効率的にゲームを更新する | POSTD
先日、 Things that can go wrong when downloading（ダウンロード時に上手くいかないものごと） についての記事を書きました。その記事に、ネットワークの問題から妥当でないコンテンツ、不完全なハードウェアに至るまで、ゲームを最初にインストールする際に発生することがある一連の原因をリストアップしました。 今回の記事では、ゲームの前バージョンが正常にインストールされているときに、そのゲームを新しいバージョンにアップグレードするのにどんな方法が使えるかについて考えます。 圧縮 あるユーザが利用できる帯域の量は、通常、一定です。ユーザのインターネットアクセスの論理的な最大速度は20mbps、100mbps、1gbps、または、国によってはそれよりずっと低いものです。 私の自宅にはまだ光ファイバが引かれていないので、アクセスは20mbpsという遅さですが、インターネ
秘密鍵、管理してますか? YubiKeyで鍵の一元管理とSSH接続、２段階認証の高速化を試す - Qiita
はじめに 突然ですが、みなさんは秘密鍵の管理、どうしていますか? SSHの接続用、メールの暗号化・署名用など、日常的に使用する様々な鍵があると思います。 私は主サーバへのSSH接続に利用する程度ですが、数台のサーバへのアクセスのため複数の端末(Win/Mac/Linux)に秘密鍵をコピーしており、鍵ファイル数が10を超えて来たあたりから「何とか上手く管理出来ないかな…」と悩んでいました。 大事な鍵のコピーが各所に散らばっているのは、かなり気持ちが悪いです。 また、言葉通りで「秘密鍵」は「秘密」にしなければなりませんが、ファイルとして存在していると、他人に見られたり、万が一ですが標的型攻撃に遭い外部に送信される・自分で誤ってDropBox等の共有サービスに公開してしまう等の危険性もゼロではありません。 理想的には、秘密鍵は物理的には直接読めないようにしたいものです。 更に、管理上、鍵の数は出
RNNで「てにをは」を校正する - にほんごのれんしゅう
RNNで「てにをは」を校正する 余談 2017/3/19に、どの深層学習フレームワークがこれから深層学習を始める人におすすめなのかというアンケートをtwitterで取らせていただきました。 五位 Theano(個別カウント) はじめに RNNによる文章校正がリクルートによって提案されて以来、調査タスクとして私のものとに来たりして、「できるんでしょう？」とか軽く言われるけど、実際には簡単にはできません。 RNNによる文章生成ができるから、校正もできるというのが人間の自然な発想なのかもしれませんが、英語と日本語の違いに着目した場合、英語がアルファベットのみで構築されるのに比べて日本語は、漢字・ひらがな・カタカナと非常に多く、同じように問題を適応すると、すごい高次元の問題を解くこととなり、理想的なパフォーマンスになかなかなりません。 まぁ、あんまり完成してるわけでない技術を完成したようにプレスリ
@lestrrat 氏に Kubernetes を教えてもらいました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
@ymmt2005 こと山本です。SRE とかやってます。 サイボウズでは「Neco」という、クラウド基盤のアーキテクチャを刷新するプロジェクトを進めているのですが、今回は @lestrrat こと牧大輔さんをお招きして Kubernetes の導入を検討しはじめた話です。 当日の牧さんの資料は以下で公開されています。 Kubernetes in 30 minutes (2017/03/10) from lestrrat 現状のシステム サイボウズのクラウド基盤は 1,000 台規模の物理サーバーと数千台の仮想マシンの上で動作する数々のサービス群で構成されています。どのサービスをどのサーバー・VM で動作させるかは現状人手による暖かみのある管理方式で、規模の増大に伴い工数も増えています。 多数の物理サーバーを保有しているので遊休リソースも相当あります。画像変換処理などで遊休リソースを有効活
知っていれば広がるグラフの見方とクエリの書き方のちょっとしたコツ - クックパッド開発者ブログ
