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株式会社はてな Mackerelチーム Customer Reliability Engineerに所属されている、吉田 康久 氏(@syou6162)。RDBMSでは担保できていた制約がデータ基盤に入れられなかったために集計の差異が発生した事例と、データマートが広く使われている中で目的にそぐわないデータをもとに意思決定されてしまった事例についてお話しいただきました。 RDBMSでは担保できていた制約がデータ基盤に入れられなかったために集計の差異が発生した事例 吉田康久氏:「MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSは制約をかけることができ、RDBMSはデータを守る最後の砦だと考えています。しかし、データ基盤を扱っていく上で制約がつけられないデータストアも多く存在します。そういった制約をつけられないデータストアをデータ基盤に転送していると、たまに問題が発生し障害につながってしまいます
はじめに こんにちは、尾林です。 Sansan事業部プロダクト開発部でSansan iOSアプリの開発を担当しています。 今回の記事は先月投稿させていただいた「Sansan音声通話の裏側 【前編:CallKit/PushKit】」の続きとなる後編の投稿になります。 buildersbox.corp-sansan.com 前編ではIP通話を実現するために必要な要素とAppleが提供するCallKit/PushKitの基本的な使い方を紹介させていただきました。 後編となる今回では、実際の音声情報をやり取りするための手段として我々が採用したTwilio Voice APIの基本的な使い方の紹介を通して、音声通話が可能になるまでの流れをお伝えできればと思います。 前編までの簡単なおさらいとして、改めてSansanアプリの音声通話機能の概観図を載せておきます。 音声通話システムの概観 Twilio
こんにちは,DSOC研究開発部 Automation Groupの内田です. 普段オフィスではスタンディングデスクと曲面ディスプレイという環境で作業をしているのですが,秋は設備投資の季節ということで,一念発起して自宅にも曲面ディスプレイを導入しました.ディスプレイの広さは心の余裕ということで,QOLが爆上がりしています.皆さんも導入を検討してみてはいかがでしょうか? www.amazon.co.jp 宣伝はさておき,今回は PyTorch のエコシステムである torchvision が少し進化した話をしたいと思います. torchvision 近年の深層学習の隆盛は,簡単に深層モデルを実装できるフレームワークや周辺のエコシステムが整備されたことに起因していると言っても過言ではないでしょう.その中で,TensorFlowとPyTorchは深層学習フレームワークの二大巨塔と目されています.P
pandas.pivot_table# pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=_NoDefault.no_default, sort=True)[source]# Create a spreadsheet-style pivot table as a DataFrame. The levels in the pivot table will be stored in MultiIndex objects (hierarchical indexes) on the index and columns of the result
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 仕事で使いそうなPythonのコードを残しておくドキュメントが欲しいなと思ったので、よく使うものをこちらに貯めていこうと思います。まだ19個しかないですが、30個を目標に追記していきます。 フォーマットとしては、 1.やりたい処理 2.コード 3.参考情報のリンク の3つを1セットにしています。 まずは、自分自身や周りで仕事をしている人が楽をできるドキュメントになればいいなと思って作っていきます。 目次 ・重複削除 ・階級のデータを作りたい ・再起的にリスト
The recent "Text-to-Text Transfer Transformer" (T5) leveraged a unified text-to-text format and scale to attain state-of-the-art results on a wide variety of English-language NLP tasks. In this paper, we introduce mT5, a multilingual variant of T5 that was pre-trained on a new Common Crawl-based dataset covering 101 languages. We detail the design and modified training of mT5 and demonstrate its s
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