TechCrunchHey, folks, welcome to Week in Review (WiR), TechCrunch’s regular newsletter covering the past week in happenings around the tech sphere. Winter’s finally arrived, judging by the NYC weath
ストレスフリーなGitHubのIssue生活 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。サービス開発部の丸山@h13i32maruです。 今日はGitHub/GHE(GitHub Enterprise)で快適なIssue生活をおくるために作ったJasperというツールと、それを実際にどうやって使っているかを紹介させていただきます。 ストレス GitHub/GHEを日々の業務の中心として使っていると、すごくたくさんのIssueやPull Request(以下PR)が流れてきます。 これらのIssueを処理する方法としては主に「メール」と「通知ページ(github.com/notifications)」の2つだと思います。 僕もこれらの方法を使っていたのですが、以下の点ですごく困っていました。 多すぎてメンションされたものやコメントしたものを見逃してしまう あとで見ようと思って、忘れる ブラウザのタブを大量に開いた状態になる 知らないところのIssueで議論が進んでい
まるでシムシティのようなWeb地図ライブリラリ「eegeo.js」
eeGeo eeGeoは、「グランド・セフト・オート」や「レミングス」などのクリエイティブディレクターであったイアン ヘザーリントン氏が2010年9月に設立した3D地図を提供する会社です。 日本では、NTTドコモがライセンス供与を受け、屋内3Dマップの提供などを行っています。 今のところ、日本では3Dで表示できる地域がないのですが、ゲーム業界のノウハウを用いた地図サービスとして個人的に期待しています。 登録すれば個人ユーザーでもAPIを使用することができるので、紹介がてらサンプルを載せておきます。 Web版サンプル example 公式サイトに登録し、ダッシュボードから「Create new app」ボタンをクリックして「API Token」を取得してください。 スタイルシートとライブラリを読み込みます。 <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/a
alternative illustration2vec（高次元タグ予想器）について - にほんごのれんしゅう
alternative illustration2vec（高次元タグ予想器）について 図1. 予想結果のサンプル はじめに 今回はillustration2vecを去年10月に知り、実装法を模索していたが、Kerasでの転移学習と、目的関数を調整することで同様の結果が得られるのではないかという仮説に基づいて、検証実験を行った。 illustration2vecのような画像のベクトル化技術に関してはアプローチは複数用意されており、どのような方法がデファクトかつ、もっとも精度が良いのかわかっていない。 以下、私が考えた３つの方法を記す。 1. VGG16などの学習済みモデルの出力部分のみを独自ネットワークの入力にすることで、タグ予想問題に切り替える 2. 上記のアプローチをとるが、入力に途中のネットワークのレイヤのベクトルも入力に加える 3. キャラクタ判別問題などにタスクを切り替えて、タスク
（ 論文調査 ）deep neural network の ハイパーパラメータ チューニング知見資料 - Qiita
論文 は いくつかあるのでしょう が、まず は 大御所 Bengio先生 の 以下の論文 が 参考 に なります。 （ 論文 ） Yoshua Bengio Practical Recommendations for Gradient-Based Training of Deep Architectures 以下 の やりとり の中 で 言及されています。 Google group Chainer Japanese User Group 「LSTMにおける中間層のユニット数」 yukinoji お世話になっております。 chainerを利用してLSTMモデルを構築しているのですが、中間層のユニット数の設定が上手くいかず困っております。 現在およそ15000次元の数値ベクトルを入力として与え、それが0,1の2つのクラスのどちらに所属しているかを教師データとして与え、学習を行うよう実装している
OSS情報 | マジセミ
