Aurora Serverlessが一般利用可能になったので試してみた | DevelopersIO
AWS re:Invent 2017で発表のあったAurora Serverlessがいよいよ一般利用可能になりました。早速Aurora Serverlessに触って確認してみます。 大栗です。 AWS re:Invent 2017で発表されていたAmazon Aurora Serverlessが一般利用可能になったので、早速試してみました。 Aurora Serverless MySQL Generally Available Aurora Serverless 概要 AWS re:Invent 2017で発表されていたAuroraの新しい形態の動作モードです。 【速報】新しいDBサービスAurora Serverlessが発表されました！ #reinvent AuroraはSQL処理を行うDBインスタンス部分と高可用性な分散ストレージ部分が分離している構成をとっています。Aurora
Rails E2Eテストで poltergeist から Headless Chrome へと乗り換える
目次 対応 Pull RequestInstall selenium-webdriverChange Capybara.javascript_driverInstall chromedriver On MacOSOn CircleCIOn TravisCI参考リンクRailsのCapybaraを使ったE2Eテスト(feature spec)をこの度、poltergeistからHeadless Chromeに乗り換えてみたのでそのときのメモ。 対応 Pull Request今回対応したPull Requestはこちら。 Use headless Chrome instead of PhantomJS(poltergeist) by toshimaru · Pull Request #211 · toshimaru/RailsTwitterClone · GitHub 思ったよりも差分はコンパ
Googleの事前学習済みモデルを手軽に利用出来るTensorFlow Hub - Technical Hedgehog
自然言語処理におけるword2vecや画像処理におけるInceptionなど、一般的に広く用いられているモデルを上流で用いる事は多くあります。汎用的な知識を扱えるメリットがある一方、学習には大量のデータセットの準備と膨大な学習時間がかかってしまいます。 この問題に対して、あらかじめ学習させた状態のモデル(事前学習済みモデル)を用意しておき上流に転移させる方法があります。本記事ではその事前学習済みモデルについて、Googleが提供するのライブラリであるTensorFlow Hubを紹介します。 TensorFlow HubはGoogleの大量リソースを用いて学習したモデルを手軽に実装できるほか、自作したモデルを別環境で利用しやすいように自作することも可能です。本記事では概要と特徴、利用方法を紹介します。 今回説明するTensorFlow Hubの利用方法、作成方法について実験したコードはGi
書籍「Clean Architecture」が最高すぎたのでエッセンスをまとめてみた
本記事では、書籍「Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計」のポイントを抽出する。ただ、削った部分も多いので、ぜひ書籍を購入してほしい。 第1部 イントロダクション ソフトウェアを「一度だけ」動かすのは、それほど難しいことではない。正しくするのは難しい。 ソフトウェアを正しくすると、不思議なことが起こる。開発や保守に必要な人材はわずかで済む。変更は簡単で迅速になる。欠陥の数は少なく、ほとんど出てこなくなる。労力は最小に抑えられ、機能性と柔軟性は最大になる。 「あとでクリーンにすればいいよ。先に市場に出さなければ！」ソフトウェア開発者たちはそう言ってごまかす。だが、あとでクリーンにすることはない。短期的にも長期的にも、崩壊したコードを書くほうがクリーンなコードを書くよりも常に遅い。早く進む唯一の方法は、うまく進むことである。 すべてのソフトウェアシステムは、2
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GitHub - techjacker/repo-security-scanner: CLI tool that finds secrets accidentally committed to a git repo, eg passwords, private keys
