こんにちは。Mercari Advent Calendar 2019の20日目は、AIチーム所属エンジニアのlain_m21が担当させていただきます。 一度出したサービスはそのまま放置せず、何度も改善させていくものです。特に機械学習を用いたサービスを改善させていく際には、精度向上がどれほどのビジネスインパクトがあるのか、どの指標を用いてモデルを改善していくべきなのか、ということを常に考える必要があります。それらを検証するために、オンラインでモデルを高速にテストする仕組みが必要だったので作った、という話をします。 背景 機械学習を用いたサービスは、開発時には何かしらの精度指標を最適化するようにモデルを学習させます。しかし、その精度向上が実際にはどれほどのビジネス的なインパクトに繋がるかは、プロダクション環境に出すまでわからないことがとても多いです。 例えば、出品時に商品の提示価格をサジェスト

この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 20日目の記事です。 はじめにこんにちは、20日目の記事は、僕も大好きな BigQuery について書いてみたいと思います。BigQuery はサーバーレスでスケーラビリティに優れたデータ ウェアハウスです。インフラストラクチャの管理が不要なため、すぐに使い始めることができます！2日目の記事で keiji-san が BigQuery について書いてくれてますので、BigQueryとはなんぞやという方はご参考ください。 このブログでは既に BigQuery を使い始めたユーザーのみなさんがより BigQuery を使いこなしていくための Tips を 4つ厳選してご紹介します！ カスタム割り当てを利用して、コストをコントロールする。承認済みビューを利用して、ビ

Pillowは、開発が停止しているPIL(Python Image Library)からフォークされた画像処理ライブラリ。 Pillow is the “friendly PIL fork” by Alex Clark and Contributors. PIL is the Python Imaging Library by Fredrik Lundh and Contributors. Pillow — Pillow (PIL Fork) 6.1.0 documentation OpenCVのようにコンピュータービジョン系の高度な画像処理（顔検出やオプティカルフローなど）はできないが、リサイズ（拡大・縮小）や回転、トリミング（部分切り出し）のような単純な処理が簡単にできる。 （好みの問題ではあるが）PillowのほうがOpenCVよりコードがシンプルでとっつきやすいので、目的によって使

Amazon は男女雇用機会均等法を順守しています。 人種、出身国、性別、性的指向、障がい、年齢、その他の属性によって差別することなく、平等に採用選考の機会を提供しています。

TokyoGirls.rb Meetup vol.2 の keynote資料。エンジニアになりたいと決めてから、実際に一人前のエンジニアとして価値を発揮できるようになるまでには、相当な量の修練が必要です。本トークの前半では、強いエンジニアを目指すための原則、具体的な道筋についてご紹介します。一方、強いエ…

この記事は GraphQL Advent Calendar 2019 の22日目の記事です。 qiita.com こんにちは。 vivit株式会社というアウトドア関係のサービスを提供している会社で主にフロントエンドを担当している中村です。 本記事では、fly.ioでGraphQLのキャッシュサーバを立てて高速化した話をします。 はじめに 弊社では、Go + React(TypeScript)で開発しておりAPIにはGraphQLを採用しています。 今回は下記の理由でGraphQLのQuery結果をキャッシュするサーバを実装してみました。 社内向け管理画面で呼び出しているQueryの応答時間が5秒ほどかかっているものがあり、開発時、オペレーション時にストレスが発生している。 技術的な興味 本記事では、 GraphQLをどのようにキャッシュするのか fly.ioでGraphQLのキャッシュサー

こんにちは。Engimo インフラチームの夏目です。 この記事はEnigmo Advent Calendar 2019の22日目の記事です。 最近はこちらのインタビューでも触れたとおりKubernetesクラスタを作ったり壊したりしていまして、今日の記事はKubernetesにおけるアプリケーションデプロイに関してのお話です。 Kubernetesの継続的デリバリ、どうしてますか？ Kubernetesをプロダクション環境で利用されているそこのあなた！アプリケーションをどうやってデプロイしていますか？ ローカルでDockerImageをビルド DockerHubのプライベートリポジトリへプッシュ kubectl editでDeploymentsのイメージタグを最新のものへ変更 といった人の手による温かみのあるデプロイをしている？ それはそれで心がこもった良いやり方かもしれませんが、おそらく

