要点 T5（Text-To-Text Transfer Transformer、論文、日本語解説記事）の日本語モデル（事前学習済みモデル）を作り、公開しました。ご活用ください。 T5とは、様々な自然言語処理タスクの入出力がともにテキストになるよう問題形式を再定義することにより、一つの事前学習済みモデルを多様なタスク用に転移学習させることができる高い柔軟性を持ち、かつ、性能も優れている深層ニューラルネットワークです。 転移学習の例: 文章分類、文章要約、質問応答、対話応答、機械翻訳、含意関係認識、文の類似度計算、文法的妥当性判定、タイトル生成、スタイル変換、誤字修正、検索結果のリランキングなど（固有表現抽出などのシーケンスラベリングの実施例はない？） 日本語T5モデルはHugging Face Model Hubからダウンロードできます。 ベンチマークとして、ある分類問題について、既存のmT
TL; DR 変数をダブルクォートしない使い方は上級者向けの危険な機能です！ $@ と $*（または配列の全要素）をダブルクォートしない使い方は知る必要すらありません！ ShellCheck を導入すれば誰でも簡単に正しい書き方がわかります！！ 2021-08-21 補足 この記事は dash や bash などの POSIX シェルの一般的な動作を解説しており zsh のデフォルトとは異なります。記事の中でも説明していますが zsh の場合はシェルのオプションを変更することで POSIX 準拠の動作に変更することができます。zsh に関しては後半の「zsh に関する注意点」も参照してください。 はじめに プログラミング言語は、言語によって記号の意味が異なることがよくあります。クォーテーションマークはその一つです。C 言語ではシングルクォートは文字リテラル（一文字）を意味し文字列はダブルク
自分のTweetsをインクリメンタルに全文検索できるmytweetsを作りました。 また、自分のTweetsをtextlintや単語感情極性対応表や辞書ベースでフィルタリングしてまとめて削除するdelete-tweetsを作りました。 どちらもTwitterのアーカイブを使って今までのすべてのTweetsを対象にしています。 そのため、どちらも最初に次のドキュメントに従って、Twitterのデータアーカイブをダウンロードしておく必要があります。(申請から1日ぐらいかかります) 全ツイート履歴とツイートをダウンロードする方法 | Twitterヘルプ mytweets mytweetsは、Twilogやツイセーブのように自分のTweetsの履歴を全文検索できるサイトを作るツールキットです。 Twitterのデータアーカイブをインポートするので過去全ての履歴に対応していて、 また新しいTwee
こんにちは、らくからちゃです 2年連続ステイホームのゴールデンウィークになりそうです。 もはやゴールデンウィークって普段何してたのか忘れかけてきたので、過去の履歴を漁ってみたら、一昨年は伊豆半島の東側をぐるぐる回りながら下田までいってたみたいです。 そういやコロナ前のゴールデンウィークって何してたんだっけ？と思ってGoogleフォトのフォルダ漁ってみたら、伊豆半島をぐるぐるしてたらしい。 また落ち着いたら行きたいなあ。 pic.twitter.com/N0fNxIZ5Uq — らくからちゃ@育休中専業主夫 (@lacucaracha) 2021年5月3日 こんなどこにも行けない日には、家でデータ分析をするに限りますね！！（鼻息） 統計局が、e-statを使って遊ぶ方法も教えてくれるそうなので、ご興味がある方は是非！ gacco.org 統計として公開されているデータを眺めてみるのも面白いっ
Docker、これまでで最も深刻な cp コマンドの脆弱性CVE-2019-14271を修正
By Yuval Avrahami November 19, 2019 at 10:35 PM Category: Cloud, Unit 42 Tags: container breakout, container escape, containers, CVE-2019-14271, Docker, exploit, vulnerabilities This post is also available in: English (英語) 概要 ここ数年、Docker、Podman、Kubernetesを含むさまざまなコンテナプラットフォームで、copyコマンド(cp)の脆弱性が複数確認されてきました。それらの中で最も深刻なものはこの7月というごく最近発見・開示されたものです。驚くべきことに、CVEの説明内容があいまいだったこと、公開されたエクスプロイトがなかったことなどの理由から、本脆
