"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
新規Webサービスを独りで開発・運用する際に立ちはだかった壁とそれを乗り越えた方法まとめ【個人開発】 - Qiita
その1. そもそもアイデアが思い浮かばない 遭遇確率 ：★★★★☆ どんな壁？：いざWebサービスを作ろうとしても何もアイデアが思い浮かばない 解決策：身近な課題をひたすら探す サービスを作る上では何かを解決する系のアイデアであり、かつ自分が当事者であるとモチベーションも続きやすいです。 自分が普段ネットを使っていて不便だと思うこと、今使っているサービスの不満点、などなんでも良いのでとりあえず書き出してみましょう。 大体この中に自分の技術力でも解決できるような課題が存在します。 もし自分の中での課題が見つからないという場合は、日々Twitterのタイムラインで流れてくる身近な人が抱えている課題をピックアップしてアイデア化するのもありです。 回避策：しょぼいアイデアでも日々書き残していく いざサービスを作るというときにアイデアも出ないし身近な課題すら見つからない場合は、普段からアイデアを無理
2023年にエンジニアな私がマネジメントに目覚めてから読んでよかった3冊 - Lean Baseball
タイトルそのままのエントリーです. 気がつけば現職含めて「エンジニアのマネジメント」を行う職種を6年ちょいやらせてもらっています. マネジメントをする・しないを含めてキャリアパスどうする? マネジメントをやるとして何を教科書にしたら? 今どきの開発スタンス・マネジメントってどうしたら? みたいな悩みや迷い（&やっぱコードを書くエンジニアの仕事良さそうという脱マネジメントの検討*1）は常にありますが, 今年はそれに応えてくれる良著3冊に出会いました. スタッフエンジニア エンジニアのためのマネジメント入門 人が増えても速くならない 以上の3冊です. この3冊です（結論） スタッフエンジニア マネジメントを超えるリーダーシップ 作者:Will Larson日経BPAmazon エンジニアのためのマネジメント入門 作者:佐藤 大典技術評論社Amazon 人が増えても速くならない ～変化を抱擁せよ
プログラミングの終焉と生存戦略｜k1ito
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
この記事の目的 自分は、とある会社様の元でソシャゲの API 開発をさせていただいています。 ソシャゲは、リリース時やイベント時などに集中アクセスされやすく、負荷軽減の知識がない状態で開発を行ってしまうと、運用時に緊急メンテ祭りになりやすいジャンルかなと思っています。 これまで培ってきた MySQL の知識ですが、脳内メモリ量の関係上、暗記できないのでメモしておこうというのが主目的です。 ここ数年ほどソシャゲ開発しかしていないため、偏っている感がある内容ですのでご注意ください。 概要 ストレージエンジンは InnoDB。メインで扱っている MySQL バージョンは 5.6。 記事の内容ですが、これらのキーワードを見て、おおよそ分かる方は読む必要はないかと思います。 インデックス系 クラスタインデックス カバリングインデックス EXPLAIN で注意するべき値 トランザクション系 MVCC
はじめに 去る2010年、津山高専の入学を間近に控えた puhitaku 少年は、とある SHARP の電子辞書を手にして震えていた。 SHARP Brain PW-GC610。Windows CE をプリインストールした、中学生から見ても一風変わった電子辞書。そんなものが津山高専の教科書販売で手に入るなんて…。 これは、そんな変わった電子辞書 Brain シリーズで Linux を動かすまでの記録だ。 （本記事は、第53回 情報科学若手の回で発表した以下のスライドを記事にしたものです） speakerdeck.com Brain ハックの隆盛と衰退 SHARP の電子辞書 Brain シリーズは、Windows が動くことによって外部アプリ ― 言い換えると、PE 実行可能ファイルそのもの ― が追加可能であることを売りにしている。自作ソフトの防止や対策は特にないので*1、Visual
クックパッドを退職しました - 昼メシ物語
