Ruby を Julia に変換して実行すると速くなる (場合がある) - Speee DEVELOPER BLOG
開発部 R&D ユニットの村田です。OSSの開発をしております。本記事では、Ruby で書かれたマンデルブロ集合を計算するメソッドを実行時に Julia に変換して実行するとめっちゃ速くなる (場合がある)、という話をします。 はじめに Ruby 3.1 では YJIT がマージされ、Rails アプリケーションが速くなりました。今後のバージョンアップがとても楽しみですね。ただし、Ruby のデータ処理対応を進めている身としては、データ処理や数値計算がより高速になって欲しいと思っています。 データ処理や数値計算を高速化する試みとして、Python では NUMBA というライブラリが開発されています。NUMBA は、メソッド単位でバイトコードを LLVM を用いてネイティブコードにコンパイルすることでメソッド実行を高速化します。ただメソッドをネイティブコードに変換するのではなく、実行時にメ
RubyKaigi 2019 に Coffee Sponsor として協賛します - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは。開発基盤ユニット 兼 セキュリティ推進室の @iogi です。 最近はお風呂や移動時間に、Amazon Prime VideoでトリックのTVシリーズが一挙公開されてシーズン1から見直しています。 本年も RubyKaigi が 4月18日から20日までの3日間、福岡にて開催されます。 個人的には今年のRubyKaigiのオーガナイザーをやってますが、福岡県北九州市出身ということもあり、今回の福岡開催にはテンションが高まります。 rubykaigi.org この RubyKaigi 2019 に Speee は Coffee Sponsor として協賛します。 先日の Rails Developers Meetup 2019 でも、1日目にコーヒー、水のスポンサーをさせて頂きましたが、Speeeは、コーヒーが大好き、こだわりのあるエンジニアも多いです。ということで、カスタムスポ
スポンサー活動を本気でやってみた1年でした - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは。エンジニア組織推進室の中野です。 Speee Advent Calendar 2017の19日目の記事です。もう終盤ですね！ 昨日は@mncのAWS WAFで環境毎にCDN(CloudFront+S3)を立てたでした！ 今年を振り返ると、スポンサー活動を頑張った一年だったなあと思います。 やってきたものをざっと挙げると・・・ 3月：try! Swift 3月：DroidKaigi 9月：RubyKaigi 11月：RubyWorld Conference 11月：ProductManager Conference 2017年はこんな感じでした。 小さなスポンサー（会場スポンサーやドリンクスポンサーなど）を含めると かなりの数をやったなあという感じです。 私の持論なのですが、スポンサーって広告やPRのためだけでなく、 会社の技術に対する本気を見せるものだと思っています。 ちょっと
Reactでパターンシーケンサを作った話 - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは、Speeeエンジニアの二社谷(nishaya)です。 先日開催されたSpeeeKaigi(詳細は以下の記事を参照)にて、Reactで使ったパターンシーケンサの発表を行いました。 tech.speee.jp 今回作ったもの DEMO ソースコード ブラウザで動くマルチトラックのステップシーケンサです 音楽の知識がなくても、なんとなく触っているだけでそれっぽい音が出ます サンプラーもついてます 使ったもの React/Redux FlowType Web Audio API/MediaDevices 発表資料 speakerdeck.com モチベーションと課題 前回のSpeeeKaigiではReactでシンセサイザーを作ったのですが、自分は楽器を弾けるわけではないので、ブラウザを使って音楽を楽しむところまでは到達できませんでした。 そこで、下記の3点を押さえたモノを作れば、楽器を
非エンジニアの私が「Rails Girls Tokyo 8th」に参加してきました！ - Speee DEVELOPER BLOG
