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一歩先行くパイソニスタを目指す人のためのPython解説書。Pythonはシンプルです。使い方を覚えるのも簡単で生産性を短期間で高めることができます。しかしこれは、Pythonに備わっている豊富な機能のほんの一部しか使っていないということでもあります。本書では、とても有用なのにあまり使われていないPythonの特徴的な機能を活用し効果的で慣用的なPythonコードを書く方法について解説します。読者は、Pythonicな思考とコーディング手法を身につけ、コードをより短く、より速く、より読みやすくする方法を学べます。本書では、どうすれば熟練のPython 3プログラマーになれるのかを徹底的に追及します。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 プロローグ 1章 Pythonのデータモデル 1.1 Pythonicなトランプ 1.2 特殊メソッドの使用方法 1.2.1 数値型のエミュレーショ
Welcome to the Kubernetes Kickstart Bootcamp! In this Bootcamp, you will learn how to containerize workloads, deploy them to Google Kubernetes Engine clusters, scale them to handle increased traffic, and continuously deploy your app to provide application updates. This Bootcamp will cover: The technology of containers at a low level and how Docker builds on that to provide a user friendly interfac
Drawing Copyright ©2017 Renee French This week marks the 10th anniversary of the creation of Go. The initial discussion was on the afternoon of Thursday, the 20th of September, 2007. That led to an organized meeting between Robert Griesemer, Rob Pike, and Ken Thompson at 2PM the next day in the conference room called Yaounde in Building 43 on Google's Mountain View campus. The name for the languag
えふしんに聞く「僕が若手エンジニアならこれを学ぶ!」トップランナーの考える成長戦略 「モバツイ」の生みの親であり、現在はBASE株式会社の取締役CTOを務める、「えふしん」こと藤川真一氏に、「もし、あなたがいま若手エンジニアだったら、どんな成長戦略を採りますか?」と聞いてみました。若手エンジニア必読のえふしん流7つの戦略とは? 「何を学び、どのように技術力を向上させていくべきか」は、若手エンジニアにとって非常に悩ましいテーマのひとつ。 キャリアが浅いころは学習を進める“勘どころ”がないため、なかなか効率の良い技術習得ができません。加えて、過去の時代と比較すると学ぶ対象であるプログラミング言語やIT領域も圧倒的に広範囲になっています。そのため、少し方向性を見誤ってしまえば、無駄な技術の学習に時間を割いてしまう可能性が高いのです。 その課題を解決する有効な方法があります。それは、著名なエンジニ
IBMは、昨年9月にサンフランシスコで開催された「JavaOne 2016」で、同社が開発してきたJavaVMをJava 9の登場に合わせてオープンソース化すると発表していました。 OpenJ9はクラウドやマイクロサービスアーキテクチャに最適 OpenJ9の特徴は、高速な起動と、起動してから高速な実行速度に達するまでの時間が短いこと、メモリ消費量の小ささ、高いスループット性能など。これらはクラウドでの利用や、短時間で終了するような小さなサービスの集まりであるマイクロサービスアーキテクチャなどに適しているとされています。 Eclipse OpenJ9はソースコードのプロジェクトで、バイナリの配布は基本的には行われていません。ただし「AdoptOpenJDK」のサイトでOpenJ9によるOpenJDKが入手できます(Eclipseによる解説)。 Eclipse OpenJ9はOMRがベース O
マイクロサービス構成を作る上で、gRPC でアプリケーションを繋ぎ、それらを GKE+kubernetes で動かすというのは有力な選択肢の一つだと思います。ここでは実際にこの構成で動くAPIを作る手順を書いてみます。作ったコードと kubernetes の設定ファイルは以下のリポジトリに置いてあります。必要に応じて参照して下さい。 https://github.com/gong023/micro-sample なお、gRPC, GKE といったものの概要説明・メリット説明などはなるべく省きます。これらは公式ドキュメントで説明されているため、そちらを見るのが良いです。このエントリの末尾にリンクをまとめて貼っておきます。 作る構成 インフラ部分は GKE+kubernetes で、その上に gRPC でやり取りするアプリケーション群が動くという形でAPIを作っていきます。 アプリケーション部
(2017年の)6〜8月とOpenCV 関連本の出版ラッシュだったようなので簡単なまとめ。個人の主観によるものであり、独断と偏見に基づくものです。悪しからず。 opencv.org 環境構築、OpenCVの基本、応用(著者の得意分野)の3つのうち2つ、もしくは全てというのが基本パターン。 対象バージョンは3.0、3.1、3.2のいずれかで言語は基本的にC++。 [2018/05/09 追記・更新] 新しく出版された書籍の情報を追加。 さすがに最新のバージョン3.3(8月3日リリース)を対象にした本はない。 工学社から発売されている「画像処理アルゴリズム入門 」は新しいバージョンを前提にしている(基礎的なトピックだけだけど)。 オライリー 詳解 OpenCV 3 ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識 講談社サイエンティフィック(KS情報科学専門書) 『OpenCVによる画像
お久しぶりです。技術開発部の相原です。 昨年度は技術基盤部としてmrubyを導入したりしていましたが今は少しレイヤーが開発寄りになりました。 とはいえ依然として技術基盤も見ていて、最近はご多分に漏れず機械学習を用いた技術基盤の改善に興味があります。 そんな中でここ数ヶ月メインの業務の合間の時間を使って試験的に機械学習を導入していたので、今回は技術的負債の高利子クレジットカードと呼ばれる機械学習を導入する中でどのような工夫をしたかということについて書きたいと思います。 機械学習については門外漢なので、ここではモデルの訓練などのプラクティスに関しては触れません。 (一部暗黙的に深層学習を前提としている箇所がありますのでご了承ください) 技術的負債の高利子クレジットカード Data Dependencies Cost More than Code Dependencies System-leve
Goスケジューラの仕事は、1つまたは複数のプロセッサ上で実行する複数のワーカOSスレッドに、実行可能なGoルーチンを配分することです。マルチスレッドのコンピュータ処理では、スケジューリングに2つの考え方が登場してきています。 * ワークシェアリング: あるプロセッサが新しいスレッドを生成したとき、idle状態か十分に活用されていないプロセッサが利用してくれることに期待して、生成したスレッドのいくつかを他のプロセッサに移行させます。 * ワークスティーリング: 十分に活用されていないプロセッサが他のプロセッサのスレッドを積極的に探し、そのいくつかを「スティール」ます。 スレッド移行の発生頻度は、ワークスティーリングではワークシェアリングよりも少なくなります。実行すべきワークがどのプロセッサにもあるときは、移行されるスレッドはありません。そして、あるプロセッサがidle状態になれば、直ちに移行
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