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高速化の検索結果241 - 280 件 / 33326件

  • 新しいNext.jsの入門 ─ App DirectoryによるWeb開発をハンズオンで理解しよう|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

    使用するライブラリ このアプリで、Next.js以外に使用するライブラリは以下の4つです。インストール方法等は必要な箇所で説明します。 Prisma TypeScriptのORマッパーです。アプリでのノートの保存等に使用します。 ▶ Prisma | Next-generation ORM for Node.js & TypeScript Tailwind CSS CSSフレームワークです。アプリのUIデザインに使用します。 ▶ Tailwind CSS - Rapidly build modern websites without ever leaving your HTML. Zod バリデーションライブラリです。APIレスポンスの型定義とバリデーションに使用します。 ▶ Zod | Documentation SWR データフェッチ用のライブラリです。ノート一覧のクライアントサイドで

      新しいNext.jsの入門 ─ App DirectoryによるWeb開発をハンズオンで理解しよう|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
    • Modern Web Development on the JAMstack を読んでまとめた - console.lealog();

      https://www.netlify.com/pdf/oreilly-modern-web-development-on-the-jamstack.pdf Netlify社が2019年に公開した本?PDFです。 せっかくJamstackの会社に入ったので、読んでおかないといけない気がして。 あとJamstackは人によって解釈が違ったりするとし、Jamstackの真髄について知っておきたいですよね?と思い。 ただこれなんと127ページもあるんですよね〜。 全編もちろん英語なので、読むのも中々に大変ですよね〜。 てなわけで、ざっくり訳してまとめまておきました。(それでも長いけど) はじめに ここ最近のWebの進化はすさまじい ブラウザもJavaScriptもパワフルになった その分ユーザーの要求も増える やることが増えると処理は遅くなる 遅いページは見向きもされないモバイル当たり前の世界だ

        Modern Web Development on the JAMstack を読んでまとめた - console.lealog();
      • Python 4.0が登場しない理由

        TechRepublicより。 オーウェン・ヒューズ Pythonプログラミング言語の生みの親グイド・ヴァンロッサムとの質疑応答で、Python 2.0からPython 3.0への移行がトラブル続きだったことを受けて、「Python 4について真剣に語ることはほとんどタブー」だと述べました。 グイド・ヴァンロッサムは、Microsoft Reactorとのインタビューで、Pythonバージョン 4.0の可能性をほぼ否定しました。Image: Dan Stroud under the Creative Commons licence Python 4.0に期待しないで下さい。人気のプログラミング言語の生みの親であるグイド・ヴァンロッサは、おそらく日の目を見ることはないだろうと述べています。 Microsoft Reactorとのインタビューで、ヴァンロッサムはPythonの将来とプログラミン

          Python 4.0が登場しない理由
        • マイクロサービスアーキテクチャの経済と適応度 - Qiita

          はじめに マイクロサービスアーキテクチャは、独立してデプロイ可能で疎結合サブシステム群によってサービス開発を行うというアーキテクチャパターンです。現在のソフトウェアサービス開発では欠かすことができない考え方です。 従来では一定のコストが掛かり、またパフォーマンス上の問題もあったため、必要に応じての分割には難しい側面も多かったのですが、様々なエコシステムの発達によってわずかな機会費用で実現できるようになってきました。もちろん分散システムとしての本質的な難しさやアーキテクチャの移行の本質的な難しさは解決したわけではありませんが、手軽にコンテナレベルで分割された様々なサービスを作成することのコストは急速に下がってきました。 これらが、うまくサブドメイン境界によって分割されることで、ある開発チームが知らなければならない情報が制限されるため、スピード感のある開発力を維持しながら開発組織のスケールでき

            マイクロサービスアーキテクチャの経済と適応度 - Qiita
          • 竹中平蔵氏、中国社会でひそかに「大人気」になっていた(梶谷 懐) @gendai_biz

            あの竹中平蔵氏が、中国で大いに人気を集めているらしい。中国の人々はいったい竹中氏の何に惹かれ、彼から何を得ようとしているのか。その背景を追っていくと、日中で共振する「新自由主義」の動きが見えてきた。神戸大学・梶谷懐教授による全3回のレポート。 スーパーシティ法案成立の陰で 本年5月27日に、国家戦略特区法の改正案、いわゆる「スーパーシティ法案」が国会で成立した。新型コロナウイルス禍の拡大に伴う緊急事態宣言発令中の成立であり、報道などでは、遠隔医療の本格導入を始めスマート技術を用いた感染対策の進展に期待する声も多く聞かれた。 このスーパーシティ構想の背景としてAIやビッグデータを活用して社会のあり方を根本から変えるような都市設計を目指す動き、すなわちスマートシティの建設が、世界各地で本格化していることが指摘されている。 それを踏まえた上で(1)生活を支える複数のサービスが導入されている(2)

