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
データ分析プロジェクトの品質をキープしつつ効率的な検証をサポートする一時ファイル群の管理 - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の takahi_i です。本稿はデータ分析、 機械学習関係のプロジェクトで数多く生成される一時オブジェクトおよびそれらのオブジェクトを保持するファイル（一時ファイル）を管理する取り組みについて解説します。 本稿の前半はデータを分析するプロジェクトの一般的なフローと起こりがちな問題（コードの品質管理）について解説します。後半はプログラム上で生成されるオブジェクト群をファイルに自動でキャッシュを管理するツール（Hideout）を使って、コードを整理整頓しやすくする施策について紹介します。 データを分析するプロジェクトの一般的なフロー まずデータを処理するプロジェクトや機械学習プロジェクトの典型的なフローについて考えてみます。まずは単純に機械学習器を取得した入力に対して適用するプロジェクト、次にもう少し複雑な事例、アプリケーションで利用するデータを生成するプロジェクトのフローについて
1月1日にカリフォルニア州のプライバシー関連法CCPAが施行されました。EUのGDPR（2018年5月施行）に続いて特に注目されているデータ保護・プライバシー関連法律の１つです（世界には他にたくさんありますが）。そして日本では今年（2020年）、「個人情報保護法 いわゆる3年ごと見直し」法案が国会で提出される予定です。 CCPAでは、ここで要点がまとめられている通り、消費者について以下の権利が定義されています。 ・企業のデータ収集の運用について開示請求する権利 ・個人情報のコピーを受け取る権利 ・個人情報を削除してもらう権利 ・個人情報を第三者に売却しないよう求める権利（いわゆるオプトアウト） ・上記権利を行使したことに基づいて差別されない権利 単体で説明するより、GDPRと日本の個人情報保護法と各項目を並べて比較した方が分かりやすいと考え、年末から比較表を作り始めました。比較表が完成に近
〜AIが名曲を生み出す〜 この音楽を聴いてみてください。 See the Pen MusicTransformerDemo by NayuSato (@nayusato) on CodePen. 埋め込みが見られない場合はここ これはGoogleの自動作曲Music Transformerが生み出した曲の1つです。 入力は、最初の6秒だけ。 クラシックのドビュッシー「月の光」の冒頭6秒だけを与えて、その続きを全て作らせるというタスクを行わせています。 十分聴き入って感動できるような曲に仕上がっています。 ケチをつけられる点がないとは言わないけれど、「人の作った曲です」と言われても識別できないほどの精度になっています。 「Music Transformer」 2018年Googleが発表した自動作曲のAI。 自然言語処理のアルゴリズムであるTransformerを音楽に適用することにより、そ
JSON Web Signatureを簡単かつ安全に使うためのkid/typパラメータの使い方 - r-weblife
こんにちはこんにちは、ritou です。 現状、様々な用途で利用されているJWTですが、今後はますます開発者にとって "簡単に" かつ "安全に" 利用できる状況が求められていくと考えられます。 今回はそのために重要になる、各種パラメータの扱いに注目します。 とりあえずライブラリ使えで終わりでは？ JWTを扱うためには 各種暗号化処理 JSON, Base64URLエンコード/デコード あたりの処理が必要です。 関連仕様がRFC化されてからある程度時間も経っており、各言語で仕様を忠実に実装されたものから自身が使う機能をピンポイントで抽出して実装したものまで様々なライブラリが存在します。 ここで、 仕様に忠実に、全ての暗号化処理をサポートするライブラリ を使うだけで、誰もが安心、安全に利用できるかと言うと、そうでもないことは想像できるでしょう。 JWTの各種仕様とは別で最近RFC化された "
AWSのセキュリティ - Qiita
出展：AWS認定資格試験テキスト AWS認定 クラウドプラクティショナー AWSの責任共有モデル AWSの責任共有モデルとは ・AWSとユーザーが責任を負う部分が明確に分かれ、それぞれがセキュリティを共有して守っていくこと クラウド本体のセキュリティ ・AWSが担当 クラウド内のセキュリティ ・ユーザが担当 ・AWSが用意するセキュリティサービスを適切に活用して、ユーザはクラウド内のセキュリティを管理できる AWSクラウドのセキュリティ AWSセキュリティの利点 データの保護 ・すべてのデータは安全性が非常に高いAWSデータセンターに保存される コンプライアンスの要件に準拠 ・AWSでは、インフラストラクチャ内で多くのコンプライアンスプログラムを管理できる ・コンプライアンスの一部は最初から達成されている コスト削減 ・AWSデータセンターを利用することでコストを削減できる ・ユーザが独自
