Twitterでは定期的に読んだ本を紹介している。 そこでnoteでも2020年のIT業界で働く方々におすすめしたい本をまとめてみた。 Twitterや他のnoteはふざけた内容だが、マスク・ド・アナライズの運営方針は「書評だけはガチ」である（ノアファンではないが）。 ここ1年で読んだ中で「役に立つ」「面白い」「仕事に活かせる」「ITに関わる人間に読んでほしい」と思った本であることを保証する。 書評の後にAmazonリンクもあるので、役に立たないAI・データサイエンス本にエサを与えずに、きちんとした書籍にお金を出すことで出版業界に貢献してほしい。 ここからオススメの10冊紹介する。 追記：アフィリエイト貼るのを忘れたので思う存分クリックしてください。 誰が音楽をタダにした音楽業界におけるMP3の誕生というテクノロジー視点、違法アップロードするアングラサイト運営者の視点、既存のCD販売を手掛

Mohamed Ali Habib氏は、シリアで第2の規模をほこるアレッポ大学（シリア最大規模の大学はダマスカス大学）でコンピュータサイエンスを専攻する大学院生です。同氏がMediumに投稿した記事「アンドリュー・エン教授のアドバイスによる機械学習キャリアの築き方と研究論文の読み方」では、アンドリュー・エン教授のオンライン講座で語られたアドバイスが紹介されています。 アンドリュー・エン（Andrew Ng）氏は、英語圏で最も有名なオンライン講座サービスCourseraを設立してAI関連の講義を担当しているスタンフォード大学の教授です。同氏は、アメリカにおいて日本の松尾豊東京大学教授のような立ち位置にいると言えばわかりやすいでしょう。 研究論文の読み方と機械学習エンジニアのキャリア構築法についてアドバイスした同教授の講座に感銘を受けて、Ali Habib氏は聴講した講座をまとめる記事を執筆す

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タイトルの通りで、コンテナの生成と削除が頻繁におこなわれているホストで、 cgroup 削除後も特定の slab キャッシュ ( + sysfs のファイル = kobject ) が残るという現象を調べていました 環境 vagrant@bionic:~$ uname -a Linux bionic 5.4.1-050401-generic #201911290555 SMP Fri Nov 29 11:03:47 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 再現の方法 cgroup v1 + memory コントローラーでグループを作る そのグループ内で適当なファイルを作成する cgroup のグループを削除する とすれば ok です #!/bin/bash set -ex for i in {1..10}; do mkdir /sys/fs/cgro

形態素解析は日本語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基本形を分析するために行います。本記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 （SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では？と申し上げておきたいです） MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました（Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です）。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un

Through firsthand experience working with data across organizations, tools, and industries we have uncovered a better way to develop and deliver analytics that we call DataOps. Whether referred to as data science, data engineering, data management, big data, business intelligence, or the like, through our work we have come to value in analytics: Individuals and interactions over processes and tool

Photo by Stephen Dawson on UnsplashWhat Is DataOps?DataOps is a discipline that has become a necessity in a market where the demand for access to data assets and data products is skyrocketing. The inability of data platform teams and data management platforms to keep pace with the demands placed on them by DevOps-enabled teams led to the development of DataOps.[i] In a nutshell, DataOps brings tog

解決策 注： まず、NAT ゲートウェイを経由する主要なトラフィックソースを特定します。 データ転送と処理の料金を削減するには、次の手順を実行してください。 トラフィック送信量が最も多い NAT ゲートウェイの背後にあるリソースが、NAT ゲートウェイと同じアベイラビリティーゾーンにあるかどうかを確認します。そうでない場合は、リソースと同じアベイラビリティーゾーンに新しい NAT ゲートウェイを作成して、アベイラビリティーゾーン間のデータ転送料金を削減します。同一アベイラビリティーゾーンでのデータ転送は無料です。この対応は、単一障害点を回避するのにも役立ちます。 料金の大部分が、同じ AWS リージョンにある Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) または Amazon DynamoDB へのトラフィックによるものかどうかを確認します。同じリージ

JavaScript 2 Advent Calendar 2019 の19日目の記事です。 (19/12/23 10:41追記) Promise.allについて最後に追記しました。 対象 async/awaitがなんだかはある程度知ってる人 async/awaitをなんとなくで使ってる人 そもそもasync/awaitって？ async/awaitは、Promiseによる非同期処理をより簡潔に効率よく記述できる手法。 普通にPromiseを使うとネストが深くて辛くなるのを救ってくれる。 「async/await　Promise」で検索すれば比較についてはたくさん出るので今回は書かない。 便利だから全部async/awaitにしちゃおう！ って思うんですけど、実は罠があって。 ちゃんと気をつけないと非効率な感じになっちゃうよっていうのが今回のお話。 ただ、コードを並べて説明してもよくわからな

