1000万ユーザに耐えるサーバを作ってみた
概要 スケーラビリティが高く1000万ユーザに耐えるAPIサーバを作成しました。TwitterのようなSNSです。実装はGitHubで公開しています。 開発環境は次の通りです。 Node 16.14 Express 4.17.3 DynamoDB 2012-08-10 機能要件は次の通りです。 ツイート機能 ツイートに対してコメント機能 フォロー機能 タイムライン機能 導入 Facebook、Amazon、Youtubeのような数億人のユーザを抱えるサービスでは大量のトラフィックを捌く必要があります。大量のトラフィックを捌くためのアプローチとして一般的に使われるのはスケールアップではなくスケールアウトです。スケールアップは性能の高い機器を使うためにコストが高いです。また、1つのサーバで運用するためにパフォーマンスの限界が存在します。 スケールアウトについて考えます。アプリケーションは大きく
世間ではAppleの新しい製品に使われるARM64 CPUであるM1の話題でもちきりだ。ただし、日本語を話す記者というのは極めて非科学的かつ無能であり、M1の現物を手にしても、末端のソフトウェアを動かして、体感で早いだの遅いだのと語るだけだ。そういう感想は居酒屋で酒を片手に漏らすべきであって、報道と呼ぶべきシロモノではない。 と思っていたら、Phoronixがやってくれた。M1とi7で動くmacOSでベンチマークをしている。 これを考察すると、M1のMac Miniは、一世代前のi7のMac Miniに比べて、メモリ性能とI/O性能が高く、演算性能は低いようだ。このことを考えると、M1の性能特性としては、動画のエンコードやソフトウェアレイトレーシングをするには不向きだが、その他の作業は遜色ないだろう。 問題は、仮想化とRosettaを組み合わせることができないという点だ。x86-64のユー
ビデオカードのメモリが増設できない理由について、昔この業界に関わったことがある俺が説明してみる。理由は2つで、技術的ハードルが高い点と需要が無いという点である。 その1 技術的ハードルについて現在主流となっているビデオカードのメモリはGDDR6という規格である。こいつは16Gbpsでデータを転送できるんだが、1bitのデータのやりとりに使えるのはわずか62.5ピコ秒しかないということだ。これってメチャクチャやばい話で、僅か数mmの配線長の違いでも信号のタイミングのずれに影響してしまう。PC系のニュースサイトでビデオカードからクーラーを外した写真がよく掲載されているので試しに見てほしいのだが、タイミングずれが起きないようにGPUの周りを囲むように等距離になる位置にメモリが配置されているのがわかるだろうか？また、このような配置には、配線距離が短くなるメリットもあるのだ。 一方、PCに使われるメ
Merpay Advent Calendar 2019 の2日目は @1000ch (id:hc0001) がお送りします。この記事は2019年11月16日に福岡で開催された Frontend Conference Fukuoka 2019 のセッション、HTML Optimization for Web Performance の書き起こし記事です。 docs.google.com なぜ HTML の最適化が重要なのか 先日公開された Chromium Blog: Moving towards a faster web をご覧になられたでしょうか。Google は Web ページのパフォーマンスの重要性を様々な形で啓蒙してきましたが、この記事では Chrome のもとになっている Chromium に、Web ページのパフォーマンスをブラウザ UI として表示する機能を追加し、ユーザーが
監視について思うとこ - y-ohgi's blog
TL;DR 監視はユーザーにサービスを提供できているかを観測するための行為 SLI/SLOを定めて、SLOを守れるようにモニタリングする ダッシュボードは定常的に表示しておくものと障害時に活用するものを作ると良い アラートはレベル分けして人間が対応しなければならないものだけ人間へ通知する 監視とは サービスを健全に動作させ続けるために監視を行います。 「健全に動作している」の定義はサービスによって異なり、ユーザーにWebページを見せることができることだったり、バッチが正常に終了することだったりします。 最終的にユーザーに正常にサービスを提供できていることを観測するために行うことに変わりはありません。 さてユーザーにサービスを提供するために何を監視しましょうか？ クラウド前提であれば個人的にリソースベース（CPU/Memory）より、 SLI/SLOをベース に監視する事が望ましいと考えてい
イーロン・マスクが「ハードコア」に付いてきた約50人のTwitterエンジニアを突然解雇、「コードが満足できない」と言われた人も
