Metaに転職して1か月近くが経ちました。カナダのトロントオフィス勤務で、今月は渡航に始まり、社会保険番号取得、口座開設、家探し（インターネット等の契約も）、州の健康保険、会社の福利厚生に含まれる保険や積み立て口座の開設、など手続き関連でかなり疲れましたが、アメリカメンローパークでの本社のオンボーディングも終了していよいよ業務が開始した、といったところです。 Metaはオンボーディング中にチームと会うまで自分が何の仕事をするか詳細は全然把握していなかったのですが、Metaが開発し運用もされている社内用の深層学習アクセラレータのコンパイラを開発する職となっています。レイヤごとに細かなチームがあり、上の方のレイヤではPyTorchとの繋ぎこみを担当しているようですが、自分が所属しているところはレイヤの最下層のところに位置しており、カーネルのコードをLLVMを介してコンパイルしアクセラレータに乗

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自分はこれまでメンバーレベルのポジションとしてしか働いたことがありません。 ただ、自分と比較して必ずしも技術的に優れているわけではない同僚がインパクトの大きい仕事をしたり、上司やマネージャーの信頼を得たりしていくのを見た経験から、 自分がよりインパクトの大きい仕事をしていくためにはどのような部分が足りていないのかを考えるために、色々と調べたり、考えたり、まとめたりしてみました。 シニアなエンジニアについて ここでは、グレードの高いエンジニアや抽象度の高い仕事を日常的に行っているエンジニアをシニアなエンジニアと呼ぶことにします。 シニアな

先月26日に、結婚*1した。結婚するにあたって、妻側の姓を選んだ。従って、自分の姓が変更されることとなった。 姓とは 姓*2の法的な性質については、血統名説、家名説、家族共同体名説など、諸学説が存在しており*3、現代では、個人の呼称としてとらえられるべきであるとする説*4が通説である。つまり、法学における学説上、昭和22年の民法改正による家制度の廃止以来、姓というのは個人の呼称の一部分に過ぎない。 また、一般における法的な側面ではなく、自らの姓について、社会的または文化的に、どういった意味があるのか、自分なりに考えたりもした。ここ数ヶ月、先祖の戸籍を遡ったり、祖母に話を聞いたりしていたのは、こういった理由もちょっとある。そして、社会的にも、ぼくの姓は変わったとしてなんら問題はない、呼称の一部分でしかないという結論に達した*5。 なぜ妻の姓を選んだか 婚姻にあたり、なぜ妻側の姓を選んだか、一

親がだんだんと弱ってきて、介護が必要になりそうだという予感があるなら、もうその時点で地域の包括支援センターに相談してみるといいよ。 まだ早い、なんてことはなくてね。なぜかというと、介護保険制度がそもそも本格的な介護に入る前から予防するということも想定された制度になってるから。 介護保険は、介護状態になったら使う「要介護」というレベルの前に、介護を予防する「要支援」という等級があって、そこから介護度が進行しないように予防する。 要支援は立ち上がるときにどこかにつかまらないと立ち上がれない、とかであればほぼほぼ降りる。ここから介護制度につながっておこう。 この期間のことを「フレイル」あるいは「プレ介護」と呼ぶことがある。この期間から介入しておくことによって、本格的に介護が必要となる時期を遅らせることができることが分かっているし 本人の健康寿命も延びていくので、できるだけ早期に準備を始めよう。

AWS Lambdaはその誕生から10年が経ちますが、このカンファレンスに来られている皆様は普段からご利用になっている方も多いのではないでしょうか？ このセッションでは、Lambdaのスケーラブルでリクエストごとに独立して実行される仕組みを振り返りながら改めて、 Lambdaアーキテクチャデザインを理…

資産シミュレーション編生活費を1年間記録して月平均を出す資産シミュレーションサイトかファイナンシャルプランナーに頼んで生涯のプランを計算する家に使える金額を一旦弾き出すイニシャルコストとランニングコストに分けて考える イニシャルコストは土地代や建築費やローンの初期費用などランニングコストは固定資産税や電気代、修繕費など何年住むか考えるハウスメーカー訪問編性能を確認する 電気代や冷暖房器具代のランニングコストに影響修繕費を確認する 特に外壁や屋根の修繕費は高くつくので何年持つのか要確認建築費を確認する 設備代が含まれていたりしなかったりするので注意2、3社に絞り込んでおく土地選び編ハザードマップを確認する表層地盤のゆれやすさマップを確認する 大地震の恐れがある場合は耐震等級3が必須(2では家にヒビが入る)ハウスメーカーにこの土地ならどんな家が建つかを確認する ハウスメーカーが近所に家を建てた

仕事をしていると、だんだんと抽象度の高いことを任されるようになる。 たとえば、方針も明確な小さな修正タスク => 修正方法がいくつか考えられるタスク => そもそも何をやるかから明確にしないといけないタスク といった感じで次第にふわっとした依頼になってくる。いわゆるグレード制を採用している会社において、"どれだけ抽象度の高い仕事を任せられるか" がグレードの違いの要素のひとつと言ってもいい。 抽象度の高い仕事を安心して任せられる人は何が違うのか自分もよくわからないので、自分のまわりの人がどういう動きをしているかを雑にまとめてみる。 1. なぜやるかを明確にしている わからないときはドキュメントやチャットのやりとりを探し、直接聞いたほうがよい人には自分でコミュニケーションを取っている やる理由がないと判断したら依頼者に話をして、実際にやらないこともある あとで「自分はこう言われただけなので」