実務でモデルフリー強化学習を活用しようとして勉強したことを書きます ドコモの先進技術研究所1年目の勝見と申します。今回は先輩から誘われて、アドベントカレンダーの記事の12日目を担当することになりました。本来は現在行っているデータ分析周りの業務になにか絡めて書けると良いのですが、残念ながらまだオープンにできるようなネタはありませんので、私が業務での実タスクに応用しようと検討を行っている強化学習（モデルフリー）の初学者向けの記事を自身のためのまとめも兼ねて、学習の過程で個人的に面白いなと感じたポイントを織り交ぜながら書こうと思います。 マルコフ決定過程 (Markov decision process) このあたりは多くの記事でも取り上げられているため今更感がありますが、強化学習をタスクに適用するために必要となる定式化について説明しておきます。 強化学習では取り扱う問題を、エージェントが起こし

概要 dereferenceable_globally NonZeroUXXのLower 空無限ループ 終わりに 概要 この記事はRust Advent Calendar 2019の12日目の記事として書かれました。 qiita.com 遅刻してしまった...すいません(最悪)。 言わずもがなRustはLLVMをバックエンドに持つ言語です。 なのでバグがLLVMの最適化のせいだったりします。有名な例はnoaliasとか無限ループとかです。この辺りは定期的(2ヶ月一回くらい?)にTwitterとかで話題になりますね。またRustでの強い制約がLLVMにおける意味とのギャップで弱く表現せざるを得なかったりもします。そんな感じのこと少しだけ掘り下げて、RustのIssueとかLLVMのPhabricatorから幾つかまとめてみます。怪しいこと言ってたら教えて下さい。 dereferenceabl

3種類のTEE比較（Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone）

Photo by JJ Ying on UnsplashWhen I first started building ETL pipelines with Airflow, I had so many memorable “aha” moments after figuring out why my pipelines didn’t run. As the tech documentation never covers everything, I tend to learn much more about a new tool from making mistakes and reading source…

ReactにHooksの仕組みが導入されてからずいぶん経ちました。Hooks導入当時のコミュニティの熱狂は、それはもう凄いものでした。「Reactにとんでもない機能が実装されたぞ！」と大騒ぎで、Hooksについての新しい記事を見ない日はありませんでした。 そんな盛り上がりも冷めつつあり、Hooksも実務に密着した「当たり前」の機能になったのかな、と思いました。しかしその一方でまだHooksについてはよくわからないという人も多く、知識の二極化を生んでいるように感じます。 世の中にはReactにすでに全く馴染んでいる人向けのHooksの解説記事は多く見当たりますが、最近のReact初心者に向けてのHooks解説記事はあまり多くありません。この記事では、Hooksについて実例を示しつつReactの基礎的な面からの解説を行います。 React初心者向けのHooks 世の中にはもう多くの高品質なHo

Kaggle_Days_Tokyo_-_Feature_Engineering_and_GBDT_Implementation.pdf

この記事はLinux Advent Calendar 2019の1日目の記事です。 はじめに 環境 おことわり uname(1) uname(1)が出力する内容 strace(1) gdb(1) bpftrace systemtap Kernel Hack Livepatch おまけ RHEL 8.1 CentOS 8 まとめ はじめに 本記事ではLinuxサーバのホスト名、Linuxカーネルのバージョン、cpuアーキテクチャなどのシステム情報を表示するuname(1)を利用してLinux環境でのデバッグとカーネルハックについて説明していきます。本記事ではコマンドやツールの使い方の説明ではなくて、それらを使ってどのようにデバッグするのかというところを説明します。 環境 ディストリビューションにはFedora 31(x86_64)を利用します。動作環境はQEMUやlibvirt、Oracle

2016年11月18日のSpring Day 2016での発表に使用した資料です． 後半のReactive Webに関しては堅田さんに作成＆発表頂いたものですが，ご本人の了承を得てまとめてアップしております．Thanks!Read less