by Thomas Hawk TwitterのCEOに就任したイーロン・マスク氏は従業員のレイオフを強く押し進め、同社の従業員数はわずか3週間で7500人から2700人にまで激減したことが伝えられています。その後2022年11月21日に開かれた全社会議の中でマスク氏は「レイオフを完了した」と発表しましたが、新たに一部の従業員が追加で解雇され始めていることが分かりました。 Twitter’s ongoing cruel treatment of software engineers - The Pragmatic Engineer https://blog.pragmaticengineer.com/twitter-cruel-treatment-of-software-engineers/ アメリカの祝日「感謝祭」にあたる2022年11月24日の前夜、一部のTwitterエンジニアが「コー
マルチクラウド展開にまつわる既成概念を覆すより データ転送では、特に長距離の場合にレイテンシ（遅延）が問題になることがありますが、現在はすべてのクラウド・プロバイダーがそれぞれの物理インフラストラクチャを互いの近くに配置（専門用語では「コロケーション」）しているため、これはさほど問題となりません。この近接性（場合によっては同一コロケーション施設内の別の部屋）は、クラウド間のレイテンシがミリ秒単位であることを意味します。それに加え、クラウド・データセンター・リージョンは世界中で増加しており、クラウド・リージョン間の距離は縮まっています。 という事で、レイテンシ(遅延)について、まとめてみてみます。 ■ Agenda レイテンシ(遅延)とスループット(帯域幅) レイテンシと TCP の動作 帯域幅遅延積(Bandwidth-Delay Product) TCP Window Size の調整と
# 安全なシステムプログラミング言語Rustへの招待 ---------------------- [IIJ Labセミナー](https://iijlab-seminars.connpass.com/event/152079/) === # About Me ---------  * κeen * [@blackenedgold](https://twitter.com/blackenedgold) * Github: [KeenS](https://github.com/KeenS) * GitLab: [blackenedgold](https://gitlab.com/blackenedgold) * [Idein Inc.](https://idein.jp/)のエンジニア + 2年半くらい仕事でRustを書いている
広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ
名著「UNIXという考え方 - UNIX哲学」は本当に名著なのか？ 〜 著者のガンカーズは何者なのかとことん調べてみた - Qiita
補足 1975: トンプソンはベル研を一時休職し、母校のカリフォルニア大学バークレー校に Version 6 Unix をインストールする作業を手伝う。これは後に BSD Unix として配布される。 1984-1998: ガンカーズが DEC でプリンシパル・ソフトウェア・エンジニアを務めた時期 ガンカーズは DEC の Unix Engineering Group (UEG) に所属 いつから DEC に勤めていたのかは不明 P63 より「小さな会社で Version 7 Unix を使っていた」ので 1979 年よりも後 V7M の開発には関わってなさそう おそらく 1980-1984 の間に DEC に入社したと思われる ガンカーズが「UNIX の考え方」についての本はないだろうか？と考えたのは 1991 年 1988: POSIX.1 標準化（POSIX.2 は 1992 年）
DXを大幅に低下させるDocker for Macを捨ててMac最速のDocker環境を手に入れる - Qiita
※DXはデジタルトランスフォーメーションではなくてDeveloper Experienceの方です 2020/05/26追記 https://qiita.com/nanasess/items/16ab9274c34bdc34e567 を使うことでVagrantを経由せずにDocker for Macの機能だけでMutagenを使うことができるようになりそうです。 パフォーマンスの測定はしていませんが、Docker for Macの設定のみでこの記事の手法と同等の速度が出るようになるかもしれません。 概要 Macでネイティブでの動作とほぼ同等の速度の安定したDocker環境を手に入れることができたので、その知見について公開します。 ものによりますが、最大10倍程度パフォーマンスの向上が見られました。 具体的な手法としてはVirtualBox + Dockerを用います。 設定は2ファイル50
