Amazon DynamoDB の特性 フルマネージド型の NoSQL データベースサービス 3つの Availability Zone に保存されるので信頼性が高い 性能要件に応じて、テーブルごとにスループットキャパシティを定義するキャパシティの Auto Scaling、オンデマンドキャパシティといった設定も可能 ストレージの容量制限がない DynamoDB のテーブル DynamoDB におけるテーブルはRDBMSにおけるテーブルと概念が異なります。 テーブルを作成する際に、Primary Key を指定する必要があります。 Primary Key はテーブルの各項目を一意に識別するために使います。Primary Key は、Partition Key および Sort Key で構成されます。(Sort KeyがなくPartition Keyのみの場合もあります) Item は R
イントロ YouTubeを見てて、ふとしたきっかけでプログラミング初心者の自分でもアプリが作れるんじゃないかと思い、3週間で完成させた話を共有しようと思います！ これからプログラミングを頑張ってみたい人や、既にエンジニアだけどchatGPTが本当に開発に役立つのかどうかを知りたい人のお役に立てれば幸いです。 今の時代なら誰でもアプリが簡単に作れます！ 自己紹介 自分は3ヶ月前までプログラミングなんて全く触れたことがない人間でした。 しかし、最近流行りのAI、chatGPTに関して色々と話を聞いてみると、「もしかしたら自分もchatGPTを使えばアプリが作れるんじゃないか！？」と思うようになってきました。 LINEの「AIチャットくん」なんかもchatGPTを利用して一日で作られたらしいですね。 でもあれは元々アプリ開発経験のある人たちが作ったものなので、「本当にプログラミング初心者でもch
新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験！」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか？ データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを
kuganoius @kuganoius 擁護派おおくない？ ちゃんと13桁以上のランダム英数記号のパスワード記載できる？きちんとメモするの?毎回手打ちで打ち込むの？うっかりエディタとかに貼り付けてない？会社でも使い回す？持ち歩くつもり? 私はお勧めしないよ〜 twitter.com/shinhirota/sta…
2021年10月31日に行われた第49回衆院選では、2012年に自民党が政権を奪回して以降、はじめて衆院選での大規模な野党共闘が実現されました。しかし選挙結果は多くの野党支持者の期待とはうらはらに、野党第一党である立憲民主党が選挙前から13議席減らし、共産党も2議席失うという後退を示しました。この結果をうけて野党共闘の評価は割れています。 もちろんこうした結果をうけて試みを再考するというのは必要なことでしょう。しかしながら結論をはじめから決めてかかるような主張もまた、見かけないわけではありません。ここではそうした議論ならざる議論に終止符を打ち、真に内実のある議論へと進むべく、選挙結果をもとに野党共闘の検証を行っていきます。 野党共闘とは これまでの衆院選では、小泉政権下での一部の例外を除き、自民と公明の得た票の合計は全国の有効投票総数の半分に届いていませんでした。それにもかかわらず自公が圧
お花見シーズンの上野公園、若者は行動を自粛していた - Rei Frontier Tech Blog
レイ・フロンティアの佐藤です。 レイ・フロンティア株式会社では、自動車や鉄道などの交通分野、人流データ等のマーケティング・リサーチ、人の動態分析を必要とするヘルスケア、観光など、多様な分野に対して、データと技術の力で、世界中の人々へ感動体験を提供していきます。 今回は桜の名所、上野公園のお花見シーズンの行動データを見える化しました。 ■期間 2019年 3 月 21日（木）～2019年 3 月 27日（水）【春分の日を含む1週間】 2020年 3 月 15日（日）～2020年 3 月 21日（土）【春分の日を含む1週間】 ■エリア 上野公園 ■調査対象年齢 20代～60代 ※年代別のユーザー比率は昨年と同じ ■調査元 弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの まず年代別の累計滞在時間を出しました。昨年と今年の比較です。 2019年の累計滞在時間を100とした時
☕ふらのさん𝕏🍬 @flano606 「東京から名古屋や大阪あたりの距離で超大容量のデータを送信する時はデータ通信よりHDDを新幹線で持って行った方が早い」って話すき 2020-08-01 11:49:15