Google Kubernetes Engine (GKE) 上で稼動させている Java アプリケーションのログをいい感じに Stackdriver Logging で閲覧できるようにするメモです。 TL; DR REST API を直接叩くのはライブラリ由来のハングアップ問題に遭遇しかねないので避けた方がいいよ アプリケーションからのログは JSON フォーマットで出力するといいよ ログレベルを表すフィールドは "severity" の名前で出力しよう タイムスタンプは "timestampMillis" と "timestampNanos" をセットで出力しよう Spring Boot アプリケーションなら spring-cloud-gcp-starter-logging を使うのがいいよ はじめに GKE を利用してコンテナ化されたアプリケーションを稼動させていると、アプリケーショ

この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 5 日目の記事です。 GCPにおけるログのライフサイクルGCPにおけるログのライフサイクルは、収集・集約・活用・保管の大きく4つのフェーズに分類できると考えております。まずそれぞれのフェーズの中でどのようなことができるのか、皆様に知っておいておきたいことについて説明します。 収集フェーズログを発生させる元のシステムから集めてくるフェーズです。ログの発生元がどこであれ、最終的には Stackdriver の Logging API にログを送ることで収集を行います。もちろんGCPのサービスで発生するログは自動的に収集されますが、GCP上のユーザアプリケーションのログや、オンプレミスや他クラウド環境からのログは、Logging エージェントかLoggin APIの

RustでもWebAssembly出力ができるようになっているんですが、いつか触ろうと思いつつずっと触る機会がありませんでした。 ちょうど自身の周りでもElectronの利用事案が増えて来て(例えばPostludium/Peridotでパイプラインの設計エディタのためにElectron使おうと思ったこともありました......)、良い機会なので入門として件名のライブラリを触ってみることにしました。 Kaguraとは Rust製のWebフロントエンドフレームワークです。端的に言ってしまえばReactやVueなどの仲間です。 仮想DOMを用いて差分レンダリングを行う点は既存のフレームワーク同様ですが、アーキテクチャ的にはHalogenやElmが近いです (いわゆるTEAの形をとっています)。 RustでWebAssemblyを出力する、動かす Rustにはwasm-bindgenという便利ツー

はじめに RustでWebAssemblyインタプリタを作ったのでその実装の話や、wasmの仕様についての記事です。 HListを使ったジェネリックプログラミングの話や、最後の方には「自作言語 on 自作wasmインタプリタ on 自作wasmインタプリタ」みたいな話も出てきます。 分かりにくい所や間違っている所は指摘してくださると助かります。 リポジトリ 作った成果物のリポジトリです。まだpublishはしていませんがクレートになっています。 cargoのexample実行に対応しているのでそれを見ればだいたい分かると思います。 今回はadc-2019-12-22というタグがついたコミットのソースを元に解説していきます。 https://github.com/kgtkr/wasm-rs/tree/adc-2019-12-22 仕様書 この記事では仕様書を読みながら順番に実装を解説していき

$ create-nuxt-app tutorial create-nuxt-app v2.12.0 ✨ Generating Nuxt.js project in tutorial ? Project name tutorial ? Project description My super-duper Nuxt.js project ? Author name chibi929 ? Choose the package manager Yarn ? Choose UI framework Buefy ? Choose custom server framework Express ? Choose Nuxt.js modules Axios ? Choose linting tools ESLint, Prettier ? Choose test framework Jest ? Cho

寒くなってきましたね。趣味のキャンプも１１月で今年はおしまいです。上の写真は今年最後のキャンプで撮った１枚。焚き火をしながら凍えそうでした。 Elasticsearch Advent Calendar 2019 ２日目、最近まったく情報発信できていなかったのでリハビリもかねて。久しぶりに Elasticsearch 関連の記事がんばって書きます！ Elasticsearch を使い始めたのは、かれこれ５、６年前（Hello! Elasticsearch ブログを公開したのが、２０１４年なので、多分その１、２年前）。その前は、今は無き FAST ESP (Fast Datasearch) と言う商用のサーチエンジンを使ってシステムを設計、構築していました。 Elasticsearch に出会って衝撃を受けたのは、そのシステム構築のし易さと、柔軟なスキーマ・インデックス設計。それまでの検索エン

by Allen Wang, Real Time Data Infrastructure At Netflix, our real time data infrastructure have embraced the multi-cluster Kafka architecture and Flink powered stream processing platform, which enable us to deliver trillions of messages per day. This architecture is described in detail in the above blogs and is illustrated in the diagram below. This architecture centers on the concept of “stream”