おはようございます、なのくろです。年の瀬ですね。 この記事は ABEJA Advent Calendar 2020 の最終日です。 追記：おかげさまで Qiita LGTM賞 を受賞いたしました、ありがとうございます！ 私は2020年01月にABEJAへ入社しました。チームではフロントエンド開発全般を任されています。 参入してちょうど１年が経過しましたので、今年取り組んだことをまとめました。 「フロントエンドを100倍速く」というタイトルは誇張気味なのですが、難しいことはせず、基本的なパフォーマンス改善を素直に実践したという話を書きます。 本稿では事例とやったことを紹介するのみですが、何かしらの知見や改善のきっかけに役立てば幸いです。 サービスについて 話をする前に、どんなサービスを開発しているかについて少しだけ触れます。 ABEJA社では「Insight for Retail」という、小
どのウェブフレームワークが一番高速に動作するのかが一目で分かる「Web Framework Benchmarks」レビュー
普段何気なく目にしているウェブサイトも、裏ではさまざまなフレームワークを活用しています。「Web Framework Benchmarks」はそうしたフレームワークたちがアクセスをさばくときの処理速度を計測してベンチマークにまとめたもので、2013年に公開されて以降、年々アップデートが積み重ねられて多種多様なフレームワークの実力を一目で確認できるようになっています。 TechEmpower Framework Benchmarks https://www.techempower.com/benchmarks/ 上記のURLへアクセスすると、2020年5月28日にアップデートされた「Round 19」の内容が表示されます。 こんな感じでテスト結果がランキング形式で表示されます。さまざまなテスト結果が掲載されていますが、最初に表示される「Fortunes」はデータベースを読み取ってHTMLを生
OSはどうやってP-coreとE-coreを使い分けているのか - Blog posts by @retrage
Alder Lake以降のIntel CPUでは、P-coreとE-coreの2種類のコアが搭載されている。 P-coreは性能重視、E-coreは省電力重視という位置づけで、OSがうまくこれらのコアを使い分けることで、消費電力と性能の両立が図られている。 ここまでの話は広く知られているが、実際にどのようにしてOSに対してコアの使い分けをさせているのかの実装レベルでの解説は (少なくとも日本語では) ほぼ存在しないようなので調べてみた。 OSから見たP-coreとE-core OSの役割の一つとしてプロセススケジューリングがあり、どのプロセスをいつどれぐらいの期間どのCPUコアで実行するかを決める。OSができるだけ効率よくプロセスをスケジューリングするためには、CPUコアの性能や消費電力の違いを考慮したスケジューリングが必要になる。そこで、Intel CPUではOSに対して次の2つの情報を
2019年9月5日，日本最大のゲーム開発者会議CEDEC 2019の2日めにバンダイナムコ研究所の森口明彦氏から，「芯（シン）・遅延対策2020 〜ヒトのスペックから導かれる安定性重視とフレームレートのベストプラクティス」と題する講演が行われた。 ゲームの体験で大きな問題になりうる「遅延」については，CEDECでもたびたび取り上げられ，森口氏も何度かCEDECで講演を行っている。遅延はプレイヤーの操作から画面に反映されるまでの時間差のことを指すものだが，今回の講演では，プレイヤー側の事情に踏み込んでどの程度の対策が必要とされているのか，どの程度の対策があれば十分なのかなどについて定量的な分析と考察が披露されたので，そのあたりを中心に紹介してみたい。 ゲームの処理サイクル（左）と人間の処理サイクル（右）。それぞれが一定の周期で処理を進めている 人間に対する視覚や聴覚の処理は小脳の運動中枢の一
setTimeout は、指定された時間以降に指定されたコードを実行する JavaScript の API です。ブラウザでも Node.js でも広く使われているのですが、実装はまちまちで、色々と特殊な条件も多く、挙動を完璧に理解している人は少ないと思います。この記事では、そんな setTimeout を可能な限り深堀りしてみようと思います。 先に書いておきますが、ものすごくニッチで細かい話ばかり並びます。突然私が、ただ純粋に setTimeout について調べたくなったので、その結果をまとめただけのものです。普通に開発している人には必要のない情報が多くなるでしょう。この記事は基礎から setTimeout を学ぼう、という方には全然向かないと思います。 また、JavaScript のイベントループについてある程度理解していることを前提とします。その詳しい理解には、@PADAone さん
