全部はメモしきれていない。

インテリジェンスの人に関しては資料が

http://www.slideshare.net/yujiotani16/ss-51949717

にあるようなので、そっちのほうを見ていただいたほうが、いいかも（＾＾；）・・・

---

■スタートアップにおける技術チームの作り方
インテリジェンス
MIIDAS
2014年11月　事業化決定
技術チーム作りについて
　　組織成果
　楽しく働く挑戦できる（自術者の自己実現）
　→たかいれべるでばらんす

コンセプト策定
技術選定
人材採用
まねじめんと

コンセプト策定
・エンジニアが開発を楽しめるチーム
・何のためにそれをやるのか
→チームのスローガン「技術のインテリジェンスをつくる」

作りたいエンジニア文化
　モダンなＷｅｂエンジニア
　　・スーツでなくし副
　　・音楽
　　・ノウハウの共有

開発チームのルール
　　・リリースまではスピード優先
　　・リリース後はクオリティ
　　・１０時以降の残業禁止
　　・スケジュールは自分で決める
　　・きちんと意味を理解して開発を行う

浸透させるポイント
・経営にもきちんと同意をとる
・自分が率先してルールに従う
・全体に、個別に、同じことを何度も
・コンセプトにたちもどる

→コンセプト策定はとても重要


技術選定
・チームの方向性をきめるもの

・どんなチームにしたいのか
・どんな人を採用したいのか
・決定に責任を持てるのか


軸
・８割の普通に仕事ができるエンジニアよりも
　２割の技術に熱狂できるエンジニアを採用

ＣｅｎｔＯＳ７
nginx
さくらくらうど
zabbix
Jenkins
ＧlｕｓｔｅｒＦＳ
Docker

Ｈａｃｋが採用時の差別化ポイント
Ｇｏ経験者が１名→５名

・技術選定は意思持って
・人材採用でも大きなポイント
・選定理由を明確に


人材採用
２か月で７名

・露出を増やす
・チームの説明資料
・人材会社の接点
・経営と認識を合わせる

露出を増やす―メッセージの一貫性
・テクノロジーで買っていく
・ゼロから技術
・新技術

チームの説明資料を作る

経営と認識を合わせる
・面接１回で内定をだす→採用までのステップが短くなった
・やりたいことを聞いて、その仕事を任せる

突然ですが、７つの質問
・ぎょうむようけんたすならなさいようすべき１
・しごとゆうせん １
・せいちょういよく　はんぶん
・開発完了目標　 １
・すピーと優先　半分

なぜインテリジェンスなのかを明文化
・毎年新規事業
・ワークライフバランス
・グローバル展開
・技術的自由

マネジメント
・組織の向かい方向性を正しく伝える
・メンバーの組織成果を最大化
・自立して「何をすべきか：

新規事業のマネジメントにおいて３つのこと
１．技術的にチャレンジできるネタ
　　ＬＩＮＥ認証
　　Ｓｗｉｆｔ
　　Ｈａｃｋ
　　Ｄｏｃｋｅｒ
　　本番インフラ
　　デプロイ環境

２．緊張感：目標→マイルストーン
　　マイルストーン

３．重要な決定を任せて
　　各種マイルストーン
　　技術
　　リリースの遅延
　　主要機能の詳細仕様
　　機能の実装方法

　なぜそれをやるのか

つよいチームを作るために
・経営の立場から何を優先すべきか
・最新の技術、面白いネタ
・メンバーがやりたいことを実現

技術力を磨く

組織成果の最大化
メンバーとの込み乳け―初ん
あんてなはり


■スタートアップにおける技術チームの作り方
らんさーず

・会社紹介
　　登録者　フリーランス５０％以上
　　発注の５４％が東京　受注は７５％が東京以外

・スタートアップにおける技術選定
　表側ＰＨＰ
　裏側Ｒａｉｌｓ
　ちゃっと Node
ＡＷＳ上
バージョン管理　Github
Ｊｅｎｋｉｎｓ

技術選定の軸
・利用者人工
・更新頻度
・社内知見
・ランニングコスト
・採用難易度
・将来性
・情報量
・パフォーマンス
・柔軟性
・イメージ
・エンジニアのモチベーション
　基本、メンバーに決めてもらう
　技術コミュニティ

