SRE大全 メルカリ編 hbstudy#75
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Spring BootのRestControllerの@PathVariableと@RequestParamの使い方や@Validate,@Validでバリデーションチェックを行う方法
パデュー大学の機械工学の研究室では、機械学習やディープラーニングで訓練した人工知能(AI)を用いて、2次元的な画像から3次元的な物体を生成する技術が波紋を呼んでいる。 これまで全く目にしたことのない斬新な形の物体を作り上げることが可能となると同時に、抽象的な事象を学習するAIの可能性が示唆されている。 ・独自に開発したAI「SurfNet」を使用 使用するのは、研究者らが独自に開発した「SurfNet」と呼ばれるAIだ。互いに似通ったものであると認識するよう、2次元画像と3次元画像のペアで学習済みだ。 写真を含む2次元画像を用意し、このAIにかければ、VRやAR用の3Dコンテンツが瞬く間に生成される。ちなみに、2枚の2次元画像を使って、幻影のような3Dコンテンツを生成することも可能だ。 ・ロボティクスをはじめ様々な分野で応用可能 今回の開発を終え、研究者のひとりが「人間が現実世界とバーチャ
政府主導の「働き方改革」。長時間労働の是正などを推し進めていますが、「労働問題の解決にはならない」「不十分ではないか」という声も挙がっているようです。そもそも、周囲の友人・知人を見渡しても、そんなに期待していないようなムードも……。 会社員にとってうれしいはずの働き方改革なのに、世の中の空気としてノリきれない感があるのはなぜ? 個人でできる働き方改革はないものなの? 今回は、元2ちゃんねる管理人で現4chan管理人、西村博之さん(通称ひろゆき)に、「働き方改革」について聞いてみました。 ひろゆき(西村博之)さん 1976年、神奈川県生まれ。中央大学卒。在学中に、アメリカのアーカンソー州に留学。1999年にインターネットの匿名掲示板「2ちゃんねる」を開設し、管理人になる。東京プラス株式会社代表取締役、有限会社未来検索ブラジル取締役など、多くの企業に携わり、企画立案やサービス運営、プログラマー
「プログラマー」には裁量労働制が適用できない 先日、「裁量労働制」について以下の記事を書いたところ、思わぬ反響があった。 トヨタの「裁量労働制」は違法か?違法な裁量労働制を見極めるポイント この記事は、「トヨタが裁量労働制を拡大した」という記事の誤りを指摘しつつ、裁量労働制がどのような場合に違法になるかを解説したものだ。意外な注目を集めたのは、次の一文である。 「IT企業で働いていても、プログラマーには裁量労働制は適用されない」 もしプログラマーなのに裁量労働制を「適用」されているのなら違法であり、残業代を請求することができる。この事実に対して、ネットで以下のような内容の反響が多数あり、NPO法人POSSEに労働相談も寄せられた。 「プログラマーだけどシステムエンジニアの業務もさせられている場合はどうなるのか」 「自分は裁量労働制でプログラミングもしてるけど、システムエンジニアとして雇われ
こんにちは!Software Engineerの井上恭輔( @kyoro353 )です。今日はDeployGateの米国オフィスを物理的に作った話をご紹介したいと思います。 DeployGateは2016年3月に米国法人を登記し、海外のお客様向けの各種サポートを提供しています。しかし、実は今までリモートベースの活動がメインで自分たちのオフィスを持っていませんでした。 おかげさまで三期目を迎えた今年は、米国やベトナムを始め海外での利用事例が増えていることもあり、米国にも固定オフィスを作るか!という話になりました。が、私たちは小さなスタートアップ。オシャレなオフィスを作りたいけど、丸投げで依頼するお金も無いし、何より面白く無い… …そうだ、DIYの聖地アメリカだし、自分たちで施工してしまおう!! という考えに至った私は「大抵のプログラミングはできるのだから、きっとググれば家くらい作れるだろう」
