はじめに 本稿では、ITエンジニアが人前で緊張せずに話せるようになるコツについて、筆者の経験を元に紹介します。 実はみんなコミュ障 ITエンジニアは営業職でもない限り、ほとんどの人がコミュ障(コミュニケーション障害)です。つまり、人前で話すことが苦手です。筆者も社会人になってからずっとコミュ障でした。いいえ、現在でコミュ障のままかもしれませんが、IT系イベントで登壇できるようになりました。 社内で人前で話す場面 筆者は開発者(プログラマ)だったこともあり、業務時間中にそもそも人前で話すということがありませんでした。学生時代に遡ってみても、友達もほとんどいなかったので、誰かと話すという機会がありませんでした。 つまり、「人前で話す」という経験値がないので、苦手であるのは当然で、他者からコミュ障と揶揄されても返す言葉もありません。 では、社内において人前で話す場面というと、どんな時なのでしょう
スーパーインター博士(通称:博士) 某所の某大学にて、情報処理技術を教える博士。専門はネットワーク。 たった一人しかいないゼミ生であるネット君をこきつかう。 どこらへんがスーパーかというと、髪が金髪になって逆立っているところ。 ハイパーネット助手(通称:ネット君) インター博士のただ1人のゼミ生。ネットワークについては全くの素人。 インター博士のゼミに入ったのは、評判の悪い博士から知識を奪い取り、いずれ取って代わろうという策略から。 どこらへんがハイパーかというと、オーラバトラーと共に巨大化するところ。
Gradient Boosting や XGBoostについて調べたことをまとめました. Gradient Descent や Newton法と絡めて説明していきたいと思います. 目次 Boosting Gradient Descent (Steepest Descent) Gradient Boosting Regression Tree Gradient Tree Boosting Learning rate Newton Boosting XGBoost Generalization Error Conclusion Reference Boosting Boostingとは,ランダムより少し良い程度の”弱い”学習アルゴリズムを使って, そのアルゴリズムよりも”強い”学習アルゴリズムをつくることです. イメージとしては,弱い学習アルゴリズムを”boost”してあげる感じでしょうか.
AWS Summits 2018 | San Franciscoにて突如発表された、AWS Secrets Manager。自分も速報記事(【完全新機能】DB認証情報やOAuthキーを一元管理可能なAWS Secrets Managerが発表されました!)書いて以降、あれこれ触ってみています。 この記事では、これからAWS Secrets Managerを触ってみようという人に向けて、公式ドキュメントの内容を中心に、その概要と動作原理、各種チュートリアル、詳細を学ぶためのリソースをまとめてみました。 とりあえず読んでおいてもらえれば、幸せになれるかと思っております。 目次 各種リソース AWS Secrets Managerとは? AWS Secrets Managerの主要機能3点 AWS Secrets Managerの動作原理 AWS Secrets Managerのローテーション機
詳細設定画面では、「パブリックアクセシビリティ」を「はい」に設定します。これにより、自動的にデータベースにElastic IPが付与され、LambdaローテーションファンクションにVPCをアタッチする必要が無くなります。その他のネットワーク設定は初期値で設定します。 これは、チュートリアル用の最低限の設定です。プライベートVPCを利用する場合(普通はこっちすね)は、データベースが格納されているサブネットからルーティングテーブルにNAT gatewayへのルーティング設定を行います。また、適切なセキュリティグループの設定も必要です。LambdaをVPC内の設置する場合の構成については、弊社菊池のこちらの記事(機密管理サービス AWS Secrets Manager で RDS のパスワードローテーションを試す | Developers.IO)を参照ください。 その他の設定はデフォルト(ポート
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
こんにちは。坪内です。 フェンリルでは、代表の柏木が個人でやっていた時代から今に至るまで、いろいろ試行錯誤しながら、こつこつと作り上げてきた「定石」に基づいて、プロダクトの開発、プロモーションを行っています。 私自身、広告会社にいたこともあり、入社した当初は、ユーザー個人個人とのコミュニケーションがこれほどまでに数字に影響するのか、と驚くこともしばしば。 物づくりの奥深さを感じる日々の連続でした。 自分のプロダクトや Web サービスを広めるにはどうすればいいか、悩んでいる人も多いことでしょう。 世の中にあるサービスよりいいものを作ったからといって、ユーザーが増えるとは限りません。また、多くのユーザーに知ってもらえたからといって、サービスが安泰になるわけでもありません。 本日は、フェンリルの定石を個人開発者の視点でいくつか紹介させていただくことで、悩める個人開発者への一筋の光になればと思っ
