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はじめに NTTデータグループでは、デジタルツインのシステムを設計・構築・活用するノウハウや、各種データ処理ツールを強みに、お客さまの課題を解決し、効率や収益性を高めるデジタルツインサービスを提供しています。 デジタルツインは目的に応じて多様なデータ・機能から構築されます。本記事ではデジタルツインを構成する重要な要素である「点群」に着目し、点群を用いた物体認識技術と、その取り組みにおけるNTTの研究成果を紹介します! デジタルツインにおける点群の役割 そもそも皆さまは「点群」をご存知でしょうか。 点群とは

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本日は Cloud Automator に新しいアクションが追加されましたので、その機能についてご紹介します。 DB インスタンスを停止/起動するアクションをリリース 今までは Cloud Automator で RDS を一時的に停止したい場合、「RDS: DBインスタンスを削除」アクションと「RDS: DBスナップショットからリストア」アクションを組み合わせることで、DB インスタンスを擬似的に停止/起動していました。 本日のリリースによって RDS の DB インスタンスの停止 機能と DB インス
こんにちは、フロントエンドエンジニアの権守です。Androidアプリ開発を始めてから2か月が経ちましたが、まだまだ実装に苦戦することも多いです。本記事では特に苦戦した実装の1つである角丸の帯グラフについて実装方法を3パターン紹介します。 満たすべき仕様 今回の実装では API level 16以上 を対象とし、実装する帯グラフは以下のデザイン要件を満たす必要がありました。 両端が角丸である グラフを構成するデータは二種類 並び順は大きい順ではなく固定 色は過半数かどうかで決まる (実際に使う場合は割合を表
初めまして。エンジニアの阿久津です。 今回は社内でDNSサーバを構築する機会がありましたのでそれを記事にしたいと思います。 概要 CentOS6にBINDをインストールし、DNSサーバ(内部向け用)を構築します。 自身のクライアントPCからDNSサーバに問い合わせて、名前解決ができるところまでがゴールになります。 環境 物理サーバ CentOS release 6.9 (Final) BIND 9.8.2 BINDインストール インストール $ sudo yum install bind 確認  以下のよ
こんにちは。開発本部の 宍戸 です。 メドレーでは定期的に、テーマに沿って組織の技術的な底上げを行うための機会( タスクフォース と呼んでいます)を行っています。そのタスクフォースの1つとして先日、フロントエンド開発力のベースアップを目的としたタスクフォースを行いました。本記事では、その取組みについてご紹介したいと思います。 背景 メドレーには現在 20 人弱のエンジニアが在籍しており、その約半数がサーバーサイド出身者です。また普段の開発においては、一つの機能をフロントからサーバーサイドまで一貫して一人が
こんにちは。開発本部の 宍戸 です。 メドレーでは定期的に、テーマに沿って組織の技術的な底上げを行うための機会( タスクフォース と呼んでいます)を行っています。そのタスクフォースの1つとして先日、フロントエンド開発力のベースアップを目的としたタスクフォースを行いました。本記事では、その取組みについてご紹介したいと思います。 背景 メドレーには現在 20 人弱のエンジニアが在籍しており、その約半数がサーバーサイド出身者です。また普段の開発においては、一つの機能をフロントからサーバーサイドまで一貫して一人が
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はじめに はじめまして、新卒一年目のd_ shr と申します。 現在、業務では PHP を用いて開発を行っています。業務に入る前は大学在学中の研究開発や入社後の新人研修で Java を使っていました。 在学中に PHP を学習した経験はありましたが、業務で扱うことになると入出力のチェックなど セキュリティの観点には特に注意しなければいけないため、 プログラミング言語 の細かい仕様まで把握する必要があると思います。 そこで変数の扱いなどに PHP 独特のものを感じ、 Java とは違う仕様に戸惑うことがあり
初めまして。フロントエンドエンジニアの謝花(ジャハナ)です。 入社して8ヶ月ほど経ちましてこうして初めてブログを書きます。 沖縄を離れて長い年月が経ちますが、東京では「ジャハナ」が人名だと認識されず未だに苦しんでおります。(電話ごしだと100%聞き取ってもらえません) そんなこんなで楽しくお仕事させていただいているのですが、最近とあるプロジェクトでHTTP/2を取り入れ、モバイルサイトのページ表示速度の高速化に取り組みましたので、そのお話をフロントエンドの視点からお話します。 表示速度が遅い! 改善したい
はじめに こんにちは、岩橋聡吾です。 今回から複数回に渡って、 Python機械学習ライブラリscikit-learnのcheat-sheet を解説してみたいと思います。 筆者が機械学習を勉強し始めた際、ニューラルネットワーク・サポートベクターマシン・ランダムフォレストなど…アルゴリズムばかりが先に情報として溢れていて「機械学習」を俯瞰して体系的に見ることが難しい状況でした。 結局何ができるの?…そんな時に出会ったのが、この 「cheat-sheet」 でした。 この cheat
今回の検証内容 AWSのVGW(仮想プライベートゲートウェイ)とCradlepoint社のルータIBR900をVPN接続します。 NetCloudを使う場合、基本的には172.86.160.0/20のオーバレイネットワークで通信するのでVPNは不要と考えています。 ただし、「NetCloudを使いたい環境」と「NetCloudを使いたくない環境」が混在した時は、AWSとVPNしたくなるかもしれません。 今回は下記の構成で検証しました。 結果を先に書くと、クライアント端末(Macbook pro)とEC2は

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