Jun. 10 – 12, 2024   |   Philadelphia, PA AWS re:Inforce is an immersive cloud security learning event designed for the generative AI era. Build confidence and skills with interactive security learning. Connect with the AWS teams that build the security tools you rely on. And meet AWS customers to learn about their security journeys. You’ll return to work ready to navigate the latest tech advancem

ファミコン探偵クラブで新作が出るので、他にも復活してほしいIP募集中（任天堂に限りません） 自分はこれ ・がんばれゴエモン ・トロ ・勇なま ・ポポロクロイス物語 ・ロックマンDASH ・トモダチコレクション 他にある？

プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 講演や執筆などを通じ、日本におけるテスト駆動開発のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。 TDDとは何かを改めて言語化してもらった前回の記事では、「テストを書かずに進むのが合理的といえるときはある。でも、後からテストを書くのって難しいしつらい」とのお話がありました。 テストが書かれないまま

Twitterのタイムラインを眺めていると、ゲームに関する感想で次のようなポストを見かけることがあります。 〇〇がおかしいって、開発内で指摘する人誰も居なかったの？ 〇〇〇人も開発メンバーがいて、何で誰も指摘しないの？ これまでゲーム開発の現場をいくつか見てきましたが、ユーザーから批難される要素がゲーム中に存在していることに開発内で誰も気づいていないということはほとんど無いように思えます。しかし、誰かしらがその要素に気づいていても、開発内で指摘されないことがあります。 クリエイターなら、誰もがより良いものを作ろうと思っているはず……。 なぜ誰も指摘を行わないのでしょうか。 開発現場では、日々様々な仕様作成・アセット制作・実装業務等が進行しています。その中で各業務の関係者が内容をチェックするので、業務内容を批判する（良いところ、悪いところを見分け、評価する）ことは日常的に行われています。 し

徳丸さん、こんにちは。 読売のような大手メディアのサイトでもサポート詐欺の偽警告が表示されるようになってしまいましたし、今の時代は広告ブロッカーが必須と考えたほうが安全なのでしょうか？ 徳丸が書いていないことを質問いただくことが時々ありますが、私が書いてないのは書きたくない理由があるから（単にめんどうくさいも含む）です。ですが、せっかく質問いただいたので、思うところを書いてみようと思います。 まず、私自身は広告ブロッカーを使っていないです。その理由は、広告ブロッカーには危険なものがある（原理的にあり得るし、過去にあった）からです。過去には、広告ブロッカーが元の開発者から売却され、マルウェア化した例が複数あります。具体例は示しませんが、検索するとすぐに見つけられると思います。 広告ブロッカーがマルウェア化すると、これらはブラウザアドオンの形で動くため、非常に強い権限があり、すべてのサイトの情

背景 こんにちは！Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquangです。この記事では、私がAI事業本部のある新規プロダクト開発に参画した際に経験したパフォーマンスチューニングについて話したいと思います。 皆さんはサービスのローンチ(サービスを世の中に初めて出すリリース)をやったことがありますか。サービスローンチするときに、リクエストのスパイクや、ユーザー数の増加によるサーバー負荷増加など、様々な未知な課題が存在します。 私のチームでは数百万人の利用が見込まれるサービスにおいて、18000RPSを実現するべく負荷試験とパフォーマンスチューニングを実施しました。 本記事では、上記のサービス要件を満たすために私たちが取り組んだ負荷試験やパフォーマンスチューニングについて説明しつつ、これらの経験から得られた学びを共有したいと思います。 前提 技術スタック サーバ

今回は、ウォンテッドリーへ2018年に新卒入社した原 将己（はら まさき）にインタビューを実施した。バックエンドエンジニアとしてキャリアをスタートし、開発組織全体の生産性を上げる Developer Experience Squad（DXチーム）で従事した後、現在は Infra Squad に所属している。 個人でもブログ発信や登壇などを通じて成長の歩みを止めない彼に、業務への向き合い方や、技術習得のための学習の仕方、さらには、今後の展望まで余すことなく語ってもらった。 ウォンテッドリーで自分自身の足りないものを補える可能性を感じたーー 最初のキャリアにウォンテッドリーを選んだ理由を教えてください 僕が苦手意識を持っていたタスクやプロジェクトを計画的に遂行する力がここでなら身につくのではないのかと感じたことは大きかったです。会社案内の際に、様々なプロジェクトの問題の認識合わせから始めて、構

