エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 最近「医療言語処理」という本を読んで、医療用語の表記ゆれ吸収や意味構造検索などについて学びました。 医療言語処理 (自然言語処理シリーズ) 作者:荒牧 英治発売日: 2017/08/01メディア: 単行本 そこで今回はElasticsearchと患者表現辞書を使った意味構造検索がどのくらい実戦投入できるかを簡単に試したので、概要と実装方法を簡単にご紹介します。 患者テキストの表記ゆれ 患者テキストの表記ゆれとは MEDNLPの患者表現辞書 トークンによる検索の課題と対策の検討 主語が違うのにヒットしちゃう？ 意味構造検索 係り受け解析と患者表現辞書を使った意味構造検索の実装 患者表現辞書を使った係り受け解析 患者表現辞書の表現をクエリに展開する
はじめに 前篇の「リアクティブマイクロサービス入門（1/2）- 概念編」では、なぜリアクティブマイクロサービスが必要なのか、リアクティブマイクロサービスとは何なのかをご紹介しました。 後編となるこの記事では、リアクティブマイクロサービスの実装するために使えるテクニック・技術を、目的別にご紹介します。 もちろん、これらすべてを盛り込まなければリアクティブマイクロサービスを実現できないわけではありませんが、引き出しとして知っておけばより柔軟な設計ができるのではないかと思います。 目的別にまとめているので、適宜リファレンス的にご参照いただければと思います。 モジュール化 リアクティブマイクロサービスに求められる性質をバランス良く満たすためには、ビジネス上の関心事を分割することが重要です。 トレードオフで同時に実現することが難しい要件でも、分割することでそれぞれの関心時に最適化した手段を選択して実
GitHubにAPIのキーが書かれたファイルを上げてしまったので、対処の流れを書き残しておきます。 BFGを使用する方法とfilter-branchを使用する方法があるのですが、今回は後者をやってみました。 注意 外部にキーやパスワードなどを公開してしまった事に気づいたら、まずは対象のサービスを停止させて再発行を行ってください。その後、履歴を確認し悪用された形跡が残っていないか確認してから以下の手続きを行ってください。 対処するときプルリクがあるかどうかを確認して、ある場合にはすべてマージもしくはクローズしてから行うのを推奨しています。 自分のケースでは幸い1件もなかったので、そのまま行っています。 手順 1. ローカルにリポジトリをクローンする
排他制御とは 共有資源（データやファイル）に対して複数のアクセスが見込まれる場合に、同時アクセスにより不整合が発生することを防ぐため、あるトランザクションが共有資源（データやファイル）にアクセスしている時は他トランザクションからはアクセスできないようにして直列に処理されるように制御すること。 ■同時アクセスによる不整合の例 ■排他制御をすることで整合性を保つ 排他制御の方式 排他制御の実現方式はいくつか存在するが、ここでは代表的な楽観ロック（楽観的排他制御）と悲観ロック（悲観的排他制御）を紹介する。 楽観ロック（楽観的排他制御） 楽観ロックとは、めったなことでは他者との同時更新は起きないであろう、という楽観的な前提の排他制御。データそのものに対してロックは行わずに、更新対象のデータがデータ取得時と同じ状態であることを確認してから更新することで、データの整合性を保証する方式。楽観ロックを使用
本スライドは、2019年6月15日に開催された『ウェブ解析士会議2019』に登壇した際に使ったスライドを、参加者でなくても分かるよう加筆修正したものです。 BtoBマーケティングといえば、エンタープライズ企業や資金力のあるベンチャー向けの情報が多いですが、本スライドは主に、月に数十万～数百万もツールや広告にお金を出せないようなスモールビジネス、かつ今までBtoBマーケティングをまったく意識してこなかった企業や事業者向けでまとめています。当然、専門用語などは極力使っていません。 登壇時間は25分と短かったこともあり、BtoBマーケティングのほんの一部しかお話しできてませんが、皆様のビジネスをよりよくする何かのヒントにできれば幸いです。
Slackのメッセージをスタンプ1つでデータベース化！ 非エンジニアにも楽々できる業務自動化術 - スマQ（スマキュー）｜スマートニュースの「はたらく」をみつける
