「UIT × Bonfire Front-end Meetup #1」での発表資料です。 https://uit.connpass.com/event/300284/
![ヤフーのユーザー5,400万人から"同意"を得るための技術](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2533d6a5b3ac900cae31e7c5e3ec8c92f4a64154/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F087d93065a5544958b1f045bff9d80a7%2Fslide_0.jpg%3F28285971)
大学や大学院で論文の書き方を鍛え上げた人たちには遠く遠く及ばないが、僕の様なはぐれもの1でも最近は Amazon 社内で文書の質が高いと評価してもらえるまでにはなった。Software Engineer として、コードでのアウトプットはもちろん大事だけど、文書のアウトプット(およびそれによって得られた実際のアウトプット)は同じだけ重要である2。今回は自分が最近どういうところに気をつけて技術文書を書いているのか、ということについて数年後の自分が忘れてないことを確かめられる様にまとめておく。 そもそも文書とは? 英語だと document。ここで指す(技術)文書とは、人間が読む文体で書かれた技術に関連する情報、といったものだ。具体的に言うと以下の様なものを想定している: 新しいプロジェクトの骨子を説明する資料 会議の叩き台となる 1 枚ペラ 本番環境に変更を加えるにあたっての包括的な情報や具体
ディープテックスタートアップを進める上では、事業における技術の位置づけを理解する必要があり、そのためにもビジネス全体をシステムやレイヤー構造で理解してみると良いのではと考えています。そのための導入スライドです。 YouTube での解説: https://youtu.be/4n1Q6kn1qds 東京大学 FoundX の各種リソース •Founders Program - 個室の無償提供とコミュニティ •Fellows Program - 研究者の助成金獲得支援プログラム •Deep Tech 起業ゼミ - Deep Tech 系のアイデア探しの支援プログラム •FoundX Review - 起業家向けノウハウ情報 •FoundX Resource - 整理された記事の紹介 •FoundX Online School - 30以上の学習ビデオ教材
『テスト駆動開発』や『SQLアンチパターン』をはじめとする技術書の翻訳者、さまざまなIT企業をわたり歩く技術顧問、さらに最近ではエンジニアリング文化を伝える講演者としても活躍されている和田卓人さん(https://twitter.com/t_wada)。 そのソフトウェアエンジニアとしての素顔を株式会社一休CTOの伊藤直也さん(https://twitter.com/naoya_ito)が聞き出す対談の後編では、現在とこれからのIT業界におけるプログラミング言語のトレンド、具体的にはRustを始めとする静的型付き言語への視座から、 ソフトウェアエンジニアとして新しい技術を学び続けるうえでの態度について語り合います。 ・伊藤 直也さん / 株式会社 一休 執行役員 CTO 新卒入社したニフティ株式会社でブログサービス「ココログ」を立ち上げ、CTOを務めた株式会社はてなでは「はてなブックマーク
左から、浜辺明弘さん、太田恵美さん、 児玉裕一さん、安江沙希子さん、佐々木宏さん、菅野薫さん、MIKIKOさん、藍耕平さん、真鍋大度さん。 Photo : parade inc./amanagroup for BRAIN 未知のメンバーで挑んだ未知のプロジェクト リオ五輪の閉会式で行われた、次回大会開催都市への五輪旗の「引き継ぎ式」。シンガタのクリエイティブディレクター 佐々木宏さんに最初に声がかかったのは2015年秋のことだった。「五輪のセレモニーで広告の人間に声がかかるという話は聞いたことがない。だから最初は驚きました。でも、組織委員会から『このセレモニーは2020年の東京大会の予告編なんです』と言われて。予告編=広告ということでお声掛けいただいたのだと理解できました。予告編なら、普段はCMをつくっている自分にも何かできるかもしれないと」。 その後、東京五輪に合わせて「東京万博」の開催
