SLF4JとLogbackは2021年現在では積極採用しない方が良い（2023年12月 追記） - Kengo's blog
SLF4JとLogbackの中の人はここ数年活発ではないのでLog4j2などを代わりに使いましょう。 SLF4Jの活動は最近活発ではない SLF4JはVCSとしてGitHubを利用しています。最後の変更が2020年2月、最後のリリースが2019年12月となっていることからも、あまり活発ではないことが伺えます。 またBTSとしてJIRAを使っていますが、こちらもメンテナンスされていません。昨夏SLF4J-209が既にクローズ可能な状態であることやSLF4J-186が修正可能であることなどをコメントしましたが、1年近く経った今もすべて返信がない状態です。 2020年12月にイシューを閉じていたりするので全く動きがないわけではないのですが、年間で22つ作成されたのに対して2つしか閉じられていないので、充分にメンテされているとは言い難い状況です。 2021年5月31日時点での過去360日のイシュー
ついカッとなって先週からRustで詰将棋ソルバを書き始めてしまい、ようやくdf-pnで何らかの解答を出せるようになったところ。ここからもうちょっと調整していくぞ、、 pic.twitter.com/XM9iPJqocv— すぎゃーん💯 (@sugyan) November 2, 2021 というわけで突然Rustで詰将棋ソルバを作りたくなり、作った。 github.com 現時点ではまだ完成度は低くて6割ほどかな…。 とはいえそこらの素直な詰将棋問題なら普通に解けると思う。 冒頭の画像は看寿賞作品の3手詰「新たなる殺意」を2秒弱で解いたもの。 先行事例 将棋プログラムの多くはC++で書かれていて 最近はRustも増えてきているのかな？ しかし「詰将棋を解く」ことに特化しているものはあまり多くはなさそうだった。 なかでもRustで書かれているものはna2hiroさんによるものくらいしか無さ
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2020年3月版）｜カレーちゃん🍛専業kaggler｜note
2018年6月末に公務員を退職し専業kagglerになり、2022年5月KaggleGrandMaster。 現在は、広告の効果予測の研究・開発をしています。 ChatGPTの本を執筆中。まもなく出ます。
変化に耐え得る esa のカテゴリ設計を徹底的に考えてみた - Feedforce Developer Blog
こんにちは id:masutaka26 です。夜の散歩（意味深）に勤しむ毎日です。 フィードフォースではドキュメント共有ツールには esa と Google ドキュメント1を、コミュニケーションツールには Slack を採用しています。 情報共有はかなり活発で、2021/2/1 現在の esa 記事数は 81,324 です2。 現在のカテゴリ構成と課題 チームのスピードを上げるための大原則 チームのスピードを上げるための情報整理 1. Flow 型と Stock 型の記事を理解する 2. 基本は Flow 型の記事にする 3. 議事録カテゴリは出来るだけ作らない 4. Slack に流れていく情報も Flow 型の記事にする 5. 使い続けられる情報を Stock 記事として引き上げる 6. 整理を頑張らないことで整理の難易度が低くなった 7. esa を全ての情報の起点にする それをチー
Bing Chat の感情分析があまりにも凄いので驚いた・『池上線』 西島三重子 - シロッコの青空ぶろぐ
ランキング参加中GPT 目次 感情分析の改良 【感情の数値化】 【数値化の根拠】 喜び: 悲しみ: 怒り: 恐れ: 驚き: 嫌悪: 罪悪感: 愛情: 希望: 焦り: 【感情分析結果の文章表現】 【作者の意図】 【ごめんねと言ったのは誰】 【あなたは二度と来ないのね、と思った理由】 【感想】 感情分析依頼のプロンプト まとめ 20230/03/07 追記 注意すべきこと 感情分析の改良 先にChatGPTに歌詞の感情分析をさせた結果を書きました。 過去の名曲に込められた感情をChatGPTが解説 - しろっこブログ その後、感情分析を指示するプロンプトを改良したところ、驚くべき結果が返ってきたので、結果を報告します。 感情分析の指示をしたのは以下の西島三重子さんの『池上線』（1978年） です。 歌詞は以下のサイトで見ることができ、曲も聞くことができます。 www.uta-net.com 感
この記事はミーティングログの取り方についてのメモです。 以前書いた勉強会でのメモの取り方と似た話です。 勉強会でのメモの取り方について | Web Scratch 自分は書きながら話を聞くのが習慣化しているので、こんな感じでミーティングログ(ミーティングノート)を書いていますという話です。 この記事はメモ書きなのであんまり読みやすくないです。 このログの取り方は正確さログや整形されたログを取る方法ではありません。 2種類のミーティングログ 自分の場合は主に2種類のミーティングログを取ることが多いです。 ミーティングの内容によってどちらで取るのかを使い分けています。 リアルタイムモード 対面、リモートでのミーティング 回想モード ブレスト系のミーティング(JavaScript Primerの出版に関するミーティングなど) この記事ではこの２つのミーティングログの取り方について書いていきます。