スタートアップにおける開発体制
・事業推進
・プロジェクト
→マトリックス型
　　うまくワークすると
　　結構難しい

考慮すべき事項
・エンジニア数
・個々の技術スキル
・権限と責任
・市場環境
・事業フェーズ

開発プロセスとフロー
・初期段階：基本機能のみ実装
・イテレーション型

業務フロー
・Ｇｉｔｈｕｂ

よりプロジェクトが成功に近づきための開発プロセス／フローをせんたくすべき

スタートアップにおける成長課題
・技術的負債
・組織的負債

・技術的負債の返済方法
　　マイクロサービス化
　　負債の管理
　　返済の評価
・あるべき未来のシステムを定期的に
・観点としては負債の返済方法と負債をためない仕組みづくり
・負債の蓄積は避けられない
組織的負債の蓄積への対応
・情報共有の工夫
　　フローの情報
　　体系的情報
・だれが、なにを、どれくらいやっているかがわかる状況に
・勉強会
　
組織文化必要不可欠

技術選定
会社事業へのマッチング

開発プロセス
組織やプロジェクトへのマッチング

■Ligにおけるフロントエンドチーム構築
・ＬＩＧについて
　３本の柱
　　クリエイティブ、メディアプロモーション、いいオフィスやゲストハウス

・自己紹介

・フロントエンドチーム
　　２人→８人
　　若手４人、中堅４人、取締役

・技術力向上とルール整備
　　ＨＴＭＬはきれい
　　ＣＳＳはふつう
　　ＪＳはばらばら
　きちんと基礎から→ソースコードレビュー
　　当番制で週２回
　　チーム内である程度の統一ができた
　　パフォーマンスや読みやすいコード
　　実装で悩んでいるところを
　　１年

　次のフェーズ
　　ソースコードレビューやめた
　　フリータイム制
　　事前にいつ何をしたいかを全員に周知
　　自分で考えてチームでやりたいことを実現する時間
　　事前周知がない日は何も行わない
　　コントロールする責任

　　エンジニアが制度を利用して成長

　あたらしいものを取り入れる文化
　　できない人がいるのは当たり前→フォローできる余裕と体制

　制作フローの見直し
　　全員で仕様決め、ワイヤーフレーム
　　デザインスプリント
　　　グーグルベンチャーずの開発

　　　　１、プロジェクトの内容を理解する
　　　　２．ターゲットユーザーを定義する
　　　　３．アイデアを広げる
　　　　４．決定していく
　　　　５．試作する
　　　　６．立証する

　　時間を抑えるのがむずかしい

　　制作業務以外の取り組み
　　　ＬＩＧブログで記事公開
　　　社外勉強会での登壇経験
　　　書籍雑誌の執筆経験
　　　退職者

　課題
　　サーバーサイドチームも含めた
　　個性が高まり
　　ナレッジの共有と蓄積
　　世界展開への準備　　遠隔地との連携

　さいようについて
　　ＬＩＧのファン
　　作ることが好き
　　能動的な人

　ラブレターだでけ採用がち手紙のみ

　wantedlyで

ビッグデータの特徴量を絞り込んだり、情報補間して特徴を推理するスパースモデリング？

さ、さいえんすＺＥＲＯ，ま、まじ？？

情報科学の名探偵！ 魔法の数式 スパースモデリング
http://www.nhk.or.jp/zero/contents/dsp514.html

なんだけど、（以下上記サイトより引用）

少ない情報から全体像を的確にあぶり出すという、まるで名探偵のような数式

っていう、スパースモデリングっていうのをやっていた。
まじ？情報少ないのに、どうやって、特徴をさいげんできるの？

さらに、逆にビッグデータでデータが多いものに対して

複雑な事がらをスパース（すかすか）にすることで本質を浮かび上がらせる

んだって！？

---

そこで出てきた式がこれ。これでわかるらしい。


Ｅ（Ｘ）＝（Ｙ－ＡＸ）^2＋λΣ｜Ψ（Ｘ）｜1


Ｅは期待値？はじめの（Ｙ－ＡＸ）^2は最小２乗法っぽいけど、あとの項は？？

よくわからん。。

いちおう、それっぽいことの書いてある論文のメモ

【参考文献】
１．スパースモデリングの深化と高次元データ駆動型科学の創成
‐地球科学と脳科学のデータの背後に潜む普遍性‐

http://www.mmij.or.jp/convention/doc_file.inc.cpx?est=7f2b40545cb4fd89500d2c215b7e6ac9

