Zennのバックエンドを Google App Engine から Cloud Run へ移行しました（無停止！YES！）
Zennは、Next.js + Ruby on Rails（APIモード）を Google Cloud の App Engine へデプロイして稼働していました。最近、Rails の実行環境を App Engine Flexible から Cloud Run へ移行したので、その記録を残します。 ロードバランサーのバックエンドサービスを付け替えることで実現 最初に、どうやって移行したかです。Zennのバックエンドはもともとロードバランサーで構成されていました。以下の図のように、ロードバランサーの Backend Service より背後を切り替えることにより実現しています。Cloud Run とそこにアクセスするための Serverless NEG はあらかじめ稼働させておくことで、ダウンタイムなしで切り替えられました。 参考：負荷分散 | Google Cloud https://clo
概要 ※この記事は弊ブログ記事(はてな)、Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリストと同内容です ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとして
「ITエンジニアこそ筋トレをやるべき理由 徹底解説（With Google Cloud）」というタイトルで登壇しました。 #devio2023 | DevelopersIO
「ITエンジニアこそ筋トレをやるべき理由 徹底解説（With Google Cloud）」というタイトルで登壇しました。 #devio2023 ブログでは登壇の一部をご紹介します。お越しいただいた皆様、ありがとうございました。日頃から、筋トレというなの「パッチ」を身体のセキュリティとして充てがいましょう。 資料 ※資料の訂正 ちなみに、jast do itはウケ狙いのための施策であり、実際にはjust do itになります。 CGE → GCEになります。（Google Cloudで使用できるVMサービスのこと） 関連ブログ Dev.IO岡山編ブログも投稿しているのでご覧ください。（こちらはGoogle Cloud × Azureです） 「Cloud IdentityとAzure ADの基礎を比較」というタイトルで登壇しました Vol1 #devio23 なぜ筋トレ×ITセッションを選んだ
Mercari Microservices PlatformにおけるKubernetes Cluster移行 | メルカリエンジニアリング
Microservices Platform Teamの@deeeeeeetと@dragon3です． Microservices Platform TeamではGoogle Kubernetes Engine（GKE）をメインのコンポーネントとして利用し，その上にメルカリとメルペイのMicroservicesを動かすための基盤を構築しています．メルカリのMicroservices化のプロジェクト自体は2年ほど前から始めており，GKEも当時に構築したものを今日まで運用し続けてきました． この2年間でGKEからは多くの機能がリリースされました．その中のほとんどはそのまま有効にすることができますが，中にはClusterを作り直す必要があるものもあります．例えばRoutes-based ClusterをVPC-native Clusterに，Zonal ClusterをRegional Clust
App Engine VS Cloud Run
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
はじめに早速ですが、皆さんはマイクロサービスを構築するとしたら、どのような構成を考えますか？ 多くの企業で、GKE を使ったマイクロサービス アーキテクチャが採用されています。選定理由として、Kubernetes が持つ機能や大きめなリソースが必要であったり、社内インフラチームによる Kubernetes のサポートがあるといった理由などがあります。一方、定期アップグレードなどの観点から、Kubernetes の運用は少し大変…と感じる方もいるかと思います。 GKE Autopilot の利用という考えもありますが、サーバーレスでコンテナを動かせる Cloud Run を使って、インフラ管理不要でマイクロサービスを構築が出来ると嬉しくないですか？ 実際、そういった構成を採用されている企業も見かけます。 この記事では、設計や実装時に考えるであろう、以下の 5 つのポイントにフォーカスしてみた