2024年1月末まで在籍していますが昨年12月に業務は終えていて、いまは有休消化期間中です。2010年から約14年間勤めてきた、自分の生き様そのものとも言えるクックパッドを離れるのには、表現しきれないほど大きく、複雑な思いがあります。 僕がこの14年間でやってきたことを振り返ってみます。 入社 クックパッドに入社した時は新卒3年目相当で、26歳でした。もともと料理と Ruby が好きで、当時まだ珍しかった Ruby on Rails でサービス開発をしているらしいという点や、当時からネットウォッチしていた @ryo_katsuma さんが所属していること、直属の上司の井原さんが転職したことが決め手になり、体当たりで飛び込みました。当時の僕はほとんど実績もなく、入れてもらえるかギリギリのところだったと思いますが、おそらく井原さんが頑張って交渉してくれたのだと思います。本当に感謝しています。こ
AI搭載版『ポートピア連続殺人事件』が4月24日にSteamで無料配信決定、『THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』として名作ADVが蘇る スクエニAI部に経緯を訊いた
スクウェア・エニックスは、堀井雄二氏が手掛けた『ポートピア連続殺人事件』を題材に、先端AI技術を搭載したテックプレビュー『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』を2023年4月24日にSteamにて無料配信すると発表した。また公式サイトをオープンしている。 AIの一分野である自然言語処理（NLP）の技術を使った「NLPアドベンチャー」と銘打っており、日英の言語に対応している。 「THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE」とは 『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』（以下、THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE）は、『ドラゴンクエスト』シリーズで知られる堀井雄二氏が手掛けたADV
書籍「達人が教えるWebパフォーマンスチューニング」はチューニングの考え方を教えてくれる良本 - Gマイナー志向
通称 #ISUCON本 を著者様からご恵贈いただきました。ありがとうございます。 gihyo.jp 所感 この書籍、言っていいのかわかりませんがまったくの初心者・初学者には難しい本かもしれません。私の感触では、Webサイトのプログラム作成、改修、構築、運用などに携わったり、Webサイトのパフォーマンスの問題に向き合ったことがある人が対象読者だと思いました。職種でいえばバックエンドエンジニア、インフラエンジニア、SREなどですね。もちろんそういった職種を目指している方や、純粋にISUCONに挑戦したい、パフォーマンスチューニングに興味がある、といった方も含まれます。 この本は特定の問題に対する直接的な答えではなく、パフォーマンスチューニングの考え方を教えてくれる内容になっています。この本を参考に実際に手を動かして実践するのが良いでしょう。現実のWebサイトをチューニングするでもいいですし、そ
【2021/2/19追記】 非常に多くの方にお読みいただき、また記事公開のタイミングで仕様が変わっている点もあったため、記事執筆時に不足していた部分を追記いたします。 招待制から登録制に移行 当初招待制だったAroundですが、この記事を公開したタイミングでちょうど登録制に移行していたようです。サイトもメールアドレスを登録して連絡を待つのではなく、GoogleやSlack、Appleのアカウントでサインアップできるようになっています。 音声技術は特許出願中 Aroundの要でもあるハウリングを起こさない技術や音声の自動チューニングは現在特許出願中とのことで、Aroundならではの独自性は高そうです。 モバイル対応・Linux対応は現在開発中 AroundのFAQによるとモバイル対応、Linux対応は”coming soon - stay tuned!”とのことです。 余談 よほど日本人の登
と思っていたら、「もし」が現実になっていた。 彼の名は小野和俊。 かつて日本中からスーパープログラマーたちの集まった「未踏ソフトウェア創造事業」で、プログラミング速度で他のプログラマーたちを驚かせたほどの爆速プログラマーである。 『諸君 私はプログラミングが好きだ』という記事 を書いちゃうほどプログラミングを愛してやまない彼は、アプレッソというITベンチャーを起業して成功させた後、今は、３７００万人の顧客基盤を持ち、年間５兆円近い取引高のクレジットカード会社、クレディセゾンの常務執行役員CTOをやっている。 その彼が仕事論の本を書いた、という話を聞いて、「私なら、普通の人が読み取れないことも、その本から読み取れるだろうな」と思った。 なぜなら、私は、学生時代から含めて１０年ほどプログラマーをやった後、起業して経営者になった経験があるからだ。 プログラマーが経営者になると、世界がどのように見
