My talk at devLove X June 23. Around 2004, we were having hard times in propagating Agile in Japan. At that time, I was thinking about how you can use Agile practices for better team work. -- I named it "Project Facilitation". Read less
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 12日目。 今までは、時間に依存しないデータについて取り扱ってきました。 しかし、世の中のデータは時間に依存したデータも多いのが事実です。 時間に依存しないデータは、その分各データを独立に扱うことができますが、時系列データはそういうわけにはいきません。なので、なかなか難しいのです。 今日は時系列のさわりをまとめて、また、時系列予測のチュートリアルをしていきます。 参考にできるサイト メタ的な記事 pythonの実装も含めて ディープラーニング系 本 読みたい論文(積読) Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering of Multivariate Time Series Data WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO 基礎チュートリアル データの用意 定常性のチ
先にまとめると ディスクI/Oに高い負荷をかけるシステムでNVMeデバイスを使うときweekly cron jobでfstrimが走る状況になってたら停止しろ じゃないとfstrimが走った瞬間にI/Oパフォーマンスが刺さって死ぬ fstrimを停止するならdiscard mount optionを有効化しろ、ただしその状態でのI/O性能で問題ないかどうか測っておけ discard mount optionを有効化しても大きいファイルの削除には気をつけろ、プチfstrimみたいになるぞ 追記されるばかりで大きくなるファイル(そして削除されるファイル)はNVMeじゃないデバイスに置いとけ 高I/Oスループットを期待するシステムでのNVMeとfstrim 社内で小さめのインスタンスを多く並べてトラフィックを捌いてたのを色々要件があって大きめのインスタンスにまとめるようなシステムアップデートをや
私はコウメ太夫が比較的好きだ。 彼に遭った最初で最後の機会は、まだ私が小学生の頃。 ショッピングモールで"徒然なるままに書き散らしたコウメ日記"に興じる彼に出会った。 その時のネタは今でも覚えている。 「(チャンチャヵ チャン×2 チャチャンヵ チャン×2)×2 最近目が悪いので。 コンタクトにしてみたら。 自分の頭が禿げてる事を知りました。 チクショウ。」 子供ながらに思った。 「消え去る日は近い」と。 私の直感的予測は当たり、2年もしないまま彼は芸能界の表舞台から姿を消した。 そこから時は流れること十数年、Twitterで不死鳥の如く復活を遂げる彼を目撃した。 彼は2016年3月、何を思ったかチクショーネタを毎日つぶやく、 "#まいにちチクショー"キャンペーンを始動させた。 最初のtweetのいいね数はわずか160台と、始まりは静かだったが、 時間が経つに連れて下記のようなフォロワーが
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 (2019/08/18 追記)Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
概要 名著SQLアンチパターンを読み終えたので、それの復習のために悍ましいデータベースを作ろうと思った。 まず前半では、SQLアンチパターンを意図的に盛り込み、目も当てられない酷い設計をします。 そのあとリファクタリングを行なったER図に書き直していきます。 なお、真面目に書くと参考書の丸写しになってしまうので、この記事は アンチパターンもりもりのER図を見て嫌悪感を学習し、設計に役立てようという趣向のもと、詳しい説明は省きます。 とても良い本なので読んでください。 想定するシステムの概要と状況 目的において適切かはわかりませんが、とりあえず考えることの多い”お金”を扱うシステムを想定してみます。 私はブラックジョークが好きなので、今回は「ちょっと怖い金融屋さんが使う債務者管理システム」のER図を設計してみようと思います。 ざっくりした要件 債務者を登録でき、プロフィールを入力できる。 債
CircleCIから複数のAWSアカウント、たとえばステージング環境とプロダクション環境(本番環境)へ、安全にデプロイする方法を記載します。 課題 CircleCIはAWSのCodePipeline等より使い勝手が良いのでAWSのプロダクション環境へのデプロイに使いたい しかしステージング環境とプロダクション環境は別のAWSアカウントで構築しておりIAMのアクセスキーの切り替えが必要 そしてIAM権限をAWSの外に出すのはセキュリティ上の懸念がある 対策 別アカウントなので認証情報の切り替えが必要 => CircleCIのContextsを利用する IAM権限をAWSの外に出すのはセキュリティ懸念がある => 利用するときだけIAMアクセスキーを有効化する Slackから簡単にキーの有効/無効を切り替えられるようにしておきましょう 順に説明してゆきます。 ブランチごとにAWS認証情報を切り
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