こんにちはサービス開発部のエンジニアの鈴木達矢です。 最近サービス開発においてエンジニアだけでなくディレクタがSQLを書く機会＊やBI Tool*1を元に意思決定する機会が増えてきました。クックパッドでもモバイルアプリに新機能を足すなどの各施策前後のKPI比較や施策後の経過を見るためにディレクタやエンジニアがクエリを書いてRedashを用いてグラフ化する光景が日常化しました。 モチベーション この記事に書かれている内容は統計学を学んでいればごく入り口にあたる初歩的なことです。しかしながら、その初歩的な統計を学んでいない人にとっては、ビジュアライズされたデータからその特性をひと目で即座に把握できないことがあったりします。そのような状態ではグラフ付きの資料をゆっくり読む分には良いのですが、例えばミーティングやカンファレンスなどでグラフの意図をすぐに理解して意見を述べるのは難しいです。また、自分
ペアプログラミングの5W1HとFAQ / 5W1H and FAQ of Pair Programming
at Productivity Engineering − Forkwell Meetup #4
CoolなソロとHotなペアプロのあいだ
チームでプログラミングをする際、幾つかのスタイルが存在します。どの場面でどのスタイルを使うかについて経験を元にご紹介します。 https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Pair_programming_1.jpg一人が黙々とプログラミングするソロのスタイル、ソロでプログラミングしつつも「（WIP）プルリクエスト」のオンライン上「コードの共同所有」で集団で洗練させていくスタイル、２人が同じタスクを同じディスプレイを共有し対話しながら難しい問題を解いていく「ペアプログラミング」スタイル、複数人がホワイトボードと巨大なディスプレイに集まって寄ってたかって、議論しながら開発する「モブプログラミング」スタイル、などがプログラミングスタイルとしてよく知られています。 しかし、実際の開発の現場では、「ソロプログラミング」「プルリクエスト」「コードの共同所有」「ペアプ
何度も同じコマンド調べ直すのやめませんか？ - Qiita
タイトルに煽りが足りない！と指摘を受けたので頑張って変えてみました。 pet というツールを作ったら公開して3日でStarを1000も頂きました。本当に感謝です。 対象の方 「あーあのコマンド何だっけ。前も調べたけど忘れちゃったからまた調べよう...」 となる人 対象じゃない方 「Ctrl-rで検索すればすぐ見つかるし、よく使うコマンドはaliasに登録してるから全然問題ない」 という人 デモ 色々と書く前に動画を見てもらえれば雰囲気がつかめると思います。 詳細は以下のREADMEに書いてあります。ちなみにDescriptionは日本語でも動きます。 https://github.com/knqyf263/pet 概要 僕はいつも「あのコマンドなんだっけ...」となってしまいます。 もちろんpecoとか利用させていただいているのでコマンド履歴からの検索はしやすくなっているのですが、以下のよ
emscripten で SIMD.js を使う - Qiita
コンパイル時とリンク時に emcc -s SIMD する。 SIMD.js が使われるケースは3種類ある。 clang デフォルトの LLVM autovectorization が働いて自動的に SIMD 化する GCC 拡張の SIMD Vector Extensions で明示的に使う x86 の Streaming SIMD Extensions 命令を使う。詳細は 大本営 を読むべし opencv など sse サポートしているものをを asm.js にする場合は 3 が使えそう SIMD.js が有効なブラウザを用意する -s SIMD で JS 出力すると SIMD.js の polyfill が付いてくる。 これをそのまま使うと遅くなる。 2017年上半期現在標準で SIMD が有効なブラウザはない。 chrome の場合起動フラグでV8の起動フラグを渡せば有効になる。 c
スタンドアロンAMPのススメ
こんにちわ、@t32kです。先日、3/18に大阪で開催されたFRONTEND CONFERENCE 2017に登壇してきました。また弊社メルカリは懇親会スポンサーでした。今回は『スタンドアロンAMPのススメ』というタイトルで講演した内容をシェアしたい思います。 私が所属しているソウゾウ社ではメルカリアッテというクラシファイドサービスを作っています。メルカリは配送システムを介して売買しますが、こちらは直接会って手渡しでモノの売り買いができます。もちろん、手数料や配送料はかかりませんので、よろしかったら使ってみてください。私はそこのWeb担当で、本サイトのAMP実装について話します。 今日のアジェンダです。 AMPのメリット 表現力について テンプレート分散について 構造化データについて まとめ といった内容でやっていきたいと思います。 AMPとは？ まずはAMPとは何か説明します。AMPとは
