こんにちは。@shunk031です。 新型コロナウイルスが猛威を奮っていますね。 不要不急の外出は控えるのが大切そうです。 こういう時は引きこもって論文を読むのが一番です。 今回はコードエディタであるVSCodeで、深層学習モデルの実装を爆速にするための設定についてメモします。 深層学習モデルの実装をする際にはリモート上にあるGPUを搭載したサーバで実装をしたりデバッグすることが非常に多いです。 VSCodeはこうしたリモートでのコード編集およびデバッグを簡単に行える仕組みを多数揃えています。 本記事では、深層学習モデルの実装に頻繁に利用されるPythonを対象に、以下の観点からモデルの実装を爆速にする設定や機能について紹介します: Pythonの開発環境の構築 リモートのGPUサーバに接続するための設定 深層学習モデルの実装・デバッグを簡単にする機能 おすすめのショートカットキー・拡張機

チームのマネージャーが、自らの責務をジョブディスクリプションとして明文化することは難しい。職務内容や権限を、断片的にしか書けないかもしれない。もしそうなるなら、実務も断片的になっている可能性がある。 チームマネジメント（組織マネジメント）という活動は、個々のマネージャーの経験や関心によって、断片的になりやすいように感じている。断片的とは、マネジメント活動が、責務の一部の領域に偏ってしまっていたり、問題を検知してはじめてその領域がマネジメント範囲であることを知る、といった様子を指している。 このような状態になる背景は、マネージャーにとって、マネジメントが、日々の実務を通して蓄積された経験に基づく活動になっているからではないか。マネージャーは孤独だ。ひとりでその責務を担う。エンジニアとは違い、チームで協働するわけではない。だから、形式知として言語化されず、個人の経験として暗黙知にとどまる。その

更新履歴 2022-03-07: 各メンバーの外部発表資料を追加 2020-03-24: データ関連業務の紹介資料を公開 Ubie におけるデータ関連業務紹介資料Ubie では事業拡大に伴い、機械学習エンジニア・データエンジニア・データアナリスト・アナリティクスエンジニアなどのデータ関連職種の採用を強化しています。 それに伴い、Ubie におけるデータ関連業務では具体的にどんなことに取り組んでいるのか伝えたいと考え、紹介資料を公開しました。 本資料を読んでより詳しく話を聞きたいと思った方は、ぜひカジュアル面談をさせてください（資料中の各メンバーの Twitter DM や Meety でご連絡ください）。 採用選考にご興味を持っていただいた場合は、下記よりご応募ください。

はじめまして。 先週競プロに入門した初心者です。 今はpythonを使っています。 出来ればC++に頼ることなく競プロで良い結果を出したい！ ということでpythonのままスコアを上げる方法を考えました。 例えばC++では こんな感じで高速化をする人が多いです。 要するに、頻繁に使う記述を簡略化しておくって感じですかね。 前からこういうおまじない的な慣習があることは知っていました。 が、これのpythonバージョンはpythonで競プロをやっているのに知りません。 そこで、pythonの競プロ強者の慣習を学んでいこうと思い、この記事を書きました。 同じような方にも参考になれば幸いです。 はじめにしたこと 強い人の提出コードを読みました。 やっぱりC++競プロと同じようなおまじないがあったので解読していこうと思います。 (とある強そうな人から引用しています) 実際のコード 実際のコードを順に

大阪オフィスのYui(@MayForBlue)です。 クラスメソッドでAWSエンジニアというロールで働き始めて２ヶ月が経ちました。 元々プログラマだった私がAWSを勉強するために何をしたか、いま現在どのようにAWSを勉強しているかを備忘録として残しておきたいと思います。 特にこれからAWSを勉強したいと思ってる方の参考になると嬉しいです。 ポエムです。 目次 AWSを勉強するために最初にやったこと 現在の勉強方法 最後に AWS学習のおすすめ記事 AWSを勉強するために最初にやったこと 当時のスペック 当時(約10ヶ月前)はプログラマ歴1年ちょっとでインフラ、クラウドは実務経験も知識もない状態でした。 仕事では主に業務アプリのプログラマをやっていました。 なぜAWSを勉強しようと思ったか そもそもプログラマなのになぜAWSを勉強しようと思ったかですが、初めはAWSではなく"インフラ"を勉強

