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![GoでFUSEを使ってGitHubのIssuesをマウントする - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f1816ef11a6369850691bf118bf9667259fa34e4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-1150d8b18a7c15795b701a55ae908f94.png%3Fixlib%3Drb-1.2.2%26w%3D1200%26mark%3Dhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252F~text%253Fixlib%253Drb-1.2.2%2526w%253D840%2526h%253D380%2526txt%253DGo%2525E3%252581%2525A7FUSE%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%2525BF%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%2525A6GitHub%2525E3%252581%2525AEIssues%2525E3%252582%252592%2525E3%252583%25259E%2525E3%252582%2525A6%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252583%252588%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%2526txt-color%253D%252523333%2526txt-font%253DHiragino%252520Sans%252520W6%2526txt-size%253D54%2526txt-clip%253Dellipsis%2526txt-align%253Dcenter%25252Cmiddle%2526s%253Dff6e91caac79905004a6ce4ac13513f9%26mark-align%3Dcenter%252Cmiddle%26blend%3Dhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252F~text%253Fixlib%253Drb-1.2.2%2526w%253D840%2526h%253D500%2526txt%253D%252540lufia%2526txt-color%253D%252523333%2526txt-font%253DHiragino%252520Sans%252520W6%2526txt-size%253D45%2526txt-align%253Dright%25252Cbottom%2526s%253De6763c2e0d0525150455627cf61bfc40%26blend-align%3Dcenter%252Cmiddle%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2e9da5a9d3b3b50109add09499c42af6)
機械学習も含めた、データの活用は現場主体のほうが上手くいくという実感があります。大体、トップダウンで行うようなものは以下のような感じになるためです。 そうすると・・・ じんこうちのうコンサルタント(自称)があらわれた! 「機械学習を使うには、業務の分析が欠かせません。ひいては、まずコンサルティング契約(x百万)を結んでいただきそのあとに・・・」 じんこうちのうサービス(自称)があらわれた! 「弊社のサービスを使えば簡単ですよ!噂のディープラーニングで高精度な画像認識、音声認識を約束します!え、データは画像でも音声でもない?大丈夫です!なんといっても汎用ですから!」 アイ・オー・ティー・ロボットがあらわれた! 「モクヒョウにセンサーをつけてブンセキ・・・モクヒョウにセンサーをつけてブンセキ・・・モクヒョウにセンサーをつけてブンセキ・・・」 しかも・・・ しゃちょうは、じんこうちのうにあやつら
はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして!iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能/機械学習/Deep Learning/認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基本になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ
ちなみに、最初に結論だけ言っておくと、まずSandi Metzの「オブジェクト指向設計実践ガイド」を読め、という話です それだけで終わってしまいたい気持ちはあるが、不親切過ぎるしもうちょっとRails向けの話を書こうと思う。 ただ言いたいことは、よく分かってないのに使うのは止めろということ。 自分も本で書いたりした手前、それが参考にされた結果なのかもしれないが、世の中には本当に酷いクラスが存在するもので、雑にサンプルで書くと以下の様な感じのコードが存在したりする。 class HogehogeService # Hogehogeはモデル名まんま def process(hogehoge, option_a: nil, option_b: nil, option_c: false) history = hogehoge.histories.last unless hogehoge.activ
この記事は Mackerel Advent Calendar 2016 の 12/13 日の記事です。 はじめに 皆さんは golang で書かれたプロセスの監視はどの様に行われているでしょうか。builderscon 2016 でも登壇された Dave Cheney 御大の gcvis をお使いでしょうか。 確かに gcvis は便利なのですが一つ悩ましい点があり、gcvis 自信がプロセスを起動しないといけないという点にあります。作り上致しかたないのですが、コマンド引数にて起動するプロセスを指定する仕様になっています。つまり起動には gcvis が必要になるのです。監視の際にアプリケーションを止められるのならばいいのですが、そうでないときは使えない事もあります。 ところで昨日 golang で書かれたプロセスを監視/操作するためのツール「gops」をご紹介しました。 この gops で