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud (旧称 GCP) でマネージドな Kubernetes クラスタを使用することができる Google Kubernetes Engine (GKE) を解説します。Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) や Azure Kubernetes Service (AKS)など、kubenetes をマネージドに提供するサービスは存在しますが GKE はそれらの中でもよい評判を耳にします。例えばマスターノードの料金が不要、起動が早いといった具合です。GKE は Google Cloud 採択の理由たりえるサービスのため、優先的に仕様を調査することにしました。 Google Kube
Kubernetesをちょっと理解したあなたに贈るGKEの実践ノウハウ4選 - MonotaRO Tech Blog
はじめに 商品推薦システム: RecSys について GKEを採用した理由 GKEノウハウの紹介 RegionalクラスタでZone, NodeごとにPodが分散されるようにAffinityを設定 graceful shutdownするコンテナでもpreStopが必要 コンテナネイティブの負荷分散を利用 負荷試験によるHPAのパラメータ調整 まとめ はじめに こんにちは。EC基盤グループの池田（@progrhyme）です。 モノタロウでは昨年、商品のレコメンデーションに用いるシステムを内製化するという取り組みを行いました。 私もこのプロジェクトに参加し、主にGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）上でのアプリケーションの構築・設定やCI/CD設定、監視設定などを行っていました。 私自身、本番運用するGKEのプロダクトを本格的に触るのは、本件が初めての経験でした。 そ
この記事は私, wataokaが1年間をかけて作り続けた超大作記事です. 総文字数は8万を超えていますので, お好みのところだけでもみていってください. ついにこの時が来ました！！！！！ 1年間書き続けたQiita記事です！！！！！ ご覧下さい！！！！！https://t.co/eKBwP1zoeB — 綿岡 晃輝 (@Wataoka_Koki) December 31, 2020 俺的ランキング 動画での解説も挑戦してみました！ ぜひぜひご覧下さい！ 動画のリンク 第3位: Likelihood-Free Overcomplete ICA and Applications in Causal Discovery wataokaの日本語訳「尤度が必要ない過完備ICAと 因果探索における応用」 - 種類: ICA - 学会: NeurIPS2019 - 日付: 20190904 - URL:
ミリオンライブ二次創作界隈が「電子レンジ」氏に対して行うべきたったひとつのこと - 打ち首こくまろ
この記事では「二次創作界隈」 = 「二次創作の創作者」 + 「二次創作に触れて楽しんでいる人」と定義している。 はじめに結論 今回の電子レンジ氏の行為に行うべきは、無視することでも、黙殺することでも、皮肉を言ったり茶化したりする事ではない。 この界隈の一人一人が、電子レンジ氏が起こした行為を真正面から受け止め、「電子レンジ氏の行為は絶対に容認できないこと、自分たちは絶対に盗作行為を行わないこと、今後も界隈がそうあるために力を尽くすこと」を毅然と表明すること。 電子レンジ氏の行為はただの盗作行為からは一線を画しており、特に「ISF(ミリオンライブの同人誌即売会)において海賊版に極めて近いグッズの頒布を行ったこと」「まるで原作者のような振る舞いで著作権を行使しようとしていること」の2点がミリオンライブ公式から見て心象最悪であり、二次創作界隈への信頼が無くなる可能性がある。このままだと二次創作活
はじめに 「Rustの標準ライブラリは小さい」と言われます。実際、正規表現や乱数など多くの言語で標準ライブラリに入っているようなものが、Rustの標準ライブラリにはありません。こうなっている理由は「標準ライブラリに入っていなくても依存関係を簡単に追加できる」「後方互換性を保ちながら大きな標準ライブラリを維持するのは難しい」といったことが挙げられます。もちろん標準ライブラリが小さいと不便なこともあり「サードパーティライブラリの選択が難しい」というのはよく言われるところです。 ところでRustの標準ライブラリは実際に小さいでしょうか？小さいというと、どうしても低機能・できることが少ないというイメージになりますが、個人的な印象としては「Rustの標準ライブラリはカバー範囲は狭いが高密度」というものです。 あまりこういう観点で書かれたものは見たことがないので、この記事ではRustの標準ライブラリの
