新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
ラズベリーパイ使って宅配便の再配達を撲滅した話（総集編） - West Gate Laboratory
概要 外出時でも荷物を受け取れるように、ラズベリーパイを使って受取までのプロセスをほぼ自動化した話。 我が家がオートロックマンションのため、共同玄関をどうセキュアに開けるかがキモ。 背景 私は宅配便の受取が苦手である。 時間指定できるならまだマシだが、指定したその２～３時間どのタイミングで来るかもわからず、待っていなければならないのは苦痛である。 以前はコンビニ受け取りもしていたが、やはり段ボールを抱えて家まで帰るのは面倒である。（我が家は3件隣がコンビニだがそれでも面倒は面倒） 時間指定ができない宅配便などは、もう諦めて一度不在票入れてもらってその上で時間指定で受け取っていた。配達員の方々には申し訳ないがそうせざるを得ない。 日本の宅配便の約6件に1件が再配達 一人暮らし、共働きが多い現在、再配達率は相当多いのでは？と思い調べてみたところ、国土交通省の発表では平成31年度4月の段階で16
未経験から1ヶ月でWeb系企業に就職する勉強法
取り上げた技術は、本格的な開発でも役に立つもので、最も学習コストが低いものを選んだ。 重要度が低いものは載せていない。たとえばHTMLとCSSなんてググりながら書けば全く問題ない。Bootstrapなどのフレームワークも全くやる必要はなく、仮に就職先で使っていたら覚えればいい。 逆に言えば以下に挙げる技術は、そもそも概念自体がプログラミングにとって普遍的なものであり、（基礎的な部分を）調べながら使うようではエンジニア失格ということ。 基本的に現在では、バックエンド・フロントエンド・運用保守全てができないエンジニアに価値は無い。 以下に挙げた技術（①⑤⑥は他の言語やフレームワークで代替可能）が身に付いていなければまともな企業に就職することは難しい（もちろん、下らない業務システムを下請けで作ってる底辺企業には入れるだろうが）。 経験者でも、これらができない/わからないのは、相当恥ずかしいことだ
自分プロジェクトを挫折せず続ける技術 - 個人開発をはじめよう！ - Lean Baseball
職業としてエンジニアをやりたい・やってるけど（サーバーサイド→アプリエンジニア, インフラ→機械学習エンジニア的な）ジョブチェンジをしたいという方は結構いらっしゃると思います（かつての私もそんな人達の一人でした*1）. エンジニアをやりたい, 別の領域のエンジニアにジョブチェンジしたいというときに, 仕事終わった後, 週末などに個人学習をする 勉強会やイベントに参加したりコミュニティーのメンバーになって仲間を増やす 一念発起?して自分でWebサイト・サービスやiOS/Androidアプリを作ってリリースする といった, 「自分プロジェクト」言い換えると「個人開発」をすると思いますが, これって中々続かない事多くないですか? 少なくとも私は上手く行かなかった時期がありましたし, 今は上手く行ってるものの, たまにこの手の相談を受けます. そんな中, 奇しくも今年の4月に「個人開発をはじめよう
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
こんにちは、主に検索周りを担当しているエンジニアの伊藤です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の 17 日目の記事です。 みなさんは適切なDockerfileを書けていますか？とりあえずイメージのビルドが出来ればいいやとなっていませんか？ 今回は自戒の意味も込めて、改めてDockefileのベストプラクティスについて触れつつ、 そもそもDockerfileを書かずにコンテナイメージをビルドする方法とコンテナセキュリティに関する内容についてまとめてみました。 Dockerfileのベストプラクティス イメージサイズは極力小さくしよう ビルドキャッシュを活用しよう Dockerfileに関する悩みどころ Dockerfileを書かないという選択肢 Buildpack Cloud Native Buildpacks CNBの仕組み デモ CNBのメリット セキ