鍵開けるときの「ガチャッ」の音だけで、合鍵作れます2020.10.06 17:0039,381 Andrew Liszewski - Gizmodo US [原文] ( そうこ ) え、なにそれ怖い。 どう考えてもフィクション世界のスパイとしか思えないことが、現実になろうとしています。なんかね、鍵を開ける「音」をスマホで録音すれば、合鍵が作れちゃうらしいの。 シンガポール国立大学のサイバーフィジカルシステム研究チームが、鍵の脆弱性(というか、昔からあるものが最先端技術で危うくなる状況)を新たに発見しました。「SpiKey」と名付けられたこのセキュリティエラーは、昔からある一般的なピンシリンダータイプの鍵に関するもの。ピンシリンダーの構造は内部に複数のピンがあり、錠それぞれこのピンのパターンが異なります。鍵を差し込み、鍵に施されたギザギザ(凹凸)とピンのパターンが一致すると、クルリと回って鍵
『職人芸』。それは、その人にしかできない、または他より圧倒的な品質・精度・速度で仕事を遂行する技術力、というものが確かにあります。 そのような崇高な技術は、どこから来て、どこへ行くのか。そんな圧倒的ポエム回。 職人芸とは 言い方はなんでも良いのですが、組織には上級的なエンジニアが一定割合いて、おそらくその人にしかできない仕事や、手慣れていて効率的に済ませられる仕事を任せられていることでしょう。 そういうエンジニアはたいてい『職人芸』と呼べそうな技術を修得しています。例えば、高精度な設計・高難度な機能実装・的確なコードレビュー・精密な試験・堅牢な運用などなど。 システム提供を大雑把に工程で分類すると、企画・設計・構築・試験・運用 といったところでしょうか。ちょっと外すと研究などもアリですね。それぞれの工程において、集中的に従事して得る職人芸もあれば、多岐にわたる経験によって生まれる職人芸もあ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog サイトオペレーション本部に所属している大津と申します。普段CDNとNode.jsサポートの仕事をしていて、第9代黒帯(ヤフー内のスキル任命制度/ネットワーク・セキュリティ)に任命していただいています。1 先日ヤフー社内で黒帯LT会が開催されました。お題目は事前に指定された「専門的技術力を極めるための極意」ということで、10分ほど話をしました。しかし、これまでみたいにセミナールームで大勢の前で話すわけではなく、最近代わり映えしない自宅デスクからのオンラインLTは、正直勝手が違いました。時間配分もミスって中途半端に終了です。と思いきや数日前、このYahoo! JAPAN Tech Blog担当者から「いやー、よかったですよ。そのネタ書
Pornhubをご存知だろうか。 答えは当然Yesだろう。 ところがその本当の実態について我々は理解しているだろうか。 WikipediaのPornhubページには興味深い事柄が書いてある。 YouTubeに次ぐ世界第2位の動画共有サイト 360度動画を提供しており、PlayStation VRで視聴できる 上下運動で発電できるリストバンドを発明した 宇宙空間でポルノを撮影すると発表した VPNHubというVPNサービスを開始した これらのいくつかを恥ずかしながら私は知らなかった。 この恥ずかしさがモチベーションとなり、私はPornhubのポルノ以外のことを調べた。 出てくるものはアダルトコンテンツばかりだったが、 以下の3つのページに出会うことができた。 Pornhub Insights :: Digging deep into the data Interview with a Por
どうも。こんにちは。 わんこ。です。 photo by [Harold Navarro] 2019.07の頭くらいにちょっと大きめの案件を担当しまして。 そのときに予想以上の負荷が来たので振り返りつつ、なんとか当月中にブログに起こすぞっ。という気持ちです。 5300万 現在の日本国内におけるTVの設置世帯数はおよそ5300万世帯です。 TVxWebのバックエンドサービスをやっていると戦闘力5300万のクライアント群との熱いバトルができます。 今回の案件 某テレビ局の音楽特番におけるWeb連動企画 地上波で告知があった瞬間にWebサイトにユーザーが殺到 楽曲に合わせたWebコンテンツでの連打企画 実際にきた負荷 ETLサービス 投票/ユーザー管理サービス 企画開始から4min程度でピーク 他のサービス等合わせると90kprs程度 21:50頃から告知、流入が開始 21:53頃に連打企画連動楽
CEDEC2017「優れたエンジニアが集まり継続的に成長する会社にする方法 ~組織を急拡大させる採用育成評価ガイド~」講演資料です。
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
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