Goアセンブリの書き方からビルド方法までを一通り調べました。Goアセンブリを書いたことのない人がコードを書いてリンクできるところまでは一通り書いているつもりですが、Goアセンブリの言語仕様を網羅してはいないので、興味があれば最後に書いた参考情報も読んでみてください。 この記事ではGo 1.16.xでAMD64命令セットを扱いますが、具体的な命令や値のサイズ以外は、他のアーキテクチャを使う場合でもだいたい同じだと思います。 アセンブリコードの書き方 GoのアセンブリはPlan 9アセンブリを概ね踏襲していて、AT&T記法です。整数を受け取って、それに2を加算した値を返す関数func add2(i int32) int32を書いてみましょう。アセンブリのコードは.sファイルに書きます。また、アセンブリはアーキテクチャに強く依存するので、Goの習慣にしたがってファイル名にはアーキテクチャ名も入れ
キャディ株式会社が主催した「Rust完全に理解した(嘘)」。バックエンドエンジニアたちが Rustを習得するまでの苦労や、使ってみたうえでの技術的なメリット・デメリット・課題などについて話しました。ここで登壇したのは、冨田陽介氏。Rustの抽象化プログラミングにおいて発生したコンパイルエラーの対処について発表しました。 自己紹介 冨田陽介氏：私は「コンセプトから理解したいRust（願望）」について紹介したいと思います。 （スライドを示して）自己紹介はザッと流しますが、1つだけ伝えたいことがあるとすると、私自身はこんな感じで、これまでのキャリアから少し離れている領域でRustに携わっているので、自分がチャレンジしたいと言うと、その領域を任せてもらえる会社であるかなと思います。 もしも「キャディという会社に興味があるけれど、Rustをやったことないしなぁ」という感じで迷っている方がいたら、ぜひ
Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Enjoy Architecting
概要 ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとしてまとめてみます。 確認観点 攻撃ツール 1: ボトルネックになりえないこと Podレベル 2: 想定レイテンシでレスポ
Cloud RunとIdentity-Aware ProxyとGitHub ActionsでPull RequestごとのDeployment Previewを実現する - Hatena Developer Blog
マンガ投稿チームでWebアプリケーションエンジニアをしているid:stefafafanです。この記事では、最近私がチーム向けに整備したDeployment Preview環境の事例を紹介します。 Deployment Previewとはどのようなものか？ チームとして求める要件 実現したDeployment Previewの全体像 1. DockerイメージをビルドしてArtifact RegistryにpushしてCloud Runで動かすまで GitHub Actionsでどのように実現したか 2. ロードバランサーと証明書の準備、またServerless NEGによる振り分け Certificate Managerでワイルドカード証明書を取得 Serverless NEGを用意してURL MaskでCloud Runのリビジョンタグと対応づける Identity-Aware Prox
不均衡データ分類問題をDNNで解くときの under sampling + bagging 的なアプローチ - BASEプロダクトチームブログ
はじめに こんにちは、Data Strategy所属の岡です。グループ会社BASE BANKで分析/モデリングなども兼務しています。 テキストデータを特徴量にもつ不均衡データ分類問題をDNNで解きたくなった際、下記の論文を参考にしたのでその内容を紹介します。 https://users.cs.fiu.edu/~chens/PDF/ISM15.pdf 不均衡データ分類問題ってなに？ 何かしらのカテゴリを機械学習などで分類予測しようとする際、カテゴリごとのデータ件数に偏りがある、特に正例のデータが極端に少ないケースで予測精度が上がりにくい、という問題をこのように呼んでいます。 例: 不正決済と正常な注文、不正商品と健全な商品、がん患者と正常な患者 普通はどうやって対処するの？ ベースとなるアプローチは下記3つにまとめられます。 アプローチ 内容 デメリット アンダーサンプリング 多数派データを
NEG とは何か
