今回、リリースされたPodman Desktop 1.9では、イメージまたはコンテナのtarアーカイブでの保存／復元が可能になった。また、KubernetesにおいてPodのターミナルに接続できるようになっている。 さらに、navigation APIへのnavigateToAuthenticationメソッドの追加や、extension APIのextensionContextにおけるシークレットの取り扱いの追加、認証セッションリクエストのみを備えた認証プロバイダサインインボタンの追加、WebViewにおけるrevealのサポートが行われるなど、数多くの機能追加・改善が行われた。 そのほか、デーモンレスのコンテナエンジンであるPodman 5.0.1がリリースされ、macOSにおいてQEMUに代わってApple Hypervisorが使われるようになったことから、パフォーマンスが向上する

前回は「開発生産性」という言葉の広さから、きちんと組織のレイヤーを構造化しながら用語を分けてオーバーラップする部分を繋げていきましょうという話を紹介しました。第2回となる今回は、開発チームに焦点を当てていきます。ソフトウェア開発の現場では、Four Keysを中心とした「開発生産性のメトリクスはどうあるべきか」 や「認知負荷を下げるエコシステムはどう設計するべきか」といった議論が頻繁に行われています。こうしたソフトウェアアーキテクチャから生まれる開発生産性に関する議論はとても重要であり効果が高いものです。本記事ではそうした議論とは少し離れ、「エンジニアの継続的なフロー状態が生む開発生産性への重要度と、組織が開発チームに対する不安の定量化によるフロー状態の軽視がなぜ起こるのか」という観点で解説します。 以前の記事 【第1回】「開発生産性」はエンジニア"だけ"のモノではなくなった？──開発組織

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

米Googleは、Webサイトの品質を測定するツール「Lighthouse」の新版であるバージョン10を2月9日（現地時間）に公開した。LighthouseはApache License 2.0で公開しているオープンソース・ソフトウェア。Lighthouseのバージョン10は、パッケージマネージャー「npm」から入手できるほか、Google Chromeの「Canary版」でも利用できる。Google Chromeの安定版にLighthouseが入るのは、バージョン112が最初になるという。 今回のバージョン・アップでは、Webサイトの使いやすさを評価する項目のうち1つが廃止となり、総合スコアを算出する際に使用する各スコアの重み付けが変化した。具体的には、操作可能になるまでの時間を示す「Time to Interactive（TTI）」が廃止となった。TTIを総合スコアを算出する上での重み

米Microsoftは、Python言語からMicrosoft Graph APIの操作を可能にするSDK「Microsoft Graph Python SDK」を11月28日にプレビュー版として公開した。Microsoft Graph APIは、Microsoft 365やWindowsなど、同社がクラウド上で提供しているサービスのデータへのアクセスを可能にするAPI。 今回のSDKには、認証プロバイダの機能が加わっている。アクセスに必要なトークンの取得、キャッシュ、再取得を自動で処理してくれる。さらに、HTTPレスポンスを理解して、必要に応じてリクエストを再試行してくれる機能も持っている。 そして、Graph APIに複数のリクエストを同時に発行するアプリケーションにおいて、それぞれの返信を待っている間にほかの処理を進める非同期処理の仕組みも取り入れた。

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対象読者 JavaScriptとWeb開発の基礎に理解がある方 Reactを用いたJavaScriptアプリケーション開発の経験者 前提環境 筆者の検証環境は以下の通りです。 macOS Big Sur 11.4 Node.js 16.2.0／npm 7.13.0 React 17.0.2 react-scripts 4.0.3 Material-UI 4.11.4 まだまだ広大なMaterial-UIの世界 前回も確認した通り、Material-UIの公式ドキュメントを見ると、7つのジャンルのコンポーネントがあります。 Layout：レイアウトのためのコンポーネント Inputs：入力のためのコンポーネント Navigation：ナビゲーションに関するコンポーネント Surfaces：任意のコンポーネントを載せるためのコンポーネント Feedback：フィードバックのためのコンポーネント

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「spaCy 3.1」では、トレーニング中に予測ドキュメントに注釈を設定するパイプラインコンポーネントを指定できるようになり、パイプライン内の前のコンポーネントの予測を、後続のコンポーネントの機能として簡単に使用可能になっている。 また、任意の重複する可能性のあるテキストのスパンにラベルを付けられ、重複する場合と重複しない場合があるスパンの候補を提案するsuggester関数と、各候補の0個以上のラベルを予測するラベラーモデルで構成される、SpanCategorizerが追加された。 さらに、EntityRecognizerが既知の不正な注釈で更新できるようになり、部分的でスパースなデータを利用可能になったほか、カタロニア語の新たなコアファミリとdanish-bert-botxo重み付けを使用したデンマーク語の新しいトランスフォーマーベースのパイプラインなど、5つの新たなパイプラインパッケ

