AV1リアルタイムハードウェアエンコーダを開発しました - dwango on GitHub
選定作業にはAOMが公開しているソフトウェアエンコーダaomを使用し、改造によってツールを削減したときの映像品質を比較しました。 映像品質は一般的にビットレートと客観/主観画質のバランスで表されます。 客観画質とは計算によって数値化した画質のことで、代表的な手法としてはPSNRやSSIMがあります。 主観画質とは人の目で映像を評価した画質のことです。 今回は、客観画質としてPSNRを用いた指標(RD性能)を用い、映像品質を比較しました。 PSNRには"30dBを下回ると低品質である"といった基準はありますが、人の目で見たときの評価と必ずしも一致するわけではありません。 そこで、主観画質の評価も並行して実施し、多角的に映像品質低下を防止しました。 選定結果 まず、Superblockサイズを64X64と128X128とで比較しました。 その結果、テストケースのうち約75％でRD性能に変化がな
画像から描き方を生成する強化学習システムSPIRALの追実装 - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
DeepMindから発表された画像から描き方を生成する強化学習システム「SPIRAL」[1]をChainerRLを用いて実装した． 実装はGitHubレポジトリで公開している． SPIRALとは SPIRALは絵の画像から描き方を生成するためのシステムである． 画像生成といえばDeep Convolutional Generative Adversarial Network(DCGAN [2])が主な手法だが，DCGANはラスター画像を生成するのに対して，SPIRALは時系列の描画行動，つまりベクター形式で画像を生成することができる． ベクター形式の画像はラスター形式とは異なり特定の線を取り除くといった編集を簡単に行うことができる． ベクター画像を生成するモデルとしてはSketch-rnn [3]があるが，このモデルは学習に描画過程，つまりベクター形式のデータが大量に必要になる． これらに
深層学習麻雀AI「NAGA」 - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
半荘をとおしてNAGAが出力した打牌時の確信度(後述)をプロットした結果のグラフです。 グラフのポイントを選択するとその際の局面が表示され、打牌の分布とその理由などの情報を確認できます。ぜひ試してみてください。 なお、終局時の確信度は0になっています。 概要 DMVでは麻雀AIの作成に取り組み、麻雀の高段位者の牌譜から、打牌の選択、副露の選択などを深層学習することで麻雀AI NAGA(Neural Architectural Game Agent, Twitterアカウント)を作成しました。 そして、オンライン対戦麻雀天鳳において最高八段を達成しました。 本稿では、深層学習により強い麻雀AIを作成するために行ってきた取り組みについて紹介いたします。 麻雀は相手の手牌が見えず（不完全情報）、次にどの牌を引くのかわからない（不確定）という難しさのあるゲームです。 プレイヤーが4人のため次の自分
Rust製の分散オブジェクトストレージをOSSとして公開しました - dwango on GitHub
はじめに ドワンゴではniconicoの配信系サービスのバックエンドで利用するために、Frugalosという名前の分散オブジェクトストレージを開発しているのですが、この度OSSとして公開することとなりましたので、この場を借りて軽く紹介させて貰います。 FrugalosはRustで実装されており、現時点では以下のリポジトリが公開されています: raftlog_protobuf: raftlogへのProtocol Buffersサポートの追加 “Frugalos"って何？ “Frugal object storage"の略です。 “frugal"は日本語では「倹約な」や「節約する」といった意味となり、「読み書き性能を犠牲にせずに、膨大な数のBLOB（Binary Large OBject）を、容量効率良く保持する」ことを目指して開発されているオブジェクトストレージです。 提供されている機能は
VRM - dwango on GitHub
VRM - VR向け3Dアバターファイルフォーマット - 「VRM」はVRアプリケーション向けの人型3Dアバター（3Dモデル）データを扱うためのファイルフォーマットです。glTF2.0をベースとしており、誰でも自由に利用することができます。また、Unity向けのVRMファイルの読み書きを行うC#による標準実装（UniVRM）がオープンソースで提供されます。 VRMについて 「VRM」って何？どんなことができる？ VRMとは VRMで何ができるの？ VRMの特徴 VRMファイルに設定できるライセンスデータ VRMファイルを作ってみたい VRMファイルのつくりかた（既存3Dモデルからのコンバート） VRMファイルを眺めてみたい VRMファイルの読み込みかた VRMファイルの読み込みかた（簡易版） VRMファイルを投稿する・探す VRMファイルが使えるアプリケーションは？ 3Dキャラクター投稿プ
