宇宙大航海時代のためのCDN選び - Qiita
こんにちは。NASAのプロジェクトで月面勤務のジャバオペレータのジャバ（仮名）といいます。今日は、ついにやってきた宇宙大航海時代のためのコンテンツ・デリバリー・ネットワーク (CDN)の選び方を、原理を含めて説明していきます。 CDNと宇宙大航海時代 CDNは、リソースを配布する際に、宇宙で地理的に分散して配置されたエッジと呼ばれるサーバーにリソースをキャッシュすることで、ユーザのそばのエッジからコンテンツを配信できるようになり、ユーザの待ち時間が短くなるシステムです。宇宙大航海時代より前では、地球の大陸やいくつかの島にサーバを配置していたにすぎなかったようです。地球は比較的小さい惑星ですので、往復遅延時間(RTT)は一番遠いところでも500 msを越えないくらいです。この状況では、CDNが存在しない場合でも、確かにちょっと待たされるものの、リソースが使えないといった状況にはなりませんでし
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
タスクをどんどん遅延させてしまう人に、何故遅延させてしまうのかヒアリングした時の話
何度か書いていますが、しんざきはシステム関係の仕事をしており、今はそんな大きくないチームの責任者です。自分でも色々作業しますが、一応マネジメントもする立場です。 今とはまた違うチームにいた頃、チームの統合・再編成が行われたことが何回かありました。 チームメンバーは増えたり減ったりしますが、大体毎度、新しいメンバーを何人かは見ることになります。 当たり前のことですが、知らないメンバーと一緒にやっていく際には、まずその人にどんなタスクを振るか、どうタスクを振るかを考えないといけません。 何か新しい技術に触れていくならどのようにスキルのキャッチアップをしてもらうか考えないといけませんし、引き継ぎがあるなら引き継ぎの計画を立てなくてはいけません。 だからチームの再編成の時には、本格的に仕事を始める前に、それぞれのメンバー、及びそれぞれのメンバーの以前の上司に必ず面談とヒアリングをします。いや、別に
今村復興大臣激怒で見えた日本の記者会見の特異性。「フリージャーナリストは本来の仕事を果たした」 （週プレNEWS） - Yahoo!ニュース
４月４日、今村復興大臣は記者会見で福島第一原発事故を受けた自主避難者に対する国の責任を問うフリージャーナリストの追及に激高し、「自主避難は自己責任」と言い放った。 野党が大臣の辞任を要求する事態に発展したが、この記者会見を見た外国人ジャーナリストは、この会見は「不思議な光景だった」という。 「週プレ外国人記者クラブ」第７３回は、英紙「エコノミスト」などに寄稿するデイヴィッド・マクニール氏に話を聞いた――。 ＊＊＊ ―マクニールさんは、今村復興大臣の会見をどう見ていましたか？ マクニール 私を含め、多くのジャーナリストが驚いていました。まず、今村大臣を追及したフリーランスジャーナリストの西中誠一郎さんがあれほど長く話すことを許された点です。日本で開かれる記者会見で、私はひとりの質問者があれだけ長く話すのを見たことはありません。 日本人記者があれほど激しく追及するのも珍しいことです
去年度から現在に至るまで、その振り返り、リクルートであったことの話 - i remember nothing
2017 - 04 - 24 去年度から現在に至るまで、その振り返り、リクルートであったことの話 一年前の今頃、私は新卒エンジニアとして リクルート に採用され、出向先の リクルート マーケティング パートナーズで実務をやっていた。 就活は自分にとって ロシアンルーレット みたいなものだった。どんな会社でも入ってみないと善し悪しがわからない。だからここは運試しだろうと、内定した企業のうち一番提示年収が高くサービス内容が興味のあるジャンルである（いわゆる英語教育系のサービスであった） リクルート に入社した。 でも、２ヶ月後に休職し、気づけば入社半年後には退職していた。 リクルート では、内定が出る時点でミッショングレードというものが提示される。平たく言うと、そのランクに応じて与えられる業務目標が設定され、年俸が変わるというものだ。 だいたいの新卒は同じミッショングレードを与えられる。私も標
子どもが嘘をつく理由とその対策 | ライフハッカー・ジャパン
典型的な4歳児は、2時間に1回嘘をつく。 このようなことがいくつかの研究でわかっています。さらに、6歳児は嘘をつくことがもっと多いと言われれいるそうです（つまり、1時間に1回も！）。 子育て中のみなさん。そんなわが子にどう対応していますか？子どもとの信頼関係をうまく築くためには、どうしたらいいのでしょう？ 実はこれ、9歳の娘を持つ私が、今まさに直面しているジレンマなのです。 娘との絆は深い、と私は個人的に思っています。 たとえば娘は、準備しておいたおやつを食べなかったり、図書館の本を家に忘れたりといった悪いことをやらかしても、私にはオープンに話してくれます。つまり、私たちの関係は、娘にとって決して不愉快なものではないはずです。それなのに彼女は、ときどきしらじらしい嘘をつくのです。 そんなときの娘は、意地でも嘘を認めようとしません。やがて2人ともイライラし、どうにもならない膠着状態に陥るのが