Immutable Python ~ NamedTuple で書く副作用のないプログラム - JX通信社エンジニアブログ
この記事はJX通信社 Advent Calendar 2019 の23日めの記事です。 昨日は Yosk さんの 名刺作成をデザイナーの業務から外して、効率化させた話 でした。 こんにちは、サーバーサイドエンジニアの @kimihiro_n です。 今回は Python の Immutable を最大限活用してみる話を書いてみます。 【2019/12/23 訂正 1 】 : NamedTupleを使う際、同値であればオブジェクト自体も同一であると書いてましたがこちらは誤りでした。 個々の id を調べてみると別々のオブジェクトが割り当てられていたため、記事の表現を一部修正しました。 【2019/12/24 訂正 2 】: コメントにて、Java の String オブジェクトも不変であるというご指摘をいただきました。 不変であることとオブジェクトが同一であることの性質を混同してしまっていた
高負荷との戦い インフラエンジニアをやっているとどこかで遭遇する、高負荷との戦い。先日はシャープのECサイトが高負荷と戦っていると聞きました。 pc.watch.impress.co.jp シャープは、4月21日午前10時から開始した、自社生産の不織布マスク「MA-1050」の個人ユーザー向け販売において、販売開始直後から販売サイトにつながらない問題が発生したが、シャープでは、同社データセンターにおけるファイヤーウォール機能が原因の1つであるとの見方を明らかにした。 詳細については明らかにしていないが、予想を上回るアクセス数があったことで、不正アクセスによる攻撃と判断した可能性が高く、それにより、強制的にアクセスを遮断した結果、サイトにつながらないという状況に陥ったとみられる。 大昔、それこそ10年くらい前は、高負荷でサイトダウンしたときに、「おお、うちのサイトにそんなにアクセスが来てくれ
月3000枚の墓石写真を自動で名前消し “AIに無関心”だった元石材屋の社員がエンジニアと業務AIを作るまでの一部始終
元石材屋の女性がIT企業に転職。エンジニアと協力してAIを開発し、墓石情報サイトの業務削減に成功する──Webサービスの開発を手掛けるエイチームライフスタイル（名古屋市）で実際にあった出来事だ。 キーパーソンは、同社で墓や葬儀に関する情報サイト「ライフドット」の運営に携わる小野寺智子さん（ライフエンディング事業部）。もともとは石材屋でチラシ作りなどの仕事をしており、AIには関心がなかったという。そんな小野寺さんがどういった経緯でAIによる業務削減を実現できたのか。そのきっかけは親会社であるエイチームがグループ全社で行った社内研修にあったという。 サイトに掲載する写真の加工作業に手間と時間が 小野寺さんは2年前の2019年、「もっとWebに携わる仕事がしたい」と考えエイチームライフスタイルに転職。務めていた石材屋がライフドットと提携していたこともあり、同サービスを運営する部署に配属された。
はじめに SWETグループiOSチームのkariad(@kariad_uu)です。 本記事はiOSDC 2020 Japanにて発表した「継続的にアプリのパフォーマンスを計測する」の内容を元にブログという形で改めて紹介する記事となります。 発表時のスライドは以下を参照ください。 iOSチームではiOSアプリのパフォーマンス計測に取り組んできました。 iOSアプリのパフォーマンス計測方法はたくさんありますが、中でもInstrumentsを利用したパフォーマンス計測とその自動化について紹介します。 なぜパフォーマンス計測が必要なのか？ 取り組んだ計測方法についてご紹介する前にアプリにとってパフォーマンスとその計測がなぜ重要なのかという点を説明します。 起動に時間がかかる、読み込みに時間がかかるアプリは動作が遅くユーザにストレスを与えてしまいます。 短時間で熱くなってしまうアプリでは端末が熱くて
@チャリティーカンファレンス沖縄 vol.1 フロントエンド編 2020 / 6 / 21 (Sun) https://charity-conf.okinawa.jp/
こんにちは。事業開発部の岡村 (@iceman5499) です。 普段はクックパッドアプリ（iOS）を開発しています。 先日、アプリケーションが特定の条件で意図せぬ状態に陥り、アプリケーションが重くなって端末が発熱する、というバグが発見されました。 調査の結果、このバグはメモリリークが原因で発生していました。 この反省を踏まえメモリリークを検知するテストを導入したため、本記事ではその事例を紹介したいと思います。 （本記事ではクックパッドアプリとはiOS版の「クックパッド」アプリのことを指すものとします） クックパッドアプリにおけるメモリリークの影響 クックパッドアプリはレシピの検索をコア機能としています。 検索は重い処理ですがAPIを通してサーバ上で行われるため、アプリは結果を表示するだけです。そのためメモリを多く必要としません。 これまでにも何度かメモリリークが発生している状況はありまし
TechCrunch