機械学習研究者＆エンジニアが頭を抱える実験管理に役立つツールを比較した - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。GoogleQA20thで悔しいけど楽しかったです。 自然言語処理のみのコンペを真面目に挑んだのは初で、勉強になることが多かったです。 今回は実験管理ツールの紹介と比較をします。 特徴がわかる範囲で簡単に実装も書いているので、参考にしてみてください。 実験管理ツール 実験管理の必要性 実験管理ツールの要件 実験管理ツールの紹介 Excel Excelとは 良い点 欠点 mag magとは サンプル実装 良い点 ここが少し残念 Weights and Biases Weights and Biasesとは サンプル実装 良い点 ここが少し残念 MLFlow サンプル実装 良い点 ここが少し残念 まとめ 最後に 実験管理ツール 実験管理の必要性 コンペティションや研究では多くのハイパーパラメータや構造などに対して様々な変更を加えます。 私の場合の例ですが、
こんにちは。 テストエンジニアからサービス開発エンジニアにロールチェンジした、茂呂一子です。 先日リリースしました、iOSクックパッドアプリのリニューアルプロジェクトに参加し、サービス開発エンジニアとしての第一歩を踏み出しました。 今回は、アプリのリニューアルをすすめていく中で、試してみたことについて、お話しします。 アプリリニューアルの内容やそのデザイン意図については、13年続いた「つくれぽ」をリニューアルした話｜Misaki Kubosaka｜noteが詳しいので、こちらをお読みください。 リニューアルプロジェクト第1フェーズの問題点 iOSアプリのリニューアルプロジェクトは、とても大きく、機能を段階的にリリースするため、3つのフェーズに分けて開発していくことが決まっていました。 そのため、開発チームはメンバーの追加をしつつ、複数回の開発サイクル(仕様決定、設計、実装、検証)を繰り返す
コードの品質を上げることを目的として導入されることも多いドメイン駆動設計（DDD）。しかし、その本質は「モデリングでソフトウェアの価値を高める」ことです。そのためには、アプリケーション層とドメイン層を区別し、どの層に何を実装するのかを決めるのが重要です。DDDの本質、そしてモデリングから実装までの考え方を松岡幸一郎氏が語ります。講演資料はこちら 「モデル」を定義する 松岡幸一郎氏：では、モデルとは何でしょうか。いろんな人がいろんなことを言うんですね。DBA（データベース管理者）のような人だと「モデルとはDBのテーブルのこと」だと言ったり、サーバサードエンジニアの人だと「テーブルに対応したオブジェクトのこと」と言ったり、機械学習エンジニアの人は「数式のこと」をモデルと言ったりします。 モデルを作ることをモデリングと呼ぶわけですが、モデリングで価値を出していこうと言っているのに、モデルの定義が
CSSの記述方法やレイアウトの構築方法で、ページの表示速度、読み込み時に発生するレイアウトのずれ、Webフォントの表示、CSSアニメーション、アクションを起こした時の反応の速度など、ウェブバイタルに大きな影響を与えます。 ウェブバイタル（Web Vitals）を最適化するためのCSSのテクニックを紹介します。 CSS for Web Vitals by Katie Hempenius, Una Kravets 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに レイアウトのCSSを改善 画像のCSSを改善 画像によるレイアウトシフトのCSSを改善 WebフォントのCSSを改善 アニメーションのCSSを改善 クリティカルCSS 終わりに はじめに CSSの記述方法やレイアウトの構築方法で、コアウェブバイタル（Core
攻撃者は、はじめに標的のECサイトの注文フォームに対し、不正なスクリプトを含んだ文字列を入力し、購入処理を行います（図1の①）。その結果、ECサイトの購入処理の部分にXSSの脆弱性が存在する場合、ECサイトの管理画面を閲覧した管理者は不正なスクリプトが実行され、クレデンシャル情報の窃取や、ECサイトへの簡素WebShellの設置などが行われます（図1の②～④）。その後、攻撃者によってECサイトにWebShellやユーザーの情報窃取を行うJavaScriptなどが設置されます。設置された“情報窃取JavaScript”によってECサイトを利用するユーザーのクレジットカード情報等を窃取され、“情報保存ファイル”としてECサイト内に保存されます（図1の⑤）。攻撃者は定期的なWebShellへのアクセスを行うことでこれらの情報を窃取していたと推測されます（図1の⑥）。 なお、攻撃者は、一連の攻撃の
エンジニアだからセーラー服で仕事ができた さくらインターネット執行役員・江草陽太氏の自由な発想の源 「枠組みに従って作るだけの人」と「根本を理解している人」で二極化 さくらインターネット・江草陽太氏が示す“プログラマーの本質” さくらインターネット株式会社にはセーラー服を着た執行役員がいます。IoTプラットフォーム「sakura.io」の立役者である江草陽太氏です。同社に新卒入社し、1年半後の24歳のときに執行役員に就任し、技術全般を統括しています。 今回は、江草氏に「やりたいことをやるスタンス」はどのように作り上げられたのか、その原点をおうかがいします。前半は、さくらインターネット株式会社に入社した経緯と、プログラミングとの出会いについて。 新卒入社のさくらインターネットですぐに執行役員に就任 ――江草さんは、さくらインターネット株式会社に新卒で入社されて、1年半後の24歳の時に技術推進
