この記事はMackerel Advent Calendar 2022とKAYAC Advent Calendar 2022 の7日目です。 こんにちは、SREチーム所属の@mashiikeです。 前年の Mackerel Advent Calendar 2021 ではSREにおいて大事なSLO/エラーバジェットをMackerelのメトリックとして投稿するツール shimesaba について話しました。 1年経って、Mackerelを用いたSLI/SLO/エラーバジェットの運用が安定化してくると、次に気になってくるのはトイルだと思います。 cloud.google.com 「トイルとは、手作業、繰り返される、自動化が可能、戦術的、長期的な価値がない、サービスの成長に比例して増加する、といった特徴を持つ作業です。」 トイルの例としては次のようなものがあります。 ・割り当てリクエストの処理 ・デ

2022年10月5日に『深掘りRubyKaigi 2022 with ko1 & kateinoigakukun ~ RubyKaigiどうでした＆RubyのWASI/並列どうなるの？ ~』を開催しました。イベントでお話した内容を3部作でお届けします。 自己紹介 fujimura：皆様、今日はお集まりいただきありがとうございます。今日はゲストにkateinoigakukunさんと、笹田さんをお迎えしております。プログラムとしては、前半でkateiさんにWasmの話を聞いて、後半に笹田さんに並列並行のところを聞くというようなコンテンツでやっていきます。 さっそく始めていこうと思うのですが、僕らの自己紹介と、kateiさんの自己紹介から始めようかな。僕は STORES でCTOをやってる藤村と申します。RubyKaigiもリアルで参加して、非常に楽しかったです。じゃあ、hogelogさん。 h

Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.

(最新SSD IOはPCIe x4でした。ご指摘ありがとうございます。） はじめに どの処理で律速しているか調べる 各処理の速度改善方法 データ読み込み速度の改善 データ前処理速度の改善 GPU処理速度の改善 コンピューティングについての他記事 はじめに Kaggle Advent Calendar 2022 8日目です。 突然ですが、あなたはDNN学習時にどの処理で学習速度が律速しているか把握してますか？ DNN学習には図に示すように大きく3つの要素があります： （SSDからの）データ読み込み （CPUによる）データ前処理 （GPUによる）DNN計算 学習時のデータの流れとしては SSDからデータが読み込まれ、CPUに送られる(SATA or PCIe) CPUにてaugmentationや正規化などの前処理が行われ、GPUにデータが送られる(PCIe x16) GPUにてDNNの計算・

はじめに この記事は、ChatGPTを受けての競プロ周りの情報、およびchokudai個人の意見を発信したものです。基本的にはAtCoderの運営についても同方針を取る予定ですが、方針が変わり次第、AtCoderのHP/Twitter等で告知されます。 現在のAtCoderにおける競プロAIの実力についての事実 AtCoderのコンテストに対するソースコードはインターネット上に多くあり、おそらくそれを学習してChatGPTなどが作成されているため、過去問を利用して解ける/解けないを判定すると、過剰に解ける側に寄ってしまいます。 そこで、最新のコンテストで調査した事例について、Twitterからいくつか引用します。 ABC280にChatGPTを参加させてみました。結果はC問題まで解くことができ、順位は7245人中5290位でした。 A問題→ノータイムで正解 B問題→ノータイムで正解 C問題

生命保険に限らずだけど、期待値で考えていいのはその試行を何度も行える者（生命保険会社側はほぼそうみなしていい）であって、 そうでない個人の場合は、考えるべきは期待値でなく期待効用。すると、平時の保険料支払いと、有事の保険金受け取りというものは、 たとえ期待値でマイナスであっても期待効用は保険に入った方が高いということがあり得る。 まあ、そうは言っても、純保険料に対する営業保険料の高さ（要は期待値を超えた生命保険会社の取り分）を考えると、 期待効用で考えても生命保険に入った方がいい人は限られるけどね。特に、掛け捨ての生命保険に、普通の資産運用の何倍もの手数料が 掛かる運用部分がセット販売された、死亡時以外にもお金が還ってくるような生命保険は、基本、カモとされる以外の何物でもない。 逆に、保険機能もほとんどなくただただ税金対策という逓増定期保険みたいなやつは、国がおまけしてくれているようなもの