Web Vitals Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Web Vitals is a Google initiative to provide unified guidance for web page quality signals that are essential to delivering a great user experience on the web. It aims to simplify the wide variety of available performance-measuring tools, and help site owners focus on the metrics that matter most, the
「量子」と組合せ最適化に関する怪しい言説 ―とある研究者の小言― - むしゃくしゃしてやった，今は反省している日記
最近，量子コンピュータの話題をニュースや新聞で見かけることが増えてきました． その中で気になってきたのが，組合せ最適化と量子コンピュータ（特に量子アニーリング）に関する怪しい言説．私自身は（古典コンピュータでの）組合せ最適化の研究をやってきて，量子コンピュータを研究しているわけではないのですが，さすがにこれはちょっと・・・と思う言説を何回か見かけてきました． 最近の「量子」に対する過熱ぶりは凄まじいので，こういう怪しい言説が広まるのは困りものです．すでにTwitter上には，“組合せ最適化は今のコンピュータでは解けない”とか“でも量子なら一瞬で解ける”という勘違いをしてしまっている人が多数見られます*1． さすがに危機感を覚えてきたので，この場できちんと指摘しておくことにしました． 今北産業(TL;DR) “古典コンピュータは組合せ最適化を解けない” → 古典コンピュータで組合せ最適化を解
リソースの読み込みを助けるウェブブラウザ API の世界
ウェブブラウザはネットワークから様々なリソースを集め、それらを処理して組み合わせてウェブページをレンダリングします。リソースが揃わないとレンダリングできないので、この一連の処理のどこかが遅れるとページの表示も遅くなります。レンダリングをすみやかに開始できるようにウェブブラウザはリソースの取得やその処理を最適化するための API を提供しています。本記事ではそれらを網羅的に紹介し、ウェブアプリの性能改善を図る上でどのようなブラウザ機能が使えるのかを知ってもらうことを目的としています。各機能の具体的な適用事例については他の記事に委ねます。 本記事の内容は記事公開時点での情報に基づいており、閲覧時点では既に古くなっている可能性があります。最新の正確な情報は一次情報源を参照してください。また特定のブラウザ実装について言及する場合は、断りがない限り Chrome を想定しています。誤りや補足、質問な
AWSの主要サービスをローカルでエミュレートする「LocalStack 2.0」リリース。機能の同等性と性能などさらに向上
AWSの主要サービスをローカルでエミュレートする「LocalStack 2.0」リリース。機能の同等性と性能などさらに向上 AWSの主要なサービスのAPIをローカルマシン上でエミュレートする機能を提供する「LocalStack」のバージョン2.0が正式リリースとなりました。 LocalStack 2.0 is here! Our next-gen cloud emulation platform comes with significant improvements in parity, performance, and efficiency for a better development and testing experience for your cloud applications. Read more here: https://t.co/7rU0pKVxW6 #LocalSt
Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの？」を調べてみた（ファントムファイル） - Qiita
Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの？」を調べてみた（ファントムファイル）oracleWeb この記事は、 JPOUG Advent Calendar 2023 24日目の記事です。 23日目は multilayer さんの記事『OCIのLanding Zoneについて調べてみた！』でした。 想定読者 ファントムファイルについてよく知らない、帳票の扱い方をあまり考えたことがない人 イントロダクション 皆さん、世の中のWebシステムで利用される画像や帳票ファイルがどこに保存されているかご存知でしょうか？ 帳票や大きな画像ファイルなどを扱う際、大きく分けて２つの設計方針があります。 ・DBに直接保存する ・DB外部に保存し、パスなどをDBに保存する オライリーのSQLアンチパターンの、”ファントムファイル”という章にはこのあたりのことが書いています。 [Amaz
