読む論文の種類が大分増えてきたので、それぞれの論文をどうカテゴライズして整理しようといった問題に改めて直面しました。 自分なりにまとめてもいいのですが、どういった分野があるのかそもそも把握できていなかったり、修正に次ぐ修正を重ねて見栄えが悪くなってしまったり、分からないジャンルは放置したり…となかなかうまくいきそうにない。 ということで何かないかと調べてみると、ACMのサイトにきちんとまとまったものがありました。 ACM Computing Classification System ToC — Association for Computing Machinery ※ちなみにACMとはAssociation for Computing Machineryの略で、計算機科学を網羅している国際学会です。ACM SIGGRAPHなどの有名な国際会議を開催しています。 Association f
Twitter上で、@alohakun が言及していた GDB の reverse debugging の機能を使ってみました。 GDB にトレースと逆実行機能入ったのか。 http://www.gnu.org/software/gdb/news/reversible.html http://twitter.com/alohakun/status/4481139191 まずは簡単な使い方を説明したあとに、インストール方法を説明します。 こんなときに便利 「変なこと」が起きている大体の場所がわかっているとき デバッグ中に、大体どこで変なことが起きているかはわかっているけど、細かい場所は特定できていないとき、reverse debuggingが効果を発揮します。 GDBでステップ実行をしていて、「しまった!行きすぎた!」という経験はよくあると思います。こういうとき、今まではプログラムの実行を最
Twitterかなにかでみかけて気になって買ってしまったこの本。 ネットは社会を分断しない (角川新書) 作者: 田中辰雄,浜屋敏出版社/メーカー: KADOKAWA発売日: 2019/10/10メディア: 新書この商品を含むブログを見る 先ほど読了しましたが、なかなかに良い本でした。 内容もさることながら、全体の章構成も含めて論の立て方が非常に優れてるなと。 10万人規模のアンケート調査のデータを基に一つ一つの論を進めていく中で、そのデータの活用の仕方が上手い上手い。 データを分析していく中でこれオレがよく仕事で口を酸っぱくして言ってるやつだ!的なものがけっこうあり、これはそのまま教科書として使えるんじゃないかと思ってこの記事を書いています。 本書の趣旨とは違いますが、話を進めていく中でこんな↓感じのことをやっているので、データを基にしてサービスを改善したいと考えている人には参考になるの
最近社内で Go を使うチームが増えてきました。僕のチームでも Rust を導入していて、コンパイラ言語がこれから活性化しそうです。 ネットでは Go vs Rust のような構図で書かれた記事をよく見ますが、個人的には問題が解決できて、かつ各チームが導入に納得してれば別にどっちでも良いと思っています。まあ 1 つのチームで両方を導入するとメンバの負担が増えそうなので、両方使うというのは今の所避けたほうが良さそうですけどね。どちらも C++ をはじめとした過去の言語の置き換えを目指していると思うので、牽制しあって片方を潰すよりはお互いいい刺激を与えあって既存の言語を双方が置き換えたほうがみんなハッピーになるように思います。 言語の流行りってキラーアプリが出たかどうかが大きく影響するので、僕は機能面より言語のブランディングを重視しています。僕の中での Go と Rust の使い分け方は次のよ
おひさしぶりです。サーバーサイド開発部PHPチームやまざきです。 クリーンなアーキテクチャはクリーンなペダリングができて初めてスタートラインにたてると思っています。 今回は、伊達と酔狂だけで自転車部をやっているやまざきがリモートワークしながら 太平洋から日本海までの本州縦貫 1215km 太平洋から瀬戸内海までの四国縦貫 364km 計1500km超のサイクリングをしてきた、誰にも得にならないようなことを共有しようと思います。 まあ、伊達と酔狂でやってますから仕方ないです。 自己紹介 はじめに 自転車部について 自転車トレーニング用のウェイトについて 部活動の拠点 表記について シーズン1 本州縦貫ライド DAY1 熱海から南伊豆 南伊豆の逗留地 SS1 石廊崎周遊 SS2 青野大師ダム周遊 DAY2 南伊豆から神奈川県愛甲郡清川村 DAY3 神奈川県愛甲郡清川村から神奈川県鎌倉市 SS3
Photo by tian kuan on UnsplashWe recently wrote about ETLs and why they’re important. We wanted to provide an outline for what ETL tools are. You could refer to these ETL tools as workflow tools that help manage moving data from point A to point B. Two of these popular workflow tools are Luigi by Spotify and Airflow by Airbnb. Both of…