【OSS情報】自律型AIエージェント構築プラットフォーム「 SuperAGI 」 「 SuperAGI 」は、AIエージェントの「目的」「行動」「環境」を定義することで、自律型エージェントの「生成」「テスト」「プロビジョニング」「デプロイ」を実施できます。 「人間の介入なしでタスクを実行できる AI エージェントの構築に使用できる自己学習プラットフォーム」を目指して開発されています。 【OSS情報】Python用開発タスク自動化ツール「 tox 」 「tox」(トックス)とは「Python用開発タスク自動化ツール」です。「toxが作成したPython仮想環境」でテストやデプロイを実行できるため、Pythonパッケージを「異なるPythonバージョン」や「異なる環境」でテストできます。 【OSS情報】IoTデバイス用TypeScript「 DeviceScript 」 「 DeviceScr
表現行列で考える双複素数 - Qiita
複素数の表現行列の成分に複素数を入れれば双複素数と呼ばれる数が得られます。双複素数は四元数とは似て非なるものですが、表現行列からその性質を探ります。2次元のクリフォード代数と同一視できることにも言及します。SymPyによる計算を添えます。 シリーズの記事です。 実ベクトルで考える複素ベクトル 表現行列で考える双複素数 ← この記事 表現行列で考える四元数 クリフォード代数で考えるパウリ行列と双四元数 この記事には関連記事があります。 外積と愉快な仲間たち 2016.10.26 四元数を作ろう 2016.12.03 複素数の複素数 前回の記事で、複素数の表現行列を求めました。 >>> a,b=symbols("a b",real=True) >>> _1=eye(2) >>> i=Matrix([[0,-1],[1,0]]) >>> a*_1+b*i Matrix([ [a, -b], [b
飲食店や職場内「原則禁煙」とする厚労省案公表…自民たばこ議連案と比較して検証 - 弁護士ドットコムニュース
他人のたばこの煙を吸わされる「受動喫煙」への対策を盛り込んだ健康増進法改正案の基本的な考え方が、3月1日に公表された。現行法では、禁煙は多くの施設で「努力義務」だ。この日、厚生労働省が公表した改正案では、施設に応じて「敷地内」または「屋内」を「原則禁煙」とし、違反すれば「30万円以下の過料」など、規制を強化する。 他方、厚生労働省案に対抗して、自民党たばこ議員連盟が、3月7日、対案を発表した。「喫煙を愉しむこと」は憲法に定める幸福追求権だと主張し、対案では、飲食店は禁煙・分煙・喫煙から自由に選ぶことができ、表示を義務化する。 ネット上では、厚労省案について、「喫煙者が多い店に入るのためらうから、めちゃくちゃ嬉しい」と歓迎の声があがる一方で、「小さい個人店の居酒屋は潰れるぞ」などの指摘もあった。対策についてどう考えるべきか、受動喫煙に関する係争を扱う岡本光樹弁護士に聞いた。 ●「たばこ議連は
炎上する30億円プロジェクトを消火した秘密文書
トラブルプロジェクトの原因の一つに、作業や成果物を構造化したプロジェクト計画「WBS（Work Breakdown Structure）」の不備がある。メンバーらはどう動いていいか分からない。まさに、ゴールまでの道筋が見えない状態だ。 2015年12月、アビームコンサルティングの一岡敦也氏（プロセス＆テクノロジービジネスユニット ITMSセンターシニアマネージャー）に声が掛かったプロジェクトもそうだった。東南アジアのある国で開発する金融向け基幹システムの刷新プロジェクトだ。規模は30億円程度と小さくない。ユーザー側が内製でスクラッチ開発し、パッケージ導入を現地のベンダーが手掛けた。 ところが2016年4月の稼働が危うい状態になり、一岡氏に声か掛かった。現地を訪れて感じた印象は「まさに濁流」。リーダーも作業に入り、全員が目の前の作業に忙殺されていた。 一岡氏は関係者にヒアリングし、成果物を確
RevertとBlameを使いこなして安全性の高い開発を推進しよう
前回の記事ではProtected Branchesの機能を使ってシンプルなGitHub Flowに権限管理の味付けをする方法を学びました。 今回はPull Request単位でのRevertやビジュアルなBlame機能について学びましょう。 GitHub Flowに従ってmasterにマージする前のコードレビューやCIを必須にした運用をしていたとしても、誤ったコミットをマージしてしまい、システムテスト時または本番環境にて問題になることは、珍しい話ではありません。 そんな時に行いたいのがコミットのRevert（巻き戻し）ですが、Pull Requestをベースとした開発を行っていると、このような時にも恩恵をこうむることができます。 Revertとは Revertとはコミットの巻き戻しのことです。たとえば次のようなコードをコミットしたとします。printの出力文字を変更しています。 - pri