              竹中平蔵氏、中国社会でひそかに「大人気」になっていた(梶谷 懐) @gendai_biz
            • Ruby 3.0.0 リリース

              Posted by naruse on 25 Dec 2020 Ruby 3.0系初のリリースである、Ruby 3.0.0 が公開されました。 これまで、Ruby3に向けてパフォーマンスの改善、並行処理、静的解析という3つの目標を掲げて、活発に開発が行われてきました。特にパフォーマンスの改善については、Ruby 3x3 として「Ruby3はRuby2の3倍速くする」ことを目指してきました。 Ruby 3.0では開発の指標の一つとしてきたOptcarrotベンチマークで3倍を達成するとともに、以下のような取り組みが行われています。 benchmark-driver.github.io/hardware.html に書かれている環境で計測されました。 8c510e4095 が Ruby 3.0 として使われています。環境やベンチマークによっては3倍にならないかもしれません。 Ruby 3 では

              • レトロゲームのドット絵の拡大表示と EOTF/OETF の関係

                この文書では、 レトロゲームを最新の PC やコンソールに移植するような場合に必要となる、 低解像度のドット絵をドット感を残しつつ高解像度ディスプレイに拡大表示する処理についてまとめます。 そして、拡大処理で見落としがちな問題とその解決方法、および改良と高速化について触れます。 この文書では、ごく基本的なバイリニアフィルタによる拡大処理のみを取り扱います。 高解像度化技術周辺や、CRT のスキャンラインや画素の再現は、この文書で取り扱う範囲外なので一切触れません。 また、 話を簡単にするため、拡大結果を sRGB 規格のディスプレイに表示するケースのみを考えます。 筆者はディスプレイの規格が専門分野ではないので、 色の定義などの理解が甘い箇所があるかもしれません。あらかじめご了承ください。 何か間違いがありましたら、ご指摘いただければ幸いです。 ドット絵の滲みを再現したい 当時のドット絵は

                  レトロゲームのドット絵の拡大表示と EOTF/OETF の関係
                • Tsukasa #01 (4x vaccinated) on Twitter: "真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR"

                  真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR

                    Tsukasa #01 (4x vaccinated) on Twitter: "真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR"
                  • キャッシュ入門 - Qiita

                    概要 モダンなウェブアプリケーションを開発していくにあたり、サービスのパフォーマンスを向上したいと思うケースってよくありますよね。 きっとその際に、インメモリデータストアとキャッシュ技術を利用し高速なパフォーマンスを実現することも解決策の1つになると思います。 Memcached や Redis、AWSを利用していればそれらソフトウェアの互換性のあるフルマネージドサービス Amazon ElastiCacheなどを利用しているんじゃないでしょうか。 今回は、そんなキャッシュ技術について、そもそもキャッシュってなんだっけを改めて振り返る記事となっております。 ※本記事は Umer Mansoor さんが執筆されたBrief Overview of Caching and Cache Invalidationの内容を基に翻訳し、加筆、独自解釈したものです。 ※ Umer Mansoor さんか

                      キャッシュ入門 - Qiita
                    • AWS 認定 高度なネットワーキング – 専門知識(AWS Certified Advanced Networking – Specialty)の学習方法 - NRIネットコムBlog

                      小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 高度なネットワーキング – 専門知識(AWS Certified Advanced Networking – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 高度なネットワーキング –

                        AWS 認定 高度なネットワーキング – 専門知識(AWS Certified Advanced Networking – Specialty)の学習方法 - NRIネットコムBlog
                      • 2022年の技術トピックをふりかえる - laiso

                        それはベンツなんよ 総括 今年はコードをよく読むようにした。 技術的にはひき続きPaaSやクロスプラットフォームの動向に注目した。 デファクトの移り変わりを感じるので来年以降はGoやGraphQLに手を出していきたい。 去年のエントリ: 2021年に作ったモノや技術をふりかえる 今年やったこと コード読み 去年はコードを書くことに注力していたので今年は一転コードを読んでいた。 プログラム雑談ポッドキャストを聞いていて「コード読み」っていう言葉がよく出てくるので聞きながらそういえば自分もこの分野が好きだなと思い出したので意識してやることにした。 丁度、最新技術のトレンドだけ俯瞰しているのに学びを感じなくなってきたのでより潜りたい気持ちがあったのでそれを満せたと思う。 IntelliJ IDEAで全言語のプログラミング環境が楽に揃っているのが心強い(Samuraismさんありがとう)。 読んだ

