grapi: Bulding JSON API server with grpc-gateway for microservicespresented at Go Conference 2018 Spring https://gocon.connpass.com/event/82515/ grapi: https://github.com/izumin5210/grapi grpc-gateway: https://github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway
若者の長時間労働から質重視へとスタートアップの働き方が変わってきた理由 - Findyブログ
メルカリが変えたスタートアップの働き方 以下のツイートが昨日拡散されましたが、やはり一般的にもスタートアップやベンチャーの働き方について、変化が起きているということに共感頂ける方が増えてきているのではないかと感じています。 また、日々ハイスキルなエンジニアのプレミアム転職サービスFindyを通じて、ユーザーインタビューや企業クライアントに営業するを中でも同様のことを感じております。 続きを見る メルカリ以前は、スタートアップは若者が、長時間、全力で働いて大手にも負けないスピードで勝つ、という世界観が主役だった。メルカリ以降は、経験豊富なエンジニアやマーケターが自発的かつ効率的に働き勝つという新たな世界観が出てきて主役になりつつあると感じる。採用と働き方の世界線が変わった — ふぃりっぷ (@yuichiro826) 2018年3月31日 私自身も20代半ばはレアジョブというオンライン英会話
Rails Developer Meetup 2018 にて Wantedly のマイクロサービス事例を紹介しました | Wantedly Engineer Blog
こんにちは、Wantedly でエンジニアをしている竹野（@Altech_2015）です。先日行われた Rails Developer Meetup 2018 にて、Wantedly におけるマイクロサービスの事例について紹介させていただきました。 Wantedly では、2016年に開発を始めた Wantedly People においてマイクロサービス・アーキテクチャを採用しています。この発表では、この Wantedly People がどのような構成で出来ているかを網羅的に紹介すると共に、現在進めているサービス横断的なアーキテクチャ変更についても触れました。 発表内容は網羅性はあった反面あまり具体的に踏み込んだ紹介ができず、いくつか質問をいただくことになりました。この記事では、スライドに加えていくつかの補足をしようと思います。 開発環境のセットアップセッションでも少し触れた開発環境のセ
curl コマンド 使い方メモ - Qiita
はじめに 「最近、curlが楽しい」 というわけで、最近、curlでPOSTしたりDELETEしたりcookieからSessionを読み込んだりと触れ合う機会が多かったので、その時知ったものを備忘録も兼ねてまとめました。 なるべく実行コマンドとその結果の出力をセットで書くようにしています。 curlコマンドは便利 curlは便利です。 APIと触れ合っていると、 手軽に HTTPリクエストしたくなる色んなシーンに出会います。 「あれ？ サーバー死んでる？」 「思ってたレスポンスと違うな、何が返されているんだ？」 「認証必須にしたんだけど、うっかり抜け道ないよね？」 「さくっとPOSTしてテスト用にデータ準備したいんだけど...」 ...etc こういった、とりあえず生で、くらいのテンションでHTTPリクエストしたいなら、curlは有力な選択肢の一つと思います。 もちろん、本格的な確認やデー
A/Bテストより10~100倍効率的なランキング評価手法 インターリービング（Interleaving）のまとめと実践 - Qiita
はじめに 2つのシステムの性能やデザインを比較したいときには、A/Bテストを行うことがあります。UIの変更など、比較すべきシステムが多くないような場合で、かつ、たくさんのページビューがあるようなサービスを運用している場合にはA/Bテストでも良いかも知れません。しかし、比較すべきシステムが複数ある場合や、あまりページビューがない場合、A/Bテストで有意な結果を得るためには長い時間がかかってしまうことが知られています。 そこで注目を集めているのが、近年提案されたインターリービング（Interleaving（日：交互配置））という手法です。検索や推薦システム等のランキングを行うシステムにのみ適用が可能ですが、実験的にA/Bテストよりも10~100倍効率的であるということが知られています。この記事では最近の論文によって報告されているインターリービングの性能について、また、各種インターリービング手法
Marp - Markdown Presentation Writer
It's a time to migrate into Marp Next! The publication of classic Marp app has ended. Marp desktop app, a simple Markdown presentation writer, already had stopped maintenance since 2017. Today Marp team is focusing into Marp Next project, the brand-new presentation ecosystem for the future. See more details in our blog post. Why? We had kept publishing app for stuck users that are thinking Marp Ne
EmacsでのGo言語編集環境 - unknownplace.org
最近Go言語を始めた。MacにGoの実行環境を入れ、Emacsで編集するところまで、一通りまとめておく。 Goの導入 (for OS X) いろいろ方法があるようだけど、僕はカジュアルに brew install go で済ませた。 GOPATH 環境変数は最初プロジェクト毎に設定して使おうかと思っていたんだけど、 後述するgocodeやgo-flymakeといったツールを使う場合、手元のGOPATHは1つにしてしまったほうが便利なので、 export GOPATH=$HOME/dev/go-workspace というのをshellの設定に定義して、手元ではこの共通のPATHを使うようにした。 これは問題がでたらまた考える。 PATHを通す homebrewで入れたツールをEmacsから使うためには、 homebrewのbinディレクトリを exec-path に追加する必要がある。 (a
Writing An Interpreter In Goを読んだ