EuroPython 2017 - PyData - Deep Learning your Broadband Network @ HOME

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abstract: https://jsconf.jp/2019/talk/fuji-goro Wasmを触り始めるにはまだ少しはやくて、おそらく2020年にはリリースされるであろうSIMDなどがほしいところです。とはいえ、JSの最適化コンパイラ（スライドではV8のTurboFanにだけ触れていますがほかのJSエンジンでも基本的には同じ傾向なはず）に頼らず安定したパフォーマンスを出せるというのは大きなメリットなので、その方面だと現在の状況でも考慮に値する可能性はあります。 ところでスライドでも触れてますが、eBayのバーコードスキャナ事例は大変興味深いです。 WebAssembly at eBay: A Real-World Use Case ここのエントリでも次のように書かれていて This is sort of expected, as JavaScript can indeed be

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本記事は、以下の記事の翻訳です: WebAssembly: How and why by Milica Mihajlija on LogRocket * 執筆者に許諾を頂いた上で掲載しています。 どのようにしてブラウザでネイティヴ・コードを実行するのか そこにはどのような背景があるのか それは JavaScript にとって、さらには Web 開発にとって、いったい何を意味するのか すべてのブラウザにおいて、すなわち Chrome / Firefox / Edge / Safari いずれにおいても、コードは JavaScript エンジンによって解釈されて実行されます――ただ JavaScript が実行されるだけです。 残念なことに、JavaScript は、実行したいあらゆる処理にとって理想的なものというわけではありません。 ここに WebAssembly の入り込む余地があります。

W3Cの WebAssembly Working Groupは、Webブラウザ上でネイティブコードに近い実行速度で高速に実行できるバイナリフォーマット「WebAssembly」の仕様が勧告に到達したことを発表しました。 今回勧告になったのは、WebAssemblyに関連する3つの仕様です。 1つ目はWebAssemblyのバイナリファイルを実行する仮想マシンの仕様を定義した「WebAssembly Core Specification」。これは一般的なマイクロプロセッサの動作を模倣するような作りにすることで、WebAssemblyのバイナリファイルでプロセッサのネイティブコードに近い実行速度を実現するようになっています。 2つ目の「WebAssembly Web API」は、さまざまなプラットフォームでWebAssemblyを利用可能にするため、WebAssemblyバイナリファイルのシリ

2018年10月における WebAssembly の状況を記録するために、現時点での WebAssembly を試してみることにしました。 1. WebAssembly とは？これまで、ウェブサイト上で何かプログラミングによる処理を行いたい場合（サーバー側ではなくブラウザ側の話しです）は、JavaScript を使うしかありませんでした。JavaScript は唯一のウェブ標準プログラミング言語だったのです。これに続いて、新たなウェブの標準として登場したプログラミング言語が「WebAssembly」です。 JavaScript よりも実行速度が求められる処理で使用することを主な目的として、主要ウェブブラウザベンダが、W3C WebAssembly Working Group というグループを介して開発しています。 WebAssembly は低水準なプログラミング言語ですので、人間が直接記述

今年からElmを始めた私が、自分用にブックマーク集を作りました。 Elmのコミュニティは日々拡大しているので、誰かの役に立つかもしれないと思い公開します。 Elmを習得するにあたって自分が実際に参考にした記事を集めました。 少し上級者向けだなと感じた記事や、作ってみた系の記事は除外しています。 気になったら普段通りに検索するなどしてください。 Elm - A delightful language for reliable webapps どんな言語？ はじめに · An Introduction to Elm → Elm の公式ガイドを、日本コミュニティの皆さんが日本語訳してくださいました。 Elmの開発者：Evan Czaplickiによるオリジナル版（英語） わざわざ学ばなくてもいいプログラミング言語一位Elm - @ababup1192 | Qiita 親切過ぎるエラーメッセージを

直接的にお金が絡まないと中々やる気が出ないため、公営競技を題材にしてGCPをざっくり勉強する。 なるべくサーバレスな感じで、なるべく開発もWebベースで。 GCPの色々なサービスを使ってみることを目的にしてるので、無駄の多い構成になってしまっているかも。。 やったこと（ざっくり） GKE上のAirflowでバッチ処理作成 GKE関連のファイル類はSourceRepositoriesで管理し、PushしたらCloudBuildでデプロイ Functionsでとある公営競技の過去レースのデータをダウンロードしGCSに格納する GCSからBigQueryに格納 BigQueryに格納したデータを元にAI Platformでモデル作成 Functionsでスクレイピングしたデータと上記モデルからオンライン予測し、結果をFireStoreに投入 Functionsで予測した結果を購入 開発環境 多分