こんにちは、スマートニュース メディア事業開発の杉山 早（すぎやま さき）です。 大学時代に社交ダンスにのめり込んでそのままプロ競技ダンサーになり、その後フリーランスのダンス衣装デザイナーをやっていました。それがなぜだか3年半ほど前にスマニューのコンテンツチームで働くことになって、現在はコンテンツ監視チームの運用まわりを見つつエンジニアと一緒にアルゴリズムや業務ツールの改善を進める仕事をしています。 こんな感じのドレスを作って踊っていたはずが、なぜかスマニューで働き始めて現在4年目です 入社する前はバリバリの肉体派（毎日踊ったり布を切って縫ったりしていました）だったので最初にアルバイトで入った頃はITの右も左もわかりませんでした。「ダンスシューズと針と糸」を「MacBook Pro」に持ち替え、必要に駆られてシステムの処理の流れを把握して改善点を模索したり、SQLを書いてデータ分析をしたり
Published: 2019-11-24 Updated: 2020-02-11 OAuth 権限設定についての変更がありましたので、チュートリアルのその設定部分を編集しました。 先日おこなわれた TinySpec Osaka & Tokyo でお約束した通り、日本語の App Home チュートリアルを書きました。 今回新しくリリースされた機能、App Home は、ユーザと Slack を１対１で繋ぐことができるスペースで、さらにユーザに直感的にアプリを使ってもらうために加えられた機能なのです。App Home には３つのタブがあり、アプリについての情報をみるための About、チャット対話式ボット機能がある場合にそのボットとダイレクトメッセージで会話できる Messages、そして今回新しく Home タブが加わりました。 この Home タブは、アプリと各ユーザの間を繋ぐプライベ
Microsoftは10月14日(米国時間)、Windowsで提供しているシステム監視ツール「Sysmon」のLinux版「Syemon For Linux」をオープンソースとして公開した。SysmonはMicrosoftがWindowsシステムの管理者やアプリケーション開発者向けに提供しているユーティリティ「Windows Sysinternals」の一部であり、疑わしいアクティビティのログを記録して分析できるようにするコマンドラインベースの監視ツールである。Linux版Sysmonの公開は、Windows Sysinternalsの25周年を記念して行われた。 Wiondowsのユーザーは、Syemonを利用することでプロセスの開始や終了、ネットワークへの接続、デバイスへのアクセス、ファイルへのアクセスなどのログを記録できるようになる。記録したログは、Windows PowerShel
使える統計モデル10選（後編） 前回の記事では、使える統計モデル10選の前編として、主に回帰モデルに焦点を絞って紹介しました。 今回はその後編に当たる生成モデル編です。生成モデル（generative model）は、端的に言うと、コンピュータシミュレーションによりデータを人工的に作ることができるモデルです。データが作られる過程をうまく表現したモデルを構築することができれば、予測だけではなく異常検知やデータ圧縮など幅広いタスクに応用することができます。 生成系（教師なし系） 回帰モデルと同様、生成モデルも数個のパラメータから構成される簡単なものから、複数のモデルを巧みに組み合わせた複雑なものまで無限に存在します。ここでは、データ圧縮から自然言語処理、ソーシャルネット解析までさまざまなデータ解析のタスクで利用されている代表的な生成モデルを5つ選んで紹介します。また、生成モデルのすべては潜在変
GCP上では誰もが同じ権限に、そして開発者全員が一時的に権限付与できるツール「granter」について | Money Forward Kessai TECH BLOG
GCP上では誰もが同じ権限に、そして開発者全員が一時的に権限付与できるツール「granter」について こんにちは、マネーフォワードケッサイ（以下MFK）SREチームのshinofaraです。今回は権限の仕組みを見直した話と、それを実現する為に開発したgranterというツールについてお話したいと思います。 また今回granterのcore部分をmfkessai/granter_coreとして公開しています。 granter登場以前の世界 MFKでは、2017年の創業時からGoogle Cloud Platform(以下GCP)とGoogle Workspace（当時はG Suite）を選択して利用してきました。 GCPの Cloud Identity and Access Management (IAM)では、Workspaceで作成した個人のアカウントだけでなく、Groupに対して権限