KMC の春合宿で Python の処理系の講座をした - 私が歌川です
追記: dict の実装で出てくる図が間違っています*1．あとで修正します． スライドを差し替えました．変更点は次の2点です． dictの図を開番地(オープンアドレス)法のものに訂正 バイトコードについて追記(2バイトで1つの命令と引数を表す旨) 先日 KMC で春合宿があり，そこで Python の処理系に関する講座をしました． speakerdeck.com 内容 プログラミング言語を実行体系で分類すると，次の2つに分けられるのではなかろうかと思います*2． コンパイル言語 インタプリタ言語 また，型付けで分類すると，次の2つに分けられます． 静的型付け言語 動的型付け言語 C言語のコンパイラの実装に関する情報は巷に溢れており，また書籍も数多くあります． 一方で Python のインタプリタに関する詳細な情報は，もちろんあるのですが，気にせずに使っている人が大半かと思われます*3． そ
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
ArduinoでUSB接続の分割キーボードを作ってみた話 - hrhg memo
先に分割型キーボードをPICで作っていましたが、 オープンソースのキーボードファーウェアtmk_keyboardを使ってみたかった 事情によりArduinoを使った何かを作る必要があった CPUにAtmel ATmega32U4を使ったArduinoクローンが安価(Amazon.co.jpの送料込みで500円)に入手できることを知った 等の理由でつくってみました。ファームウェアのtmk_keyboardはまだ試してなく、Arduino入門を兼ねて自前で作ってみました。記事が長くなりそうなので ハードウェア編 ファームウェア編 筐体編 所感 くらいに分けて書く予定です。うまくまとめきれていませんが、順次公開してみます。
USBトラックポイントキーボードを改造して、マイクロスイッチを使ったミニキーボードを作成 - Qiita
この配列情報と、配線情報をもとに配線・はんだ付け。 サイズ: 横220mm(周辺除去時175mm)、縦86mm(周辺除去時79mm)、厚さ18mm(表11mm,裏6mm,基板厚さ1mm) 重さ: 100g キーピッチは、横方向が13mm、縦方向が7.5mm。キーストロークは1mm程度 作成中や使ってみて思ったこと キーボードサイズを小さくするため(千鳥格子でなく)格子配置にしたが、 nを押すつもりでmを押してたりすることあり。慣れればなんとかなりそう。 右端は押しにくい。 右端よりも上にキーを増やした方が押しやすそう。 最初、BSは右端に配置していたが、押しにくいので、←の左にも配置。 レイアウト変更は配線変更(要はんだ付け)。ブレッドボードみたいに簡単にしたい。 またはファームウェア変更だけで。 Fnキーとの組み合わせでHome/End等を入力できるようにしたいが、 既存キーボード改造だ
Yahoo! JAPAN社内ISUCON「Y!SUCON」の問題をGitHubに公開しました
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Y!SUCON運営チームです。 前回に引き続き、2回目の社内ISUCONを開催いたしました。 前回はpixiv社内ISUCONの問題をお借りさせていただきましたが、今回はオリジナル問題を作成し、名前も「Y!SUCON」にリニューアルしました。 作成した問題、ベンチマーカー、ポータルサイトのソースコード及びそのプロビジョニングをGitHubに公開しております。ぜひご活用ください。 https://github.com/yahoojapan/yisucon 問題を作ってみて 今回初めてISUCONの問題を作ってみて、問題・ベンチマーカーを作る難しさを思い知りました。 ベンチマーカーのシナリオが不足していたり推測されやすいも
Hash indexes are faster than Btree indexes?