認証/認可が実現する安全で高速分析可能な分析処理基盤
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
【bot、暴走中！】「Slackは福利厚生」と言い切る、ドワンゴ流・Slackの超活用術とは | SELECK [セレック]
〜Slackをこよなく愛するドワンゴに聞く！botを一瞬で作れる「bot天国」などの超活用術から、「ルールを作らないこと」をポリシーに掲げた運用の裏側まで〜 今や、多くの企業においてコミュニケーションツールとして選択されている「Slack（スラック）」。その拡張性の高さから、いくらでも使い方を深掘りできることが魅力のひとつだ。 Slackを100％使いこなすと、どんな世界が待っているのだろうか？ その答えを持つ企業が、実は日本にもある。 「Slackは福利厚生」だと語る社員を持つ、株式会社ドワンゴだ。 同社は2014年にSlackを導入してから、botを一瞬で作れるツール「bot天国」や、Slack上でずっと残しておきたいやり取りを保存する、TogetterのSlack版「Togelack」などを開発。メンバーの自発的な動きによって、様々な活用術が生まれているという。 その背景には、「ルー
![【bot、暴走中！】「Slackは福利厚生」と言い切る、ドワンゴ流・Slackの超活用術とは | SELECK [セレック]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/23bf955169faf16c21f41388024275b46d27bf5e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdpd29bjwmgbr8.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F06%2F13160026%2Feye27.jpg)
ドワンゴがRed Hat OpenStack Platformを導入、VM1000台規模に対応
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ドワンゴが自社内の新サービス開発基盤に、レッドハットの「Red Hat OpenStack Platform」を導入した。レッドハットが5月10日、発表した。 今回の導入でドワンゴは、インフラ部門からセルフサービスとAPIを開発部門に提供できるようになり、仮想マシンのインスタンスなどをタイムリーに利用できるようになった。 ドワンゴは、新たに構築する開発インフラでOpenStackに注目。その理由に、コミュニティー活動が活発で情報が豊富で入手しやすいオープンソースソフトウェアであることを挙げている。同社では、コミュニティー版のRDOや他社の商用ディストリビューションと比較した結果、Red Hat OpenStack Platformを採用
ここらでもう一度マストドンについて語っておくか
オレが間違っていたぞ、清水亮。 なんで「オレが間違っていた」と最初に書けないのか。つまんねープライドもってんなー -- 清水亮 https://mstdn.onosendai.jp/users/shi3z/updates/1002 前回、前々回と、マストドンについての批判を書いた。結論を先に書くと、私の技術上の懸念以外の懸念はすべてあたらなかった。 本の虫: そろそろマストドンについて語っておくか 本の虫: マストドンが直面している問題はすでにP2P技術が15年前に遭遇した問題だ そうこうしていると、ドワンゴがマストドンのインスタンスを立ち上げた。 https://friends.nico/ これはなかなか興味深い。というのも、私はドワンゴに雇用されているので、ドワンゴが悪意を持っているかどうかについては内部の情報があるため判断しやすい。マストドンはインスタンスの管理者が悪意を持っているか
ドワンゴの呪い - @nalgami