それはあくまで偶然です 運と迷信の統計学 作者:ジェフリー Ｓ ローゼンタール発売日: 2021/01/21メディア: Kindle版 「生存者バイアスナイト」というイベントはどうか スライドの背景は全員、業火です— magnoliak🍧 (@magnolia_k_) 2020年11月5日 去年の暮れ、「生存者バイアスナイト」というイベントを思いついた。 生存者バイアス - Wikipedia 何らかの選択過程を通過した人・物・事にのみを基準として判断を行い、通過に失敗した人・物・事は見えなくなるため、それを見逃してしまうという誤謬である。 生存者バイアス……「たまたま運よく生き残っただけ」という人もいれば、「あの時のあの判断が効いたから」と因果を明確に語る人もいる。でも、結局はもう一つの、生き残らなかった方のルートを同時に経験することはできないので、その回答に対して「それはただの生存者
1,801のユーザー行動を分析した結果わかった、ユーザーがGoogleを使う際の12の真実 - SEO Japan｜アイオイクスのSEO・CV改善・Webサイト集客情報ブログ
無料で資料をダウンロード SEOサービスのご案内 専門のコンサルタントが貴社サイトのご要望・課題整理から施策の立案を行い、検索エンジンからの流入数向上を支援いたします。 無料ダウンロードする ＞＞ 変化し続けるユーザーニーズに対し最大限対応していくことは、あらゆるWebサイトにとっての命題と言えます。SEOに直接関係があるにせよ、ないにせよ、ユーザーを満足させることができなければ上位表示も難しいでしょう。 ユーザーニーズの把握は非常に難しいトピックですが、ユーザー行動を把握することでそのヒントを得られるかもしれません。 今回は、Backlinkoによる、ユーザーの検索行動を調査した記事を紹介いたします。 最新のGoogleの検索結果に対し、人々がどのように関わっているかをより良く理解するため、我々は1,801のユーザー行動のセッションを分析した。 特に我々が調査した項目は以下のとおりだ。
flairを使って最速でNLPのベースラインモデルを作る - moriyamaのエンジニアリング備忘録
自然言語処理に限らず、機械学習関連のプロジェクトではスタート時は、なるべく複雑なコーディングをせずにシンプルなベースラインモデルを低コストで作成し、そこからデータの傾向やタスクの複雑さを把握することが重要です。 ところが自然言語処理では前処理のコストが高く、最低限でも単語分割、ベクトル化、深層学習を用いる場合は事前学習された埋め込みベクトルを準備する必要があります。その後は他のタスクと同様にモデルの保存方法や、予測のパイプラインで悩みポイントを抱えることが多いと思います。 最近はAutoMLを始めとした機械学習の自動化が進歩し、初手から高性能なモデルをブラウザ上で数クリックで作成できますが、中身がブラックボックスである故に前述のデータの傾向やタスクの複雑さを把握することを目的とした場合には適切とは言えない側面があります。 本記事では自然言語処理を対象にモデルの中身が参照可能でかつ少ないコー
セキュリティ業務における「ログ」の基礎知識――なぜ分析基盤が必要なのか：セキュリティログ分析基盤活用入門（1）（1/2 ページ） セキュリティ業務における「ログ」と、その分析基盤の活用について解説する連載。初回は、セキュリティログに関する基礎知識や分析基盤に求められることなどについて。 リクルートテクノロジーズのサイバーセキュリティ部の日比野です。これまで筆者は、オープンソースの全文検索エンジンである「Elasticsearch」を活用し、ログ分析システムの導入を行ってきました。現在は、リクルートテクノロジーズで次期ログ分析基盤の全体構想検討や新技術検証などを進める傍ら、そこで得た技術ナレッジを広く公開することに情熱を注いでいます。 「セキュリティ人材が約20万人不足している」と言われている中、特にセキュリティログ分析という領域は、フルスタックかつ高い技術力が要求されるにもかかわらずナレッ
どんなに軽いクエリでも、たとえばWebサーバーとMySQLの間のRTTが5msあって20クエリを実行したらRTTだけで100msかかってしまいます。 たくさんのデータをinsertするときは bulk insert (VALUES の後に複数の行を書くクエリ) を使うテクニックは有名です。しかしこのテクニックは次のような場合に使えません。 複数のテーブルに1行ずつINSERTしたい 複数のUPDATEやSELECTをまとめたい たとえば弊社のある案件で次のような場面がありました。 新規ユーザー作成時に大量のテーブルにINSERTしたい ログイン時に大量のテーブルにSELECTしたい こういった場面を高速化するために multiple statements と multiple result sets を利用しました。 Multiple Statements 複数のクエリを ; で区切って一
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その2・iOS編) - Qiita