                          2022年の技術トピックをふりかえる - laiso
                        • 次世代 CSS 仕様が与えるコンポーネント時代の Web への影響 | blog.jxck.io

                          Intro SPA の隆盛で進化したフロントエンドライブラリによって生み出された「コンポーネント」という資産は、それを View 層の最小単位として扱うエコシステムにその重心をずらした。 近年の Web 開発は、虫食いのテンプレートエンジンにデータをはめ込む方式から、デザインシステムにカタログされたコンポーネント群に、 API から取得したステートを流し込み、それらを「いつ、どこで、どう」レンダリングするかという課題への最適解を、各位が模索するフェーズとなっている。 コンポーネントを敷き詰めるコンテナ側の設計は、 Flexbox および Grid の登場によるレイアウトの進化が手助けしたところも多いにある。しかし、「ページ」を前提に設計された CSS は、「コンポーネント」を前提にした設計に移行するうえで、ミッシングピースが多かった。 現在、提案/実装が進んでいる CSS の新機能群には、

                            次世代 CSS 仕様が与えるコンポーネント時代の Web への影響 | blog.jxck.io
                          • 一休レストランで Next.js App Router から Remix に乗り換えた話 - 一休.com Developers Blog

                            このエントリーは一休.com Advent Calendar 2023の15日目の記事になります。 CTO 室の恩田です。 現在は一休レストランのフロントエンドのリアーキテクトを手がけています。 今日はその中で Next.js App Router から Remix に乗り換えた話をご紹介したいと思います*1。 背景 6日目の記事で香西から紹介させていただきましたが、2023年10月に一休レストランのスマートフォン用レストラン詳細ページをリニューアルしました。 一休レストランの Rust バックエンドが正式リリースされました。https://t.co/7N4VGv5ej9 このページのスマートフォンビューはバックエンドが Rust で書かれた GraphQL になってます— naoya (@naoya_ito) 2023年10月4日 ちなみにフロントエンドも、旧バージョンは Nuxt v2

                              一休レストランで Next.js App Router から Remix に乗り換えた話 - 一休.com Developers Blog
                            • 輸送問題を近似的に行列計算で解く(機械学習への応用つき) - 私と理論

                              輸送問題と呼ばれる問題があります. この問題は,普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます. この記事では,この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム(エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム)を紹介します. 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか? 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です. 件の工場と 件の店舗からなる,ある商品の流通圏があるとする. 各工場には 個の在庫がある.. 各店舗では 個の需要がある. 在庫の総和と需要の総和は等しいとする (すなわち ). 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる. 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて,各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ. 輸送問題は最適化

                              • これから先もPHPで戦うために、なにを使い、なにを学ぶべきか - 廣川類に聞くPHP学習に大事なこと|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

                                これから先もPHPで戦うために、なにを使い、なにを学ぶべきか - 廣川類に聞くPHP学習に大事なこと Webアプリケーション開発言語として広く使われるPHP。黎明期から浸透していくまでの過程、そして、これから先もPHPを活用していくために必要なこと、をエキスパートの廣川類さんに聞きました。 本記事は2020年3月に実施した遠隔取材をもとに構成しています。 1995年の公開以降、PHPは多くの企業、サービスで採用され、エコシステムが拡大してきました。言語の歴史に比例するように、さまざまなサービスのなかで積み重なってきたPHPのシステムを、いかにして持続/発展可能なものとするか。おそらく、多くのPHPユーザが感じる疑問をエキスパートにぶつけます。 今回お話を伺った廣川類( ひろかわ・るい )さんは、本業は制御関連のエンジニアであり、PHPへの関わりは、「あくまで個人の活動」と表現します。しかし

                                  これから先もPHPで戦うために、なにを使い、なにを学ぶべきか - 廣川類に聞くPHP学習に大事なこと|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
                                • 世界最高の翻訳サービスを個人で開発した話【meta翻訳】 - Qiita

                                  はじめに この度は個人でmeta翻訳という翻訳サービスを開発しました。 現在Google翻訳を筆頭に、機械翻訳サービスは乱立していて、業界としてレッドオーシャンだと思いますが、meta翻訳は複数ある翻訳サービスの中でも日本語⇄英語の翻訳では最高精度だと自負しております。 なので、個人でも頑張ればレッドオーシャンに突っ込めるくらいの機械学習サービスを開発できるというお話しをしたいと思います。 ※個人開発とは思えないくらい高精度なので是非一度使ってみてください。 meta翻訳の精度 まず初めにmeta翻訳の精度を簡潔に紹介したいと思います。 専門的な文章を翻訳する場合 「storm surge」など、専門的な単語にきちんと対応できています。 また、「power」が「電力」と訳されているように、専門的な文脈も識別して翻訳します。 口語的な文章を翻訳する場合 実は専門的な文章よりも口語的な文章の方

