技術書のレビューの経験則
出版される前の本の内容は、通常は著者や編集者に代表される「制作サイド」の人間にしか読まれない。 専門性の高い本であれば査読とか監修といったプロセスを有識者にお願いすることはあるけど、そうしたお願いをするときには有償だったりカバーや袖に名前を出したりすることが多いので、これも「制作サイド」の一部とみなしていいだろう。 一方、基本的に無償で、完成した書籍の献本と謝辞への掲載くらいを前提に、あくまでもベストエフォートで発行前の本の内容を見てくださいというお願いを第三者にすることもある。 この場合の第三者というのは、制作中の書籍の想定読者だったり、出版後の書籍を対象読者へ紹介してくれそうな立場の人だったりする。 このようなプロセスを制作に取り入れる習慣は、とくにここ数年のIT系の出版社ではめずらしくなくて、界隈では「レビュー」などと呼ばれている。 というわけで、技術書の制作における「レビュー」につ
爆速かつ不確実なプロジェクトに"足"をつけるデザイナー｜じつぞん
こんにちは。noteでプロダクトマネージャーをしているjitsuzonです。 「AIアシスタント(β)」という機能を先日リリースしまして、そのプロダクトマネージャーを担当しています。度が入った眼鏡をかけています。 弊社noteにはバリュー（行動指針）に沿って同僚を紹介する「#バリューバトン」という企画があります。ありがたいことにご紹介いただきました。 良いことばっかりで照れました！いつもお仕事でもお世話になっています。ありがとうございます。山下さんが持つ、受容からのアクションの的確さ、経験や理解力に裏打ちされた安定感、総合的な問題解決力の高さにいつも痺れています。どういう半生を過ごしたらそうなるのか、ハラスメントにならない範囲で伺いたいです。 このまま山下さんにもらったバトンをリバースしてもいいなと思いつつ、別のナイスな同僚を紹介させてください。 鮎デザイナーとしてAIアシスタント機能を共
DBMSをC++で自作して、ついでに機械学習モデル用自作デバッガを動かしてみた - Qiita
概要 以下の「DBMSをGoで実装してみた」という記事が面白かったので、C++でDBMSを自作してみた。元記事で開発したDBMS (bogoDBと呼ばれている)をベースにしつつ、B木ではなくB+木を使ったインデクスや複数ページの管理、Foat型、複数列・テーブルの同時選択、ファイル実行、範囲検索のなど様々な機能を追加した。 ただ、単にDBMSを作っただけでは物足りない気がしたので、以前から気になっていたRainというSQLクエリをインターフェースとして機械学習モデルのデバック & 異常な学習データの除去を行うシステムもフルスクラッチで構築してみた。 実際の使用例を先に示すと、以下のデータセットbankruptの顧客の年齢と負債に基づいて、各顧客が倒産するかどうかを分類するモデルを作りたいとき、 >>Select * From bankrupt id age debt y 1 40 0 0
DataStaxによる生成AIへのアプローチ - Qiita
はじめに 現在、生成AIをめぐる状況は、目まぐるしく動いています。 ここでは、DataStax社による(Apache Cassandraデータベースを中心とした)生成AIへのアプローチに関する情報を、日本語による最速のアップデートを意図して、整理します。本稿については、できるだけ最新の情報を迅速に提供することを目的として、初回の発表以降も、適宜アップデートを予定しています。 TL;DR (一言で言えばどういうことなのか) 長すぎる(Too Long)記事など読みたくない(Don't Read)という方は、以下の3点、特に、3段論法の結論部分、が本項の趣旨となります。 LLMモデルはステートレス Retrieval Augmented Generation (RAG) について、思い出して（学んで）みよう（下記、参考情報もご参照ください） LLMを活用した生成AIをビジネスに活用するためには
ChatGPTで個人開発を爆速にする - 科学と非科学の迷宮
ChatGPTが登場してから始めての大型連休で、自分も久々にまとまった時間がとれたので個人開発をしていました。 ほこりがつもったソフトウェアプロジェクトを取り出すと、大抵の場合はライブラリのアップデートや連携サービスのアップデート対応などに時間を費やしてしまい、せっかくの貴重な休日を環境構築だけに費やすというのが大変憂鬱でした。 しかし、ChatGPTのおかげでこうした個人開発も全く苦ではなくなりました。 以下、自分が取った方法を説明します。 ここでは、個人のプライベートリポジトリでの開発プロジェクトを想定しています。 OSSの場合はこの方法をそのまま適用すると色々課題があると思うのでご注意ください。 方法 GitHub（または類似サービス）を開きます。 大量のIssueを登録します。登録方法のコツは後述します。 各Issueに対してChatGPTに質問し、回答結果をコピーしておきます。