マネージャー、いないと無理だったので、またつくりました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。開発副本部長の okady です。 サイボウズ開発本部では2019年に組織変更を実施し、当時のインタビュー記事で私はこんなことを言っていました。 「マネージャー、いないと無理なら、またつくればいい」 サイボウズの開発本部がマネジャーをなくしてみた「いないと無理なら、またつくればいい」 | サイボウズ式 そして今回の記事は、当時の私自身の言葉に応えるタイトルにしました。 「マネージャー、いないと無理だったので、またつくりました」 2019年の組織変更から3年が経ち、目的は概ね達成できました。しかし、思い通りにいかなかったことや当初想定していなかった問題もたくさんありました。そして2022年5月、開発本部の組織力をさらに強化すべく再び大きな組織変更に取り組むことを決断しました。 この記事では、2019年の組織変更とその後を振り返った上で、2022年に実施した新たな組織変更についてご
アルゴリズムの基本をJava、C#、Pythonで学ぼう - データを集計し、言語ごとの違いを知る - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
今回は、以下のように指定しました。表示オプションはデフォルトのままです。 地点を選ぶ：東京 項目を選ぶ（データの種類）：時別値 項目を選ぶ（項目）：気温 期間を選ぶ：2019/1/1～2019/12/6 データの項目は「日時」「気温」「品質情報」「均質番号」の4種類。品質情報、均質番号は、観測値が正常かどうかに関する情報です。各項目の詳細については、同サイトの「ダウンロードファイル(CSVファイル)の形式」ページを参照してください。 ファイルの先頭5行には、次の画像のような項目が入っています。このまま使うとやや面倒なので、あらかじめ先頭5行分は削除し、全てデータ行のみのCSVファイルに加工しておきます。 CSVファイルの仕様にはバリエーションがあり、その全てに対応するとコードが複雑になりますので、今回は気象庁のCSVデータに基づき、次の仕様を前提とします。 文字種は、ANK（1バイト文字）
ivy が面白い
ivyとはなにか 機械学習の統一を目指すフレームワークです。現在、JAX, TensorFlow, PyTorch, Numpy をサポートしています。JAXはNumpy互換なので、実質的に Tensorflow&Pytorch の共通APIのフレームワーク(かなり乱暴なまとめ方)です。 研究のペーパーでよく見るのはPytorchですが、産業ではTensorflowがよく使われるようです。 下の表にもありますが、開発者の設計思想を読むと「書き換えの手間」が想像以上に労力を必要とする文面が多く見受けられます。 余談で手元にTensorflowとPytorchの本が2冊あるのですが、実装に互換性があればそういう悩みが減って深層学習の学習が身近になるかもしれないですね。 特に初学者は「最初にどの山に登るのがいいのか」で迷うと思うので。 ivy登場以前から、学習済みモデルを異なるプラットフォームで
SECURITY IS AWESOME SECURITY IS AWESOME I write about security and privacy. I regularly post original security research, custom tools, and detailed technical guides. Companies selling "security scorecards" are on the rise, and have started to become a factor in enterprise sales. I have heard from customers who were concerned about purchasing from suppliers who had been given poor ratings, and in a
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
組織の話が好物なので色々読んできたのですが、結局ティール組織はよくわからないままでした。最初に本を読んだのが5年も前なんですね。 ティール組織は面白くなかったというか、個人的にはそこまで響かなかった。歴史書読んでるみたいな感覚で……。リーンスタートアップは部署レベルで実践できそうだけど、こっちはそうは思えなかった。— 絶賛異世界転生中 (@Kengo_TODA) July 6, 2018 で、自分なりに考えた結果、大きく2点においてよくわからないのだと思ったのでメモしておきます。 以下、「ティール組織」と書いた場合は書籍「ティール組織」を指します。なお昔読んだ本を読み返しながら書いているので読み飛ばしによる誤解などはあるかもしれませんし、ここ5年で新しい発見があったとしても私はそれをキャッチアップできていないことにご留意ください。 組織に人間の弱みを補う機能を求めたいのに、スキル常時発動を
