データベースリファクタリングについて話をしてきた #OSO2017 - そーだいなるらくがき帳
岡山にはオープンセミナー岡山と言う最高のイベントがあります。 okayama.open-seminar.org 昨日は id:t-wada さんや id:naoya さんの資料がホットエントリー入りしてました。 この登壇はそれと同じイベントになります。 その他の方も超豪華講師陣の中で、私が出来る精一杯の経験も踏まえたお話をさせていただきました。 speakerdeck.com この中で出て来る、データベースリファクタリングは本当に素晴らしい本です。 OracleベースなのですがMySQLだろうがPostgreSQLだろうが必ずためになる本です。 ですが、この本は既に廃刊になっており再販の予定もありません… 僕は後世に絶対必要な本の一つだと思っているので再販のためにも皆さんの要望の声を上げていただけるとうれしいです。 そしたらもしかしたら本が世に復活するかもしれません。 またSQLアンチパタ
【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
（追記あり）家にパソコンを持たないプログラマー達 - 夜中に前へ
こんばんは、夜中たわしです。 【追記】 多くのご指摘のコメントをいただいており、軽い気持ちで本記事を書いたことを反省しております。 後半の内容は「そういや彼はPC持ってなかったな」とふと思い出したので、おまけとして勢いのまま書いたものです。正直、本題とはほぼ関係ありません。 そして複数の方にご指摘いただいている通り、PCの所持・不所持が技術力に必ずしも影響するとは限りません。 補足しますとこのエピソードは私も新人、switch文の彼も新人、笑った彼も新人の頃の話です。 また笑いはあったもののそれで終わりではなく、その後講師の方からは手厚いフォローがありました。 そのあたりの表現が稚拙であったことに加え、他人の過去の失敗を笑い話として持ち出すという、配慮に欠けた文章であったことをお詫びいたします。 コメントいただいた中には私の知らなかった知識もあり、他人のことを面白がっている場合じゃないなと
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