モデリングã¯ã‚ラã‚ラ技術より地味ã ãŒå½¹ã«ç«‹ã¤ / modeling-over-shiny-tech
# Event データモデリングã¨ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åŸºç›¤ã®æ§‹ç¯‰ãƒ»é‹ç”¨ （第14回ã¡ã‚…らコラボ）CARTA HOLDINGS x ã¡ã‚…らデータ åˆåŒã‚¤ãƒ™ãƒ³ãƒˆ https://churadata.connpass.com/event/254417/ ã»ã‚™ãã®ã‹ã‚“ã‹ã‚™ãˆã‚‹æœ€é«˜ã®ãƒ¬ãƒ›ã‚šãƒ¼ãƒ†ã‚£ãƒ³ã‚¯ã‚™åŸºç›¤ …
Logging in Python like a PRO ðŸðŸŒ´
Beyond exception handling, there's something else I see people struggling with, which is logging. Most people don't know what to log, so they decide to log anything thinking it might be better than nothing, and end up creating just noise. Noise is a piece of information that doesn't help you or your team understand what's going on or resolving a problem. Furthermore, I feel people are uncertain ab
ã“ã‚Œã‹ã‚‰ã®ZOZOを支ãˆã‚‹ ãƒã‚°åŽé›†åŸºç›¤ã‚’è¨è¨ˆã—ãŸè©± / Log collection infrastructure to support ZOZO in the future
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Loggingモジュールã§ã¯ã˜ã‚ã‚‹ãƒã‚°å‡ºåŠ›å…¥é–€ / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
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GitHub - tkuchiki/alp: Access Log Profiler
$ alp --help alp is the access log profiler for LTSV, JSON, Pcap, and others. Usage: alp [flags] alp [command] Available Commands: completion Generate the autocompletion script for the specified shell count Count by log entries diff Show the difference between the two profile results help Help about any command json Profile the logs for JSON ltsv Profile the logs for LTSV pcap Profile the HTTP req
ãƒã‚®ãƒ³ã‚°ãƒ™ã‚¹ãƒˆãƒ—ラクティス - kawasima
#翻訳 https://www.scalyr.com/blog/the-10-commandments-of-logging/ CC BY 4.0 @Brice Figureau 1.自分ã§ãƒã‚°ã®æ›¸ã出ã—ã‚’ã—ãªã„ printfã‚’ã¤ã‹ã£ãŸã‚Šã€ãƒã‚°ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªã‚’自分ã§ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã«æ›¸ã出ã—ãŸã‚Šã€ãƒã‚°ãƒãƒ¼ãƒ†ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚’自分ã§ã‚„ã£ãŸã‚Šã—ã¦ã¯ã„ã‘ãªã„。é‹ç”¨æ‹…当者ã«ãŠé¡˜ã„ã—ã¦ã€æ¨™æº–ライブラリやシステムAPIコールを使ã†ã‚ˆã†ã«ã—よã†ã€‚ãã†ã™ã‚Œã°ã€å®Ÿè¡Œä¸ã®ã‚¢ãƒ—リケーションãŒä»–ã®ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ コンãƒãƒ¼ãƒãƒ³ãƒˆã¨é©åˆ‡ã«é€£æºã—ã¦ã€ç‰¹åˆ¥ãªã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ è¨å®šãªã—ã«é©åˆ‡ãªå ´æ‰€ã¾ãŸã¯ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚µãƒ¼ãƒ“スã«ãƒã‚°ã‚’記録ã§ãるよã†ã«ãªã‚‹ã€‚ ãƒã‚®ãƒ³ã‚°ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリを使ã„ãŸã‘ã‚Œã°ã€ç‰¹ã«Javaã®ä¸–ç•Œã«ã¯Log4j, JCL, slf4j, logbackãªã©å¤šãã®ã‚‚ã®ãŒå˜åœ¨ã™ã‚‹ã€‚ç§ã¯slf4jã¨logbackを組ã¿åˆã‚ã›ã¦ä½¿ã†ã®ãŒå¥½ãã 。ã¨ã¦ã‚‚パワフルã§ã€è¨