ウェブパフォーマンス、あるいはウェブページの表示速度は、ウェブサイト品質の重要な指標の1つです。今注目されているウェブパフォーマンス改善ですが、そもそも何をすればいいのか、具体例を交えながらその施策を紹介いたします。具体例としては、WordPress を利用したブログの PageSpeed Insigh…

最近、友人の運営する大学講義の検索サイトを、機械学習で良い感じにしてます。 地味に悩んだのが「JSON形式でのデータ入出力」の部分。具体的には、「JSON形式で渡されたデータに、推定結果の一部numpyオブジェクトを加えたJSONデータを返す」作業。 Pythonなど動的言語はデータ型をよしなに判断してくれますが、少し例外に触れた時には指定してあげる必要があります。 今回はその例外のためにクラスを自作して指定する方法を備忘録。 問題 解決策 最後に 参考記事 問題 何も引数に指定せず、ただ以下の様にjson.dumps()メソッドにnumpy.int64などを渡すと、以下の様なエラーに遭遇する。 json.dumps(numpy.int64(111)) ---------------------------------------------------------------------

文章の書き方に正解はない。 ただ、ちょっとした「コツ」みたいなものはあると思う。 僕は会社に入ってから9年間、「週刊文春」と「文藝春秋」の編集部で、文章に携わる仕事をしてきた。 たかだが10年足らずの経歴で何を偉そうに、と思われる方もいるかもしれないが、最近になってようやく、「文章を書くコツみたいなものがあるのではないか？」ということに気がつき始めた。 もちろん一流作家のような芸術的で天才的な文章を書くコツではない。文才の有無は関係なく、誰でもそれなりに整った文章を書くためのコツだ。 noteをやっている人の中には「何かを書きたい、でもどうやったら書けるだろう」と思っている人がいると思う。また、「書きたいんだけど、素人の書いた文章みたいに読まれたら恥ずかしいな」と思って、躊躇している人もいるかもしれない。 さらに、「周りから『何でもいいからとりあえず書いてみたらいい』と勧められるんだけど、

2019/11/23 JJUG CCC 2019 Fall - 日本Javaユーザーグループ 登壇資料です。

よりよいサービスでみんながより幸せになれると素敵だなあ🎉 目的 個人開発に関する知見を共有する。 対象 個人 or 数名で開発している人 webアプリ、モバイルアプリ、簡易ツール、ハード、、、なんでもOKです 新規開発に限らず、保守/運用フェーズのことでも！ とりあえず登録しておくと開発の強制力になるかも？！笑 楽しみましょう！

こんにちは！エンジニアの @fortkle です。 あの伝説のゲーム「メダロット」のスマホゲームのリリース日がついに 2020年1月23日と発表がありました!*1 いまからワクワクしてきましたね！リリースしたらぜひロボトルしましょう！ さて、今回の記事は「コードレビュー」についてです。コネヒトに入社してから早4年、数百のPRをレビューしてきてだんだんと自分の中でコードレビューに対する接し方が定まってきました。今日は私がコードレビューで心がけていることについてご紹介できればと思います。 レビュワーとして ① "既存コード" の 歴史的経緯を素早く紐解く コードレビューは様々な目的で行われますが、「欠陥・バグを検出すること」「コードの改善」に期待をしていることが多いかと思います。 これらの目的を達成するためには、既存・変更後のコードの実装意図や背景を理解することがとても重要になります。特に長年

・会社員として働きながら個人アプリ開発をする時間の確保が困難。 ・家庭との両立が難しいから断念しようか悩んでいる。 私は5年以上、会社員として働きながら個人アプリ開発をしていますが、それをする為にかなり工夫をしています。 この記事ではどうやって時間を捻出しているのかを説明していきます。 同じ洋服を何着も買う。洋服のバリエーションを統一させる。 人は日々の生活の中で色んな選択を迫られます。 例えば洋服。今日の洋服はどの色にしようか。どういったコーディネートにしようか。次の年はどんな洋服を買いに行こうか。 洋服選びは楽しみの一つでもあると思いますが、開発に専念するには選択肢を広げないことが大切です。1日で使える思考の容量は限られています。 有名企業の創業家達も同じ洋服を何着も買って、毎日同じ服を着ることで知られています。

