インフラエンジニア向けシステム系論文 - ゆううきブログ
この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2014の23日目とシステム系論文紹介 Advent Calendar 2014の23日目を兼ねています。 今回は、インフラエンジニア向けにシステム系論文を読むということについて書きます。 ここでいうインフラエンジニアは、Webサービスを作る会社のサーバ・ネットワーク基盤を構築・運用するエンジニアを指しており、はてなではWebオペレーションエンジニアと呼んでいます。 人が足りなくて普通に困っているので採用にご興味のある方はぜひこちらまで。 SRE (Site Reliability Engineer) 職 - 株式会社はてな はてなでは、id:tarao さんを中心に有志で論文輪読会を定期的に開催しており、システム系論文にかぎらず、言語処理系、機械学習についての論文などが読まれています。 だいたい１人でインフラまわりの論文を読んでいて、インフラ
コンテナのデザインパターンを学べる論文「Design patterns for container-based distributed systems」を読んだ - kakakakakku blog
2016年に USENIX Conference で発表された論文「Design patterns for container-based distributed systems」を読んだ．タイトルの通り，コンテナのデザインパターンがまとまっていて，これからコンテナ設計をする人も，既にコンテナを運用している人も，デザインパターンを学べるのは価値があると思う．一部ミスリードをしているかもしれない． Design patterns for container-based distributed systems 論文も公開されている． https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/45406.pdf パターン一覧 Single-container management pattern
2017年にもうコンテナの未来・一つのカタチはもう確定したと言え、今更感があるものの、改めてDockerとコンテナについて。 今更こんなことを書くのは、情報が溢れてくる今こそ、正しく理解し、正しい順序で学習することが重要だと切に思うから。 内容についてのお断り How Toはかきません あくまでも2018年時点の私見 目新しい情報はない、2016年頃に書けたレベル Dockerをこう使えとか、こうするのがいいとかの話ではなく、コンテナとDockerに関して大きな視点で現時点で私の考えを書きます。また、私自身はかなりのコンテナ推進派です。 Dockerをよくわかっている人には意味のない記事となります。 コンテナ(Docker)のメリット 何故コンテナがいいのか、コンテナをある程度の学習コストを払ってでもやる理由 コンテナとDocker コンテナ技術はDockerが生まれる前から存在する技術で
創業サービスである「ロリポップ！」をはじめとした ホスティング事業にはじまり、ECやハンドメイドなど、 GMOペパボは、さまざまな提供サービスを通じて、 インターネット上での自己表現の可能性を広げてきました。 テクノロジーの進化により、その時代の「あたりまえ」は常に変化しますが、 インターネットの力で、全ての人の表現活動を支える会社であることは、 これからも、ずっと変わりません。 チームとサービスの成長のために心血注ぎ、 全てのクリエイターへ成功体験を届けたい。 わたしたちは、そんな情熱あふれる仲間を求めています。
取り返しのつかない我がエンジニア人生よ
ここには年に1回くらい殴り書きしてるんだけど、史上最大に気持ち悪いおじさんの自分語りになってしまった。というか長すぎ。誰が読むんだ、これ。 自分は33歳、妻と未就学児1人の計3人で、人口100万人以上のそこそこの地方都市に暮らしている。 会社は子会社系のSIer。新卒で入った。これがまあ、ネットでよく馬鹿にされるような典型的な時代遅れの会社だった。 正直、入社時は「エンジニアとして働く」「会社の安定性」の両方が満たせそう、ぐらいの浅はかな考えだった。で、実際のところ大企業である親会社の盾もありまあ、安定していた。競争原理が働かず仕事は嫌でも降ってくる。給料は年功序列で上がっていき、昨年の年収は大体月20時間の残業で600万だった。世間的にはそこまで高いとは思わないんだけど、この会社の外での自分の市場価値を考えれば高いと思っている。 一方でエンジニアとしてはそりゃもうひどい環境だった。10年
2017/09/05 db tech showcase Tokyo 2017 http://www.db-tech-showcase.com/dbts/tokyo
