Unicompキーボード完全徹底解説 [担当Dön] : Don’s キーボードラボ
こんにちは！管理人のDonです。 今回はバックリングスプリング機構搭載のModel Mシリーズの後継機種を生産＆販売しているUnicomp社のキーボードやそのほかUnicompに関することをまとめてみました。国内だとUnicompに関する情報が少なく困っている方も多いと思います。その方たちに参考になればとてもうれしいです。購入に関する情報もありなので参考にどうぞ！ この記事は元サイトから移植したものです。 -追加のお知らせ- ▽2020/9/13 Unicomp公式サイトを確認したところ、キーボードの価格が約10ドル値上げされていました。ここから先の内容は値上げ前の価格で載せていますので注意してください。 ▽2021/2/25 Unicompから新たにMini Mのリリースがありました。現在米国のみ購入可能です。▽2021/4/14 Mini M発売に伴いラインナップが更新されていたようで
![Unicompキーボード完全徹底解説 [担当Dön] : Don’s キーボードラボ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1edb54314a013e1ddf78fbd568522b6de072194c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flivedoor.blogimg.jp%2Fdonkeyboard%2Fimgs%2F8%2F6%2F861aa0ae-s.jpg)
組織の収益成長に貢献するデータ基盤とは？：RevOpsの視点より - データの裏側を歩く
データエンジニア、アナリティクスエンジニアが整備するデータ基盤は、ビジネスメンバー、サイエンティスト、アナリストのデータ利活用をスムーズにすることが、 ざっくりとした役割です。 一方で、その役割はビジネスのオペレーションをサポートする側面がつよく、 直接的に組織の収益構造に影響するということは、稀なケースなのではないかと思います。 そんな中で、レベニューオペレーション（RevOps）の概念を知り、 これは、データエンジニアがビジネスで価値を出していくためのヒントになるのでは？ と感じたため、今回はレベニューオペレーション（RevOps）の考えにそって、 組織の収益成長に寄与するデータ基盤の役割とは何か を妄想していきたいと思います。 レベニュー部門（Mkt, Sales, CS）が個別に持つデータを統合して、横断分析をすることの価値について、結構なページを割いて書かれています。 データ基盤
ITエンジニアがホームラボを持つ理由 - Qiita
はじめに（ホームラボとは） ホームラボ（Homelab）とは、ITエンジニアが市販されているサーバやネットワーク機器を自宅に購入して、検証環境を自宅に保有すること（楽しむこと）事をさします。海外ではHomeLab、日本では”逸般の誤家庭”とX（Twitter）などで書かれており。一部の好事家がと思われがちですが、実はFortigate持ってますとか、Cisco持ってますとか、RTX（Yamaha）持ってますとかは以外と多く、誤家庭予備軍みたいな人は多くいるのではと思います。 今日は深沼にどっぷりはまって抜けられなくなったエンジニアのお話です。 私も20年以上エンジニアとして仕事をしており、若い頃から様々な機器を購入しては捨ててきました。間に結婚や転職などのライフイベントがあり、だいぶ拡大/縮小を繰り返してきましたが、現職でVMware Cloudのサービス責任者という立場になりいろいろ学ぶ
自然言語処理を役立てるのはなぜ難しいのか
PFNの海野裕也が2024/10/15に東大大学院「自然言語処理応用」にゲスト講師として登壇した際の講義資料です。
SimCSEとベクトル検索で類似内容を掲出し、利便性を改善する（Yahoo!検索の関連検索ワードでの事例）
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!検索で機械学習エンジニアをしている由川です。 Yahoo!検索では、ユーザーが入力した検索クエリに関連する内容を掲出する関連検索ワードという機能があります（検索結果ページ上部と下部にあります）。従来の方法では、この関連検索ワードを出したくても掲出できないケースがありました。本記事では、高品質な文ベクトルを生成する手法SimCSEを用いて検索クエリと意味が類似する内容を掲出することで、関連検索ワード機能を改善させた事例を紹介します。 ※この記事で取り扱っているデータは、プライバシーポリシー の範囲内で取得したデータを個人が特定できない状態に加工しています。詳しくはYahoo! JAPAN プライバシーセンター
一人前のエンジニアになれたと感じたとき - 覚書
よく聞かれるのでタイトル通りのことを書こうと思ったわけですが、さて実際のところどうだったかとなると、なかなか思い出すのが難しいです。少なくとも「最初からできた」ではなかったです。そして「俺は全然駄目だ」な状態から「いける」という状態に、あるときを境にフラグが立ってそうなるというようなものでもなかったです。いくつかの出来事によって、ようやくそう思えたと感じたと記憶しています。本記事ではこれらの出来事について紹介いたします。 本記事の主な対象読者は、社会人一年生を含む経験が浅いソフトウェア技術者で、かつ、「一人前になれてないなあ」と日々悩む人々です。「一人前とは何か」という疑問もありますが、これは先輩方から逐一指導されて仕事をするジュニアエンジニアから、それなりに独立して仕事ができるようになるミドルエンジニアへの脱皮までの道と考えてもらえればいいかと思います。みなさん取り組んでいる業務は恐らく