「NTT Tech Conference」は、NTT グループのエンジニア有志が開催するカンファレンスです。NTT グループ各社が開催するイベントとは異なり、NTT グループのエンジニアたちがやりたいこと・話したいことを通じて、エンジニア同士が技術交流するためのイベントです。ここで登壇したのは、NTTコムウェアの古西孝成氏。「SIerで幸せな技術キャリアを築くために」というタイトルで、SIerとして幸せなキャリアを築くための心構えについて、話しました。全2回。前半は特に若年層に意識してほしいことについて。 自己紹介 司会者：次のセッションは「SIerで幸せな技術キャリアを築くために」というタイトルで、NTTコムウェアの古西さんに発表をお願いします。古西さん、よろしくお願いします。 古西孝成氏（以下、古西）：はい、よろしくお願いします。NTTコムウェアの古西です。「SIerで幸せな技術キャリ
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
【2019年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ (Web問題のwriteupぜんぶ読む) - こんとろーるしーこんとろーるぶい
CTF Advent Calendar 2019 - Adventarの25日目の記事です。 1つ前は@ptr-yudai氏の2019年のpwn問を全部解くチャレンジ【後半戦】 - CTFするぞでした。 はじめに 対象イベント 問題数 読み方、使い方 Cross-Site Scripting(XSS) SVGファイルを利用したCSPバイパス GoogleドメインのJSONPを利用したCSPバイパス サブリソース完全性(SRI)機能を利用した入力チェックバイパス Chrome拡張機能のパスワードマネージャーKeePassの悪用 HTML likeコメントを使用したコメントアウト jQuery.getJSONのJSONP機能を使用したスクリプト実行 DOM Clobberingによるコードハイジャック Service Workerを利用したスクリプト実行 XSS Auditor機能のバイパス
「どうカーソルを動かしたか」「どこをクリックしたか」「どの部分をスクロールして読み飛ばしたか」などのアクセス情報を全て入手し解析・分析できるオープンソースのアプリ「highlight.io」を使ってみた
ウェブアプリの開発をする時、ユーザーに「どこが分かりにくかったか」や「どこでエラーが発生したのか」などの情報をフィードバックしてもらいたいものですが、そうしたフィードバックを送る作業はなかなかに面倒なもので、全然直接のフィードバックは来ないのにTwitterにはいろんな意見が書かれている……ということはよくあります。「highlight.io」はそうしたフィードバックを勝手にやってくれるツールということで、実際に使って試してみました。 highlight.io: The open source monitoring platform. https://www.highlight.io/ highlight.ioはオープンソースということでセルフホスト版が用意されていますが、今回はどんな機能があるのかについて確かめるためhighlight.ioの開発元が提供するSaaSを利用します。公式サイ
まとめプログラミング未経験から1ヶ月ほどで、将棋の評価値の新たな方法でのグラフ化を行うPythonツールを作った。 https://github.com/k-the-p/notherscore この記事は2本立てです。プログラミングより結果のグラフや将棋に興味がある方はもう一方の将棋編から読むことをおすすめします。 未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（将棋編） 目標評価値以外の観る将の楽しみとして、手の広さの可視化を提案するAIはわれわれアマチュアの将棋への親しみを大幅に向上させてくれた一方で、棋士が悩みに悩んだ結果として評価値が下がる手を指してしまったときに、「悪手きたwwww」と騒ぐ主にABEMAのコメント欄には忸怩たる思いがあった。 とはいえ、もう評価値を知らなかった時代に後戻りするなんてことは誰にもできないだろう。そして、電王戦から将棋にハマった自分自身とし
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
Docker Compose と Amazon ECS を利用したソフトウェアデリバリの自動化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Docker Compose と Amazon ECS を利用したソフトウェアデリバリの自動化 この記事は Automated software delivery using Docker Compose and Amazon ECS を翻訳したものです。 2020 年 11 月、Docker Compose for Amazon ECS の一般提供を開始しました。開発者はコンテナ化されたマイクロサービスベースのアプリケーションをワークステーションから取り出し、AWS クラウドに直接デプロイすることがさらに簡単になりました。以前紹介したこのブログにあるように、開発者は docker compose up コマンドを実行して既存の Docker Compose ファイルをそのまま Amazon ECS にデプロイできます。Docker Comp