ドワンゴの呪いって？ ドワンゴの自由度の高い社風や環境に慣れきった体で転職すると、業務以外の思わぬところで辛い思いをするということ。 この記事は転職（その２） Advent Calendar 2016の12月09日の記事です。 http://qiita.com/advent-calendar/2016/job2qiita.com 早いもので2016年も残すところあと3週間となりました。今年を振り返ってみると、自分を取り巻く環境が目まぐるしく変わり、多くの新しい経験をした年であったと思います。 1月に3年勤めた株式会社ドワンゴのエンジニアを退職するところから始まり、フリーランスになってからは同人作家向けの確定申告サービスを作り、超会議の経験を活かしてニジエ大運動会の企画運営を行い、株式会社DMM.comで亀チョクとして業務委託を受けたりしました。現在はWEBと全く関係のない事業会社で新規事業
Dwango on GitHub
Articles ドワンゴ社内の様子や、文化、技術をご紹介します。 2023-11-06 Mon 仕様と実装から読み解くHTMLのloading属性 2023-10-02 Mon 共通通知システムを刷新しました 2023-08-23 Wed ニコニコ動画iOSアプリ 改善の歴史 2023-07-25 Tue 型安全なURL生成ライブラリ url-from を公開しました 2023-07-10 Mon ニコニコの就業型インターンでサーバーサイドの開発に参加してきました！ 2023-06-30 Fri ニコニコ超会議2023でCTOと若手エンジニアがドワンゴについて語りました！ Read All Articles Tweet
Electronを探す日常 - Qiita
ごきげんよう皆様、精神が壊れてしまい休職中の erukiti ですが、第2のドワンゴ Advent Calendar 2015 - Qiita の第20日目を5日ほど遅れてお送りします。遅れてすみません。 erukiti/rize-filer 今回の記事は… さて、Electronの解説記事は割と多いですが、ちゃんと使えるアプリを作るために必要な情報は色々散らばっています。そこで今回はリゼ先輩＆シャロちゃんと一緒に一つ一つそれらを見ていきましょう。ごちうさ風味の書き方ですが内容は普通にElectronの記事です。 Electronに興味があるけれどよく知らない方は 第8羽 トランスペアレントプレイング・プレイヤーストーリー (ごちうさ Advent Calendar 2015) - Qiita をまずはお読みください。Electron でちょっとした動画プレイヤーを作ってみるという記事でし
ニコニコ動画の公開コメントデータをDeep Learningで解析する - Qiita
この記事は第2のドワンゴ Advent Calendar 2015の24日目の記事です。 ドワンゴエンジニアの@ixixiです。 niconicoのデータをDeep Learningなアプローチで解析してみた話です。 nico-opendata niconicoの学術目的用データ公開サイト https://nico-opendata.jp が最近オープンしました。 これまでも、国立情報学研究所にて、ニコニコ動画コメントデータや大百科データが公開されていましたが、 nico-opendataでは、ニコニコ静画のイラストデータの約40万枚のイラストとメタデータが研究者向けにデータ提供されています。 今回は、ニコニコ動画コメントデータ(誰でも取得可能)を用いたDeep Learningによるコメント解析例を紹介します。 超自然言語 ニコニコのコメントデータに限らず、twitterでのtweetや
ドワンゴにおける業務外Slackチャンネルのまとめ
はてな社内Slackでウォッチしている非業務チャンネル6選 - 平常運転 ドワンゴ社内Slackの非業務チャンネルを紹介 - ゆっくりしてない ドワンゴ社内チャットにおける各言語別チャンネルの参加者数をグラフで表してみた:dwango エンジニア ブロマガ:ドワンゴ研究開発チャンネル(ドワンゴグループのエンジニア) - ニコニコチャンネル:生活 すでにまとめられているので三番煎じだが、ドワンゴにおけるSlackの業務外チャンネルをまとめてみた。 ドワンゴには今、1000人ぐらいの被雇用者がいるはずであるが、現時点でチャンネル数は1534ある。ゆっくりがまとめた19日より、わずか2日間で7個増えている。 #4gamer チャンネルの由来は4Gamer.netだろうか。ビデオゲームについて話すチャンネル。 #boardgame ボードゲームのチャンネル #kusoge クソゲの雑談をするチャン
ドメイン駆動設計の実践は実装だけがすべてじゃないよという話
この記事は第2のドワンゴ Advent Calendar 2015の22日目のエントリです。 Goでgxui使って2画面ファイラー作ってワショーイしてたんですが、もうちょっと寝かしたいなと思ったので他の事書きます。 こっちはこっちで追って公開したいですね。 というわけで本題です。 はい。Evans本3部4部ちゃんと理解してない人はやり直しです / “ドメイン駆動設計の間違った方向性” http://t.co/tcgxlWVONq — ソフトウェア設計おじさん (@uzzu) June 25, 2015 Evans本の1部3部4部ちゃんと理解してない人は2部読む権利ないですよ — ソフトウェア設計おじさん (@uzzu) June 25, 2015 Evans本、2部から行くのがライトウェイトだって言ってる人まだいるのか。SBRじゃないけど、遠回りこそが最短ルートだったよ(私は) — ソフト