こんにちは！ 去年の４月に新卒入社してからお酒ばかり飲んでいるエンジニアのd4teです。 4月から11月まではUX改善チームにてお仕事検索画面のフロントエンド開発を担当しておりましたが、11月からはリファクタリングチームにてcrowdworks.jpのリファクタリングをしています。 現在のcrowdworks.jpの状況 過去の記事にもあるように、crowdworks.jpはサービスインから約8年が経過し、30万行を超えるモノリシックなRailsアプリケーションになってきていて、コード行数の増加量やファイル変更数の推移は年々鈍化してきています。 内部には開発生産性を低下させる技術的負債が溜まってきており、技術的な投資がしづらくなってきているという課題があります。 自分が所属しているチームは、外部から見た動作を変えずに内部のコードを整理するリファクタリングで技術的負債を解消し、開発生産性の向

以下に示すのは、開発者環境を設定し、Windows で Python を使用し、ファイル システム操作のスクリプト作成と自動化を開始するためのステップ バイ ステップ ガイドです。 Note この記事では、Python の便利なライブラリの一部を使用するように環境をセットアップする方法について説明します。これにより、ファイル システムの検索、インターネットへのアクセス、ファイルの種類の解析など、Windows 中心のアプローチからプラットフォーム間でタスクを自動化することができます。 Windows 固有の操作の場合は、Python 用の C 互換の外部関数ライブラリである ctypes、Windows レジストリ API を Python に公開する機能である winreg、Python から Windows ランタイム API にアクセスできるようにする Python/WinRT を確

概要 そろそろ年度末だし、新年度からプロジェクトリーダーとしてやっていく人もいるかと思うので、プロジェクトリーダーはどういうことをしないといけないかと、心得的なものを投稿しようと思います。今業界全体的にリーダー不足になってるんで、プロジェクトリーダーという役割について興味持ってくれる人が増えると嬉しいです。 ※ここでのプロジェクトとはシステム開発等IT関連のプロジェクトを指すものとします。 軽く自己紹介 2013年頃から7年くらいプロジェクトリーダーとして請負業務などの仕事をしてきました。最近はプロジェクトマネージャーも兼ねてやっていたり、うまくいっていないプロジェクトにコンサルとして入って立て直すというようなこともしています。 レジュメ https://www.resume.id/branch まずは結論から プロジェクトリーダーの使命 「担当するプロジェクトを成功へと導く」 「プロジェ

2020/03/03 に富士通本社で行われた、富士通TechLiveに発表資料です。 コロナウィルスの影響で、リモート発表になりましたが、当日は800人以上の方に同時視聴していただきましたRead less

14. ● from tensorflow.lite import TFLiteConverter #SavedModelからの変換 converter = TFLiteConverter.from_saved_model(model_dir) tflite_model = converter.convert() #KerasModelからの変換 converter = TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert() 14

MLOpsに関してちゃんと勉強中でして、色々事例とか調べてました。 とは言うものの、現在ではMLOpsを様々な観点から語られて、MLOpsという言葉にいろんな意味が含まれています。 という事情から色々探していたら、こちらをお見かけしました。 medium.com 書籍へのリンクはこちらです。 n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)（紙書籍＋PDF版） – 技術書出版と販売のラムダノート こちらの書籍では基本的な背景からきれいに整理されていました。 こちらを参考にしつつ、頑張ってMLOpsの動向について整理してみたので、そのメモです。 それでは張り切って書いていきます。 tl;dr; 背景・問題設定 機械学習は学習のアルゴリズムよりその周辺のほうが大きい 機械学習システムに携わる人の役割の違いによってうまくいかないことがある 機械学習システムの構築・運用する上で課題も多い 問

古代のWebアプリケーションエンジニアなので、現代との差分を身に付けていくぞ！ 個人的なスキルセットの差分を埋めるためのものなので、誰にでもマッチするものではありません。 習うより慣れろの精神で、読んで終わりじゃなくて手を動かします。 コンテナ化 x done.icon The Twelve-Factor App （日本語訳） done.icon What is Amazon Elastic Container Service? - Amazon Elastic Container Service 機械翻訳がひどかったので英語版をGoogle翻訳で読むほうがマシそう メニュー1階層目だけ全部読んで、気になるところがあれば深堀りする ↑で物足りなかったらKubernetes完全ガイド 第2版 impress top gearシリーズ | 青山真也 | 工学 | Kindleストア | Ama

どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、JavaScriptをベースにしたWeb開発手法のトレンドを無料で学習できる海外のYouTube動画コースをご紹介します！ フロントエンドからバックエンドまでクオリティの高い動画コースを厳選しており、GitやFirebaseなどの予備知識も含めて多彩なコースをまとめました。 英語だから…と言って見ないのは非常にもったいないレベルの動画ばかりなので、ソースコードの動きをよく見ながらぜひ挑戦してみてください。 なお、JavaScriptの基本はpaizaラーニングの「JavaScript入門編」で学ぶことができますので合わせてチェックしてみてください！ ■Web開発の基礎を学ぶ まずはWeb開発を始める前に抑えておきたい基本的な知識を学習できる動画コースから見ていきましょう！ 主に、HTML / CSS / JavaScriptの3点を重点

はじめに 最近、AWSのシステム構成図を見ることが多くなり、AWS上で動いているシステムのシステム構成図を理解できるようになるために個人的に知っておきたいと思ったAWSの用語・サービスをまとめてみました。 私自身も勉強がてら作成したので、わかりづらい部分も多くあると思いますが、AWSのサービス全くわからん→なんとなく雰囲気把握した、となっていただけたらと思います。 2018年10月に新しくなったAWSアーキテクチャアイコンを使用しています。 サーバ・クライアントなどの説明についてはここではしていませんが、以下の記事でとてもわかりやすくまとめてくださっています！ 超絶初心者のためのサーバとクライアントの話 知っておきたい用語 リージョン AWSがサービスを提供している拠点（国と地域） リージョン同士はそれぞれ地理的に離れている（例えば日本とオレゴンとか） 日本はap-northeast-1（

In this final Weave Online User Group of 2019, David Aronchick asks: have you ever struggled with having different environments to build, train and serve ML models, and how to orchestrate between them? While DevOps and GitOps have made huge traction in recent years, many customers struggle to apply these practices to ML workloads. This talk will focus on the ways MLOps has helped to effectively in

Vue.jsを100時間ほど勉強して分かったことを整理します。 勉強時間の内訳は、 Udemyの Vue JS 2 - The Complete Guide (incl. Vue Router & Vuex) をだいたい全て完了（85時間） 実際に自分でコードを書いてみた（15時間） です。 学習開始時のレベルは、JavaScript・jQueryはそれなりに扱うことができ、過去に少しだけReactを勉強したことがある感じでした（専門は Ruby on Rails）。 Vue.js 自体の構文 まず、Vue.js 自体の基本的な構文を整理します。 Vue インスタンス Vue インスタンスの書き方は次のような感じです。 new Vue({ el: "#app", data: { name: "Kei", age: "30", counter: 0 }, methods: { increas

This article is a Private article. Only a writer and users who know the URL can access it. Please change open range to public in publish setting if you want to share this article with other users. ※この記事は著者の増田さんの了解の上で限定公開させて頂いております。 https://twitter.com/masuda220/status/1215122054795522049?s=20 オブジェクト指向、設計がなぜ必要か = ソフトウェア全体の整理整頓をするため 第1章 小さくまとめてわかりやすくする 変更が大変なプログラムの特徴 メソッドが長い クラスが大きい 引数が多い 関心事を詰め込みすぎ

注) 2016年辺りのまとめなので、新しめの本が入ってないのと、新しめの特定の技術の本は2020年現在だと通用しない本が多いです。 古典含め普遍的な物も多々あるので、現在も通用する物が多いはずです。リンク先が旧版の本も有るので注意。 Javaメインの会社の本棚です。あと、じつは洋書版もあります。

例年のように、昨年の活動を振り返る。 昨年は、それ以前の5年と異なり、働き方もエンジニアから研究者へ転向したことにより、自分を取り巻く環境は大きく変化した。 とはいえ、1年の研究活動を通じて、エンジニア時代と比較し、働き方は変わっても、自分が目指すものはあまり変わらないことも再確認した。 エンジニアであっても、研究者であっても、SREの分野において、相変わらず特定の環境に依存しない汎用的かつオリジナルの貢献を目指している。 エンジニアか研究者かというのは、自分にとっては、単に時間の使い方の差に過ぎない。 エンジニア時代は、企業の商用システムの開発・運用経験を通して、余暇時間でブログに知見をまとめたり、ソフトウェア化したりしていたが、研究者になってからは現場経験のウェイトをほぼゼロにして、学術論文の形で深く知見をまとめて、ソフトウェア化を進めている。 1月 昨年の12月に前職を退職したのち、