本稿は Yorick Peterse 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 yorickpeterse.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Yorick Peterse 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 ここから本文です。 GitLab 社で働くのはどのようなものだったか 私は2015年10月に GitLab 社に入社し、6年あまり働いて2021年12月に退社しました。 前に GitLab 社を辞めて Inko に取り組んでいることは書きましたが、2015年から2021年までの間、GitLab 社で働いていたことがどのようなものであったのかについては触れませんでした。理由は2つあります。 燃え尽き症候群に苦しんでいて、(当時は) 自分の人生の最後の6
8羽の若いコンドルに追跡装置を取り付けて、飛行の様子を記録する研究により「コンドルは1回も羽ばたくことなく5時間滞空し、距離にして170キロメートルも飛行することが可能」だということが確かめられました。 Physical limits of flight performance in the heaviest soaring bird | PNAS https://www.pnas.org/content/early/2020/07/09/1907360117 We tagged Andean condors to find out how huge birds fly without flapping https://theconversation.com/we-tagged-andean-condors-to-find-out-how-huge-birds-fly-without-fl
恥の多い生涯を送って来ました。 システムを開発していると、本当に多くの恥が生まれます。たとえば、こんな恥です。 テーブルの名前を付けミスったりは日常茶飯事。私が付けた変な名前が、自社の営業どころか他社のユーザーにまで浸透してたりもする。例えば、唐突に商品マスタに出てくる「グルーピングタグ」というカラムとか。（まじで意味不明） いま商品マスタと呼ばれているマスタの物理名が「kiosk_pricings」とか。日本語でおｋ。kiosk_pricings.grouping_tagってなんだよ。 「pricing」テーブルにはpriceカラムがあるが、全てのレコードで0になっていて、システムでは一切使っていないとか。（そのうち消したい） システムで使われている"正解"はkiosk_pricings.priceでした〜。 親子関係を間違えた事もある。チケットと決済の親子関係を入れ替えたりもした。 ま
浜田よしかづ@つぐもも連載中 @yoshikadu2010 約２年半ほど、作画速度が全盛期の半分くらいになっていて悩んでいたが、画面解像度をFHDに落としたら速度が戻ってきた。おそらく、高解像度だと、線の下手さがまざまざと見えてしまい、テンションが落ち、線を直そうとして無駄に時間をかけたりしたのが原因と思われる。 2021-06-13 20:39:00 浜田よしかづ@つぐもも連載中 @yoshikadu2010 ちなみに全盛期で１日２P作画。ここんところ1日１ｐしか作画できないことが多くて、これはもう月刊連載が無理なんじゃねーの？と思っていた。連載じゃなくて、ある程度描きためてから編集部に渡して好きに掲載してもらうような形にできないだろうかとか考えていた。 2021-06-13 20:42:20 浜田よしかづ@つぐもも連載中 @yoshikadu2010 なんで２年半かって、旧液タブが壊れ
会社などの組織、そこで働くチームや個人の目標管理のフレームワークとしてOKR（Objective & Key Results）を取り入れている会社は増えてきていると思います。似たツールとして、MBO（Management By Objective）やKPI（Key Performance Indicator）がありますが、私の理解では以下の点で、OKRはそれぞれMBOやKPIと違います。 まず、KPIのほうは簡単です。KPIはビジネスに関係する把握すべき数値のうち、ここを注視して改善すればビジネスが成功するという指標のことです。最近SaaSで特に注目されているのは、チャーンレートとNRR（Net Retention Rate）の2つです。ほかにも、CVC、CAC、LTV、MRR、ARPU、NPSなどをモニターしているのが普通かと思います。もちろん営業部であれば売上や利益、あるいは獲得したリ