前回の記事「やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1)」の続編です。 前回は、ディープラーニング・オセロのモデルを作って推論させるところまでを説明しました。 今回は、今回はこのモデルをiOSで動作させ、ミニマックス法やモンテカルロ木探索に組み込む方法について説明します。 前回、UIの説明をすると書きましたが、UIそのものはもともと参加していたコンテストであるリバーシチャレンジから提供されていたものを利用していたので、説明としては省略します。 前回はPython中心の記事でしたが、今回はSwift + Core ML中心の記事になります。 コードはこちらにあります。 TokyoYoshida/reversi-charenge ミニマックス法とモンテカルロ木探索ではどうだったか？ 結論から言うと、ミニマックス法は強くならず、モンテカルロ木探索は、私
自然言語処理の最先端Transformerを集合生成に応用する【逆転オセロニア】 | BLOG - DeNA Engineering
はじめまして。9月初旬より約半月にわたり、AIエンジニアコースのインターンに参加させていただいた清水と申します。大学院は情報系の専攻で、最近は幾何学的な深層学習に関する研究に取り組んでいます。その過程で言語的なタスクを出口に用いることも多く、副次的に深層学習を利用した自然言語処理にも多少明るかったりします。 題目にあるTransformerとは、そうした分野にてここ数年にわかに注目を集めている仕組みの名です。自然言語処理の最先端研究ではまず流用されないことなどない、いわば伝家の宝刀レベルのモデルといってよいでしょう。 本記事ではこれを『逆転オセロニア』というゲームのデッキ編成に特化させ、現行手法よりも表現力に富んだ編成システムを実現した経緯についてお話しできればと思います。『日進月歩で強力になっていく機械学習手法の恩恵に与りたいけれど、所望の問題設定にドンピシャな手法なんてそうそうなくて思
社会に出ると、常に心のどこかに置かれる「勝ち負け」の基準。 もちろん、目標を決めて努力することは有意義でやりがいもあるけれど、勝ち負けばかり考えているとちょっと疲れてしまうのも正直なところ。 そんなことを考えていた筆者は、とある面白そうな番組を発見しました。 『東京03 in UNDERDOGS -今日は負けたけど、明日は絶対勝つ-』 それは「負け犬」をテーマとした、BSフジで毎週水曜23時から放送中のコント番組。 さまざまな「負け」エピソードを元にコントを制作し、実写やアニメなどのかたちで笑いにしようという番組です。 メインで出演するのは、芸人たちからの評価も高いコントグループ・東京03。 番組を見ていると、メンバーの1人である飯塚悟志さんは「僕らにぴったりの番組ですよ。負け続けてきた人生ですから」と語っていました。 【飯塚悟志（いいづか・さとし）】1973年生まれ、千葉県出身。1995
リモートワークでサーバー監視にあたる上で便利なMackerelの機能・三選 - Mackerel お知らせ #mackerelio
MackerelチームCREの吉田(id:syou6162)です。今日はリモートワークで便利なMackerelの機能を紹介しようと思います。 今見ているグラフをSlackに投稿 & チームメンバーに共有する 物理的に同じ部屋で開発 / 運用をしている場合、大きな画面にMackerelのダッシュボードを映しているという方も多いのではないでしょうか(WILLER様の事例)。同じ画面を見ながらグラフを見ると議論が捗る一方、リモートワークでGoogle MeetやZoomを使うなどやり方を変える必要がありますし、メンバーの自宅の回線状況によっては、画面そのものを共有をするのも帯域的に難しい場合もあるかと思います。 そういったときに是非利用して欲しいのがグラフの共有機能です。一番お手軽なのは「グラフを通知チャンネルに投稿する」機能です。グラフの画面にあるカメラのボタンをポチっと押すだけで、グラフを簡
※2022-06-07 システムアーキテクチャの画像を修正しました。 はじめに こんにちは、MA部MA基盤ブロックの齋藤（@kyoppii13）です。 ZOZOTOWNではアプリ向けのキャンペーンやセール情報などの配信でプッシュ通知を利用しています。プッシュ通知で配信するキャンペーンはセグメントに向けたマス配信のみで、ユーザごとにパーソナライズして配信するためのパーソナライズ配信には利用していませんでした。また、パーソナライズ配信の中にはリアルタイム性が求められるキャンペーン配信も含まれます。そこで、リアルタイムキャンペーンでプッシュ通知するための配信基盤を作成しました。 本記事では、リアルタイムなプッシュ通知を実現するために作成したシステムの紹介と、安定した配信を実現するために行った工夫について紹介します。 はじめに 従来のプッシュ通知と課題 従来のプッシュ通知 問題点 導入した配信基盤
