Kubernetesから派生して、コンテナ対サーバーレスの論争を知る - orangeitems’s diary
Kubernetesをもっとわかりたい中 このところずーっとKubernetesをやっていました。本を読まずに、Google検索と経験と気合でなんとか乗り切りましたが、やはりちゃんと勉強したくなりましたので明日は参考書を仕入れに本屋に行くつもりです。 参考書は結構値段も高いので失敗はできません。ですからAmazonでは買えず、手に取って探したいと思います。ここ最近は、検索して記事を斜め読みしていればだいたいのことが分かったものですが、さすがにKubernetesは手ごわいです。なんとなく経験で構築できた部分があって、でもなぜそうなるのかについてはあまり腑に落ちていないところも多いです。この状況で本を読めば、理解度も何も知らない状態で読むより効率がかなりよいので期待しています。 Kubernetesが知りたいのかというと、それもあるのですがまずはDockerそのものから勉強しなおさないといけ
SUUMOアプリチームがスプリントを廃止してカンバン方式に移行した話 | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
このエントリは全9回を予定する18卒新人ブログリレーの第4回です！ 今回は、SUUMOのモバイルアプリ開発の現場から、企画と開発が一体となったチームでの開発プロセスについてご紹介します！ はじめに はじめまして。リクルートテクノロジーズ新人の三田涼介です。現在は不動産検索サービスSUUMOのAndroidエンジニアとして働いています。 今回はSUUMOアプリチームの開発プロセスについて紹介します。 SUUMOは巨大なサービスでありながら日々高速に改善を行っており、週1回以上の頻度でiOS、Androidの各OSでリリースを行っています。このスピード感を実現するために、開発プロセス自体も日々磨き込みが行われており、私が配属された3ヶ月前にも開発プロセスに大きな変化がありました。 この記事では、私が新人としてキャッチアップしていく中で学んだ、 なぜ開発プロセスを選ぶことが必要なのか どうやって
統計の勉強に最適な緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門」を紹介 - HELLO CYBERNETICS
はじめに データ解析のための統計モデリング入門 本の構成に関する特徴 本の内容に関する特徴 本の目次と各章の概要 第1章 データを理解するために統計モデルを作る 第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定 第3章 一般化線形モデル 第4章 GLMのモデル選択 第5章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性 第6章 GLMの応用範囲を広げる 第7章 一般化線形混合モデル 第8章 マルコフ連鎖モンテカルロ法とベイズ統計モデル 第9章 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定 第10章 階層ベイズモデル 第11章 空間相関のある階層ベイズモデル 対象読者 想定と違ったとなる前に こんな人に最適です はじめに 正直今更感が非常に強い一冊になります。 既によく知られているベストセラーと言ったところですが、例えば「自分はR使いではないからな」とか、その程度の理由で購入をためらっている人もいるかもしれません（現に
AWSにおける形式手法 - masateruk’s blog
AWSにおける形式手法の記事（https://lamport.azurewebsites.net/tla/formal-methods-amazon.pdf）を読んだ。特に重要だと思われる示唆を3つあげると以下の通り。 産業界では長年形式手法は多大な工数をかけて比較的容易なコードの断片を検証するというイメージがあったが、これはまったくの誤り。現実の問題に適用可能である アマゾンでは10の現実のシステムに適用して、すべてで効果が得られた。難解なバグの発見したり、正当性を犠牲にすることなく確信を持って最適化を施せた 7つのチームでTLA+を使用。エンジニアは2−3週間で学習することができる 以下は、読んでいる途中で書きだした要点。 AWSでは2011年以降形式仕様とモデル検査を使用している 複雑な分散システムを検証するにあたって、従来の手法 ― 設計レビュー、コードレビュー、静的解析、ストレス
エヴァンゲリオン、初回放送時（1995年）の人気・話題度の検証〜※「再放送で人気出た」という説があるとか… - Togetter
すごく話題になってるみたいですね。皆さんいろいろ語ってる（…これがインターネット老人会か…）。ただ、「そもそも再放送で人気になったと言ってる人はいない（ある文章からの誤解）」という意見もあるようです
RustでLinux用シングルバイナリを作るまで
Table of Contents はじめに 経緯 二週間前にRustでツールを作り始めた記事を書きました。 本文にもある通り、シングルバイナリを作成できどこでも実行できると思ったのが理由の1つです。 しかし世の中はそう甘くありませんでした。 何が起きたかは次章で説明します。 筆者の環境 WindowsをホストOSとして、VMで16.04.5 LTS (Xenial Xerus)を使っています。 Rustのコンパイルも上記VMのUbuntu上で行っています。 筆者のスペック 先の記事にある通り、C系やローレイヤーの知識に疎いです。 そのおかげで随分と苦戦しました。 対象ツール 今回対象としたのは以下のツールです。 Miroirをお使いでなければ利用価値は全く無いと思いますので参考程度に.. 普通にビルドしてはどこでも実行できない 有識者の方なら当たり前の話なのですが、私の中ではシングルバイ
数百種のシングルボードコンピューターからスペック指定でサクッと検索できる「Single Board Computer Database」
Raspberry Piの成功を受けて数多くのシングルボードコンピューターが続々と登場していますが、あまりにも数が多くて把握しきれないほどです。無数にある製品群から目当てのボードを探すために、スペックを指定して自分にぴったりのシングルボードコンピューターを検索できるネットサービス「Single Board Computer Database」が公開されています。 The Single Board Computer Database https://www.board-db.org/ 上記の「Single Board Computer Database」のページでは、「search form」と呼ばれる窓でスペックを指定してシングルボードコンピューターを検索できるようになっています。例えば、「RAM」が「1000MB」、「CPU」が「ARM」系、「Video」が「HDMI」出力付き、「Net
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