                                    世界最高の翻訳サービスを個人で開発した話【meta翻訳】 - Qiita
                                  • 俺が考えた最強キャラの殺し方を教えてくれよ。

                                    スペックを盛りすぎた結果倒し方が分からなくなったんだよね。 【大きさ】一般的な成人男性ほど。 【攻撃力】ありとあらゆる物をグチャグチャに崩壊させる不可視ビームを発射可能。 【防御力】ありとあらゆる攻撃を無効化する"無敵"バリア持ち。 バリアは自分の崩壊不可視ビームや空間そのものを削り取る攻撃は防げない。 【素早さ】超音速攻撃に反応可能。 【特殊能力】読心能力持ち。何らかの手段で肉体を破壊しても復活する。不老。 精神攻撃無効。肉体操作能力・再生能力持ち。食事の必要が無い。 特別な出自の関係で全平行世界に一人しか存在しない。因果律操作能力無効。 他のサイトにも投稿した物の再掲なんだよね。そのサイトでは 自分の攻撃を自分に当てさせる。愛する者や子供を人質に取って自殺させる。ゴーレムや機械など読心が効かない機械と戦わせる。隠居してる事にする。脱出不可能な異空間に送り込んだり世界その物から追放する。

                                      俺が考えた最強キャラの殺し方を教えてくれよ。
                                    • Four Keysがなぜ重要なのか - 開発チームのパフォーマンスを改善する方法について - yigarashiのブログ

                                      ソフトウェアエンジニアとして働き始めて以来、ずっとソフトウェアデリバリーのパフォーマンスに興味を持って、さまざまな改善活動をしてきた。当初はスクラムを中心としたプロセスの改善に注力したが、最近はチームの成熟に伴って技術的なプラクティスに興味が移りつつある。より広い視点からデリバリーについて考えるのは非常に楽しい仕事だ。 デリバリーのパフォーマンスを改善していくには、定量指標として確立されたFour Keysを計測し改善するのが業界標準となりつつある。恥ずかしながら、私はこれまでこのFour Keysが腹落ちせず、積極的に計測してこなかった。しかし、多方面に興味が向いて知識や経験が蓄積するにつれて、猛烈にFour Keysの重要性が腹落ちしてきた。この記事では、現時点における自分のFour Keysに関する理解と解釈を整理してみようと思う。 Four Keysとは Four Keysの妥当性

                                        Four Keysがなぜ重要なのか - 開発チームのパフォーマンスを改善する方法について - yigarashiのブログ
                                      • [速報]Google、Amazon Auroraに対抗する高性能DB「AlloyDB for PostgreSQL」発表。通常のPostgreSQLよりOLTPが4倍高速、OLAPが100倍高速と

                                        Google Cloudは開催中のイベント「Google I/O 2022」で、PostgreSQLフル互換の高性能な新データベースサービス「AlloyDB for PostgreSQL」のプレビューリリースを発表しました。 Google Cloudは以前からPostgreSQLのマネージドサービス「Cloud SQL for PostgreSQL」を提供しています。今回発表された「AlloyDB for PostgreSQL」は、Googleのクラウドインフラや機械学習の技術を積極的に投入し、より高性能かつミッションクリティカル向けのデータベースサービスとして構築したものです。 AWSと比較するならば、一般用途向けのデータベースサービスである「Amazon RDS」に対抗するのがGoogle Cloudの「Cloud SQL」であり、データベースをクラウドネイティブなアーキテクチャとして

                                          [速報]Google、Amazon Auroraに対抗する高性能DB「AlloyDB for PostgreSQL」発表。通常のPostgreSQLよりOLTPが4倍高速、OLAPが100倍高速と
                                        • freeeの自動テストの全体構成 - freee Developers Hub