研究開発部の原島です。今日は表題の渋いバッチをつくった話をします。 あっちでも形態素解析、こっちでも形態素解析 みなさん、形態素解析してますか？してますよね？クックパッドでもさまざまなプロジェクトで形態素解析をしています。 いや、むしろ、しすぎです。プロジェクト A でレシピを解析し、プロジェクト B でもレシピを解析し、プロジェクト C でもレシピを解析し、... といった具合です。ちなみに、形態素解析（の結果）が必要なプロジェクトとしてはレシピの分類やレコメンド、各種分散表現（e.g., word2vec）や BERT の学習などがあります。 もちろん、最終的に得たい解析結果が違うのであれば問題ありません。しかし、私が見たかぎり、ほとんどの場合は同じ（もしくは、同じにできそう）でした。であれば、 解析器をインストール（→ Dockerfile を試行錯誤） 解析対象を取得（→ SQL
2019年5月22日、『神姫PROJECT』などソーシャルゲームの企画・開発を手がける株式会社テクロスが主催するイベント「TECH x GAME COLLEGE」が開催されました。第20回となる今回のテーマは「正しいゲーミング Web サーバーの作り方」。株式会社gumi、CTOの幾田雅仁氏が、自身の経験をもとにさまざまな事例について解説します。後半パートとなる今回は、ゲーム本体のデータストア設計のコツや、言語・サービスなどの技術選定における考え方について語りました。講演資料はこちら ゲーム本体のデータストア設計のコツ 幾田雅仁氏（以下、幾田）：続いて「RDBMS＋NoSQL」です。 先ほどと同じ流れですが、ゲーム本体のデータストアの設計のコツを1つ挙げると「共有データの整合性を担保する」ことです。 ゲームの本体以外のマイクロサービスって、裏側はNoSQLがメインデータでぜんぜんOKなんで
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
通常のリアクションと川柳によるリアクションを比較すると、川柳によるリアクションの完了には通常のリアクションの約3倍~10倍程度の時間が必要になります。 +:絵文字コード: を活用してもかなりのタイプ数になるので、こういった反応が出てくるのはもっともです。 Tip : 一番最後に受け取ったメッセージにリアクションするには、メッセージボックスで +:絵文字コード: と入力して送信します Slack の使い方 Slack職人たちが暇か？と言われないように、またSlack職人たちの業務負荷軽減のために、効率よく川柳を詠むためのスラッシュコマンドを作ることを心に誓いました。 構成 今回作成する環境です。 各AWSリソースはざっくり以下のように利用します スラッシュコマンドインストール時 ユーザーのブラウザがAPI Gatewayのエンドポイントにアクセス API GatewayからLambdaを起動
本記事では、NVIDIAから発表されているPyTorchでのディープラーニングを高速化するコツ集を紹介します。 【※NEW】22年6月新記事：スクラム関連の研修・資格のまとめ & おすすめの研修受講方法 本記事について 本記事は、NVIDIAのArun Mallyaさんの発表、 「PyTorch Performance Tuning Guide - Szymon Migacz, NVIDIA」 に、説明やプログラムを追加して、解説します。 本記事のポイントは、Andrej KarpathyがTwitterで呟いている通りとなります。 good quick tutorial on optimizing your PyTorch code ⏲️: https://t.co/7CIDWfrI0J quick summary: pic.twitter.com/6J1SJcWJsl — Andrej
- はじめに - 近年、IT業界のダジャレは熾烈の一途を辿っている(ITだけに) 。 類義語を巧みに取り入れたダジャレ、難読化されたダジャレなどが増加し、一体どれで「初笑い」すれば良いのか悩む若者も少なくない。 そのような背景があり、ダジャレを判定するアルゴリズムの開発も盛んである。 ルールベースによる判定では、@kurehajimeが提案、開発したdajarep *1 や、@fujit33によるShareka *2が存在する。特にSharekaは、ルールベースのロジックにも関わらず、反復型とされる種類のダジャレに対して高い精度での判定を可能にしている。また、機械学習モデルを用いた判定手法として、谷津(@tuu_yaa)らが開発したDajaRecognizer *3がある。DajaRecognizerは、多くのルールベースによって子音音韻類似度をPMIとして定義、Bag-of-Words、
Stanford CS229: Machine Learning Full Course taught by Andrew Ng | Autumn 2018
Led by Andrew Ng, this course provides a broad introduction to machine learning and statistical pattern recognition. Topics include: supervised learning (gen...
