バックエンド兼インフラエンジニアのrevenue-hackです! 今回は今までバックエンドエンジニア10年くらいやってきて、「これはまずいなー」と思ったコードについて紹介していきます。 ↓記事はこちらに移しました!↓
![バックエンドの設計で直したほうが良いコード9選](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/895901847ab6feacc588227ca9b21f8d3047c584/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--lO9RgWWE--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%2525E3%252583%252590%2525E3%252583%252583%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252582%2525A8%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252583%252589%2525E3%252581%2525AE%2525E8%2525A8%2525AD%2525E8%2525A8%252588%2525E3%252581%2525A7%2525E7%25259B%2525B4%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%2525BB%2525E3%252581%252586%2525E3%252581%25258C%2525E8%252589%2525AF%2525E3%252581%252584%2525E3%252582%2525B3%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252583%2525899%2525E9%252581%2525B8%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Arevenue-hack%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzEwY2M5OWNkNGYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
【ウマ娘が1.8倍楽しくなるお話 35】2周年を迎えた『ウマ娘』に現実の競馬へのアプローチを見たかもしれないお話 文 柿ヶ瀬 公開日時 2023年03月13日(月) 21:45 【注意】この記事にはツインターボの育成シナリオのエンディングに関して言及している部分があります。純粋にシナリオを楽しみたい方は、まずゲームをプレイすることをオススメいたします。 少し遅くなりましたが『ウマ娘』2周年おめでとうございます、柿ヶ瀬です。 さて2周年、さまざまな発表がありましたし、いろいろなアップデートもありました。正直今回のコラムではどの話をしようか迷っていたのですが……。迷ってるうちに現実世界の競馬では“サウジカップデー”という海外の競馬の祭典が行われました。 その名の通りサウジアラビアで行われる、1日でGIを含めた国際重賞を何レースも行う競馬開催です。サウジアラビアでは元々それなりに競馬が盛んでした
Red Hat でコンサルタントをしている菅原と申します。 この記事では、意外とあまり説明されていないような気がする Linux システムで発生するハングタスクについて少し説明したいと思います。現場のシステムでもハングタスク検知の設定がされていることが多いと思いますが、ハングタスクとは何なのかを正しくご理解いただくことで、ハングタスク検知を行う目的が明確になること、また、実際の障害事例もご紹介することで、通常あまりハングタスクと関連づけて考えないような設定でもハングタスク発生につながる場合があることを知っていただき、少しでもシステム管理や障害の理解、障害対応などのお役に立てれば幸いです。 なお、この記事では RHEL のみを対象に書いていますが、他の Linux ディストリビューションにも適用される内容と思います。 ハングタスク (hung tasks) とは ハングタスクとは読んで字のご
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 (スケーリング則はどうのこうの諸説あるが)さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
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