Osaka RubyKaigi 04 https://regional.rubykaigi.org/osaka04/

日経BOOKプラスに掲載されている記事、本、著者を任意のキーワードで検索することができます。 ※ISBNも検索にご利用いただけます。ISBNとは出版物固有の13桁の番号で、裏表紙に記載されています。本サイトでISBNを使って書籍を検索する際は、ハイフン（-）を省略し、13桁の数字のみを半角文字で入力してください。

はじめに 部署内で情報共有のためWikiを使うとよいのではないか、という話が出ました。最初はMicrosoft TeamsのWikiを使えばよくね？という話でしたが検索機能はないし、バックアップも取れないし、でとても実用にならんだろ、と、調べていくうちにGrowiがよさそうとなりました。 Qiitaでもお馴染みですね。 社内でdocker付きで用意されているUbuntu Serverに立ち上げれば、docker-composeでさくっと設定できるとたかを括っていたのですが、docker初心者にはいろいろと落とし穴が待っていたのでした。 proxyの罠 このGrowiは社内で利用するだけで社外からアクセスはしません。当然会社のproxyの内側に設置します。となると、Ubuntu Serverにツールをインストールするためにproxyを通さねばなりませんので、あれこれproxy設定が必要になり

こんにちは。タイの気温がほぼ日本と同じでちょっとげんなりしている@Ssk1029Takashiです。 私は自然言語処理の国際学会であるACL2024に参加するため、タイのバンコクに来ています。 2024.aclweb.org 今アクロクエストではRAGを用いたプロダクトを開発しており、LLMを含むNLPの最新の動向を追うためにACLに参加することにしました。 本記事ではTutorialから本会議2日目までの内容を記載していきます。 ACLとは 初日（Tutorial） Watermarking for Large Language Model 2日目（本会議初日） Opening Celemony Keynote1 Session 3日目（本会議2日目） Keynote 2 Social Gala 気になった論文 A Chain-of-Thought Is as Strong as Its

A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team

パナソニック 炊飯器 2合 IH 無洗米 全自動 スマホ連携 遠隔炊飯 ホワイト SR-AX1-W パナソニック(Panasonic) Amazon 最近私はほぼ毎食、この炊飯器でご飯を0.5合ずつ炊いています。 もともと車中泊用に買ったのですが、車の中でそれほどご飯を炊くことはないので、自宅に持って帰ってきました。 まあ、普通の炊飯器もあるし、そんなに期待していなかったのですが、一度使い出したら、これ、まったくやめられなくなりました。 何がものすごいというと 「完璧な水加減のご飯が炊き上がる」 のです。 もちろん私も0.5合や1合を炊飯器で炊く時には、これまでも一応測っていますが、それでも通常の炊飯器は2～3合が一番美味しく炊けるような大きさになっているので、0.5合や1合は必ずしも美味しく炊けません。 しかし、この全自動炊飯器、ほんとうに 「0.5合で、完璧な炊き上がり」 が可能になる

本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者（開発、研究、調査、教育、管理など） 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど

本書では、Arm64 CPUアーキテクチャを前提としたハイパーバイザの仕組みをできるだけ分かりやすく解説し、実際にラズベリーパイ4やQEMUで動作するハイパーバイザ（Type1）を自作する方法を解説しています。 ⬛︎ 注意 本書はまだ作成中（現在4章を作成中）ですが、モチベーション維持のために公開している状態です（章立てなど今後変わる可能性ありです）。 内容は随時更新していますので、気になる方はウォッチやコメント等をお願いします。 ⬛︎ 学べること ・ハイパーバイザとその仕組みと原理 ・Arm64 (aarch64) アーキテクチャの仮想化支援機構の仕組み ・自作ハイパーバイザの作り方 ⬛︎ ソースコード https://github.com/HidenoriMatsubayashi/evisor ⬛︎ 価格 本書は無料にしていますが、役に立った！という方は「バッジを贈って応援」や「いいね

写真は前職の最終出社日に同期と朝まで飲んで撮った渋谷スクランブルスクエア この記事について 本記事では自分が外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learning(機械学習エンジニア)に応募して、オファーをいただくまでにやったことを書きます。 外資IT企業のSoftware Engineerに関する日本語ドキュメントは、既に多くの方が素晴らしい記事を公開してくれていますが、Machine Learning / Data Science専門のポジションに関する情報はまだまだ少ない印象です。 本記事が外資IT企業でMachine Learning / Data Science関連の職を目指す人の参考になればと思います。 本記事には以下の内容は含まれません。 具体的な面接項目・質問内容 お金の話 企業ごとの面接項目についてはGlassdoor, LeetCode、

ってなんかあるの？ 都心にある国立博物館美術館は人多すぎるし知ってるからそれ以外で 府中市美術館、八王子市夢美術館はとても良かったのでそういうのを教えて欲しい あそこらへんみたいな郷土に必ずしも関係ないのに割と尖った展示ができるところこそ真に東京じゃないとできない美術館と個人的には思った (追記) 元増田です まさかこんなに伸びるとは！ みんなありがとう！行ったことないところたくさんあるわ おすすめしてくれてる人が多い佐倉の歴博と江戸東京建物園、横須賀美術館は増田もお気に入りだ 少し離れると混雑が幾分緩和されていいところ多いよね 上野の国立博物館系は一昔前なら常設ならそこまで混まなかったけど、最近はヤバくてフラッと行けるレパートリーが減ったなと思ってたから色々とありがたい 特に区立の美術館とか全然手を伸ばしてなかったわ しかしやっぱ東京の東側より西側の方がいい美術館博物館多いよなあ

最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整