本記事は2021年9月27日に公開したPython security best practices cheat sheetを日本語化した内容です。 2019年、Snykは最初のPythonチートシートをリリースしました。それ以来、Pythonのセキュリティの多くの側面が変化しています。開発者向けセキュリティ企業として学んだこと、そしてPython特有のベストプラクティスに基づいて、Pythonのコードを安全に保つために、この最新のチートシートをまとめました。 【チートシート】2021年版Pythonセキュリティベストプラクティス 本記事では、下記に関するPythonのセキュリティに関するヒントを紹介します。 外部データを常にサニタイズする コードをスキャンする パッケージのダウンロードに注意 依存先パッケージのライセンスを確認する システム標準版のPythonを使用しない Pythonの仮
はじめに 4年ぶりの開催となるServerlessDays Tokyoに参加してきました https://tokyo.serverlessdays.io/ 「もっとうまくやりたい、誰よりも上手にやりたい」 というメッセージとともに開催されたServerlessDays Tokyo 2023ですが、超豪華なスピーカー陣を国内外から集め、ここ数年のServerlessの成熟と未来をしっかりと味わえる濃いイベントです。 1日目がセッション、2日目がワークショップということで、熱力の高いうちに激熱なサービスを素早く学べる構成になっていて、とても充実した内容でした。 所感 4年前のServerless LambdaをはじめとするFaaSをいかに簡単にデプロイ、運用していくかというツール系の話と S3やSQS,SNSなどのFaaS以外のServerlessなサービスの組み合わせでLowOpsな仕組みを
社内用語集を気軽に質問できるSlackBotを作ってみた (RAGの応用アプリ) - ABEJA Tech Blog
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。 LangChain を使用すれば、RAG [Retrieval Augment Generation] を使用した LLM アプリケーションを簡単に作成できるので便利ですよね。 今回 LangChain での RAG を使用して、LLM が学習に使用していない特定ドメインでの用語を応答する Slack ボットをさくっと作ってみたので共有します。 本コード一式は、以下の GitHub レポジトリに保管しています。 github.com 使い方 コード解説 アーキテクチャ RAG の仕組み ヒューマンインザループによる継続的品質改善 まとめ We Are Hiring! 使い方 事前準備として｛用語集スプレッドシートの作成・Slack アプリの初期設定・各種
私がDjangoでWeb開発を行う理由
はじめに 今回の記事では、私がPythonのWebフレームワーク「Django」で開発を進める理由を独自の視点から徹底解説する。今回の記事の読者の対象は主に以下の通り。 個人開発でDjangoを使おうとしているプログラマー Djangoについて深く理解したいプログラマー Djangoを個人開発(Web開発)に採用するメリット・デメリットを把握したいプログラマー すでにRailsやLaravelなど他のWebフレームワークを使った開発を経験しており、他のWebフレームワークの特徴を把握しておきたいプログラマー Web開発の技術選定で困っているプログラマー Djangoとは DjangoはPythonで開発されたWebフレームワークである。フレームワークを簡潔に説明すると、開発に必要な機能をデフォルトで揃えているものを意味する。WebフレームワークはWebアプリケーションの開発を効率化させるた
PythonのWeb開発フレームワーク「Flask」とは？ Django、Bottle、FastAPIの特徴と合わせて解説