1ワールドで済ますというチャレンジ Nianticの求人を見ていて、凄く驚いたのは、「Software Engineer - Server Infrastructure」での次の項目。 all on a single, coherent world-wide instance shared by millions of users. 対訳 全ての(アクション)は、数百万のユーザーに共有された単一の一貫した(サーバ群で行われる) つまり、ポケモンGOは１ワールドで構成されている。MMOのサーバを作ったことがある人なら5それがどんなに大変かピンとくるだろう。特に、ポケモンGOの様に一日に数百万人とかが遊ぶゲームで、1ワールドでゲーム世界を構築するのは、結構大変だ。6 MMOで1ワールドがなぜ大変か(データストレージとの戦い) MMOの様なオンラインゲームで、1ワールドがなぜ大変かを図示する。
自分用にメモしておく コマンド実行 CMD1; CMD2, CMD1 && CMD2 ;はCMD1の結果に関わらずCMD2も実行される &&はCMD1の結果が正常な場合のみCMD2が実行される CMD1 || CMD2 - 失敗時に後続コマンドを実行する CMD || printf "%b" "MSG"でエラーメッセージを表示する エラーメッセージ表示後exit 1したい場合 = CMD || { printf "%b" "FAILED.\n" ; exit 1 } CMD || printf "%b" "FAILED.\n" ; exit 1と波括弧無しで書くと期待通り動作しない（CMDが成功時もexit 1してしまう） CMD & - バックグラウンド実行 CMD &で[1] 4592のようにジョブ番号とプロセスIDが表示される killしたければkill %ジョブ番号 か kill
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
全角チルダ問題
JenkinsとDockerって何が良いの？ 〜言うてるオレもわからんわ〜 #jenkinsstudyKazuhito Miura
Rubyが今のPythonの地位にいない理由
_ Rubyが今のPythonの地位にいない理由 歴史のことなんぞなんも知らんけど、「技術的には今のPythonの地位はRubyでもよかったのに、そうならなかった」のが何故か、その理由を書いてみよう。僕はRubyの歴史なんて知らないし、以下の文章は全部、まるで見てきたかのように書いてますが、適当に書いたくせに何故か断言口調になっている怪文書の類いです。 https://twitter.com/mametter/status/741950239662170112 まめさんの書いた理由リストはどれも関係ない。いやカスってるけど。難しいというのも関係ない。 僕がRubyを知ったころ…最初に書いた通りRubyの歴史なんて知らないので、別に早くもないわけだけど…Rubyというのは全く使われていない言語だった。どっかの好き者がPerlの替わりに単純な処理に使って、「ウフ、美しくかけた、グフッ」とかつぶ
最近 Kubernetes 全然触ってねーなって思ってたところに、『6年ぶりぐらいにクラウド使った結果、Kubernetes以外のマネージドサービスとか基本要らなくない？となった話 – データエンジニアの酩酊日記』を見つけて、自分と異なる立場によるコンテナシステムへの感想を興味深く読ませていただきました。 Kubernetes を推す人がいる一方で、ここには昨夏『Kubernetes、はじめました』と言っておきながら今年に入って全然触らず、ECSを使ったシステムばっか手掛け、Kubernetes いらなくね？って思う人もいるわけで。これはいったいどういうことでしょう、と雑感タイムです。 どうしてコンテナシステムで迷うのか 最初に断っておきたいのは、以下 Kubernetes を否定したり腐すような意図は全くなく、なんでやろ？って自身に問いかけた私見です。やめました、と言ってもウチで今も使っ
今からでも間に合うDockerの基礎。コンテナとは何か、Dockerfileとは何か。Docker Meetup Tokyo #2
今からでも間に合うDockerの基礎。コンテナとは何か、Dockerfileとは何か。Docker Meetup Tokyo #2 コンテナ型仮想化の技術として注目されているDockerの勉強会「Docker Meetup Tokyo #2」が4月11日にグーグル東京オフィスで開催されました。 この勉強会には定員100名のところへ400名を超える申し込みがあり、参加できなかった方も多かったと思います。本記事では、最初のセッションとして行われた森和之氏による「今からでも間に合うDocker基礎+Docker 0.9概要」をダイジェストで紹介しましょう。 参考記事 2013年のDocker登場から現在（2018年）までを振り返り、その次の段階を展望した記事もご参照ください。 Dockerコンテナ時代の第一章の終わり、そして第二章の展望など 今からでも間に合うDocker基礎 株式会社トップゲー
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