PostgreSQL have supported Hash Index for a long time, but they are not much used in production mainly because they are not durable. Now, with the next version of PostgreSQL, they will be durable. The immediate question is how do they perform as compared to Btree indexes. There is a lot of work done in the coming version to make them faster. There are multiple ways in which we can compare the per
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集 - Qiita
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集を書いてみました。 「若手エンジニアを不幸にしないため」とは書いていますが、若手に限った内容ではありません。 いろんな開発の「べからず」のために不幸になるのは、とりわけ若手が多いということを意識したためだと思ったからです。 ・若手には、方針の決定権がない。 ・若手は、組織の中で道具のように扱われてしまう場合がある。 ・(今の）若手は、将来も働き続けるための力を付けるための組織内での教育が、（昔ほど）なされなくなってきている。 ・コスト意識が乏しいので必要性が乏しいことについてまで残業前提の仕事のスケジュールを組織がたてることが多い。（その分野の理論を知っていれば自明のことを実験で証明することを要求されるのは苦痛である。） 設計指針の「べからず」 何ができれば十分かを明確にしない 開発目標は、何ができれば十分なのかを明確にしないまま、追加
いいアイデアなんか思いつくはずがない
インタビューや観察の結果を整理する方法として「親和図法（affinity diagram）」がよく用いられます。また、そこからチームでアイデアを出す方法として「ブレインストーミング（brainstorming）」が用いられます（そこから再び親和図法に戻ることもありますね）。いずれも有名な手法なので詳細は省きますが、付箋紙をホワイトボードにペタペタ貼りながら、みんなでワイワイやるようなイメージです。 https://www.flickr.com/photos/jakecaptive/49915119よく用いられるからには、きっとそれなりの理由があるのでしょう。ですが、私はいずれに対しても（めちゃくちゃ）懐疑的です。使っていないわけではないのですが、使ってもいまいち感が残るというか、まるでうまくできる感じがしないのです。こんなのでいいアイデアなんか思いつくはずがない。それこそ「机上の空論」みた
カスタマイズをしない
自分の会社ではパッケージ製品、つまりお客様の環境で動かして頂く製品を販売している。 そのため、カスタマイズを希望される事もある。今の機能では簡単に実現するのが難しいというのがほとんどの希望理由だ。 カスタマイズの定義は製品に対して＋アルファの何らかの特別な対応を機能を追加することという事にしておく。 結論から言うと自分の会社では一切のカスタマイズを受けないというスタンスだ。カスタマイズはメリットよりデメリットの方が多いという考え方からだ。 カスタマイズのメリットまちがいなく売り上げを上げやすい事だろう。カスタマイズが必須な場合の顧客はカスタマイズを受け付けない製品を購入しない。 さらにカスタマイズ対応ということで、追加の開発費やサポート費を手にすることができる。これは前職で十分実感できた。 ただメリットはこれしか無い。 カスタマイズのデメリット一番大きいのはコードのフォークが発生してしまう
「Infrastructure as Code - クラウドにおけるサーバ管理の原則とプラクティス」を読んだ - 元RX-7乗りの適当な日々
監訳者のmizzyさんからご連絡いただき、出版社の方からご献本いただきました。いつもありがとうございます！ 原著、ずっと読みたいと思っていたところにすごく良いタイミングでの訳書出版で大変ありがたいです。 Infrastructure as Code ―クラウドにおけるサーバ管理の原則とプラクティス 作者: Kief Morris,宮下剛輔,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2017/03/18メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (2件) を見る ここ数年、Infrastructure as Code や DevOps といったコンテキストで様々ツールが登場し、注目され、多くの現場で活用されているとは思いますが、まだまだ成熟しきっていない分野でかつ比較的トレンドやツールが移り変わりの激しいフェーズで、ツールで語られることも多い中、本書ではツールの使い
TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる CNN編 - Qiita
前回までRNN(LSTM)や他の識別器で為替の予測を行ってきましたが、今回はCNNで予測をしてみたいと思います。 第１回 TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる 第２回 ディープじゃない機械学習で為替(FX)の予測をしてみる データの準備 前回まで終値の差分を学習データとしていましたが、今回は終値そのものを学習データにしてみます。 また、今回はUSDJPYの１時間足、2008年1月1日〜2017年3月10日を利用し、前半95%を学習、後半5%をテスト（バリデーション）としました。 CNNは画像認識で高い精度を発揮していますが、画像以外でも応用することは可能です。例えば終値が以下のようなデータがあったとします。 これを画像に変換します。 このように１次元の画像と見なすことができます。 色が複数チャネルあるように見えますが実際はグレースケールです。カラーマッ
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