クックパッドでの機械学習基盤のお話です。 https://machine-learning-pitch.connpass.com/event/154343/ にて登壇。質問とそれに対する答えを追記しました。
前回の記事では、ディープラーニングの異常検知に関するベンチマークを 行いました。その結果、「L2-SoftmaxLoss」が一番良い性能を示しました。 本稿では、その元になった「論文の概要」と「異常検知に適用した場合の考察」を 記したいと思います。 ※なお、本稿の図は特に明記がない場合は論文（L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification ）より引用しています。 論文の結論 結論からいうと、論文で言いたかったことは ということです。この意味が分かる方は、既に論文のほとんどを理解できています。 あとは、分類精度を向上させるために、ソフトマックス関数をどう改造するかのお話しです。 ソフトマックス関数のクロスエントロピー 分類問題で良く使われるソフトマックス関数のクロスエントロピーは 以下のとおりです。 L_S=-\
アクティブに更新され続けている、お勧めの機械学習データセット一覧サイト：AI・機械学習のデータセット辞典 「300個以上のデータセットを紹介している大型サイト」「毎週／毎月のようにアクティブに更新されているサイト」という条件に該当するお勧めのデータセット一覧サイトとして「arXivTimes/DataSets」「Awesome Public Datasets」「UCI Machine Learning Repository」の3つを紹介する。
2019年9月11日、クックパッド株式会社にて「Cookpad Product Kitchen #3」が開催されました。今回のテーマは「IoT技術を利用したサービス開発の裏側」。私達の生活に徐々に浸透してきたIoT製品。ハードウェアとソフトウェアを連携させ、新たな価値を提供されている裏側には、どんな工夫や知見が存在しているのか？ 自社でIoTサービスを開発しているIT企業4社のエンジニアが集い、サービス開発にまつわる裏話を語っていただきます。プレゼンテーション「IoTと監視」に登壇したのは、600株式会社 ProductQuality Managerの岡前直由氏。講演資料はこちら 無人コンビニ600を支える技術 岡前直由 氏（以下、岡前）：それでは「IoTと監視」と題しまして600株式会社の岡前が発表させていただきます。よろしくお願いいたします。 最初に、弊社のサービスについて簡単にご紹介
オープンソースのMac用スクリーンキャプチャアプリ「Kap」がv3.0へメジャーアップデート。ダークモードやキーボードショートカット、プレビューなどに対応。
オープンソースのMac用スクリーンキャプチャアプリ「Kap」がv3.0へメジャーアップデートし、ダークモードやキーボードショートカット、プレビューなどに対応しています。詳細は以下から。 KapはノルウェーのデザインスタジオWulkanoがElectronやReactなどWebベースの技術を利用して2016年から開発を続けているオープンソースのスクリーンキャプチャアプリで、GIFアニメへの書き出しやアクティブウィンドウのみをキャプチャしてくれる機能があるためGitHubユーザーに人気ですが、このKapがバージョン3.0へメジャーアップデートしたそうです。 After more than a year of iteration and collaboration with our community, Kap 3.0 is finally here. If you’re on macOS 10
Let'sリファクタリング！！ 〜ボクシル開発チームでやってきたこと〜 - SMARTCAMP Engineer Blog
こんにちは！フリーランスエンジニアの曽根田です。 本日は「Let'sリファクタリング！！」ということで、以下の内容でお届けさせていただきます。 はじめに ボクシル開発チームで取り組んできたこと リファクタリングに取り組むにあたっての背景 リファクタリングコードのサンプル Let's リファクタリング DB への問い合わせの削減(N+1 対策) 対策 1: categories と category_setting_items を予め読み込んでおき、キャッシュさせておく 対策 2: product_category_settings を予め読み込んでおき、キャッシュさせておく/ view での SQL の発行を止める 改善結果 view のコンポーネント化 未使用の関数の削除 外部キー制約をつける NOT NULL 制約をつける test コードを書く まとめ はじめに スマートキャンプさん