Thorsten Ballによる“Writing An Interpreter In Go”を読んだ． 技術界隈のブログを見ているとたまにSteve Yeggeの「If you don’t know how compilers work, then you don’t know how computers work」という言葉に出会う．その度に学生のときにコンパイラの授業を受けなかったこと後悔し，社会人になって挑戦しようとして挫折したことを思い出して悲しい気持ちになる．@rui314さんのCコンパイラをスクラッチから開発してみたを読んではかっこいいなと思いつつ僕には無理だなあと心が折れていた． どの言語を書いていてもコンパイラ（もしくはInterpreter）は切っても離せないものであり内部の動きがどうなっているかを知っておきたいという欲求はプログラマーなら誰しもあると思う（少なくとも僕に
なぜグローバル企業の経営陣は「定時退社」するのか？ - グローバル経営の極北
グローバル企業の経営陣の退社は早い。突発的な事態がなければ、定時の6時にはまず帰る。なので、遅い時間にミーティングが入ったりすると、露骨に不機嫌になったりする。これはなぜだろうか？ 意思決定の質が落ちてしまう 一番大きな理由は、コンディションが悪化すると「意思決定」の質が落ちる、ということを彼等がよく理解していることにある。グローバル経営においては、マネジメントすなわち意思決定する人、というのが明確に役割定義されていて、彼等の評価はその意思決定の質と成果によるところが大きい。 よって、マネジメント（マネージャー）を担うようになったら、きちんと毎日休息を取ってコンディションを整えるのも「仕事」である、との認識をみな持つようになる。例えば深夜まで仕事してしまうと、夜中に勢いで重大な決断を下したり、次の日に寝不足の頭で雑な意思決定をしたり、もしくはなかなか決められなかったり、ということが起こりう
ChainerとRNNと機械翻訳 - Qiita
自然言語処理とニューラルネット ここ数年で、自然言語処理の分野でもニューラルネットが非常に頻繁に使われるようになってきました。 自然言語処理で主に解析対象となるのは単語の配列や構文木などで、これらの内包する情報を表現するためにrecurrent neural network1やrecursive neural network1などに基づくモデルが頻繁に使われます。これらの最大の特徴はニューラルネットがある種のデータ構造を持っているという点で、1レイヤあたりのノードはそれほど多くない代わりにネットワークの接続が複雑で、しかも入力されるデータごとにネットワークそのものの形状が変化するという特徴があります。このため、伝統的なfeedforward neural networkを前提としたツールキットでは構築が難しいという問題がありました。 Chainerは、そのような問題を概ね解決してしまう強力
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
はじめてのGAN
今回はGAN（Generative Adversarial Network）を解説していきます。 GANは“Deep Learning”という本の著者でもあるIan Goodfellowが考案したモデルです。NIPS 2016でもGANのチュートリアルが行われるなど非常に注目を集めている分野で、次々に論文が出てきています。 また、QuoraのセッションでYann LeCunが、この10年の機械学習で最も面白いアイディアと述べていたりもします。 “The most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.” –Yann LeCun GANは聞いたことはあるけれどあまり追えてないという人向けに基礎から解説していきたいと思います。それでは順に見ていきましょう。 目次 基礎理論 DCGAN 実装 論文紹介 まとめ 基礎理
Wolfram|Alpha
Compute expert-level answers using Wolfram’s breakthrough algorithms, knowledgebase and AI technology Mathematics ›Step-by-Step SolutionsElementary MathAlgebraPlotting & GraphicsCalculus & AnalysisGeometryDifferential EquationsStatisticsMore Topics »Science & Technology ›Units & MeasuresPhysicsChemistryEngineeringComputational SciencesEarth SciencesMaterialsTransportationMore Topics »Society & Cul
Go by Example
Go is an open source programming language designed for building scalable, secure and reliable software. Please read the official documentation to learn more. Go by Example is a hands-on introduction to Go using annotated example programs. Check out the first example or browse the full list below. Unless stated otherwise, examples here assume the latest major release Go. Hello World Values Variable
最近学んでいる事と知識のレイヤー構造｜Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD
こんにちはTHE GUILDの@goandoです。 先人達から学びを得るために、UXを中心に日々色んな書籍を参考にしているのですが、最近はデータ分析の為の統計学を主に読んでいます。また以前からUXの為に行動経済学・認知心理学の書籍から気付きを得る為に参照しています。 これらの書籍が自分のスキルと活動の中でどういう補完関係になっているのかを一度整理したので、共有してみたいと思います。 自分のスキルセットについて自分のキャリアパスというのが以下の様な流れになっており、大手SIer → ベンチャー → 個人デベロッパー → 現在、と4フェーズ目になっています。 (※ポーズに特に意味はありません) SIer時代は1000万人が使う大規模システムを一から構築したり、米国企業との事業開発をしたり、ベンチャー時代はカーネギーメロン大の言語学者と共同開発を行い、iPhone黎明期には個人デベロッパーとして
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PlantUML Cheat Sheet - Qiita
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