はじめに SnapcraftとはCanonicalが開発しているパッケージマネージャです。（昔はSnappyだったと思うんですが変わったんですかね？公式サイトがSnapcraftになっているのでここではそれに従います） 最近のUbuntuにはデフォルトで入っていたり、いろいろなlinuxディストリビューションに対応したりしているようです。 Rustのソフトウェアを配布する際に、Rustの開発者前提ならcargo installでいいのですが、一般には敷居が高いです。 そうすると「yumやaptといった普通のパッケージマネージャで入れたい」となるのですが、こちらは公式リポジトリに入れるのはすごく大変ですし、野良リポジトリというのも（開発者にとっても利用者にとっても）手間がかかります。 というわけで第三の選択肢として、Snapcraftのようなクロスプラットフォームのパッケージマネージャがあり

モナドを完全に理解する

awsの操作をUIだけで進めようとすると、情報の入力に時間がかかってしまうときがありますよね！ 最近では、セキュリティグループを作成しようとした時、「めんどくさい！」って思っちゃいました。 そこで、コマンド駆使して、ミス無く登録が行えたので、ここにメモして置こうと思います 具体的に使ったコマンドの解説 下記が具体的に使ったコマンドです。 このコマンドを実行する前に、下記の準備をする必要があります。 ルールが空のセキュリティグループ 作ったセキュリティグループのID このグループIDを元に、セキュリティグループを作っていきます。 使うこまんコマンドは下記のようになります。 $ aws ec2 authorize-security-group-ingress --group-id sg-xxxxxxxf9c46a8686 --protocol tcp --port 3306 --cidr 10

Linux環境で定期的に実行させたい処理はcronで処理するのが一般的かと思います。 30分毎に exec.sh を実行する。

基本的な実装の仕方と、実装した場合 / しなかった場合、で実際にどういう動作をするか〜、について書きます。 Linux, Node.js 12.13.0, での話だけをします。 Graceful shutdown ? Express (Node.js) に限りませんが、Web サーバーを停止する際、クライアントから接続中のリクエスト (リクエスト受付してまだレスポンスしていない接続) はどうなるでしょうか？ Graceful shutdown とは一般的に以下の停止を指します。 停止指示後に、新しい接続を受付しない 残った処理中の接続が完了するのを待ってから、プロセスを安全に停止する SIGNALs そもそも Web サーバープロセスはどうやって停止するかというと、 SIGNAL を用いて停止します。 具体的には下表の通り、コマンド等によって SIGNAL を送信できます。 SIGNAL

MyBatis経由で実行される全てのSQLに対して SQLコメントを追加したい気持ちになったので 簡単にどうやるのかを書いておく。 stackoverflowにも質問を書いたけど ググってたら思いついてしまった。（ほぼコピペだけど） ちなみにリフレクションでこじ開けるので使用するときには注意が必要だ。 最初に経緯を書いておく。 どういうコメントを追加したいかというと以下のようなコメントである。 SELECT * FROM users; /* TraceID: foo-bar-baz */ TraceID/RequestID/CorrelationID、なんでも良いんだけど SQLからトランザクションを追いかけたい。 そのために、実行されるSQL全てにSQLコメントを追加したくなった。 この手法はもともと isucon9の優勝者のブログに 書かれていて なるほど、これは便利そうだ、となった覚

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Postgres Advent Calendar 2019の11日目。クエリプロトコルについておしごとで調べる機会があったため、にわか知識でさわりを紹介してみる。.NETのコードやライブラリを例に出すが、PostgreSQLの仕様に関するおはなしのはず。 アプリケーションがRDBMSと通信するとき、多くの場合、クライアントライブラリを使って通信を抽象化している。そのため、おそらくほとんどのソフトウェアエンジニアは日常的に通信のプロトコルを意識することはない。ただし、クライアントライブラリを実装する場合や、後に述べる特異なケースにおいて、プロトコルの仕様が重要になる。 簡易クエリと拡張クエリ PostgresSQLはフロントエンド（クライアント）とバックエンド（サーバ）の通信に、メッセージベースのプロトコルを使う。このプロトコルには、通信の開始・終了や、データのやりとり（クエリ）、コピー、レ

GitHub Actions Advent Calendar 2019 の 15 日目の記事です。 この記事では、GitHub Actions のキャッシュ機能について解説します。 目次 CI/CD とキャッシュ 簡単な例 (npm) 実験用リポジトリ作成 キャッシュ actions/cache Inputs と Outputs キーのマッチング順序 ビルド失敗時 キャッシュクリア 複数 OS で matrix ビルドするときのキャッシュ 言語ごとの例 アーティファクトとキャッシュの違い 制限事項 注意事項 まとめ CI/CD とキャッシュ CI/CD のビルドでは、リポジトリが依存するパッケージのダウンロードが原因でビルド時間が長くなってしまうことがよくあります。近年の CI/CD ではビルドごとに完全にクリーンな実行環境が用意され、前回のビルドでダウンロードしたファイルが持ち越されない

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CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?