こんにちは。アプリケーション共同開発部新卒エンジニアの高坂です。 本記事では、最近特に目にする機会の増えた人工ニューラルネットワークの演算処理を支える GPGPU 演算を簡単に実装できる NVIDIA 社の Thrust ライブラリについて、その使い方を簡単に説明します。 はじめに コンピュータにプログラムを実行させる場合、CPU に演算を行わせるのが一般的かと思います。近年の情報技術の向上により、CPU コアあたりの演算能力の向上、またコア数・スレッド数の増加による性能向上が著しく、コンピュータが現実的な時間で行えることの幅が確実に広がっています。 しかしながら、現在のフラッグシップサーバ CPU として Intel Xeon Platinum 8180 プロセッサを例にとると、一個あたりのコア数は 28 コア 56 スレッド、8ソケット構成をサポートしているので理論上 224 コア 4
GPU最適化ライブラリの利用(1/3,cuBLAS) 長岡技術科学大学2015年度GPGPU講習会(2015年10月14日実施) CUDA付属のライブラリを利用して連立一次方程式を解く内容を3回に分けて実施. 1回目 cuBLASを利用したGPU移植 2回目 cuSPARSEを利用した省メモリ化 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/gpgpu-seminar-gpu-accelerated-libraries-2-of-3-cusparse 3回目 Thrustを利用した実装効率化 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/gpgpu-seminar-gpu-accelerated-libraries-3-of-3-thrust 講義には長岡技術科学大学のGPGPUシステム(GROUSE)を利用しています。 開発
Synopsys傘下のBlack Duckは米国時間3月20日、2017年に開始された有望な新規オープンソースプロジェクトを選出した「Open Source Rookies of the Year 2018」を発表した。本記事では、選出された7つのオープンソースプロジェクトを紹介する。 Open Network Automation Platform(ONAP) 「Open Network Automation Platform」(ONAP)は、ポリシー駆動によりリアルタイムで物理ネットワーク機能や仮想ネットワーク機能のオーケストレーション/自動化を行うためのプラットフォームだ。ONAPをサポートしている通信事業者メンバーが抱えている契約者を合計すると、世界の通信事業市場の60%以上に相当する。 Synopsysによると、ONAPは突出したオープンソースの仮想ネットワーク機能(VNF)オー
本連載では、ツールによる可視化を通じ、WANの世界を垣間見てみます。初回である本記事では、インターネット接続を支える役割を果たしているものの、脆弱性が指摘されるBGPプロトコルを扱います。 本連載では、ツールによる可視化を通じ、WANの世界を垣間見てみます。本記事では、インターネット接続を支える役割を果たしているものの、脆弱性が指摘されるBGPプロトコルを扱います。なお、本連載では、ThousandEyesのWAN可視化/テストサービスが取得したデータを、同社のジャック・マーティン氏の協力により利用しています。 2017年8月、日本のインターネットで大規模な通信障害が発生 2017年8月25日の正午過ぎから、日本のインターネットで大規模な障害が発生しました。NTTコミュニケーションズ(以下、NTT Com)のOCNをはじめ、KDDIなど、日本国内の複数通信サービスで通信障害が確認されました
ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、@IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。 大企業で働いている人は、「フィッシング対策:行動管理コース」といったコンピュータベースのセキュリティ啓発トレーニングを受講するよう言われたことがあるだろう。 「こうした従来のセキュリティ啓発アプローチには問題がある。多様な従業員――特に、グローバル企業の従業員の文化や現地の多様なニーズに対応できる柔軟性がないことだ」と、Gartnerのリサーチディレクターを務めるジョアナ・ユイスマン氏は指摘する。 セキュリティリーダーは、セキュリティ文化の重要性を伝える