カートチームを振り返る この記事はBASEアドベントカレンダーの7日目の記事です。 devblog.thebase.in Payment Dev Group マネージャーを担当している田仲（@tosh）です。 Payment Dev Groupは決済領域のプロダクト開発を担当しているグループになります。その中でも主にショッピングカート機能を担当しているカートチームについて、どういう経緯で生まれたのか、チームの役割や今後のことなどご紹介させてください。 カートチームについて BASEというECプラットフォームにおいて決済はサービスのコア領域になります。 BASEの中で決済は2つの方向性があると考えています。 ショップオーナーと購入者の間で行われる決済 BASEとショップオーナーの間で行われる決済 カートチームは前者のショップオーナーと購入者の間で行われる決済、システムの機能でいえば実際に商品

この記事は 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2022 の7日目の記事です。 はじめに 今年の夏、Amazonが多言語 (英語、スペイン語、そして日本語) のラベル付きの商品検索のデータセットを公開しました。 論文: https://arxiv.org/abs/2206.06588 リポジトリ: https://github.com/amazon-science/esci-data 情報検索において商品検索は、ウェブ検索を作りたいという企業より商品検索を作りたい企業の方が多いという意味で、ポピュラーなトピックだと思います。ところが公開データで実験を行おうとするとドメインが違うウェブ検索のデータセットか、ラベルのない商品カタログか、ラベルはあるけど小規模なデータセットかという限られた選択肢しかなく、仕方がないので非公開の独自データセットを作って実験を行うという状況でした。

こんにちは。強いUIはボタンを捨てるをスローガンにScrapboxを開発しています。shokaiですshokai.icon Helpfeel Advent Calendar 2022の5日目の記事です 昨日はHelpfeelエンジニアのyado.iconさんでした 採用面接中にチャーハン・ピラフ判定器とスタバ警察botで盛り上がる会社に入った | 株式会社Helpfeel ヨコハマハウスフラペチーノがエンジニア採用の役にたった？みたいで良かったです <a>タグの挙動を工夫する事で、Scrapboxからみたいなボタンをなくしました 更新ボタンの役割は2つ 更新がある事を教える 押すとアプリが更新される Scrapboxも昔こういうメニューがあった 今はもう無い では解説ですshokai.icon SPAのタブ永遠に開きっぱなし問題とは？ SPAとstaticなwebサイトの違い static

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これ微妙に役に立ちそうなのおもろい https://t.co/K1jV286ppP

2018年新卒入社し、SOCにてインフラ管理を担当。その後、マルウェア解析や検証業務などに従事。2022年度からは、社内のSREチームにて兼務を開始。主な保持資格は、CISSP, OSCP, GREM, GXPN, RISS, CKA, CKSなど。バイナリを読むのが好きで、一番好きな命令はx86の0x90（NOP命令）。 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/7（水）の記事です】 はじめに 本記事では、マルウェア解析に活用することができるcapaと呼ばれるツールの概要と使い方を紹介します。日本語での本ツールに関する情報は多くありません。そこで、日本のマルウェア解析者の方に活用していただければと思い、本記事を作成しました。capaという名前を聞いたことはあるが、使ったことはないという方など、今回の記事を通して、実際に触るきっかけとなれば幸いです。 capaとは capaは

