Scala + Caliban で作るGraphQL バックエンド / Making GraphQL Backend with Scala + Caliban
良いソフトウェアとコードレビュー / Good software and code review
Scala + Caliban で作るGraphQL バックエンド / Making GraphQL Backend with Scala + Caliban
## 今回発表したイベントについて PeerQuest Inc. （ https://peer-quest.jp/ ）様主催の、#開発PM勉強会（ https://twitter.com/search?q=%23%E9%96%8B%E7%99%BAPM%E5%8B%89%E5%BC%B7%E4%BC%9A&src=typed_query ）の第7回目のイベント、「要件定義どうしている？共有LT」で発表させていただきました。 株式会社Speee プロダクトマネージャー 塚本尚 https://peer-quest.connpass.com/event/229463/ ## 発表した内容について 結局行き着いたのは、（あるある話だとは思いますが）**whyとwhatの定義をしっかりす定義すること** でした。 その過程で多くの失敗をしたので、当時私がやってしまった要件定義時の失敗について発表し
最適輸送の解き方
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
ウォーターセル株式会社の社内勉強会 https://water-cell.connpass.com/event/178648/ で発表したものです。 YouTube Liveアーカイブはこちら https://youtu.be/ZLUie-ndKgw
何でも微分する
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機械学習モデルに構成要素として簡単に組み入れることができる点が便利である。本講演では、最適輸送の微分可能な変種とその求め方であるシンクホーンアルゴリズムを紹介する。また、この考え方を応用し、ソーティングなどの操作や他の最適化問題を微分可能にする方法を紹介するとともに、これらの微分可能な操作が機械学習においてどのように役立つかを議論する。 シンクホーンアルゴリズムのソースコード：https://colab.research.google.com/drive/1RrQhsS52B-Q8ZvBeo57vK
GraphQL実践ノウハウv2 https://speakerdeck.com/sonatard/graphql-knowhow-v2 宣言的UIの状態管理とアーキテクチャSwiftUIとGraphQLによる実践 https://speakerdeck.com/sonatard/swiftui-graphql GraphQLの誤解 https://speakerdeck.com/sonatard/rethinking-graphql
ssmonline #43 での発表資料です。 (運用設計ラボ合同会社 波田野裕一)
23新卒技術研修で実施したFlutter研修の講義資料です。 動画：https://youtu.be/9IqUQ2TXacI ハンズオン用リポジトリ：https://github.com/mixigroup/2023BeginnerTrainingFlutter 資料の利用について 公開している資料は勉強会や企業の研修などで自由にご利用頂いて大丈夫ですが、以下の形での利用だけご遠慮ください。 ・受講者から参加費や授業料などを集める形での利用（会場費や飲食費など勉強会運営に必要な実費を集めるのは問題ありません） ・出典を削除または改変しての利用
PHPカンファレンス関西の登壇資料です。 WEB+DB PRESS Vol.134に詳細があります https://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2023/vol134
11/25(月) LT Party presented by GeekHub (大阪) エンジニア向けゆるいフリーテーマLT大会!
React
2023年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
レガシーなプロダクトからドメイン層を再設計する / iOSDC_takahashi_ishii
2022/09/11_iOSDC Japan 2022での、高橋/石井の講演資料になります
22新卒技術研修で実施したデータベース研修（SQL演習編）の講義資料です。 動画：https://youtu.be/dseGQ2MZF1U 演習用Colab Notebook https://colab.research.google.com/github/mixigroup/2022BeginnerTrainingDataBasePublic/blob/master/22db_sql.ipynb データベース基礎編 https://speakerdeck.com/mixi_engineers/2022-database-training
2022.11.05 Scrum Fest Sapporo 2022
銀座Rails#26の登壇資料です https://ginza-rails.connpass.com/event/189892/
ChatGPT＋Marpで技術勉強会用のプレゼン資料を爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 ゆっくりペースで実施していた、リングフィット アドベンチャーを先日クリアすることができました。 今回は、ChatGPTに、社内の技術勉強会向けに、ライトニングトーク用のプレゼン資料を作ってもらおうと思います。 私からは、テーマだけを決めて、その内容の検討自体をChatGPTにお願いしてみました。 プレゼン資料の内容 「AWS CloudShell から Amazon ECS で任意のコマンドを実行する方法」という内容を検討してみます。 概要として、以下のようなものを考えています。 「AWS CloudShell から ECS exec を利用して、Amazon ECS上のコンテナで任意のコマンドを実行するために必要な設定方法について説明する。」 ChatGPTに内容の検討を依頼する ChatGPTに内容の検討をお願いするため、以下のようなプロンプトを指定してみます
「モノタロウの1900万商品を検索するElasticsearch構築運用事例」のポイント深掘り〜第50回 Elasticsearch勉強会後記〜 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。 EC基盤グループ サーチチームの 山村です。 この記事は、 Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2022 の 23日目です。 2か月ほど前になりますが、2022年10月26日に実施された 第50回 Elasticsearch勉強会 で発表させていただきました。 私が外部での発表するのは、2016年6月のSolr勉強会 以来で、非常に緊張しました。 日々の業務にかまけて、ブログが後回しになっていたことで大変遅くなってしまいましたが、上記の発表で話した内容とスライド資料から、話したかったポイントを抜粋するとともに、勉強会で不足していた部分について補足をします。 当日、発表を終えたところで気が抜けてしまい、Twitter で頂いていた質問に満足に答えられませんでしたので、この場で補足説明を含めて出来るだけ回答したいと思います。
緩やかに死んでいくシステム / You won't be in the team forever
Talked at Cloud Native Lounge #2「クラウドネイティブなシステムの継続的改善と企業文化」. https://forkwell.connpass.com/event/215798/
「のどが渇いた」というユーザーに何を出す？ ユーザーの「欲しい」に惑わされない、本当のインサイトを見つけるUXデザイン・UXリサーチYoshiki Hayama
2019-11-03 YAPC::Nagoya::Tiny 2019 https://yapcjapan.connpass.com/event/146727/
Talked at "AWS Dev Day Online Japan" 2020.
