2020-02-04 09:00 分まとめ(58件)

カテゴリー サイト名 記事タイトル リンクURL 頻出ワード・要約等 登録日
IT バズ部 カスタマージャーニーに違和感を感じる人必見!Carlijn Postmaが提唱するオーディエンスジャーニーとは? https://bazubu.com/customer-journey-37287.html carlijn 2020-02-03 23:00:16
IT ITmedia 総合記事一覧 [ITmedia News] DropboxのヒューストンCEO、Facebookの取締役に https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2002/04/news055.html dropbox 2020-02-04 08:47:00
IT ITmedia 総合記事一覧 [ITmedia ビジネスオンライン] 楽天の「送料無料」は大丈夫なのか ロジックが微妙 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2002/04/news040.html itmedia 2020-02-04 08:08:00
TECH Techable(テッカブル) 【Review】カードサイズなのにパワフルな「Smart Coby」は万能モバイルバッテリー https://techable.jp/archives/116258 macbook 2020-02-03 23:00:07
python Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita 気象データをもとに「天気図っぽい前線」を機械学習で描いてみる(3) https://qiita.com/m-taque/items/4d5bb45e6b5dc42dc833 前線要素の抽出速報天気図の前線要素速報天気図の前線要素は、寒冷前線青色、温暖前線赤色、閉塞前線ピンク、停滞前線青と赤となっています。結果的はこの記号の位置も学習してしまいましたつまるところ、速報天気図から、寒冷前線要素を「青」、温暖前線と閉塞前線を「赤」、それ以外は「白」という値に変換した画像を作り、教師画像とします。 2020-02-04 08:24:44
Program [全てのタグ]の新着質問一覧|teratail(テラテイル) maven使用してVScodeでデバッグ実行時、コマンドラインの引数を渡して実行したい https://teratail.com/questions/239305?rss=all 前提・実現したいことVSCodeの画面上の「RunnbspTestDebugnbspTest」のDebugnbspTest押下でデバッグ実行時、コマンドラインで実行しているのと同じ内容を引数でプログラムに渡して実行したい。プログラムの実行内容としては以下になります。 2020-02-04 08:33:38
Ruby Rubyタグが付けられた新着投稿 - Qiita 文字列のハッシュロケットを直せと言われて「?」ってなった https://qiita.com/drcard/items/641faf11d6da7bd89eac 2020-02-04 08:58:44
AWS AWSタグが付けられた新着投稿 - Qiita AWS Route53でサブドメインを取得し、SESで使用する https://qiita.com/gdtypk/items/a02b3a35da6bffa34c24 参考記事Routeでサブドメインの取得Routeレコードセットの作成名前適当な値を入力タイプAを選択値とを入力し、レコードセットの保存を選択SES設定IdentityManagementgtDomainsを選択VerifyaNewDomainを選択GenerateDKIMSettingsにチェックを入れる。Domain先ほど作成したサブドメインの値を入力VerifyThisDomainを選択UseRouteを選択CreateRecordSetsを選択しばらく待ってからIdentityManagementgtDomainsを選択サブドメインを選択VerificationStatus、DKIMStatus、EnabledforSendingがYesやverifiedになっていることを確認ステータスが正常なことを確認後SendTestEmailを選択値をそれぞれ入力し、SendTestEmailを選択メールが届くこと。 2020-02-04 08:47:11
Azure Azureタグが付けられた新着投稿 - Qiita Create and Manage Dataset with Azure Machine Learning https://qiita.com/faisal_putra/items/2584a716909e41a11329 OverviewIn recent years MLOps has grown in popularity as many people move ML code to production As one of the cloud providers Microsoft leads the way by providing Azure Machine Learning Service to enable MLOps at ease By using Azure ML Service we can do several things including the following tasks create and manage datasets train machine learning models deploy and serve models as web serviceIn this post we will focus on how to create and manage datasets with Azure ML Service Since I mainly use python to write code I will discuss more on the use of python SDK Create WorkspaceTo use Azure ML Service we need to create a Workspace Workspace is a top level resource of Azure ML that provides centralized place to work with all the artifacts that are used in machine learning projects such as dataset trained model experiment etc To create a workspace we can use the Azure Portal For more details you can follow the link below After the Workspace is created we manage the object with Python SDK You will need authentication to get the Workspace object If you are using Jupyter notebook you can use I n t e r activeLoginAuthentication by default using the following code The sample below will prompt us with Azure authentication from azureml core import Workspacews Workspace get name lt my workspace name gt subscription id lt azure subscription id gt resource group lt my resource group gt To automate things we can t rely on prompt authentication We may use S e r v i cePrincipalAuthentication instead First we have to create an Azure AD app and grant it access to manage our resource group For more details you can read the article below From this point we will have these items TENANT IDSERVICE PRINCIPAL ID CLIENT ID SERVICE PRINCIPAL SECRET CLIENT SECRET Then we can smoothly access the Workspace without the need to do login interactively from azureml core import Workspacefrom azureml core authentication import S e r v i c e P rincipalAuthenticationsvc pr S e r v i cePrincipalAuthentication tenant id lt TENANT ID gt service principal id lt CLIENT ID gt service principal password lt CLIENT SECRET gt ws Workspace get name lt my workspace name gt subscription id lt azure subscription id gt resource group lt my resource group gt auth svc pr By this point we can safely assume that we can access the Workspace in our application or automated task scripts without the need to login manually Create Azure Blob StorageTo work with data in Azure ML we need to connect Datastore to the Workspace Although these list by no means exhaustive Azure ML Workspace support these Datastore Azure Blob StorageAzure File StorageAzure SQL DatabaseAzure Data Lake StorageAs for now we will be using Azure Blob Storage as our Datastore To create