こんにちは、あんちぽです。最近はNeos VRというメタヴァースプラットフォームにハマっていて、VR内でライブコーディングをしたり、プレゼンをできるツールを作ったりしています。いよいよVR元年ですね。 今日はNeos VRの話ではなく、先日行われたElixirConf US 2021で登壇してきた話を簡単に紹介します。 ElixirConf US 2021について ElixirConf USとは、プログラミング言語Elixirに関する話題を扱う技術カンファレンスです。今年は、オフラインとオンラインのダブル開催で、前者が10月12および13日、後者が10月14日および15日に行われました。そういう事情もあって、今年はキーノートを合わせて60名以上がトークをするという、大規模なイベントになりました。私は、オンライン開催の方で参加しました。 発表した内容の簡単な紹介 以下のスライドを用いて発表し

SF（サイエンスフィクション、Sci-Fi）をベースに未来のシナリオを構築して、そこから逆算（バックキャスト）していま何をすべきかを導き出す手法。未来の不確実性が増大している現在、従来の未来予測とは異なるアプローチとして注目されている。特定の未来を予言することよりも、SF的な未来予測シナリオを通じて、現在の我々がどんな未来を目指すべきかという考察を得ることに主眼が置かれている。 不確実な未来を考える手法「SFプロトタイピング」 SFプロトタイピングとは「SFを通じた未来予測を行い、未来に向けたビジョンを探究する手法」である。急激に進化する科学技術が未来に及ぼす未知の影響、予期せぬ結末、全く新しい可能性などを考察する目的で作られたメソッドであり、特定分野における未来予測シナリオからインスピレーションを得て現在に活(い)かすことを得意としている。このプロセスを通じて企業やブランドは、いま何をす

CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して

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かとじゅんさんのお誘いで、私塾匠真堂にて登壇させていただき、Rust に関する話をさせていただきました。ありがとうございました。 今回のセッションを通じて Rust を始めたくなった方向けに、Rust をはじめるための資料をいくつかリストアップしてます。よかったらどうぞ。 プログラミング言語の学習方法について Rust についてまず概観を掴む 文法を学ぶ 何かアプリケーションを実装してみる ちょっと突っ込んだ話を知りたい コミュニティの力を借りる 仲間を見つける 更新履歴 プログラミング言語の学習方法について みなさんは新しいプログラミング言語を学ぶ際、どのように学びますか？ 私は、軽く制御構文やデータ型の作り方などを学んだ後は、すぐにアプリケーションを作ってみて、詰まったらリファレンスを参照するといった学び方をしていることが多いです。 逆に、リファレンスをまず眺めて、文法をしっかり把握し

lib/exineris002/bootexineris.ex Nerves起動時の動作（キーワード：:wakeup, nodeconn/2） Nerves起動後1秒おきに接続しようとする wlan0インタフェースにDHCPよりIPアドレスが割り当てられるのを確認後、Node.connect/1の手続きを実施 接続完了後、接続確認の動作に遷移 接続確認の動作（キーワード：:alive, re_nodeconn/2） 60秒おきに接続を確認 正常時 → 再度60秒接続を確認を実施　（Node.listに接続先が存在している && Node.pingで応答がある場合 → :node_alive） 接続が切れた後に接続先が復帰した場合 → 再接続を実施し失敗した場合は1秒おきに再接続を実施　（Node.listに接続先が存在していない && Node.pngで応答がある場合 → :node_re

2月1日から3月18日は、政府が定めるサイバーセキュリティ月間。IoTが普及したことで、そのセキュリティへの関心も高まっている。IoTセキュリティについてより理解を深めるために、今回はPCのインターネット接続と比較しながら、IoTデバイスがどのようにインターネットに接続するのかを説明する。 IoTのアーキテクチャ IoTでは、さまざまなデバイスがインターネットに接続されるが、その接続の仕方は、PCがインターネットに接続する方法とは異なる（図1）。IoTのネットワーク接続を説明する前に、まず、一般のPCなどのインターネット接続をおさらいしておく。 まず、インターネット接続とは、IP網への接続である。IPとは、Internet Protocolを指し、IP網とは、IPアドレスで識別されるホストコンピュータ同士が、IPパケットを交換するネットワークである。IP網の重要な特徴は、このIPパケットを

