スピード重視の開発体制を実現するために、KARTEの開発で取り組んでいるテスト自動化について紹介します。Selenium webdriver, CircleCI, Ghost Inspector
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By Vincent Noel IT関連メディアのBackchannelが、Appleのインターネットソフトウェア&サービス上級副社長のエディー・キュー氏、ソフトウェアエンジニアリング上級副社長のクレイグ・フェデリギ氏、Siri担当シニアディレクターのアレックス・アチェロ氏などそうそうたるメンバーにインタビューを実施し、Siriを始めとするAppleが行ってきた人工知能開発について初めて明かされました。 An Exclusive Look at How AI and Machine Learning Work at Apple – Backchannel https://backchannel.com/an-exclusive-look-at-how-ai-and-machine-learning-work-at-apple-8dbfb131932b iPhoneに搭載されている音声認識ア
Ruby に強い 転職・求人サイト Forkwell Jobs が、とっておきの Ruby 求人を厳選しました。 プログラミングの楽しさや、多様性、柔軟性など、様々な魅力を兼ね備えた Ruby 。 国産言語のため日本語の情報が多く勉強しやすいといったこともあり、多くの Web系のスタートアップ企業で用いられてきました。中には、立ちあげフェーズを乗り越えて、拡大期に入った企業も増えてきています。 それにともなって、Ruby エンジニアの働き方も多様化してきました。 そこで、Ruby に強い転職・求人サイト Forkwell Jobs が、独自の切り口で多様化している Ruby 求人をランキングしました。 年収1000万以上の Ruby 求人 ベスト3 稼げる Ruby エンジニアになりたいなら、稼げる Ruby 求人もチェックしよう。1000万円以上のオファーがでるかもしれない Ruby 求
データ分析部で部長をしている@cou_zです。最近はLIBROのマイクロフォンコントローラーをよく聴いています。 Gunosyにおけるプロダクト改善は、データ可視化による現状把握から始まると考えています。 ログを収集して、ダッシュボードでKPI(重要業績指標)を可視化することは、今では当たり前のことになっていると思います。深夜バッチでKPIを集計して、翌朝に確認することは重要ですが、KPIをリアルタイムに知ることによって、現状把握がさらに進むことがあります。 しかし、リアルタイムにKPIを集計できたとしても、実際にそれらを確認するとは限りません。頻繁にダッシュボードを見るのはとても億劫で、次第に見なくなってしまいがちです。そこで、日常的に開いているチャットにKPIがリアルタイムに通知されると、確認の際の負担を軽減することができます。 Gunosyでは、チャットツールにSlackをダッシュボ
構築、運用工数、利用の便利さ、セキュリティ、コストなどのあらゆる面から総合的に考慮した結果、DockerRegistry on EC2に決めました。 1.1. システム構成: 構成図は以下のとおり: 特に難しいことはなく、一般的なELB-Autoscaling構成になります。ストレージはS3を利用します。 1.2. 構築手順とポイント S3にイメージ格納用のバケットを作成 ELBを作成: Health Checkはtcpの5000番ポート(registryコンテナの動作ポート) HTTPSの443ポートからHTTPの5000番ポートへトラフィックを転送 HTTPS証明書はAWSのCertificate Managerサービスを利用 (最初に構築時ACMはまだ東京リージョンに来ていませんでしたが、5月に東京リージョンでも利用可能になりました。便利なサービスなのでぜひ利用してみてください。)
This document provides an overview and agenda for an AWS webinar on AWS Glue. It introduces AWS Glue as a fully managed and serverless ETL service that can manage metadata for various data sources. The webinar will cover the background of AWS Glue, its key features including being serverless and enabling secure development in notebooks, use cases, pricing, and a conclusion. It also provides detail
Ruby で長い時間掛かるかも知れない処理のタイムアウトを行うにはこんな感じにします。 require 'timeout' begin Timeout.timeout(3) do # 3秒でタイムアウト hoge # 何かの処理 end rescue Timeout::Error puts 'なげーよ' # タイムアウト発生時の処理 end Timeout.timeout はブロック開始時にスレッドを作成し、そのスレッドで指定された秒数だけ sleep して、sleep から復帰してもまだブロックが終わってなければ作成元のスレッドに対して Timeout::Error 例外を発生させます。 指定時間以内に処理が終わる場合: timeout(X) │ スレッド作成 ─┐ │ │ ブロック実行 sleep X │ │ スレッドkill→ 🕱 │ timeout復帰 指定時間以内に処理が終わら
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
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