はじめに このページは、プロトアウトスタジオのAPIにつなげる授業に関連して、よりAPIの多様さ、広がりを深掘りします。 まだ、JavaScriptに慣れていなくても「なるべくシンプルにAPIを体験する」ことを目指して、 public-apis というフリーで使えるAPIを集めてリストにしているサイトから、手順が少なくAPIにつなげられるシンプルに取得できるものを中心に、直接取得できるURL・Node.js axios await/async ソースコードを一つ一つトライしています。 慣れてきたら、自分で public-apis のサイトを直接読んでみて、巡ってみましょう！ APIピックアップ数 最終更新日 2020/6/8 104 個のAPIをピックアップ中！ 参考資料 public-apis の豊富なAPIリストをベースにAPIつなげていきます。 ピックアップルール 手順が少なくAPI
PS5の実売台数が4000万台を突破。「現在、PS5は十分な在庫があり、累積されていた需要にようやくお応えできるようになりました」 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
私たちは2020年11月にPlayStation 5を発売しました。その時世界は、2019年にPS5を初めて発表した時とは全く異なった状況にありました。新型コロナウイルスによる前例のない困難の中で、私たちはパートナーの皆さまと共に、PS5を予定通りにファンの皆さんにお届けするためにあらゆる努力を行いました。パンデミックによる厳しい状況は長引き、需要に応えられる在庫を確保できるようサプライチェーンが正常化するまでに何か月も要することとなりました。その間、PS5がお手元に届くのを待ち続けてくださったコミュニティーの皆さまに心から感謝を申し上げます。現在、PS5は十分な在庫があり、累積されていた需要にようやくお応えできるようになりました。 PlayStation のファンの皆さまのサポートのおかげで、PS5の累計実売台数（セルスルー）が4,000万台というマイルストーンに到達しました。この達成を
「Data Cross Conference」の登壇資料です。 https://dcc2022.datafluct.com/ データ活用によって億単位の利益を創出してきた登壇者が、データ基盤をこれから構築する方に向けて、費用対効果を最大化するための初期構築プロセスを紹介します。 ----------------------------------------------------------- 【PR】一緒に働きましょう！ https://kazaneya.com/kdec -----------------------------------------------------------
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
2018年新卒入社。名古屋支社にてSI中心にお仕事をするエンジニア。仕事ではサーバやミドルウェアを、趣味ではウェブやアプリを弄っています。 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/21（水）の記事です】 はじめに 名古屋支社の kmmt-t です。 今年の夏頃、インターネットの回線速度を測定するブームがありました。（なぜ？については触れませんが・・・） 俗に言われる「回線速度」というものは、時間帯やご近所さんの利用状況などの様々な要因で変化するものなので1回だけ測ったところで大した意味は持たないでしょう。先日公開された弊社のハンズオン研修の1つである「監視Overview」でも述べられている通り、何かのシステムを監視するのであれば「可視性」「通知性」「特定性」「分析性」を重視しなければなりません。・・・例えそれが自宅のインターネット回線であっても！ というわけで今回は、以下
衆院選予測はまたも各社が外す結果に、情勢調査の実情と限界（大濱崎卓真） - エキスパート - Yahoo!ニュース
情勢調査では朝日新聞の報道が大金星 衆議院議員総選挙は３１日に投開票が行われ、自民党はやや議席を減らしたものの、自民党は単独で絶対安定多数を確保するに至りました。自公で圧倒的多数（310議席／憲法改正や参議院で否決された法案の衆院再可決に必要な議席数）には至りませんでしたが、議席減はわずかにとどまったと言えます。一方、野党は立憲民主党が公示前より議席を減らしたことや日本維新の会が議席を４倍以上に増やしたことが特徴的でした。 報道各社による事前の情勢調査や予測記事は外れる結果となりました。報道各社の事前予測では、「自民“単独過半数”は微妙な情勢」（25日、FNN）、「自民の単独過半数維持は微妙」（28日、読売新聞）と、自民党が233の過半数を取れるかどうか疑問視する向きが多く、与党にとって前向きな結果でも「自民議席減・与党過半数の公算 立憲上積み視野」（21日、毎日新聞）「衆院選 自公で「絶
【知財・個人情報】ChatGPTをビジネスに利用する際の注意点 ['23/4/11] - Qiita