本記事は『Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方』（佐藤昌基、平田哲也）の「はじめに」と「第0章 Flaskの概要と環境構築」の一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 はじめに Flaskは、2010年4月1日にArmin Ronacher氏がエイプリルフールのネタとしてリリースし、そこからPython愛好家の間で人気になったPython製Webマイクロフレームワークです。2018年にはPython開発者調査で最も人気のあるWebフレームワークとして投票され、いまでも高い人気があります。 本書は、Flaskによる実践的なWebアプリケーション（以下、アプリ）の作成を通して、自力でアプリを作成できるようになることを目的としています。 まずは最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、認証機能と
Amazon ECS と AWS Fargate を利用した Twelve-Factor Apps の開発 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon ECS と AWS Fargate を利用した Twelve-Factor Apps の開発 この記事は、Developing Twelve-Factor Apps using Amazon ECS and AWS Fargate を翻訳したものです。 本投稿は、Solutions Architect の Sushanth Mangalore と Chance Lee により寄稿されました。 はじめに The Twelve-Aactor App と呼ばれる方法論は、モダンでスケーラブル、かつメンテナンス性に優れた Software-as-a-Service アプリケーションの構築に役立ちます。この方法論はテクノロジーにとらわれず、クラウドネイティブアプリケーションを開発するためのアプローチとして広く採用されています。 AWS で
初めに 最近Visual Studio Codeの代わりとなりえるCursorというエディタが 話題になりつつあります！ AI搭載機能がついているということで、好奇心だけが取り柄の私は 早速触ってみました。 結果開発の効率がかなり上がるのでは？ と思い記事にしてみました！ Cursorとは？ Cusorはマイクロソフトが開発したエディタツールであり、 Visual Studio Codeが基になっています(VScodeのフォーク)。 また公式には、下記の記載があります。。 AI とのペアプログラミング用に設計されたエディターでソフトウェアをより迅速に構築 んん？ AIとペアプロという意味深な記載が。。 もう少し特徴を具体的にします。 Cursorの特徴 ・・・少しだけイメージできてきたでしょうか？ ChatGPTを利用している方も多いかとは思いますが、エディタで使えると 開発効率が上がりそ
【はじめに】 本記事は 「機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019」 の19日目になります。 おじさんSEの私がどうやって機械学習を勉強したかを記します。 きっかけは当時抱えていた分類課題において、「機械学習が使えるんじゃね?」というところから始まりました。 闇雲にやっていたので正直記憶は曖昧です。 経歴 プログラム歴は30年近くあります。 小学生の時に覚えたMS BASICから始まり、Z80アセンブラ、MC68000アセンブラ、FORTRAN、C(UNIX)、C++(Mac)、VB、Java(Android)、VB.NET、C#と触ってきました。 いろいろな言語に触れてきましたが、どれも極めるほどガッツリやっていたわけではありません。 機械学習に関しては20年以上前、いわゆる第二次AIブームの終わり頃に卒論のテーマでニューラ
Software Design連載 2021年10月号 スナップショットテストの可能性を追求する - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、辰巳です。 第3回は「スナップショットテスト」をテーマにお送りします！ 「組織が拡大する中で、十分な設計情報がない状況でも、複雑に改修が積み重なったソフトウェアをいかに安全かつ正確に変更できるか？」 本記事では、数多くの大幅なシステム変更の経験を経て、この課題に対してモノタロウがいま実践しているグッドプラクティスを紹介します。 本記事の初出は、 Software Design2021年10月号「Pythonモダン化計画（第3回）」になります。過去の連載記事は以下を参照ください。 第1回 Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか 第2回 Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 スナップショットテストの可能性を追求する モノタロウは、事業者向けの間接資材を販売