Competitive Programming Advent Calendar 2015 五日目の記事です。 www.adventar.org Beginner Contest レベルなら、呪文みたいな大量のコード (レギュラーコンテストに出てる人たちのコードはすごい) を書かないでも、意外とシンプルに書けることが多くて、パズル感覚で楽しめます。 Haskell で ABC をやる上で僕が感じた楽しいところ、楽しくないところをご紹介します。 楽しいところ 1. 関数が豊富 abc029.contest.atcoder.jp import Control.Monad main = do n <- readLn putStr . unlines . replicateM n $ "abc" 重複ありの組み合わせは replicateM 関数で作れるので、このようにびっくりするほど短く解けます。

At first, it’s easy to see arrays and slices as the same thing: a data structure to represent collections. However, they are actually quite different from one another. In this post we will explore their differences and implementation in Go. We will then look at some examples so that you can make a more informed decision on when to use them. Arrays#An array is a fixed collection of data. The emphas

Elmのようなフレームワークに接すると、そのうちウェブサイト全体をElmで書き直したいという衝動に駆られる人も多いと思います。でも、The Elm Architectureで複数ページからなるシングルページアプリケーション1を作ろうとすると、ルーティングでもupdateでもviewでも、とにかく大量の分岐を書かされるの地味につらいですよね。ひとつページを追加するだけでも、複数のファイルに散らばったコードのあちこちをちょっとづつ修正しなくてはならなくて、とにかく面倒です2。 ElmでSPAを実現する仕組みについては、今回のアドベントカレンダーでkawausoさんがちょうど記事にしてくれているので、そちらもご覧になるといいと思います。The Elm ArchitectureでSPAを実現するためには、この「ページを切り替える仕組み」のパターンを覚えなくてはならず、これを理解するまでは少々大変で

いまや全世界の主要ビジネススクールにおける標準的な教育法として普及しているケース・メソッド。 経営者の視点で思考、判断、意思決定を行っていくプロセスを繰り返すことで、ビジネスシーンにおける問題発見・解決能力を高め、専門知識に裏打ちされた実践的な経営意思決定能力が養われる教育法です。

ラムダ式とStream APIで学ぶモダンJava ― 関数型を取り入れて変化するJava言語の現在 20年以上の歴史を持つJava言語ですが、近年は関数型を取り入れるなど大きく変化し、リリースサイクルも格段に短くなってますます進化しています。モダンなJavaプログラミングで必要となるラムダ式とStream APIについて、谷本心（cero_t）さんによる詳細な解説です。 1996年にJava 1.0が登場して、もう20年以上がたちました。この間、Javaにはさまざまな言語機能やAPIが追加され、変化し続けています。 これだけ長い歴史を持つプログラミング言語ですから、利用者が多かったり、フレームワークやライブラリが充実していたりする一方で、書籍やWebに掲載されている情報が少し古かったり、研修で学ぶJavaが最新の動向を踏まえていなかったりするなど、長い歴史を持つが故の問題もあります。 特

参考リンク：https://cccabinet.jpn.org/bootstrap4/layout/overview#responsive-breakpoints // 大デバイス（デスクトップ, 1200px 未満） @media (min-width: 992px) { .title { font-size: 7.0rem; } } // 中デバイス（タブレット, 992px 未満） @media (max-width: 991.98px) { .title { font-size: 4.0rem; } } // 小デバイス（横向きモバイル, 768px 未満） @media (max-width: 767.98px) { .title { font-size: 2.0rem; } } // @include media-breakpoint-up(sm) { // 極小デバイス（縦向

12/3(月)の話です。 - BootStrapテンプレート利用　2h 昨日の授業でBootstrapテンプレートが利用しようとした際、 JavaScriptやCSSを読み込まなかったので原因を調査する。 授業で作成したコードをペアプロした方にGithubへあげていただき、 クローンして起動。 同じくCSS等が効かない。 資源の置き場を色々変えたりしてみたが変わらなかったため、 DICが公開している導入手順を試して見る。 application.scsをapplication.scssに変更して中身もscssの形式に変える必要があるのか、と思ったが、最後のViewの部分でindexがBootstrapテンプレートとして公開されているものと異なったものを入れているのに気づく。 これだと解決にならないな・・と思いつつ、手順通りに導入すると表示はできた。 改めて元に戻り色々いじっていると、ブラウ