はじめにNEG (Network Endpoint Group) というと Container-native Load Balancing の文脈で話されることが多く、パフォーマンスを向上させるためのものという認識が強いと思います。もちろん結果としてパフォーマンス向上が見込まれる場面もあると思いますが、それと同じく個人的に重要だと思うのが、NEG には Kubernetes の世界とその外のプラットフォーム (GCP) を繋ぐ大事な役割があるという点です。 本記事では NEG とは何か、なぜ重要なのかというのを一から説明したいと思います。 尚、NEG には大きく分けて Zonal NEG と Internet NEG という2種類がありますが、本記事では Zonal NEG に絞って記載します。また Zonal NEG は VM を表すものとしても使えますが、ここでは GKE の文脈に絞っ
VR、3Dテレビと同じ道をたどる。家電量販店「もう扱ってません。VRは流行りませんでした」 1 名前：カッパ(茸) [FR]：2022/04/10(日) 09:05:14.32 ID:hwwE9DSg0 ネットで調べてみると、すでにVRは多方面で活用されているように見える。 そこでまず新築マンションをVRで「疑似体験できる」という会社に電話で問い合わせてみると、「そのサービスは終了しました。今後の予定もありません」と素っ気ない返事。 結婚式にVRで参加できると宣伝しているウエディング会社もなぜか連絡がつかない。 建築業界ではVRを使った設計が始まっているとのことだったのだが、ある一級建築士に訊いてみると「パソコンの3Dパースで十分です」とにべもない。 スマホに連動したVRも話題沸騰のはずだが、実際に家電量販店でたずねてみると取り扱いをやめたという。「なぜ？」とたずねると、「VRは流行りませ
タイトル通り、入力線画を(基本的には)1pixelも変えずに画像生成AIに色塗りをさせる方法について解説していきます。 本題に入る前に そもそも画像生成AIによる色塗り（着彩）について知らない方向けに、既存技術でAIに色塗りをさせるとはどのような事を指すか？またどのような課題があるか？について一度整理します。 画像生成AIによる着彩 テキストから画像を生成できるという事で一躍有名になった画像生成AIですが、テキストだけでは生成したい画像を詳細に指示することが困難であるという課題を抱えていました。 そこで、テキストと比較してより具体的に生成したい画像を指示する方法として。ControlNetを用いた画像とテキストを入力して新たな画像を生成する手法が現れます。 この応用として、色塗りがされていない線画と指示テキストを入力することで、入力した線画に対し色を塗った状態の画像を生成するという方法が存
今回は初心に帰って類似文章検索です。連載の第1回で扱ったネタですが、 BERT を用いて再挑戦してみましょう。BERT のモデルは Hagging Face Transformers の事前学習済みモデルを用いるので、お手軽に試せるかと思います。手法としては Sentence BERT を用い、おまけとして Poor Man's BERT についても紹介します。 （本記事公開後に公開されたデータセットで再検証しています。最新情報は 第18回 をご覧ください。 2021.12.21 追記） 1. はじめに 本記事では Sentence BERT 1による類似文章検索について、学習や推論のコード例と実験結果を交えてご紹介します。前々から Sentence BERT を試したいと考えていたものの、教師あり学習に必要な日本語の類似文データが用意できずにいました。その後、画像キャプションのデータセッ
RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定
Knative Servingを用いて多数の開発環境APIを低コストで構築する - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、技術本部ML・データ部MLOpsブロックの鹿山（@Ash_Kayamin）です。先日、20個の開発環境APIを用意し、各APIをリクエストに応じて動的に起動できる仕組みをKnative Servingを用いて構築しました。 この記事ではKnative Servingを利用した背景と、利用方法、はまりどころ、利用によって得られたコスト削減効果についてご紹介します。なお、今回はKubernetesクラスタのバージョンとの互換性の都合でKnativev1.3.1を利用しました。2022/9現在の最新バージョンはv1.7.1になりますのでご注意ください。 目次 はじめに 目次 課題：20個の異なる開発環境APIを低コストで提供したい 解決策：Knative Servingを用いて、リクエストに応じて動的にAPIサーバーを起動する仕組みを導入する Google Cloud上でA
