動かなくなりがちな Google Home Notifier の対応
もうじきクリスマスですね。 子供に半額の Google Home を買って帰って、ちょちょっとコードを書いて見せて「パパすごーい」といわれるご家庭も多いかと思う年の瀬です。 ちなみに我が家には2つ Google Home があり、アプリ書いてデバッグしてたら妻に「おまえ、ずっとおんなじこと言ってんなぁ」と言われて投げ出しました そんな、 Google Home ですが RasPi (Node.js) と組み合わせると自発的にはなせます。(こことかググれば一杯出てきます) これを使えば「宿題やったか？」「風呂入ったか？」「歯、磨けよ」と子供に指示を出せるのではないかと試そうとしてみたんですが、調べるにつれ、いろいろと動かなくなりがちな Google Home を喋らせるようにするやつ(2018/12/21版)です。 1. Google の非公式翻訳 API のパラメタが変更されました。 ht
「データサイエンティスト・ラプソディ」 なぜ優秀なAI人材は転職するのか (1/4) - ITmedia NEWS
新卒採用は「売り手市場」と呼ばれる活況を呈しています。とりわけデータサイエンティストの素養がある学生は、各社で争奪戦となります。 私も取引先の大手製造業に採用の相談を受けると、「世界に名だたる御社でも大変なんですか!? むしろ弊社が教わりたいくらいですよ！」と、社会性とコミュ力を発揮しています。 ともあれ業種業界を問わず、データサイエンティストの採用には苦戦します。弊社の採用でも、一般的な求人サイト、インターン、他社員からの紹介など、さまざまな方法を駆使しています。 メンバー集めが大変なのは、会社に限った話ではありません。データ関連人材が不足している現状を見ているうちに、思わず社会現象を巻き起こす映画「ボヘミアン・ラプソディ」を思い浮かべました。 ボヘミアン・ラプソディは、世界的なロックバンド「クイーン」を題材にした作品で、故フレディ・マーキュリーの半生を中心に、名曲が誕生した瞬間などを描
データ基盤の3分類と進化的データモデリング - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事は、下書き供養 Advent Calendar 2018 - Adventarの2日目の記事です。 めっちゃ専門的な内容になってしまいました。ごめんなさい。 某Slackでの議論内容をブログに書こうとしたのですが、下書きのまま放置していました。 Wednesday, August 15th と書いてあるので、約半年前の内容となります。 もくじ もくじ はじめに 「データ基盤の3分類」と「（一般的な）技術要素」 1.データレイク（Data Lake） 2.データウェアハウス（Data Warehouse） 3.データマート（Data Mart） 私が考えるデータ基盤の定義 私が考える「あるべき構成」 技術要素を分けるのはアンチパターン 進化的データモデリングを容易にしよう チームとアーキテクチャを選ぶ まとめ 参考 余談 追記 はじめに データ基盤と世間一般で言われるシステムには分類
DBアクセスで遅くなったテストの実行時間を Docker で 40% 削減した方法 - Qiita
DBのレイヤーを含むエンドツーエンドテストやDBに依存したコンポーネントの自動テストがたくさんあると、全てのテストが終わるまでに長い時間がかかるようになってしまうことがあります。DBのクエリ実行はネットワークIOやディスクIOなどを含んだ高コストな処理だからです。 Docker を少し工夫して使うと、お手軽にテスト中のDBのクエリ実行にかかる時間を削減できます。自動テストが完了するまでの待ち時間を短縮し、開発のフィードバックサイクルをより早く回せるようになります！ MariaDB を用いたプロジェクトの実績では、DBアクセスを伴うテストケースが 153件 ありましたが、この方法によりそのテストスイートのローカル環境での実行時間を約 43% 削減できました（約 145.7s → 約 83.3s）。 どうやって？ Docker で tmpfs を使います。 tmpfs tmpfs とは、ディス
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
日本語 | HTTP/3 explained