Bot と一緒にインタラクティブに GitHub を学べる GitHub Learning Lab は素晴らしい学習体験だった - kakakakakku blog
新しく技術を学ぶときに「どんな第一歩」を踏み出すか．僕は「体系的に学ぶ」ことが好きで，技術書を読むことが多い．全体感を把握することで安心できる性格であることも関係していると思う．さらに「実際に体験する」ことも好きで「学習コンテンツ」をよく使う．今までもチュートリアルサイト，Katacoda，YouTube など，いろいろ試してブログにまとめてきた．また現在は講師という仕事柄もあり，どのように「学習コンテンツ」を構成すると学習体験を高められるのか？という部分に強い興味関心があることも関係している． GitHub Learning Lab とは？ 今回は GitHub から提供されているプラットフォーム「GitHub Learning Lab」を紹介する．GitHub / GitHub Pages / GitHub Actions など，GitHub 関連のコースが揃っているし，さらに HTM
Vue.js アプリでユニットテストを書くには、Vue Test Utils や Jest など、知っておくべきことがそれなりにあります。 現在、Vue CLI でアプリを作っていますが、ユニットテストを書くために色々と調べないといけませんでした。 今回はその過程で理解した Vue.js でのユニットテストの基本を以下にまとめます。 Vue.js のユニットテスト まず、Vue.js では何を「ユニットテスト」として考えるのかを整理します。 ユニットテストの単位 Vue.js アプリは、複数のコンポーネントで構成され、それぞれのコンポーネントが連動しながら動きます。 そのため、ユニットテストの単位は「コンポーネント」となり、コンポーネントごとにテストを書いていきます。 何をテストすべきか？ コンポーネントごとにユニットテストを書くということですが、コンポーネントのどの部分に対してテストを書
表1(翻訳者により追加) MLOpsにおいて、DevOpsから追加された項目 以下では，予測サービスとして機能するMLモデルのトレーニングと評価の代表的な手順を説明します． MLのためのデータサイエンスの手順 どのMLプロジェクトでも、ビジネスユースケースを定義して成功基準を確立した後、 MLモデルを本番環境にデリバリする過程には次の手順が含まれます。 これらの手順は手動で完了することも、自動パイプラインで完了することもできます。 データ抽出： MLタスクのさまざまなデータソースから関連データを選択して統合します。 データ分析： 探索的データ分析 （EDA） を 実行して、MLモデルの構築に使用可能なデータを把握します。 このプロセスにより、次のことが起こります。 モデルが期待するデータスキーマと特性を理解します。 モデルに必要なデータの準備と特徴量エンジニアリングを特定します。 データの
ダーツが狙ったところに刺さるかどうか、投げた直後、つまり刺さる直前にお知らせすることで、0.2秒待てば分かることを0.2秒前に知って一喜一憂するためのアプリを作りました。 何を作ったか まず、的に向かってダーツを投げましょう。その様子をカメラで撮影し、その映像をもとにPCで姿勢推定を行います。推定された姿勢をもとに、ルールベースでダーツを投げたことをPCで検知します。 投てきを検知したら、1秒分のデータをさかのぼって機械学習モデルに入力し、ダーツがブル（中心）に刺さるのかどうか予測します。その際、Edge TPUという高速で機械学習の予測を行うデバイスを利用します。 機械学習の判定の結果、ブルに刺さると思ったら「ピンポーン」外れると予測されたら「ブブー」と音がなって知らせてくれます。この時点でまだダーツは刺さっていません。 もし、外れると予測されたら悲しいですよね。まだダーツは刺さっていま
自然検索での流入6倍！ 『いぬのきもち ねこのきもち』のSEO施策「ストックコンテンツの作り方」 | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2019 Summer
通信教育・出版事業で知られるベネッセコーポレーションは、人気雑誌『いぬのきもち』『ねこのきもち』の発行も行っている。当初は雑誌の販促目的で立ち上げたWebサイト「いぬのきもち ねこのきもち WEB MAGAZINE」であったが、雑誌以外の事業拡大に向けて運営方針を転換。それに伴い、新ドメイン「いぬのきもち WEB MAGAZINE」「ねこのきもち WEB MAGAZINE」をローンチ、SEO施策に取り組み始めた。 そのパートナーとなったのがSEOツール「MIERUCA（ミエルカ）」を提供するFaber Companyである。「デジタルマーケターズサミット 2019 Summer」では、ベネッセコーポレーションの持田氏とFaber Companyの白砂氏が共に進めた施策の成果を振り返った。 SEO施策に向いているものとそうでないものベネッセコーポレーション（以下、ベネッセ）が運営するWebメ