                                          こんにちは、Software Engineer in Qualityチーム(通称SEQチーム)の @teyamagu です。 私たちのチームは普段自動/手動テストの基盤開発や開発フィードバックサイクルの高速化に向けた開発をおこなっています。 その一環で、先日、社内でfreeeの自動テストシステム全体像を共有したのですが、この辺りのことを社外の友人達と話したところ、自動テストの具体的な構成や普段の運用など事例が少なく、どんなことをやっているのかイメージしにくいとの話を伺ったので、社内向け原稿をちょっと手直しして、おすそ分けと言うことで、ここで紹介します。 特に変わったことをおこなっているわけではありませんが、自動テストの関係性の理解に参考になれば幸いです。 基本的な考え方 自動テストが既存のデプロイ・リリースのブロッカーではなく、開発のフィードバックを加速させるために、自動テストそのものが高

                                            freeeの自動テストの全体構成 - freee Developers Hub
                                          • フロントエンドのデベロッパーが2021年に向けてチェックしておきたいこと

                                            フロントエンドのデベロッパーが2021年に向けて何に注目すべきかを紹介します。 特に上級職や転職など、ステップアップを目指す人は要チェックです! 10 Things Front-End Developers Should Learn in 2021 by Simon Holdorf 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 1. フレームワーク 2. 静的サイトジェネレーター(SSG) 3. JAMstack 4. プログレッシブウェブアプリ(PWA) 5. GraphQL 6. コードエディタ/IDE 7. テスト環境 8. クリーンなコード 9. Git 10. ソフトスキル 終わりに はじめに 2021年は、フロントエンドの開発がテクノロジー業界で最もホットなトレンドの1つになることは間違いないでしょう。フ

                                              フロントエンドのデベロッパーが2021年に向けてチェックしておきたいこと
                                            • 発売22周年を迎えたPlayStation®2の誕生秘話 – Sony Interactive Entertainment Japan

                                              今年2022年の3月4日(金)にPlayStation®2(PS2®)が発売22周年を迎えました。グラフィクスの美しさがゲームの表現の幅を広げ、前世代機である初代PlayStation®のゲームもプレイできることから話題を集めたPS2。さらにゲームだけでなくDVD再生プレイヤーとしても使うことができたため、幅広い層からから支持を得たハードウェアでもありました。 当時PS2がいかに世間の注目を集めたかは、全世界累計販売台数がプレイステーション史上最大(2013年末時点)の1億5500万台以上であることからもうかがい知ることができます。そんな、最もユーザーから期待されたゲーム機であるPS2は、どのように開発されたのでしょうか? PS2の開発に携ったソニー・インタラクティブエンタテインメント(SIE)の豊 禎治、鳳 康宏の二人が当時の出来事や想いを語ります。 写真左:豊 禎治(ゆたか ていじ)

                                              • AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog

                                                小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 ソリュ

                                                  AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
                                                • Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常

                                                  はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出

                                                    Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
                                                  • 見積りとは何か?

                                                    見積りとは何か?2023年12月2日この記事は 10X アドベントカレンダー2023 という企画の2日目(12/2)の記事です。 1日目(12/1)の昨日は岡野さん(@operandoOS)による「CIを高速化する技術⚡️」でした。 はじめに この記事の内容は以下の本の第一章とほぼ同じ内容となります。この記事の読んで見積りについて興味が湧いたらぜひ以下の書籍に目を通してみてください。 出典 ソフトウェア見積り 人月の暗黙知を解き明かす 早速ですが見積りしてますか?おそらくソフトウェアエンジニアの方であれば、こんな感じで会話して見積りした経験が1度はあるんじゃないでしょうか? プロダクトマネージャー「機能xyzの件だけど、開発期間はどのくらいだと見積もってる?」 ソフトウェアエンジニア「1ヶ月ですね。」 プロダクトマネージャー「長すぎる。1週間で何とかならないか。」 ソフトウェアエンジニア「

                                                      見積りとは何か?
                                                    • GPSが位置情報を測定する仕組みを分かりやすく解説するとこんな感じ

                                                      衛星を利用して現在地を測定するGPSは、地図アプリやカーナビなど多くの場所で利用されており、現代人の生活にとって必要不可欠なシステムとなっています。そんなGPSの位置測定メカニズムをカメラの仕組みや地球の自転・公転などの分かりやすい解説ページを作成してきたBartosz Ciechanowski氏が解説していたので、まとめてみました。 GPS – Bartosz Ciechanowski https://ciechanow.ski/gps/ ◆平面上の位置を測定する方法 Ciechanowski氏は、最初に地球ではなく以下のような緑・青・赤の3つの点が配置された平面を用意して、平面上の黄色い人形が自らの位置を測定する方法を解説しています。 平面上の位置を測定するの必要な情報は「緑・青・赤の点の位置」と「緑・青・赤の点から人形までの距離」です。「点と人形の距離」を測定したら、それぞれの点を中