OpenAPI Spec 3.0の勉強ついでにBitFlyer Lightning APIのラッパーモジュールを作りましたNode.jsSDKswaggerOpenAPI-Specificationbitflyer 要約 OpenAPI SpecはRESTなAPIの構造を提供します 仕様のみならず、開発周辺ツールがとても充実しています 実際にBitFlyerのLightning APIのspecを書いてnode.jsで簡易なモジュールを作ってみました OpenAPI Specの仕様はまだ完璧ではないしツラみもありますが、ぜひ使ってみてください OpenAPI Specとは The OpenAPI Specification (OAS) defines a standard, programming language-agnostic interface description for RE
I haven't posted in a while (though I've got some good stuff in the works), but I wrote this up for a talk I gave on blogging as a developer. I though these tips could be helpful for people here as well! Why Blog? Reinforce your knowledge on topics. The best way to really learn something in depth is to teach it to somebody else! Demonstrate your knowledge. You can show to the world that you really
Amazon AlexaやGoogle Home、AppleのHomePodをはじめとするスマートスピーカーの登場、さらには携帯電話に搭載されているスマートアシスタントのおかげもあり、音声入力が少しずつではあるが市民権を得つつある。 しかし、人が周りにいる環境で音声入力を使うのにまだ抵抗がある人も多く、さらに電車や病院の中などで音声入力を使うのは現実的とはいえない。スマートテレビやVRデバイスを使用中に文字を入力しなければいけないときは、キーボードで入力した方が楽という人もいるだろう。 そんな時代の過渡期ならではの悩みを解決してくれる、次世代の入力デバイス「Tap」がこのほど発売された。 キーボードもマウスも片手で Tapは指輪が5個連なったような形をしたウェアラブル型の入力デバイスだ。指を通す輪っかにはそれぞれセンサーが搭載されており、通常のキーボードを使うような感覚で机やふとももをタッ
2020年から日本の小学校でプログラミングの授業が必修化される。2020年といえば、遠いようで実はもう間もなく。今どきの小学生は学校や習い事で忙しいのに、また1つやるべきことが増えてしまって気の毒だ。でも、おじさん世代としては人生の早い段階でプログラミングを学ぶきっかけに出会えるイマドキの子どもたちが正直うらやましい。 同時に、もし周囲の子どもたちに「プログラミングを勉強すると将来なんの役に立つの?」と質問された時、具体的な答えを用意してあげたいとも思うようになった。でも専門書を買って読むのはハードルが高いので、まずはスマートトイを体験して自分の興味を芽吹かせるところから始めたいと思う。そんなわけで「レゴ BOOST」を購入した。 レゴ BOOSTの“心臓部”である楽しい専用アプリ レゴ BOOSTは、レゴブロックにプログラミングの要素を取り入れた製品だ。Webニュースを読んで興味を持ち、
機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory(グーグル・コラボレイトリー)。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました! すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感じたことはありませんか? 「訓練やデータ処理をやるのにローカルPCだと処理に時間がかかりすぎる」 「機械学習用にクラウド環境を立てたけど…思ったより費用が高い」 「機械学習は色々とライブラリが多くて環境構築がしんどい」 もし一つでも当てはまるものがあれば、Google Colabがそんな悩みを解決してくれます!機械学習の開発環境の新基準となる可能性も高いGoogle Colab、概要や基本的な使い方をみていきましょう。 Google Colaboratoryとは? Google Colab(略式
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