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仕事ã§ã¯ã˜ã‚る機械å¦ç¿’
The document discusses machine learning projects and production. It begins with an introduction of Aki Ariga and their background. It then discusses 4 patterns for machine learning projects: 1) train batch/predict online via REST API, 2) train/predict batch via shared DB, 3) train/predict/serve continuously via streaming, and 4) train batch/predict on mobile apps. The document also covers machine
『 データ分æžåŸºç›¤Night #2 ã€ã«å‚åŠ ã—ã¦ã㟠#データ分æžåŸºç›¤Night - 試çº
データ分æžåŸºç›¤Night #2 - connpass 2017/04/26 データ分æžåŸºç›¤Night #2 #データ分æžåŸºç›¤Night - Togetterã¾ã¨ã‚ å‰å›žç¬¬1回ã«å¼•ã続ã抽é¸ã«å½“ãŸã£ãŸã®ã§ã“ã®æ—¥å‚åŠ ã—ã¦ãã¾ã—ãŸã€‚ 『 データ分æžåŸºç›¤Night #1 ã€ã«å‚åŠ ã—ã¦ã㟠#データ分æžåŸºç›¤Night - è©¦çº ä¼šå ´ã¯æ ªå¼ä¼šç¤¾FiNCæ§˜ï¼ æœ‰æ¥½ç”ºã€‚æœ‰æ¥½ç”ºé§…ãƒ“ãƒƒã‚¯ã‚«ãƒ¡ãƒ©ã®ã™ã隣ã€äº¤é€šã®ä¾¿ã¯è¶…良ã„å ´æ‰€ã§ã™ã€‚ ä¼šå ´å†…ã‚‚ã¨ã¦ã‚‚オシャレã§ç¶ºéº—ãªã‚ªãƒ•ã‚£ã‚¹ã§ã—ãŸï¼ 挨拶 ウェルãƒã‚¹ã‚¿ã‚¤ãƒ (軽ã„ストレッãƒ) by FiNC FiNCã®åˆ†æžåŸºç›¤ã®æ¦‚è¦ ç™ºè¡¨è³‡æ–™ 発表内容 freee ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åˆ†æžåŸºç›¤ã®å…¨å®¹ 発表資料 特徴：他ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã¨ã©ã“ãŒé•ã†ã®ã‹ 構æˆï¼šã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ マーケティング 販売・サãƒãƒ¼ãƒˆ エンジニア ダッシュボード ãƒãƒƒãƒå‡¦ç† 辛㿠展望・ãƒãƒ£ãƒ¬ãƒ³ã‚¸ ã¾ã¨ã‚ mercariã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åˆ†æžåŸº
多ã„日も安心è¨è¨ˆ - Qiita
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Javaã®ãƒã‚°å‡ºåŠ›: é“å…·ã¨è€ƒãˆæ–¹
2. ï¬ @miyakawa_taku ï¬ JJUG幹事 ï¬ SI屋ã§è³ƒåŠ´åƒ ï¬ å°¾ä¸Šéƒ¨å±‹ã®é‡Œå±±é–¢ã®ãƒ•ã‚¡ãƒ³ã§ã™ ï¬ ã‚ªãƒ¬ã‚ªãƒ¬JVM言語Kinkを作ã£ã¦ã„ã¾ã™ https://bitbucket.org/kink/kink 自己紹介 #jjug 2/67 3. #jjugãƒã‚°ã¨ã¯ï¼ 例: $ kink -Vdebug -e '' 2015-10-04 15:58:29 [main] DEBUG BoxingValues - use box proto listener org.kink_lang.kink.internal.eval.VarAssignEvaluator$VarAssignListener@3af49f1c 2015-10-04 15:58:29 [main] DEBUG BoxingValues - use box proto listener org.kink_lang.
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