Bootstrapって？先日、BootstrapのCSS編集で躓いたので、備忘録としてメモ。 まずは、そもそも「Bootstrapってなに？」なんて方の為に簡単に説明しますと、 BootstrapはHTMLおよびCSSベースのデザインテンプレートで、固定グリッドレイアウトの作成やレスポンシブデザインなどが比較的簡単に実装できるフレームワークのこと です。 とはいえ、あくまでテンプレートなので、デザインを見栄え良くしたり、色やレイアウトの調整をするには、ある程度CSSの理解が必要になります。 興味のある方は、たくさんネット上に実装の仕方など情報が溢れていますので、検索してみてください。 カスタマイズのコツBootstrapのCSS編集（デザインのカスタマイズ）を経験したことのある方のなかで、「ちゃんと該当箇所を直したのに、思った通りのデザインにならない！」「なかなか思い通りにいかない！」みた

メルカリJP Webチームの@urahiroshiです。 Webチームでは、メルカリWebのマイクロサービス化や機能開発を行なっています。メルカリWebのマイクロサービス化の概要については、昨年のTech Conferenceの資料がよくまとまっているので、そちらを参照していただけると良いかと思います。 https://speakerdeck.com/mercari/mtc2018-web-application-as-a-microservice-3a161f5c-07fa-4dca-99e9-bd0e8feeeddf 現在、メルカリWebのトップページはマイクロサービス環境から配信されており、他のページも随時マイクロサービス環境に移行していく予定です。 この記事では、マイクロサービス環境で導入した、メルカリWebの新しいリリースフローについて記載します。 まずメルカリWebのマイクロサ

Go1.13以後のエラーハンドリングについて語ろう / Let's talk about error handling after Go 1 13

(株) ライトコードでWebエンジニアをやっている宮田です！ 前回は、v-bind、v-model、v-on ディレクティブを使って、どんなことができるのか見てきました。 今回も、引き続き、ディレクティブを使ったプログラムをみていきましょう！

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんなサービス作りました 【#拡散希望】 🙌🎉🎊サービス開始🎊🎉🙌 ボケをツイートして 「いいね❤️」「リツイート🔁」 の数でランキング！ Twitter連動型 大喜利サイト 「ついぎり」 サービス開始しました‼️#ついぎりhttps://t.co/bkXfzHyVSs — ついぎり@公式アカウント (@twigiri_app) August 14, 2019 Twitterで大喜利するサービスです。 ８月中頃にローンチしたのですが、有難いことに半月で約2.5万PVいきました。 開発に至ったポエム記事はCrieitに投稿し

/// <summary>契約コントローラー</summary> public class ContractController { private ContractAmount _contractAmount; /// <summary>税込金額を計算する。</summary> /// <param name="amountExcludingTax">税別金額。</param> /// <param name="salesTaxRate">消費税率。</param> /// <returns>税込金額。</returns> public int CalculateAmountIncludingTax(int amountExcludingTax, decimal salesTaxRate) { return (int)(amountExcludingTax * (1.0m + sales

gihyo.jp テーブル設計が悪いとプログラムの変更が大変になる データの整理に失敗しているデータベース データベース設計をすっきりさせる 基本的な工夫を丁寧に実践する NOT NULL制約が導くテーブル設計 一意性制約でデータの重複を防ぐ 外部キー制約でテーブル間の関係を明確にする コトに注目するデータベース設計 業務アプリケーションの中核の関心事は「コト」の管理 ヒトやモノとの関係を正確に記録するための3つの工夫 参照をわかりやすくする工夫 コトの記録に注力したテーブル設計の問題 状態の参照 UPDATE文は使わない 残高更新は同時でなくてもよい 残高更新は1ヵ所でなくてもよい/派生的な情報を転記して作成する コトの記録から状態を動的に導出する オブジェクトの設計とテーブルの設計 オブジェクトとテーブルは似ている 違うものとして明示的にマッピングする オブジェクトはオブジェクトらしく

snapはCanonicalとUbuntuコミュニティが開発・推進している「ユニバーサルパッケージ」です。いわゆるLinuxディストリビューションを問わずに利用できるパッケージフォーマットであり、強力な権限管理機能を備えています。今回はこのsnapを、Ubuntu以外のディストリビューションにインストールしつつ、コンテナ管理システムであるLXDのsnap版パッケージをインストールしてみましょう。 snapはいろいろなディストリビューションで利用可能 snapはCanonicalとUbuntuコミュニティが推進する「ユニバーサルパッケージ」です。依存するソフトウェアをすべてパッケージに含めることで、依存関係を気にせずあらゆるディストリビューションでインストール可能なバイナリパッケージとして利用できます。 まずはsnapを説明する上で出てくる用語を整理しておきましょう。ごたくはいいからインスト