ここ数年、大企業やスタートアップの間でコンテナが大きな人気を集めています。コンテナは、開発ペースを大幅に引き上げ、リソースの効率的な利用によってコストを減らし、本番環境の一貫性を高めます。とはいえ、従来の VM ベースのアプリケーションに比べると、コンテナにはセキュリティに関して独特の意味合いがあるにもかかわらず、そのことがあまり理解されていないようです。 Google には、10 年以上にわたってコンテナ ベースの本番インフラストラクチャを運用してきた実績があります。この投稿では、従来の VM ベースのアプリケーションとコンテナにおけるセキュリティの違いについて、私たちの見方を皆さんとシェアしたいと思います。 コンテナ化されたワークロードは、いくつかの点で従来のアプリケーションとは大きく異なります。コンテナには次のような利点もあります。 アプリケーションがモジュール化される(モノリスから
ほぼ日オフィスのここがすごい! のびのびと働けるオフィス。 半個室の小屋や年3回の席替えなど、いろいろな場所で雑談や打ち合わせができるように考えられたオフィスや仕組み 働き方は自己裁量! それぞれにあったスタイルで成果を出していくスタイル 2016年1月に移転したほぼ日さんのオフィスにお邪魔してきました。ほぼ日といえば、コピーライターの糸井重里さんが代表を務め、ウェブサイト「ほぼ日刊イトイ新聞」や看板商品「ほぼ日手帳」をはじめ、犬や猫の写真を投稿するアプリ「ドコノコ」などを手がける企業。 2017年3月の東証ジャスダック上場も話題となったほぼ日さんのオフィスは、どんな雰囲気なのでしょうか? さっそく覗いてみましょう。 オフィスは、銀座線の外苑前駅から歩いて数分。STADIUM PLACE AOYAMAビルの9階と10階にあります。神宮球場や秩父宮ラグビー場のすぐ近くです。 こちらが入り口で
経済産業省及び独立行政法人情報処理推進機構(IPA)では、今後我が国産業の成長にとって重要な役割を担うことが期待されるIT人材の給与等の実態について、IT関連企業とIT人材の双方に対してアンケート調査実施し、その内容について分析を行いました。本日、その内容を調査報告書として取りまとめました。 背景・問題意識 第四次産業革命と呼ばれる技術革新の進展の中、IT人材は、IT関連業界のみならず、あらゆる産業において必要とされてきており、人口減少とあいまって今後ますます不足することが見込まれています。優秀なIT人材の獲得競争は、業界・国境の垣根を越えて激化しつつありますが、こうした競争を制する為には、IT人材をどう評価し、処遇するかが重要な要素です。 上記の背景を踏まえて、経済産業省は、IT関連業界における給与制度や採用等に関する現状及び課題について把握し、今後の施策の検討材料とすることを目的として
イラスト/納口龍司 前回に続き、過去をがんばっていこうと思う。1990年代の初めの頃の話題からだ。 始まりは「少年マガジン」の歴史の編纂 ぼくは大学に通いつつゲームセミナーを受講しながら、「マルチメディアコンテンツ」やゲーム制作をしている会社でアルバイトをしていた。コンピューターの使い方を学びながら、開発現場を体験できるいい機会だった。 講談社の『週刊少年マガジンヒストリー』(講談社・1992)というマルチメディアコンテンツ制作に携わった。これは1954年の創刊号から当時の最新号までの「週刊少年マガジン」を網羅したデータベースソフトで、ぼくは主に本誌表紙のスキャニングや連載マンガを象徴するカットのセレクトをおこなった。 また、ソフト内の1メニューである「ミニシアター」という簡易アニメーションのスクリプト記述も担当した。マンガの純度を保ったまま映画化した大島渚の『忍者武芸帳』【※】を目指した