転職 Advent Calendar こんにちは、 @ma3tk です。 この記事は 転職(その2) Advent Calendar 2016 の 15日目の記事です。 みなさん転職された時のお話が多いですが、本日はちょっとまた違った視点で「いい会社かどうかを見分けるためにどうするべきか」について書きたいと思います! 後ほど見分けるためのチェックリストも記載しています。 いい会社かどうか この記事を読まれてる方は多分 Web 系の方が多く、ご自身や周りの同僚が転職する機会が多いのではないかなと思います。 知人の紹介で転職される方だと信頼関係があって魅力も伝わりやすく採用される率も高いケースが多いですね。 そうでない場合、「エージェント経由」or 「求人が載ってるサイトを巡る」などで、多数ある企業から絞り込んでいくと思いますが、これって相当大変ですよね。 「会社の名前を聞いてもぶっちゃけ知ら
これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文(ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの)から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20
この記事は Go Advent Calendar 2016 の3日目の記事です。 はじめに 今回は gops という Google 製のツールを紹介したいと思います。 gops は ps コマンドの様に動作しますが、golang で書かれたプロセスに限って以下の機能を提供します。 スタックトレースの表示 メモリ状態の表示 ランタイム状態の表示 メモリのプロファイルを取り pprof を起動 CPUのプロファイルを取り pprof を起動 強制GC 以下一つずつ説明していきます。 golang プロセスの一覧 まず引数を何も指定せずに起動します。 $ gops 10224 go (/opt/go/bin/go) 10244* main (/tmp/go-build638808727/command-line-arguments/_obj/exe/main) 10257 gops (/opt/
本記事が切っ掛けとなってお声がけを頂き、本記事の増補リファイン版となる記事をSoftwareDesign 2018年1月号のシェルスクリプト特集第2章として執筆しました。リファイン版には、この記事で触れていない文法面での分かりにくさについての解説が含まれています。その文法面での分かりにくさの解説の一部に相当する記事もありますので、ぜひそちらも併せてご覧下さい。 Shell Script Advent Calendarをご覧の皆様、図々しくも5日目に続く2度目のエントリーのPiroです。 前回は自作のBashスクリプト製Twitterクライアントをネタに実装を解説しましたが、今日は他の言語で多少のプログラミング経験はあるんだけど、どうにもシェルスクリプトは苦手だ……という人のための、シェルスクリプトによるプログラミングの勘所を解説してみようと思います。多分、プログラミング入門レベルの人や上級
Google Cloud Platform(2) Advent Calendar 2016 8日目を担当するk-bataです。 Qiitaへ投稿するのは初めてで読みづらい点もあるかと思いますが、最後までお付き合いくださいませ。 今年になってGCPの東京リージョンが発表され、AWSにしか関心がなかった自分がGCPを触ってみたところ、非常に使いやすいと感じました。 特に運用フェーズではGCPの方が使いやすいと感じるところがありましたので、AWSと比較しながら紹介したいと思います。 対象となるかた AWSでたくさんのアカウント(VPC)を管理しているインフラ担当 GCPに興味はあるが、運用で楽できるのか不安に思っている方 ハードウェアメンテナンスで仮想マシンが停止しない AWSで100台以上のインスタンスを運用していると、月に一度はどこかの仮想マシンがメンテナンス再起動の必要に迫られます。 AW
概要 Docker のソースコードから、Docker Engine のバイナリをコンパイルする手順をまとめてみました。これで正式版リリースを待たずに最新機能を試すことができるようになります。 コンパイルに必要なもの Docker git make Docker をコンパイルするには Docker が必要です。コンパイル環境を Docker コンテナ内に構築するためです。なので、Linux ホストに現行版の Docker をインストールすることから始めます。 なお、今回試した環境は以下の通りです。 ホスト: CentOS 7 (AWS EC2 上) ホストにインストールする Docker : 1.8.1 手順 まず、CentOS 上に Docker をインストールします。現時点(2015/08/19)での最新の正式版である 1.8.1 をインストールしました(インストール手順はここを参照)。
この記事はドワンゴ Advent Calendar 8 日目の記事です。 昨日は @mokumoku さんの 「サーバサイド Swift でウェブページを運用している話 」 でした。 実は僕も仕事ではSwiftを書いていて(クライアントサイドですが)、Swiftは好きな言語の一つです。サーバーサイドSwiftはまだ書いたことがないため、記事を読んで挑戦しようと思いました。 今日のお話はSwiftは全く関係ない、SlackとBotとPythonのお話です。 あるおやすみの日のはなし ある日、弊社プロダクトのニコニコ動画を見ていると面白い動画と出会いました。 面白い実況者が爆弾を使うゲームを自作し、プレイして実況しているのをみて、僕はこう感じました。 「あぁー、僕も爆弾を置いて敵と戦うゲームやりて〜〜」 でも、その時はゲーム機を持っていなくやることができないのが心残りでした。 前置きが長くなり