Python コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
マルチテナントの実現におけるDB設計とRLS / Utilizing RSL in multi-tenancy
# 実装の参考資料 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2022/11/11/110825 # 類似の登壇内容の動画 - https://www.youtube.com/watch?v=PXy6I-AeI-I
2019/10/11に行われた「「テスト」の話を聞いてみようの会」での登壇資料です
Next.js 2022年度リクルート エンジニアコース新人研修講義資料 - Speaker Deck
2022年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
「入門 監視」を読んだので、自分たちのチームに当てはめて考えてみる
PGOを用いたPostgreSQL on Kubernetes入門（Open Source Conference 2023 Online/Hokkaido...NTT DATA Technology & Innovation
ChatGPT は既にエンジニア以外の方も含めて知られ始めています。2023年4月現在の ChatGPT が何なのかを整理するとともに。その社会やビジネスへの実装の価値を考えます。 入門編としてご参照ください。 - ChatGPT 概要 - Prompt の例 - 気の利いたPrompt
https://lintnight.connpass.com/event/263931/
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
フロントエンドエンジニアの方が個人開発をしてみたいと思える発表にします。 # 個人開発の目的 - 学習か、リリースか # ツールやフレームワーク ランニングコストを抑えるためのサービス選定 # 楽しさとメリット - ものづくりの楽しさ - 視野が広がる - デザイン、PMF、マネタイズ、マーケティング、イノベーションetc. - キャリアを拓いてくれる - 私は元々サーバーサイドエンジニアだった # 私の開発事例 技術ブログ（Next.js + Tailwind UI + Storybook + Cloudflare Pages） 仕事に活かすためには「コードの質」を追求しよう
改造apkの作成手法と逆アセンブラの紹介です。 逆アセンブラのOSSのリンクはこちら。 https://github.com/yukiarrr/Il2cppSpy
2021/03/20 (Sat.) JAWS DAYS 2021 トラックB 10:40〜
開発部に不満を持っていたCSがエンジニアにジョブチェンしてわかった「勝手に諦めない」ことの大切さ
2024/07/13 大吉祥寺.pm 20分レギュラートーク 登壇資料
2021年7月27日 DMM meetup #31 での発表内容です
スポーツメトリクス設計に対比較法を使いまくる / Sports metrics design using pairwise comparison method (spoana#14)
定量評価疲弊しませんか？～Well-beingと生産性指標を組み合わせた エンジニアリングメトリクスプログラムについて～
Developers Summit 2023 登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20230209/session/4171/ overflowは、副業・転職サービス「Offers(オファーズ)」の開発、運用を行っています。 サービスの提供を開始してから3年。サービスの拡大に合わせ、組織も比例して成長してきました。 その中で、組織の成長に伴い、どのように生産性指標を開発に取り入れていったか。 取り入れていった結果、状態把握から逸脱し何が起きたか。そして、その後どのようにして改善していっているかご紹介します。 私達が行ってきたことを例に(反省として)、数値に踊らされずに正しく運用する方法を考えるきっかけになれば幸いです。 ▼関連リンク Offers：https://offers.jp/ Offers MGR（オファーズマネージャー）：https://
Pythonではじめる地理空間情報
PyCon JP 2022 2022-10-15 13:50-14:20 #pyconjp_5
2020年代、使う技術はどう選ぶ？
Front-End Study #5 の発表資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/205227/ フィードバックはこちら： https://koibu.me/events/14/talks/wQQs0pbvMZHcnZ8TawAi
Forkwell Library #14 2023.1.25 のスライドです。 https://forkwell.connpass.com/event/271212/
Yahoo! JAPAN Digital Hack Day 2021の技術紹介イベントでのプレゼン資料です。 https://hackday.yahoo.co.jp/ アーカイブ動画はこちらからご覧頂けます。 https://youtu.be/3e9OPS8qSA4?t=9890
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