オブジェクト指向言語でドメインモデルを実装することが当然のように行われていますが、Go で開発したり、Haskell で遊んだりしている中で、他のパラダイムの言語で実装するのはどうなんだろうかという想いがありました。 そんな時に出会ったのが、Domain Modeling Made Functional: Tackle Software Complexity with Domain-Driven Design and F# という本です。 概要 構成 ドメインを理解し、モデリングする 端的なフレーズ Database-Drive-Design や Class-Driven-Design との違い 型、型、型 関数型言語による実用例 恐怖のモナド さいごに 参考 概要 本書は、とある会社の受注とその関連業務をドメインとし、モデリングして、実装していくという内容です。紙ベースで行われている業務

漢なら黙ってコードホトトギス TL; DR. 世は戦乱。 #チケット料金モデリング というハッシュタグにてアプリケーション設計を営みとする猛者たちに火蓋が切り落とされました。ワイも参戦すべく張り切っていったのですが、女子高生の無駄遣いを見たり女子高生の無駄遣いを見たり、女子高生の無駄遣いを見たり、iPad Proを買いに行っていたら2週間くらい経っていました。 さすがにこれでちょっとしたコードを晒すだけなのはアレなので、どうせならドメインモデリングだけにとどまらず、簡単なcliっぽい形にしてクリーンアーキテクチャを実現してみることにしました。言うならば 実践クリーンアーキテクチャチケット料金モデリングといったところでしょうか(ただ単に大きな話題に乗っかっただけともいう)。お題を提供してもらったかとじゅんさんに多謝です。 github repository サンプルコードだけ先に見せろよ、ま

pandasで処理しきれないデータを扱う際には、pandasライクにout-of-core処理がかけるDaskがよく利用されます。今回の記事はそんなDaskをサーバ１台の環境やローカルのマシンで動かす際にメモリ使用制限をかけたい、という方向けのお話です。 めちゃくちゃニッチな話かもしれませんね。。。需要ないかも。 （少し拡張すれば分散環境にも適用できるので、そちらに興味のある方にも響くことを期待してます。） ##概要 メモリに使用制限をかけるにはDaskの分散処理モード？(distributed)のLocalClusterを利用します。LocalClusterはローカルのマシンに擬似的な分散処理環境を作ります。擬似的な分散処理環境のため、schedulerとworkerが必要になります。この時、実際に処理をさばくworkerのメモリ使用量に上限を設定することで、目的のメモリ使用量に制限をか

OpenCVやDlibを使ってみて、人の顔の動画を処理することをやっています。 ここでは、これまでに失敗した点を、いくつか残しておきます。Qiitaをはじめ、画像処理関係でいろいろ検索すると、OpenCVのこれこれが使えるよという投稿が多いです。が、実際に使い込んでみたら結局使えなかったという情報も、役立つと思うので。 顔の特徴点を得るのに、DlibのLandmark68が有名ですが、これは顔の上半分が全然使えません。DlibのLandmarkは、西洋人のデータでTrainingされていて、東洋人の目周辺のLandmarkの質が低いです(2018.10.30更新->東洋人のデータも使ってTrainingするかとDlibの作者のDavid　Kingが書いてました、そのうち解決される）。また、眼鏡をかけていると、目と眼鏡をよく取り違える。目回りのFeature　Point検出は、自力で書くか、

Cloud Frontから特定のS3バケットにある画像にアクセスできるようにする（cache distributionパターン）AWSS3route53CloudFrontTerraform やりたかったこと s3にuploadした画像を cache distributionパターンで管理しアクセスできるようにしたい。 Infrastructure as Code100%を目指しているので、リソースの作成はterraformで！ ※ 独自ドメインでアクセスできるようにしたいのでroute53の設定もしますが、SSL証明書は発行してある前提です。Cloud Frontはus-eastで発行しないと作成できないので要注意です！（罠） 構成 作成手順 上の構成図の下から順に作っていこうと思います👍 全てのterraformコードを載せています。 S3の作成

Figma 3.0が発表されてから半年ほど経ち、実際にプロジェクトでFigmaを使用した際の知見や、tips的なものまで日本でも散見されるようになってきました。 そんな感じで良い具合に枯れ始めているデザインツールではあるのですが、まだまだ日本での記事は、経験者向けに「Figmaに乗り換えるメリット」とか「他のUIデザインツールとの比較」のような内容の記事が多く（人のこと言えないですが......）、初心者にはUIデザインのツールとしてはまだまだ馴染みの薄いツールなのかなと思います。 というより、昨今はデザインツールが多すぎてシンドいことこの上ないですね。一度効率化の味を知ると更なる効率化を追い求めてしまいますし、そんな現状だと日頃から使用しているツールを変えるのも一苦労です。 ......さて、今回は初心者〜中級者くらいまでに向けてFigmaで作るUIデザイン入門的な記事を書いていこうと思

