みずほ銀行システム障害に学ぶ
みずほ銀行システム障害の調査報告書が公開されたのがニュースになって、Twitterなどで色々な人がコメントをしているのを見た。140文字しか書けない空間で他人の失敗談の揚げ足取りをするのは簡単だが、そこからは一時の爽快感以外に何も得るものがないので、僕はそういうのはカッコ悪いと思っている。 そこで、ちゃんと読んでみたら全く他人事でない部分も沢山あるし、非常に面白く勉強になったので、ブログにまとめてみる。 技術的な話 銀行のシステムがどのようになっているのか、全然イメージが湧いていなかったので、それがまず勉強になった(p.29)。 トラフィックのソースに応じて用意された色々なシステムから基幹システム「MINORI」の取引メインバスにトラフィックが流れ、そこから各種システムへとリクエストが送られていく。この辺はService Oriented Architectureらしい。開発当時としては（
［活性化関数］シグモイド関数（Sigmoid function）とは？
用語「シグモイド関数（Sigmoid function）」について説明。座標点（0, 0.5）を基点（変曲点）として点対称となるS字型の滑らかな曲線で、「0」～「1」の間の値を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。 連載目次 用語解説 AI／機械学習のニューラルネットワークにおけるシグモイド関数（Sigmoid function、厳密には標準シグモイド関数：Standard sigmoid function）とは、あらゆる入力値を0.0～1.0の範囲の数値に変換して出力する関数である。 図1に示すように、座標点(0, 0.5)を基点（変曲点）として点対称で、S（＝ς：シグマ）字型曲線のグラフになるため、「シグモイド関数」と呼ばれる。 ニューラルネットワークの基礎となっている情報処理モデル「パーセプトロン」（後日解説）では「ステップ関数」という活性化関数が用いられていた。しかし、「
シグモイド関数の微分の計算方法
シグモイド関数を微分するには合成関数の微分を用いて行います。 まず、シグモイド関数 $$f(x)=\frac { 1 }{ 1+{ e }^{ -x } } $$ において $$u=g(x)=1+{ e }^{ -x }$$ と置くと、 $$y=f(u)=\frac { 1 }{ u } ={ u }^{ -1 }$$ より、合成関数の微分を使って $$f'(x)=\frac { dy }{ dx } =\frac { dy }{ du } \frac { du }{ dx } \\ =-{ u }^{ -2 }(-{ e }^{ -x })\\ =\frac { { e }^{ -x } }{ { u }^{ 2 } } \\ =\frac { { e }^{ -x } }{ (1+{ e }^{ -x }) ^{ 2 }}$$ となりますが、この先がちょとトリッキーな式の変形を行い、
未経験から1ヶ月でWeb系企業に就職する勉強法
取り上げた技術は、本格的な開発でも役に立つもので、最も学習コストが低いものを選んだ。 重要度が低いものは載せていない。たとえばHTMLとCSSなんてググりながら書けば全く問題ない。Bootstrapなどのフレームワークも全くやる必要はなく、仮に就職先で使っていたら覚えればいい。 逆に言えば以下に挙げる技術は、そもそも概念自体がプログラミングにとって普遍的なものであり、（基礎的な部分を）調べながら使うようではエンジニア失格ということ。 基本的に現在では、バックエンド・フロントエンド・運用保守全てができないエンジニアに価値は無い。 以下に挙げた技術（①⑤⑥は他の言語やフレームワークで代替可能）が身に付いていなければまともな企業に就職することは難しい（もちろん、下らない業務システムを下請けで作ってる底辺企業には入れるだろうが）。 経験者でも、これらができない/わからないのは、相当恥ずかしいことだ
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