こんにちは、よこたです。 OYO LIFEの物件に引っ越してから、色々なWebサービスを知ることができました。OYO PASSPORTというクーポンプラットフォームがあるのでお得に利用することができるんですよね。 今回は、私が実際に使っているサービスで良かったモノを7つ紹介しようと思います。それから、気がついている人がいるか分かりませんがプロフィールさんに「サブスクおじさん」というのを付け加えました。サブスクリプションサービスのご紹介ならいくらでもできますのでご連絡ください！ leeapまず、ご紹介するのがメンズファッションレンタルサービス Leeapです。 この分野は女性向けのレンタルサブスクリプションサービスはたくさんあるのですが、メンズ向けは少なくleeap は老舗になります。 leeap はLINE上でやりとりをして専用のアプリとかはないのですが、最近leeap のLINE上アプリ
オブジェクト指向設計実践ガイドを読んだので基本部分をPythonでも書いてみた - サーバーワークスエンジニアブログ
オブジェクト指向設計実践ガイド is https://www.amazon.co.jp/dp/477418361X その名の通りオブジェクト指向の原則に沿った設計を実践しながら学ぶという内容です。 私は今年の3月からCloud Automatorを開発するサービス開発課に配属になりましたが、これまでのプログラミング経験が乏しいこともあり、 オブジェクト指向というものがいまいち掴みきれませんでした。 そこで夏頃からこの書籍を読み始めたのですが、これまで頭の中でぼんやりしていた概念が丁寧に論理立てて整理できた感覚があり、とても勉強になりました。 オススメの書籍ですので、今回はこの書籍の基礎部分をPythonでご紹介したいと思います。 なぜPython? 私自身、普段の業務では主にRubyを利用していますが、 社内の他部署ではPythonが主に使われていて、新人研修で初めて学んだプログラミング言
はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の7章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 （このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / まとめ） 7章 畳み込みニューラルネットワーク この章は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の説明です。 7.1 全体の構造 これまでのAffineレイヤーやSoftmaxレイヤー、ReLUレイヤーに加えて、Convolution（畳み込み、コンボリューション）レイヤーとPooling（プーリング）レイヤーが出てくる説明です。 7.2 畳み込み層 畳み込み層の説明
機械学習研究者＆エンジニアが頭を抱える実験管理に役立つツールを比較した - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。GoogleQA20thで悔しいけど楽しかったです。 自然言語処理のみのコンペを真面目に挑んだのは初で、勉強になることが多かったです。 今回は実験管理ツールの紹介と比較をします。 特徴がわかる範囲で簡単に実装も書いているので、参考にしてみてください。 実験管理ツール 実験管理の必要性 実験管理ツールの要件 実験管理ツールの紹介 Excel Excelとは 良い点 欠点 mag magとは サンプル実装 良い点 ここが少し残念 Weights and Biases Weights and Biasesとは サンプル実装 良い点 ここが少し残念 MLFlow サンプル実装 良い点 ここが少し残念 まとめ 最後に 実験管理ツール 実験管理の必要性 コンペティションや研究では多くのハイパーパラメータや構造などに対して様々な変更を加えます。 私の場合の例ですが、
Goコンパイラをゼロから作ってセルフホスト達成するまで / How I wrote a self hosted Go compiler from scratch
Go Conference Tokyo 2019 Autumnでの発表資料です。
Rustでの 抽象化 3パターンについて
※この記事は全然入門記事ではないです。Javaなどのオブジェクト指向言語とRustをある程度理解している前提での記事です。あと、メモ程度に雑に書いています。 今回は抽象化がテーマです。オブジェクト指向の多態相当のことをRustでどうのように解決すればいいのでしょうか。個々の実装型の都合によらず、呼び出し側は統一的なインターフェイスで操作するケースはRustでもあるはずです。 オブジェクト指向言語の設計に慣れていると、Rustで設計するときにどうしたらいいかわからないことがあります。なぜならRustには継承がないからです…。まぁJavaと比べるとだいぶ違うので頭を切り替える必要があります。今回はそういう感じの記事です。 では、早速デザインパターンを題材にして考えてみましょう。 抽象化について 簡単なコマンドパターンから考えます。 ここでは単純に渡した文字列を標準出力するコマンドを考えます。以
