Web アプリケーションを把握するためのコンソール - クックパッド開発者ブログ
技術部開発基盤グループの鈴木 (id:eagletmt) です。 クックパッドではほとんどの Web アプリケーションが Amazon ECS 上で動く状態となり、またマイクロサービス化や新規サービスのリリースにより Web アプリケーションの数も増えていきました。 個々のアプリケーションでは Docker イメージを Jenkins でビルドして Amazon ECR にプッシュし、Rundeck から hako を用いて ECS にデプロイし、またその Web アプリケーションからは Amazon RDS、Amazon ElastiCache 等のマネージドサービスを活用しています。 このように多くの Web アプリケーションが存在し、また各アプリが別のアプリや AWS の様々なマネージドサービスを利用している状況では、どのアプリが何を使っているのかを把握することが困難になっていきます
「メイカームーブメント」という新しいものづくりの潮流、技術の進化がもたらす変革の可能性 - GeekOutコラム
「Maker Faire（メイカーフェア）」というイベントを知っていますか？ ひとことで言えば「ものづくりが好きな人たちのお祭り」です。ハイテクからローテクまで、またIoTデバイスから木工品、デジタル、アナログ、金属、布、食品、プログラミングまで、およそ「自分で作る」という言葉が当てはまるものなら何でも展示したり、実演したりして、みんなで一緒に楽しむイベントです。 「Maker Faire Tokyo 2018」開催告知記事より 日本でも「Maker Faire Tokyo」という名で毎年開催されています。2017年は、東京・お台場の東京ビッグサイトで8月5日～6日の2日間にわたって開かれました。約550組の出展者と2万人を超える来場者が訪れ、「作る」ということに興味がある人だけでなく、面白いものが見たい人、新しいことに興味があるという人、好奇心にあふれた子どもを持つ家族連れなど、多様な人
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
データサイエンティストを目指して勉強した1年間まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事では、データサイエンスについて学んだこと、データ分析業務に携わって、経験したこと、気付いたことをまとめています。特に、後半を中心にまとめています。前半についてはこちらの「データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ」に書いています。ご興味があれば、読んでいただければと思います。 全ては**ビジョン（あるべき/ありたい姿）**を明確にしてから始まる データ分析で最も重要になるのが、ビジョン（あるべき/ありたい姿）の明確度にあると感じています。ビジョンが明確であるほど、課題・目的も明確に設定でき、課題解決のための仮
知ってた？床が動くビデオも有名なジャミロクワイの名曲「Virtual Insanity」は札幌の地下街があったから誕生したそう
メガネ @cereal_megane ジャミロクワイがそんな札幌事情からあんな素敵なうたを生み出したなんて…！ オーロラタウンとポールタウンは誇っていいぞ >RT
工数見積もりのコツ - Qiita
はじめに 本稿では、仕事をする上での作業工数の見積もり方法について説明します。 工数とは何か 工数(こうすう1)というのは、仕事において、あるひとつの作業を完了するまでにかかる総累計時間のことです。情報処理技術者試験に出てくるTAT(ターンアラウンドタイム)とは意味合いが異なります2。 例えば、ある作業に40時間(40H3)かかるとした場合、工数は40時間であるといえます。1日8時間勤務だとした場合、40時間は5人日(にんにち)と表現することができます。さらに、1ヶ月20日勤務だとした場合、0.25人月(にんげつ)と表現することもできます。 一般的に工数の単位は「人日」および「人月」で扱います。 学生時代は工数を気にすることはないですが、ITエンジニアとして会社で働くようになると、かならず工数を意識する必要があります。 なぜ工数を意識する必要があるのか なぜ工数を意識する必要があるのかとい
JavaScriptのクロージャはメモリーリークをちゃんと理解して使おう - Qiita
はじめに 前にブログで書いた記事なのですが、せっかくなのでQiitaにも投稿します。 脱初級者の壁として君臨しているクロージャ。クロージャの使い方はわかったけど、いろんな記事を見るとクロージャは問題点もあるみたい。それに、そもそもクロージャの使い所がいまいちわかんないと思ってクロージャに再度立ち向かおうと思った次第です。同じような悩みを抱えているデザイナーさん、コーダーさん、フロントエンドエンジニアさんの参考になれば嬉しいです。 クロージャとは とりあえずおさらい & 補足をします。 よく見かけるクロージャの見本がこちら。 ここで簡単にクロージャについて説明します。ちなみに、最近読んだ本で何となくJavaScriptを書いていた人が一歩先に進むための本が説明としてわかりやすかったので、そちらを引用させていただきながら。 まずクロージャとは ローカル変数を参照している、関数の中に定義している
2018年の”JavaScript” 再入門/re-learning-about-js-in-2018
KMC春合宿2018での発表資料です
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦 (1/2) - ITmedia NEWS
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦（1/2 ページ） 「中小企業でお金もない、人もいない。ここ10年でIT化に取り組んできたが、今ある課題や業界の将来を見据え、今はAI（人工知能）を自作している」──福岡県田川市でクリーニング店を8店舗展開するエルアンドエーの田原大輔副社長はこう話す。同社はスーツやズボンなどを判別する画像認識システムなどを導入。人材が不足するクリーニング業界の中で業務効率化を図るためいち早くIT化に取り組み、いずれは無人店舗のオープンを目指す。 IT化に取り組んだ10年 電話からSkypeによるビデオチャットへ、メールからチャットワークへ、ExcelからGoogleスプレッドシートへ──2008年ごろから10年近くクリーニング業務のIT化を進め、15年11月にGoogleの機械学習用オープンソースライブラリ「
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