クックパッドでの Webアプリケーション開発 2017 / Web application development in Cookpad 2017Rails Developers Meetup #7 東京会場 https://techplay.jp/event/631428
Web System Architecture研究会の発足と挨拶
id:masayoshiです． この度，Web System Architecture研究会(WSA研)を発足いたしました． 発足の経緯はid:matsumoto_rさんとid:y_uukiさんと「ペパボ・はてな技術大会〜インフラ技術基盤〜@福岡」という勉強会で会話した際に，私が「この分野で一つの研究分野，学問としてもっと盛り上がるといいのになぁ」という(ような)発言をしたのがきっかけだったと思います． 私自身はアウトプットも苦手でコミュニティ運営などしたこともないのですが，言い出しっぺの法則で研究会主査となりました． とりあえず，今年中に第一回をやるかということになったので，とりあえず形式を決めgistで出してやり方を模索しながらやっていこうと思っていたら，さっくり10人以上集まってしまったのでびっくりしているところです． 第一回は発表者は5~6人程度を考えていたので，ひとまず今回の発表
mkrのサードパーティプラグインインストール機能について - Mackerel ブログ #mackerelio
先週のリリースで mkr コマンドへのプラグインのインストール機能が追加がアナウンスされました。これは、ユーザーが自作したサードパーティプラグインをより簡単にシステムに導入しやすくするものです。 これまで、ユーザーが自作したプラグインをシステムに導入するためには、自前でインストールの仕組みを整えるか、以下の中央リポジトリにコードを寄贈いただく必要がありました。 https://github.com/mackerelio/mackerel-agent-plugins https://github.com/mackerelio/go-check-plugins 今回のプラグインインストール機能を利用することで、自身のGitHubリポジトリで作成したプラグインを mkr コマンドを用いてインストールすることができます。これにより、プラグインを作成者自身が継続的にメンテンナンス可能になります。 ま
Amazon ECSコンテナにCloud Native Networkingが登場 | Amazon Web Services ブログ
Amazon Web Services ブログ Amazon ECSコンテナにCloud Native Networkingが登場 この記事はECSのSr. Software Dev EngineerのAnirudh Aithalの寄稿です。 2017年11月14日に、AWSはAmazon ECSのTask Networkingを発表しました。これによって、Elastic Network Interfaceを使ったAmazon EC2のネットワーク機能をタスクに持ち込むことができるようになります。 Elastic Network InterfaceはVPC内のインスタンスにアタッチすることができる仮想的なネットワークインタフェースです。EC2の仮想マシンを起動する時には、インスタンスにネットワークの機能を提供するために自動的に1つのElastic Network Interfaceがプロビ
ラグランジュの未定乗数法の解説と直感的な証明 | yunabe.jp
ある関数 f(x,y)f(x,y)f(x,y) を束縛条件 g(x,y)=0g(x,y)=0g(x,y)=0 の元で最大化あるいは最小化する (x,y)(x,y)(x,y) を求める際に用いられるのがラグランジュの未定乗数法(Lagrange Multipliers)です。 ラグランジュの未定乗数法の式 L(x,y)=f(x,y)−λg(x,y)L(x,y)=f(x,y)-\lambda g(x,y)L(x,y)=f(x,y)−λg(x,y) ∂L∂x=∂L∂y=∂L∂λ=0\frac{\partial L}{\partial x}=\frac{\partial L}{\partial y}=\frac{\partial L}{\partial \lambda}=0∂x∂L=∂y∂L=∂λ∂L=0 は一見複雑な見た目をしており特に L(x,y)L(x,y)L(x,y) が何を意味して
単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional
5. この章では多次元の問題について考える 多次元の異常検知問題の例：スパムメール検知 メール文章中の各単語の 出現頻度情報を利用して スパム (=異常) か判定 { こんにちは: 1, お得: 0, … } → 普通のメール ( 正常 ) { こんにちは: 0, お得: 10, … } → スパムメール ( 異常 ) 6. この章では多次元の問題について考える 多次元の異常検知問題の例：スパムメール検知 メール文章中の各単語の 出現頻度情報を利用して スパム (=異常) か判定 単語の種類数が次元数に相当する { こんにちは: 1, お得: 0, … } → 普通のメール ( 正常 ) { こんにちは: 0, お得: 10, … } → スパムメール ( 異常 ) 8. { こんにちは: 1, お得: 0, … } → 普通のメール ( 正常 ) { こんにちは: 0, お得: 10,
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Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ～「Apache Spark入門より」～ （デブサミ 2016 講演資料）
Overview of libspecinfra project