「この人は英語がしゃべれないのに、なぜ英語を教えているのだろう」。私は中学校の英語の授業のときにこう思っていた。その英語教師の発音はカタカナ英語で、教科書に書いてあることしか話さない。本当に英語が話せなかったのかどうかはわからないが、少なくとも生徒から見る限り、話せるようには見えなかった。 私が通っていたのは地方の公立中学校であり、何十年も前の話だ。教師に限らず、周囲の大人に英語を話せる人は一人もいなかった。おそらく地方の公立中学校のレベルはどこでもこの程度だったのだろう。 この英語教師に特に問題があったとは思っていない。教科書に沿って英文法をきちんと教えてくれたはずだ。しかし、生徒がこうした教師を見て「自分もこの人みたいに英語がしゃべれるようになりたい」と思うことはない。 今では英語を話せる人は珍しくなくなった。さすがに英語を話せない人が英語教師を志すことはないだろう。ところが「できない
※サンプル・コード掲載 あらすじ 「フルーツの画像を判別するモデルを作ってくれませんか?」 と言われた時に、どのようにモデルを作りますか? ディープラーニングで画像分類を行う場合、通常畳み込みニューラルネットワークという学習手法を使いますが、画像の枚数によっては数週間程度がかかってしまいます。 また、学習に使用する画像の枚数も大量に用意しないといけません。 では、短時間・少ない画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすればよいでしょうか。 その解決策として、画像分類でよく使われているfine tuningという手法をご紹介します。 今回はkeras2.0を使ってサンプルコードを書いて行きます。 *keras = Pythonで書かれたニューラルネットワークライブラリ。裏側でtheanoやtensorflowが使用可能。 fine tuning(転移学習)とは? 既に学習済みのモデルを転用
野村達雄(のむら たつお)/米ナイアンティック『ポケモンGO』開発リーダー。1986年生まれ。2011年東京工業大学大学院修了、米グーグルの日本法人に入社。グーグルマップ関連事業を経て2014年に米ナイアンティック・ラボ(現ナイアンティック)へ参画。同社がグーグルから独立した後に現職就任(撮影:尾形文繁) AI(人工知能)、自動運転、AR(拡張現実)――21世紀は新しいテクノロジー(テック)とそれを使ったビジネスが社会を大きく変える時代だ。ビジネスパーソンも業界を問わず、テックに対する感度が求められる。 週刊東洋経済は8月21日発売号(8月26日号)で『教養としてのテクノロジー』を特集。ビジネスに必須なテックの動向を幅広くレポートしている。東洋経済オンラインでも連動して、特集で取材した“テック賢人”のインタビューを5回にわたって紹介したい。初回は、世界的ヒットとなったARゲーム「ポケモンG
『週刊東洋経済』8月21日発売号(8月26日号)「教養としてのテクノロジー」に連動したテクノロジー(テック)賢人へのインタビュー2回目は、川上量生・カドカワ社長。ニコニコ動画など日本のインターネットカルチャーを牽引してきた川上氏は、AIやITガリバーをどうみているのか。 シンギュラリティは現在進行形ですでに起こっている ――2045年にシンギュラリティ(技術特異点、コンピュータが人間の知能を上回る時点)が来る、といわれています。 シンギュラリティ的なことは現在進行形ですでに起こっていますよ。一般的にみんなが思っているシンギュラリティって、何なのか。よく、「あらゆる点で機械が人間の能力を超え、人間が主導権を失い始めること」と説明されますが、そこで思考停止になっているんだよね。 先日、NHKがAI(人工知能)で未来を予測するという番組(NHKスペシャル「AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポ
経産省、IT人材のさまざまな属性別給与水準に関する初の大規模な公的調査の結果公表。職種別の平均年収トップはコンサルタント。年収が高いほど残業と勉強時間が長く 経済産業省は、「IT人材に関する業種別・職種別・レベル別等の属性別の給与水準の実態を、公的調査として初めて大規模に把握」した調査結果を公表しました。 IT関連産業の給与等に関する実態調査結果を取りまとめました(METI/経済産業省) 調査結果の概要(PDF形式:738KB) IT関連産業の給与等に関する実態調査結果(PDF形式:2,375KB) 調査の背景として、IT関連産業は今後大きく成長を期待されているにもかかわらず人材不足が大きな課題として指摘されており、とくに昨年の経済産業省の調査では米国の半分程度の給与水準となっているなど給与などに対する不満が多いことが挙げられています。 そこで、優秀な人材の獲得に大きな影響を与える企業の給