tl;ldr ウォーターフォールという言葉を悪口として使うのは良くないんじゃない？ 空想上の開発手法ウォーターフォールと進化したウォーターフォール アジャイル開発の説明がされるとき、アンチパターンとして「ウォーターフォール」が使われることがあります。これは「ダメな開発現場」と同義で使われており、共通仮想敵としての空想上の開発手法とも言えます。 それは、曰く、硬直化していて変化や手戻りを許さず、一本道でフィードバックサイクルがない、数十年アップデートされていない古臭い手法のことらしい。 もちろんそういう開発をしている現場もまだ数多く存在するでしょう。ただ、ウォーターフォールをカイゼンし進化させている人達もいます。そういう人たちの話を聞くと、例えば以下のような話を聞きます。 一ヶ月で１ウォーターフォールを回す 前の手順に戻る手続きが定められている 初期フェーズから開発者を巻き込む 定期的なレビ

Published 2024/06/19 17:52 (JST) Updated 2024/06/19 18:52 (JST) モスバーガーを運営するモスフードサービスが、店舗スタッフの歌手デビューを支援する取り組みを始めた。19日には募集した社員やアルバイトのうち書類選考を通過した候補者12人に対し、東京都内で専門家によるオーディションを実施した。現場のやる気を向上させ、人材確保につなげる狙い。 音楽レーベル「MOS　RECORDS（モスレコーズ）」を立ち上げると3月に発表。6月中に審査を終えて曲作りなどを進め、9月のデビューを目指す。 審査は音楽プロデューサーの海老原俊之氏らが務め、曲作りなどもサポート。デビュー後はモスバーガーの公式SNSで宣伝し、「アップルミュージック」などを通じて世界的に楽曲を配信予定。

技術顧問先で、一生懸命コードに向き合っているプログラマーになりたての方から、次のような質問をもらいました。 最初に面談した時、1年後にいいコードが書ける、上手に書けることを目標にしましたが、 先日スクール時代の同期（それぞれRubyの会社で働いている）と話したところ、会社ごとにレビューの仕方やコードに関する基準がさまざまなようで、良いコードとはなんなのか疑問に感じました。「いいコード」とは、みたいな部分で島田さんの考え方をお聞きできたら嬉しいです。 この質問にぼくは次のような回答をしたのですが、「この質問が来たら他の人はどんな回答するんだろうな」に興味があるので、ここにしたためておきます。もしよかったら「若者にこれを聞かれたら自分ならこう答える」をコメントなどで残していってもらえたら嬉しいです。 とても大事な疑問を見つけられたんだなあと思います。 「良さとは何か」ということに向き合う必要の

猫怖大夫牧野さん @mknhrk 今本当にファッション多様性の時代だから、どのタイプの格好がダサイとかではなくて、強いて言うなら人のファッション揶揄したり冷笑するのがダサイよねって感じに風向きは向かいつつあり、そこにはわりと希望を感じている。 2024-06-15 20:36:31 猫怖大夫牧野さん @mknhrk 猫が怖い頭の悪い歴史ヲタです。うんこ。最近(2021年夏)競馬にハマりました。競馬赤ちゃんで初めて買った馬券は新潟記念のマイネルファンロン応援馬券です。詳細はＵＲＬからどぞ。ねこおじのたいふですが、ねこおじさんとは呼ばれたくない。 privatter.net/p/5121601

概要 Factorization Machine (FM) の性質についての確認と, 最近の研究動向の調査についてのまとめです. 以下について言及しています - FMの特徴を従来の線形モデルなどと対比して説明 - 現在使用可能なFMの実装と, それぞれの長所短所を紹介 - 最新の研究動向についてもいくつかピックアップ FM の特徴 Rendle (2010)はサポートベクターマシン (SVM) などスパースなデータの学習に失敗する従来のアルゴリズムに対する代案としてFactorization Machine (FM, 分解器) を提案した. スパースなデータは, 例えばカテゴリカル変数, bag-of-word だったり, リコメンドシステムなどでよくありうる. 基本的なSVMは超分離平面で線形分離できるような分類タスクのみ良好なパフォーマンスを発揮し, 非常にスパースなデータではカーネル

ダウンロードはこちら ITエンジニアは、日々さまざまな悩みやストレスに直面している。開発の無理難題に応えるために奔走し、プログラムにバグが発生すればその対処に追われる。新しい技術が登場すれば、仕事の合間に勉強することも欠かせない。 そうした日常に追われつつも、エンジニアが「やる気を失ってしまう」原因は、より根本的なところにある。不満が蓄積されると、たとえ熱心で優秀なエンジニアでも本来のパフォーマンスを発揮できなくなったり、離職率が高まってしまったりする。それでは本末転倒だ。 エンジニアはなぜやる気を失ってしまうのか。開発現場の何に理不尽さを感じ、職場を去っていくのか。ITエンジニアを対象にした調査を基にしながら、さまざまな視点で詳しく解説する。 中身を読むには、「中身を読む」ボタンを押して無料ブックレットをダウンロードしてください。 関連記事 関連リンク Computer Weekly日本