DevOpsやCIOps、GitOpsなどを通じて生産性向上を突き詰めていくと、コンパイルやテストだけではなくリリースまで自動したくなってきます。リリースには必要な作業が多く、また頻度も高くないため毎回思い出したり間違えたりが発生するためです。 特に変更内容をまとめて文書化する作業は、利用者に対する影響度もその煩雑さも高いため、自動化できれば文書の品質向上やリリース頻度の向上に大きく貢献できます。本記事では、筆者がNode/Java界隈でよく見るリリース自動化手法について紹介することで、リリース自動化の敷居を下げたいと思います。 なお本記事で言う「リリース」は、jarファイルやコンテナイメージなどビルドの成果物をリポジトリやGitHub Releasesにアップロードして他プロジェクトやデプロイ環境で利用できるようにすることを指しています。環境に対する「デプロイ」や、エンドユーザへの公開を
「Go言語でつくるインタプリタ」をRustで実装しました。 - Sansan Tech Blog
はじめに こんにちは。DSOC 研究開発部 Architect Group Data Direction Teamの有山です。 気温が上がってきて夏っぽくなってきましたね。毎年夏用にTシャツを集めるのが趣味なのですが、今年は個人的にブームが再燃してるGOODENOUGH*1を古着で集めようかなと考えています。 ところで皆さんは普段何の言語を書いていますか? Data Direction Groupでは主にPythonを使用していますが、ある時から四則演算の計算順序やif文の条件分岐はどうして正しく動くのだろうと疑問に思うようになり、実際に正しく動かしているシステムを理解してみたくなりました。色々検討した結果、「Go言語で作るインタプリタ」という本が内容的にも分量的にもちょうどよく、これを読み進めることにしました。 初めは読みながらコードを写経していましたが、複雑なロジックについては理解した
アクセス数に連動してDNSの重み付けを自動制御する仕組みをAWSで作った話 - Pepabo Tech Portal
こんにちは。技術部プラットフォームグループのしばっちといいます。 わたしは以前、権威DNSをBIND->PowerDNS(on EC2)+Auroraへ再構成した話と題しましてAWSで権威DNSを構築するという、一風変わったことをした話をご紹介しました。一年以上ぶりのテックブログになりますが、今回もAWSを用いておもしろいことをやってみたので紹介します。 ところでみなさん、AWS Lambdaは好きですか？Lambdaはサーバーの構成を考えずにプログラムを実行するサービスですが、私はこのサービスが好きです。サーバーのメンテナンスや構成を考えずに、自分の実行したいコードがサッと実行できるなんて！提供が開始されてから随分経ちます(2014年開始)が、いまだにおもしろいサービスだと思っていますし、アイディア次第で夢が広がるサービスですし、趣味でちくちく触ったりもします。 今回ご紹介したいのは、そ
こんにちは。 先日、しばらく不動の一位を守ってきたRustをVSCodeで使う記事を抜き、 私の書いた非同期プログラミングの記事の記事が一番人気になったと思いきや数日でまた抜き返されて傷心中の、 R&Dチームの齋藤（@aznhe21）です。 さて、Rustの非同期プログラミングで時々Pinを使ったり、コンパイラにUnpinが不足していると怒られたりしませんか？ そんな時によく分からずuseしたり別の手段を取ったりしていませんか？ 今回、このままではマズいと思ってPinを勉強して完全に理解しましたので、その成果を皆さんと共有したいと思います。 更新履歴 03/10 指摘を受け下記2点を修正しました Unpinを実装しない型もムーブ出来ることへの言及 pin-projectクレートが安全であることによる書き換え 対象読者 この記事は下記全てに当てはまる人を想定して執筆しています。 Rustのト
How to watch NASA's first Boeing Starliner crewed flight launch today
深層学習の世界では時折・・・と言っても、一ヶ月に一回くらいだが・・・信じられないようなことが起きる。 以前、ゲーム画面を見ただけでパックマンやらマリオやらを再現するAIが出現したと聞いたとき、「嘘だろ」と思ったのだが、まあ言うてパックマン。なんとなくできるのかもしれない。 しかしこの手のものはあまりにも直感に反するので自分の手で確かめないと本当かどうかわからない。 そんな時のために僕の仕事机には7台のGPUマシンがあるわけだが、たまたまRTXが遊んでいたので実行してみたら、「嘘だろ」としか言いようがない結果を目の当たりにすることになった。 GTAVこと「グランセフトオートV」は、自動車泥棒になって架空の街を走り回るゲームだ。 こいつをひたすらAIに学習させると、GTAVをAIが再現するという、全く直感に反することが行われるらしい。3Dゲームというのは、それを作った経験のある人なら誰でも、恐