機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
モダンなテスト管理プロセスのためにテスト管理ツール３つを比較検討したはなし | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルカリのテストエンジニアとして、スマホアプリのテスト自動化をぶりぶりしている@daipresentsです。 テスト自動化をすすめるにあたり、効率のよいテストを作るために、既存のテストケースについて調べる機会がありました。その過程で現状のQAプロセスも確認したのですが、以下のようなテストケース管理の課題があることがわかりました。 それぞれのテストエンジニアが、それぞれの方法で、それぞれのテストケースを管理しているため、ナレッジが横につながりにくい。 共有されているリグレッションテスト項目の更新が追いついておらず、情報が古くて使いにくい。 人数が増えてきて、ふりかえりや改善がやりにくい。 １については、現在、職能横断的なチーム構成になっているため、プロジェクトやプロダクトに集中できる環境である反面、それぞれのチームにいるQAエンジニアどうしのつながりが薄れてしまうことが原因に感じ
「1週間は4日しかないと思え」スマートニュース7人目のメンバーが語る イノベーションを生む仕事術 | スマートニュース株式会社
2015年、スマニューにもチームプレイの時代がやってきたSmartNews Adsの開発を担当している、鈴木陽貴です。ゲーム会社でオンラインゲームの開発に6年程携わった後、2014年3月にスマートニュース7人目のメンバーとして入社しました。現在、東京オフィスのメンバーは70人。最初は属人的だった業務やコミュニケーション手段も、人数が増えるにつれて変化していきました。 2015年、組織が40人規模になった頃のこと。それまでの個人頼りから、チームプレイの時代が到来しました。チームで仕事をするには、それぞれがどの業務を担当しているかを可視化しながら、連携することが重要。今までは誰が何をしているか、あえて連携しようと思わなくても把握出来ていた。けれど、仕事の進め方自体を大幅に変えなければいけなくなりました。 仕事の仕方は人それぞれ、どういうやり方が合っているかも人それぞれ。環境、部署や役職、チーム
なぜこんなことに？ 米ユナイテッド航空はなぜ乗客を引きずりおろした （BBC News） - Yahoo!ニュース
ジョール・グンター記者、BBCニュース（ワシントン） 航空会社が定員以上の乗客の予約を受け付けるオーバーブッキングは良くあることだが、9日夜の米ユナイテッド航空の場合、男性が無理やり座席から降ろされ、口から血を流しながら通路をひきずられるという事態に発展した。ただでさえ問題山積の同航空はさらに悪評を重ねることになったわけだ。いったいどうして、こんなひどいことになってしまったのか。 フライトのオーバーブッキングはしょっちゅうある。航空会社にとって、空席は費用負担になるため、乗り損ねる乗客がいる可能性を見越して定員以上のチケットを売るのだ。 今回の場合、ユナイテッド航空が出発直前になって、社員4人を中継地まで移動させることにしたのが原因だった。この4人を乗せるため、乗客4人を降ろす必要があると判断したのだ。 オーバーブッキング問題の対応として、航空会社がとるべき第一の手段は、後のフライ
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
Jupyter Notebook の Tips をまとめてみた | AI tech studio
こんにちは、AI Lab の馬場です。 このブログは CyberAgent Developers Advent Calendar 2016 の11日目の記事です。 昨日は sitotkfm さんの「ログを集める時に気をつけたいポイント」という記事でした。 この記事では、僕が仕事でデータ分析をやっていく上で大変お世話になっている Jupyter Notebook の Tips をまとめてみます。Jupyter Notebook では便利な機能がたくさんあるので、ちゃんと使うと無駄作業の削減になります。僕もこれまで分析途中で「あーこれができたらなあ」と検索しては時間をつぶしてきたので、ここでまとめて記憶にとどめておきたいと思います。 図表・可視化系 notebook 内に図を表示したい 単純に jupyter notebook を起動して、pyplot などでグラフを描画しようとしても、図は
トランプ氏のツイートを機械学習し、為替の予測をしてみた。〜GCP ML系使い倒し〜 - Qiita