OpenAI利用規約 まず、OpenAIが提供するサービス（ChatGPTおよびOpenAI API）の利用規約を確認します。 ３. Content (a) Your Content. You may provide input to the Services (“Input”), and receive output generated and returned by the Services based on the Input (“Output”). Input and Output are collectively “Content.” As between the parties and to the extent permitted by applicable law, you own all Input. Subject to your compliance with the
![【知財・個人情報】ChatGPTをビジネスに利用する際の注意点 ['23/4/11] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f9ddf025ab2dc7ee12f7e26d95574de3fc974ac/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBncm91bmQwc3RhdGUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWJmODc2ZjA0YzQxMzNjZDlkODFlNTI3YzEyNjZlMGRj%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9852e13f97bccc0ab3bc28a315c9307c)
kaz / AI Academy on Twitter: "Pythonだけでなく統計学,機械学習も全部「無料」で学べる..!! ●東京大学 Pythonプログラミング入門● https://t.co/xi8HwLMwgj ●高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ… https://t.co/ypAY0GyZKm"
Pythonだけでなく統計学,機械学習も全部「無料」で学べる..!! ●東京大学 Pythonプログラミング入門● https://t.co/xi8HwLMwgj ●高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ… https://t.co/ypAY0GyZKm
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
こんにちは。 データアナリスト 兼 チームのマネージャ としてメルカリという会社に4年ほど勤めていたのですが、色々やった気はするが、思い返してみると結局の所何をしたんだっけ？という気持ちに突然なりました。僕は忘れっぽいので、今後もこういう瞬間は何度も訪れそうな気がしています。 ということで、この4月から新しいことを始めるこのモーメントに自分が何をしたのかをちゃんと書き残しておくことにしました。 自分自身の記憶のアーカイブの役割とともに、誰かの参考になれば望外の喜びです。 大体2016−2019年くらいの話です（今のメルカリのデータ分析チームはもっと進化していますのであしからず。） LTVの概念を導入した2022年現在となってみると非常に不可解ではあるが、私がメルカリに入社した2016年頃には、社内では「LTVを見る」という概念はなかった。 ゆえに、投資がリクープ（回収）できているかどうかを
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
ピボットを経てグローバル戦略へ、そして1兆円企業に…Treasure Data CEO・太田一樹の「忘れられない30分間」
データの収集・分析・連携ができるCDP（カスタマーデータプラットフォーム）を手掛けるTreasure Dataは、グローバルでも急成長中の注目SaaS企業。2018年にはArm社へイグジットしましたが、その後、今年になって創業者たちが「出戻り」の形で経営陣につき、さらなる飛躍を目指すというニュースは、業界に驚きをもたらしました。 今でこそCDPとして名高いTreasure Dataも、実はARR 30億円の段階でピボットし、現在の姿へと変わった経緯がありました。その背景にあったストーリー、ピボット後にARR 100億円を突破するため必要だったこと、そしてカムバックの理由まで、共同創業者でCEOを務める太田一樹さんに伺います。 聞き手は、ALL STAR SAAS FUNDマネージング・パートナーの前田ヒロです。 3年でARR10億、しかしテックジャイアントの参戦で…──早速ですが、ARR3
Welcome to Startup Landing! Get free landing pages every week. We’ve brought you a great collection of absolutely free landing pages built with React, Next JS & Gatsby JS. Every week, we’ll be adding top of the line Startup Landing demos to our collection.