【資金は？土地は？】家を建てる前に知っておきたい、家を建てるまでの流れのすべて - MY HOME STORY │スーモカウンター注文住宅
間取りや外観、インテリア、キッチンやバスルームなど、すべてを自分好みでつくれる注文住宅。一生に何度もチャンスがないからこそ、絶対に失敗したくないもの。そこで、段取りや資金計画、建築会社選び、間取りのつくり方など、家を建てる前に知っておきたい情報を解説しよう。 家を建てるには？家を建てるためにすること、家を建てるまでの流れ あの家を建てるのに予算はいくら？先輩たちに見る費用相場 家を建てるのには何にいくらかかる？家を建てるのにかかる費用の一覧 家を建てるための資金計画は？年収に応じた資金計画の立て方 20代で家を建てるのってどうなの？メリット・デメリットを解説 土地選びのポイントは？どのタイミングで行うべき？ ハウスメーカー・工務店選びのポイントは？ 家の内装・間取りの決め方は？ 着工～完成までの流れ スーモカウンターでできること 関連記事 家を建てるには？家を建てるためにすること、家を建て
ウェブサイトを作成する際、文字やリンク、画像といったコンテンツの配置を決めるには、閲覧者がどのような「視点移動」を行っているかという情報があると便利です。無料のオープンソースソフトウェア「WebGazer.js」を使うと、スクリプトひとつで自身のウェブサイトに視点移動の追跡機能を実装することができます。 WebGazer.js: Democratizing Webcam Eye Tracking on the Browser https://webgazer.cs.brown.edu/# WebGazer.jsを使用している様子は、以下のムービーを見るとよくわかります。 WebGazer.js: Scalable Webcam EyeTracking Using User Interactions - YouTube まずはWgetコマンドを利用して「webgazer.js」ファイルをダウ
おはようございます、ritouです。 (⚠️認可イベントの識別子のあたり、ちょっと見直しました！最初に見ていただいた方はもう一回どうぞ！) 前回、ハイブリッド型と呼ばれる OAuth 2.0 のトークン実装について書きました。 ritou.hatenablog.com その続きとして JWT(JWS) + RDBでできる実装例を紹介します。 理解するにはそれなりの OAuth 2.0 に関する知識が必要になるかもしれませんが、よかったら参考にしてみてください。 何を考えたのか OAuth 2.0のRefresh Token, Access Tokenを考えます。 要件から整理しましょう。 要件 結構ありますが、最低限の OAuth 2.0 の Authorization Server を実装しようと思ったらこれぐらいはやらないといけないでしょう。 RFC6750 で定義されている Bear
JavaScriptでエラーの原因となるHoisting（巻き上げ）はなぜ起こるのか、その仕組みについてGIFアニメーションで分かりやすく解説された記事を紹介します。 🔥🕺🏼 JavaScript Visualized: Hoisting by Lydia Hallie 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 JavaScript Hoisting（巻き上げ）の仕組みをGIFアニメで分かりやすく解説 Hoisting（巻き上げ）は、JavaScriptでのエラーの原因をGoogleで検索しても分からず、StackOverflowなどで質問した際に目にする用語の1つです。「そのエラーはHoisting（巻き上げ）が原因で発生している🙃」と言われることがあります。 Hoisting（巻き上げ）とは何のことでしょうか？
- コルーチンとはなにか、なにがうれしいのか - Kotlinにおけるコルーチンの仕組み - Kotlinコルーチンのきほん - コルーチンスコープと構造化された並行性 - コルーチンと設計 - コルーチンのテスト
「アプリケーションが壊れているのに検知できないテストコード」を書かないようにするための、べからず集 - Qiita