プログラマ向けニュースキュレーションサービスを作ってみた話 - Qiita
はじめに 2015年度新卒でドワンゴに入社しました@ytanakaといいます。普段はAndroidアプリ開発を主に担当していますが、大学院時代は増井俊之先生のもとでユーザインタフェースと情報推薦システムの研究をしていました。 ドワンゴに入社後、それまでの研究を活かしプログラマ向けのニュースキュレーションサービスMenthas(メンタス)を個人開発しました。今回はせっかくの機会なので、開発の経緯と概要そして仕組みについて述べたいと思います。 追記： 続編を書きました こちらの記事は以前のバージョンの内容になります。現行のMenthasの仕組み・構成は以下にまとめています。 約3年かけてプログラマ向けニュース推薦アプリを作り直した話 背景 さて、この記事をご覧になっているのはプログラマの方が多いと思いますが皆さん普段どうやって情報収集をしていますか？ 自分の見聞きする限りではTwitterやは
AWS箇条書きナレッジ - Qiita
話のネタ ドワンゴ Advent Calendar 元々はプログラマで、3年くらい前にインフラ（サーバー）エンジニアに転向 オンプレミスで物理サーバー設置・OS等インストール・運用を担当 Chef今も活用してます（Chef Solo代替を検討中。そのうち何か晒したい） AWS未経験の2015年6月から4か月間で、悪戦苦闘しながら ニコルンを無事リリース AWSおもしろいけど、覚えること知らないといけないことが多すぎて、しかもやってから罠を踏むこと多数 AWSこれから始める人や、経験したことのある人でも役立つ、 構築・運用するときのポイントをまとめたナレッジ書いてみました 導入 AWSって費用がお得なの？ AWSの方がコスト割高：VPS1つで収まる程度の規模、大規模なシステム AWSの方がお得な傾向：スタートアップなシステム、規模にマッチした設計・運用ができているシステム サーバー起動中は1
ドワンゴのエンジニア新人研修2015：dwango エンジニア ブロマガ
ドワンゴでエンジニアの教育も担当している清水(@meso)です。 昨年に引き続き、今年もエンジニアの新人研修を担当いたしましたので、その内容をご紹介いたします。 昨年の内容は http://ch.nicovideo.jp/dwango-engineer/blomaga/ar567236 一昨年の内容は http://ch.nicovideo.jp/dwango-engineer/blomaga/ar246504 今年は、昨年までと異なりエンジニア以外へのプログラミング研修を開催したり、エンジニアへのプログラミング言語の研修を Scala に変更したりしたので、その辺りを重点的にご紹介いたします。 合同プログラミング研修 ドワンゴに入社したエンジニア、デザイナ、企画の新入社員と、KADOKAWAに入社した新入社員の方の全員を対象にしたプログラミング研修を行いました。 プログラミングをバリバリ
「niconicoの検索を支えるElasticsearch」と題して、第7回Elasticsearch勉強会で発表しました：dwango エンジニア ブロマガ
こんにちは。 エンジニアの伊藤です。 11/18に開催された第7回Elasticsearch勉強会にて「niconicoの検索を支えるElasticsearch」と題して、niconicoでのElasticsearchの運用事例について発表してきました。 発表の機会を与えてくださった@johtaniさん、スタッフの皆さん、ありがとうございました。 (この投稿は報告が遅くなっただけで、アドベントカレンダーネタではありません...) 使用したスライドがコチラになります。 https://speakerdeck.com/shoito/niconico-elasticsearch 講演では、まずElasticsearchを使った検索基盤を作った背景、 次に、なぜElasticsearchを使うことにしたのか？ そして、どう使っているのか？どう運用しているのか？ 最後に、良く参考にしているElast
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【ドワンゴ】オフィスに保育園ができて、子育てへの理解が深まった──エンジニアママ島崎さんインタビュー｜officee magazine