Suman Karumuri | Pinterest technical lead, Visibility & Ruth Grace Wong | Pinterest engineer, Core Site Reliability More than 200 million people discover and do what they love on Pinterest every month. We rely on several hundred Python services and tools to power these experiences. The code for these services lives in 100+ Git repositories (except for our Python frontend monolith). Overtime, we fo

ブロガーの仕事デスク公開！どんな環境で仕事してるの？ デスクは記事の執筆から画像編集、その他細かい雑務まで全てを行う事から一切の妥協をする事なく自分にあった最上の物を取り入れるようにしています。 特に僕はいわゆるノマドワークが苦手で、自分のデスクで集中して仕事をしたいタイプの人間なので不満を覚えたら基本的にはすぐに買い換えたり場合によっては以前の物に戻すなんて事も・・・。 一点一点が僕がこだわって選んだものですが、今後も何か不満が見つかれば変えていく事になるでしょう。 永遠に未完成のデスク、でも今が最上のデスクです。 ブロガーの仕事デスク パソコン・周辺機器 デスクを俯瞰で見た図。 デスク周りの中でも特に重要なのがパソコン周り、別に紙にペンで記事書いたりする訳じゃないですからね笑。 パソコンは元々自作ユーザーなので自分でパーツを買ってきて組んだ物を使用しています。 画像編集等でもスペック的

こんにちは。次世代システム研究室のT.I.です。 今回は近年、発展の著しい機械学習の分野として、自然言語処理について簡単に紹介し、鍵とな技術や最近の潮流についても手短にはありますが触れたいと思います。 自然言語処理とは？ 文章を他の言語に翻訳したり、文章を生成したり、文章を読んで質問に答えるなど、自然言語処理のタスクは多岐に渡ります。 機械は言葉の意味をどう学習するか？ 文章を機械学習モデルに入力するためには、文章を単語に分割し、それぞれに何らかのラベル割り振って入力します。しかし、これだけでは無味乾燥なラベルに過ぎず、文脈のなかで単語の持つ意味という情報を適切に処理することが必用となります．単語の意味というものは、どのようにして抽出すればよいのでしょうか？ひとの手で、同義語や反語などの辞書を作ることにはコストや曖昧さが残ります。 近年ではインターネットの発展により利用可能となった膨大なテ

これは何？ ソケットにおけるノンブロッキングI/OについてPumaのコードを絡めて調べてみたまとめです。 PumaはRubyで書かれたOSSのWebサーバーです。 ソケットに限らずノンブロッキングI/Oという言葉をよく聞きます。ですがイマイチなにを意味しているのかわからなかったので調べてみました。 ブロッキングI/Oとは ユーザーモードからシステムコールをカーネルに発行し、結果が帰ってくるまでに待ちが発生するI/O処理のことです。ファイル全般に言えることであり、ソケットもファイルなので当然ブロッキング発生します。 ソケットにおけるブロッキングI/Oは以下のようなものがあります。 accept(2)でlistenキューからソケットを取り出すときに接続が確立されていない場合（TCPハンドシェイク中など）は確立されるまでブロックされる。 ソケットに対してread(2)やwrite(2)を実行する

この記事ではハイパフォーマンスな GraphQL サーバを実装するのに避けて通れない N+1 SQL 問題について解説します。 TL;DR GraphQL は resolver を個別にかつ再帰的に実行していくため、 RDB のリレーションを効率的に先読みすることができません。そのため一般的に遅延読み込みを行います。 Facebook 社は GraphQL で遅延読み込みするために dataloader という npm パッケージを公開しており、各種言語にその移植版のライブラリが存在しているので、それを使って N+1 SQL 問題を抑制しましょう。 （復習）N+1 SQL 問題とは N+1 問題は「1 つの SQL で N 件のレコードをフェッチしたあと、それぞれ対して関連するレコードを個別にフェッチするのに N つの SQL を発行している」状態を指す言葉です。言葉で書いてもよく分からな