モチベーション なぜRustを選んだか？ 私はQEMUは「アーキテクチャエミュレーション界のLLVM」だと思っている QEMUが高速な理由：TCG Binary Translation ゲスト命令(RISC-V) → TCG → ホスト命令(x86)の処理をRustで作ろう RISC-Vの命令をフェッチしてデコードする RISC-Vの命令をTCGに変換する TCGをx86に変換する 実装結果 Binary Translation実行を高速化するための様々なテクニック BasicBlock分まで複数命令をまとめて変換 TCG Block Chainingの実装 評価結果 TB Lookup and Jumpの実装 評価結果 まだ完成していないところ 一部の最適化はまだ未実装となっている ゲストアーキテクチャがx86のみとなっている。TCGによる複数プラットフォーム対応として、まずは環境のそろ
スワップの弁護：よくある誤解を解く
(This post is also available in English.) この記事は In defence of swap: common misconceptions を 著者の Chris Down さんの許可 を得て Hiroaki Nakamura が日本語に翻訳したものです。 原文のライセンス は CC BY-SA 4.0 であり、翻訳のライセンスも同じく CC BY 4.0 とします。 長文を読みたくない方への要約： スワップを持つことは正しく機能するシステムのかなり重要なポイントです。 スワップが無ければ、まともなメモリ管理を実現することは難しくなります。 スワップは一般的に緊急事態用のメモリを取得するためのものではなく、メモリの回収を平等に効率的に行うためのものです。 実のところ「緊急事態用のメモリ」は一般的に盛大に悪影響を及ぼします。 スワップを無効にすることは
OpenSSH 公式による scp 非推奨宣言を受け, scp, sftp, rsync を比較してみた (2020/5/25 rsync の計測結果について注記追加) - 寒月記
2020/5/26 再検証記事追加追記 Twitter でのご指摘を受けて再検証しました, 転送先のファイルを削除していないために差分転送になっていた点を考慮したものとなっています。 rsync の速度については結果が変わっています。 www.kangetsu121.work TL;DR scp はセキュリティ, 今後の開発優先度を考えて公式で非推奨宣言している 転送速度は (1GB のファイル転送の計測では) rsync >> scp > sftp Twitter でコメントをいただき, 転送ファイルの削除を都度していないので, rsync が差分転送になっているとのご指摘をいただきました。 ただいま検証中ですので, rsync の速度比較結果については判断をお待ちください。 -> 再検証しました, 画面上部の再検証記事をご確認ください rsync は多機能 かつ速い ので rsync
Parrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger
型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog
SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre
66分かかる同期処理を10分以内に短縮せよ！～商品情報同期システムでの、処理速度と運用の改善～ - MonotaRO Tech Blog
はじめに この記事では、モノタロウの基幹系を構成するシステムの一つである、商品情報管理システム（PIM：Product Information Management システム）の導入プロジェクトで、商品情報を基幹系と同期するシステム（商品情報同期機能）の性能や運用環境の改善を行った話をご紹介します。 背景 モノタロウの基幹系は、長年内製のシステムで支えられてきました。基幹系のシステムは、少数のWebアプリケーションと多数のバッチから構成されています。中でも商品情報の管理に関するシステムは、在庫や仕入先に関するシステムと一体化していて、商品情報に関する数多くのマスタメンテナンス画面を備えたやや複雑なシステムです（図１）。 図1 基幹系の概略図 当社のシステムは、もともと自分たちのビジネスに必要な機能を提供する手頃なパッケージ製品がなかったため、すべてを内製でまかなってきたという経緯があります
「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
開発者の生産性を測るためのフレームワーク`SPACE`について