この記事は Deno Advent Calendar 2020 6日目の記事です。 5日目は -> Deno Standard Library Working Group について 7日目は -> （あとで埋める） Deno とは こんにちは、@magurotuna です。 このアドベントカレンダーをご覧の方であれば、新進気鋭の JavaScript / TypeScript ランタイムである Deno のことはある程度ご存知の方も多いと思います。 しかし、あえて超ざっくりと説明すると、Node.js （以下 Node と書きます）を作った Ryan Dahl が、Node の反省点をいかして新しく作り直したものです。 "10 Things I Regret About Node.js" （Node.jsについての10の反省点）というタイトルでRyan自身が JSConf EU 2018
5G 無線通信エリアを拡⼤する新製品を開発
PDFをダウンロード（555KB） ⽇本電気硝⼦株式会社（本社︓滋賀県⼤津市 社⻑︓松本元春）は、5G のミリ波無線通信技術に対応する、ガラス基板を⽤いた透明アンテナと、電波レンズを⽤いた電源不要のリピーター※¹ を開発しました。これらの製品を、6⽉29⽇〜7⽉1⽇に東京ビッグサイトで開催される「第５回 5G 通信技術展」に出展します。 5G には、Sub6（6GHz 未満）とミリ波（28GHz）の2 つの周波数帯の電波が使⽤されていますが、⾼速通信を実現するには広い帯域の確保が可能なミリ波帯の利⽤が必要となります。しかし、ミリ波帯の電波は⼤気中での減衰が⼤きく、また直進性が⾼いために遮蔽物の背後に回り込みにくいという性質があり、広いエリアをカバーするにはこれらの課題を解決するしくみが必要とされています。 今回開発した透明アンテナは、世界最⼩※² の⽐誘電率※³ 4.0・誘電正接※⁴ 0.
ABEJAアドベントカレンダー2020の19日目の記事です。 この記事は何？ 結局AIって何個データ必要なの？ってよく聞かれると思います。 そんなん知るか この記事では、ある程度精度が出ている既存のタスクにおいて、どんなデータを、どのくらいの量与えているかを調べた結果です。ちなみに、僕自身、すべてのタスクを扱ったことがあるわけでは無いので、ほぼ一部適当な部分もあるかと思いますが、ご容赦ください。あと、このデータが入ってないよ！ってツッコミも歓迎です。 あと、技術は常に進んでいるので、ちゃんと最新技術を追っておけば、より少ないデータで良い結果を出すことが出来ないこともない。が、最新技術とはいえ銀の弾丸ではないのが通常で、例えlightweightGANがでたからと言って、100枚で学習できます！とか勝手に広がると困っちゃう。色んなタスクにおいて、まぁ大体どんなタスクも一般的にはこんなもんよっ
リヒテンシュタインの王子、ルーマニア「最大」のヒグマ射殺か
【5月6日 AFP】ルーマニア当局は5日、カルパティア山脈（Carpathian Mountains）でリヒテンシュタインの王子が狩猟中に、巨大ヒグマを違法に射殺した疑いがあり捜査中だと明らかにした。 動物愛護団体は、エマニュエル王子（Prince Emanuel）が3月、オーストリアの自邸からルーマニアに狩りに来た際、同国「最大」とされる17歳の雄のヒグマ「アルトゥール」を射殺したと非難している。 ルーマニア国家環境監視庁（NEG）のオクタビアン・ベルセアヌ（Octavian Berceanu）長官はAFPに対し、書類の不備が発覚したため、中部に生息する保護種のクマ1頭の死について先月29日に調査を開始したと説明した。 同氏は「雌のクマが駆除されることになっているのは知っていたが、発見したのは（死んだ）雄のクマだった」と述べた。クマの死骸は国内にあるという。 NEGを監督するバルナ・タン
香子ちん、ぴんち！ 紫式部さんが書いた「源氏物語」が、「世界最古の長編小説」と言われることもある、少なくとも日本の文学史のみならず、日本の文化の根底の一つとも言われる、まさに「歴史的傑作」なわけですよ。それ故に千年の間にいろいろあったんです。 pic.twitter.com/Xn2NEg3L2B— SOW＠ぎぶみーじょぶ (@sow_LIBRA11) August 26, 2020 後世の作家たちも熱烈なファンが多く、式部さんの百年弱くらい後に大活躍する「更級日記」の作者の菅原孝標女など、源氏物語読みたさに神に祈ります。ちなみのこの人、菅原道真の五代孫です。神の孫が祈るレベル！ 道真も苦笑いｗ pic.twitter.com/wQv2pTAFZJ— SOW＠ぎぶみーじょぶ (@sow_LIBRA11) August 26, 2020 www.tyoshiki.com 「あの巻のあのシーンは