はてなブログのキャッシュ周りをきちんと改善したら、アプリケーションサーバの台数を半分にできた話 - Hatena Developer Blog
はてなブログでSREをやっているid:cohalzです。 2019年12月頃からid:utgwkkやid:onkとともに、はてなブログにおけるキャッシュ周りの改善を行いました。その結果、次のような成果が得られました。 ブログ記事のキャッシュヒット率が、1日平均で8％から58％に向上 アプリケーションサーバの台数を、以前の半数以下に削減 DBに届くリクエスト数が、以前の3分の2まで減少 レスポンスタイムの平均が、以前の8割まで減少 この記事では、実際にどういった改善を行ったのか、その際に気をつけたことや大変だったことを紹介します。 はてなブログがVarnishを導入した経緯と課題 開発合宿をきっかけに問題が明らかになる 進め方をまず考える ホストのメモリをできるだけたくさん利用する メモリを積んだホストでなぜかレイテンシが悪化 キャッシュが分散しないようVaryヘッダを使う デバイス情報を適
500点出す！ - ゆーすけべー日記
「Web Speed Hackathon 2022」という「非常に重たいWebアプリをチューニングして、いかに高速にするかを競う競技」があります。 リモート参加で11月1日から27日まで開催されています。 ここで言う「高速」とはCore Web Vitalsのスコアが高いことを言い、Lighthouseのスコアをベースにした500点満点の争いです。 ISUCONのフロントエンド版ですね。 以前にも同じ課題で「学生向け」と「社内（サイバーエージェント）向け」が行われたらしく、まだ500点を出した人はいません。 そこで僕は「満点を出したい」と思い、初日から、いやむしろフライングしていたからその前から頑張ってきました。 そして、先日（17日）、ついに500点満点を出しました！ たぶん、レギュレーションはクリアしている、はずです（もし違反してたらすいません…）。 自動で行われる「Visual Re
ゲームエンジンはアートである - 8 年以上自作ゲームエンジンをメンテし続けている話｜Hajime Hoshi
自分は Ebiten という 2D ゲームエンジン (ゲームライブラリ) を趣味で開発しています。使用しているプログラミング言語は Go です。 2013 年 6 月に最初のコミットを行ったので、現在 8 周年の 9 年目です。 Ebiten は「くまのレストラン」などのモバイル及び Nintendo Switch 向けゲームで使われており、一定の実績があります。 ゲームエンジンの開発は一朝一夕では終わりません。Unity や RPG ツクールといった既製品がある中、ゲームエンジンをわざわざ自作することは酔狂かもしれません。ではなぜそのようなことをしたのでしょうか。端的に言うと「ミニマムな API で実用的な 2D ゲームが作れるかどうか」ということを証明したかったのです。自分の美的感覚の追求です。この目的に気づいたのは割と最近のことです。やっていくうちに「自分がやりたかったのはこういうこ
これは何 以下記事のアンサーブログです。 qiita.com 以下のことはコメントに書いたんですが、書ききれなかった部分もあったり整理したほうがいいなと思い記事に起こしています。 現代のアプリケーションではC10K問題よりも先にDBやアプリケーションのボトルネックが先に来るため、C10K問題に遭遇するよりも先にやることがある ミドルウェアとしての成り立ちから設定ファイルの書き方に至るまで、それぞれのソフトウェアで思想が根本的に異なるので、単なるパフォーマンス比較をしてもあまり意味がない NginxとApacheの違いをC10K問題を中心に語るのは時代が違う この記事に限らず、多くの「Nginx vs Apache」系記事では「ApacheはC10K問題を抱えている」という論理をベースにそれぞれの違いを表現しています。 が、これは2022年においては(実際にはもっと前からですが)既に事実では
茶とコーヒーと俺ん家の話
俺は30過ぎてこどおじで、別に給与が特段低いとか家族の介護が必要とかそういう事情でもなく、俺個人に引っ越しするための意欲が湧かないのと、そもそも家を出る意義がもう一つピンと来てないので、実家にいる。 俺と両親合わせて3人の家族仲は特別良くも悪くもない…というのは、家庭内の緊張とか不和とかの微妙な感情をないまぜにして無難に平均化した言い方で、俺と両親はそれぞれあまり会話もないけど、「お前、いつ家出るんだよ？ あと、結婚…はまあ置いといて、日々の言動とか読んでる本とかなんか変なんばっかりだし、まともに社会人やれてるんだろうか？」的な無言の変な気まずさを感じるし、母と父の方はわりかし明確にいまお互いの生活態度にストレスを感じているっぽい。 しかし、だからといって、各々の了見をめぐってケンカになったりとかもないのだ。だから、まあ特別仲は良くも悪くもない、ということになる。 … 夕飯は大抵三人で一緒