こんにちは． 株式会社アークエッジ・スペースのソフトウェア・基盤システム部（以下，ソフトウェア部）を統括している鈴本 (@_meltingrabbit) です． 我々ソフトウェア部は，人工衛星そのものに搭載されるソフトウェアはもちろんのこと，衛星の運用・開発を支援する地上ソフトウェアや果ては社内システムまで，ソフトウェアっぽいものをまるっと担っている部です． 早いもので，そのソフトウェア部もチームの体裁を成してから 1 年経ったようです． この節目のタイミングに，弊社のソフトウェア部の様子が垣間見えるような振り返りをしてみたいと思います． Iteration 52 アークエッジ・スペースでは，全社のタスクを GitHub の Issue で管理しています． そしておよそ 1 年前から，我が ソフトウェア部はそれら Issue をリポジトリを横断して管理するため，GitHub Project

この記事はEngineering Management Advent Calendar 2022の7日目です. 今はエンジニアリングマネージャ(EM)としてエンジニアリングマネジメントの4領域(プロダクト・プロジェクト・テクノロジ・ピープル)すべてを見ていますが, それ以前は長い間テックリードをやっていました. その経験を活かして, 最近は後進を育ててテックリードあるいは「弱いEM」*1をできる人材を増やそうとしています(これ自体がピープルマネジメントの一環ですね). テックリードを育てるためにやっていることの全容を詳細に書くと本が1冊書けるくらいになってしまうと思うので, その中でも再利用可能そうな(と言うより再利用可能にしたいと目論んでいる)「テックリード養成講座」について紹介したいと思います. Memeplex.appで生成した, テックなリードが養成されるイメージ 経緯 僕自身は,

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はじめに こんにちは、レバテック開発部の河村です。 私はレバテック各種メディアのリプレイスを担当しており、バックエンドを中心にフルスタック開発を行っています。 今回は管理画面のリリースで採用した、フルスタックフレームワークであるfrourioについて、frourioを採用した理由や使ってみて良かったこと、困ったことを紹介します。 この記事を通して、frourioのメリット、デメリットだけでなく、レバテック開発部ではどのような背景のもと、技術・アーキテクチャの選定を行っているのか、どれくらいのスピード感で開発を行っているのかをお伝えできればと思います。 なお、この記事ではfrourioにおける環境構築や使い方等の説明は割愛させていただきます。 開発背景・経緯 今回、開発する対象となった管理画面は、レバテックの各メディアで運用する記事やセミナー情報、エントリー情報を管理するものになります。 す

Svelte offers a better typing experience with easier components' designing processes and built-in typed events, making it very user-friendly for us. Restricted global access. With Svelte, it is possible to import enums from other files and use them in the template, which is not the case for Vue 3. Escape Benchmark about frontend stackSyntax. Personally, I find Svelte syntax more elegant and user-f

元GoogleエンジニアのMihai Parparita氏が公開している、ブラウザ上でClassic Mac OSを体験できる「Inifinite Mac」で、日本語版Macintosh用OS「漢字Talk」のバージョン7.5.3 リリース2を再現した「kanjitalk7.app」が公開されたので、実際に触ってみました。 Infinite Mac https://kanjitalk7.app/ アクセスすると、モニター風のフレーム内でMacOSが起動。Sad Macに遭遇することはなく、並んでいくアイコンパレード上に表示されるプロセスバーの上には、日本語で「起動中」と漢字で表記されています。 起動直後のデスクトップはこんな感じ。 バージョンをチェックすると、システムソフトウェアは「J1-7.5.3 リリース 2」となっており、日本語入力には、2014年にリリースされたmacOS X Yo

「橋が、トンネルが崩れていく」 いま、各地でそんなケースが起きています。なぜでしょうか。今回、全国74万の橋やトンネルのオープンデータを詳しく分析してみると、「直せない」道路が増えていることがわかりました。あなたの街を通る橋やトンネルにも、関係がある話です。（NHK老朽インフラ取材班） ※詳細なデータ分析結果は、記事の最後に。