米国では約7割の人が業務などでファクシミリを利用しており、日本よりも利用比率が高いことが分かった。情報通信ネットワーク産業協会(CIAJ)が13日発表した米国におけるファクシミリの利用調査結果によると、69.0%が文書や画像を送受信する業務でファクスを日常的に使っていることが明らかになった。 CIAJではファクシミリの利用は日本では約6割が日常業務で使っているという調査結果を出しているが、今回の調査で、米国のほうが利用している人が多い結果となった。 ファクスの機種は複合機や専用ファクスのほか、インターネットファクス、パソコンなどからと幅広く、依然として紙ベースでのやりとりが多いもののネットワーク経由での送受信の比率も高かった。 ファクスを使う理由で一番多かったのが「確実に届くから」で、電子メールなどのデジタル化が進む中でも依然として確実に相手に届くファクシミリの需要が根強いことが分かった。
CUE
Configure Unify ExecuteValidate, define, and use dynamic and text‑based data Learn more CUE makes it easy to validate data, write schemas, and ensure configurations align with policies. Get started learning about CUE with these links ..
日本人は「貯蓄好き」というのが一般的なイメージなのではないでしょうか。 日本人は将来不安の影響で、消費をせずに貯蓄しているから景気が思わしくない、というような言説を聞いたこともあるでしょう。 今回は、日本人の貯蓄率について、少し焦点を当ててみたいと思います。 貯蓄残高の長期推移 貯蓄率の推移 各国との貯蓄率比較 所見 貯蓄残高の長期推移 まずは日本人の貯蓄残高についての長期推移を確認してみましょう。 以下は二人以上の世帯についての「貯蓄高の長期推移」です。 ＜貯蓄現在高及び年間収入の推移（二人以上の世帯）＞ （出所 家計調査報告（貯蓄・負債編）－2019年（令和元年）平均結果－（二人以上の世帯）） 二人以上の世帯について１世帯当たり貯蓄現在高の最近の推移をみると、2019年＝1755万円の水準は約半世紀前の1959年＝30万円の58.5倍となっています。また、貯蓄年収比（貯蓄現在高の年間収
23億枚もの画像で構成された画像生成AI「Stable Diffusion」のデータセットのうち1200万枚がどこから入手した画像かを調査した結果が公開される
画像生成AI「Stable Diffusion」は入力したキーワードに沿って画像を出力してくれるAIで、簡単なお絵かきとキーワードを合わせて意図した画像を生成したり、「この画像っぽい○○」といった指示でイメージを形にできたりと、さまざまな機能や手法が生み出されています。そんなStable Diffusionについて、「画像を学習するAIは、ウェブ上のどのような画像を学習しているのか？」という疑問を解明するために、23億枚のデータセットから1200万枚を抜粋して集計した調査結果を、技術者・ブロガーのアンディ・バイオ氏が公開しています。 Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator - Waxy.org https://waxy.org/2022/0
Python 3.8 の概要 (その1) - Assignment expressions - atsuoishimoto's diary
古来、Pythonでは「代入は文であるべき！」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e
データ視覚化やダッシュボードデザインは文字通り「視覚化」「デザイン」というくらいですので、目に見えているところだけを語られがちです。しかし、実は最も重要なのは徹底したオーディエンス（ユーザー）主義の意識、そして質の高い問いの設定です。なぜなら、オーディエンスは、つまらないと感じたり、わからないと感じるとすぐに離脱するからです。これはとても単純で当たり前とも言えるのですが、データ視覚化に夢中になっていると忘れがちなポイントです。 下図は、ダッシュボードに表れるものとその根底に潜む要素を模したものです。データ視覚化の深層部分はこのような氷山で説明できるのではと考えています。 上側半分はよく語られがちですが、下側は見過ごされがちです。ですので、本記事では、上側から下側まで一気通貫のチェックリストを紹介します。弊社では、プロジェクトの開始時から最後まで考えていることです。これらの要素は相互に影響し
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
投票率上がったのに立憲・共産減らし過ぎでは？
特に立憲は去年社民国民の一部が合流して衆院比例では1100万もあったのにたった1年でここまで減らすって何があったんや政党2019比例2022比例自民1771万1825万+54万公明653万618万-35万維新490万784万+294万国民348万315万-33万立憲791万676万-115万共産448万361万-87万れいわ228万231万+3万社民104万125万+21万NHK98万125万+27万参政0176万+176万 https://www.nhk.or.jp/senkyo/database/sangiin/2019/00/hsm12.html https://www.nhk.or.jp/senkyo/database/sangiin/00/hsm12.html