２．スパースモデリングとデータ駆動科学
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/pdf/433.pdf\

３．人工知能Vol. 30 No. 2 ( 2015 年3月)
スパースモデリングによるデータ駆動科学
http://www.ai-gakkai.or.jp/vol30_no2/

Excel上のデータをグラフ化、ＳＶＧ化するテンプレートE3D3話を聞いてきた

６月２０日に
E2D3ユーザーズ・ミートアップ
の第一部にでてきたので、メモメモ

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来場者アンケート
・（データ）ジャーナリスト：２
・アナリスト、まーけたー、営業、企画：６
・デザイナー、広告代理店：１
・その他（エンジニア：３人、インストラクタ）

Ｅ２Ｄ３とは
・Excel to D3の略
・Javascriptが扱えないと利用できなかったＤ３．jsを
　Ｅｘｃｅｌ上で利用可能にする

Ｄ３．ｊｓ
・任意のデータをＤＯＭと結合させて
　ＳＶＧとか・・・
・でーたどりぶんどきゅめんと

本日の開催背景と目的
・イベントはたくさん行い、賞も受賞
・実際に現場でもっと使ってもらいたい
・使用経験・意見を開発にフィードバックし、
　よりよいプロダクトにしていきたい

http://e2d3.org
UseE2D3というところがあり、そこに書いてある通りにやるとできる
・OneDriveのストレージ→Excel onlineを開く
・Ｅ２Ｄ３は、Ｅｘｃｅｌのアプリ
　　→２０１３から、アプリというのができた
　　　Ｏｆｆｉｃｅアプリ→Ｏｆｆiceアドインの１つ
　挿入→Officeアドイン
　　　→ストア
　　　→検索でＥ２Ｄ３を入れる
　　　　このツールを信頼する
　　　→メニューからいれられる

・Ｅ２Ｄ３を起動
　　今使えるグラフのテンプレートがでてくる
　　　データの持ち方がでてくる
　　　Ｖｉｓｕａｌｉｚｅを押す
　　　　→ダミーデータが入っている
　　　　　中身を作成、同じ形式にして、データ範囲しているすると出てくる

　　Ｓａｖｅ　Ｉｍａｇｅ→ＳＶＧ,PNGでだうんろーどできる
　　しぇあ　チャート→ＵＲＬ、ブログ用に埋め込みもできる

・もどりかた：Ｈｏｍｅボタンをおす
　　→前のデータの内容は消しておいてね（新しいのとバッティングするから）
　　→リトライでもう一回

留意事項
・加工する
・シートクリア
・リンクデータで反映される

---

通信がうまく入らなかったので、E2D3がうごかなそうだったので、
帰ってきた。このあと、第二部があったもよう。

こんど、いんすとーるしてみよっと

Docker話を英語できいてきた・・・

８月１９日にDocker Meetup Tokyo ５回目を
きいてきたんだけど、はじめの３つは英語なんでよくわかんなかった。
とりあえず、めもめも

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■Docker for developer experience
ねいさん

