こんにちは！
クラウドソリューション開発部の石崎です。
前回に引き続き、Firefoxの良いところをお伝えしたいと思います。
今回はFirefoxの特徴の一つである高いカスタマイズ性が、実際にどのくらいすごいのかをご紹介します。
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FirefoxをuserContent.cssとuserChrome.cssで極限までカスタマイズ！
Tech blog
日々の開発業務で培った技術的な知見や、よりよいプロダクト提供のための技術的な取り組みなどを積極的に紹介をしていきます。
なぜSpring BootはDI（依存性の注入）を使うのか？
SJC共同開発推進室の趙（ちょう）です。
Spring Bootを使い始めた際、@Autowiredと書くだけでインスタンスが自動で使えるようになることに、戸惑いと同時に「魔法みたいだ」と感じた方も多いのではないでしょうか。
この「魔法」の正体こそ、Springフレームワークの根幹をなすDI（依存性の注入）です。
本記事では、DIが「なぜ必要なのか」を理解するために、設計の基本である密結合と疎結合から掘り下げます。その上で、SpringのDIコンテナが具体的にどのような仕組みで Bean を生成し、@Autowired に応えて注入しているのかを、ステップバイステップで徹底的に解説します。
DIを深く理解することは、テストしやすく、変更に強いコードを書くための大きな一歩です。ぜひ最後までお付き合いください！
namespaceを活用したネットワーク検証の一例
現在のウエブ開発では異なるネットワークに存在する端末同士が連携したシステムを構築することが多くあります。
例えば、弊社製品のクラウドロガーLTEがクラウドと連携する場合、通信事業者のネットワーク内の端末とAWSのネットワーク内のサーバーの異なるネットワークに存在する端末同士が通信を行います。
このようなネットワーク環境でのシステム構築の際に、実際にサーバーや端末を用意する前に、PC内に事前検証環境を構築できると便利です。
本記事ではlinux上においてnamespaceを使用して複数のネットワーク環境を構築し、動作検証の一例としてNATのいくつかのパターン(Full Cone NAT, Restricted Cone NAT)の動作を見てみたいと思います。
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エンジニア必見！人前で話すのが苦手でも人を惹きつけるプレゼン術
こんにちは！
クラウドソリューション開発部の今野です。
皆さんはプレゼン行う機会ありますか？
エンジニアだと、なかなか大勢の前で話すといった機会があまりないと思いますが、プレゼンの極意を身につけることで、発表の際にグッと人を惹きつけることができます。
私は今までプレゼンをしたり、プレゼンをするための本を読み漁ったり…といったことを繰り返してきました。そのため、少しでも参考になればと思います。
ポイントは色々あるのですが、細かく書いていったら途方もないぐらいの文章量になってしまうので、今回は特に重要なポイントを押さえながら紹介させていただきます。
ベイズ最適化とアクティブラーニング ― インテリジェントな実験計画
こんにちは！AX研究室のロベルト・フバチです。
今回は、機械学習（Machine Learning）を活用した実験計画のテーマについて少し紹介したいと思います。
科学や技術の発展により、私たちは興味のある現象やプロセスをより深く理解するために、ますます多くの実験を行う必要があります。実験の結果には、その実験条件を決めるさまざまな要因（因子）が影響します。たとえば、化学反応の進行には次のようなパラメータが関係します：圧力, 温度, 触媒の種類, 物質の濃度, 撹拌速度, 溶媒の種類, 固体物質の粒度. つまり、化学反応を調べる場合でも、結果に影響を与える要因は7つもあります。それぞれの要因について「低い」「高い」の2つの条件だけを試すとしても、組み合わせは 2⁷ = 128 通り、つまり128回の実験が必要になります。このような実験計画は、時間もコストも非常にかかります。
そこで、研究者たちはより少ない実験回数で信頼できる知見を得るための方法を開発しました。その代表例が「品質工学（田口方法）」です。この方法を使うと、7つの因子それぞれに2つの水準（例：低温／高温）がある場合でも、128回ではなくわずか8回の実験で十分な情報を得ることができます。このように、うまく設計された実験計画は、時間と材料を節約し、発見を加速させることができます。
品質工学は統計に基づいた伝統的な実験計画法ですが、近年では機械学習を用いた新しいアプローチも広く使われています。その一つが「アクティブラーニング（Active Learning）」です。これは、コンピュータが自ら「どの実験を追加で行えば効率よく学習できるか」を判断してくれる手法です。そして、このアクティブラーニングの一種として「ベイズ最適化（Bayesian Optimization）」があります。ベイズ最適化では、コンピュータが過去の実験結果から学び、次に試すべき最も有望な条件を自動的に提案してくれます。
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SORACOM Fluxで実現！AI画像検知＆メール通知システム
はじめまして！クラウドソリューション開発部の内間木です！
今回は、SORACOM Fluxというサービスを使用して「カメラで特定物体を検知し、メールで即時通知」というシステムを簡単に手順を追って作成していきます。
このブログは、株式会社ソラコム様が提供する「SORACOM Flux」の強力な機能と、その具体的な活用方法についてご紹介します。
SORACOM Fluxを初めて使う方や興味を持たれた方に向けて作成しました！
本ブログを通して、SORACOM Fluxの概要や具体的なシステムの構築方法を習得しましょう！
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EVMグラフでプロジェクトの遅延傾向を「線」で把握する
お疲れ様です。SJC共同開発推進室の境田です。
プロジェクトの進捗管理、どのように行っていますか？
「今週は5工数分の遅れです」—— この報告は重要ですが、「先週と比べて、遅れは拡大しているのか？ 縮小しているのか？」という傾向までは分かりません。
以前、私はPM研修で「EVM（アーンスト・バリュー・マネジメント）」という強力な進捗管理手法を学びました。
「よし、WBSにEVMを反映させよう！」と思い立って調べてみたものの、実際のWBSに組み込むための詳細なテンプレートや関数設定まで踏み込んだ記事は、意外と見つかりません。
そこで本記事では、PM研修の学びを実践に移すべく、自力で構築したEVM管理シートの作成手順を公開します。
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新人エンジニアが実感したSpring Bootの魅力とServletとの比較
こんにちは！SJC共同開発推進室の中谷です！
今年4月に入社し、最初の3か月間は社外研修でJavaを使ったWeb開発の基礎を学びました。
研修ではServletを中心に学習しましたが、現場復帰後はSpring Bootを使ったWebアプリ開発に取り組んでいます。
最初は戸惑いもありましたが、使っていくうちに「これは便利だな」と感じる場面が増えてきました。
この記事では、私が体験したSpring Bootの便利なところを研修時代に触ったServletと比較しながら紹介していきます。これからSpring Bootに触れる方や、私と同じような境遇の方にとって、少しでも参考になれば嬉しいです！
スマートホームを次のレベルへ：Home Assistant のご紹介（3）
こんにちは！
SJC共同開発推進室の鈴木です。
前々回の記事、前回の記事とHome Assistantの記事を投稿させていただきました。今回も引き続き、Home Assistantをテーマに、その活用事例をご紹介します。
今回は、「農業分野」に焦点を当て、ビニールハウスを例に、温度と湿度の実測データから「飽差」という、空気中に「あとどれだけ水蒸気を含むことができるか」を表す値を求めるテンプレートセンサというものを作成し、Home Assistantで「仮想データ項目」として扱う方法をご紹介します。
今回の流れを通して、農業分野へのIoTの活用をご紹介するとともに、Home Assistant上での新しいデータ項目作成の考え方などもご紹介できればと思います。
「チ。」的好奇心は止められない
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