「開発プロセスにプロファイリングを組み込むのはどうだろう？」 ミーティングで、プロファイリングの重要性を発言するだけで、みんながあなたの深い知見、意識の高さに驚くことでしょう。もちろん、あなたは、プロファイリングのやり方を知っている必要はありません。開発の終盤に、性能目標が達成されず、解析が実施される頃には、誰もあなたの発言は覚えていません。しかし、万が一、あなたの意見が採用されても困らないように、この記事を参考にしてください。 Goは、CPU、メモリ、block、mutexなど、使いこなせないほどの種類をサポートするプロファイリングツールpprofを標準機能として提供します。一方、Rustは、そんな機能を提供しません。Rustへの愛が揺らぐかもしれませんが、Rustへの愛は、見返りを求めない純愛です。愛の見返りに何かが与えられると期待してはいけません。 Rustでもpprofあなたは、す

Linuxカーネルの機能を安全に拡張できるeBPFのコードはC言語で実装する必要があると知り、がっかりしているクラウドネイティブ 世代の皆様に朗報です。実は、Rustで、eBPFのコードを実装することができます。今更、C言語（クラウドネイティブ ではない感じ）を学ぶ必要はありません！ eBPFとプログラミング言語eBPFを活用するソフトウェアは、カーネルスペースで動作するeBPFバイトコードと、eBPFバイトコードを制御するユーザスペースのアプリケーションから構成されます。後者は、Go、Python、Rustなど様々なプログラミング言語で実装することができますが、前者は、制限のあるC言語で実装する必要があります。 eBPFの構成Rust用eBPFライブラリRustでeBPFを扱う一般的な方法は、libbpf-rsライブラリです。これは、C言語でユーザスペースのアプリケーションを実装するため

追記GitHub Sponsors で組織がスポンサーになれるようになったため、個人アカウントから組織アカウントへ切り替えました。 月 500 ドルなぜスポンサーになったのか時雨堂では自社製品のすべてのウェブドキュメントに Sphinx を利用しています。そのため Sphinx を継続的な開発を少しでもやりやすくしてもらえるようにスポンサーになりました。 個人としても Sphinx は利用させてもらっており、今まで小宮氏への個人的なスポンサーにはなっていました。 ただ今後も Sphinx を自社製品のドキュメントとして使い続けたいという思いから、企業としてメインの開発者である小宮氏への継続的なスポンサーになるべきだと判断しました。 時雨堂がスポンサーになっている開発者Cowboy や Gun の開発者である Loïc Hoguin 氏Blend2D や AsmJit の開発者である Pet

この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ

まずはいきなり50名以上（！）のエキスパートによる船出になります。後述のリストをご覧いただくとおわかりかと思いますが、それぞれ、各技術コミュニティでは著名な方々ばかり。日本のITエキスパート全員集めた、そんなコミュニティを目指しています。 ちなみに先日リリースした「TechFeed Pro」は、実はこうしたエキスパートの知見を世に広めるプラットフォームという位置づけです。さあ今すぐTechFeed Proにサインアップして、エキスパートをフォローしましょう😊（エキスパートの一覧は、いつでもTechFeed Pro上でご確認いただけます）

MOUNTAIN VIEW, CALIFORNIA — In a move that is completely unsurprising to many, Google’s AI research division has announced that they are issuing PhD degrees to select employees. Industry research organizations like Google Brain, DeepMind, and FAIR are well known as heavy hitters in the artificial intelligence research community, publishing as many papers (if not more) as academic institutions like

【2019年8月16日追記】 昨日公表した「あいちトリエンナーレ2019『表現の不自由展・その後』に関するお詫びと報告」の中で、「1つは、自分を批判する人を見つけたら『コロス』リストに入れると言った発言についてです。これは、アンガーコントロールの一環として、怒りを覚えた相手について、『コロス』リストに入れることで、その人に対する怒りを静めようとしたものであり、公開する気もなければ、もちろん、実行する気もありませんでした。特定の人に対する怒りを静めるために、怒りを覚えた相手を記録することで怒りを静めるやり方は、XXX協会や、XXXで推奨されている方法です。」と記載したところ、その協会が「コロスリスト」を推奨していると誤読した方々からたくさんの問い合わせや抗議が来ていてとても迷惑しているとの苦情をXXX協会から受けるに至りました。本日電話で対応に当たられた皆様には、この場を借りてお詫びいたしま

はじめにこんにちは、Voicyデータストラテジストの小山内です。Voicyではプロダクトの大改修フェイズを迎えており、殆どのサービスを作り直す勢いで、開発チームが日夜開発に勤しんでいます！ ↓例えば、バックエンドは、ぱんでぃ(Yoshimasa Hamada)さんが担当しています。 大改修にも含まれる新機能の1つとして、”放送の聴取ログをパーソナリティさんに提供するダッシュボード”を開発する事となりました。 複数の実装方法を考えた中で、今回はGCPの各種プロダクトを活用した、サーバーレスなダッシュボードを作る方向性で検討を進めています。 本記事では、実際に技術検証を進めるに当たって、ポイントとなった点をサンプルコードと共に共有します。 同じ様なダッシュボード開発ではなくても、GCP製品をお使いの方で、参考になりそうな箇所があったら、嬉しい限りです！✏️ 対象読者と記事から得られるナレッジ対

TL;DRタイトルの通りです。給料上がんねーから 2019/1/31 付でドワンゴ辞めます 本文入社に至った経緯ドワンゴには2016新卒で入社して2年10ヶ月在籍していたことになります。入社を決めた経緯としては 就職活動の時期に暇だったので Erlang を触り始めていたデブサミでちょうどドワンゴの中の人が配信基盤を Erlang で書き直してることを話してた研究室の先輩が何人か居た上記のような理由で仕事で Erlangを書くのはけっこう楽しそうだと思ったので入社することを決めました。実際にエントリーシートの志望動機には「Erlang で仕事したい」とだけ書いた記憶があります 入社後は新卒研修を終えてから無事希望していた DMC チームに配属されました。転部等もなく退職まで DMC チームに所属して多少飽きが来る程度には Erlang を書くことができたので入社した目的は達成されたと思いま