Azure Blob Storage we can use Azure Portal For more details you can read the article below Register Blob Storage Container to WorkspaceAfter the Container is created we need to attach it as Datastore for our Workspace To do so we can use the following code to register our container as Datastore named lt my datastore gt from azureml core import Datastoredatastore Datastore register azure blob container workspace ws datastore name lt my datastore gt container name lt container name gt account name lt AZURE STORAGE ACCOUNT gt account key lt AZURE STORAGE ACCOUNT KEY gt As we can see we need a storage account and storage account key We can get this information from the Azure Portal After we register the Datastore to the Workspace we can access it later with the following code from azureml core import Datastoredatastore Datastore get ws datastore name lt datastore name gt Upload CSV File to Blob Storage ContainerFor later use let s upload a CSV file to the Container from Azure Portal Note that we still can use this storage as the backend of our web application and other tasks This means we can easily integrate our application data and Azure ML Service Read Dataset from DatastoreNext we can read our CSV file easily with the Dataset class in the following code from azureml core import Datasetdataset Dataset Tabular from delimited files path datastore lt csv filename gt separator By this point we will have metadata for our CSV file and ready to be registered to our Workspace To ensure we are using the right csv file we can convert the dataset to dataframe and print its contents For example we can use the following code to do so from azureml core import Datasetdf dataset to pandas dataframe print df head Register Dataset to WorkspaceAfter reading the Dataset from the Datastore we can then register it to our Workspace for later use By registering the Dataset to the Workspace Azure ML will manage the version of the Dataset automatically Furthermore in the training phase we also can securely use the dataset without the need to authenticate We can use the following code to do this df dataset register workspace ws name lt dataset name gt Use Dataset in TrainingOnce we finish registering our dataset we then can access the Dataset from training script train pyfrom azureml core import Dataset Runrun Run get context ws run experiment workspacedataset Dataset get by name workspace ws name lt dataset name gt df dataset to pandas dataframe Here we can use df to train our modelYou have to note that the above script can be conducted inside the training environment managed by Azure ML Service If you just want to casually access Dataset from your local computer you need to authenticate with interactive login When you call dataset to pandas dataframe you will be prompted with login ConclusionBy reading this post you are expected to understand the following concepts What Azure ML Workspace is and how to create and manage them using Azure PortalHow to access the Workspace from code using Azure ML Python SDKHow to register Azure Blob Storage as Datastore to Workspace using Azure ML Python SDKHow to use file from Datastore and convert them to Dataset using Azure ML Python SDKHow to register the Dataset to the Workspace using Azure ML Python SDKFinally how to user Dataset in training script using Azure ML Python SDK 2020-02-04 08:59:55
技術ブログ Developers.IO Alteryx Connectにhttpsでアクセスしたい!AWS Certificate Managerで無償のSSL証明書を取得してALB経由でConnectへアクセスしてみた https://dev.classmethod.jp/business/business-analytics/build-alteryx-connect-behind-alb-with-ssl/ alteryx 2020-02-03 23:30:08
海外TECH Engadget The Pentagon wants to catch rogue drones in nets https://www.engadget.com/2020/02/03/pentagon-drone-catching-nets/ The Pentagon already has permission to shoot drones out of the sky if they re deemed a threat but it s not stopping there The Department of Defense DoD has signed a contract with Fortem Technologies for what the company calls Drone Hunter an AI 2020-02-03 23:35:00
海外科学 NYT > Science China, Desperate to Stop Coronavirus, Turns Neighbor Against Neighbor https://www.nytimes.com/2020/02/03/business/china-coronavirus-wuhan-surveillance.html?emc=rss&partner=rss citizens 2020-02-03 23:17:10
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Azure Azure の更新情報 Azure Service Fabric 7.0 Second Refresh Release https://azure.microsoft.com/ja-jp/updates/azure-service-fabric-7-0-second-refresh-release/ azure 2020-02-03 23:00:34
マーケティング WEB担当者Forum スマホの利用年数が長くなると、ウイルス対策ソフトを利用しなくなることが判明【ドコモ・モバ研調べ】 http://feedproxy.google.com/~r/web-tan/~3/lUF5MrjZSV4/35222 利用年数が長くなると、ウイルス対策ソフトを利用しなくなるまず「何年前からスマホを利用しているか」スマホの利用年数を聞くとともに、「何らかのセキュリティ対策を行っているか」を聞いた。行っているスマホのセキュリティ対策SNSを利用している人ほど画面ロックやOS最新化を実施次に「SNSの利用頻度」スマホの利用年数を聞くとともに、「何らかのセキュリティ対策を行っているか」を聞いた。 2020-02-04 08:30:00

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