LeanとDevOpsの科学の著者の一人であるNicole Forsgren氏が著者に入っているThe SPACE of Developer Productivity: There's more to it than you think - Microsoft Researchで提唱されているSPACEについて 以下記事も Four Keysだけじゃない開発者生産性フレームワーク 開発生産性の可視化フレームワークであるSPACEを活用するために、どのようなメトリクスをどう取得するかについて考えてみる 要約 SPACEは開発者の生産性を計測するためのフレームワーク 推奨されている測定指標のカテゴリ(本文ではディメンションと定義)の頭文字 satisfaction and well being performance activity communication and collaborati
「こんなの俺らのAppleじゃない！」 M1 MacショックとWindowsの行方 小寺・西田の2021年新春対談（前編）
この記事について この記事は、毎週月曜日に配信されているメールマガジン『小寺・西田の「マンデーランチビュッフェ」』から、一部を転載したものです。今回の記事は2021年1月18日に配信されたものです。メールマガジン購読（月額660円・税込）の申し込みはこちらから。 2020年はPCの人気が再燃した年だったのではないだろうか。昨年はWindows 7のサポート切れによる駆け込み需要が一段落して、落ち込みが懸念されていたのだが、蓋を開ければどのメーカーもかなりの増収となっている。 MacもM1の登場で脚光を浴び、そしてWindowsは？ という話である。 M1が変えた世界観 小寺 僕はけっこうビデオ編集をよくやるんですけど、ネット会議の影響もあって、PCの復権って2020年にけっこうあったと思ってるんですよ。 西田 あ、それはそうですね。2020年はPCの復権は間違いなくあったと思います。 小寺
Reactで開発をしていく上でみなさんがいつかお世話になるだろうと思った記事たちです。 （僕はお世話になりました。これからもお世話になります。） これも良かったよっていう記事があればコメントで教えてください！ 🌟 = 特におすすめ Reactを最初から学ぶ・入門 React Docs BETA 🌟 りあクト！ TypeScriptで始めるつらくないReact開発 第4版【① 言語・環境編】 - くるみ割り書房 ft. React - BOOTH 🌟 Reactハンズオンラーニング 第2版 ―Webアプリケーション開発のベストプラクティス RailsエンジニアのためのNext.js入門 - hokaccha memo React Glossary + Explain Like I'm Five 🌟 React Server Components 総まとめ Reactのレンダリングに関
スマートフォンに比べれば進化の速度が遅いものの、パソコンも少し古くなるとOSの動作が重くなったり、サポートが打ち切られたりします。 Googleが新たに早期アクセスを開始した「Chrome OS Flex」はMacやWindowsパソコンに無料でインストールできるOSであり、動作が軽いため古くなったパソコンを蘇らせることができます。 無料でダウンロードできる「Chrome OS Flex」 Chrome OS FlexはGoogleが開発する、無料で利用できるOSです。 元々はCloudReadyという名前で公開されていたChromiumベースのOSでしたが、Googleが買収し、「Chrome OS Flex」として早期アクセスが開始されました。 WindowsやmacOSに比べると軽量なOSであり、古いパソコンを蘇らせることができるでしょう。 利用可能な機能はChromebookと同じ
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型
より速い WEB を目指す Next.js / nextjs-make-the-web-faster
【Next.js Update!】v12リリースを踏まえ、Next.jsの採用を考える 本発表は以下URLでアーカイブ視聴が可能です。https://youtu.be/KaS3bgz_CA4 イベントページ：https://forkwell.connpass.com/event/228457/
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macOSのM1とx86-64におけるベンチマーク比較の考察
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どうやって技術的負債の雪だるまを生み出し、それを返済してきたか - 5年半越しの設計論
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