はじめに テストコードを書くことは重要です。 テストコードがないアプリケーションよりもテストコードがあるアプリケーションの方が望ましいことは間違いありません。 ですが、テストコードも書き方を間違えると、アプリケーションが壊れているのに正しく検知できないテストを書いてしまう可能性があります。 この記事ではそんな「アプリケーションが壊れているのに正しく検知できないテスト」のコード例を「〜するべからず（〜してはいけない）」の形式で紹介し、その修正方法を説明していきます。 サンプルコードはRSpecで書いてます（でも他の言語でも考え方は同じはず） サンプルコードはRailsアプリケーションをRSpecでテストする場合を想定したものになっていますが、基本的な考え方自体は他の言語やテスティングフレームワークでも適用可能なはずです。 RSpecのイロハについて先に学んでおきたいかたは「使えるRSpec入
Airbnbの機械学習導入から学ぶ
KDD2020で紹介されたAirbnbの論文がとても参考になったので、過去の事例も紹介しつつ勉強会用にまとめています。 ご意見・コメントがある方はTwitter: @pacocat までよろしくお願いいたします。
Docker for Mac の Mutagen-based caching で Volume のパフォーマンスが劇的に改善した - Qiita
Docker for Mac の Mutagen-based caching で Volume のパフォーマンスが劇的に改善したSymfonyMacDockerEC-CUBEmutagen 2020/8/23 追記 2.3.5.0 の Edge release で削除されてしまった模様です。 今後の統合方法を検討するということで、続報を期待します。。 Docker for Mac の Edge channel で、 Mutagen ベースのキャッシュが使えるようになっています。(手元のバージョンは 2.3.1.0) 従来、 EC-CUBE をはじめとする Symfony をベースとしたアプリケーションや、Composer や npm などのパッケージ管理システムのファイルをマウントすると、強烈に遅くなる問題がありました。 今回利用できるようになった Mutagen ベースのキャッシュを利用
数年前からGoogleは「Progressive Web Apps」（PWA）という技術を提唱してその普及を推進している。PWAはネイティブアプリケーションのように動作するWebアプリケーションであり、オフラインでも動作し、プッシュ通知などの機能も利用できる。本記事ではこのPWAの中核となる技術の解説と、PWAに対応したWebアプリケーションを作成するための流れを紹介する。 「Progressive Web Apps」（PWA）とは 一昔前は「ネットサービス」といえばPCのWebブラウザからアクセスして利用するものがほとんどだった。しかし、スマートフォンが普及した昨今では多くのサービスがスマートフォン向けの対応を行っている。今ではPCからのアクセスよりもスマートフォンからのアクセスのほうが多いサービスは珍しくなく、スマートフォン向けの専用アプリを用意しているサービスも多い。 とはいえ、ネイ
PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク（NN）の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。ニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションといった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。 連載目次 人気急上昇の「PyTorch」を使いたい。そう考えて、PyTorchの公式チュートリアルを開いて学習を始めてみた、という人は少なくないだろう。しかし、挫折してしまったり、なかなか進まなかったり、という人も少なくないのではないだろうか。 というのも、その公式チュートリアルの、最初の「テンソル」解説だけは（NumPyライクな直観的なAPIなので）難しくないとしても、次が「Autograd（自動微分）」、その次が「ニューラルネットワーク」……と言いつつも、いきなり「CNN（畳み込みニューラルネッ
Service Workerがもつ圧倒的な力。SEO担当者は変化に適応が必要 | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