大学・大学院の6年間｜d0iasm
大学と大学院の6年間について振り返ります。 この6年間は自分でも予期しなかったほど大きな方向転換をしました。元々はデザイナー兼ファッションモデルとして仕事ができたら良いなと思って大学に入学しましたが、いつの間にかプログラミングの虜になっていました。夢中でプログラミングをしているときは人生で一番楽しい！と思えました。しかし全て順調だったわけではなく、今思い出しても恥ずかしくなるような失態や、周りに迷惑をかけてしまい謝りたいことなどがたくさんあります。でも失敗にめげずにたくさんの挑戦をしてきたからこそ、自分の向き・不向きを知ることができ、自分のやりたいことを見つけることができました。 この文章で伝えたいことは「迷ったらやってみる」ことです。これから社会人として新しい経験をして忘れてしまう前に、6年間でやってみたことを書き残しておきます。 私のように学業や仕事で大きな進路変更をした人・これからし
とあるｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞ初心者勢のエディタ遍歴
追記 初出では記事のタイトルを「とあるｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞﾁｮｯﾄﾜｶﾙ勢のエディタ遍歴」としていました。 「ﾁｮｯﾄﾜｶﾙ」の意味を全く理解せずにタイトルに用いてしまい、不快に思われた方にお詫び申し上げます。 「ﾁｮｯﾄﾜｶﾙ」とはすなわち、Linus Torvalds レベルの超上級者のことをさす言葉ということを先ほど知りました。 もちろん自分は到底上級者とは程遠い存在であると自負をしております(記事を読んでいただければわかると思います)。 今年でコードを本格的に書き始めて 8 年目になる。 これまでに メインのエディタを 3 回変えているので遍歴を書いてみる。 (本記事では IDE は除く) Atom (2015 ~ 2017) 2015 年に大学に入学して、初めて自分のコンピュータ(MacBook Pro 13)を手に入れることができた。 小学生の頃からコードを書くことには興味があった
無料プロキシツール「mitmproxy」を使ってみよう - セットアップ方法とセキュリティエンジニアおすすめの設定 - Flatt Security Blog
※本記事は筆者styprが英語で執筆した記事を株式会社Flatt Security社内で日本語に翻訳したものになります。 はじめに こんにちは、Flatt Securityのstypr(@stereotype32)です。今回はセキュリティ診断などで使われるローカルプロキシツールについて紹介します。 ちなみに、開発者の皆さんが脆弱性の検証を行うにはこれらのツールだけでなくセキュリティ知識が必要ですが、そのためにはFlatt Securityが提供する「KENRO」がおすすめです。Web アプリケーションの代表的な脆弱性10個に関して、脆弱なソースコードを修正するなどのハンズオンを通して学ぶことができます。 ぜひバナーより無料・無期限のトライアルをご利用ください。 さて、セキュリティエンジニアの多くは、WebやモバイルアプリケーションのHTTP/HTTPSトラフィックを確認するするためにBur
はじめに プロダクトなんてデフォルト失敗します。でも、最初から失敗すると思って、作り始めるプロダクトなんてないというのが皮肉なものですよね。一方で、確率論というわけでもないので、作り続ければ、いつか上手くいくという保証があるような世界でもありません。なかなか、残酷です。 ですが、失敗の全てが辛かったかといえば、勿論、キツい局面の方が脳裏に残っているものですが、今思うと、あの時、こういうプロダクトをしていたから、こう気づけた、あの人と出会えたという思い出がいっぱいだったりもします。 今、私はようやく信じ続けられるプロダクト、Remotehourに出会い、チームたちと一つ目指すべき世界に向けて、走り出せています。それでも、毎日がプロダクトを出す以上に、一つの機能、仕様に試行錯誤を積み重ねています。 今回は、一つや、二つのプロダクトを閉じただけで、諦めている人の励みになればと思い、これに至るまで
Re: ゼロから理解するFlask生活