Visual Studio Code用Jupyter拡張機能2021年4月版では、データビューアに更新ボタンが追加され、最新データの取得が可能になったほか、PyTorchとTensorFlow形式のデータ表示に対応している。また、データビューア全体のUIデザインが更新され、各列の見出しにフィルターボックスを表示するとともに、列見出しをクリックしてデータの並び替えが可能になり、個々のセルをクリックしてセル内容をコピーできるようになった。 さらに、データビューアにスライスデータのサポートが追加され、高次元データの任意の2Dスライスの表示が可能になっており、入力ボックスからPythonスライス構文を使用してプログラムでスライスを指定するか、「軸」および「インデックス」ドロップダウンからインタラクティブにスライスを行える。 Jupyter Notebookでは、セル選択モードでマウスまたはキーボー

PyTorch Profilerは、米Microsoftと米Facebookとのコラボレーションの一環として開発された、大規模な深層学習モデルにおいて正確で効率的なパフォーマンス分析とトラブルシューティングを可能にするオープンソースツール。 PyTorch固有の操作コンテキストを持たないものの、GPUハードウェアレベルの情報を提供するパフォーマンスデバッグツールと、詳細なGPUハードウェアレベルの情報をキャプチャせず、視覚化のサポートを提供できないものの、PyTorch操作に関する情報をキャプチャできるtorch.autograd.profilerの、両方のタイプの情報をまとめて、それらを相互に関連付け、モデルのボトルネックの自動検出を実行して、それを解決するための推奨事項を生成する。 PyTorch Profilerからの情報はTensorBoardによって可視化され、新たなプロファイラ

米Amazon Web Servicesは、Amazon Simple Storage Service（S3）から取得したデータをアプリケーションへ返す前に、独自のコードを追加して処理できる「Amazon S3 Object Lambda」の提供を、3月18日（現地時間）に開始した。 Amazon S3 Object Lambdaは、既存のアプリケーションと連携してAWS Lambda関数を使用し、Amazon S3から取得するデータを自動的に処理・変換する。Lambda関数は標準のS3 GET requestを使ってインラインで呼び出せるので、アプリケーションコードを変更する必要はない。 Amazon S3 Object Lambdaの使用によって、以下のようなユースケースの単純化が可能になる。 分析環境または非実稼働環境で個人を特定できる情報を編集 XMLからJSONへの変換など、デー

「PyTorch 1.8」は、3000超のコミットで構成され、コンパイル、コード最適化、科学計算用フロントエンドAPI、AMD ROCmサポートといった機能追加・改善が行われたほか、パイプラインとモデルの並列処理および勾配圧縮の大規模なトレーニングのための機能改善などが行われている。 具体的には、NumPyのnp.fftモジュールと同等の機能を備え、ハードウェアアクセラレーションと自動グラデーションをサポートしたtorch.fftや、コレスキー分解、行列式、固有値といった一般的な線形代数演算をNumPyスタイルでサポートするtorch.linalg（ベータ版）、FXを使用したPythonコード変換のサポート（ベータ版）が追加されたほか、パイプラインの並列処理（ベータ版）、DDP通信フック（ベータ版）、分散トレーニング用プロトタイプ機能が追加された。 ほかにも、PyTorch Mobileに

「spaCy 3.0.0」では、新機能としてマルチタスク学習をサポートするトランスフォーマーベースのパイプラインや、18以上の言語用に再トレーニングされたモデルファミリーと5つのトランスフォーマーベースパイプラインを含む計58のトレーニング済みパイプラインが追加されている。 ほかにも、サポートされているすべての言語用に再トレーニングされたパイプラインとともに、マケドニア語とロシア語用の新しいコアパイプライン、新しいトレーニングワークフローと構成システム、PyTorch、TensorFlow、MXNetといった機械学習フレームワークを使用したカスタムモデル、前処理からモデル展開までのエンドツーエンドのマルチステップワークフローを管理するためのspaCyプロジェクトが実装された。 機能改善としては、データバージョン管理（DVC）、Streamlit、Weights＆Biases、Rayなどとの

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アマゾンウェブサービスジャパンは、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である「MeCab」を、ラッパーライブラリである「fugashi」経由でPythonにて使用する際の語彙データ「UniDic」が、「Open Dataset」に追加されたことを、10月9日に発表した。 「MeCab」は、オープンソースの形態素解析器で、日本語の形態素解析において幅広く用いられており、言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を基本とし、高速に動作する。 「fugashi」は、「MeCab」をPythonから使用する際のラッパーライブラリで、unidic-pyとの連携によって「UniDic」を簡単に読み込んで使用できる。 「UniDic」は、国立国語研究所によって構築された、日本語テキストを単語に分割し、形態論情報を付与するための電子化辞書。 データはAmazon S3上でホストされているので、AWSで

「Bottlerocket」には、コンテナの実行に必要なソフトウェアのみが含まれており、トランザクション更新メカニズムが付属するため、ユーザーはコンテナオーケストレーターを使用して、最小限の中断でOSの更新を管理できるので、コンテナ化されたアプリケーションのセキュリティ向上、および運用コストの削減を可能にする。 「Bottlerocket」は、GitHubのオープンソースプロジェクトとして開発されており、イメージはAmazon EKSとAmazon ECSで利用できる。 汎用OSとは異なり、セキュリティに焦点を当てており、コンテナをホストするために不可欠なソフトウェアのみを含めることで、攻撃への露出を減らせる。また、Security-Enhanced Linux（SELinux）が付属するとともに、ルートキットベースの攻撃を防ぐのに役立つカーネル機能「Device Mapper」のveri