はじめに この記事は下記イベントでの私の発表を、スライドだと、コードやコンパイラのエラーメッセージ、リンクのテキストが取得しづらかったり、当日、時間が足りなくて省略した部分も色々とあったため、別途、文字に書き起こしたものになります。 「コンセプトから理解するRust」という本 初期のLearning Curveがキツめと言われているRust、私も七転八倒しながら、あれこれとキャッチアップをしている中で、この本は、めちゃくちゃ見事な構成と言葉で説明してくれているな〜と、感銘を受けながら読みましたし、表紙の「エラーメッセージをよく読み、所有権の感覚をつかみ、豊富な型に精通し、トレイトの実体を捉えられれば、Rustはもう怖くない」は至言ではないかと感じます。 ここでは、「第５章 Rustの抽象化プログラミング」のサンプルコードを元に、"エラーメッセージをよく読む"、"型に精通する"、"トレイトの
プロダクトのBackendをServerless化した話｜Knowledge Work Developers blog
ナレッジワークでソフトウェアエンジニアをしている @yudoufu です。 先日、ナレッジワークのプロダクトBackendはGKEからCloud Runへの移行を終え、サブシステムを含むプロダクト全体がServerless化されました。 今回は、ナレッジワークのプロダクト本体のAPI BackendをGKEからCloud Runに移植した話を紹介します。 初期のナレッジワークのシステム構成ナレッジワークでは立ち上げ当初より、サービス本体とも言えるAPIバックエンドをGKE(Standard)環境で構築・運用されていました。 開発最初期には当然、PMFを目指すためにプロダクトには様々な試行錯誤的な機能追加が行われることになり、またシステムのワークロードなども含めて今後の運用形態に不透明な部分が多くあります。 そのため、システムの機能面・性能面の両面で拡張に対する柔軟性が高く、かつIaC運用と
リーマンの再配列定理を使って級数を「お望みの実数」に収束させよう - tsujimotterのノートブック
今日のテーマは 「リーマンの再配列定理」 です。「条件収束する実数列の級数は、再配列によって任意の実数に収束させることができる」という主張です。何を言っているかわからないという方にも、これから詳しくは説明していきますのでご安心ください。 無限級数 が絶対収束するとは、各数列に絶対値をつけた が収束するということです。名前の通りですね。 対する条件収束とは、無限級数が絶対収束はしないが収束はすることを言います。 たとえば、平方数の逆数の和 は絶対収束しますが、自然数の逆数を足し引きする級数（交代級数） は条件収束します。後者が条件収束であることは、たとえばこちらの記事の最後に紹介されています： mathtrain.jp 「なぜ絶対収束か条件収束を気にするのか」と疑問に思った方もいるかもしれませんが、それにはワケがあります。 絶対収束する級数は、足し合わせる順番に関わらず同じ値に収束します。つ
生TensorFlow七転八倒記(11)：TensorFlow周りの最近のアップデートについて - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
2年ぐらい前に必要があって生TensorFlowとTensorFlow-Hubによる様々なモデルやフレームワーク並びに事前学習済みモデルの実装を試していたのですが、TF2の浸透に伴いそれらの多くの仕様が変更になっており、中には回らなくなっていたコードもあったので、それらを調べるついでに最近のTF-Hubのアップデートも覗いてきました。ということで、自分向けの備忘録として簡単にまとめておきます。 TensorFlow-Hubの事前学習モデル Estimatorクラス 余談 TensorFlow-Hubの事前学習モデル まず試したのがUniversal Sentence Encoderの多言語版。リンク先を見れば分かるように、16言語（アラビア語・簡体字中国語・繁体字中国語・英語・フランス語・ドイツ語・イタリア語・日本語・韓国語・オランダ語・ポーランド語・ポルトガル語・スペイン語・タイ語・トル
Serverless NEG でシステム開発をより柔軟に
はじめに以前 Yuki Furuyama さんが「NEG とはなにか」という哲学的な(?)記事を書かれていましたが、このたび「Serverless NEG」(Serverless Network Endpoint Group)という新しいタイプの NEG が追加されました。(まずは Beta でのご提供です → EDIT(2020–10–14): 2020年10月14日に GA になりました。) これで NEG は Zonal NEG、Internet NEG、Serverless NEG の三種類になりました。 Furuyama さんの Zonal NEG に関する記事には「NEG は Kubernetes の Service に相当するもの、Network Endpoint は Pod に相当するものです」とありましたが、Serverless NEG では「Network Endpoi