https://palletsprojects.com/p/flask/はじめにPythonistaの皆さんの中には、Flaskを使ってWEBアプリケーションを構築したことがある方も多いのではないでしょうか？ この記事ではそんなみなさんのFlask生活をより良くするべく、Flaskの仕組みを実際にコードを読みながら解説したいと思います。 この記事で紹介すること WSGIの概要と、WSGIを用いた簡単なWEBアプリケーションの実装方法Flaskの実行コードの仕組みFlaskのルーティングの仕組み対象読者 これからFlaskを使って何かを実装しようとしている人Flaskの実装経験はあるが、コードの中身までは理解していない人Pythonの有名ライブラリのコードを読むのが好きな人Flaskの入門コードこの記事では、以下の入門コードを題材として取りあげます。 from flask import Fl
サーバーサイドで動的にOGP画像をシュッと作る方法 - FastAPIとCairoSVGで作る画像生成API - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアの@shinyorke（しんよーく）です. 最近は色んなエンジニアリングをしつつ, イベントの司会業をしています（詳細は最後の方を見てね）. 開発しているサービス・プロダクトの要件で, TwitterやLINE, FacebookでシェアするOGP*1コンテンツ（タイトル・本文・画像）が欲しい コンテンツはユーザーさんの操作で動的に変わる テキストだけじゃなくて, 画像も変えたい←これ なんて事は非常によくある話だと思います. 私はちょっと前に開発したAIワクチン接種予測でそれがありました. こういうやつです 例えば上記画像のテキスト（地域・年齢・接種可能時期）は予測の結果を動的に画像テンプレートに入れて都度作っています. 上記のOGPを生成するために必要なことはこういう感じだろうなー, と以下の絵の通り整理し, やったこと 結果的に, OGPを生成するためのサ
ゲーム翻訳最前線：第5回は伊東 龍さんと「ソルトアンドサクリファイス」。英語圏の造語を日本語に移植するときに，ゲーム翻訳者が考えていることとは？
ゲーム翻訳最前線：第5回は伊東 龍さんと「ソルトアンドサクリファイス」。英語圏の造語を日本語に移植するときに，ゲーム翻訳者が考えていることとは？ ライター：伊東 龍 あなたが普段何気なく日本語で遊んでいる，海外で制作されたゲーム。その裏側には，翻訳者たちの大いなる迷いと決断があった――。 本連載「ゲーム翻訳最前線」は，海外ゲームの日本語化を担うさまざまなゲーム翻訳者の皆さんにご登場いただき，ローカライズに頭を悩ませたフレーズについて，訳決定までの思考回路を解説してもらう企画だ。プレイヤーの皆さんも翻訳者になったつもりで，「このシーンはどう日本語にするのがいいだろう？」と考えてみてほしい。最後には記事中に登場した重要単語をまとめるコーナーもあるので，ついでに英語学習もしてみよう。 第5回を担当するのは，前回に引き続き「ホロウナイト」や「The Cosmic Wheel Sisterhood」
「実践Django」から学ぶ「プロとして学ぶ・実践すべきWebアプリケーション開発」のこと - Lean Baseball
PythonでWebアプリケーションをよく作るマンです. 来週（7/19）に発売となる, 「実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発」の書籍レビューに参加させていただきかつ, 執筆者の@c_bata_さん, 出版元の翔泳社様のご厚意により一冊いただきました. ひと足先に読ませていただきました（感謝） 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発 (Programmer’s SELECTION) 作者:芝田 将翔泳社Amazon 芝田さん, 翔泳社の皆様ありがとうございました🙇♂️ 原稿の査読・レビューで読ませてもらったり（コメントさせてもらったり）, こうして届いた初版を改めて読んで, Djangoをやる方はもちろん, Djangoを抜きにしてもWebアプリケーション開発をされる方にめちゃくちゃオススメしたい！ と思いました, レビューさ
こんにちは！MLエンジニアのたかぱい（@takapy）です。 今回は、ママリのアプリ内にレコメンドエンジンを導入したので、導入までの取り組みやアーキテクチャについてご紹介できればと思います。 目次 ママリ内での課題 アーキテクチャ概要 EDAとアルゴリズムについて オフライン検証の失敗と学び A/Bテストについて レコメンドアルゴリズムについて 強調フィルタリング（アイテムベース） Matrix Factorization 最後に ママリ内での課題 ママリはサービスとして6年目を迎え、サービスの成長とともにアプリ内の記事数も増えており、それに伴いユーザーが本来欲しい情報にたどり着くことも難しくなってきました。 加えて「子育て層のユーザー」という切り口1つとっても、0才児のママと1才児のママでは悩みや欲しい情報がまったく異なります。 このような背景から、これまで人的に行っていたルールベースで