                                                        GPSが位置情報を測定する仕組みを分かりやすく解説するとこんな感じ
                                                      • ジュニアエンジニアを脱却するための「コンテナ流儀」 - Uzabase for Engineers

                                                        こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で検索システムを開発しております崔(ちぇ)です。 この記事は、 NewsPicks Advent Calendar 2023 の23日目の記事になります。 qiita.com 昨日ははぐっさんによる「SwiftUIのKeyframeAnimatorでちょっとしたカードアニメーション 〜猫の手を添えて〜」でした! はじめに コンテナ流儀: 必要最低限のものだけで運用する Point1)レイヤーは少ないほどいい TIP:ベースイメージを作る Point2)不要なパッケージをインストールしない Point3)いつ再起動してもいいコンテナを作る Point4)独立したアプリケーションにする TIP:複数のプロセスを実行したい場合もある TIP:環境変数を積極的に使う Point5)フォアグラウンドで実行する 終わりに まとめ 感想 告知 はじ

                                                          ジュニアエンジニアを脱却するための「コンテナ流儀」 - Uzabase for Engineers
                                                        • 仮想マシンのメモリを、ネットワーク経由でほかのサーバから拝借して増やせる「VMware Cluster Memory」、VMwareが開発中

                                                          仮想マシンのメモリを、ネットワーク経由でほかのサーバから拝借して増やせる「VMware Cluster Memory」、VMwareが開発中 VMwareは、仮想マシンに別のサーバに搭載されているメモリをネットワーク経由で利用する能力を持たせることで、ホストサーバが搭載する物理メモリ以上のメモリ容量を仮想マシンで利用できるようにする「VMware Cluster Memory」機能を開発していることを、VMworld 2019 USのセッションで明らかにしました。 RDMAを使って高速に別サーバのメモリにアクセス 「VMware Cluster Memory」実現の背景には、ネットワークの高速化が進んだことで、ネットワーク経由でのリソースアクセスのレイテンシがマイクロセカンドレベルにまで縮小し、ネットワーク経由でメモリにアクセスするRDMA(Remote Direct Memory Acc

                                                            仮想マシンのメモリを、ネットワーク経由でほかのサーバから拝借して増やせる「VMware Cluster Memory」、VMwareが開発中
                                                          • CI での Docker Build のベストプラクティスを考えてみた

                                                            要約 Docker in Docker な CI では、以下の Docker Build をオススメします。 スクリプト Buildx を使う Buildx を使えないならば、BuildKit + –cache-fromオプションを使う Dockerfile ステージ間の依存を弱くする(依存インストールとビルドを分ける) 中間イメージも軽量化する 不要なキャッシュを削除 ファイル変更差分によりますが、これらにより最大 1/3 へビルド時間を短縮しました。 はじめに 『ホットペッパービューティー』美容クリニックのカウンセリング予約サービスのバックエンドを担当している安達です。 新卒として 4 月に入社して、5 月中旬に美容クリニックに配属され、すでに約 4 ヶ月が過ぎました。 まず、チーム内で自分が活躍できる庭を作りたかったため Docker について詳しくなろうと思いました。 そこで、CI

                                                              CI での Docker Build のベストプラクティスを考えてみた
                                                            • WasmでJavaScriptを動かす意義 - id:anatooのブログ

                                                              ある時Twitterのタイムラインを見ていたら、「JavaScriptをWasm化して動かす意味がわからない」というような意見を見かけました。JavaScriptはブラウザに搭載されているV8のようなJavaScriptエンジンによって高速に動作するので、わざわざWasm化してもパフォーマンスは劣化するのになぜなのか?という話なんですが、これは「Wasm化=パフォーマンスのため」という考えだと意義がわからないのでこの記事ではそれについて解説します。 JavaScriptをWasm化して動かすツールやライブラリとしては、Shopifyが開発しているJavyやquickjs-emscriptenなどがあります。JavaScriptをWasm化して動かすためには、ある特定のJavaScriptエンジンをWasm向けにビルドして動かす必要がありますが、そのような用途ではQuickJSというJava

                                                                WasmでJavaScriptを動かす意義 - id:anatooのブログ
                                                              • Linux が動作する RISC-V CPU を自作した (2019 年度 CPU 実験 余興)