相関係数についてよく言われる注意点として、「相関係数は直線的な関係しか表さない」というものがあります。 これについて、円や二次関数の形をしたデータ分布の例を出して、このデータの相関係数は0になるんだよという説明がされたりします。 この説明について「なるほど」とはなるものの、一部の反例をあげただけでごまかされているような気がして、モヤッとしてしまいました。 なぜ相関係数が直線的な関係しか表すことができない原理はどうなっているのか調べてみました。 先に結論 先に結論だけ述べると、 相関係数はデータ分布の重心からの変化の傾向を単一の正規化された値として表現した指標なので直線関係しか表しようがありません。 ということなのですが、よくわかりませんね。相関係数はビジネスの場面などでもよく使われたりしますが、きちんと理解しようと思うと意外と複雑な前提が積み重なっていることがわかりました。 この記事では以

自身のプライオリティによりますが、いくつか。 Markdownで幅広く再利用性を利かせたい、長期的に丁寧に版管理したい 自分自身の操作性、描きやすさと、見た目 俄然手軽に、短期的に、Onlineでいつでもどこでも いずれかという視点で考えると良いのかなと思い、並べてみました。 1. 長期的に: Markdownで幅広く再利用性を利かせたい、丁寧に版管理したいなら Markdownで描くことのメリットは再利用性。 将来的に追記・編集、自分以外の誰かが手を入れる可能性が高い。 現在のドキュメントだけでなく多種説明資料、媒体に転用する可能性がある。 ...という点で差分管理をしたいなら、以下。 VSCodeでPlantUML、Mermaid 上記参考で以下。 Alt+D でプレビュー起動。 Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを起動し、出力。 png, svg, eps, pdf

TLSクライアント認証は使われる場面が少なく、これをErlang/Elixirで行っている日本語の解説記事となるともっと少ないので少し難儀した。やる機会があったのでここに書き残す。 TLSはまだしも、そこで行われるクライアント認証の仕組みのほうは普段あまり把握していないことが多いと思うので、自己完結した記事になるよう、その説明も合わせて書いておく。 この記事では、各種証明書を対象主体に対して発行・管理するための枠組みであるPKIやCAについては扱わない。 【前提】HTTPS（HTTP over TLS） サーバ証明書だけを使う片方向のTLSは大体わかっているなら、この節をスキップして次へ。 HTTPS（HTTP over TLS）でクライアントがあるサーバのエンドポイントにアクセスするとき、だいたい以下のようなことが行われる 【ClientHello/ServerHello】先に従来のTC

ども、takiponeです。今日のコンピュータシステムは、特性の異なるサブシステムを連携させて作ります。クラウドに蓄積したデータを表示するスマホアプリ然り、デバイスからセンサーデータをクラウドに送りトレンドを導き出すIoTシステム然りです。IoTシステムにおいてはデバイスとクラウドをサブシステムとし、それぞれ分野の異なる専門知識を持つエンジニアが分担して開発する体制が多く(開発チームの規模によりますが)、おのおのがIoTシステムに抱く関心にはしばしばギャップが生じます。そこで本記事では、その関心のギャップから生まれるIoT開発の谷間を埋めるべく、トランジットサービスを活用する様子をご紹介します。 デバイス開発とクラウド開発のギャップ デバイスの開発は、センサーとマイコン(MCU)を協調動作させる回路を設計するハードウェア分野とRTOSをベースにファームウェアを作り込む組み込みソフトウェア分

Preferred Networks（PFN）は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、コンパイラ、分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っており、それを支えているのが Kubernetes を用いて構築しているオンプレミス/ベアメタルの GPU クラスタです。 本セッションでは、PFN が Kubernetes を用いてクラスタを運用するなかでどのような障害が起きるのかを紹介し、また障害対応をどのように自動化しているのかを具体的に使用/開発したソフトウェアを含めてご紹介します。また Kubernetes クラスタの管理、アップグレードの自動化にも取り組んでおり、それを実現する Clus

BigQueryユーザのための Cloud Dataflow入門 bq_sushi 2021-04-16