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python_Webフレームワーク比較」に登壇したのは、CMSコミュニケーションズ代表取締役の寺田学氏。講演資料はこちら PythonのWebフレームワークについて 寺田学氏（以下、寺田）：それでは「Python Webフレームワーク比較」ということで、45分間のトークをしていきたいと思います。 資料は基本的に英語ですが、大事なところは日本語で書いています。もともと英語で発表したいという想いがあったんですけど、日本語で伝えたほうがいいなと思ったので、今日は日本語です。 私は寺田学といいます。CMSコミュニケーションズと
エンジニアからデータサイエンティストへのキャリアチェンジのお供に「Pythonではじめる数理最適化」は良い教科書になるかもしれない - Lean Baseball
良い本良い魚良いお酒でした 秋も深まり, 緊急事態宣言が解除された今日このごろ, お酒を片手に読書がだいぶ捗るようになりました📖 酒と魚の話はさておき*1, 長いこと友人かつRetty時代の元同僚である岩永さん（とその仲間たち）*2が, 「Pythonではじめる数理最適化」なる書籍を出しました*3. Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon エンジニアな自分が読んだ感想として, 数理最適化でモデリングをする人だけでなく, エンジニアからデータサイエンティストへのキャリアチェンジを考えている人も必読なのでは? と思ったので, メモ代わりに感想（とちょっとしたコンテンツ）を残したいと思います. TL;DR 現実の課題・問題（主に仕事）をデータサイエンティストとして解きたい方の参考書
この記事の言いたいこと マスコミのツイートを検索していつどのようなツイートをしたかを、簡単に集計できるツールを作った。 マスコミツイート横断比較 このツールを作ったのは、マスコミは権力者でありながら、その権力行為（世論へ影響を与える行為）について調査をすることが難しいからだ。 私は次のように考えた。 権力者は、透明化を進め情報を公開すべきだ マスコミは権力者だ マスコミは、透明化を進め情報を公開すべきだ マスコミも権力者として、その権力に見合う情報公開をしたほうが良いのではないかと思っている。 マスコミは政府や議員と同じく権力者である マスコミはよく、政府や議員に対して、「権力者は透明性を高め、情報公開をすべきだ」と言う。それはその通りだ。政府は情報公開を進めるべきだ。何故なら、政府や議員は権力者だからだ。その権力の源泉は法である。 同様にマスコミも権力者だ。権力とは、辞書によると「ある人
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの田島（@tap1ma）です。 現在、ZOZOTOWNの「おすすめアイテム」に使われていたアイテム推薦ロジックを刷新するプロジェクトを進めています。既に一部のユーザに向けて新しいアイテム推薦ロジックを使った「おすすめアイテム」の配信を開始しています。その刷新に伴い推薦システムのインフラ基盤から新しく構築したので、本記事ではその基盤について解説したいと思います。 目次 はじめに 目次 「おすすめアイテム」とは 新しい推薦ロジック Recommendations AIを用いた推薦ロジック ZOZO研究所によって独自で開発された推薦ロジック 新しい推薦システム 推薦システムの処理の流れ システム構成 新しい推薦システムで工夫したポイント Bigtableのパフォーマンス改善 アイテム推薦APIのPodの安全停止 ZOZO研究所APIのキャッシュ戦略
なぜ僕が「SPAはコストが高い」と考えているのか を読みました。 「反論お待ちしています」とのことなので、書いてみます。 結論としては、 コストが低いのは慣れているほうだよ。 どっちも使えるならSPAのほうが低いよ。 です。 前提 元記事で挙げられている前提をまとめます。 用語 SPAとは、クライアント側でビューを構築する方式を指す MPAとは、サーバ側でビューを構築する方式を指す 背景 エンジニアのスキルはあまり高くない 開発期間は1.5年未満 PMFを意識したフェーズであり、チャレンジを繰り返す ログイン機能が存在するサービスを作る コストの定義 エンジニアの採用のしやすさ サービス開発の 初速 サービス開発の 継続性 分業のしやすさ、手伝ってもらいやすさ web標準の挙動の実現のしやすさ セキュアなデータを流出する可能性の高低 バグがあった時の気づきやすさ / 対応のしやすさ ドキュ