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
これらの試算から、1人あたりのトラッキングによる通信量はおおよそ16.88kbpsから112.50kbpsと考えられます。 スター型ネットワークの場合 ここでメタバースでスター型のネットワークを採用することを考えます。 どのような構成かというと、クライアントがトラッキングデータをサーバーへ送信します。各クライアントへのトラッキングデータの送信はサーバーが行います。 こうした構成を行う場合、全てのクライアントのデータがサーバーを介し、各クライアントへ流れ込みます。そのため、通信速度は下り速度がボトルネックとなります。ここでは人口75%ラインの88Mbpsを上限として考えます。 先ほどの1人当たりのトラッキングに関わる通信量から算出すると、スター型の場合、801～5,340人が通信の限界になります。 フルメッシュ型ネットワークの場合 一方で、サーバーを介しないクライアント同士が直接つながるフル
全世界同時リリースする『マリオカート ツアー』の DB に Amazon Aurora を採用 高い品質が求められるゲーム配信基盤の運用工数を、大幅に削減 世界的ゲームメーカーである任天堂株式会社。2015 年ごろからスマートデバイス向けゲームアプリの開発をスタートした同社は、株式会社ディー・エヌ・エー（以下、DeNA）との協業により、全世界で 4 憶ダウンロードを超える『Super Mario Run』、『ファイアーエムブレム ヒーローズ』、『どうぶつの森 ポケットキャンプ』などにおいても、ゲームサーバーを含む各種機能を AWS 上に構築・運用してきました。2019 年に『マリオカート ツアー』をリリースするにあたり、データベースとして Amazon EC2 上で運用する MySQL から Amazon Aurora を採用。ユーザーが快適にプレイするために必要なパフォーマンスとスケーラ
２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎
このサイトでは、SQL を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのSQL 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 最初に、パフォーマンス・チューニングに関する全体の方針を述べておくと、それはボトルネック（一番遅いところ）を改善することです。当たり前ですが、既に十分速い処理をもっと速くしたところで、システム全体のパフォーマンスには影響しません。従って「処理が遅い」と感じたら、最初にすることは、SQL やアプリの改修ではなく、「どこが遅いのか」を調査することです。いきなりあてずっぽうで改善をはじめても効果は出ません。医者が患者を診るとき最初にすることが検査であるのと同じです。病因が何であるかを突き止めてからでないと、正しい処方はできないのです。 その基本を承知していただいた
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
システムの内製化は修羅場｜yusugiura
近年、日本の大企業による「システム開発の内製化」に関する話題を目にすることが多くなりました。それまで、システムを内製化する会社というのは、サイバーエージェントやDeNAといった、いわゆるweb企業が中心でしたが、この話が、伝統的な大企業に及んでいるのが昨今の動きです。 内製化のゴールは「システム開発を自社で行うことによって、ビジネスの競争優位を加速させること」と考えています。競争力のあるビジネスが存在することが前提になりますが、優位性を加速させる筋書きがある時に、内製に投資する意味があるわけです。 しかし、大企業によるシステム開発の内製化は、ほとんど、うまくいかないことが予想されます。多くの場合、エンジニアを雇って、お金をかければ、内製化できるという考えが流布しているように感じており、少々筋が悪い気がするからです。 そもそも、システムの内製化というのは、大企業やベンチャーを問わず、大きなリ
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