IT関連産業の給与等に関する 実態調査結果 平成29年8月21日 経済産業省 1 目次 <1> 調査の背景と趣旨 p.02 <2> IT人材の給与水準の実態 p.05 <3> IT関連企業の給与制度及び人事評価制度の実態と課題 p.14 <4> IT関連企業における採用の実態と課題 p.30 <5> IT人材の残業時間と勉強時間 p.43 <6> IT関連企業における兼業・副業の実態 p.49 <7> 調査詳細 p.54 IT関連産業の給与等に関する実態調査結果 2 <1> 調査の背景と趣旨 給与水準やそれを決定する給与制度は、産業が優秀な人材を獲得する上できわめて重要な課題である。本調査は、こうした問題意識に基づき、我が国 のIT関連産業が、優秀な人材の獲得を通じて、今後もさらなる発展を実現するために、IT関連企業の給与制度等に関する実態や課題を取りまとめた。 本章には、
ニコニコ動画に、スーパーファミコンの「スーパーマリオカート」の「マリオカートGP」を最小得点で優勝するちょっと変わったTAS(ツールアシスト)動画が公開されました。NPCキャラの順位を操り全員ができるだけ同じ得点にするわけですが、その調整が大変な力技となっています。もはやレースというより格闘技だぁ……。 「マリオカートGP」は、1位に9ポイント、2位に6ポイント、3位に3ポイント、4位に1ポイントが与えられ、全5コースでの合計得点を競い合うルール。9×5+6×5+3×5+1×5=95点を8人で奪い合うので、均等に割り振ると1人11.875ポイントとなります。ただし小数点以下のスコアは存在しないため……? レースは150ccクラスのキノコカップで、使用キャラはルイージ。最初の「マリオサーキット1」では最後まで普通に走り1位でゴール……すると見せかけて、ゴール手前でUターン。NPCのヨッシーが
レーザーで素材のカットや刻印ができる「Cubiio」が、クラウドファンディングサイトのkickstarterに登場。目標額の2万5000ドルを大幅に上回る、80万ドル以上の出資を集めるほどの人気となっています。 精巧な加工ができる機材がホームユースに 形状は一辺50ミリの小さな立方体。専用のスマートフォンアプリで簡単に制御できます。デザインはアプリ上で手描きしたり、カメラで取り込んだりして作成。PCで作成し、microSDカード経由で読み込ませることもできます。 タッチパネルでの手描きや、撮影した写真から手軽にデザイン スタートボタンを押すと、デザインデータ通りにレーザーが照射。紙や板を切り抜いたり、木工品に名前を刻んだりとさまざまな使い方ができます。海苔に穴を開けて模様を刻んだり、パンケーキに焼き印を入れたりと、料理への応用も可能。 工作での作例。複雑な形を素材から切り出したり、革や木に
今日は用語の整理。 AIとBIの違い 具体的なイメージ BIツールの事例 Tableau(タブロー) Power BI(パワービーアイ) QlikView(クリックビュー) 最後に 最近、ITトレンド用語が氾濫していますが、個人的に一番わかりにくい単語は「BI」だと思います。 BI(びーあい) さて、AI(えーあい)とは何が違うのでしょうか!?今回はAIと比較しながらBIを勉強していきましょう。 AIとBIの違い AIとは、アーティフィシャルインテリジェンス(Artificial Intelligence)の略称で、人工知能のことです。BIはビジネスインテリジェンス(Business Intelligence)の略称です。 BIとは、企業が蓄積したデータを分析することで、経営やマーケティング等、ビジネスの意思決定に役立てようというツールを指します。2000年代半ばに小さなブームとなったので
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