& how to analyze design choices without jumping to conclusions Over the years, I have had many encounters with Japanese websites — be it researching visa requirements, planning trips, or simply ordering something online. And it took me a loooong while to get used to the walls of text, lavish use of bright colors & 10+ different fonts that sites like this one throw in your face: Hankoya — a website

fullfrontal.moeは日本語のホームページが作りました! このインタービューはこちらで読めるになりました。

Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil

SES v0.8.0Up to this point, SES has supported evaluating scripts in the SES runtime. Since every non-trivial application has many modules, running an application previously required creating a script bundle with a tool like Browserify. We’re excited to announce the first release of SES that directly supports loading ECMAScript modules. This is the first in a series of milestones toward delivering

こちらは翻訳記事となります。原著者の許諾を得て翻訳・公開しております。 英語記事: The History of the URL原文公開日: 2020/03/05著者: Zack BloomURL: https://blog.cloudflare.com/the-history-of-the-url/ 1982年1月11日、22 人のコンピュータ科学者が「コンピュータメール」(今日の電子メール）の問題を議論するために集まりました。議論の参加者にはサン・マイクロシステムズを作った人、Zork の開発者に NTP の開発者、そして政府に Unix の支払いをするように説得した人も含まれていました。 問題は単純で、 ARPANET にある455台のホストが制御不能に陥っていたのです。 この問題は、ARPANET がもともとの NCP プロトコルから、今日の”インターネット”と呼ばれる TCP/I

【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

先ほど、地元の小学校の6年生の全児童を対象に、プログラミングの「体験」授業をしてきた。受験シーズンで欠席がちらほらあったが、3クラスで合計90人ほどが参加した。放課後ではなく、正規の授業枠である。 CoderDojo仲間の田中さん。一緒に、授業してきた帰り道。対象とした小学校世田谷区の公立校で、今年度利用を開始した新校舎のため、インフラは恵まれている。渋谷区のように児童全員にPCがあるほどではないが、無線LANの速度などは十分と言えそうだ。 世田谷区の公立小学校Windows タブレットが全校で40台ほどWiFiの速度が15～50Mbps6年生のスマートフォンの普及率はかなり高そう (8～9割か) ※英語の分かる児童が1割くらい ※実は私の母校でもある。’90年当時、FM TOWNSが2台放置されていて、よく遊んでいたのを覚えている。30年経ってタブレットに替わり、一般教室でも使えるように

３歳の次男が明らかな便秘になったのは2016年11月くらいだった。そして今、2017年12月、やっと、やっと、やっと、安定した排便が一月以上続いている。これはこの一年におよぶ排便戦争の記録である。 ある日「あれ？次男はもう三日くらいうんちしてなくない？」と気づいた。ただ、それまでも、１日くらい間隔があくことはあったので最初は特に気にしなかった。 ただ、やはり若干排便の間隔が空きがちだったので、この頃から朝食の時に簡単なフルーツポンチを少量子供たちにあげるようにして朝強制的にバナナを含む食物繊維を与えるようにしていた（なお、この習慣は今も続いている）。 だからそのうちでるかなー、くらいの軽い気持ちだった。 ところが五日目になってもまだ出ない。さすがにやばいということになり、病院へ行った。 行ったら、すぐさま浣腸である。 串団子の団子くらいのおおきさの固い「栓」とともに大量のうんちがでてきた。

英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ

Kaizen Platform フロントエンドエンジニアの中村です。 現在開発中のプロダクトでは、フロントエンド開発のフレームワークに React + Redux を採用しています。 当初は自分が一人で開発していましたが、チームのRubyエンジニアの皆が次々と React を習得、気がつけばフロントエンドの機能実装も担うようになり、おかげでフロントエンド専門の自分はUIデザインの補佐 & UXの向上へ手が回せるようになりました。 弊社のビジョンは『21世紀の新しい雇用と働き方の創出』ということで、会社の壁を越えた適材適所を目指しているのですが、社内でも「適材適所」が進んでいるというわけです。 畢竟、開発チームの皆さんが仕事しやすいよう、技術基盤の整備に邁進するのですが、新しいツールやライブラリを導入するにも適宜判断が必要になりまして、じゃあ何をどう選ぶかについて意見を持てる & 説明ができ