たくさんの文字列（や離散的な符号列）をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか？（まぁあんまりなさそうですね） たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削
こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇♂️）
８月１５日、中国国家統計局の報道官は、８月から若者の失業率データの発表を停止することを明らかにした。写真は北京での就職フェア。６月撮影（２０２３年 ロイター／Thomas Peter） [北京 １５日 ロイター] - 中国国家統計局は１５日、若年層の失業率について、測定方法を改善する必要があるためデータの公表を一時停止したと明らかにした。 国内の雇用見通しに対する不満が高まる中、ソーシャルメディア上ではこの決定に批判が相次いだ。これに先立ち発表された鉱工業生産と小売り売上高の統計は予想よりも弱い数字となり、景気減速を示す内容となった。 もっと見る
{ domainData1 : {}, domainData2 : {}, appState1 : {}, appState2 : {}, ui : { uiState1 : {}, uiState2 : {}, } } ref: Basic Reducer Structure and State Shape · Redux 正規化 Recipesでは正規化についても言及しており、リレーショナルデータを管理する場合はデータベースのように正規化することを推奨していました。 以下は投稿が複数のコメントを持つ例です。postsはcommentsのidだけを持っています。 { posts : { byId : { "post1" : { id : "post1", author : "user1", body : "......", comments : ["comment1", "comment
動画が公開されました 昨日、一昨日と、Twitterでコロナ脳をちぎっては投げ、ちぎっては投げしましたが、共通していえることが とにかく知識がない!!! ということで、本日は簡単ながら現在分かっているファクト、つまり事実について誰が言っているのかを含めて書こうと思います。コロナ脳の洗脳を解くためにご活用下さい。ただし中には漢字が読めない、数字が分からないという方もいますので、「これを読んどけ」じゃなくて丁寧に説明してあげることが大事です。 子供は感染しづらく感染しても重症化はほぼ稀で、しかもウイルスを放出しない これは先日の日本感染症学会、つまり政府の専門家会議の皆さんのカンファレンスからの引用です。かなり長時間でしたが全部見ました。 まず、会見の冒頭では「子供たちがウイルスを媒介するといったのは間違いだった」的な謝罪からはいりました。これがその資料です。 ウイルス排出量は重症度ではなく高
リーガルテック領域のリーディングカンパニーである株式会社LegalForceが、「検索インフラTechTalk!」を開催しました。インフラ領域の中でも「検索インフラ」にフォーカスした今回は、検索インフラに関する具体的な事例や取り組みについて各スピーカーから発表がありました。野口真吾氏は、AWSを用いたデータレイクの基礎について紹介しました。 企業規模に関係なく起こるデータのサイロ化 野口真吾氏（以下、野口）：みなさんこんばんは。本日は「検索インフラ Tech Talk!」ということで、検索インフラから少し広げた話題にはなるんですが、「AWSを用いたデータレイクの基礎」というお話をします。よろしくお願いします。 最初に簡単に自己紹介します。アマゾンウェブサービスジャパンでスタートアップ担当のソリューションアーキテクトをしている野口真吾と申します。Twitterでは＠nogというIDを使って活
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL There’s a tried-and-true architecture that I’ve seen many times for supporting your web services and applications: PostgreSQL for data storage Redis for coordinating background job queues (and some limited atomic operations) Redis is fantastic, but what if I told you that its most common use cases for this stack could actually be achie
Mini Tokyo 3D
A real-time 3D digital map of Tokyo's public transport system. This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi.
