Dockerコンテナが遅くなるもう一つの原因 | POSTD
前回の ブログ記事 では、Kubernetesの話と、 ThoughtSpot がKubernetesを開発インフラのニーズに合わせてどのように取り入れたかをご紹介しました。今回はその続報として、最近の興味深いデバッグ経験について少々駆け足になりますがお話ししていきます。本記事も「コンテナ化と仮想化はノットイコールである」という事実に基づいており、たとえcgroupの上限がどれも高くない値に設定されホストマシンで十分な演算能力が利用できるとしても、コンテナ化されたプロセス同士がリソースの競合を起こす場合があることを示したいと思います。 ThoughtSpotでは内部のKubernetesクラスタで 多数のCI/CDや開発関連のワークフロー を稼働させており、ある1点を除いては全てが順調でした。唯一問題だったのは、ドッカー化された製品コピーを起動すると、パフォーマンスが期待を極端に下回るレベ
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
なぜPythonはこんなにも遅いのか？ | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？ 答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言
Python 3を使うべきでない場合（なんてない） | POSTD
数日前、著名なライターで開発者でもあるZed Shawが “The Case Against Python 3”（Python3を使うべきでない場合） というブログ記事を書きました。私はZedの功績にとても敬意を払っているし、彼の（ Learn Python the Hard Way ）という本の手法は、 私の本 に非常に似ているので、私はいつも、 私の講座 を受講しようとしている人には予習するときに彼の本を読むように伝え、講座を修了した後に練習を積みたい人には復習するときに読むように伝えています。 ですから、今回のPython 3に関するZedの記事が私には賛同できないものだったことは、とても残念でした。 説明しましょう。私の仕事の90％は、さまざまな大企業でのPython講師としての仕事です。幅広い背景に対応して、クラスは「プログラム未経験者のためのPython」や「Python入門」
機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
「プログラムの書き方は知っているが、何をプログラムしていいか分からない」 | POSTD
新人の開発者が繰り返し突き当たるテーマがあります。プログラム言語を1～2種類勉強するのに時間を費やしたり、プログラミングの演習を行ったりすることに関して問題はないと感じていても、学んだことをどう応用していいのか分からずにいるのです。このことは、次のようなフレーズとしてよく耳にします。「プログラムの書き方は知っているが、何をプログラムしていいのか分からない」と。これに対する答えは、一般的に、「プログラミングの課題を行いなさい」、「オープンソースプロジェクトに貢献しなさい」、または、「ゲームを作りなさい」というようなものです。 プログラミングの課題を行うことは、知的ないい訓練にはなります。しかし新しいプログラムの開発方法を学ぶのにはあまり役立ちません。オープンソースプロジェクトに貢献するのは確かにステップアップになります。実際のプロジェクトがどのように構成されているか学び、プログラム言語の技術
curlとWgetの比較 | POSTD
curlとWgetの主な違いについて著者（Daniel Stenberg）の私見を述べています。自分の子どもとも言える curl をひいきしていますが、 Wget にも携わっているので、思い入れがないわけではありません。 この記事に関するご感想やご意見をお寄せください。 問題点や改善点があると思われる場合は、 Issueやpull-requestを発行 してください。 共通点 FTPやHTTP、HTTPSからコンテンツをダウンロードできるコマンドラインツールです。 HTTP POSTリクエストを送信できます。 HTTPクッキーをサポートしています。 スクリプトの中で使用したりできるよう、ユーザインタラクションがなくても動作するようにデザインされています。 完全なオープンソースで、無料のソフトウェアです。 開発プロジェクトとして90年代に立ち上げられました。 metalink をサポートして
Amazon AWSでユーザ数1100万以上にスケーリングするためのビギナーズ・ガイド | POSTD
あるシステムを、1人のユーザから1100万人以上にスケーリングするにはどのようにすれば良いのでしょうか。Amazonのウェブサービスソリューションアーキテクトである Joel Williams が AWS re: Invent 2015 Scaling Up to Your First 10 Million Users でスケーリング方法について素晴らしいプレゼンをしています。 AWS上級者のユーザには適さないプレゼンですが、AWS初心者やクラウド初心者、Amazonが次々と送り出す新機能の流れについていけていない人が始めるには素晴らしい内容だと思います。 おおよその見当は付いていると思いますが、このプレゼンはAmazonによって提供されているため、どの問題についても解決策として提案されているものは全てAmazonのサービスになります。amazonのプラットフォームの役割は、印象深く、分か
アーキテクチャよりも設計を重視しよう – 米政府18Fチームの提案 | POSTD
注釈： CASH LAYER：キャッシュレイヤ FRONT END：フロントエンド ASSET SERVE：アセットを供給 WEB SERVER W/ROUND ROBIN FAILOVER：ラウンドロビンとフェールオーバーを実装したWebサーバ THE CLOUD：クラウド ALL READS! ：全ての読み込み WRITES：書く READS：読む MASTER：マスタ INPORTANT POINTY THINGS：重要な鋭い情報 MULTI MASTER DB CLUSTER：複数のマスタからなるデータベースの集合体 「エンジニアはまずアーキテクチャの全体像から始めるべき」、というのが先人たちの知恵からの教訓となっています。データベースを使ったサービスが他のサービスと関係する様子を、線や矢印で表したのが上の図です。キャッシュレイヤ、ロードバランサ、その他の複雑な形も上図の情報フロー
Vimの生産性を高める12の方法 | POSTD
1. LeaderをSpaceキーにする Leader は素晴らしい概念です。キーの 組み合わせ ではなく 並び によって、操作を行えるようにするものです。私はこれを使っているので、操作のために” Ctrl -何らかのキー”の組み合わせを押す必要はめったにありません。 私は長い間、 , を Leader キーとして使っていました。ですがある時、キーボードの中で一番目立つキーにマップすることを思い付いたのです。Space（スペース）キーです。 これで私のVim生活は激変しました。今や、私は Leader をどちらの親指でも押すことができ、他の指は常にホームポジションにあります。 Leader がとても使いやすくなったので、私が様々なキーバインドで用いるようになったことは周知の話です。 2. 自分が特によく行う操作をLeaderにマップする 私は、自分がVimで作業を行っている中で、その時間の
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