はじめまして！田中です！ 普段はヌリカエというサービスで、主に経理関係を中心としたバックオフィス業務をしております。 そんな非エンジニアの私ですが、この度10/6-10/7にクックパッド社で開催された 「Rails Girls Tokyo 8th」に参加させていただきました！ （朝日新聞様が書かれたRails Girlsレポート記事はこちら☆） ※右が私です 参加したきっかけ エンジニアさんの仕事って凄いなあ 請求システムの開発などでお世話になっているエンジニアさんの仕事をちょっとでも理解したい エンジニアさんがよく開いているPCの黒い画面で何が起こっているのか知りたい エンジニアさんのイベント（SpeeeKaigiなど）が盛り上がっていて楽しそう 弊社では、社内外のエンジニアさんが交流するイベントが活発で、みんなでプレゼンして盛り上がるようなイベントが沢山あります などの想いがあり、参加
DataScience.rb ワークショップを開催し、PyCall を用いたデータ解析の実演をしました - Speee DEVELOPER BLOG
開発部 R&D グループの村田 (mrkn) です。 2017年05月19日、Speee Lounge で DataScience.rb ワークショップ 〜ここまでできる Rubyでデータサイエンス〜 を開催しました。 このワークショップは当初、私が2016年10月から取り組んでいる PyCall の開発 *1 と、Ruby アソシエーション開発助成の支援の下で実施された西田さん、三軒家さん、芦田さんによるプロジェクトの成果報告のために企画されました。そんな中、クリアコードの須藤さんが2017年2月頃から Apache Arrow の Ruby バインディングを開発する Red Data Tools プロジェクトを開始されました。Apache Arrow は2016年頃から開始されたプロジェクトで、私は当初から Ruby の将来にとって重要な基盤になるはずだと思い注目していたこともあり *
Reactでシンセサイザーを作った話 - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは、nishayaです。 管理部のエンジニアとして、社内向けのシステムを作ったり、 社内で開催されるイベントでコーヒーを淹れたりしています。 社内向けだからこそできる冒険もある、ということで、 現在はReact/Reduxを用いたSPA開発を行っています。 今回のSpeeeKaigi(下記の記事を参照)では、 ReactとReduxを使ってシンセサイザーを作る話をしました。 tech.speee.jp 発表資料 使用したもの React Redux Web MIDI API Web Audio API Web MIDI APIを使用しているため、今回のターゲットブラウザはGoogle Chromeのみとしました。 そのため、webkit プレフィクス付きのAudioContextにも対応していません。 モチベーション 業務でSPA開発にReact/Reduxを使用するという決定をし
第二回SpeeeKaigiを開催しました - Speee DEVELOPER BLOG
SpeeeKaigiを開催しました（半年ぶり二回目） エンジニア組織推進室の渡辺です。採用や広報を中心に、開発部をより良くすることをミッションにしています。 本日は半年ぶりの実施となった第二回SpeeeKaigiについて、レポートします。 SpeeeKaigiとは Speeeで実施される技術のお祭りです。今回でめでたく二回目を迎えました。前回の様子はこちら。 tech.speee.jp 概要 Speeeでは様々な事業部にエンジニアが属しているため、他チームの業務の深い部分まで完全に理解することができないのが課題の一つです。Speeeではエンジニア全体mtgというものが週に一度あり、事業部持ち回りで毎週発表しているのですが、開発部の人も増える中で業務内外問わず、自身の技術をよりオープンに発信する文化にしたい・・ 暗黙知が増えることへの打ち手として、あーだこーだ言ってた中で、 「だったら社内で
株式会社 Speee に Ruby コミッターとして入社しました - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは。開発部 R&D グループの村田 (mrkn)です。 2/1 より株式会社 Speee で働いております。所属部門の名称に R&D とあるように、役割は研究開発です。特にオープンソースソフトウェアの開発、データ活用の取り組み、社の技術レベル向上のための取り組みを担当します。後者においては、エンジニアの是澤、顧問の井原、藤とも協力して進めて参ります。 なぜ Speee に入社したか 私が Speee への入社を決めた理由は大きく3つあります。 1つは、Ruby のエコシステムの発展に貢献するための活動が主務になるポジションを用意していただけたこと、そして、その活動が Speee の技術にダイレクトに良い影響を与えられることです。 私はこれまで CRuby のコミッターとして bigdecimal ライブラリのメンテナンスなどに従事してきました。加えて、昨年から取り組み始めたデータサ
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