Data Platform Guide - 事業を成長させるデータ基盤を作るには #DataEngineeringStudy / 20200715
Data Engineering Study #1 の発表資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/179786/ 当日の動画はYoutubeで閲覧可能です。 https://www.youtube.com/watch?v=hFYNuuAaiTg …
https://anond.hatelabo.jp/2024022723544432歳婚活男性だけどもうダメだわ最近のここらへんの投稿が気になったので、40代で結婚相談所に入って成婚できた経験も踏まえて書いてみようと思う。 積極的で魅力的は人はいる自分があった中ではこんな人がいたかな。 お見合いやデートでプレゼントやお土産をくれる お店や場所の提案をしてくれる、場合によっては予約もしてくれるこちらから奢ってばかりだと悪いということで、奢り返してくれる（「今日は私が払いますね！」と言って伝票を取られた）LINEで頻繁にメッセージをくれる、メッセージの内容も魅力的（「ありがとう」が多い、メッセージで「夢に出てきました」と送ってくる人もいた）確かに、消極的な人もいたけど、そういう人とはお見合いより先に進まないことが多いのであまり印象に残らない。 積極的で魅力的は人は、すぐに成婚してしまうので出会
IT系上場企業の平均年収を業種別にみてみた 2022年版［前編］ ～ ネットベンチャー、ゲーム、メディア系 IT系企業で平均年収が高いのは、勢いのあるネットベンチャー系企業なのか、それとも伝統的なSIerなのでしょうか。毎年恒例の記事を今年も公開します。 新型コロナウイルスの感染拡大が始まってすでに2年以上が経過しつつあるなかで、この状況に適応しつつ成長できている企業なのかどうか、といった視点が重要になってきているように思います。そうした点で、今年も情報をまとめたこの記事は多少なりとも参考になるのではないでしょうか。 さて、上場企業は毎年「有価証券報告書」の発行を義務づけられており、そこには従業員の人数や平均年齢、平均年収などが掲載されています。この記事では、これら公開情報を基に、Publickeyが独自の判断で主な企業をピックアップして業種を分類。平均年収が高い順に並べてみたものです。
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
DynamoDB の設計について考えてみる。 - Qiita
プログラミング初心者がFlutterとchatGPTを使って3週間でアプリを作った話
パスワード管理ノートなる代物が売られていて日本ITの敗北を感じた→案外セキュリティ的にも悪くないのでは？という話
野党共闘は失敗か？｜三春充希(はる) ⭐第50回衆院選情報部
「東京〜名古屋・大阪間で超大容量のデータを送信するならHDDを新幹線で持って行った方が早い」は本当か？計算してみる
すぐにAPIを体験！public-apis 100以上のJavaScript axiosサンプル集
データ基盤による利益最大化と初期構築プロセス / 20220209
おうちの回線速度をお手軽に可視化してみよう | IIJ Engineers Blog
メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返り｜樫田光 | Hikaru Kashida
実践Immutable Data Model - 紙箱
Startup Landing Templates
米国では7割がファクシミリを利用 CIAJ調査（電波新聞デジタル） - Yahoo!ニュース
日本人はもはや貯蓄好きではないという事実を信じますか - 銀行員のための教科書
データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させるための95のチェックリスト
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks
面倒な「ダミーデータ作成」をChatGPTに任せる〜Code Interpreterの限界までリアリティを追求した作業の記録【イニシャルB】
Pythonで省メモリに大量の文字列を扱う工夫 - MNTSQ Techブログ
自然言語を簡単に可視化・分析できるライブラリ「nlplot」を公開しました - ギークなエンジニアを目指す男
中国、若年失業率の公表一時停止 海外投資家の信認さらに低下も | ロイター
TwitterやSlackのRedux Storeを覗く
感染症学会の分析による、コロナ大流行の犯人。傾向と対策
AWSで“データのサイロ化”を防げ すべてのデータを1ヶ所に集めるデータレイクの作り方
結婚相談所にも魅力的な人はいるけど、増田が会えてないだけ
IT系上場企業の平均年収を業種別にみてみた 2022年版［前編］ ～ ネットベンチャー、ゲーム、メディア系