GCPのML系機能を使いまくりたい・・という時にちょうど良い題材があったのでやってみました。GCPは機械学習を行う上で必要なデータ取得、preprocessing、学習と予測まで、フルマネージドな環境が揃っています。今回はその中で以下を使用しました。 ML Engine Dataflow BigQuery Natural Language API Datalab コードは全てDatalabで実行しました。開発環境を整える必要もなく、インタラクティブに結果を見られるのでGCPのML系を触るときは特におすすめです。 概要 色々発言が注目されるトランプ氏ですが、市場への影響はどれ位でしょうか？ツイートの後と通常(ランダムに時間帯を選択)でUSDJPYの価格変動がどう違うか比較します。 ランダムな日時 ツイート後 横軸は分、縦軸は変動(円)です。きちんと分散をみていませんが、ツイート後10分は荒れ
CircleCI 2.0に移行して新機能を活用したらCIの実行時間が半分になった話 - クラウドワークス エンジニアブログ
⠀人 / ⁰⊖⁰ \ オカメインコエンジニアの五十嵐(@ganta0087)です。 CrowdWorksでは、サービスのCI環境としてCirlceCIを利用しています。 今回、CircleCI 1.0から2.0に移行すると同時に、新機能のキャッシュをフル活用したことで、コストを増加させることなくCI実行時間を半分にすることができました。 今回の記事では、CirlceCI 2.0のメリットや、どのようなチューニングを行ったのかをご紹介します。 CircleCI 2.0について CircleCI 2.0は現在ベータ版となっており、「CircleCI 2.0: Beta Access - CircleCI」から申し込むことができます。(試してみたところ個人のリポジトリではすぐに利用できるようです。) 申請したOrganizationのすべてのプロジェクトで突然バージョンが切り替わるわけではなく、
正確度と精度 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "正確度と精度" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2014年11月） 科学、工学、産業、統計学の分野における正確度（せいかくど、英: accuracy）と精度（せいど、英: precision）とは、測定、推定または計算値に関し、 正確度とは、その値が「真値」に近い値であることを示す尺度である。系統誤差の小ささを言う。（確度とも呼ぶ。） 「JIS Z 8101 統計−用語及び記号」では、精確さ、総合精度(accuracy)は真の値との一致の程度と定義され、真度 (trueness) と精度 (precision) とを結合した
男性保育士に「うちの子を着替えさせないで」。保育園の様々な問題を、現場に行って色々見てきた | SPOT
男性保育士問題、待機児童問題、保育園不足問題など、何かとメディアで取り上げられることの多い「保育園問題」。実際に保育士はどんな仕事をし、このような問題をどのように感じているのでしょうか。実際に保育園に赴き、保育士の仕事実情を探ってみました。 こんにちは。子どもに絵本を読み聞かせながら失礼します。 ライターの長橋と申します。27歳、独身です。 本日はとある保育園にお邪魔しているのですが、たくさんの子どもたちに囲まれてパニックになりそうです。 「ねえねえねえ！ぼくの家の車、8人乗りなんだよ！」 「聞いて聞いて！こないだ新幹線に乗ったんだけどね〜〜！」 「あのねー！今日は窓から富士山が見えたんだよー！」 「この絵本読んでー！」 「すっごーい！カメラだー！撮って撮って～～～～！」 「おじさん、今日はなにしに来たの？」 などと、5人以上の子どもたちが同時に話しかけてくるので、混乱状態になりかけます。
トレタの予約人数が1億人に到達しました : TORETA（トレタ） ブログ
代表の中村です。 本日、トレタでお預かりしている予約データの累計予約人数が1億人を超えました。 サービスをスタートしてから3年と3カ月。現在の登録店舗数は8,400ですから、単純計算で1店舗あたり12,000人分くらいのデータをお預かりしていることになります。 この「1億人」という大きな数字は、ただ漫然と日々積み重なって実現しただけの数字ではない、と僕は考えています。 トレタは、予約管理の非効率とそれに伴う「苦痛」を解決するサービスとしてスタートしましたが、いまや僕らのサービスは飲食店経営そのものを変える領域までソリューションを拡張しつつあります。 サービスをリリースした当時の僕らの強みは「誰でも使いこなせるインターフェイス」にあったのは確かなことです。 しかしその一方で、この3年の間に僕たちは「店舗オペレーションのノウハウ蓄積」「飲食店さまへのコンサル力の強化」そして「サポートの充実」を
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