誰かに話すのも難しいのでここに置きます。 文章が下手なのにはご容赦ください。 簡単な自己紹介を。私はASDとADHDを併発してるタイプの発達障害者です。 色々な紆余曲折を経て、現在は特例子会社の障害者枠で働いています。 私が今回お話したいことは「誰かに自分の気持ちや意図をしっかりと伝えることが可能である」ということ自体に、高校生になるまで気づけなかったことです。 色々自分の障害や特性について考えていて、「ああ～、そうだったんだ！」とさっき気付きました。 私は昔から「マイペース、のんびりしてる」と認識されてました。小学校では徐々にハブられて、小学校高学年頃から中学生頃にはいじめられました。幸いにもちょっかい程度のいじめであって、私自身でやり返したり、言い返したりして不登校には至りませんでした。むしろいじめっ子くらいしか関わってくれなかったので、つまらない学校の良い刺激として捉えていたかもしれ

MIXI でモンストサーバチームとセキュリティ室を兼務している、atpons です。 モンストサーバチームでは、モンスターストライクやモンスターストライク スタジアムといったアプリゲームのバックエンド開発や運用を主に行っています。今回は、チームで運用している TURN サーバについて、運用の見直しを行い Arm インスタンスの活用を行っている事例について紹介します。 モンスターストライクと TURN サーバ モンスターストライクでは、マルチプレイ機能を使って最大4人で協力してクエストをプレイが出来るゲームになっています。そのため、プレイヤーのアクションがリアルタイムで他のユーザーに同期されていく必要があります。これに TURN サーバを利用しています。 モンスターストライクにおける TURN サーバの立ち位置や、STUN/TURN の仕組みについてはモンスターストライクのリアルタイム通信を

Parakeet株式会社でResearcherをしている金子(nadare)です。CPUで動く軽量AIボイスチェンジャーParavoの研究開発をしております。 本記事ではParavoのアピールポイントである0.06秒の遅延へのこだわりとそれを実現するための技術について解説したいと思います。 ボイスチェンジャーの歴史 従来型ボイスチェンジャー 従来のボイスチェンジャーは主にピッチ(声の高低)やフォルマント(声道の性質)を変え、それに様々なエフェクトをかけることで音声の変換を行っていました。これの実現にはハードウェアを使う方法、ソフトウェアを使う方法など様々ありますが、声に関する専門知識と入力する声を人力で調整するテクニックが必要でした。 疑似リアルタイムAIボイスチェンジャー 近年ではAI技術の発達により、ピッチやフォルマントを信号処理的に変えるのではなく、ディープラーニングの力によって特定

はじめに GraphQLを実装する上で、リレーショナルデータベース(以下、RDB)上のデータ形式とGraphQLのモデルの形式が異なり、実装が複雑になってしまうことで悩んだことはありませんか？ この記事では、GraphQLとRDBのインピーダンスミスマッチ[1]について考え、その解消方法について紹介します。 TL;DR GraphQLのモデルとRDBのテーブルは以下の目的の違いがあるため、同じ形にするべきではありません。 GraphQLのモデルはAPIのクライアントから見たモデルの関係を示す RDBは事実を信頼性のある形で残すように正規化を行う 両者を同じ形にすることはクライアントかRDBに問題を押し付ける形になります。 これらのインピーダンスミスマッチを解消する方法の1つとしてRDBのViewを使うことが有効です。 GraphQLとRDBのインピーダンスミスマッチ HasuraやApp

概要 最近、AIを活用した業務プロセスの自動化についての記事をよく見かけるようになりましたね！ AIにはまだまだ改善の余地が多くありますが、上手く扱えれば業務効率を大幅に向上させることが可能です。 今回は、RPAツールとAWSのStep Functionsを使用して、業務プロセスを自動化した事例を紹介します。 AWS Step Functionsとは AWS Step Functionsは、AWS LambdaやAWS BatchをはじめとしたAWSの各サービスを、ワークフローという形で連携・自動化できるサービスです。 条件に応じて処理を分岐させたり、一定時間処理を待ち合わせたりと自由度も高く、エラーハンドリングや状態管理も自動で行われるため、複雑なプロセスも安定運用することが可能です。 自動化した業務プロセス 今回自動化した業務プロセスは以下のようなものです。 毎日大量にアップロードされ