見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版
書籍化し、12万部突破しました。 【SlideShare広告回避用】 https://www.docswell.com/s/morishige/K3MXPZ-howtodesignslides ・PDFは無料でダウンロードできます ・自己学習や勉強会などの目的でしたらご自由にお使いいただけます ・授業・研修への利用はフォーム( https://forms.gle/WwgXTT974xFW78mFA )にご報告ください ・記事への参考資料にする際は適切な出典明記をお願いいたします 【使っているフォントについて】 M+フォント「MigMix1P」です。こちらもメイリオ同様おすすめです。 フリーで使えます。 【個人HP】 > https://mocks.jp > 仕事のご依頼はこちらから 【書籍情報】 デザイン入門：https://amzn.asia/d/4WDsTI6 デザイン図鑑：https
レコメンドエンジン作成コンテストの勝ち方
PyData.Tokyo Meetup #18での講演資料です。 https://pydatatokyo.connpass.com/event/Read less
4つの戦犯から考えるサービスづくりの失敗
「リンスタ関ヶ原 〜敗軍の将、兵を語る編〜」で話したこと。 https://devlove.doorkeeper.jp/events/66102Read less
ネットワークでなぜ遅延が生じるのか
5. プロセス遅延 (Processing Delay) パケット 出⼒先決定 ヘッダ書き換え フィルタリング QoS 統計情報取得 カプセル化 筐体内転送 • 伝送装置 • メディアコンバータ • スイッチ • ルータ • NAT装置 • 仮想化装置, IPsec, etc • 通信機器の⼊⼒インターフェイスで受信して 出⼒インターフェイスのキューへ送るまでにかかる時間 出⼒ キュー パケット ルータの例 暗号化 6. キューイング遅延 (Queueing Delay) • 通信機器の出⼒インターフェイスキューに⼊ってから 出⼒処理を⾏なうまでにかかる時間 出⼒キュー • 出⼒処理より速いペースでパケットが届くとキュー待ちが増える • 広帯域回線から狭帯域回線への転送、⼀時的な輻輳 (バーストト ラフィック) などへの対応 優先制御 キューイング スケジューリング 7. シリアル化遅延
Rubyインタプリタ開発者養成講座
2. 今日の発表 • クックパッドでの「Rubyインタプリタ開発者を養成」する取り組み – 3月 Hackarade: Ruby Internal Challenge – 8月 Ruby Hack Challenge • 開催のモチベーション • 今後の展望 用語：「Ruby開発」とは「Rubyインタプリタ開発」 4. Hackarade: Ruby Internal Challenge • Hackarade – 社内エンジニアの技術力向上を目的としたエンジニア全員参加イベント – Hack + Parade • Ruby Internal Challenge – Hackarade – Ruby「で」開発しているエンジニアが、Ruby「を」開発 – （ちょうど1月に笹田がジョインしたので…） 5. Hackaradeの流れ • 午前：座学 – Ruby開発者の文化 – Rubyソースコ
Netflix: From Clouds to Roots
Surge 2014: From Clouds to Roots: root cause performance analysis at Netflix. Brendan Gregg. At Netflix, high scale and fast deployment rule. The possibilities for failure are endless, and the environment excels at handling this, regularly tested and exercised by the simian army. But, when this environment automatically works around systemic issues that aren’t root-caused, they can grow over time.