（追記） ぬるっと家事終わらせて見に来たらたくさん読まれてて嬉しい。婚活は大変だったけど学びもあり、あのままブラック労働を続けるよりよっぽど良い人生＆良い人間になれた気がするよ。書ききれなかった学びと自分語りを書いた。誰かの参考になれば幸いだし、おれはいつでもお前らの婚活の成功を祈ってる。 https://anond.hatelabo.jp/20231130215545 （ここから本文↓） 10年前、新卒で入社したブラック企業で心身削られ心底思った。働きたくない。 その年の末、帰省した際に5歳上の姉から婚約者を紹介された。婚約者は国家公務員で、姉は専業主婦になるという。羨ましすぎて狂うかと思った。 婚約者が帰り、両親が眠った後で姉と2人きりになった。酒の勢いもあって「女は主婦になれていいよな、俺も養われてぇ〜〜〜」と愚痴ったら、「じゃあお前もなれよ、そのための努力をしろ」と言われた。姉から
個人開発で 賃貸物件の検索サービス Comfy を作りました1。グラフや地図でサクサク絞り込める UI が特徴のサービスです。とにかく気持ち良い使い勝手を実現するために色々工夫しています。 既にリリースからは 4 ヶ月以上経っているのですが、改めてサービスの概要や、システム構成及び使用した技術・サービスをご紹介しようと思います。2。 サービスの概要 Comfy は日本全国の賃貸物件を検索できる Web サービス です。画面 UI は上の GIF 画像のような感じです。 こだわったポイントを色々書くよりも実際にさわって頂いた方が新感覚の UI や気持ちよさを体感頂けるかと思いますので、 実際のサービス をぜひお試し頂ければ幸いです！ システム構成 図の通り、システムは大きく 3 つに分けられます。 フロントエンド バックエンド データ基盤 使用技術は図の通りではあるのですが、フロントエンドと
大規模ゲーム開発で存在感を高めるErlang/Elixir ─ Nintendo Switch™とロマサガRSの事例から｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
大規模ゲーム開発で存在感を高めるErlang/Elixir ─ Nintendo Switch™とロマサガRSの事例から 大規模なゲーム開発で、プログラミング言語Erlang/Elixirの存在感が増しています。Nintendo SwitchのErlang活用事例と、ロマサガRSにおけるElixirの導入事例について、アカツキ島崎清山さんに解説してもらいました。 2019年6月1日、永田町JA共済ビルにて、Erlang & Elixir Fest 2019が開催されました。Erlang/Elixirを利用する開発者らを集めて国内で開催されるメインイベントとしては、2017年のElixir Conf Japanから数えて、今年で3回目を迎えたことになります。 Erlang & Elixir Fest 2019 参加費6,000円の一般枠が事前登録で埋まり、当日の来場者も150人を超えたErl
toyokeizai.net satoru-takeuchi.hatenablog.com 全然レイヤーが違うが、自分が何に悩んで、どういう風に理解したか、思い出しながら書き出してみる。 プログラミング歴 20歳からなので、現時点で10年ぐらいだが、中学生の時ちょっと触ったことがあった。 14 歳: 病気で入院したときに暇すぎて、2 週間ほど VBA を触った 大学 1 年: 大学の選択科目で Java, 夏休みに Python と Ubuntu の独習 大学 3 年: Python で自然言語処理のバイト 大学 4 年: Android アプリを作るバイト、就活ポートフォリオとして node/Websocket で MMO 一社目: Unity, ActionScript, Haskell, JavaScript 以降~: JavaScript/CoffeeScript/TypeScri
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
こんにちは、ぬこすけです。 近年、Webフロントエンドではサイトのパフォーマンスの重要性が高まっています。 例えば、GoogleはCore Web Vitalというパフォーマンスに指標を検索結果のランキング要因に組み込みました。 また、近年の某企業が「パフォーマンスの改善に取り組んだ結果、セッション数〇％アップ、CVR〇％アップ...」などの事例は枚挙にいとまがないでしょう。 パフォーマンスチューニングするためには、定量的に計測してボトルネックを探すようなトップダウンなアプローチもあります。 しかしながら、時には千本ノック的にハウツーを片っ端から試していくボトムアップなアプローチも有効になることもあったり、日々のコーディングでパフォーマンスを意識したコードを書くことは大切でしょう。 この記事ではパフォーマンス最適化のハウツーを紹介します。 パフォーマンス改善の施策が思い浮かばない時やフロン