社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。 先日、社内のプロダクトマネージャー（以下、PdM）を主な対象として、検索推薦技術の入門講座を開催しました。このたび、その資料を公開します。 資料の概要 この講座では、検索推薦技術とその周辺について、概要をざっくり理解できるように努めました。技術的詳細、とくに具体的なアルゴリズムにはあまり立ち入らず、できるだけ平易なことばで説明したつもりです。なお、広範な範囲を扱うため、各回1時間（質疑応答込み）で、3回に分けて実施しました。 公開した資料は、PdM だけでなく、エンジニアリングマネージャー（EM）やソフトウェアエンジニアの方々にも読んでいただけると嬉しいです。 以下は、各回で扱ったトピックです。 第1回 全体概要と検索技術入門・・・資料P3~ 検索・推薦とはなに
高速な仮説検証ループで届けた新規プロダクトの成果を既存プロダクトにも反映するドリームチームの開発手法 ─ カケハシyabusameインタビュー - Agile Journey
株式会社カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションを掲げた、医療系のスタートアップです。現在は薬局向けのSaaSを主軸としたビジネスを行っており、多くのエンジニアがチームを組んで開発に取り組んでいます。その開発チームのひとつ「yabusame」は、特徴的なチーム編成もあって社内外で注目を集めています。 メンバーの椎葉光行（@bufferings）さん、小田中育生（@dora_e_m）さん、荻野淳也（@ogijun）さん、種岡篤志さん、平松拓（@hirataq__）さんは、それぞれが開発チームをリードできる高い技術力やマネジメント能力だけでなく、細やかな対人スキルや広い視座でメンバーの関係性を捉える能力を備えたシニアエンジニアでありながら、同じチームのメンバーとして開発に取り組んでいます。 日本の古式弓馬術である流鏑馬(やぶさめ)から「変化が速い中を駆け抜けて、的確にゴール
10Xでのデータ基盤の変遷とこれから: データマネジメントのリアル 〜BtoB企業3社の歩みとこれから〜
https://sansan.connpass.com/event/329234/ での発表資料です
KPIのモニタリング自動化と運用体制の整備 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。データシステム部/推薦基盤ブロックの佐藤 (@rayuron) です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。推薦システムごとにKPIを策定していますが、データの欠損やリリース時の不具合によってKPIが意図しない値を取ることがあるため定常的に確認する必要があり、これをKPIのモニタリングと呼んでいます。 先日、推薦システムの実績をLookerでモニタリングするというテックブログで推薦システムのKPIをモニタリングする方法を紹介しましたが、運用していく中でいくつかの課題が見えてきました。本記事では、より効率的かつ効果的なKPIのモニタリングを実現するための取り組みについて詳しくご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 トレンドを考慮した異常検知が不可能 モニタリングの設定が面倒 アラート対応フローが不明確 サマ
形態論（言語学）の教科書・概説書を書きましたので少しだけ補足と宣伝 - 誰がログ
はじめに どういう特徴があるか どのような教科書か レベル 練習問題 言語（データ） 文献 訳語 おわりに おまけ はじめに 乙黒亮さんと共著で『形態論の諸相 6つの現象と2つの理論』という本を書きました。刊行は10月10日でもう少し先ですが、Amazonほかで予約もできるような段階ですので先に少し宣伝しておきます。 以下のくろしお出版のページに詳細な情報が載っていて、書影の下にある「サンプルページを見る」から「まえがき」「目次」と各章の冒頭部分を読むことができます。 形態論の諸相 6つの現象と2つの理論｜くろしお出版WEB Amazonのページはこちら この記事では本書には直接は書かれていない私個人の見解などについて少し補足のようなものを書いてみます。重要なところはあとで個人サイトの方にまとめなおすかもしれません。 どういう特徴があるか 言語学の形態論という研究領域の教科書です。教科書と
夏太り対策に！医師監修「肩甲骨1分体操」 50代でベストボディを手に入れた吉原潔さん伝授(動画あり) | NHK
