2017/06/27 (火)

ワイズ・リーディングでは人材を募集しています

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ワイズ・リーディングITソリューションチームでは人材を募集しています。

【雇用形態】  
 正社員

【募集人数】  
 複数名

【職務内容】  
 システム開発

【求められるスキル・経験】  
 Webアプリケーション、パッケージアプリケーションの開発・運用

【歓迎する能力・経験】  
 C#,C++によるWindowsデスクトップアプリケーションの開発経験
 CakePHPによるWebアプリケーションの開発経験
 Pythonによる機械学習を使ったアプリケーションの開発またはデータ分析経験
 iOS, Android向けアプリケーションの開発経験(使用言語不問)
 MySQLによるデータベース構築・運用経験
 電子機器のハードウェア・ソフトウェアの開発経験
 開発において要件定義、仕様設計、詳細設計の経験

【プロジェクトの例】  
 ・自然言語解析技術を使った医療文書の解析
 ・画像解析技術を使った医用画像の解析
 ・医療分野向けWebベースアプリケーション開発
 ・医療分野向けIoT機器・システム開発

【給与】  
 経験・能力に応じて、当社規程により決定いたします

【給与調整】  
 年1回(4月) ※実績・実力に応じて給与の調整を行います

【賞与】  
 年2回

【勤務場所】  
 飛田オフィス  
 熊本遠隔画像診断センター(くまもと大学連携インキュベータ内)
 ※事業拡張により東京都内の勤務になる可能性があります。

【勤務時間】  
 9:00~18:00
 
【休日】
 週休2日
 ※祝日のある週の土曜日は出勤する場合があります。

【応募要領】  
 まずはこちらから気軽にお問合せください。

【窓口】  
 〒861-5514  熊本県熊本市北区飛田3-6-35 中村ビル2F  
 株式会社 ワイズ・リーディング  
 TEL:096-342-7878  
 担当:相馬  e-mail: a-souma@ysreading.co.jp

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2017/03/10 (金)

MacでNTFSのドライブを書き込み可で接続!

こんにちは。相馬です。

今回は、NTFSの書き込みに苦しむマカーへ向けたTipsです。

同僚(Windowsユーザ):「このUSBメモリにファイル入れてー」

自分(Macユーザ):「おけー」

USBメモリ、グサッと。

あれ、Command+V効かないな、、、
Finderで情報を見る=>フォーマット:NTFS!!

Macあるあるではないでしょうか。

そんな時にはこのアプリ。

Mounty for NTFS
Mounty_for_NTFS

アプリ起動中にNTFSのドライブがマウントされると、書き込み可能なオプションでマウントし直してくれます。
Finderでポップアップ表示してくれる親切さ。しかも無料です。

NTFSどんとこいですね!

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2017/03/02 (木)

PyCom mini KUMAMOTO スポンサーになりました

PyCon_mini_Kumamoto_2017

こんにちは。そうまです。

突然ですが、PyCon mini Kumamotoのスポンサーになりました!

PyConとは、
PyCon JPは、Pythonユーザが集まり、PythonやPythonを使ったソフトウェアについて情報交換、交流をするためのカンファレンスです。 PyCon JPの開催を通じて、Pythonの使い手が一堂に集まり、Pythonにまつわる様々な分野の知識や情報を交換し、新たな友達やコミュニティとのつながり、仕事やビジネスチャンスを増やせる場所とすることが目標です。
そのPyConが熊本で開催(miniとして)されるということで、スポンサーに応募させていただきました。
PyCon mini Kumamotoを熊本大地震の一年後に開催します。テーマは”未来”です。参加者と共にイベントで”未来”を感じたり考えたりできたらよいなと考えています。
ステキなテーマですね!

弊社エンジニアの矢野も登壇する予定です。みなさんもぜひご参加下さい!

詳細はPyCon mini KumamotoのWebページをご確認下さい。

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2017/01/24 (火)

AWS Elastic Beanstalk 初めての構築

こんにちは。

今回の使ってみましたは、AWSでWEBサーバーの構築です!