IBM Related Japanese technical documents - Code Patterns, Learning Path, Tutorials, etc. Please open new issue/pull requests in either English or Japanese if you would have any feedback or you would like to contribute this repo. We provide mainly "Japanese contents" by markdown text. IBM Developerの最新情報は https://developer.ibm.com/ にアクセスし、英語のコンテンツを参照してください。 このリポジトリは、IBM Developer Japan Webサイトで公開していた
Dockerの概念や仕組みまではなんとなく理解できるもののDockerfileを書こうとするとスムーズに書けなかったり、そもそものDockerの基礎、あるいはコンテナ技術というものの基礎が抜け落ちていてDocker環境に移行できていないところも多いのではと思い、この記事を翻訳しました。 Source：The Docker Handbook by Farhan Hasin Chowdhury（@Twitter） 本記事は、原著者の許諾のもとに翻訳・掲載しております。 コンテナ化の概念自体はかなり古いですが、2013年にDocker Engineが登場したことで、アプリケーションのコンテナ化がはるかに簡単になりました。 Stack Overflow Developer Survey-2020によると、 Dockerは#1 最も望まれるプラットフォーム、#2 最も愛されるプラットフォーム、および
コンテナ型仮想化の技術や実装はDockerが登場する以前から存在していたとはいえ、IT業界で本格的にコンテナの活用が始まったと言えるのは、やはり2013年3月に当時のdotCloudからDockerが登場したことがきっかけでしょう。 そうして始まったコンテナ時代の第一章は今年2017年、コンテナの標準仕様がOpen Container Initiativeによって策定完了し、コンテナオーケストレーションの事実上の標準がKubernetesに決まったことで基盤技術の基本要素がおおむね固まり、一つの区切りがついたように見えます。 そして今後は、この基盤技術を用いたコンテナによる分散アプリケーションのための様々なサービスや開発、テスト、デプロイ、本番環境に対応したツールやサービス実行環境などのソリューションが登場し、競う段階へ入っていくのではないでしょうか。 この記事では、Docker登場から現
趣味で作ったソフトウェアが海外企業に買われ分野世界一になるまでの話 - knqyf263's blog
2年前の2019年8月に以下のブログを書きました。 knqyf263.hatenablog.com 今回はその続きです。前回のブログは多くの人に読んでもらうことを意識して書きましたが、今回はそうではないです。特に得た学びを書くわけでもなく何で作り始めたのか？とかどんなことがあったのか？とか思い出話を書いているだけなので、言ってしまえば自己満足の記事です。それで構わない人や前回の記事を見てその後どうなったか気になった人だけが読んでもらえますと幸いです。 誰かのためになるわけでもない過去の出来事について語るのは老人感が強くて基本的に好きではないのですが、自分の中で一番大きかった目標を達成したので節目として書いています。 英語版の記事も会社のブログから公開しています。英語版のほうが簡潔で良い可能性もあります。日本語版は誤った解釈をされると嫌だからもう少し詳細に書こう、を繰り返していつも長くなりす
Hacker News
Hacker News new | past | comments | ask | show | jobs | submit login 1. F-35 Cleared for Full-Rate Production 17 Years After Its First Flight (twz.com) 47 points by jdmark 1 hour ago | hide | 6 comments 2. Nanofont3x4: Smallest readable 3x4 font with lowercase (github.com/michaelangel007) 26 points by lsferreira42 56 minutes ago | hide | 1 comment 3. Boinc lets you help cutting-edge science resear
この記事は何か イメージやコンテナなどの基本からdocker-compose、docker-machine, docker swarmなどのDocker周りの様々な概念の全体像を整理して、Dockerの仕組みを理解するための記事 前編では「コンテナ、イメージ、DockerHubでのイメージ共有」について書いて行きます。 対象読者 ・Dockerって何？ ・Dockerちょっと勉強したけどDocker compose？ Docker machine？ Docker Swarm？ 色々ありすぎて意味不明 という方 Dockerとは何か Docker社が提供する「コンテナ型仮想化技術」 を実現するプロダクト 仮想化？ PCやサーバといったマシンにインストールされているOS(ホストOS)の上に、別のマシンを仮想的に立ち上げる事 簡単に言うと「パソコンの中に仮想パソコンを起動する」のが仮想化です。