                                                                私が所属する東京大学理学部情報科学科では三年の冬学期に CPU 実験という実験授業が開講されています。本稿ではその簡単な説明をした後、その実験の一環として約一ヶ月ほど取り組んだ「Linux が動作する RISC-V CPU を自作するプロジェクト」で何をしたか、またどのような成果を得たかについて紹介したいと思います。 本稿を読むその前に 弊学科では「XX 年度に教養学部から理学部情報科学科に進学してきた学生」を「XXer」と呼ぶ文化があります。本稿ではこの表現を断りなく用います1。また私は普段 Web が好きでもっぱら Web セキュリティに関することを追いかけているだけのしがない学部 3 年生なので (私についての情報は ここ に大体まとまっています)、こういう低いレイヤのことは未だによく分かっていません。あくまで素人の記事だとご理解いただけると嬉しいです。誤りの指摘や質問があれば、ここ

                                                                  Linux が動作する RISC-V CPU を自作した (2019 年度 CPU 実験 余興)
                                                                • DNSpooqの脆弱性詳細と攻撃コード解説 - knqyf263's blog

                                                                  概要 要約 詳細 背景 前提 インターネット上に公開されたdnsmasq LAN内のマシンが攻撃者の支配下にある LAN内のマシンに攻撃者管理のWebサイトを閲覧させることができる 影響 中間者攻撃 汚染拡大 DDoS/Reverse DDoS CVE-2020-25684: ポートの多重化 CVE-2020-25685: 脆弱なCRC32の利用 CVE-2020-25686: 同一ドメイン名に対する複数クエリ発行 DNSフォワーダにおけるレスポンスの未検証 組み合わせる ドメイン名の登録 ソースIPアドレスの偽装 CRC32の衝突 攻撃の流れ ブラウザからの攻撃 検証端末 攻撃の成功確率 PoC fowarder cache attacker 大量クエリの送信 偽装レスポンスの送信 高速化の話 実行 対策・緩和策 余談 まとめ 概要 先日DNSpooqという脆弱性が公開されました。 ww

                                                                    DNSpooqの脆弱性詳細と攻撃コード解説 - knqyf263's blog
                                                                  • MacBook Pro 2015年モデルを最新NVMe SSDで延命、改造手順を全紹介! Samsung SSD 970 EVO PlusでMacのストレージを大容量・高速化 text by 坂本はじめ

                                                                      MacBook Pro 2015年モデルを最新NVMe SSDで延命、改造手順を全紹介! Samsung SSD 970 EVO PlusでMacのストレージを大容量・高速化 text by 坂本はじめ
                                                                    • WebAssembly入門 ─ Webフロントエンドの現実的なユースケースを知り、Wasm製アプリケーションを体験してみよう!|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

                                                                      ハイクラス求人TOPIT記事一覧WebAssembly入門 ─ Webフロントエンドの現実的なユースケースを知り、Wasm製アプリケーションを体験してみよう! WebAssembly入門 ─ Webフロントエンドの現実的なユースケースを知り、Wasm製アプリケーションを体験してみよう! WebAssembly(Wasm)は、ブラウザー上で直接動くプログラミング言語として、JavaScriptを置き換える期待が寄せられますが、実際にWasmが果たすべき役割や適したユースケースとはどういったものでしょうか? Wasmの動作を体験するチュートリアルとあわせて、山本悠滋(igrep)さんが解説します。 WebAssembly(以下、略称の「Wasm」と呼びます。「キャズム」や「~イズム」などからの類推なのか「ワズム」と発音するようです)とは、ブラウザーをはじめとするさまざまな環境で動作する、仮想マ

                                                                        WebAssembly入門 ─ Webフロントエンドの現実的なユースケースを知り、Wasm製アプリケーションを体験してみよう!|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
                                                                      • 画像生成AI「Stable Diffusion」で自動生成された画像からどのようなプロンプト・呪文だったのかを分解して表示できる「CLIP interrogator」の使い方

                                                                        2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単にWindowsローカル環境に導入でき、コマンドラインではなくブラウザ上に表示されるユーザーインターフェース(UI)から操作可能にするツールがAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIです。AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIはただ画像を生成するだけではなく、画像生成時に入力する文字列(プロンプト)について複数の組み合わせを一気にチェックしたり、画像生成の条件を複数設定して一度に画像を生成したりするなど、Stable DiffusionのUIとしては決定版といってもいいほど機能が充実しています。そんなAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでは、AIで生成した画像を解析してプロンプトを表示する「CLIP

                                                                          画像生成AI「Stable Diffusion」で自動生成された画像からどのようなプロンプト・呪文だったのかを分解して表示できる「CLIP interrogator」の使い方
                                                                        • perfを用いたシステムのボトルネック解析方法

