ソフトバンクと三菱UFJ、同じ1兆円企業でも驚くほど違う「社風」
やまぐち・けいすけ／早稲田大学卒業後、04年に産経新聞社に入社。08年に週刊ダイヤモンド記者となり、商社・銀行業界を担当。12年より金融・政治担当の副編集長、17年よりIT・電機・政治を担当。18年よりダイヤモンド・オンラインとの兼任副編集長。19年4月より週刊ダイヤモンド編集部とダイヤモンド・オンライン編集部を統合したダイヤモンド編集部編集長。主な担当特集に「経済ニュースを疑え」「金融エリートの没落」「三菱最強伝説」「孫正義が知らないソフトバンク」など。趣味はダイエット。 ITデスクの編集会議 業界内で話題になっているニュース、人物を、「週刊ダイヤモンド」のIT担当デスクが取材して、分かりやすく、面白く解説します。たまには硬派な特ダネも！？ バックナンバー一覧 最近、純利益1兆円を達成した日本企業を2社、取材する機会に恵まれたのだが、両社の風土の違いに愕然とさせられた。 1社は2017年
ansibleでCloudWatch Logsを導入する - Qiita
ログをいい感じに管理したいよねーってことでawsのCloudWatch Logsを導入することになったのでまとめました。 ansibleなんぞやって人は、以前に調べたのでこちらをどうぞ ansibleで疎通確認とplaybookの実行 やろうとしていること CloudWatch Logsのクイックスタートに記載されている内容をansibleを使って実行できるようにします。 ansibleを使わないでやるとこんな感じですかね。 1. awslogs パッケージをインストール [ec2-user ~]$ sudo yum install -y awslogs 2. 追跡するログを設定 3. awslogs サービスを開始 [ec2-user ~]$ sudo service awslogs start 4. システム起動時に毎回 awslogs サービスを起動する設定 [ec2-user ~]
ML Engineでサーバーレス転移学習 - Qiita
ディープラーニングの画像識別は今日では広く認知されているものの、あまり事例が出てこないのはデータ数が膨大に必要である事と、それに伴って学習が長時間になるのが原因ではないかと思います。 そんな課題をクールに解決してくれるのが転移学習です。 転移学習はネットワークの全てをまっさらな状態から学習するのではなく、学習済みのネットワークの一部のみを学習し直す事で、データ数も時間も少なく精度の高い結果を得られる手法です。しかし学習と運用の面ではまだ面倒な事がたくさんあるため、ここではML Engineを使って簡単に転移学習を実現する方法を紹介します。 本記事はNotebookにまとまっています。 Kerasを使った転移学習 転移学習は前述の通り学習済みのネットワークが必要となります。TensorFlowでも一部の方が公開されていますが、デフォルトで且つ簡単に利用できるという点ではKerasが一番おすす
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[AWS]知っておいたほうがいいLambda関数の呼び出しタイプとリトライ方式まとめ | DevelopersIO
社内などから指摘があり修正しました。「Lambda関数の呼び出しタイプにてRequestResponse(同期)の場合は冪等性は考慮不要」という記述をしましたが、誤った記載となっており申し訳ありませんでした。冪等性の考慮についてはアプリケーション依存によるところが大きく、RequestResponse(同期)でもアプリやSDKにてリトライを実施し冪等性を考慮する場合があります。記事としては、冪等性という視点ではなくリトライという視点で修正しました。 コンニチハ、千葉です。社内から色々アドバイスをもらって完成した元気玉方式のエントリーです！ はじめに Lambda関数は実行トリガーとしてAPI GatewayやS3、CloudWatch Eventsなどを指定することができます。Lambda関数には呼び出しタイプ(同期、非同期、ストリーム)があるのですが実行トリガーによって呼び出しタイプが異
![[AWS]知っておいたほうがいいLambda関数の呼び出しタイプとリトライ方式まとめ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7161d2e1b565ee8dfc12e465ff4e95910761254/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F11%2FAmazonLambda.png)
日立、機械学習を活用してネットワークデータからシステムの潜在リスクを分析・検知するソフト | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 運用管理 ＞ 新製品・サービス ＞ 日立、機械学習を活用してネットワークデータからシステムの潜在リスクを分析・検知するソフト 運用管理 運用管理記事一覧へ [新製品・サービス] 日立、機械学習を活用してネットワークデータからシステムの潜在リスクを分析・検知するソフト 2017年9月25日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト 日立製作所は2017年9月25日、機械学習を活用してネットワークデータからシステムの潜在リスクを分析・検知するソフトウェア「システム稼働リスク可視化ソリューション」を発表、同日提供を開始した。価格（税別）は、117万円（監視対象を同一ネットワーク上の端末50台とした最小構成）から。 図1●システム稼働リスク可視化ソリューションの概要（出所：日立製作所） 拡大画像表示 システム稼働リスク可視化ソリュ
安全でないデシリアライゼーション(Insecure Deserialization)入門 | 徳丸浩の日記
先日のブログ記事にて、Welcartのオブジェクトインジェクション脆弱性について説明しましたが、オブジェクトインジェクションという脆弱性自体の情報源があまりないので、入門記事を書こうと思い立ちました。 （2017/11/22追記） OWASP Top 10 2017に正式に公開され、そのA7に安全でないデシリアライゼーション (Insecure Deserialization) が入りました。これは、本稿で扱うオブジェクトインジェクションと同内容ですが、OWASPの表記にならい、タイトルを変更しました。 以下、「そんなプログラムあり得るか?」という現実性についてはあまり気にしないで、原理的にオブジェクトインジェクションがどのようなものかについて順を追って説明していきます。以下、PHP言語のケースを題材として具体例を提示しますが、概念自体は他の言語でも通用するものです。 シリアライズとオブジ
エンジニアを名乗るなら、いつでも転職できるようにしておこう - Qiita
TL; DR 転機はいつも突然やってくる 職務経歴書とGitHubは常に更新しておけ より良いエンジニアライフ(開発環境や、お賃金)を追求しよう 背景 まずはじめに、クビになった 実際にはクビ(懲戒解雇)ではないので、釣り見出しである。30歳でエンジニアにジョブチェンジして、かつ未経験なのにベンチャーに入ったら、1年ちょっとで会社都合の退職となった。後述の通り、別の会社から満足な条件で内定はもらえたものの、売り手市場な今でも一社からしかもらえなかったので、転職活動でやったこと・在職時にやっておけばよかったことをまとめておく。 突然の発表〜会社訪問 "今週はこの機能を作って〜"なんて考えていた6月第1週、(一応全社向けだったけど)主に開発部やデザイン部に向けて、突然会社から早期優遇退職プログラムが発表された。開発部の部長も知らなかったという、正に青天の霹靂である。会社に残ってもエンジニアとし
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東芝、Alexaを搭載しAIと音声技術を活用する「スマートスピーカー」を北米で発売へ - MdN Design Interactive
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