AWSのElastic Beanstalkというサービスを使ってみました。

既に色んなサイトで構築の仕方はアップされていますが、とりあえずAWSを使うのも初めての私が試行錯誤して構築した手順を載せます。

試行錯誤と書きましたが、Elastic Beanstalkは簡単に構築できます。

まずはAWSのサイトにログインし、AWSマネジメントコンソール画面からElastic Beanstalkを選択

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選択したらElastic Beanstalkのアプリケーション画面となりますので、まずは新しいアプリケーションの作成をします。名前はプロジェクトの名前にしました。(イホウレンケイってなってますが気にしないで下さい・・・)

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作成したアプリケーションに対して「新しい環境の作成」を選択し環境を作成します。

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サーバーは「ウェブサーバーの作成」を選択します。

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環境タイプでは、事前定義の設定にPHPを選択しバージョンは作っているアプリケーションに合わせました。環境タイプは負荷分散にしています。(まだ利用するユーザーは少ないですが、とりあえず。)

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アプリケーションバージョンでは、「既存のアプリケーションバージョン」を選択し、サンプルアプリケーションを選択します。とりあえず、ちゃっちゃと構築したいのでサンプルを選択します。あとは変えずに次へ。

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環境名を設定。開発環境で構築するので分かり易くプロジェクトにdevを付加した名前を設定。

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RDS(データベース)もVPC環境の両方ともチェックを入れ、一緒に構築しちゃいます。

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構成の詳細が出ますので、利用するアプリの容量などを計算して適宜変えて下さい。

EC2のキーペアに関してですが、キーペアはEC2にリモートログインするために必要となります。SSHなどで接続する場合などは設定しておきましょう。キーペアはEC2のコンソール画面のキーペア項目から新規に作成しておきます。

※キーペア作成時に自動でダウンロードされる.pemファイルは大事に保管して下さい。後でリモートログインする際に必要になります。

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ヘルスレポートは変更せずにそのまま次へ。

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環境タグも何もせずに次へ。

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RDSにはmysqlを選択しました。バージョンやインスタンスクラスなど適宜変更して下さい。

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VPCの設定では全てにチェックを入れて次へ。

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アクセス権限はそのまま次へ。

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確認画面が出ますので、問題なければ起動を押します。

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起動ボタン押下後は環境を作成中の画面となります。この処理に数分掛かります。ちゃんと出来るかドキドキです。

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数分後、できました!!

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完了後は、実行するアプリケーションをアップロードします。「アップロードとデプロイ」ボタンを押します。

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ファイルを選択でcakephpのフォルダを圧縮したzipファイルをアップロードします。バージョンラベルは分かり易いように日時等の値を付加して管理します。

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デプロイに少々時間が掛かりますが、完了後に指定のURLをクリックすると、、、

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アップロードしたアプリケーションが表示されました!

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ここまで色々と書きましたが、慣れればアプリケーションを表示するまで30分も掛からずにWEBサーバーを構築できます。

Elastic Beanstalkではバージョン管理も自動で行ってくれるので非常に便利です。

Elastic Beanstalkを構築するだけでEC2やRDSが自動で構築されているので、細かい設定を必要としない場合はあっという間にクラウド環境が構築できます。

もちろんEC2やRDSの設定をいじることも可能ですので、自分のアプリケーションに合ったカスタマイズをすることができます。

なんとなくクラウド環境を構築しようと思っている方がいたら、とりあえず試してみると良いかもしれません。

以上です。

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2016/10/22 (土)

3行でインストール!機械学習フレームワーク「Darknet」を試す

こんにちは。そうまです。

このブログでもご紹介したとおり、TensorFlowやってみたり、Caffeやってみたりしてきました。
こちらのブログで、もっと簡単に導入できるフレームワークがあると知りましたので、今回はそれを試してみます。

その名も、「Darknet」!!

darknet__open_source_neural_networks_in_c
ウェブサイトもダークな感じです。魔法陣が黒魔術っぽい。

イメージはあれですが、導入は簡単です。
なんと、以下の3行を実行するだけでインストール完了です。

$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
$ cd darknet
$ make

インストールしただけでは寂しいので、試してみます。
Darknetは学習済みモデルとアルゴリズムの配布もしています。
これをダウンロードしてくれば、簡単に動かすことができます。

今回は「YOLO」という、物体認識を試してみます。
こちらもコマンドはダウンロードして実行という2行だけです。

$ wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
$ ./darknet yolo test cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg

モデルと一緒に配布されるサンプルですが、ちゃんと物体認識されています。
dog-predictions

他の画像でも試してみます。
7cats

Intel Core i7(3.1Ghz×4)、メモリ8GB、OS:Ubuntu 14.04のマシンで約8秒かかりました。
今回はCPU Onlyで試したのですが、GPUもサポートしていて、Makefileを1行書き換えるだけで使えるそうです。
screenshot

結果はこうなりました。
7cats-predictions
下段真ん中のネコの模様もネコとして認識されちゃってますが、ある意味正解ですね。

Darknetは手軽にインストール、実行まで出来て驚きました。
今後も手軽に使えるフレームワークがどんどん出てきそうですね!

みなさんもお試しあれ!

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