日本語の Google アシスタントに新しい “声” が加わります
Google アシスタントは、言語によって “声” を選択してパーソナライズすることができることをご存知ですか？ Google アシスタントは、 2017 年に 8 言語に対応していましたが、現在 では 30 言語以上にまで増えました。Google では、より多くの対応言語において新しい音声を追加できるよう、開発に取り組んでいます。 日本語を含めた 9 つの言語向けに新しい “声” が加わります。対象となる言語は、日本語、ドイツ語、フランス語、オランダ語、ノルウェー語、イタリア語、韓国語、イギリス英語、インド英語です。なお、米国では既に 11 種類の英語の音声を使用できます。今週から順次利用できるようになる新しい音声では、DeepMind の最先端テクノロジー WaveNet が使われており、聴き取りやすい自然なトーンとイントネーションでアシスタントとの会話を楽しむことができます。 アシス
Binance Support Number API Documentation
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インターンでAWS ECSを使って機械学習プログラムを自動化した話 | Geppoプロダクトブログ｜テッシー
こんにちは！従業員のコンディション変化発見ツールのGeppoで6月から2ヶ月ほどインターンとして働いていた中村哲史です。 現在、南カリフォルニア大学3年生でコンピューターサイエンスとビジネスを勉強しています。 今回はインターン期間中にやったことの中で一番苦労した、機械学習を用いたデータ分析の自動化について書いていきます。 データ分析の内容自体は自分で作ったものではないのでここでは触れず、あくまでプログラムの自動化部分に集中しようと思います。 動機データサイエンティストがせっかく機械学習を使用したデータ分析プログラムを開発したのに、プログラムの専門性の高さから開発した本人しか使い方が分からないという問題がありました。 そこで、モデルの学習および学習済みモデルを用いた解析を自動化し、結果をデータベースに保存しておくことでプロダクトチームの誰でも分析結果を有効活用できるようにしました。 構成の検
メモ/unasukefm#7 Gyoza scrum - 補足情報
このたび unasukefm に @tatsuosakurai と @ken_c_lo の夫婦で出させてもらいました。 聴くだけだとわからない部分の写真や参考リンク、補足の解説などを下記に書きました。 見ながら聴くと楽しめる…かも？ > unasukefm #7 Gyoza scrum 🥟unasukefm #7 Gyoza scrum 🥟 最新エピソードを配信しました。三鷹のRubyist @tatsuoSakurai さんと @ken_c_lo さんにruby-jpやMitaka.rbについて伺っています。ぜひ聴いて下さい - unasukefm #7 #unasukefm https://t.co/QvzTBJraVQ — うなすけ (@yu_suke1994) September 19, 2019 unasukefm #7 Gyoza scrum (@tatsuoSakurai
CentOS 7.7 (1908) LAMPサーバインストールメモ【Apache2.4＋MySQL8.0＋PHP7.3】
2019年9月17日 CentOS 7.7 (1908) がリリース されました。RHEL7.7のリリースから約40日でのリリースになります。前バージョンCentOS7.6（1811）のリリースからは約９ヶ月ぶりのバージョンアップです。今回のバージョンアップでは、Python3 が利用可能になりました。また、CentOS8のリリースが9月24日に予定されていますので、新規でインストールする場合は CentOS8 を検討するのも一案です。さっそく、CentOS7.7 で LAMP構成をインストールする手順をメモしておきました。 CentOS 7.7 (1908) リリースノート CentOS-7 (1908) Release Notes Red Hat Enterprise Linux 7.7 リリースノート（日本語） CentOSのリリースノートを見ると、タイトルに「7.7」という表記は無
日経電子版開発チームがOKRを8ヶ月運用してうまくいった点とうまくいかなかった点 | Backlogブログ