Python: Pykka でアクターモデルについて学ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER
アクターモデルというのは、並行処理のプログラミングモデルの一つだ。 並行処理という言葉からは、まずマルチスレッドとかをイメージすると思うけど、それよりも抽象度の高い概念となっている。 つまり、アクターモデルというのはマルチスレッドなどを用いて構築することになる。 どちらかといえばプロセス間通信 (IPC) の技法であって、共有メモリやロック、RPC と比較するものかもしれない。 そんなアクターモデルは、概念とか使ったときの嬉しさを理解・実感するのがなかなか難しいモデルだとも思う。 理由としては、使い始めるまでに必要なコード量が多かったり、それなりの規模のアプリケーションで使わないとメリットが分かりづらい点が挙げられる。 ただ、これはあくまで主観的なものだけど、アクターモデルをベースに組まれたアプリケーションは規模が大きくなっても並行処理をしているコードが読みやすい。 共有メモリやロックを使
開発を効率化するテストのデザインパターン
2017/3/13 iOS Test Night #3 https://testnight.connpass.com/event/49561/
テストを書かない言い訳をさせてくれ
iOS Test Night #3 - connpass https://testnight.connpass.com/event/49561/ での発表資料です。 👉続き https://speakerdeck.com/takasek/tesutowoshu-kanaiyan-iyi-wositajie-guo-wwwwwww 参考リンク: レガシーコード改善ガイド（ウルシステムズ株式会社 平澤章 マイケル・C・フェザーズ 越智典子 稲葉信之 田村友彦 小堀真義） ｜ 翔泳社の本 http://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798116839 Stable Dependencies Principle http://wiki.c2.com/?StableDependenciesPrinciple%60 PHP7 で堅牢なコードを書く - 例外処理
40歳以上で無名でダメなエンジニア（元エンジニア）が勉強会で登壇するときの注意：：村上福之の「ネットとケータイと俺様」：オルタナティブ・ブログ
イベントや勉強会とか出ると、40代、50代、60代の人が発表することもありますね。有名サービスを作った若いエンジニアとかだったり、発表内容がトレンドだったりすると、すごい話を聞きたくなるけど、たいして有名でもないし、すごいものを作ったこともない、俺みたいに無駄に年を重ねた人のトレンドからはずれたダメダメオッサンの登壇内容ってクソいんですよ。自戒の念を込めて書く。 最初の自己紹介30秒以下にしろよ： おまえがちょまどみたいに若くてキレイでかわいい女子だったら何時間でも聴きたいけど、ダメなオッサンのつまんない自己紹介は5秒以上も聞きたくない。無駄に長いこと生きている人の長い自己紹介ってつまんない。「89年に大手SIの子会社に入社」とか聞きたくない。もうねダメなオッサンは「idと好きなAWSサービス」だけでいいよ。長いこと生きてるからいろいろ言いたいことがあるだろうけど、いらない。無名無能力な4
QAのためのChatOps！テストデータを作成するSlackコマンドを作ってみた | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルカリのテスト自動化エンジニアとして、スマホアプリのテスト自動化をぶりぶりしている@daipresentsです。 ChatOpsが運用の効率化として誕生したのであれば、それはソフトウェア開発に関連するどんな手作業にでも適用できそう。そう思いついたので、Slackから簡単にテストデータを作れるSlack Commandを作ってみました。QAエンジニア、テストエンジニアにモテそう。 なぜChatOpsなのか 僕は今、スマホアプリのテスト自動化のお仕事をしていて、テストエンジニアと働いています。彼らは僕のユーザーでもあります。 そのなかで、どのあたりから自動化していくとハッピーかをヒアリングしたところ、一番人気がリグレッションテスト。まぁ、そりゃそうだ。それ以外だと「日々のテストデータ作成」という意見が多く出てきました。 たしかに、ユニットテストレベルであれば、プログラムで簡単に実
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