その中で特に面白かったNetflix社の事例を紹介します! Netflix社事例「A Human-Friendly Approach to MLOps」 Netflix社では、「Metaflow」と呼ばれる独自フレームワークを開発して、データサイエンティストに提供することにより、機械学習アプリケーションの開発・運用を社内で拡大することを実現している。 Netfliexのデータ分析の目標 コンテンツの発売前に、日毎の視聴者数の予測がしたい。これにより、優先度付やリソースの配置を考えている ゴールは2つ 190カ国すべてのオフィスにて、データから一貫した洞察を得られるようにする意思決定者のために正確で即時の情報を提供する データ分析プロジェクトの進め方型と課題 データ探索(〜2週間)notebookなどを用いて、データの振る舞いを理解して、どの特徴量を使うべきか等を探索するプロトタイピング(6
AWS チームのすずきです。 Python 3.8 をサポートした AWS Lambda、試す機会がありましたので紹介させていただきます。 AWS Lambda now supports Python 3.8 マネジメントコンソール 「Python 3.8」を、Lambda関数のランタイムとして選択可能になりました。 関数コード Python 3.8 でサポートされた「セイウチ演算子」(:=) を含むコード、テスト実行してみました。 実行コード import sys def lambda_handler(event, context): if (a := sys.version_info): print(a) 結果 Python の マイナーバージョン「8」である事を確認できました。 sys.version_info(major=3, minor=8, micro=0, releasele
ホクソエムサポーターの白井です。 EMNLP-IJCNLP 2019 (以降 EMNLP) が先日、香港で開催されました。 EMNLPは Empirical Methods in Natural Language Processing の略称で、ACLやNAACLと並ぶ、計算機科学のTop conferenceと言われてます*1。 今年採択されたEMNLPの論文は682本 (+システム/デモ論文45本) です。 (年々増えています。) 今回は、EMNLP2019の論文から、いくつか気になったものを紹介します。 前回に引き続き、検証系の論文とデータ構築についての論文をメインに扱います。 以降、記載する図表は、明記しない限り、論文から引用しています。 1. ner and pos when nothing is capitalized 2. A Little Annotation does a
fat gemを簡単に作れるようにするgemであるrake-compilerをメンテナンスしている須藤です。過去にfat gemの作り方をまとめたこともあります。 Ruby 1.8.7/1.9.1どちらでも使えるWindows用バイナリ入りgemをDebian GNU/Linux上で作る方法 Windowsの32bit/64bit版Ruby用バイナリ入りgemをDebian GNU/Linux上で作る方法 fat gemが有用な時代もあったのですが、今はメリットよりもデメリットの方が大きいのでfat gemをやめたらどうか、という話をします。 fat gemについて fat gemとはビルド済みバイナリーが入ったgemのことです。Pythonで言えばwheelのようなものです。 RubyはC言語でRuby用のライブラリーを実装することができます。これを拡張ライブラリーと呼びます。拡張ライブ
こんにちは!研究開発部ソフトウェアエンジニアの林田千瑛(@chie8842)です。あまりたくさん飲めないけど日本酒が好きです。 クックパッドが提供するサービスの検索や推薦機能の構築・改善を行っています。 本稿では、クックパッド本体の検索改善や推薦システム構築の傍らで、新規サービスであるクックパッドマート向けの検索システムをつくったので、その際の設計や精度改善の工夫について書きます。 新規サービスクックパッドマートと検索 クックパッドマートは、生鮮食品に特化したECサービスで、ステーションと呼ばれる場所に購入した食品を届けてくれるという特徴をもっています。2018年夏にサービス開始して以来順調にユーザ数を伸ばしています。中でも商品検索機能は、クックパッドマートの追加機能として9月にリリースしました。 検索システムの要件 プロダクトチームの当初の要件は以下のとおりでした。 まずは 1ヶ月で リ
小ネタですが、開発環境の構築はスクリプト化して、CIを回そうという話です。 開発環境を構築することは年にそう何回もあるわけではないですが、スクリプトを一発叩いて必要なツールが揃うようにしておくと便利です。私は素朴にシェルスクリプトで書いています。好きな言語で書けばいいと思いますが、macOSは将来的にRubyやPythonといったスクリプト言語を排除しようとしていて、不安ですね。Ansibleみたいなのを使ってもいいと思います。私はちょっと苦手で… あくまで私用のスクリプトなので使わないでください。 このスクリプトを叩いてしまえば、iTerm2やVim、tmux、自分のdotfilesの配置と言語処理系のインストール、Google ChromeやSlackのインストールを行ってくれます。モダンなプロジェクトならdockerさえあればいいんでしょうが、なかなかそういうわけにはいかないですよね
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