「機械学習：技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ
2. 元の論文 ● Title: “Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt” ● Authors: D. Sculley and Gary Holt and Daniel Golovin and Eugene Davydov and Todd Phillips and Dietmar Ebner and Vinay Chaudhary and Michael Young ● Year: 2014 ● Venue: SE4ML: Software Engineering for Machine Learning (NIPS 2014 Workshop) ● http://research.google.com/pubs/pub43146.html ● Abstract: Machine learnin
フロー効率性とリソース効率性、再入門 #devlove #devkan
4. リソース効率性とフロー効率性 A A A A A A A A A A A A A A A B C B C B C B C B C B C B C B C B C B C B C B C B C B C B C A A A A A A A A A A A A A A A B B B B B B B B B B B B C C C C C C C C C 月 火 水 木 金 月 火 水 木 金 月 火 水 木 金 月 火 水 木 金 月 火 水 木 金 月 火 水 木 金 リリースまでのリードタイム 1w リリースまでのリードタイム 約2w リリースまでのリードタイム 3w リリースまでのリードタイム 3w リリースまでのリードタイム 3w A機能、B機能、C機能の実装それぞれ15人日かかる場合 A A A B B B B B B 5. リソース効率性 A A A A A A A A A
大企業アジャイルの勘所（ver1.1） #アジャイルマネジメントセミナー
15. SoR Bimodal IT Mode1 Mode2 正式名称 System of Record(SoR) System of Engagement(SoE) 適正 基幹系・勘定系、 ミッションクリティカルな機能・システム (決済システム、顧客管理等) 正解が無い中、柔軟に変化をしながら走り続ける必要がある機 能・サービス (スマホアプリ、ウェブサービスのフロント) 目的 信頼性、安定性 定めた仕様に従って安定性や品質を担保しながら開発して いく必要がある 俊敏性、速度 フィードバックに基づいて速やかに改善を加え、頻繁にリリー スする 価値・評価 費用対効果、コスト 売上、ブランド、UX アプローチ ウォーターフォール、V-model、重量IID アジャイル、リーン、カンバン、軽量IID 調達 エンタープライズサプライヤー、 長期的な取引 小さい、新しいベンダー、短期間の取引 メン
『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半
2. 2 /40 勉強会について • ⽬的：⾃由エネルギー原理について、数学的な部分も含めて理解する • 教科書：『⾃由エネルギー原理⼊⾨: 知覚・⾏動・コミュニケーションの計算理論』 • 形式：1回1.5-2時間、毎週⽔曜⽇19時開始、基本的に1回1章 • 発表者やその他情報は以下のnotionページを参照 https://daichikonno.notion.site/daichikonno/abe96c17997745d9aad947bc2ecd9411 ー ロ ■ ー ノ ン ニ ざ ヽ 、 イヽ ●ロロロ■D 原理入門 乾 敏郎 阪口 豊 Ｆ い ・ ・ 鮮 一̈ 一 、 ｙ 劉 ￨ ,“′ 4 ,/｀鰺 ￨ガ 1/' ノ 艤 :: ． 一 ︲ ■ 、 ヽ べ̈ ︲ ﹂ 一 一 ・ 鮭 一 一 ァ 口 ＝ ＝ □ ■■ ■ ■ Lne い ０ ♂ Ｌ ｎ ■ ■ ■ ■ ■ ■
20201023 Builders Box 2nd Enterprise Architect
3. 背景1（ボトムアップ） 組織を動かす時のアーキテクトの悩み • こういう新しいテクノロジーを入れないといけないじゃないか • 理解されない。 • いつもアンテナ技術的なアンテナをはっている • 一歩前へ進むためには？ • 制約 • 技術制約はほぼない • 事業的な制約をエンジニアとして理解していないと、、 • 例えば「ケーパビリティ」 • 向上させない戦略なのかもしれない • （単なる不満になっているケースが多い） • 必要であれば、自ら提案して実施すれば良い 3 上司 あなた クラウドに組織として対応しないと 他社に遅れをとります それってどうやって 良さを証明するの？実績は？ セキュリティは？ （この手の話は大抵失敗するんだよ なぁ。オープン化の時も大変だった し） （新技術なんだから実績なんて当然 ないでしょ。証明はもっと無理）
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
SPAセキュリティ入門～PHP Conference Japan 2021