・あじぇんだ
　自己紹介
　どっか―紹介：どっからきたか、なに？とか
　どっか―ツール
　しょうらい

・Ｍｅ

・Ａｂｏｕｔ　Ｄｏｃｋｅｒ
　Ｄｏｃｋｅｒ使ったことある人：かなりたくさん

　Linux コンテナ
　　プロセスでスペシャルプロパティもってる
　　ネームスペース

　短いデモ
　　
　イメージ→ニューコンテナー

・開発者の体験

・オープンソース

・Ｄｏｃｋｅｒはすべての問題をＦＩＸするわけではないが
　やさしくする
　　→オートマティック

・Ｄｏｃｋｅｒマシン
　　バーチャルマシンで動かす

・Ｄｏｃｋｅｒ　Ｃｏｍｐｏｓｅ
　　ぎっとらぶ

・Ｄｏｃｋｅｒ　Toolbox for OSX and windows
　　http:// docker.com/toolbox

・将来

■みてい　くーばねーてぃす
まんじーさん

・開発者のしてん
　ばいなり
　コンふぃぐ
　すけじゅーらー
　ましん

・ふぇいりあーず

・えふぃっしゃんしー

・くーばねーてぃす
　　人生変える
　すけじゅーらーのおーけすとれーたー

・開発者の視点（くーばねーてぃす）
　　ＡＰＩ

・くらすたーおぷしょん

・Ｐｏｄｓ

・Ｌａｂｅｌｓ

・レプリケーションコントローラー

・こんてなＬｉｖｅｎｅｓｓ

・サービス

・例：Canary

・デモ

・くーばねーてぃすのすてーたす

・おーぷん　こんてなー　いにしあてぃぶ

・くーばねーてぃすはおーぷんそーす

■Building Distributed System with CoreOS

・コンテナは１％の問題

・分散システム
　　スケーラビリティ
　　ハイアベイラビリティ
　　フェイルトレラント
　　コンシステント

　　バーチャルマシン

・分散システム
　　シングルポイントフェイリア

　Ｐｒｏｓ
　　ふぁいぶないんず
　Ｃｏｎｓ
　　ふくざつ

・ＣｏｒｅＯＳ　Ｌｉｎｕｘ
　　どっかー
　　ぱっけーじまねーじゃー

・etcd
　くーばねーてぃすくらすたー
　きーばりゅーすとあ

・くーばねーてぃす
　でも：マシンが死んだ時？

■Ｄｏｃｋｅｒ　あんど　fluentd
中川さん（日本語）

・ＴＤはＤｏｃｋｅｒをまだつかっていない
　いくつかのミドルウェアで使おうかなとおもってる

・コンテナ：ログがだいじ
　　→ストレージを外に置く
　　　コンテナ間をネットワークで

・アプリごとにやっていくと・・・
　送るごとにプログラム書く？
　　→ユニファイドロギングデータ
　　　　→fluentd

・Ｇｏｏｇｌｅさんでも採用

・ＭＸＮ→Ｍ＋Ｎ

・アーキテクチャ

・アグリゲーションパターン
　１レベルアグリゲーション
　２レベルアグリゲーション

・２レベルアグリゲーション
１）ネットワークトランスファリング
　　アプリのログは取れるが、Dockerのログは？
　　ネットが切れたら？

２）Tail Container Logs
　　アプリは標準出力にはく

３）ロギングドライバー
　　fluentdドライバー１．８から

・デモ

スケールアウトによるテーブルロックの問題 排他性より順序性

■テーブルにロックをかけるケースを考える

たとえば、貯金残高や、在庫数など、２箇所以上で同時に操作されたときに、
矛盾を引き起こさない為に、データベースには、一時に１箇所でしかDBを
利用できないようにロックをかけたりする

さらに、テーブルが複数あって、関連を持っている場合
（どちらかのテーブルの主キーが他方のテーブルの外部キーの場合）、
１つのテーブルは処理完了して、もう一つのテーブルは完了していない
となるとおかしなことになるので、トランザクション処理として、
すべて更新するか、全く更新していないかの２つの状態になるようにする。
この場合にも、テーブルに対して、ロックがかかる。

---

■２つ以上が同時に操作すると、一方はロックのために待ちになる

このように２つ以上のアプリが同時に同じテーブルを操作しようとして
テーブルにロックがかかる場合、デッドロックで「なければ」、
一方のアプリが処理を行い、その間、他方のアプリが待ちとなる。

待ちの場合、すぐにまたアクセスにいけるようにしてしまうと、
ロック解除されるまでに何回もアクセス可能かどうか聞いてしまい、
このループの処理ばかりするようになり、CPU処理量１００％となってしまうので、
ふつうは、ロック待ちになると、Sleepを入れて寝かせる。

ただし、このsleepは、シードなしはもちろん、時間でシードを持たせると、
別の場所で、同時刻のシードとなることがある。

sleepするアプリが２つ以上あって、シードなしの場合、または
同じシードの場合は、乱数を振ると、
同じ結果が返ってくる＝同じ時間寝る＝同じ時間に起きる＝またロックになる。

---

■スケールアウトすると、どこかで誰かがロックのために待ちになる・・・

DBを更新するアプリが少ない場合は問題ない。

ただ、更新するアプリサーバーが増えてきて、同じDBをアクセスするように
なると、ロック待ちが起こり出す。

このとき、複数サーバーでロック待ちをしている際に、
何らかの弾みで、上記のように待ち時間がたまたま合ってしまうと、
・・・永遠と振られる乱数結果が一緒で、ずっとロックしていることになってしまう
（ライブロック）

つまり、スケールアウトするときにテーブルロックの問題が起こることがある

この事態を避けるには、どうしたらよいか？
（それいぜんの、CPU１００％でループという事態も含めて）

---

■この解決法

そもそも、やりたいことは、ロックによる排他制御なのか？
順番に処理させたいという目的があって、その手段として、
トランザクション＆ロックをつかっているのではないのか？