この記事は MIXI DEVELOPERS Advent Calendar 2022 6 日目の記事です。 負荷試験を行う機会が年に何度かあるのですが、以前まではvegetaを使っていましたがちょっと高めの負荷をかけた時の挙動がよろしくなく、k6を試してみたところ不満が無かったので最近はk6を常用しています。 そんなk6をもうちょっと使いこなすために色々とまとめてみようかと思います。 k6とは？ Grafana Labsが開発した負荷ツール。 github.com ツール自体はGo製で、負荷シナリオをJavaScriptで書きます。 負荷シナリオはk6 Browser RecorderというChrome拡張を使えばブラウジングしているだけで作成可能で、k6 Cloudを使ったWeb上でのシナリオ作成・管理・実行が可能です。 わざわざGitHub上でシナリオを管理しなくてもいいというのは個人

先月行われたIETF 115において、eBPFの一部ドキュメントをIETFからRFCとして出すか？という議論が行われました。 まだ議論の段階で結論は出ていないが、簡単にメモとして残しておく。 なお、僕自身はKernel, eBPF方面に明るいわけではない... eBPF サイドミーティング IETFでは会期中に特定トピックについて議論するサイドミーティングが行われます。IETF 115において「eBPF standardization side meeting」が開催されました。 eBPF Foundationのほうからは、Dave Thaler氏らを中心にeBPF Steering Committeeから数名と、IETF参加者がサイドミーティングに出席したようです。 概要 eBPF Foundation は、eBPF クロスプラットフォーム ドキュメントをどこで公開するかについて検討して

ポンデべッキオ @pondebekkio このマシュマロ重すぎない？ほんとみんな特殊な事情がない限り早めに結婚したほうがいいよ。男女問わず45歳ぐらいで本当にきつくなるから…… #マシュマロを投げ合おう marshmallow-qa.com/messages/030e7… pic.twitter.com/CNCkJgSm2u 2022-12-02 14:31:50

2022年12月19日紙版発売 2022年12月15日電子版発売 田中康平，田村賢哉，玉置慎吾　著，宮﨑浩之　監修 B5変形判／352ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-13232-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 本書籍は，Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し，衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方は

GitHub CEO トーマス・ドムケ氏が来日。いずれコードの80％がAIで作成されるようになると予言 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏が来日し、記者会見を行いました。 ドムケ氏は2021年にNat Friedman氏の後を継いでCEOに就任した人物で、それまではGitHubのChief Product Officerを務めていました。同氏がCEOに就任して初めての来日となります。

自治体の財政難や人材不足で補修できない老朽インフラが増えています。自治体の安全点検で補修が必要だと判断された後、5年を超えても補修されていない橋やトンネルが7000か所余りに上ることがNHKの分析でわかりました。 10年前の12月、中央自動車道の笹子トンネルで9人が死亡した崩落事故をきっかけに橋やトンネルなどについて、5年に一度の点検が2014年に自治体などに義務づけられました。 NHKは国土交通省が公表した、全国およそ74万か所の橋やトンネルの安全点検に関することし3月時点のデータと情報公開請求で得た点検時期などのデータを組み合わせて独自に分析しました。 「早期に補修が必要」、「緊急に補修が必要」と判断されながら、補修が行われていない橋やトンネルは全国で合わせて3万3390か所でした。 国は5年以内に補修などの措置が必要だとしていますが、このうち、5年を超えても補修されていないのは橋が6

はじめに ChatGPTのインパクトが個人的にすごかったので、どういった学習が行われているのか、どういう課題があるのか等を理解しようと思い、OpenAIの記事をベースに情報をピックアップしてざっとまとめました。 あくまで私なりの解釈で情報を整理してまとめたものになりますので、いくつか専門性の低い分野に対しては曖昧な記述になっていたり、理解を誤って記載しているかもしれません。 もし間違い等がありましたらご指摘いただけると大変ありがたいです。 ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue 参考 ChatGPTは、OpenAIによって開発された、対話に特化した言語モデルである。 特徴としては、 前の対話内容に続く質問への回答が可能。 間違いを認めることもできる。 正しくない前提に対する異議を唱えることもできる。 不適切なリクエストには応じない。