今回エントリーするのは、山本芳彦『数論入門』岩波書店だ。この本は以前にも、このエントリーで紹介しているが、今回は違う観点から推薦したいと思う。 数論入門 (現代数学への入門) 作者:山本 芳彦 岩波書店 Amazon ゆえあって、最近またこの本を読み始めたのだが、面白くて遂にほぼ全部読んでもうた。そして全体を読破すると、この本がもくろんでいること、この本の特質がひしひしつと伝わってきた。ひとくちに言えば、この本は、「ドラマの優れた総集編を観るようなすばらしい内容」ということなのだ。 ドラマの総集編って、全12話を4話ぐらいでかいつまむ。もちろん、圧縮しているので、カットされたエピソードもあるし、ナレーションで進めちゃう場面もあるし、スルーされるキャラもある。でも、優れた総集編では、本編より本質が浮き彫りになり、面白さが倍増になることも多い。この本は、数論の総集編として、そのメリットがみごと

はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの田村です。普段はサーバサイドエンジニアとしてFAANSのバックエンドシステムの開発をしています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗のショップスタッフの販売サポートツールです。FAANSでは、データベースとしてGCPのサーバレスでドキュメント指向のNoSQLデータベースであるCloud Firestoreを当初採用していました。Cloud Firestoreはサーバレスなので運用負荷が掛からず、また安価でスケーラビリティにも優れたハイパフォーマンスなデータベースです。 しかし、Cloud Firestoreを使用して開発・運用していく中で直面した様々な課題からGCPのフルマネージドのリレーショナルデータベースであるCloud SQLのPostgreSQLにデータベースのリプ

パブリッシャーのMicroidsは3月13日、アニメ「コブラ」をもとにしたPC/コンソール向け新作ゲームの開発・販売について、権利元のトムス・エンタテインメントと合意したと発表した。発売時期は未定。 「コブラ」は、寺沢武一氏が1970年代から手がけてきた漫画であり、アニメなどでも展開されているSF作品だ。宇宙海賊であり多額の賞金首でもある主人公コブラの、宇宙を股にかけた冒険が描かれる。コブラは、銃のサイコガンを左腕に仕込んだ姿が特徴的だ。これまでには、シューティングゲームを中心としてゲーム化もされている。 Ready to play as the greatest bounty hunter in space ? We are happy to announce that a Space Adventure Cobra game is in the works for consoles &

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

2023年3月7日 DEIM2023 (https://event.dbsj.org/deim2023/) における技術報告の資料です。 題目：『 LayerXにおける機械学習を活用した請求書OCR機能に関する取り組み』 日程：3/7（火）13:30-15:40（4a-8: 画像認識２） 発表者：松村 優也、吉田 陽祐 プログラムリンク：https://deim-management-system.github.io/deim2023_program/index.html#4a-8 LayerX は「働く」に関わる様々な業務プロセスが紙とハンコを中心としたアナログで非効率なものとなっているという課題を、テクノロジーをもとに解決するために複数のプロダクトを開発・運営している。その中のひとつ「バクラク請求書」では、アップロードされた請求書ファイルから自動で必要な情報を抽出しデータ化するOCR機

Kernel/VM探検隊は、カーネルやVM、およびその他なんでもIT技術の話題ジャンルについて誰でも何でも発表してワイワイ盛り上がろうという会です。monochrome氏は、Ruby処理系「monoruby」について発表しました。 高速な実行が可能なRuby処理系「monoruby」 monochrome氏（以下、monochrome）：monochromeといいます。今日は「機械語で書くRuby処理系のその後」ということで、前回の発表のその後を報告いたします。 自己紹介です。monochromeといいます。（スライドを示して）Twitterはこれです。最近、Twitterは治安が悪いので、Mastodonにアカウントを作りました。RustでRubyの処理系を作っています。プログラミング処理系、言語処理系が好きな人の集まりのSlackとか、最近はこの「Zulip」というアプリに移動して、こ

縁あって夏のデブサミに登壇する事が出来た。イベントのテーマは「Developer Productivityへの道」。僕はJenkinsを作るというプロジェクトの過程で、アメリカからソフトウェア産業におけるDeveloper Productivityの取り組みを20年という長い時期に渡ってつぶさに見るという幸運を得たので、そこから得た心象風景を発表した。資料はこちら。 イベントが終わり、参加者からのアンケートをとりまとめた実施報告書が届いたので、それを読んでいるのだが、その内容がまた興味深い。 僕のこの業界における学びの一つは、エンジニアリングを外部から制約する「箱」が、エンジニアリングの合理的な形を決定するのに大きな影響があるという事である。例えば、自社で運用するウェブサービスを開発するのと、出荷した製品が目の届かないところで動く組み込みの製品では、どういう風にソフトウェアを開発すればいい

総務省から出てきた、「政治的公平に関する放送法の解釈」に関する一連のメモがとても面白かったので、忙しいのに引き込まれて読んでしまった。 僕は日本の政治情勢には疎いし、放送の政治的公平に関しては人によって色々な意見があるだろう。そこにはあえて触れない。ただ、ある大きな組織の中での難しい話の進め方というか、腹芸というか、そうか役人の世界ではこういう事が起こっているのか、という発見。裏事情をのぞき見する楽しさ。それについて書きたい。どこぞのテレビドラマよりずっと面白いと思う。 まず、東京新聞のこの記事に、外から見えていた経緯が時系列順にまとまっているので、それを念頭においてほしい。この冒頭にある2014年の秋から2015年の5/12の国会答弁に至るまでのところの裏事情である。 冒頭のシーンは、礒崎首相補佐官が総務省の安藤情報流通行政局長を官邸に呼びつけて25分の面談をするところから始まる。この二

Why do so many brands change their logos and look like everyone else? A few months ago, I received an email from Revolut (a British fintech company) in which they proudly unveiled their new logo. Previously, Revolut had a distinct and instantly recognizable logo. They replaced it with… something I was sure I had seen before. The previous Revolut logo had a unique font, a recognizable color gradien

In today’s digital world, security is a top priority for businesses. Whether you’re a Fortune 500 company or a startup just taking off, it’s essential to implement security measures in order to protect sensitive information. Security starts inside an organization; it starts with having Zero Trust principles that protect access to resources. Mutual TLS (mTLS) is useful in a Zero Trust world to secu

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