TL;DR Kubernetes がどのように、人間の作業を自動化しているのかを、実際に Kubernetes がやっている作業を手作業で行なう ことで学びましょう。 このQiita の内容は、CloudNative Days Tokyo 2019 における発表の、「転職したらKubernetesだった件」を書き下ろし、実際にデモが行えるように修正を加えたものになります。 YouTube Speakerdeck この物語はフィクションであり、登場する団体名・会社名・人名等は架空のもので、実在する団体・会社・人物等とは、一切、関係がありません。 これまでのあらすじ ある日、某Z社に転職した稲津さんに与えられた仕事は、“Kubernetes の一員”になることだった！？ 某Z社は、親会社からの依頼で Kubernetes クラスタを運用しなければならなくなりましたが、 「Kubernetes
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
VagrantとSSDなVPS(Digital Ocean)で1時間1円の使い捨て高速サーバ環境を構築する - Glide Note
今年の初めくらいから個人的な技術検証にはSSDで動作が速く、1時間1円で料金が安いのと ロケーションをSan Franciscoにするとsshでもレスポンスが悪くないので、全部Digital Oceanを使っている。(徳丸先生が紹介する前から使っていたんだ！) Digital OceanについてはRebuild: 2: Rails, Redis, VPS (Kenn Ejima)の42分くらいから言及されてます。必聴です。 使ってる旧型のMacBookAirみたいな貧弱なマシンだとローカルでVM動かすとファン回りまくりとかで泣きたくなるので、Digital Oceanだと泣かずに済んで快適。 そんで今日Vagrant経由でDigital Ocean利用すると、コマンドラインから必要なときに新規インスタンス(Droplet)作って、 検証終わったら削除という手軽な使い捨て高速サーバ環境が利用
Docker創始者らが開発、ビルド／テスト／デプロイの自動化をポータブルにするツール「Dagger」登場。そのままローカルでもGitHubでもCircleCIでも実行可能に
Docker創始者らが開発、ビルド／テスト／デプロイの自動化をポータブルにするツール「Dagger」登場。そのままローカルでもGitHubでもCircleCIでも実行可能に Dockerの創始者であるSolomon Hykes氏らが中心となって開発しているオープンソースのCI/CD環境構築ツール「Dagger」が公開されました。 Windows、Mac、Linuxで試すことができます。 And we are live! Introducing Dagger, a new way to build CI/CD pipelines. By the creators of Docker. https://t.co/DU8racmoUo — dagger (@dagger_io) March 30, 2022 Daggerが定義したCI/CDパイプラインはポータブルになる Daggerとは「A P
Dockerの諸問題とRocket登場の経緯
2014年の後半あたりからDocker，Docker Inc.への批判を多く見かけるようになった（もちろんもともと懸念や嫌悪を表明するひとはいた）．それを象徴する出来事としてCoreOSチームによる新しいコンテナのRuntimeであるRocketのリリースと，オープンなアプリケーションコンテナの仕様の策定を目指したApp Containerプロジェクトの開始があった． CoreOS is building a container runtime, Rocket 批判は，セキュリティであったり，ドキュメントされていない謎の仕様やバグだったり，コミュニティの運営だったり，と多方面にわたる．これらは具体的にどういうことなのか？なぜRocketが必要なのか？は具体的に整理されていないと思う．これらは，今後コンテナ技術を使っていく上で，オーケストレーションとかと同じくらい重要な部分だと思うので，ここ
次回以降の流れは？（2016/04/11 0時 追記） マンガでわかるGitの構成は、ざっくり下記の構成を考えています。 最初の一歩： Gitとはなんぞや？ 第一フェーズ： １人で使ってみる 第二フェーズ： 複数人で使ってみる 第三フェーズ： 実務上でのハウツー（応用） これは、まだ私が頭の中で考えているだけの仮段階のものですので、細部はみなさんからのコメント・需要を拝見しながら変更していくと思われます。 ちなみに、はてブコメントで要望の多かった「SVNとGitの違い」 → こちらのマンガ化はやってみたいですね。 #マンガでわかるGit 全体の構成（仮）考えるの楽しい♫ Gitってそもそも何？メリットは？ ↓ 一人でGit😃 ↓ 複数人でGit😃😃 の流れで考えています。 はじめてコミット、チェックアウトしたときの感動といったら！ pic.twitter.com/uyCl1zAxAF