・・・だとしたら、守るのは順番である
順番を守るだけなら、ロックをかけなくてもいい。
メッセージキューを１つだけ用意し、そのキューに入っている
DB更新処理を順番に行えばよい。
１つしかないので、事実上、排他的に処理される

スケールアウトする場合には、キューを利用したほうがよいこともある。

ディープラーニングのやりかたについて詳しく書いてあるサイトのメモ

自分へのメモで、まだよんでない。


■R言語 で Deep Learning と 従来型 機械学習 7 手法 分類問題 エラー率比較　～ H2O パッケージ編
http://qiita.com/HirofumiYashima/items/68d56cfbab2834c1febb

DeepLearningのパッケージには

• Pylearn2(http://deeplearning.net/software/pylearn2/)
• Caffe(http://caffe.berkeleyvision.org/)
• Theano(http://deeplearning.net/software/theano/)
• H2O(https://cran.r-project.org/web/packages/h2o/index.html)
• Deeplearning4j(http://deeplearning4j.org/)
• Torch(http://torch.ch/)
• noleam(https://pythonhosted.org/nolearn/)
• Chainer(http://chainer.org/)

といろいろあるけど、これはH2O編みたい


■Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
http://www.slideshare.net/yasuyukisugai/deep-learningcaffe

（本エントリ内の太字（例えば上のパッケージ例）は、上記スライドから引用）
こちらは、Caffeだけど、他のパッケージを使う場合でも、画像のデータ例は
参考になりそう。下のとおり（３０すらいど目から）

LeNet MNIST 手書き数字の認識精度テスト • 28x28ピクセル、70,000枚の画像
http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html

ilsvrc12(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 )
物体認識の精度を競う国際コンテスト。申請してから利用できるまで１日かかる
http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html

CIFAR-10 32 • 犬や猫、飛行機など10クラスの分類精度テスト
http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/cifar10.html



■IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる
http://www.slideshare.net/yasuyukisugai/io-t-deeplearning

Monacaで、端末の画像ファイルをファイル名を指定してアクセスする

Monacaというか、Cordovaで、INPUTタグでTypeをfileにして、
そこから画像ファイルをスマホ端末に表示する例はいっぱい
あるけど、

スマホ端末にあるファイルのファイル名から、画像ファイルを
どうやって表示するかについては書いてなかったのでメモメモ

以下のようなかんじ。

<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, height=device-height, initial-scale=1, maximum-scale=1, user-scalable=no">
    <link rel="stylesheet" href="components/loader.css">
    <script src="components/loader.js"></script>
    <script>
    
    
    function myfunc() {
        var fname = "file:///storage/sdcard0/DCIM/Camera/1439791690213.jpg";

        var errorHandler = function(e){
            alert("error");
            console.debug(e);    
        };            
        
        window.resolveLocalFileSystemURL(fname, function(fileEntry){
            fileEntry.file(function(file){

                var fileReader = new FileReader();
                fileReader.onload = function(event) {
                    $("#myimg").attr('src', event.target.result);
                };
                fileReader.onerror = function(event) {
                    alert(event.toString());
                };

                fileReader.readAsDataURL(file);
            }, errorHandler);
        });

    }
    
    </script>
</head>
<body>
    <img id="myimg" src="" width="150" height="250"/>
    画像
    <button id="retBtn" onclick="myfunc();">表示</button>
</body>
</html>

fnameを他のファイル名に変えれば、そのファイルがでる。
INPUTタグでTypeをfileにした場合、その0番目をとってくれば、
Fileオブジェクトが取れるので簡単なんだけど、
名前から、そのFileオブジェクトを、どうやってFileAPIで作るか
が問題（window.resolveLocalFileSystemURLで、FileEntryを取得し、
そこからFileオブジェクトを取り出す）

【参考サイト】
http://ja.stackoverflow.com/questions/10645/%E7%AB%AF%E6%9C%AB%E3%81%AE%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AB%E4%BF%9D%E5%AD%98%E3%81%97%E3%81%9F%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%82%92%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E3%81%99%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%95

http://stackoverflow.com/questions/21980112/cordova-resolvelocalfilesystemurl-success-call-back-failing-on-ios

http://blog.asial.co.jp/1079