Z80 Explorer is a Zilog Z80 netlist-level simulator capable of running Z80 machine code and also an educational tool with features that help reverse engineer and understand this chip better. Z80 Explorer is a tool I wished I had a few years ago when I first started looking at the photos of the Z80 chip die and was learning to reverse-engineer its features. The process was slow and painful as it in
（2020/12/29 16:02追記 274曲聞いた 更新終了） バーチャルYouTuberのKINGカバーの評価一覧 選出基準KINGカバーとして単一の動画でYouTubeに投稿されているもの歌手本人が投稿しているもの検索して出てきた動画（YouTubeの検索弱いんで未掲載のものがあれば教えて下さい）※歌配信やその切り抜きは除外 評価基準歌詞と楽曲と演奏と歌唱のマッチ度声質の好み最終的なデータの完成度好み修正について最初にファーストインプレッションで番付している★3以上はリピート再生を繰り返した結果、予告なき移動が発生する可能性があります敬称略、各枠内での並びは順不同 再生リスト（★4以上）https://www.youtube.com/playlist?list=PL7zJKCZCIu37pRAs1IQxUto2mld6-oyq9 王者鷹宮リオン ずば抜けた高い歌唱力があるわけではな
こんにちは、R&Dチームの齋藤（@aznhe21）です。 もうじきOculus Quest 2が発売されるということでドキがムネムネしています。 単体で動くVRヘッドセットなのに解像度はハイエンドレベルということで期待が膨らむばかりです。 さて、本日、日本時間10/9(金)、Rust 1.47がリリースされました。 この記事ではRust 1.47での変更点を詳しく紹介します。 10/9はVimで有名なウガンダがイギリスから独立した日 ピックアップ あらゆる要素数の配列で標準トレイト実装が使えるようになった パニック時のバックトレースがコンパクトになった ビルド用依存クレートが最適化されなくなった 安定化されたAPIのドキュメント Ident::new_raw Range::is_empty サンプル RangeInclusive::is_empty サンプル Result::as_dere
Cloud Run with IAPを利用しているアプリを開発中にPull Requesのレビューをする時、専用の環境で動作確認したいと言われたので、考えてみた。 Cloud Runには Revision Tagを利用して、任意のRevisionにRequestを送る独自URLを発行する機能 があるが、IAP(Identity Aware Proxy)を利用している場合、Serverless NEGを利用して、HTTP LBからRequestを受けるため、この機能を使っただけでは解決しない。 最終的なCloud Runの構成 作る時に考えたこと 前提 Identity Aware Proxyがかかっている MarkdownをHTMLに変換しているStaticなWeb Site 開発チームは数人 更新頻度はそんなに高くはない 対象はIAPをかけているStaticなWeb SiteでPull
1 Introduction Compilers, assemblers and similar tools generate all the binary code that processors execute. It is no surprise then that these tools play a major role in security analysis and hardening of relevant binary code. Often the only practical way to protect all binaries with a particular security hardening method is to have the compiler do it. And, with software security becoming more and
