質とスピード（2020秋100分拡大版） 2020/11/20 @ JaSST'20 Kyushu
質とスピード（2020秋100分拡大版） / Quality and Speed 2020 Autumn Edition
質とスピード（2020秋100分拡大版） 2020/11/20 @ JaSST'20 Kyushu
Python による大規模ゲーム開発環境 ～Cyllista Game Engine 開発事例～
2020/09/02 CEDEC2020
オフィス縮退に関する一考察
今般のコロナ禍において、働き方や、またそもそもの日常生活において影響を受けていない人はいないでしょう。そして、その影響を受けて（縮小をありきの前提とせず）新しいオフィスの在り方とはどのような形であるべきなのか、そういったことを整理したいと考え、さくらインターネット研究所（菊地）において議論を進めてきまし…
理屈で考える、データベースのチューニング / Database tuning How-To
Oracle データベースの内部構造に着目して、さらなるチューニングを行うために必要な基礎知識をまとめた資料です。
組織にテストを書く文化を根付かせる戦略と戦術（2020秋版） / Strategy and Tactics of Building Automated Testing Culture into Organization 2020 Autumn Edition
ソフトウェアテストシンポジウム 2020 新潟 JaSST'20 Niigata 基調講演 2020年9月28日（月） http://www.jasst.jp/symposium/jasst20niigata.html
Service Workerとは、それを使ってできること / what-is-service-worker
Kanazawa.js Remote Meetup #06の資料です。 https://kanazawajs.connpass.com/event/188109/
ある個人開発 OSS の歩み： 5 歳になった Janome のこれまでと，これから - Speaker Deck
Transcript ͋Δݸਓ։ൃ OSS ͷาΈɿ 5 ࡀʹͳͬͨ Janome ͷ͜Ε·Ͱͱɼ͜Ε͔Β PyConJP 2020 ଧాஐࢠ ࣗݾհ ଧాஐࢠ ڵຯɿݕࡧʢຊۀʣɼػցֶशɼࣗવݴޠॲཧ ❤ OSS : Janome ։ൃऀɼApache Lucene committer ॴଐɿʢגʣLegalForce ݚڀ։ൃΤϯδχΞ @moco_beta Agenda Janome ͷհ ॳظϦϦʔε͔Β͜Ε·Ͱ 0.4.0 ϦϦʔεͷ͓Βͤ ͜Ε͔Β͍͖͍ͬͯͨ͜ͱ https://mocobeta.github.io/janome/ 扉絵の この子は絵師さんに描いてもらいました (*´Ŗ`*) Hello, Janome $ pip install janome $ python >>> from janome.tokenizer import Tokenizer >
まちにまった Vue.js 3
マイグレーションコード自作して File-Based Routing に自動移行！！ ~250 ページの歴史的経緯を添えて~
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WSL2、Docker、VSCodeで劇的に改善されるWindows開発環境
Scrapyとscikit-learn、Streamlitで作るかんたん機械学習アプリケーション / Making ML App with Scrapy, scikit-learn, and Streamlit
「そのコンテナ、安全ですか？」〜AWS x DevSecOpsで実践するコンテナセキュリティ〜 / Is that container safe?
実務で使う固有表現抽出 / Practical Use of Named Entity Recognition
IPA DBスペシャリスト試験が秋に実施されると聞いたのでPostgreSQLと絡めて紹介してみる
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特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - 野球ではじめる機械学習 / Baseball Player Performance Prediction Using Feature Engineering with Machine Learning and Python
Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
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最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 / pycon-jp-2020
事業に貢献するデータ基盤を作ろう・考え方編 / data_engineering_study_2
Streamlitとnlplotを使って自然言語を分析してみた