                                                                          背景システムの処理速度を改善するために、ボトルネック解析を行う必要があった。 ボトルネック解析の方法と、プロファイリングに使用したperfの使用方法に関して調査を行った。 記事の目的perfを使用し、ボトルネック解析を行う ここでは、perfの導入方法及び使用方法について記載する。 perfとはperf(Performance analysis tools for Linux)とはLinuxカーネル2.6.31以降で使用可能なLinuxの性能解析ツールである。 実行されているプロセス毎のCPU使用率やプロセス内で呼ばれている関数の割合などを調査できる。 利点gprofのように、プログラム作成時に専用のライブラリを入れたり、コンパイル時にオプションをつける必要がない フレームグラフにして、ビジュアライズできる 導入方法(Ubuntu編)Ubuntu16.04へperfを導入する手順について記

                                                                            perfを用いたシステムのボトルネック解析方法
                                                                          • 【図解】誰でもわかるTransformer入門!凄さ・仕組みをわかりやすく解説 - すえつぐのNLP&LLM

                                                                            始めに こんにちは!自然言語処理(NLP)・自然言語生成(NLG)の解説記事を書いている、すえつぐです! 突然ですが、BERT、GPT-3、PaLMを使ったことはありますか?Transformerはこれらの最先端のモデルに使用されている、現代のNLPモデルには欠かせないモデルです。おそらくBERTやGPT-3でTransformerを知った、このページに来たという人も多いのではないでしょうか。機械学習、特にNLPの勉強をしている方々は、Transformerの概要は知っておいた方が良いと思います。 ただ多くのサイトは、いきなり細かい仕組みの解説をする中級者以上向けの記事が多いですよね。 そこで、このページでは、Transformerの入門〜中級までの解説をしていきます!まず入門として、「Transformerの使い道」「Transformerの何が凄いのか?」を先に解説します。その上で「T

                                                                              【図解】誰でもわかるTransformer入門!凄さ・仕組みをわかりやすく解説 - すえつぐのNLP&LLM
                                                                            • 「エヴァのデータを守り抜く」カラー・鈴木慎之介が語るエンジニアの仕事論 - エンジニアtype | 転職type

                                                                              2022.10.13 働き方 データベースインフラDXCTO 「エンジニアやテクノロジーが主役」という会社が増えつつある一方で、エンジニアリングは脇役で、IT活用やDXの浸透はまだまだという業界も多い。 アニメ『ヱヴァンゲリヲン新劇場版』シリーズの制作を手掛ける株式会社カラーの鈴木慎之介さんもそんな環境で、課題解決に向き合っているエンジニアの一人だ。 鈴木さんは高校在学中の2000年からドワンゴへ入社し、約22年ドワンゴの技術畑や新規事業の担当として活躍。動画共有サイト『ニコニコ動画』を開発したことで知られるエンジニアだ。 約15年前のtype記事にもご登場いただき、『ニコニコ動画』開発ストーリーを伺った。ニコ動のユーザーID:1の持ち主でもある カラーに入社してからは、アナログとデジタルによるアニメ制作の両立を検討している同社の現場でDX推進に取り組んできた。 その仕事がカラーの作品に与

                                                                                「エヴァのデータを守り抜く」カラー・鈴木慎之介が語るエンジニアの仕事論 - エンジニアtype | 転職type
                                                                              • 生成AIおじさんをおじさん好きが作るとどうなる?(第1回) ありふれたモチーフ「おじさん」を生成するための手法 | テクノエッジ TechnoEdge

                                                                                写真でも絵画でも3Dでも、人物を表現するモチーフとして圧倒的に人気なのは「若い女性」です。テクノエッジにも西川和久氏の「生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?」という大人気連載があります。やはり人物の見目の良さを象徴するのは女性的な美であり、信仰など特別な要因が無い限り、時代を問わず普遍的な価値なのでしょう。 一方でこの記事が対象とする「おじさん」は、不人気なモチーフの代表です。かっこいいとか強いとか、男性性に付加されやすい魅力を添えればともかく、漠然とありふれたおじさんを表現したいと思う人は少ないようです。 私はゲームとWebのエンジニアで、2022年8月頃立て続けに画像生成AIが公開されてからずっと、ゲーム開発に応用できないか色々試してきました。同時に子育てやもっと個人的なことにも画像の生成を試していて、そのひとつが「ありふれたおじさん」です。 少し前には生成したおじさ

                                                                                  生成AIおじさんをおじさん好きが作るとどうなる?(第1回) ありふれたモチーフ「おじさん」を生成するための手法 | テクノエッジ TechnoEdge
                                                                                • 最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功

                                                                                  囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。 Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4 Discovering novel algorithms with AlphaTensor https://www.deepmind.com/blog/discovering-no

                                                                                    最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功