2018年10月にDMM.com CTOに就任し、今月でちょうど1年となりました。自身の振り返りも兼ねて、当初どのように考えており、この1年どんなことに取り組んできたか、1年が経った今振り返ってどう感じるのか、そもそもなぜDMMで戦うのか、DMMの仲間たちや将来仲間になるかもしれない方向けに書いてみようと思います。 ちなみに前回まではmediumを使っていたのですが、今回からnoteになります。強い理由があるわけではないですがしばらく使って比較してみます。 就任当初のアクション昨年10月に就任してから初期のアクションはこちらの記事を読むのが一番良いかなと思っています。 記事からの引用ですが、 ・ヒアリング：組織改革にあたってはまず現状把握のため、一つの課題に対して複数視点からの意見を取り入れるべくヒアリングを徹底する。 ・パッケージング：取り組む施策は一つのパッケージとして誰もが理解しやす
このコースについてspaCyは産業応用向きの自然言語処理用Pythonライブラリです。この無料のオンラインコースでは、ルールベースと機械学習を用いた先進的な自然言語処理システムをspaCyで作る方法をインタラクティブに学ぶことができます。 私について私はspaCyのコア開発者で、Explosionの共同創業者の一人のInesです。AIや機械学習、自然言語処理の最新の開発ツールを専門としており、Web関連のものを作るのも大好きです。 spaCyウェブサイトソースファイルInesのTwitter
『ラーメンと愛国』を読み、ラーメンについて語る。
おれとラーメン この間おれは、外食チェーン店について書かれた本について書いた。 いろいろなチェーン店が紹介されていたが、あまり取り上げられていなかったのがラーメンである。 ラーメンについては、現在のバーミヤンラーメンがいかに進化しているくらいだろうか。あと、日高屋。 それもそのはず、後述するが、ラーメン屋は資本のチェーンによる寡占化を逃れている外食店である。 有名なチェーン店はいくつかあるが、「ガスト」（すかいらーくグループ）のような存在はないということだ。 そもそも、いま40代のおれが子供心に思い出すに、近所のラーメン屋というものは、やはり個人店だった。 ラーメン屋というか、今の言葉でいえば「町中華」ということになる。ラーメン専門店というイメージはない。 そんなラーメン屋の、原初の思い出となると、子供会のソフトボール大会の打ち上げで、それなりに大勢の大人と子供で一軒の中華料理屋に入ったと
かまろ/Camaro @mlaass1 ディープラーニングのモデリングの経験則を語る会をやってみたい。理論的な背景は不要（あってもいい）で、こういうときはこうする、こういうデータにはこうすると上手くいく、初手はいつもこれ、などのヒューリスティックを無責任に語る会。 2020-08-03 12:23:09 かまろ/Camaro @mlaass1 画像だとデータの特徴と合わせてこの辺り話してみたい。 ・image sizeとmodelの大きさ ・batch sizeの決め方とBatch norm ・fp16使うか ・デバイス(GPU/TPU)の違い ・間違いないaugmentation ・間違いないscheduling ・frameworkの違い(tf/pytorch) ・lossの選び方 ・optimizerの違い ・headの設計方法 2020-08-03 12:46:04 かまろ/Cam
意味がわからないようなタイトルで始まりましたが、 オブジェクト指向って一体何？ って言われた時に自分が説明しているものをまとめてみます。 正直オブジェクト指向という言葉の定義なんて人それぞれなところがあるので、 こういう風に考えている人もいるんだなーぐらいに捉えてもらえると助かります。 オブジェクト = 人である オブジェクトっていうから例えがわかりにくいものになるのかなって思っています。 よくある例え 車 ↓ ハンドル, タイヤ, ボディ, エンジン よくありますよね、こういう例え。 変数は？メソッドは？どういうことになるの？ これだとなかなか伝わりにくい気がしています。 オブジェクト = 人 として扱う 車にはもはや例えません。 自分に頼れる知り合いがいたとして、その人に対して、「○○しといてねーお願いします。」 って言うと後はいい塩梅にやってくれます。 そういうことってありますよね。
追記 「何が問題なのかわからない」という声があったので補足します。 Dockerの-vオプションや仕組みを理解しているユーザーやDockerを構築した人自身が使っているだけであれば、気をつけるだけでいいと思っています。 Dockerを複数人で使っているとか、Kubernetesクラスターのランタイム（CRI）としてこれらのエンジンを使った場合にも、今回取り上げたようなことをKubernetes上で実現できるので、オンプレ（要するに手元の環境で）Kubernetesを利用している人は気をつけないといけないでしょうという話です。どちらかというとこの問題ってrunCを使っているからなのかなと思っています。 解決策としては、Linuxのセキュリティ機能はできるだけ使うということ、必要以上にアクセス権を渡さないこと、メンテナンスされたコンテナイメージを使うこと、稼働中のコンテナは定期的に新しいイメー
