全社的に会社用GitHubアカウントを廃止した件 - ZOZO TECH BLOG
はじめまして。2019年1月に入社したSREスペシャリストのsonotsです。最近MLOpsチームのリーダーになりました。今回の記事はMLOpsの業務とは関係がないのですが、3月に弊社で実施した会社用GitHub個人アカウントの廃止について事例報告します。 TL;DR 会社用GitHubアカウントを作るべきか否か問題 会社用GitHubアカウントの利用で抱えた問題 1. OSS活動時にアカウントを切り替える必要があり面倒 2. GitHubの規約に準拠していない 会社用アカウントを廃止した場合にセキュリティをどのように担保するか GitHubのSAML single sign-on (SSO)機能について 会社用アカウントの廃止およびSSO有効化の実施 会社用GitHubアカウントを使い続ける場合 私用GitHubアカウントに切り替える場合 Botアカウントの場合 Outside Coll
クラスまたは構造体の選択 - Framework Design Guidelines
Note このコンテンツは、Pearson Education, Inc. の許可を得て、『Framework Design Guidelines: Conventions, Idioms, and Patterns for Reusable .NET Libraries, 2nd Edition (フレームワーク設計ガイドライン: 再利用可能な .NET ライブラリの規約、表現形式、およびパターン、第 2 版)』から転載されています。 この版は 2008 年に出版され、その後、この本は第 3 版で全面的に改訂されました。 このページの情報の一部は以前のものである可能性があります。 すべてのフレームワーク デザイナーが直面する基本的な設計上の判断の 1 つは、型をクラスとして設計するか (参照型)、構造体として設計するか (値型) ということです。 この選択を行うには、参照型と値型の動作の
Cloud Run を最速で触ってみる
Cloud Run とはGoogle Cloud Next 18では serverless containers on the Google Cloud Functions infrastructure + GKE Serverless addonと説明されたものですね。 早速、こちらのQuickStartやってみましょう 事前に必要なことプロジェクトを作成する（既存のプロジェクトを利用することもできます。終了後の後片付けを考えると新しくプロジェクトを作っても良いです）プロジェクトのbillingを有効にするCloud Run APIを有効にするCloudSDKのインストール済み/設定済みであることcomponentsのupdateと、beta componentsのinstallが必要です。コンポーネントをupdateするgcloud components updatebetaコンポーネ
［速報］Google、Active Directoryのマネージドサービス、SQL Serverのマネージドサービス提供を発表。Google Cloud Next '19
［速報］Google、Active Directoryのマネージドサービス、SQL Serverのマネージドサービス提供を発表。Google Cloud Next '19 Googleがサンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '19」。2日目に行われたプロダクトキーノートで、マイクロソフトのActive DirectoryとSQL Serverのマネージドサービスが提供されることが発表されました。 「Managed Service for Microsoft Active Directory」は、Active Directoryのマネージドサービス。 Googleの説明によると、本物のActive Directoryドメインコントローラを用いてサービスを提供しているため、互換性の心配はなく、Active Directoryの機能が使え、既存の対応ツールもその
100億行のデータをスプレッドシートで扱う機能など、Google Cloudのデータ関連発表をまとめた
100億行のデータをスプレッドシートで扱う機能など、Google Cloudのデータ関連発表をまとめた：1 GB／月0.0012ドルのコールドストレージも Google Cloudは2019年4月10日（米国時間）にGoogle Cloud Next ‘19で大量の発表を行った。その中から、ストレージ、データベース、データ分析関連の主な発表をピックアップして簡潔に紹介する。 Google Cloudは2019年4月10日（米国時間）にGoogle Cloud Next ‘19で大量の発表を行った。その中から、ストレージ、データベース、データ分析関連の主な発表をピックアップして簡潔に紹介する。 コーディングレスなデータ統合／ETLの「Cloud Data Fusion」 新サービス「Cloud Data Fusion」（β版）は、データの統合とETL作業がコーディングなしで実行できるというも
またSlackでtimesを始めてしまった｜ばんくし
・Slackにおけるtimes文化とは ・一度仕事中のチャット雑談の全てを断ったがまたtimesを立てた話 ・守りたい節度とこれからSlackにおけるtimes文化とは「times」とは、社内チャット等で自分のチャンネルを持ち、短いスパンで発言する社内Twitterのような文化形態である。 私がまだ学生でインターンやアルバイトという形でIT企業に関わって居た頃、彗星の如く現れた以下のブログがきっかけで、Slackを導入していたITベンチャー企業で流行りはじめたと記憶している。 分報、times、timelineなど、様々な呼び方を各社がしているが、要は社内チャットにおけるTwitterである（ここでは最も一般的だと思われるtimesに統一する）。 timesは、カルチャー性とSlackの各機能とが相まって、爆発的に流行った。近年ではTwitterのフォロワー内でも「times文化がない会社
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
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