はじめにGoogleCloudPlatformの運営の方々に感謝 GoogleCloudPlatformのAutoML（AutoML Vison）を使って学習モデルを作っていたら12万円の請求が来てしまいました...。 AutoMLはとても便利で素晴らしいサービスですが、内容をしっかりと理解しないまま使っていると、私のように10万以上の請求が発生します（当たり前）。 今回、私の確認ミスから高額の請求が発生しましたが、Googleg社のご厚意で金額調整の適用処理をしていただきました。 本当に感謝を申し上げます。ありがとうございました。 今回の内容についてGoogleCloudPlatform側に公開してよいか確認したところ、構わないとお返事をいただいたので、AutoMLを使った開発者が、今後同じミスに陥らないために、この事案をアーカイブとして、残しておこうと思います。 AutoMLについて

本記事はPostgreSQL Advent Calendar 2019の5日目の記事です。 qiita.com はじめに 昨年のPostgreSQL Advent Calendarの25日目の記事で、日頃PostgreSQLを触ってなく特にネタも無かったので記事のネタにするために OSS-DB Silver / Gold を受験して無事合格した体験記を書きました。 OSS-DB Silver / Gold 合格体験記 - kitayama_t's blog これを書いた半年後の2019年6月から新しい会社に移ってなんとPostgreSQLのお仕事がメインとなりました！(パチパチパチ)。記事を書いた1年前はまったく想像していませんでしたが、新しい会社に入るきっかけともなり現在のお仕事は OSS-DB Silver / Gold 資格保持が必須だったので入社前に済ませておいてよかったです(^o

By Connor Gilbert, product manager at StackRox Last month, the Kubernetes ecosystem was shaken by the discovery of the first major security flaw in Kubernetes, the world’s most popular container orchestrator. The vulnerability – CVE-2018-1002105 – enables attackers to compromise clusters via the Kubernetes API server, allowing them run code to perform malicious activity such as installing malware,

はじめに この記事はFlutter Advent Calendar 2019 6日目の記事です。 前日は @mkosuke さんのEffective Dartまとめでした。 Effective DartにはDartらしいコードを書くためのエッセンスが詰まっていますので、これが日本語で読めるのはとても素晴らしいことだと思います。 この記事ではFlutter開発でも使えるDartの自動コード生成のお話をします。 自動コード生成とは プログラムにソースコードを生成させる仕組みがあります。 Android開発をしている方なら、JavaではJSR-269またはapt、Kotlinではkaptが広く知られていますし、 iOS開発されている方の中でもSourceryやSwiftGenを使ったことがある方も多いかと思います。 また、gRPCやSwagger(OpenAPI)で生成されたコードを使用する機会

ゼロから始めるKubernetes Controller / Under the Kubernetes Controller

【TF2.0応用編】TFの例の強いデータセット機能で汎用的なDataAugmentationを並列化しハイスピードで実現した件PythonTensorFlowjoblibTensorFlow2.0 はじめに 今回の記事は、前回の記事「TensorFlowで使えるデータセット機能が強かった話」「【TF2.0応用編】tf.data.DatasetでDataAugmentationをクッソ早くする」で少し上がっていたDataAugmentationの、さらに強化版の話です。 tf.data.Datasetによる速度面での強化と、keras.preprocessing.image系を利用しながら 並列処理できるコードを実現することに成功しました。 実際の仕組みや、ここまでに至った経緯などはコードの次に載せようと思います。 以下にそのコードを載せます 環境整備 まずは実験環境を整備しましょう。 im

この記事はトレタ Advent Calendar 2019の5日目です。 こんにちは、奥野賢太郎 ( @okunokentaro ) です。私は株式会社トレタの社員ではなく、フリーランスのデベロッパーなのですが、今年一年トレタ社のお仕事のお手伝いをさせていただいて、縁がありましてゲスト寄稿的にカレンダーに参加しています。 要約 トレタ社では様々な種類の入力フォームを備えたアプリケーションを運用しています バリデーション処理の分散は修正漏れやバグに直結するので、共通化しましょう 単なる共通化では問題があるため、値オブジェクトに集約しましょう TypeScriptでの値オブジェクトの定義には一工夫が必要です constructor validationの手法を紹介します なにをやっているの？ 私はTypeScriptやJavaScriptを専門としたデベロッパーなので、主にフロントエンドや、場

Unified governance for all data, analytics and AI assets

We love Python at Nylas. The syntax is simple and expressive, there are tons of open source modules and frameworks available, and the community is welcoming and diverse. Our backend is written exclusively in Python, and our team frequently gives talks at PyCon and meetups. You could say we are super fans. However, one of Python’s big drawbacks is a lack of clear tools for deploying Python server a