とにかく暑かったこの夏。運動不足や水分のとり過ぎで太った！という方もいらっしゃるのでは？ 今回は、50歳を過ぎてからトレーニングを始め、理想体型を手に入れた整形外科医・吉原潔さんによる、夏太り解消法をご紹介！代謝がアップする“肩甲骨1分体操”をご紹介します。 引き締まった体は何歳からでも手に入れられる！ 教えていただいたのは、整形外科医でフィットネストレーナーの吉原潔さん（61）。 50歳の吉原さん 55歳でベストボディコンテスト優勝 実は吉原さん、40代の頃はぽっちゃり体型。 しかし、このままでは医師として患者さんに示しがつかないと50歳で一念発起し、トレーニングを開始したのだそうです。 運動の仕方や食事の方法を徹底的に学びなおし、55歳の時に、引き締まった健康美を目指す『ベストボディ』コンテストで優勝。 吉原さんによると、夏は冬よりも太りやすい季節だと言います。
市区町村マスタを手に入れろ、そして更新し続けろ - エムスリーテックブログ
全国の市区町村の名前とコードをデータベーステーブル化したもの、すなわち市区町村マスタはITシステムを作っていれば何かしらの場面で必要になるものです。 ではその市区町村マスタを作るための元データはどこから手に入れたらいいものか。 そして「作る」というのもありますが、市区町村は再編されるものですから最新の変更にどう追従するか、しかもそれを自動化できるかというのも大いに気になるところですね。 エムスリーエンジニアリンググループ三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]です。 Unit1（製薬プロモーション）およびUnit9（治験臨床研究支援）のエンジニアです。 今回は私も皆様とまったく同じように市区町村マスタのデータ源に悩んでいろいろ調べましたので、それで得た知見を共有させていただこうと思います。今回は代表的な3つのデータソースをご紹介し比較していきます。 ほしいのはこんな感じのデ
名寄せの定量評価とGroup Sequential Test - Sansan Tech Blog
こんにちは、技術本部Sansan Engineering UnitのNayoseグループでバックエンドエンジニアをしている上田です。 普段はデータの名寄せサービスを開発しています。Sansanの名寄せというのは、こちらのページに記載のとおり、別々のデータとして存在する同じ会社や人物のデータをひとまとめにグルーピングすることを言います。 下記の記事のとおり、前回は名寄せアルゴリズムを定量評価する際に利用する統計的仮説検定において、固定サンプルサイズ検定の課題を解決する逐次検定の手法SPRT（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を紹介しました。SPRTには別の課題があるため、今回は実務で重宝する特徴をもつGroup Sequential Testという逐次検定について紹介します。 buildersbox.corp-sansan.com この記事の
ゲーム『ドラえもんのどら焼き屋さん物語』は人を狂わせる悪魔のゲームでした - kansou
おそろしいゲームがNintendo Switchから発売されてしまいました ドラえもんとのび太が、ケガをしたおじいさんのためにどら焼き屋を手伝うことになるゲーム『ドラえもんのどら焼き屋さん物語』、これが本当に面白い！！！ ２人だけじゃなく、しずかちゃん！ジャイアン！スネ夫！ミニドラ！いつものメンバーみんなでお店を大きくしていくんだ！ どら焼きだけじゃなく、色んな和菓子を発明できる！ 飾りつけの組み合わせは自由！センスを活かして最高の一品を完成させよう！ もちろんここはドラえもんの世界！タイムマシンに乗って「未来デパート」に行き、便利なひみつ道具を買うこともできる！ 時にはどら焼き屋の手伝いだけじゃなく、新たな食材を求めて冒険の旅に出ることも！全員で力を合わせて敵と戦う！ 勝てない時はみんなトレーニング！能力を上げて、強敵を倒そう！ しかも、登場するのはドラえもんのキャラクターだけじゃない！
Cloud DLPを使ってBigQuery上の個人情報をマスキング - Findy Tech Blog
はじめに Findyでデータエンジニアとして働いている開（hiracky16）です。 この記事ではGoogle Cloudの製品であるCloud DLPを中心に弊社で取り組んでいるデータマスキングについて紹介します。 弊社はFindyやFindy Freelanceなど人材に関する事業を取り扱っているため個人データがより集まりやすい環境にあります。 ファインディの組織が日々拡大しサービス拡張していく中で、利用者の安全性を担保し、データにおけるリスクを低くするためのデータ基盤づくりが求められてきました。 データ基盤には事業部のデータを集約しているため、利用者にすべてを公開してしまうと運用を誤り、思わぬ事故につながる可能性が上がります。 ただ、閲覧できないと困る業務もあり、データの閲覧権限を絞りすぎてもリスクがあります。 今回は、個人データなどのセンシティブなデータを自動で検出・マスキングを行
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
APIテスト自動化の勘所
Multimodel search using NLP, BigQuery and embeddings | Google Cloud Blog
オープンソースの「住所正規化エンジン」が“地番住所”にまで対応
https://x.com/ymym3412/status/1799403233003384877?t=HIfcZK9p5zT6hMyhdpiYlw&s=09