When Joanna Strober was around 47, she stopped sleeping. While losing sleep is a common symptom of perimenopause, she first had to go to multiple providers, including driving 45 minutes out of San Fra The Federal Trade Commission hit Razer with a $1.1 million fine Tuesday. The order claims that the gaming accessory maker misled consumers by claiming that its flashy Zephyr mask was certified as N95
Pythonの異常検知パッケージPyODのフォーマットに従って、カーネル密度推定に基づく異常検知を実装した - 備忘録
はじめに 異常検知（外れ値検知）のための便利なPythonパッケージとしてPyODが存在する。 pyod.readthedocs.io github.com クラシックな手法から比較的最先端の手法まで実装されており、インタフェースも使いやすいのでオススメできる。 2021年8月9日現在、PyODにカーネル密度推定（Kernel Density Estimation; KDE）ベースの異常検知が実装されていなかったので、それを実装したということである。 PyODのインストール pipでインストール可能である。 pip3 install pyod 異常検知について 以下の記事を読むのが良いだろう。 qiita.com カーネル密度推定について ばんくし氏の記事が参考になるだろう。 vaaaaaanquish.hatenablog.com 作成したクラス：KDE すでに実装済のPyODの各種アル
はじめに AIが将棋のプロ棋士より強くなってから久しい。 一方で羽生善治先生は、 「接待将棋のようなことはAIには難しい」と喝破している。 では実際に接待AIを作ろうとすると、どのような点が難しく、 どこまでのレベルの「接待」なら出来るのだろうか？ 本稿は、「接待将棋」という難問に挑んだ開発日誌的な記録として、 得られた接待AIの考え方にいたるまでの物語である。 参考： 人工知能に「接待将棋」はできない──羽生善治と石山洸が語る将棋とAIの進化 先に完成品を記載（実際に遊べるURL） 結論から述べると、あるシンプルな実装方針で、 自身ではある程度納得出来る実装を得ることが出来た。 以下がその結果（接待AI）と実際に遊べるアプリだ。 PC/スマホどちらでも対応。 「将棋」は難しすぎるため「どうぶつしょうぎ」で作った。 「どうぶつしょうぎ」は、そのユーザを考えると、 実は地球上で最も「接待」が
こんにちは、モバイル基盤部の加藤です。普段はモバイルアプリの基盤技術の整備や品質管理の業務に携わっています。 今回はクックパッドAndroidアプリ(以後クックパッドアプリ)の2020年時点でのアーキテクチャの紹介をしたいと思います。 アーキテクチャ導入以前のクックパッドアプリ 2017年以前クックパッドアプリにはアーキテクチャと呼べるようなものが存在していませんでした。大まかに API 通信や DB 操作等のデータ取得箇所を分離し、複雑なロジックを持つ場合は Manager, Util 等の強いオブジェクトが生成されていましたが、それ以外は Activity / Fragment に処理を直接記述することがほとんどでした。 そういった状況の中で今後もアプリを継続的に開発可能にすることを目的にアーキテクチャの導入が始まりました。クックパッドアプリでは iOS/Android 両プラットフォ
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
Kubernetes 1.20から始まるDockerランタイムの非推奨化に備えよう！我々が知っておくべきこと・すべきこと
Kubernetes 1.20から始まるDockerランタイムの非推奨化に備えよう！我々が知っておくべきこと・すべきこと はじめに Kubernetesの次のマイナーバージョン1.20が、2020年12月8日にリリースされました。今回のリリースではGraceful Node Shutdownの追加やkubectl debugのBeta昇格など、運用に嬉しいさまざまな機能のアップデートがあります。その中でも、12月初頭にGitHubや公式Slack、Twitterなどを賑わせたのがDockershimの非推奨化でした。公式のリリースノートには以下のように書かれています。 Docker support in the kubelet is now deprecated and will be removed in a future release. The kubelet uses a modu
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京都府山城地域の自治体史に数多く引用されてきた史料「椿井文書（つばいもんじょ）」を偽文書と指摘する新書が先頃出版され、地元の歴史関係者らに波紋を広げている。たった１人の男が質の高い偽文書を大量に作り ... 記事全文を読む