Explaining “Best practices for writing Dockerfiles” Dockerfileを書くためのベストプラクティス【参考訳】v18.09 - Qiita https://qiita.com/zembutsu/items/a96b68277d699f79418d こちらをベースにした解説スライドです。Read less
昨年からImmutable Infrastructureという言葉が出始めて、サーバーを簡単に作って壊すという潮流が出始めました。また、サーバー管理を簡単にするツールとしてDockerというものが脚光を浴びており、いまどきのサーバー管理者に受け入れられてきました。 今回は、そのDockerをインストールしてLAMP環境を構築するステップを見ていきたいと思います。 Immutable Infrastructureとは？ IaaS型のクラウドやVPSの台頭によって、簡単に仮想サーバーが立ち上げられる環境が整ってきました。 とはいえ、サーバーの立ち上げをするのはシステム構築時と、システム規模を大きくする時に限られ、サーバーの動作を変えたり、アプリケーションのアップデートをするときは、稼働しているサーバーの中身を修正するというのが従来のやり方でした。 しかしImmutable Infrastruc
国内注目のWebサービスを支える言語・フレームワーク・アーキテクチャ一覧【2013年版】 をもとにナウい感じのサービスなどをまとめた。分類がおかしいかもしれないのん コード管理 ソースコードは Git で管理しているところが増えている Git GitHub GitHub Enterprise: Enterprise 向け Gitlab Gitlab Cloud Gitlab CE: オープンソース Gitlab EE: Enterprise 向け BitBucket Stash: Enterprise 向け codebreak; RhodeCode Gitorious GitPrep GitBucket GitHubクローンまとめ 無料でGitHubのような機能を実現するための候補 | Act as Professional - hiroki.jp 料金 private repositor
Bash は言わずと知れた歴史あるコマンド言語です。テキストにコマンドの羅列を記述するだけで、手軽にシェルスクリプトとして実行することができます。 シェルスクリプトの実体はシェルコマンドの羅列に過ぎませんが、手続き型プログラミング言語にあるような制御構文も備えています。変数や条件分岐、ループ、関数などです。これらを使えばシェルスクリプトでプログラミングも可能です。 もちろん、現代の一般的なプログラミング言語と比べると機能は限られます。他の言語には見られないシェルスクリプト特有の癖や記法も数多くあり、最近の言語に慣れている人ほど、つまずくポイントが多いです。 しかし、シェルスクリプトだからこその良さもあります。Bash は現在でも多くの OS で標準シェルとして採用されており、普段使っているシェルコマンドを書くだけで動かせる手軽さは何者にも代えがたいです。一度身につけておくと長く使えるお得な
このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
以前に私が書いた「 Dockerの本番運用：失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項：対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈：書
こんにちは！freeeでインフラゾンビをやっている @sugitak です。ゲームではレベルを上げて物理で殴る派です。 freee ではたまにインフラエンジニアの数が減るのですが、その減ったインフラエンジニアはインフラゾンビへと進化し、社内を闊歩します。インフラゾンビは主に開発チームに所属して、アプリっぽいインフラの仕事をインフラからアプリ側へと持っていきます。デプロイとか、Dockerとか、Jenkinsとかの、いわゆる DevOps 系のところですね。こうすることで開発者は手を出せるものの自由度が増えるし、インフラはより本来のインフラとして純度を上げていける、 so, win-win ってわけです。 さて、そんなわけで監視です。freee Engineers Advent Calendar 2016の9日目の記事として、 Prometheus による監視が最高なのでみんなもっと使おうと
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
未経験から1ヶ月でWeb系企業に就職する勉強法