Githubの新しいセキュリティ機能 CodeQLを使ってみる - Security Index
CodeQLは、Semmleが提供しているコードセマンティック解析に使用するツールで、脆弱性やコードの品質の可視化を行うことができます。 2019年9月18日にGithubがCodeQLを開発しているSemmleを買収し、現在「GitHub Code Scanning」(リミテッドベータ)として利用することができるようになりました。 Welcoming Semmle to GitHub - The GitHub Blog GitHub、コードの脆弱性を発見してくれる「GitHub Code Scanning」発表、修正方法のアドバイスも。GitHub Satellite 2020 － Publickey 現在でもSemmleのLGTMからCodeQLを利用することができます。 CodeQLを少し使ってみたので紹介したいと思います。 CodeQLを使ってみる Github連携 Alert :
*印が付いているものは初めてさわった技術です。はい、お恥ずかしながらすべて初物です。（普段はJavaとかJavaとかJavaとかさわってます） Vue.jsを使用したSPAで作成しています。当初はRuby on Railsで作り始めたのですが、作るWebサービスを考えるとバックエンドはフルスタックなものはいらない・むしろデータ加工したAPIを返すだけで良いんじゃ？と思い、一気に方針転換してSPAで作るように変更しました。 バックエンドフレームワークも、Flaskに変更しました。 Flaskは一般にマイクロフレームワークと呼ばれていて、1ファイルで成り立つようなくらいなモノで小さく始められます。 が、Flaskの機能自体は少ないわけではなく、ディレクトリ構成なども特に規定があるわけでもなく、自由なので初心者には結構難しいFWなのかなという感じでした。 （RailsやDjangoのように規約に
AI ラボの nagomiso です。最近趣味という趣味が「飲酒」と「VTuber*1 の配信を見ること」だけになっていて危機感を覚えています。 唐突ですが freee 会計の「自動で経理*2」には登録された明細の内容から勘定科目などを推測する機能が備わっていることをご存知でしょうか？ 例えば以下の画像のように「freee 独自の基準により推測」と表示されたら何らかの推測処理が裏側で走っています。 「自動で経理」で推測された勘定科目の例 皆さんご想像の通りこの推測の一部には機械学習を用いた推論エンジンが使用されています。推論エンジン自体は数年前から導入されているので話題としての新鮮味は薄いですが freee の機械学習に関する話題は割と門外不出状態だったので今回はこの推論エンジンについてざっくりとご紹介しようと思います。 推論エンジンの Ops 周り 「自動で経理」で使われている推論エンジ
Webアプリとデータ基盤をサクッと立ち上げるためのプラクティス - Google Cloudとサーバレスなサービスで良しなにやってみた - Lean Baseball
個人開発（趣味プロジェクト）でプロダクトを作りながら, 本職の仕事でソリューションアーキテクトっぽいことをしているマンです*1. 最近は個人開発のネタとして, プロ野球選手の成績予測プロジェクト ヘルスケア周りの自分専用プロダクト開発 この2本軸で週末エンジニアリングをしているのですが, これらの事をしているうちに, Webアプリケーション + 分析用のデータ基盤の最小セット, みたいなパターンが見えてきた クラウドにおけるサービスの選び方・スケール（=拡張）するときに気をつけるべき勘所 みたいなのがまとまってきました. せっかくなので, 言語化した上で再現性をもたせよう！という主旨でこのエントリーを書きたいと思います. なお, これだけは強く言っておきます. 参考にするのは自由です&真似ができるようなプラクティスではありますが, ベストプラクティスかどうかは（この記事を読んだ皆様の）状況
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君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
Dockerfileのベストプラクティスとセキュリティについて - エニグモ開発者ブログ
SIerで幸せなキャリアを築くために 50歳の私が感じた、若手に意識してほしい3つのこと
【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（プログラム編）
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