Elasticsearch の reindex をするために試行錯誤して分かったこと - Uzabase for Engineers
こんにちは。NewsPicksでエンジニアやっております崔（チェ）です。現在は Data / Algorithm チームで検索エンジン開発を担当しております。弊社は、検索エンジンとして Elasticsearch を Amazon EC2 に乗せて構築しておりますが、メンテナンスに消極的だった部分があり、これからはマネージド化や検索精度向上など積極的に取り組んでいきたいと考えております（伸びしろしかない！）。今回は、その中でも色んなタスクのボトルネックだったアルゴリズムを変更した話をしたいと思います。ただ、アルゴリズムの詳細よりもそれの変更のために行ったインフラ的な内容にフォーカスしております。ご興味ある方は是非読んでいただけると嬉しいです。 はじめに ちょっとまって、reindex とは？ 本題に戻り reindex の実験 実験環境づくり そもそも Elasticsearch のシステ
本連載「中堅・中小企業向け、標的型攻撃対策の現実解」では、中堅・中小企業における「高度標的型攻撃（APT）」への現実的な対策を、経済産業省が発行している「サイバーセキュリティ経営ガイドライン」を参照しながら解説している。 ベースラインAPT対策コンソーシアム（以下、BAPT）のメンバーが交代で各回を担当。第1回と第2回では最初に取り組むべき「リスク分析」を扱った。第3回は「出入口対策」、第4回は「ログ管理」、第5回は「エンドポイント対策」について解説した。 前回の記事では、コンピュータセキュリティに関わるインシデントに対処するための組織、CSIRT（Computer Security Incident Response Team）構築の勘所を解説した。本記事は構築したCSIRT、また既存のインシデント対応体制を強化する方法の一つである「サイバー演習」を中心に、セキュリティ強化するための方法
著者のDaniel Bourke氏はオーストラリア在住の機械学習エンジニアで、同氏が公開したさまざまな機械学習に関する記事はMediumでも人気があり、その一部はAINOWでも紹介してきました（同氏の詳細は公式サイトを参照）。同氏が最近Mediumに投稿した記事『世界の最大手企業は機械学習を活用したアプリケーションをどのように設計しているか』では、世界的な大手テック系企業が機械学習システムの設計に関して定めたガイドラインが解説されています。 機械学習を活用したアプリ開発がさかんになるにつれて、そのようなアプリ開発に対して同じようなアプローチが有効なことに気づかれるようになりました。そこでBourke氏は、機械学習を活用したアプリ開発に共通した設計指針を明らかにするために、Apple、Google、Microsoft、Facebook、そしてSpotifyの設計ガイドラインを調べてみました。
2021年度4月に Classi に入社しエンジニアをしています、北村です。 先日新卒研修の一環としてそーだいさんによるそーだい塾に参加しました。今回はそーだい塾の当日の様子や学んだ内容を振り返りつつ、参加レポートを書きたいと思います。 そーだい塾とは そーだい塾はそーだいさんが講師を務める勉強会の通称です。 Classi では今年度から、新卒研修の一環としてそーだい塾が開かれることになりました。今回はその記念すべき第一回目でした。 そーだい塾については、すでにそーだいさんご本人が書いてくださった記事もあるので合わせてご覧ください。 当日 今回のそーだい塾は一部と二部の計二回、二日間の日程で行われました。 資料 第一部資料 第二部資料 様子 当日は両日とも zoom ミーティングで行われました。 前半45分がそーだいさんによる講義タイム、後半45分が質疑応答タイムとして進められました。 (
｢プロジェクトマネジメント力｣は我流では身につかない。チームで成果を出すなら“G-POP”を習得せよ
前回は、｢マネジメントレベルを上げる｣ということの意味についてお話しました。｢マネジメントができる≒チームで成果を出せる｣と考えた場合、そのスキルレベルは2つの軸の面積として表現することができます。 横軸は、前回お話しした｢PE：People Empowerment｣、すなわち｢自分も含めた人にやる気を出せる能力｣。そして縦軸は｢PM：Project Management｣、こちらは｢仕事を進める能力｣。今回はこのPMについて詳しく掘り下げていくことにしましょう。 生まれながらのマネジャーはいない チームで仕事を進めるうえで必要になるスキルを一言で言い表すとすれば、｢プロジェクトをマネジメントする｣スキルです。ここで、｢プロジェクト｣と｢マネジメント｣という言葉の意味合いを確認しておきましょう。 ｢プロジェクト｣と聞くと、多くの人は組織横断で編成されたチームが期間限定で取り組む大規模なもの