追記: 2019/01/08 この記事よりも @vvakame さんによるGraphQL APIスキーマの設計ガイドがあるのでそちらを参照することがおすすめです。 https://vvakame.booth.pm/items/1576562 また、GraphQLの設計について相談できるSlackグループを開設しているので、わからないこと・相談したいことがあればぜひ参加してください Slackグループ"GraphQLを使っている人たちの集まり"への招待リンク また、すべてのGraphQL API設計のベストプラクティスはGitHub API v4に詰まっているので、困ったらGitHubのマネをするというスタンスでいるのがよいです。 https://developer.github.com/v4/ GraphQL で実装するときに気をつけること ID は global で unique にする

クラウドワークス SREチームの @kangaechu です。アンタッチャブルのコンビ復活に目が離せないこの頃です。 クラウドワークス Advent Calendar 2019の4日目として、最近SREチーム内で使われるようになったツール、 aws-vault を紹介します。 背景 aws-vaultの話をする前に、少しだけAssumeRoleの話をします。 AssumeRole assumeは引き受けるなどの意味を持つ単語で、AWSを使用するユーザやリソースが本来持っている権限とは別の権限を引き受けることができるしくみです。ものすごいざっくりいうと、sudoコマンドのような感じです。AssumeRoleはどのようなときに便利なのでしょうか。 マルチアカウントでのIAMユーザ集約管理 リソースの分離や課金管理などを目的として、最近はAWS Organizationsを使用したマルチアカウン

How to Use Multiple GitHub Accounts Git is a popular tool for version control in software development. It is not uncommon to use multiple Git accounts. Correctly configuring and switching Git accounts is challenging. In this article, we show what Git provides for account configuration, its limitations, and the solution to switch accounts automatically based on a project parent directory location.

Written by Sarang Shinde and Chandu Kavar — Nov 28, 2019 In part 1 of this blog, I explained DAG validation tests, DAG definition tests, and Unit tests. These tests help to verify the syntax and cyclicity in the DAG, upstream and downstream of each task, the logic of the custom operator and sensor, etc. I would recommend reading the first part of this post. In this part, we will cover the integrat

Kaggleに関連することなら何でもOK。 Kaggleのノウハウ、小ネタ、使用するパッケージの紹介、 コンペに参加した結果とか感想など。 初心者向けも、強い人向けも、kaggle始めましたという内容もＯＫ。 自分のブログでも登録できます。 普段記事を書くことがない方も、がっつり書く方も、遠慮せずに書きましょう！ 過去：2018, 2018part2, 2017 その２もよろしくお願いします。 AI道場「Kaggle」への道 by 日経 xTECH ビジネスAI① Advent Calendar 2019でもKaggleテーマのadvent-calendarが行われています。

諸事情でperfのソースコードを読んだのでせっかくなので簡単に解説。 今回はperfの中でもイベントの記録を担当するperf recordコマンドの処理を見ていく。特に近年はCPUがトレース機構を持っておりperfもその恩恵に預かっているため、本記事ではperf recordの中でもCPUのプロセッサトレース機構との連携部分に注目したい。 本音を言えば、perfよりIntel Processor Trace(Intel PT)やARM CoreSightといったプロセッサトレース自体に興味があるのだが、これらはLinux上ではperfイベントとして実装されているためperfコマンドの実装を皮切りに解析する腹づもりだ。 1. Perf アーキテクチャ 元々perfはPerformance counters for Linux (PCL)という名前の前身が存在しており、CPUの提供するパフォー

屋号「jumbo」で開業しようと思いますので、よろしくお願いします — ジャンボ@レアジョブEM (@jumboOrNot) November 22, 2017 どうやら開業から2年たち→3年目に突入した。アプリエンジニアとしてだけでなく、デザイナー・インフラ・企画・・・色んなものを作ってきました。そんな折、こんなイベントに出ます！！！ 「誰でもかんたん！」とか「余暇時間を使って効率的に！」という話は一切出てきません。泥臭くいろんなことを好きだからやってきた感じです。やってきたからわかる勘所・コツとそもそもの副業への考察について整理していこうと思います。 今までに受けたお仕事・関わった技術・【C向け】旅行AIアプリiOS開発・改善・グロース案件 iOS（MVC）/javascript/css/html ・【B向け】運送サービスiOS/Android開発・AR調査案件 iOS（MVC）/An