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Java における乱数生成器とのつき合い方 / #JJUG CCC 2019 fall に登壇してきました
一般公募の枠で CfP 出してあえなくリジェクトされたテーマを、スポンサー枠で勝手に敗者復活させてお話してきました。はじめに Java 標準のクラスライブラリには、いくつかの乱数生成器の実装 (クラス) が存在しています。長年 Java でアプリケーションを書いている方であれば状況に応じてそれらの実装を使い分けることも難しい話ではありませんが、Java を扱い初めて間もない方にとってはそう簡単な話ではありません。たとえば java 乱数のようなクエリでググるとその状況がうかがい知れるのですが、巷にはプログラミングスクール各社の SEO を目的としたコンテンツが溢れていて、それらはいずれも「java.util.Random とか Math.random() とかなんでそんなレガシーなクラス/メソッドしか紹介しないの？この記事を書いたライターというかエンジニアの人たちは J2SE 1.
honeybe 2019/11/25
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最適な Java の Docker イメージを選びたい
Java アプリケーションを Docker コンテナ上で実行しようとしたときに、ベースイメージとしてどの Docker イメージを選ぶのがよいかを考えてみます。はじめに Java で Web アプリケーションを開発して運用、というと、昔は Tomcat をインストールしたサーバに JAR ファイルや WAR ファイルを配布してデプロイしていたような記憶が微かに残っているのですが、数年前からは Spring Boot のように組み込み Tomcat などを採用し、Maven や Gradle のビルドオートメーションツールの力を借りて Java アプリケーションの実行に必要な JAR ファイルをひとまとめにした fat JAR (uber JAR) を構築し、単体の JAR ファイルだけを Java がインストールされているサーバに配布してデプロイ… とすることが圧倒的に多くなった気がして
honeybe 2018/05/17
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ファクトチェックを支援する技術的な取り組みについてデブサミ 2018 #devsumi でお話してきました
最近携わっているファクトチェック関連のお仕事についてデブサミ 2018 でお話する機会を頂いたので、登壇してきました。ファクトチェックを技術的に支援する取り組み昨年 6 月のファクトチェック・イニシアティブ設立とともに始まったテクノロジーを用いたファクトチェック支援を目指すプロジェクト1 では、ファクトチェッカーの方々の業務を自然言語処理や機械学習を用いて効率化したり、またファクトチェックの成果物であるレビューデータをオープンに利活用できる仕組みを作ることを目的としています。今回のデブサミでは、特に前者の取り組みについてお話ししました。発表資料は以下になります。発表を終えて発表では「ファクトチェック」の説明にかなり時間を割いて話をしたので、その分技術寄りの話がちょっと手薄になってしまった感がありました。自然言語処理や機械学習の濃ゆい話を期待していた方にはちょっと物足り
honeybe 2018/02/19
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