こんにちは、CX事業本部の岡です。 みなさんGitクライアント何使ってますか？ SouthTree？GitUp？Github Desktop？ GUIクライアントももちろん素晴らしいですが、CUIクライアントの方がなんだかんだ使いやすかったりしますよね。 今日はGitコマンドを快適に使う為の設定方法をご紹介します。 認証設定 プロジェクトによってGitHubを使ったりCodeCommitを使ったりするので credential の設定はlocalで管理するようにします。 GitHub GitHubにHTTPS経由でアクセスする場合、毎回認証情報を求められるので osxkeychain を使って 認証情報を記憶させます。 brewでgitをインストールしている場合は標準で入っていると思います。 $ git config --local credential.helper osxkeychai
本記事の目的 機械学習の推論web APIの典型的な構成を紹介します。必ずしもWEBの知識や機械学習の知識はなくても読める内容だと思います。（実装例は除く） 紹介する構成は、業務でいくつかの機械学習モデルの推論web APIをたてた経験からきていますが、あくまでも個人的見解なので、こっちのほうがいいよーってのがあればコメントで教えていただけると幸いです。 実装例ではweb frameworkは非同期処理の扱いやすさ、実装のシンプルさの観点からFastAPIを使います。 目次 機械学習の推論web APIの構成 実装例 1. 機械学習の推論web APIの構成 本記事では、2つのパターンを紹介します。 注) まず、共通部分の説明をします。機械学習の知見が必要なのは基本的に共通部分だけです。もし、機械学習に詳しくない or webに詳しくない場合は、共通部分と後述の部分で役割を分担できるので、
![機械学習モデルの推論web APIサーバーの構成 [FastAPIの実装例あり] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/82973470365428fd74bc508a50933ed484388cc0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBiZWUyJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lMjMzMGZlMmI0YWE0NGQyZDQ5YjRlZGQzNTFkMmU1Mw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D994622aea7b15f40cb643427ab13c8b6)
Chromeのloading属性は、指定しなくてもデフォルトで"lazy"の挙動となりうる ～loading属性の落とし穴から学ぶ、機能拡張と初期値・デフォルト挙動の話～ - Qiita
Chromeのloading属性は、指定しなくてもデフォルトで"lazy"の挙動となりうる ～loading属性の落とし穴から学ぶ、機能拡張と初期値・デフォルト挙動の話～CSSJavaScriptChrome 【事前知識】loading属性について Chromeのimg・iframe要素には、loading属性というものがある。 こいつをHTMLでloading="lazy"のように指定すると、遅延読み込みする（画像等がスクロール等で画面内に入ってきた時に初めて読み込み始める）。 こうすることで、時間がかかる無駄な読み込みが抑えられ、ページ表示速度が速くなったり、通信量を減らせたりする。 値には次の3種類があり、"lazy"が遅延読み込みオン、"eager"は遅延読み込みオフ（遅延せず愚直にすぐ読み込み）、"auto"はlazyかeagerかをChromeがネットワーク速度などを考えて自動
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DMM CTO就任から1年、未来にむけて｜Matsumoto Yuki
spaCyを使った先進的な自然言語処理 · 無料のオンラインコース
ディープラーニングのモデリングの経験則を語る会についての有識者からの反応まとめ
オブジェクト指向は 人 である ~オブジェクト指向を簡単に理解しよう~ - Qiita
コンテナーとセキュリティーについて調べたのをまとめる - ytooyamaのブログ
ImageMagick の Canvas / Page について - Qiita
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個人情報保護法, CCPA, GDPRを比較してみた。｜AD EBiS マーテック研究会
自動作曲AI Music Transformerの衝撃 - Qiita
インフラエンジニア、WEBサイト高負荷との戦いを振り返る - orangeitems’s diary
【改訂版】継続的にiOSアプリのパフォーマンスを計測する - DeNA Testing Blog
Nuxt.jsプロジェクトの改善テクニック
iOSアプリのメモリリークを発見、改善する技術 - クックパッド開発者ブログ
「接待どうぶつ将棋AI」が爆誕！おもてなし接待AIを作る物語。 - Qiita
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