Node.js Native ESM への道 〜最終章: Babel / TypeScript Modules との闘い〜
2021/02/25(木) Node学園 35時限目の発表資料 https://nodejs.connpass.com/event/203464/ Node.js の ES Modules 対応についてRead less
2020年9月23日に開催されたCTOmeetupのイベントレポートです。 今回はフリーランスで活躍する田中さんをモデレータとして、サイボウズの佐藤さん、リクルートの古川さんをお招きし、フロントエンドエンジニアの未来についてディスカッションを行いました。 質疑応答も交えながら、組織と個人、両者の視点でフロントエンドという領域の本質が語られた今回。フロントエンドに関わる技術や考え方に興味がある方、開発組織に興味がある方はぜひご注目ください。 【ご登壇者プロフィール】 ●サイボウズ株式会社 執行役員 グローバル開発本部長兼サイボウズ・ラボ株式会社代表取締役社長 佐藤鉄平さん2007年サイボウズにエンジニアとして新卒入社。 グループウェア製品「Garoon」、業務アプリプラットフォーム「kintone」の開発チームを経て、 2016年7月グローバル開発本部長に就任。開発組織とプロダクトのマネジメ
Smalltalkが失敗した理由
Room 101より。 Bits of History, Words of Advice 「貴重なものがあるのに、私に喜びを与えてくれるような優雅さがあるのに、なぜ君ら間抜けは劣った言語の乗り物を使うんだ? どうして、そんなに盲目で愚かなんだ?」その議論には絶対に勝てないし、挑戦しない方がいい。 - アラン・パリス, 1978 1970年代後半、Xerox Parcの研究者たちは現代のコンピューティングを発明しました。もちろん、他の場所にもありましたが、Parcは非常に不釣り合いな(不相応な)貢献をしました。 その大部分は、Smalltalkというプログラミング言語をベースとして行われました。40年前、Smalltalkの動的更新とリフレクション機能は、今日の主流言語の中では最も高度なものでした。この言語は、これらの機能を活用して、多くの点で現在、その用語の下で成り済ましている日食、ブラッ
AccelerateとState of DevOpsをもとにした、DevOps問題意識の移り変わり - Kengo's blog
Accelerate 第1版（以下単にAccelerateと呼ぶ）はDevOpsに関するトレンドを抑えるうえで基本となる本なのですが、もはや古く最新の知見が書いてあるとは言えません。State of DevOpsは毎年アップデートされているのですがコンテキストを丁寧には抑えてくれず、背景を含めて読み解くのが難しいという印象があります。どうもAccelerate 第2版がそろそろ出るらしいんですが、とりあえず現時点での自分の理解をまとめておきます。 端的に言うと、これらは安定したソフトウェアを高速に顧客に提供できる良い開発チームの特徴を踏まえ、皆さんの組織で再現可能にするための研究であり指針です。当然「良い開発チームがあれば常に良い問題解決ができる」というわけでも「ここで定義された良さが組織問わず普遍的である」というわけでもありませんが、顧客の課題に立ち向かうための組織設計において良い仮説を
Amazon ECS と AWS Lambda で汎用 self-hosted runner を提供する基盤 - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの @s4ichi です。ここ最近は本業に加えて Overwatch2 のヒーローとして戦いに明け暮れています。救わなければならないレートがある。 GitHub flow に従った開発では GitHub Actions が非常に便利です。特に最近では CI 用途だけでなく、ソフトウェアのデリバリーなども Actions で完結させる事例も見かけます。しかしながら、クックパッド社内では GitHub Enterprise Server を使っているため、GtiHub Actions の利用には self-hosted runnner の利用が不可欠になっています。 そこで、社内では Amazon ECS 上に ephemeral で汎用的な self-hosted runner を提供しています。実行する job の数に応じた autoscaling を備え、runn
こちらのエントリーが素敵だなと思ったので、最近書いてるKotlinプロジェクトのベストプラクティスをまとめてみます。一部はJavaプロジェクトにおいても利用できるはずです。 zenn.dev 基本方針 参加障壁を下げる。OSSプロジェクトでもプロプライエタリ・ソフトウェアプロジェクトでも、新しい開発者が参加するコストを下げることには大きな意義がある。 環境差異を吸収する。javaにPATHが通ってさえいればOSに関係なくビルドが通るようにする。 プロジェクト固有ルールを作らない。Conventional CommitsやKeep a changelogなど、ひろく世に使われているルールを採用する。 Gradleを設定する Spotlessを使う コードのフォーマットはformatterに任せて人間は細かいことを考えない、というのが不特定多数が参加するソフトウェアプロジェクトのあるべき姿だと