何となく勉強した気分になれるパーサ入門
17. MicroMark文法 start = doc doc = block+ block = headline / blankline / paragraph headline = "#"+ " " textline paragraph = textline+ blankline textline = !headline inline+ "n" inline = char char = [^n] blankline = "n" 20. MicroMark for PEG.js start = doc doc = block:block+ { return "<body>"+block.join("")+"</body>"; } block = headline / blankline / paragraph headline = prefix:"#"+ " " textline:text
Ruby and Distributed Storage Systems
This document discusses using Ruby for distributed storage systems. It describes components like Bigdam, which is Treasure Data's new data ingestion pipeline. Bigdam uses microservices and a distributed key-value store called Bigdam-pool to buffer data. The document discusses designing and testing Bigdam using mocking, interfaces, and integration tests in Ruby. It also explores porting Bigdam-pool
エキスパートGo
1. エキスパートGo The Go gopher was designed by Renee French. The gopher stickers was made by Takuya Ueda. Licensed under the Creative Commons 3.0 Attributions license. 1 更新日：2017/08/08 2. 自己紹介 メルカリ／ソウゾウ 上田拓也 twitter: @tenntenn ■ コミュニティ活動 Google Cloud Platform User Group (GCPUG) Tokyo Goビギナーズ golang.tokyo Go Conference ■ 業務 GAE/Goでメルカリカウルを作ってます GoやGCPコミュニティを盛り上げる仕事 Gopherを描く仕事（LINEスタンプ） 2 3. ソウゾウ エキスパート
基礎からの OAuth 2.0 - Developers.IO 2017 (2017-07-01)
システム開発をする以上、ほとんどの場合「認証と認可」は切っても切れない問題です。マイクロサービスが話題を集め、コンポーネントのWeb API化が急加速を見せる昨今。OAuth 2.0 という仕組みが継続的に注目を集めています。 しかし、いざその仕様を紐解いてみると Authorization code や Implicit 等、簡単には理解できない概念や選択肢が並んでおり、 自分が導入すべきなのはどのような仕組みなのか、判断が難しいのも確かです。 本セッションでは OAuth 2.0 の仕組みを基礎から解説し、今あなたに必要な認証と認可の仕組みを判断できるような知識をお伝えします。 https://www.youtube.com/watch?v=PqW948SFSUMRead less
ウェブセキュリティの最近の話題早分かり
2. アジェンダ • 最近の侵入事件に学ぶ – メルカリ CDNキャッシュからの情報漏えい – WordPress REST API の脆弱性 – GMOペイメントゲートウェイのクレジットカート情報漏洩事件 – 日本テレビの侵入事件 – パイプドビッツ WebDAVの設定不備による情報漏洩 – イプサ クレジットカード情報漏洩事件 • まとめ Copyright © 2012-2017 EG Secure Solutions Inc. 2 3. 徳丸浩の自己紹介 • 経歴 – 1985年 京セラ株式会社入社 – 1995年 京セラコミュニケーションシステム株式会社(KCCS)に出向・転籍 – 2008年 KCCS退職、HASHコンサルティング株式会社（現EGセキュアソリューションズ株式会社）設立 • 経験したこと – 京セラ入社当時はCAD、計算幾何学、数値シミュレーションなどを担当 –
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
エンジニアのためのプレゼンテクニック
This document outlines an agenda for a presentation that covers three techniques. The first technique discusses presentation technique 1. The second item on the agenda covers presentation technique 2. The final part of the agenda is on presentation technique 3 and provides the most detail with multiple bullet points.Read less
20170422 数学カフェ Part2
1. 数学カフェ 「確率・統計・機械学習」 （Part2） 2017年4⽉22⽇数学カフェ Yahoo! Japan コワーキングスペース LODGE 株式会社Preferred Networks ⼤野健太 oono@preferred.jp 3. 問題設定とアプローチ 問題 • 訓練データ：D = {(x1, y1), …, (xN, yN)}が与えられている • 未知データ x からラベル y を予測する予測モデルを作りたい アプローチ • 真のデータ分布 q が存在し、Dの各サンプルは q から独⽴同分 布にサンプリングされたと仮定する：(xi, yi) ~ q i.i.d. • 仮説集合 H = {pθ | θ ∈ Θ}と損失関数 L(x, y; θ) を設定する 3 4. 汎化誤差と訓練誤差 汎化誤差： E (θ) = E(x, y)~q [L(x, y; θ)] • 本当に最⼩
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