2013年に「日経電子版」のソフトウェア開発を100%外注から内製化、アジャイル開発に切り替え、開発サイクルやチームの抜本的な改革を見事成功させた日本経済新聞社。その取り組みは、多くの注目を浴び、400以上のはてなブックマーク数を獲得しました。 「あの『日経電子版開発チーム』が内製化とアジャイル開発の成功から6年がたった “その後” を語る！」では、内製化とアジャイル開発の成功体験を他の部署にも応用し、全社をあげて開発改革に取り組んでいる模様を取り上げました。 本記事では、同社が次に取り組む、個人やチームの開発成果と事業成果を結びつけるための「OKR（オーケーアール）」を導入したきっかけと運用、そして、成功したこと、失敗したことについてお伺いします。 ■自己紹介（右から） 情報サービスユニット プロダクトマネージャー 斎藤祐也さん デジタル編成ユニット プロダクトマネージャー武市大志さん
kind (Kubernetes in Docker) を試してみる
こんにちは。GMO NIKKO の Y.S です。 先日、kind という ローカル環境でマルチノードな Kubernetes クラスタを動かすことができるツールがあることを知り、試してみたので紹介します。kind という名前は docker in docker の dind 風に、Kubernetes-in–Docker で kind とのことです。 Docker 上のコンテナを Kubernetes のワーカーノードとして利用することで、Kubernetes クラスタを構築し、ローカル環境で Minikube のようなシングルノードではできないマルチノードなクラスタを動作させることができます。 また、高速・軽量・クラスプラットフォームという特徴があり、ローカル環境だでけなく、CI のテスト環境にもよく利用されているようです。例えば、Kubernetes 本体のテストでも使用されています
堅牢で保守的な最低限度の CSS 設計 - Qiita
CSS 設計でいう保守性とは、新しいルールの追加・更新のしやすさ をあらわす。保守性を高めるためには、変更の局所化、他のルールへの副作用を最小にするアーキテクチャ を採用します。 CSS 設計 設計思想は FLOCSS ベースの ECSS + rscss + Tailwind CSS のいいとこ取り 命名規則は MindBEMding （以降、BEM） 開発言語は Sass + PostCSS コンポーネント粒度 FLOCSS ではプロジェクトにおいて繰り返されるビジュアルパターンをすべて Object として定義します。Object には、Component と Project のレイヤーがあり、この 2 つの判別において Atomic Design のコンポーネント粒度の考えを拝借します。具体的には、 Component：Atoms Project：Molecules に分類します。
「Dart 2.5」が登場。GitHubのコードから機械学習させた賢いコード補完をVSCodeなどに提供
「Dart 2.5」が登場。GitHubのコードから機械学習させた賢いコード補完をVSCodeなどに提供 Dart 2.5では「ML Complete」と呼ばれる、機械学習を用いてより賢いコード補完をさまざまなコードエディタへ提供する機能がプレビュー版として追加されました。 Dartをはじめとする型付き言語では、コードエディタによる補完機能が働きやすいという利点がありますが、それでもAPIの種類が増えるにつれて、多数表示される補完候補のなかから適切なものを選ぶ手間は増えていきます。 ML Completeはそうした状況を改善するために開発が進められていると説明されています。 ML Completeの学習データにはGitHub上のオープンなDartのコードが用いられ、TensorFlow Liteによってプログラマが開発中のコードに対して適切な補完のための候補が選ばれます。 下記のツイートに
GitLab令和最初のリプレイス。フルコンテナ化ポスグレ移行 - pixiv inside
こんにちは、sue445です。 先日社内で使ってるGitLabのリプレイスをしたのでその辺の話をしたいと思います。 リプレイスの内容 今回のGitLabリプレイスでは主に下記を行いました。 サーバ移設に伴いURL以外全部変えた レガシーな環境で運用されていたGitLabを全てDockerコンテナに載せた MySQLからPostgreSQLに移行 以上を1時間弱のメンテでやりきった 構成 ざっくり書くと、SSL終端のフロントサーバのみ同じで、それ以外のバックエンドを全部変えました。 旧 APサーバ Debian Wheezy CPU: Intel Xeon E5-2640v2 * 2 Memory: 40GB Disk: 64G + 512G MySQL兼Redisサーバ Debian Wheezy CPU: Intel Xeon X3430 Memory: 8GB Disk: 256G M
