怖くない！エンジニア以外のメンバに気持ちよく GitHub を使い始めてもらうには - クックパッド開発者ブログ
ヘルスケア事業部の濱田です。チームで楽しく開発してますか？ コードベースの置き場として絶大な支持を集める GitHub。コードを管理するだけでなく、issue を使って様々な議論や報告を行い、その結果をスムーズに製品に反映させることができます。エンジニアだけでなく他の職種のメンバも巻き込んで GitHub で議論ができたら、開発はもっと活発になるでしょう。 一方、 GitHub にはちょっと敷居が高い、敬遠したくなるような雰囲気を感じる人も多いようです。 本記事では、様々な職種のメンバが GitHub を気持ちよく使い始めてもらうにはどうすればよいか、という観点から気をつけるべきことを紹介します。 GitHub は非エンジニアにとっては怖い場所？ エンジニアは GitHub が大好きです。自分たちの作ったコードがあり、ドキュメントがあり、仲間がおり、コードレビューを通じて自分の新たに作った
クックパッドの本番環境で使われている Ruby のバージョンが 2.2 になりました - クックパッド開発者ブログ
技術部の鈴木 (@eagletmt) です。 先日、クックパッドで使われている Ruby のバージョンを 2.0.0 から 2.2 にアップグレードしました。 アップグレードは主に @sorah と私で進めました。 今回はアップグレードまでの過程やアップグレード当日の流れ、そして今のところ見られているアップグレードによる効果などについて紹介します。 アップグレードまでの準備 テストを通す Ruby 2.1 がリリースされたときから 2.1 にアップグレードできないか検証環境でテストを回していました。 しかし、当時はクックパッドの全テストを実行すると必ず途中で Ruby がクラッシュする現象に悩まされていました。 Ruby の GC のバグ、拡張ライブラリのバグを疑いながら色々やってみたものの結局解決できず、Ruby 2.2 がリリースされてからもこの状況は改善されませんでした。 しかしある
機械学習の経済学：クラウドはIoTの夢を見るか - Preferred Networks Research & Development
比戸です。夏の思い出、もう作りましたか？ 今回はPreferred Networksのポジショントークをします。と言っても、ディープラーニングではなく、Internet of Thingsのほうです。 前回IoT関連のブログ「のび太とインターネット・オブ・シングス」を書いてから1年半弱、枯れたバズワードどころか、IoTはあらゆる業界を巻き込んだムーブメントになりつつあります。ちょうど昨日発表された、ガートナーの2015年度版ハイプサイクルでも、去年に続きハイプカーブの頂点に位置付けられていました。 IoTではコネクションとデバイスの管理、プロトコルの互換性、セキュリティについての議論が盛んですが、それは脇において、我々はいつも通りデータ解析の話をしたいと思います。 興味は「クラウドコンピューティングはIoT向けデータ解析でも唯一の主役となるのか？」です。 結論はずばり「そんなにうまくはいか
のび太とインターネット・オブ・シングス - Preferred Networks Research & Development
卒業式シーズンですね。比戸です。 今回はIoT (Internet of Things)やM2M(Machine-to-Machine)の話をします。 この2つの単語を日経記事やITニュースサイトで目にすることが増えました。将来PCやケータイ以外の様々なモノやセンサーデバイスがインターネットに繋がって情報を送り合って賢く連携することで、家が、オフィスが、街が、そして社会システム全体が便利で最適になる世の中が実現されると言われています。一方で、言葉やコンセプトは昔から存在しており、一時流行ったものの下火になっていたこともあって懐疑的な見方もあります。 「ドラえも～ん、ジャイアンが『そんなの俺も10年前に考えてた、のび太のくせに生意気だ！』っていじめてくるよ〜」 「スネオのやつも、『僕らが昔やってダメだったのにのび太にできるわけないだろ！』って言うんだ〜」 かわいそうなのび太くん、さて実際のと
Newsroom - Gartner
Gartner Survey Reveals 71% of CMOs Believe They Lack Sufficient Budget to Fully Execute Their Strategy in 2023 Marketing
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
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