「Android 11」正式版ついに登場
DevOpsって何だろう / What is DevOps?
JFrog webinar 動画はこちら！: https://www.youtube.com/watch?v=l3AYycWpMqc&feature=youtu.be
GoogleもRPAに参入か。ノーコードでプロセスオートメーションを実現する「AppSheet Automation」を含む「Business Application Platform」を発表
GoogleもRPAに参入か。ノーコードでプロセスオートメーションを実現する「AppSheet Automation」を含む「Business Application Platform」を発表 Googleは、企業がクラウド上で簡単かつ迅速にビジネスアプリケーションを実現するためのプラットフォーム「Business Application Platform」を発表しました。 Business Application Platformはおもに、Google CloudのサービスをAPI経由で利用しやすくする「API Gateway」、ノーコード開発ツールのAppSheetのデータソースを拡張する「Apigee data source for AppSheet」、そしてAppSheetの新機能としてノーコードでプロセスオートメーションを実現する「AppSheet Automation」の3つか
タクティカルRPGのAI技術入門 - 土田ゲーム技研 - BOOTH
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「ドコモ口座」で相次ぐ不正出金、なぜ地銀だけが狙われた？ 専門家の見解は
NTTドコモが提供する電子決済サービス「ドコモ口座」を利用して、銀行から不正に現金を引き出す被害が相次いでいる。七十七銀行（宮城県仙台市）は9月7日、同行の顧客に被害があったとしてドコモ口座への新規登録を当面停止すると発表。中国銀行（岡山県岡山市）、大垣共立銀行（岐阜県大垣市）、東邦銀行（福島県福島市）も8日、同様の理由で新規登録の停止を発表した。 地銀ばかりで被害 なぜ？ 今回被害が発生しているのはいずれも地方銀行。NTTドコモはITmedia NEWSの取材に対し「被害のあった銀行はいずれも『Web口振受付サービス』を使ってドコモ口座と連携していた」と話す。 Web口振受付サービスは、地銀ネットワークサービス（東京都中央区）が提供する、収納企業（決済サービス提供社）と地方銀行の連携サービス。ユーザーは収納企業のWebサイトを通じて預金口座振替の新規登録などの手続きを行える。 ユーザーが
「100分de名著」100シリーズ記念対談 伊集院光さん × プロデューサーＡ
8月放送のエンデ「モモ」のシリーズで、2011年にスタートした「100分de名著」がついに100シリーズ目を迎えました。そこで、歴代もっとも長く司会を務めた伊集院光さんと同じく歴代もっとも長くプロデューサーを務めたＡが、裏話を交えながら100シリーズを振り返り、外からでは見えにくかった、番組の魅力の源に迫る対談を企画しました。前後編でお送りします。ぜひご一読ください。（構成：仲藤里美） ※写真は、対談開始前の約1分間ほどの時間で撮影したもので、対談本編は、ソーシャルディスタンス、換気、消毒などに十分な配慮をして行いました。 「見栄を張るな」と自分に言い聞かせていた プロデュ ーサーＡ （以下Ａ） 「100分de名著」が、今年８月放送の『モモ』で100シリーズ目を迎えました。伊集院さんには2012年からこの番組の司会を務めていただいていますが、最初に出演が決まったときのことを振り返っていただ
「部下を育てる」ことを「部下の能力を上げる」ことだと勘違いしていた、という話
この記事で書きたいことは、下記のようなことです。 ・「部下を育てる」ことは「部下の能力を引き上げること」だと勘違いしていた ・上司が部下に出来ることは、最大限上手くいっても「行動パターンのちょっとした変容」くらい ・けれどそれで、あんまり出来なかった人を出来る人っぽくムーブさせることは出来る ・もしかすると、「育てる」ってそういうことの積み重ねなのかも知れないなあ ・なんだかんだで「インフラ整備」以上に効率よく人の行動パターンを変容させられるものはない 以上です。よろしくお願いします。 *** さて、書きたいことは最初に全部書いてしまったので、あとはざっくばらんに行きましょう。 「人材育成」というのは仕事においてものすごーーく大事な要素でして、もちろん色んな人が色んな言葉で語っていますし、本もたくさん出ています。 何百人も部下を育てた人たちの言葉は大変説得力があって、私も感心することしきり
Dockerハンドブック - 教会エンジニアの開発日記
Dockerの概念や仕組みまではなんとなく理解できるもののDockerfileを書こうとするとスムーズに書けなかったり、そもそものDockerの基礎、あるいはコンテナ技術というものの基礎が抜け落ちていてDocker環境に移行できていないところも多いのではと思い、この記事を翻訳しました。 Source：The Docker Handbook by Farhan Hasin Chowdhury（@Twitter） 本記事は、原著者の許諾のもとに翻訳・掲載しております。 コンテナ化の概念自体はかなり古いですが、2013年にDocker Engineが登場したことで、アプリケーションのコンテナ化がはるかに簡単になりました。 Stack Overflow Developer Survey-2020によると、 Dockerは#1 最も望まれるプラットフォーム、#2 最も愛されるプラットフォーム、および
「オープンソースソフトウェア」を俺流解釈する人が増えている？ | スラド オープンソース