取り上げた技術は、本格的な開発でも役に立つもので、最も学習コストが低いものを選んだ。 重要度が低いものは載せていない。たとえばHTMLとCSSなんてググりながら書けば全く問題ない。Bootstrapなどのフレームワークも全くやる必要はなく、仮に就職先で使っていたら覚えればいい。 逆に言えば以下に挙げる技術は、そもそも概念自体がプログラミングにとって普遍的なものであり、（基礎的な部分を）調べながら使うようではエンジニア失格ということ。 基本的に現在では、バックエンド・フロントエンド・運用保守全てができないエンジニアに価値は無い。 以下に挙げた技術（①⑤⑥は他の言語やフレームワークで代替可能）が身に付いていなければまともな企業に就職することは難しい（もちろん、下らない業務システムを下請けで作ってる底辺企業には入れるだろうが）。 経験者でも、これらができない/わからないのは、相当恥ずかしいことだ
先日Macを再インストールするに当って、いい機会なので使ってないツールを省き使っているツールを厳選してインストールすることにした。あまり増やす気はなかったが、使うものだけ入れても73個になった。 コマンドライン ツール管理 brew-cask: HomebrewでMacアプリをインストールできる。 brew-gem: Homebrewでgemツールをインストールできる。 brew-pip: Homebrewでpipツールをインストールできる。 npm: Node.jsのパッケージ管理ツール。 DevOps ansible: Python製の構成管理ツール。Chefから乗り換え。 boot2docker: MacでDockerを使える。 packer: 仮想マシンのイメージを作るのに便利。 Git git: バージョン管理ツール。 hub: GitHubのコマンドラインクライアント。プルリク
こんにちは。masakichiです。 わたしはプログラミングの学習をしたり、情報収集をする時に好んで動画を閲覧することが多いです。 そんな中、最近英語圏のYoutubeチャンネルのクオリティが有料級並みに高いことに気づきドハマりしています。 ぜひ、プログラミングを学ぶ同志にも視聴してほしいと思い、おすすめのYoutubeチャンネルをまとめました。 なお、わたしはフロントエンドを主としていますので、紹介するチャンネルにも偏りがあります。予め、ご了承のほどよろしくお願いいたします。 The Coding Train 所感 スネークゲームやパズルゲームなどクリエイティブなチュートリアルがたくさんあるチャンネルです。運営者が教育の仕事もしているようなので、説明がわかりやすいと思いました。また、語学学校の先生みたいなノリで喋るので、聞き取りやすく親しみを感じることができると思います。 技術範囲 p5
新規Webサービスを独りで開発・運用する際に立ちはだかった壁とそれを乗り越えた方法まとめ【個人開発】 - Qiita
その1. そもそもアイデアが思い浮かばない 遭遇確率 ：★★★★☆ どんな壁？：いざWebサービスを作ろうとしても何もアイデアが思い浮かばない 解決策：身近な課題をひたすら探す サービスを作る上では何かを解決する系のアイデアであり、かつ自分が当事者であるとモチベーションも続きやすいです。 自分が普段ネットを使っていて不便だと思うこと、今使っているサービスの不満点、などなんでも良いのでとりあえず書き出してみましょう。 大体この中に自分の技術力でも解決できるような課題が存在します。 もし自分の中での課題が見つからないという場合は、日々Twitterのタイムラインで流れてくる身近な人が抱えている課題をピックアップしてアイデア化するのもありです。 回避策：しょぼいアイデアでも日々書き残していく いざサービスを作るというときにアイデアも出ないし身近な課題すら見つからない場合は、普段からアイデアを無理
「Jenkins X」発表。Git/Docker/Kubernetesに特化したことでCI/CD環境の構築運用を自動化
「Jenkins X」発表。Git/Docker/Kubernetesに特化したことでCI/CD環境の構築運用を自動化 ソフトウェアの開発プロセスにおいて、「Jenkins」はビルドやテスト、デプロイなどを自動化してくれるツールとしてよく知られています。 そのJenkinsの派生プロジェクトとして、「Jenkins X」が発表されました。Jenkins Xは、Git、Docker、Kubernetesの環境を前提とすることで、Jenkinsの設定、運用などを大幅に自動化し、より簡単な導入と運用を実現するものです。 Jenkins Xは、Git/Docker/Kubernetes環境に特化 オリジナルのJenkinsは汎用的なビルドやテストの自動化ツールとして、さまざまな環境やツールと連係できるように作られています。そのため柔軟なコンフィグレーションが可能になっていますが、一方でそれが導入や
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
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