nagachikaさん「安定したRubyを届けたい –All bugfixes are incompatibilities–」 〜RubyKaigi 2019 2日目 基調講演 | gihyo.jp
RubyKaigi 2019 Keynote レポート nagachikaさん「安定したRubyを届けたい –All bugfixes are incompatibilities–」 〜RubyKaigi 2019 2日目 基調講演 4月18日から20日まで、RubyKaigi 2019が開催されました。2日目のキーノートではnagachikaさんが登壇し、「All bugfixes are incompatibilities」というタイトルで発表しました。 nagachikaさんはCRubyのコミッターであり、安定版（現在は2.6）のメンテナーです。ruby trunk changesというブログの運営もしています。また、Fukuoka.rbのファウンダーでもあります。 nagachikaさんが発表中に述べていることですが、今回の発表内容は「将来Rubyの安定版メンテナーになる人のため
まつもとゆきひろさん「Ruby3の目指す未来 –The Year of Concurrency–」〜RubyKaigi 2019 1日目 基調講演 | gihyo.jp
RubyKaigi 2019 Keynote レポート まつもとゆきひろさん「Ruby3の目指す未来 –The Year of Concurrency–」〜RubyKaigi 2019 1日目 基調講演 2019年4月18日から20日まで、福岡国際会議場でRubyKaigi 2019が開催されました。1日目の基調講演は、Rubyの作者である、まつもとゆきひろさんです。 まつもとさんは「The Year of Concurrency」というタイトルで、Ruby3で取り入れる改善点とRubyのこれからについて発表しました。Ruby3についての構想は以前から話がありましたが、今回の発表ではより現実味を帯びた内容となりました。 静的解析の導入 Rubyと同様のスクリプト言語（インタープリタ型言語）であるPython、PHP、Perlでは静的型を導入しており、Rubyも型を導入するべきでは、と長年言
RubyKaigi 2017に参加してきました - トレタ開発者ブログ
サーバーサイドエンジニアの芹沢です。 以前書いた私のエントリーにて、弊社のRubyKaigi参加者がそれぞれレポートを書くよという話をしましたが、その２人目のレポートです。 tech.toreta.in 私のレポートでは、2日目に行われたセッションから、Progress of Ruby/Numo: Numerical Computing for Rubyを紹介させていただきたいと思います。 スライドはこちら speakerdeck.com Ruby/Numo Projectとは Rubyで機械学習や科学技術計算を行うためのライブラリを開発しているプロジェクトです。 一般に、機械学習界隈ではPythonで実装されたライブラリがよく使われていると言われており、実際私もnotebookやpandasをよく使うのですが、そういったライブラリが解決することをrubyでも解決することを目指しているプロ
RubyKaigi2017参加レポート(全日分)とスライドまとめ - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、VASILYのバックエンドエンジニアの塩崎です。 9/17〜9/20にかけて広島で開催されたRubyKaigi2017に、VASILYから4人が参加しました。 3日間で約50個の講演があり、参加者も数百人を超えるであろう大変大規模なカンファレンスでした。 たくさんの講演の中で、VASILYのエンジニアが興味を持ったものを、この記事でいくつか紹介いたします。 The many faces of module Ruby Lauguage Server Ruby and Distributed Storage System Progress of Ruby/Numo: Numerical Computing for Ruby Improve extension API: C++ as better language for extension An introduction and
【Ruby Kaigi 2017レポート】Rubyでデータサイエンスは出来るのか？
Housmart高松です。 2017年9月18-20日の3日間、広島で開催されたRuby Kaigi 2017に参加してきました。Ruby Kaigi自体は去年に引き続き2回目の参加となります。 今年も様々なトピックがありましたが、今回は私が注目しているテーマの1つである “Ruby x データサイエンス” の観点からRuby Kaigiの参加レポートをします。 Rubyコミュニティのデータサイエンスへの取り組み ここ2-3年で機械学習・ディープラーニングやデータサイエンスを業務で使うことはどんどん普通のことになってきています。 この領域はほとんどがPython/R/Scalaなどで行われており、最近までRubyでデータサイエンスをやるのは実質不可能な状態でした。 ですが、Rubyが言語としてこれらの領域をサポートするかは、Rubyのこれからを考える意味でもとても重要になります。 これらの
RejectKaigi 2017で『Rubyで機械学習を行うための「巨人の肩に乗る」別の方法』という発表をしました - @naitohの日記
RubyKaigi 2017 に CFP を出したところ残念ながら Reject されてしまい、この内容を発表する場が無いかなと考えていたところ、 RejectKaigi 2017 に発表の機会を頂きましたので、お話させて頂きました。 スライドは下記に公開してますので、ご覧ください。 Reject kaigi2017 naitoh from Jun Naitoh www.slideshare.net お話した内容は Ruby で機械学習をしたいと思った場合、現状では不可能なため、下記の三つの内容について Ruby コミュニティで取り組みが行われており、 既存のgemをなんとかすること Rubyのための仕組みをつくっていくこと 巨人 (Python) の肩に乗る方法 この中の現実的な解が「巨人 (Python) の肩に乗る方法」を実現しつつある PyCall になります。 PyCall の詳
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