該当するのは以下のファイル。 ${JENKINS_HOME}直下の*.xml ${JENKINS_HOME}/jobs/${JOB_NAME}/config.xml ${JENKINS_HOME}/userContent以下の全ファイル バックアップの方法としては、以下のものがある。 くりにっきさん作 jenkins-backup-script 設定情報だけでなくプラグインもバックアップ対象。バックアップだけならこれ一つでOK。 あくまでスクリプトなので、実行のためのジョブは自分で定義する必要がある thinBackup Plugin バックアップ、リストアがJenkinsの画面から簡単にできる（主観） プラグインはバックアップの対象外 リポジトリでバージョン管理したい場合は、自分でスクリプトを作りこむなどして対応する。Subversionの例は公式に記述がある。かなり古い（2010年2月
1. クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく Copyright © Serverworks Co.,Ltd. All Rights Reserved. AWSオンリーで実現するIoTクラウド基盤 サバソニSP 「サーバーレスの巻」 サーバーワークス IoT担当 中村悟⼤大 2016/10/28 2. Copyright © Serverworks Co.,Ltd. All Rights Reserved. 中村悟⼤大 /@GALACTIC1969 サーバーワークス 新卒⼊入社 3年年⽬目 今期からIoT担当 (それまでは普通のエンジニア) 好きなAWSサービス: AWS IoT 好きな⿂魚: 養殖ブリ ⾃自⼰己紹介 2 3. Copyright © Serverworks Co.,Ltd. All Rights Reserved. 中村悟⼤大 /@GALACTIC
{}の前にプラスが付いて、+{}とかなってるのをよく見るけど、やっとこれの意味が分かったのでメモ。 このカッコはハッシュ以外にも使われるから、「これはハッシュリファレンスですよ」と明示するためのもの。 use strict; use warnings; use Data::Dumper; local $\ = "\n"; sub p { print Dumper shift; } sub hashref_ng { { @_ } } sub hashref_ok { +{ @_ } } my $ng = hashref_ng(1,2,3,4); my $ok = hashref_ok(1,2,3,4); p $ng; p $ok; 実行結果 % perl hashref.pl $VAR1 = 4; $VAR1 = { '1' => 2, '3' => 4 }; こんな常識も知らずにおりますよ
はじめに 推薦システムに用いられる協調フィルタリングは，機械学習の一つの応用例であるが，単純な「教師あり学習」のパターンと少し異なるところがある．文献，Internet情報を少しあたってみたが，概念，システム構成についてすぐに理解するのは難しい．しかし，Andrew Ng先生によるCoursera Machine Learning (week 9)で取り扱われていることを思い出し，その教材を復習することで協調フィルタリングについて理解を深めることができた． 受講された方はご存知と思われるが，このコースの演習では Matlab/Octave を用いている．今回は，Pythonで協調フィルタリング（の原型）を実装してみた．初めにNumpy+Scipy(Optimize)で動作を確認し，次にTensorFlowを用いた実装を確認した． 協調フィルタリングの概要を少し データサイエンティスト養成読
GoogleのAR技術Tangoでは何ができるのか？ Project Tango（現、Tango）とはGoogleのR&D部門であるATAPグループが開発しているAndroid向けAR/MRフレームワークです。同社が発表しているVR向けのCardboardやDaydreamと違い、赤外線カメラなどの専用ハードウェアを必要とし、AR/MR向けであるのが特徴的です。Google I/Oなどで数年前から存在は公表されていたProject Tangoですが、入手困難な開発者キットが必要だったため知名度はあまり高くありませんでした。 Tango対応端末は赤外線カメラなどを使って深度情報を抽出できます。そのデータを使って同時に現実世界のマッピングと現在位置の把握（SLAM)を行います。その情報をソフトウェア開発者に使いやすい状態で提供するのがTangoの目的です。GoogleなどによるデモがTango
降矢 大地 Github: wasabeef Twitter: @wasabeef_jp 2012年中途入社。 最近では AbemaTV や Ameba Ownd などのAndroidアプリ開発を担当。 Google IO 2014にてMaterial Designが発表され、Android 5.0以降に適用されました。 それまでのHolo Designに比べると、LayerやShadowの考え方、アニメーションなど多くのことを考え直す機会となりました。 2016年現在では、多くのアプリがMaterial Designを取り入れて提供していますがガイドラインに載っているものが全て簡単に実現できるものではありません。 というのも、ユーザが利用しているAndroid端末のバージョンが全て最新というわけではなく、Googleが提供しているMaterial Design用のAPIが
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