Transformerによる時系列データ予測のご紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 発展を続ける「自然言語処理」技術。その中でも幅広く使用される深層学習モデルTransformerは、自然言語処理以外の音楽生成や物体検出などの領域でも適用できます。本ブログでは、 Transformerを時系列データに適用する方法をご紹介します。 こんにちは、AIソリューションサービス部の井出と申します。 この記事では、特に自然言語処理分野で幅広く使用される深層学習モデルTransformerを時系列データへ適用する方法に関してご紹介します。 以前の記事では、Transformerの構造や特徴などについて、自然言語処理分野の機械翻訳を例としてご紹介しております。はじめに、こちらの記事をご一読していただくことで、より本記事でご紹介する内容に対する理解が深まるかと思います。 Transform
例えば日記を書くときに、午前 2 時に書いたものは前日分としたいことがある。またユーザがメチャクチャ多いサービスでは、0:00 を回ったら翌日のログインボーナスを配る、としていると、まだユーザが多い時間にサーバの処理が要求されて大変なので、28:00 を日付変更線にしたいことがある。 こういうときには module AppTime def self.beginning_of_day(time) t = time.change(hour: 4) t <= time ? t : t - 1.day end end を作って、 AppTime.beginning_of_day(Time.current) を使うと「アプリ内の日付変更線では何日なのか」が取れる。 # 02:00 は前日扱い time = Time.zone.parse("2021-01-31 02:00") AppTime.beg
人の一生は重荷を負うて遠き道を行くがごとし、とは徳川家康の言葉らしいですね。この記事では人生という旅路を振り返ること無く歩んでしまうと自己成長と健康に良くないので、ちょいちょい振り返りをするといいですよ、そのためにはコーチングというものを知っておくと捗りますよ。という話をします。 エンジニアにとって振り返りというとポストモーテムのイメージがあるかもしれませんが、今回対象にしているのは個人の活動に対する組織的な振り返りのことで、人材育成の文脈でフィードバックと呼ばれるものです。目標管理（MBO-S）とかOKRとかもこれに含まれます。 読み手としてはマネジメントも想定しますが、どちらかと言えば新社会人ないし組織運営の観点を補強したい方に向けています。コーチングは「コーチングのしかた」という技法も重要ですが「コーチングというものがあるのだ」という認知もまた自己成長と健康に役立つと考えています。よ
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
考慮する点 成果物のデプロイ ビルドの成果物（artifct）をアップロードすること。アップロードと公開は分けて考えることに注意。デプロイ先にはいくつか候補がある： GitHub Packages (旧GitHub Package Registry) Maven Central Repository Docker HubなどのDocker Registry GitHub Packagesはコンテナも.jarもまとめて置けるが、コミュニティ標準の場所ではないので利用する際にひと手間必要になる。プライベートプロジェクトの場合は積極利用することになりそう。FOSSなら基本的にMaven Centralに置くことになる*1。プロジェクトによっては.jarファイルとしてではなくコンテナとしてデプロイすることもあるだろう。 リリースノートの作成 CHANGELOG.mdやsrc/site以下のファイル
概要 現在、kaggle に Connect X という強化学習の Getting Started コンペ があります。このコンペを通じて強化学習を少し勉強したので、その内容を記載したいと思います。 こちらの書籍をもとに強化学習について理解したことと、Connect Xコンペでの実装を解説した記事になります。間違いがあれば、コメントいただけたら嬉しいです。 bookclub.kodansha.co.jp 強化学習とは 強化学習とは、行動から報酬が得られる環境において、各状況で報酬に繋がるような行動を出力するように、モデルを作成すること。 教師あり学習との違いは連続した行動によって得られる報酬を最大化させるという点です。囲碁を考えた時、ある局面で悪手に見えた一手が、先々進めると実は良い手だった、といった場合のその一手を選択できるようにするのが強化学習になります。 Connect X と強化学