こんにちは!freeeでインフラゾンビをやっている @sugitak です。ゲームではレベルを上げて物理で殴る派です。 freee ではたまにインフラエンジニアの数が減るのですが、その減ったインフラエンジニアはインフラゾンビへと進化し、社内を闊歩します。インフラゾンビは主に開発チームに所属して、アプリっぽいインフラの仕事をインフラからアプリ側へと持っていきます。デプロイとか、Dockerとか、Jenkinsとかの、いわゆる DevOps 系のところですね。こうすることで開発者は手を出せるものの自由度が増えるし、インフラはより本来のインフラとして純度を上げていける、 so, win-win ってわけです。 さて、そんなわけで監視です。freee Engineers Advent Calendar 2016の9日目の記事として、 Prometheus による監視が最高なのでみんなもっと使おうと
この記事について この記事はKLab AdventCalendar 2016の12/06の記事です。 大阪でゲームのサーバーやパイプラインツール等を作ってます わんこ。 です。よろしくお願いします。 前回12/05の記事は @gam0022 のEmscriptenを使ってブラウザ上でレイトレするです。 注意事項 この記事に記載されていることは個人の実験として行っていることの記録です。 行為自体推奨するものでは決してありません。事故やトラブル、一切責任を負いません。 また安全性や耐久性などの面において保証する内容でもありません。 技術的な質問やその他本質と関係のないご質問、コメントにはお答えしない場合もあります。ご理解ください。 では本編 前置きが長くなりましたが みなさん、生体認証ってご存知ですよね。 そう。男の子の心くすぐる系のあれです。あれ。 生体認証 とは Biometric Aut
re:Invent 2016 で Step Functions というサービスがローンチされました! 幾つかのステップに分かれる処理を Lambda で構築するときに、処理のステート管理や処理間のコーディネートを行ってくれるサービスです。 これまでは、このような処理を組もうとすると「本来行いたい処理に関するコード」以外に「状態を管理するコード」を書く必要がありましたが、 Step Functions を用いることで、疎結合なメンテのしやすい Serverless バッチシステムを構築できるようになります。 個人的には今年の re:Invent で一番熱いリリースです!早速触ってみました! (※2017/12 により具体的なサービスに使った記事を書いてみましたので、よろしければこちらもご覧ください。) AWS Lambda と Step Functions で作るサーバレスなアービトラージ検
これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援:GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰:合計8回 これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで
re:Invent 2016に参加するためにラスベガスに来ています。 今回のKEYNOTEではたくさんのサービスが発表されました。この記事は、自分用のメモとして簡単にまとめたものになります。 KEYNOTE Day1 KEYNOTE Day2 re:Inventで新サービスが発表された時に、東京リージョンでは使えるの?」みたいなことを毎年思っていたので、以下のような感じで3行でまとめてます。 概要 特徴(or 金額) 使えるリージョン(or 時期) ほとんどTokyoリージョンではまだ使えませんが、夢が広がる新サービスが目白押しです。 初日は、AIやIoT周りに力が入っている感じが伝わってきました、 二日目は、セキュリティやSERVERLESS、自動化などがキーワードになると思います。 詳細は公式ブログを見ていただくのが良いと思います。 https://aws.amazon.com/jp/
さくらインターネット Advent Calender 2016 その1 の、1日目を担当している @zembutsu こと、前佛雅人です。( その2 もあります!) 「複数のサーバやスイッチを、コマンド1つで一括管理しよう!」というコンセプトのもと、さくらのクラウドでも Terraform が使えるのを伝えたい、その一心で本日の記事を書きました。 クラウドや Terraform に至る登場背景(どうして Terraform が必要となったのか)から、クラウドの GUI 上で面倒な作業を行わずに、コマンド1つでスイッチを含む複数台のシステムを、作成・変更・削除する方法をご紹介します。 「もう Terraform は知っている、すぐに試したい!」というかたは、後半のチュートリアル編からお読みください。 インフラ管理の課題を解決する Terraform クラウドと仮想化と API 「クラウド・コ
画像: N高等学校課外授業(N予備校)での生放送授業のブラウザ上での見た目、コメントが書ける 目次 はじめに 教えることになったきっかけ Web企業にエンジニアとして就職できるようになる、というミッション 既存のWeb教材に感じた問題意識 「各自進められるゲームブック形式の教材」と「徹底的にフォローする生放送授業」 コンセプトをもとに構成されたコースと内容 ゼロからプログラミングができるようになった人が生まれた日 永劫、プログラミングは一部の天才たちのためのものか? プログラミング学習のモチベーションの課題と対応 まじめなオタクたちが社会をよくしようと頑張ること さいごに はじめに 自分はこの8ヶ月間、Web上で非対面のプログラミング教育、具体的にはHTML教材と生放送授業を中心としたプログラミング教育をN高等学校の生徒に行ってきました。 ここに書かれている内容は、これからプログラミング教
はじめに 私はCLIを利用することが多いのもあり、 jq は今やJSONを利用する上は欠かせないツールとなっています。 ただ ・ jqのクエリを書くことなれるまで少し時間がかかる ・ クエリを書くことに慣れたとしても、初見だったりして 構造を把握していないJSONに関しては非常に手間 でみたいな感じだなと思っていました。 インタラクティブに jq のクエリを書いていければいいのに、と思ってツールを探しました(CLI限定で)が、あまり良さそうなものが見つかりませんでした。 そこで、Golangで何か作ってみたいのもあったので、作ったのが jid というツールです。 リポジトリ Github : simeji/jid インストール 以下からバイナリダウンロードしてzip解凍するだけです。 https://github.com/simeji/jid/releases Macの場合はbrewで入れ
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