バクラク事業部による AWS コスト管理の課題に対して行った3つの取り組み - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering 部 DevOps チームの多田(@tada_infra)です。7月はLayerX エンジニアブログを活発にする期間でして、ぜひ左記のリンクを辿って気になる記事を見ていただけるとありがたいです！先週の金曜日は Natsuo さんのLayerX のエンジニアインターンって実際どうなん？に答えていくでした。この記事では DevOps チームで行った AWS コスト管理の課題にまつわるお話になります。 AWS コストに関して持っていた課題感 1. サービスのコスト高騰の検知が遅いこと 2. コストの可視化ができていなかったこと 課題に対して取ったアクションの紹介 1. コストが高騰している特定サービスのコスト削減・最適化 2. コストの上昇を検知するために AWS Budget Alert と Cost Anomaly Dete
知識が無いからこそコードレビューで指摘をしよう - Qiita
初めに 私は他人にダメ出しできるほど優秀なプログラマーではありません。おわり。 先進めなくなるので続けます。チームで開発するようになって約３年。自分ダメダメだなーとは思いつつも、自身の成長を一番感じたのがコードレビューだったのでこんな記事を書くことにしました。 個人で開発している方や、各々が完ぺきなコードを書けるチームにいる方、１分１秒の時間が惜しいプロジェクトにいる方(そこまで行くとコードレビューちゃんとされているかわかりませんが)には向かない内容となります。また、捉え方によっては馬鹿が優秀な人の足を引っ張ることにも見えますので、自分の環境に合わないと思う方は参考にしないでください。 とおもったら、会社としてやってるところもあるんですね。 https://qiita.com/awakia/items/8344ba751426e386e0f5 他にも、かっちりしたレビュー記事はたくさんある
ドブネズミ みたいに 美しくな {lintr} い - Qiita
以前、こわくないRパッケージ開発！2016 - Qiita という記事で、こんなことを書きました。 次のような場合、分析タスクの運用や共有を楽にするため、Rのコードをパッケージ化しましょう。 その場限りの分析用ではなく、同じコードを今後も使用する見込があること 同じコードを複数人が利用すること そこでは充分に紹介しきれなかった、R言語でコードリンターを利用する方法について書いていきます。 これは株式会社ネクスト(Lifull) Advent Calendar 2016 の20日目の記事です。 「コードを私物化しない」ことによるメリット 自己紹介が遅れましたが、@wakuteka といいます。株式会社ネクスト(Lifull)では、@ninomiyt くんと同じ部署で、主にR言語を使って集計や前処理や分析を行っています。今年で、ようやく入社2年目になりました。 今ではあたりまえに思うようになっ
SDK の開発と維持の難しさ
SDK を使ったことがあっても作ったことがないので、SDK を作るぞとなってもまったくの手探り状態だった。 必要な SDK は ブラウザで利用するための JavaScript で書かれたSDK 、iOS で利用する Swift で書かれた SDK、そして Android で利用する Kotlin で書かれた SDK が必要になった。 そして残念ながら自分には今回求められるような SDK を設計したり開発したりする能力はない。 SDK というのはとても専門知識が求められるし、特に設計が重要だ。使う側の人が簡単につかえて、さらに汎用的に書かれている必要がある。 どう考えても、難易度が高すぎる。 まずは社内で開発できるところまでやっていこうということになり、 JavaScript の SDK は JavaScript が得意な社員が書いてくれた。
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AWS CDKにテストは必要？試行錯誤したスクラム開発事例を紹介！/CdkConJp2023