市町、自衛隊、DMATなどが収集した避難所情報を集約 新たに運用を始めたのは、市町職員のほか自衛隊やDMATなどがそれぞれ収集した避難所情報を集約し、物資支援やWebサイトでの情報発信などにつなげる仕組みである。2024年1月14日に新システムを稼働させ、同17日から各避難所情報にIDを割り振り、他システムと連携する本格運用を始める。 それぞれの機関が避難所情報を収集し入力するシステムの情報を集約した。具体的には市町職員らが入力する「石川県総合防災情報システム（EYE-BOUSAI）」、自衛隊が入力する「kintone（キントーン）」、DMATが入力する「災害時保健医療福祉活動支援システム（D24H）」である。 これらを、新たに開発した可視化アプリケーションにいったん集め、データの重複チェックやデータクレンジングを行う。当初集約したデータ数は約2800件あった。これらをシステムの自動チェッ
〇〇みたいな検索作ってと言われたときに考えること / thinking before developing search system like that one
「New Relic実践入門」感想、あるいはなぜ監視SaaS使うんだっけという話 - Kengo's blog
New Relic アニキこと清水さんから共著書「New Relic実践入門」をいただきました。ありがとうございます。清水さんにはかつてRDBMSの性能調査をいかに効率的かつ実践的にするかご教示いただいた恩があるのですが、今もその道を追求し活躍されていると知れて嬉しく思います。 破壊的イノベーションを現場の「あたりまえ」にする本書 さて本書は「Part 1. New Relicを知る」「Part 2. New Relicを始める」「Part 3. New Relicを活用する」の3部で構成されていますが、特に「Part 1. New Relicを知る」が割り切った構成になっています。「監視とは何か？」「既存手法にはどのような限界があったか？」「近年の技術革新による新たな課題は？」といった背景をすべてすっとばし、いきなり「オブザーバビリティとは何か？」の説明から入っているのです。まるでTyp
// A: そのまま残る import { Foo } from "./foo"; // B: 識別子 `Foo` が削除される import {} from "./foo"; // C: import 文ごと完全に削除される どれになるかは、以下の状態の組み合わせ依存する（他にも条件あるかも）。 そのファイルでFooが値として参照されるか、型として参照されるか、参照されないか Fooがfoo.tsで値として定義されているか、型として定義されているか tsconfig のオプション設定 importsNotUsedAsValues: 値として参照されない import 文を残すかどうか preserveValueImports: 参照されない import 識別子が値なら残す isolatedModules: ファイル単位でトランスパイルする 上記は出力するモジュール形式が ESM の場合
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![[登壇資料] DDoS攻撃をAWSサービスだけで緩和する方法をまとめてみた #cm_odyssey | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b880d63e4f4863872bb92012bbe392f8f0e8003f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2024-media.developers.io%2Fimage%2Fupload%2Fv1720688346%2Fuser-gen-eyecatch%2Fk5z8tfwgyaergujkam0p.png)
Rustでつくる詰将棋Solver - すぎゃーんメモ
ミーティングログ/議事録の取り方についてのメモ
HTTP Security Headers - A Complete Guide
StyleGAN2で属性を指定して顔画像を生成する - すぎゃーんメモ
ティール組織わからん、を掘り下げる - Kengo's blog
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ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:7章 - Qiita
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kaggleで強化学習をやってみた - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
石川県が避難所情報を1週間で一元集約、内閣府やサイボウズなど官民連携の舞台裏
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TypeScript 5.0 で追加された verbatimModuleSyntax とは何か？
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