PWA、SPA、Service Workerとは？（前編で解説）SPAを可能にするApp Shellアーキテクチャ（中編で解説）Service Workerがもつ圧倒的な力まとめ3. Service Workerがもつ圧倒的な力最初にはっきりさせておきたいことがある。それは、ここまでで解説してきた「SPA」と、ここから取り上げる「Service Worker（サービス・ワーカー）」は、互いに排他的なものではないということだ。 つまりこの2つは共存するものだということだ。どちらもPWAと呼ばれるものの基盤となっているが、SPAではないPWAをつくることも可能だし、従来の静的なウェブサイト（クライアントサイドでレンダリングする処理がないサイト）にService Workerを統合することもできる（近い将来、そのようなサイトが増える僕は思っている）。 さらに、Service Workerはウェブ
闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2019 16日目の記事です。 イントロダクション デプロイ自動化、コンテナ型仮想化、マイクロサービス化などが進み、トラブルシューティングの難易度が意図せず上がっているケースがあります。 日常の開発作業でアプリケーションの設定やアクセス経路をほとんど意識しない コンテナが軽量すぎて ps や netstat すら入っていない Infrastructure as Code （なおドキュメントは存在しない） ログ管理の基盤はあるが、欲しいログが収集されていないか、ログ以外を調べたいので役に立たない 今回は、こうしたケースで 対象システムに熟知していなくても トラブルシューティングを進めていく方法について取り上げます。 スタート あなたは Linux サーバへの SSH ログインに必要な情報を入手し、ログインに成功しました。なんと root
メルカリアプリのWebView向けWebアプリケーションの開発を支えるモック技術 | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリでフロントエンドエンジニアをしている @karszawa です。 本日はメルカリアドベントカレンダー2019の21日目の記事として「メルカリアプリのWebView向けWebアプリケーションの開発を支えるモック技術」というニッチ（？）な題目の話をさせていただきます。 メルカリアプリでは「取引画面」を代表として、意外と多くの場所で WebView が使われています。 WebView 向けの Web アプリケーション開発は動作環境が特殊で外部依存の多いという点で普通の Web アプリケーション開発よりややこしいです。たとえば、普通の Web アプリケーションはあるアプリが独自に定義した API（ネイティブ API）を呼ぶことはありません。この記事ではそういった難しさを持ったアプリケーションを開発する上で重要な モックの話 をします。 本番環境と開発環境のアプリケーションが参照
文学賞を総なめ『シブヤで目覚めて』日本上陸 2018年チェコで刊行されるとたちまちベストセラーとなり、チェコの主要な文学賞であるマグネジア・リテラ文学賞新人賞をはじめ数々の文学賞を総なめにした『シブヤで目覚めて』の日本語版がついに出版された。ドイツ語版のほかポーランドやスペインでも続々と翻訳され、ついに日本に上陸、話題を呼んでいる。 タイトルからわかる通り、東京・渋谷は重要な舞台のひとつ。この作品へのオマージュとして、渋谷の夜景をスタジオのプロジェクターに写しだし、アンナ・ツィマを渋谷の街の風景に「閉じ込める」という手法で取材撮影はスタートした。 ここでアンナ・ツィマの来歴を紹介しよう。1991年チェコ、プラハ生まれ。カレル大学日本研究学科を卒業後日本に留学。大学院研究生を経て現在はカレル大学大学院博士課程に在籍し、日本で創作、翻訳と研究活動を行なっている。『シブヤで目覚めて』はアンナ・ツ
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは、2020年4月に新卒としてLINE株式会社に入社した二又 航介です。テキスト音声合成システムの研究開発を担当するAI開発室 Voiceチームに所属し、音声合成システムにおけるテキスト処理部の研究開発やチームの機械学習基盤構築に取り組んでいます。 学生時代は機械翻訳や同時通訳に関連する研究に取り組んでいました。研究以外の活動としては、アルバイト・インターンでの対話システムや機械翻訳システムの研究開発、個人活動としてwebアプリケーション開発などを行っていました。このような活動を通じて、数多くのユーザーに利用される自然言語処理技術を活かしたサービスに携わりたいという思いからLINEを志望しました。学生時代は専
タイムゾーン呪いの書 (実装編)