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
フォローフォロワー時代の終焉｜えとみほ
これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持たせるよりも、プラットフォームが力を持たないといけないからです。 https://t.co/3LtEfi0Lzh — けんすう (@kensuu) August 2, 2022 たとえば、個人に力がある状態だと「他のプラットフォームに移りますー」というと、お客さんが逃げちゃうわけです。プラットフォームが個人の取り合いになってしまい、競走が生まれ個人ユーザーが得をする世界になる。 — けんすう (@kensuu) August 2, 2022 個人の力を削いで、アルゴリズムの力で閲覧させるようにすると、個人が他のプラットフォームにいくと、数字が目に見えて落ちるので、他の
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
システムの複雑さはどこから来るのか – Out of the tar pitを読む - Uzabase for Engineers
Uzabase Saas Product Divisionフェローの矢野です。 この記事は、Rich Hickey（プログラミング言語Clojure作者）のプレゼンテーションSimple Made Easyへと繋がっていく、Ben MoseleyとPeter Marksによる「Out of the tar pit」というシステム設計について論じた論文の内容について説明したもので、ユーザベースのSaas Productでのテック発表の一つとしてプレゼンしたものを、ブログとして再度まとめたものです。プレゼン自体は25分くらいでしたので、おそらくこの記事の方がプレゼンよりも詳しいと思います。 ソフトウェア危機 ソフトウェアは本質的に複雑 ソフトウェアの複雑さはどこから来るのか？ 複雑さは、別の複雑さを産む 複雑さを分類する 本当に必要な複雑さと、そうでないものがある どうやって複雑さを扱うのか
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
なんかマナブやばいな、ついでに色々見てたんですが、最近技術ではない方向で前に出てきてるエンジニアが増えてるようですね。 技術ブログは一般の人は見ないからわからないかもですが、技術ブログ系はエンジニアが見るだけで、基本的にそこで収益を得てるものも少ない印象があります。技術者の業界というのは業界の発展のために、無償で貢献(楽しみとしての人が多い)する人がすごく多く、それによってライブラリの充実の恩恵として再利用性や車輪の再発明を避けたりできてたりします。なので、この人達は金儲け系のブロガー界隈では話題にならないですね。 一般向けに言葉を発信する人が少なめだったというのもあるのかも知れませんが。というか、よく見たら取り上げようと思った人全員文系エンジニアですか…。文系エンジニアは技術よりお金に向かい、理系はお金より技術に向かう傾向でもあるんですかね。 今回はやまもとりゅうけん、マナブ、勝又健太さ
キャッシュは、CPUのバスやネットワークなど様々な情報伝達経路において、ある領域から他の領域へ情報を転送する際、その転送遅延を極力隠蔽し転送効率を向上するために考案された記憶階層の実現手段である。(引用: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』) こんにちは、@kaa_a_zu です。私たちエンジニアは、「キャッシュ」というワードをよく口にしています。それはインフラの設計をしている時かもしれないし、表示されるコンテンツが変わらない時かもしれないし、パフォーマンスの改善をしている時かもしれません。普段何気なく使っている「キャッシュ」とは一体何なのでしょうか。この記事は、そんな「(Webフロントエンドを触るエンジニアが知るべき)キャッシュ」について、どんなものがあるのかがちょっと分かったという状態になることを目的に書いています。
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