中村文則｢僕は小説家だからこそ恐れずに言う｣
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達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版 初級者で終わりたくないあなたへ を読みました - YOMON8.NET
この本を読みました。 達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版 初級者で終わりたくないあなたへ (CodeZine BOOKS) 作者:ミック翔泳社Amazon 目次 1部 魔法のSQL 2部 リレーショナルデータベースの世界 自分のレベルと書籍のレベル 自分のレベル 書籍のレベル サンプル・演習の実行環境準備 実行環境 コンテナ起動 pgcliで接続 psqlで接続 コンテナ削除 SQLファイルダウンロード 所感 すぐに使える内容もいっぱい 読みやすい 2部の理論難しい 2021/11/24 所感追記 目次 まず目次から。2部構成になっていて、第1部は主に演習をしながら進めていくタイプの内容で、第2部は主に読み物としてリレーショナルデータベースの世界を覗くものになります。 1部 魔法のSQL 1 CASE式のススメ 2 必ずわかるウィンドウ関数 3 自己結合の使い方 4 ３値論理とNULL 5
はじめに PNG や GIF 画像で identify を実行すると、よく分からない座標が表示される件です。JPEG では問題になりません。 なお、このエントリは実質 +repage の紹介記事となります。 % identify crop.png crop.png PNG 200x200 640x480+100+100 8-bit sRGB 183c 4344B 0.000u 0:00.000 ImageMagick はこの 640x480 を (Layer) Canvas サイズ、200x200 は (Image) Page サイズと呼びます。 (canvas は書き込み作業途中の image データを表す事もあって多義的なので注意) Canvas / Page のイメージ図 ImageMagick で crop を繰り返すと意図しない動きをしたり、GIF アニメーションの resize
何事もなく進む作業。 今回は一部機器繋ぎこみだけなので、そろそろ作業の終わりも見えてきたとき、一本の電話がかかってきた。 一本の電話 電話の表示を見ると、その時の案件リーダの方の名前が表示されている。 このタイミングでかかってくる電話に良いことがあったためしがない。 でたくない、、、でたくないが、意を決して出る。 私：「どうしましたか？」 リ：「お客様から電話があって監視からエラーが出ていると連絡があったけど何かやった？」 私：「今、L3スイッチを繋いだところなのでリンクアップのメッセージとかじゃないですか？」 リ：「うちのシステムではなく、別のシステムの監視からエラーが出続けているそうなんだけど。」 私：「（別のシステム！？）」 自分のシステムならともかく、別のシステム！！！ しびれとも寒気ともいえぬ、血の気が引く感覚が全身を駆け巡りました。 惨劇はなぜおこってしまったのか すぐに原因の
RNNからTransformerまでの歴史を辿る ～DNNを使ったNLPを浅く広く勉強～ - arutema47's blog
Amazon Prime 一ヶ月無料 Seq2seqからBERTまでのNLPモデルの歴史をざっとまとめる。 DNNは知ってるけどTransformerってなんだかわからない、って人におすすめです。 Abst. 画像認識にもTransformerが使われることが多く、DeepRLやGPT-3といったNLPモデルも身近になってきています。"Attention is 何?"と言えなくなってきたので勉強しました。 Feedforward NetworksからSeq2Seq, Attention機構からTransformer登場、そしてBERT GPTといった最新モデルまでの流れを広く浅く記述する予定。 またKaggle NLPコンペの上位解法から利用例を探る。 Tl;DR TransformerはSelf-Attentionという機構でデータ内の時系列的特徴を抽出でき、従来のRNNを始めとするNN
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