「タイムゾーン呪いの書」は、もともと 2018年に Qiita に投稿した記事でしたが、大幅な改訂を 2021年におこない、同時にこちらの Zenn に引っ越してきました。この改訂で記事全体が長大になったので、「知識編」・「実装編」・「Java 編」と記事を分けることにしました。 この「実装編」は、導入にあたる「知識編」の続きとなる第二部です。おもに Software Design 誌の 2018年 12月号に寄稿した内容をベースにしていますが、修正した内容もかなりあります。本記事全体を通して「知識編」を読んでいることを前提にしているので、ご注意ください。旧 Qiita 版にあった Java 特有の内容は、第三部にあたる「Java 編」にあります。 はじめに 先の「知識編」では、この時刻とタイムゾーンという厄介な概念について一般的な知識を紹介してきました。さて、ではこの知識を具体的に実装に
Microsoft Researchは2019年6月25日（米国時間）、データサイエンスやディープラーニング、強化学習向けにオープンソースのデバッグ／可視化ツール「TensorWatch」を発表した。TensorWatchは「Jupyter Notebook」で動作し、機械学習（ML）トレーニングのリアルタイム可視化や、モデルとデータの重要な分析タスクを実行する。 Microsoft ResearchはTensorWatchを、「研究者やエンジニアの仕事に役立つ先進的機能を数多く提供する、デバッグツールのスイスアーミーナイフ」とうたっている。2019年6月にスペインのバレンシアで開催された「ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems」で、TensorWatchのプレゼンテーションを行ったという。 Mic
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【日本語モデル付き】2021年に自然言語処理をする人にお勧めしたい事前学習済みモデル - Qiita
シェルスクリプトの変数はダブルクォートしなければいけない！という話 - Qiita
自分のTweetsをインクリメンタル検索できるサービス作成キット と Tweetsをまとめて削除するツールを書いた
どこにも遊びに行けないなら"はてブ"のデータ分析をして遊べばいいじゃない - ゆとりずむ
テストケース作成を仕様詳細化の手段とする実験 - クックパッド開発者ブログ
ドメイン駆動設計における「良いモデル」と「悪いモデル」とは
CSSの実装方法を少し改善するだけで、Webページの読み込み・表示を最適化するテクニックのまとめ
ECサイトのクロスサイトスクリプティング脆弱性を悪用した攻撃 - JPCERT/CC Eyes
「枠組みに従って作るだけの人」と「根本を理解している人」で二極化 さくらインターネット・江草陽太氏が示す“プログラマーの本質”
形態素解析を行うだけのバッチをつくる - クックパッド開発者ブログ
なぜ「共有データの整合性」が重要なのか？ ゲームにおけるサーバーサイド設計のいろは
Slack絵文字による川柳を効率化するためのスラッシュコマンドを開発しました | DevelopersIO
PyTorchでの学習・推論を高速化するコツ集 - Qiita
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MLOps: 機械学習における継続的デリバリとパイプラインの自動化 を翻訳してみた - Qiita
ダーツが命中するかどうか、刺さる直前に教えてくれる装置を作った - Qiita
無料＆スクリプトひとつでウェブサイトに「視点の追跡機能」を実装できる「WebGazer.js」レビュー
JWT+RDBを用いたOAuth 2.0 ハイブリッド型トークンの実装例 - r-weblife
JavaScriptでエラーの原因となるHoisting（巻き上げ）、その仕組みをGIFアニメで分かりやすく解説
Kotlin コルーチンを 理解しよう 2019 - KotlinFest2019 -
ネイティブアプリ風Webアプリ「PWA」を実現する3つの技術 | さくらのナレッジ
第1回 難しくない！ PyTorchでニューラルネットワークの基本
（ほぼ）無からのトラブルシューティング技法 - Qiita
欧州を席巻する小説家アンナ・ツィマの問題作 『シブヤで目覚めて』日本上陸 - Premium Japan
新卒NLPエンジニアが取り組んだ音声合成システムにおける句境界予測モデルの導入
Microsoft、オープンソースのAIデバッグ／可視化ツール「TensorWatch」を発表