OSSを巡る先人たちの議論から幾星霜、OSSが一般的になったことの悪影響として、オープンソースの定義を良く知らずに勝手に解釈している人が増えているという話がTwitterでちょっとだけ盛り上がっているようだ（Togetterまとめ）。 議論の発端はよく分からないが、どうも「ソースコードをOSSライセンスで公開するだけではOSSと呼べない」「GitHubでプルリクを募るなど開発体制もオープンであるものがオープンソースだ」みたいな話が発端となったようで、当時を知る方々が歴史的経緯やOpen Source Initiativeによる定義などを説明するも、それにさらに違うコメントが寄せられたりと、なかなか苦戦しているようである。 またここから波及して「GitHubに公開されていればライセンスが無くてもOSS」「OSSだからどう使っても自由」といった勘違い事例を見たとのツィートも上がっていて、歴史を
PyTorchでの学習・推論を高速化するコツ集 - Qiita
本記事では、NVIDIAから発表されているPyTorchでのディープラーニングを高速化するコツ集を紹介します。 【※NEW】22年6月新記事：スクラム関連の研修・資格のまとめ & おすすめの研修受講方法 本記事について 本記事は、NVIDIAのArun Mallyaさんの発表、 「PyTorch Performance Tuning Guide - Szymon Migacz, NVIDIA」 に、説明やプログラムを追加して、解説します。 本記事のポイントは、Andrej KarpathyがTwitterで呟いている通りとなります。 good quick tutorial on optimizing your PyTorch code ⏲️: https://t.co/7CIDWfrI0J quick summary: pic.twitter.com/6J1SJcWJsl — Andrej
Rで機械学習モデルの解釈手法たちを試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事の前段として、まず事前に昨年書いた機械学習モデルの解釈性についての記事をご覧ください。 僕が知る限り、機械学習実践のデファクトスタンダードたるPython側ではLIMEやSHAPといった解釈手法については既に良く知られたOSS実装が出回っており、相応に実際に使ってみたというレポートも見かける状況です。一方、R側ではそこまでメインに機械学習を回す人が多くないせいか、あまりこれまで実践例を見かけないなぁと思っていました。 そんなことを考えながら先日ふと思い立ってググってみたら、意外にも幾つかの解釈手法については既にOSS実装があり、中にはCRANに上がっているものもあるのだと今更ながら知ったのでした。 ということで、二番煎じなのか何番煎じなのか分かりませんが、これらのRによる機械学習モデルの解釈法実装を今更ながら僕も試してみることにします。検証に使うデータセットは統一してUCI ML
なぜ新参者のZoomが一人勝ち出来たのか？徹底的に考察してみた「こういう戦いはGAFAMが一番苦手なところ」
やす 🇺🇸 ベンチャーキャピタル @YasLovesTech 今日は、なぜZoomが勝ったのだろうということをずっと調べていた。あまり腑に落ちてないけど、英語記事などのコンセンスはこんな感じ（連投です） やす 🇺🇸 ベンチャーキャピタル @YasLovesTech １）当初はMicrosoft, Facebook, Googleなどジャイアントの参入により競争は激化すると考えられてた。また理由としてもビデオツールは技術的には参入しやすいと考えられていた。また、それはそうだと思う。 やす 🇺🇸 ベンチャーキャピタル @YasLovesTech ２）参入障壁としてのコーデック。Zoomの競争力を支えているのは動画の圧縮技術（コーデック）で、どんな通信状況でも安定したビデオ通信を提供できるのが売り。ただ、これはアルゴリズム勝負と呼ばれるもので、数十人の凄腕エンジニアが取りかかれば一点
後悔先に立たずなマルチクラスタ運用の知見がてんこ盛り「最高のKubernetes on AWSを実現するために」 #AWSSummit | DevelopersIO
「Kubernetes、考えることがいっぱいあって楽しいですね。今日はそんなKubernetesのお話です」 こんな謎の問いかけから始まった、Kubernetesセッション、皆さんご覧になりましたか？ Kubernetesで実現するアプリケーションの未来まで見据えたとき、最初に検討しないと一生後悔する忘れがちだけど考えないといけない知見がてんこ盛りのセッションでした。このブログでは、そのセッション内容を余すことなく解説。 EKS/Kubernetesの運用に自信がない Kubernetesクラスタの長期運用を真剣に考えたい クラスターのアップデートができず不安 そんなあなたの未来を明るく照らす知見が、このセッションには詰まっています。ぜひ、Kubernetesクラスタ運用に迷いがあるかたはこのブログご覧になって、未来の負債をこの場で削ぎ落としましょう。 もう、アレコレ悩まなくても良いの…!
続々 WiresharkのDissectorを使った独自プロトコル解析（TCP,UDP分割パケットの場合）
本稿では、初めて実際に独自プロトコルのDissectorを作る人が最初にぶつかるであろう壁を乗り越える方法を紹介します。 Dissectorって何？という人は、先に↓こちらを読んでください。 WiresharkのDissectorを使った独自プロトコル解析をやさしく解説してみました - DARK MATTER 本稿では、基本的なDissectorの作り方と、Dissectorを活用したパケット解析方法を紹介します。WiresharkのDissectorをご存知でしょうか？DissectorはWireshar ... できるようになること 複数のパケットに分割されたパケットのDissectorの作成 TCPのパケット分割について（いちおう書いておきます） TCPはストリーム型の通信であり、送信サイズや通信環境によりTCPの仕組みでパケットが分割されて送信される場合があります。このため一般に公
継続的なソフトウェア・アップデートのためのDevOpsベストプラクティス・アンチパターン / DevOps Patterns and Antipatterns for Continuous Software Updates
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