2. 徳丸浩の自己紹介 • 経歴 – 1985年 京セラ株式会社入社 – 1995年 京セラコミュニケーションシステム株式会社(KCCS)に出向・転籍 – 2008年 KCCS退職、HASHコンサルティング株式会社(現社名:EGセキュアソリューションズ株式会社)設立 • 経験したこと – 京セラ入社当時はCAD、計算幾何学、数値シミュレーションなどを担当 – その後、企業向けパッケージソフトの企画・開発・事業化を担当 – 1999年から、携帯電話向けインフラ、プラットフォームの企画・開発を担当 Webアプリケーションのセキュリティ問題に直面、研究、社内展開、寄稿などを開始 – 2004年にKCCS社内ベンチャーとしてWebアプリケーションセキュリティ事業を立ち上げ • 現在 – EGセキュアソリューションズ株式会社取締役CTO https://www.eg-secure.co.jp/ –
QUICとNATと
1. Copyright © NTT Communications Corporation. All Rights Reserved. QUICとNATと NTT Communications Yuya Kawakami, SDN Tech Lead, Enterprise Cloud 2.0 2021-07-16 JANOG48 ライトニングトーク 2. Copyright © NTT Communications Corporation. All Rights Reserved. ● QUICやNATの専門家ではありません ● 誤りやコメントがあれば是非ご連絡ください ● Twitter: @yuyarin はじめに 2
Interop Tokyo 2021 - ShowNet を陰で支えた Azure Virtual WAN
2021/06/28 Azure Infra Day 前夜祭 - MSTechNight #13 https://msdevjp.connpass.com/event/212115/Read less
スタートアップで培ったアーキテクチャ設計ノウハウ
DevLOVE Xで発表した資料です。 https://devlove.wixsite.com/devlovex タイトルごとに直面した課題と、その課題を乗り越えるためにどのようなアーキテクチャを設計したのかを説明しました。Read less
C34 Always On 可用性グループ 構築時のポイント by 小澤真之
1. db tech showcase AlwaysOn 可用性グループ 2012 構築時のポイント C34 小澤 真之 Microsoft MVP for SQL Server 2. 自己紹介 フリーランスエンジニアとして SQL Server を中心に案件に従事 2011/7 に Microsoft MVP for SQL Server を受賞 コミュニティの勉強会やブログで SQL Server の情報を発信 勉強会：SQLTO http://sqlto.net ブログ : SE の雑記 http://engineermemo.wordpress.com 2 db tech showcase 2012 2012/10/19 3. Agenda AlwaysOn とは 複数拠点を使用した構築 セカンダリレプリカへの接続 フェールオーバー
Amazon Aurora Storage Demystified: How It All Works (DAT363) - AWS re…
Amazon Aurora Storage Demystified: How It All Works (DAT363) - AWS re:Invent 2018 Amazon Aurora is a high performance, highly scalable database service with MySQL- and PostgreSQL-compatibility. One of its key components is an innovative storage system that is optimized for database workloads and specifically designed to take advantage of modern cloud technology. Hear from the team that built Amazo
InnoDBのすゝめ（仮）
2. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. 自己紹介 ● わりと MySQL のひと ● 3.23.58 から使ってる ● 前職の頃、10年以上前は、 MMORPG の DB の設計などもやってました ● むかしは Resource Monitoring も力入れてやってた ● ganglia & rrdcached の（たぶん）ヘビーユーザ ● というわけで、自分は Monitoring を大事にする ● 一時期は Flare という OSS の bugfix などもやってた ● さいきんは、ハードウェアの評価をしている時間が長かった ● たまに Linux の TCP プロトコルスタックについて調べたりもする 2
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