2. ● オクタル 八進数八進数 ● 3bit 八進数: 八進数ひと桁桁 ● アメリカの人というか…の人というか…人というか…と桁いうか… ● 昔の人はオクタルでしゃべったの人というか…人というか…はオクタルでしゃべったオクタルでしゃべった ● あたくしはオクタルでしゃべった、16進世代ですわよですわよ – TK80が最初の機械。最初の機械。の人というか…機械。16進キーボード&表示 – 8080(Z80)や6809の人というか…議論ははオクタルでしゃべった16進数で喋ったった – ハンド・アセンブルしたの人というか…で、命令コード・バイナリは暗記コード・バイナリはオクタルでしゃべった暗記 ● アセンブラ・ニーモニックを知らないヒトが結構 居た知らないヒトが結構 居たらないヒトが結構 居たが最初の機械。結構 八進数居たた – プログラミング=いきなり16進コードを知らないヒトが結構 居た書
AIタイトルアシストなら大袈裟でも恥ずかしくない！ n月刊ラムダノートVol.4, No.1の記事を読むぞ 「手を動かして学ぶストリーム処理入門」でKafkaの気持ちを理解したくなりました。 でもKafkaを使うのはめんどくさいので全部Rubyで書いてみようと思います。 実験用のデータ github.com githubに実験用のデータが置いてある。親切だ！ ヘッダつきタブ区切りのテキストファイルに気象情報が書いてある。 本文を読み進めると、タブ区切りのまま使わないでJSON風のマップに変換してるようだ。 何度もデータ形式を変換する処理があるのが興味深い。 結局のところ元の情報の表現（カラムの順序）を知っている人が作るんだからタブ区切り（あるいはArray）のままでもいい気がする。 そこは本質じゃないので1ターン目にオブジェクトにしてHashに入れることにした。 require 'pp'
【インターンレポート】グラフベースで、機械学習を用いないニュース記事要約文の hallucination 検出
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 こんにちは、黒澤友哉と申します。 2022 年 8 月 15 日から 6 週間、LINE株式会社の NLP 開発チーム（現在は NLP チーム）で就業型インターンシップを行ないましたので、その内容を報告していきたいと思います。私は東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻の修士で、自然言語処理を専門としています。所属は谷中研究室です。 0. 概要 本文に入る前に、このレポートの概要を書きます。以下の図はこのインターンレポートの背景と手法をまとめた図です。このレポートでは第 3 章で「言語モデルを用いた要約生成」、「hallucination」、「日本語のグラフ」について説明した後、第 4 章でグラフ生成手順と halluc
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Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Qiita
Cloud Run でマイクロサービスを作る 5 つのポイントをまとめてご紹介！
Google Kubernetes Engine（GKE）を徹底解説 - G-gen Tech Blog
【動画解説】2020年に読んだAI論文100本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita
Rustの標準ライブラリは小さいのか？ - Qiita
Goアセンブリの書き方 - Plan 9とGo言語のブログ
トレイトの実体を捉えれば、Rustへの恐怖は少し減る コンパイルエラーの対処で理解できた言語のコンセプト
VR、3Dテレビと同じ道をたどる。家電量販店「もう扱ってません。VRは流行りませんでした」 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
入力線画を全く変えずに画像生成AIに色塗りさせる方法
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コンセプトから理解したいRust (願望) Trait編 - Qiita
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Cloud Run with IAP / 任意の環境のURLを作る
Low-Level Software Security for Compiler Developers
どうして昔の人は八進数でしゃべるのか?
ERB/dRubyを祝う25周年記念 - @m_seki の