Microservices と会計システム | メルカリエンジニアリング
この記事は、 Mercari Bold Challenge Month の18日目の記事です。 こんにちは。メルカリで Product Manager として働いている津田と申します。私は社内で「会計システム」と呼ばれる、会社が運営するサービスに付随して発生した債権債務の増減を記録・集計するシステムを開発するチームで働いています。 はじめに メルカリでは、お客さまの行動に応じて日々さまざまなお金の流れが発生しています。たとえばメルカリで商品が出品され購入された（取引が行われた）場合を考えてみます。 この取引は、会社から見るとそれぞれの相手先に対する債権債務関係の変化と捉えることができます。メルカリにとっては、購入したお客さまに対する債権（= 商品代金）と出品したお客さまに対する債務（= 売上金）が発生します。このとき、商品代金の一定割合（通常は 10%）が販売手数料としてメルカリの売上とな
Google、「Flutter 1.9」リリース、Webアプリ生成機能を統合。Flutterは単一コードでネイティブアプリとWebアプリを開発できるフレームワークに
Google、「Flutter 1.9」リリース、Webアプリ生成機能を統合。Flutterは単一コードでネイティブアプリとWebアプリを開発できるフレームワークに Googleは今年5月にFlutterからWebアプリケーションを生成できる「Flutter for Web」を発表。テクニカルプレビューとしてきましたが、Flutter 1.9でこの機能を正式にFlutterに統合しました。 参考：Google、「Flutter for Web」発表。FlutterからWebアプリを生成。Flutterはマルチプラットフォーム対応のフレームワークに。Google I/O 2019 FlutterはもともとiOS/Android対応のネイティブアプリケーションを開発するためのUIフレームワークとして、Dart 2とともに2018年3月に登場。2018年12月にバージョン1.0に到達した段階で、
至高のDockerイメージ生成を求めて -2019年版- - Qiita
この記事は@yugui氏の書いた至高のDockerイメージ生成を求めてに感謝しつつ、記事が投稿された当時には無かったさまざまな事情を組み込んで再度まとめたものである。 良いDockerイメージ 良いDockerイメージとは何だろうか。Dockerの利点は次のようなものだから、それを活かすイメージが良いものであるに違いない。 ビルドしたイメージはどこでも動く 適切にインストールされ、設定されたアプリケーションをそのままどこにでも持っていける。 コンテナ同士が干渉し合うことはないので、任意のイメージを互いに配慮することなく柔軟に配備し実行できる 必要のないサービスがコンテナ内で走っていないので、セキュリティの向上に資する イメージの転送が効率的である ベースイメージ部分は一度送ればいちいち再転送する必要がないので、ベースイメージを共有する複数のイメージを効率的に転送できる 標準のレジストリAP
OSS利用企業はOSS開発を支援してほしい - 八発白中
先日同僚と酒の席で話をしていた。 僕「最近OSS書けてる？」 同僚「書けてないです。仕事してたら書く暇なくないですか」 1年前まではリモートのパートタイムで働いていた彼としては、週5日フルタイム勤務になってから使える時間が大幅に減っただろうことは簡単に想像がつく。 とはいえ、働かなければ生活費が稼げない。 「どうにか時間を作って開発するしかないね」 僕個人としては若い彼にはもっとOSS活動をしてもらいたいし、うちの会社に入ってからOSS活動ができなくなったと言われるのは入社のときに間に入った自分としては心苦しい。そんなことを考えながら苦い顔をしていると、反対に質問された。 「深町さんはOSS書いてますか？ どうやって時間作ってますか？」 「いまは育休中で育児に忙しいから、時間は取れたり取れなかったり」 「仕事してるときはどうでしたか？」 「うーん…僕もあんまり取れてたわけじゃないね」 翻っ
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https://jp.techcrunch.com/2019/09/19/2019-09-18-github-acquires-code-analysis-tool-semmle/