TL;DR JWTはCookieを使った認証の代わりに使うのはきつい。 コードを静的にホスティングしているSPAの話。 JWTの有効期間を長くすれば危険で、短くすればUXが犠牲になるというトレードオフがある。 AWS AmplifyはlocalStorageにJWTを保存 悪意のあるThird partyライブラリが混ざっていたらJWTを抜かれる。 yarn.lockが依存している全ライブラリを監査することはつらい。 Auth0ではiFrameを活用してメモリ上にJWTを格納できる Auth0いいね😍 まくら Youtubeが大好きなHiCustomerの小田です。ちょっと遅いですが年明け最初のエントリーです。今年もテックブログをよろしくお願いします😎ちなみに、気分がいいので年明けに観ていたYoutubeのエントリーの中で一番おもしろかった動画を紹介します。世界中で有名な「Auld L

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BackgroundIn this post I’m gonna discuss about scala cake pattern, its usage and some real world examples of cake pattern. One of the main usage of cake pattern is for dependency injection(there are other usages as well). As an alternative for cake pattern we can use Reader Monad for the dependency injection. I have discussed about using Reader Monad for dependency injection in another post. Follo

Dependency Injectionとはコンポーネント間の依存関係をプログラムのソースコードから排除し、外部の設定ファイルなどで注入できるようにするソフトウェアパターンである ってwikipedia先生が言ってました。 Scalaにおける最適なDependency Injectionの方法を考察する 〜なぜドワンゴアカウントシステムの生産性は高いのか〜 - Qiita を読んでいろいろ考えたので、なんで今さらって感じのことを書きます。 ScalaでDIというとDIコンテナとかCake PatternとかReader Monadとかって話になっちゃうんですが、これらはいかにかっこよくDIするかの話であって、別にこういった道具やパターンを使わなくてもDIは可能という話です。 Constructor Injection 簡単な例で考えます。今ここにUserRepositoryにべったり依存し

DQNEO @DQNEO ソフトウェアエンジニア / メルペイ←USメルカリ/ Goコンパイラを自作してアメリカGoherConで発表したことがあります。アセンブラも自作。言語学/文学/哲学/数学/金融等に興味あり https://t.co/OhiEydOlqy DQNEO @DQNEO GolanによるGo Compiler 作り始めてみました。150行くらい書いたら足し算が動くようになった。github.com/DQNEO/mgc/blob… 設計は8ccをほぼ踏襲しつつ、9ccの知見を一部取り込んでいます。 DQNEO @DQNEO GolangはCと比べて言語仕様にまつわる歴史的紆余曲折が圧倒的に少ない分、その分パーサー実装は楽な気がする。メモリのアロケーション(stack/heapをコンパイラが判定)とかGCは難易度高そうだけど。あと型推論、interfaceあたりもむずそう。

問題 scalaで関数型プログラミングを調べると真っ先に出てくるライブラリとしてScalazとCatsがあるが、これらの違いとどちらを使えばいいのかがわからない。 またこれらは混在させていいのだろうか？ 回答 catsを使いましょう(理由は以下で解説しています)。 混在させるとお互いのライブラリ内の同名のクラスでも(例: scalaz版Monad、cats版Monad)型が非互換であるため混乱が起きやすいです。 なるべくcatsのみを使い、やむなく混在せざるを得ない場合はcats側に寄せることをおすすめします。 またargonaut-io/argonautとcirce/circeなどほぼ同じ目的のライブラリでScalaz版とCats版が存在するケースがありますが、上記の理由でなるべくCats版を使うことをおすすめします。 解説 Catsもまたscala上で関数型プログラミングをすることを支

In the realm of software development, understanding the intricacies and nuances of programming languages is vital. The string manipulation capabilities of Java, specifically the substring method, hold significant relevance, enabling developers to manage and manipulate textual data efficiently. Post version 1.7.0_06, Java underwent substantial modifications to enhance its string functionalities, ne

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最新1の Google App Engine Goランタイムの開発環境を Docker Compose で簡単に構築してみた話。 あるいはリーズナブルにサーバーを運用できる App Engine を布教する話。 TR;DR; 環境構築 https://github.com/pistatium/appgengine-go112-datastore-docker-compose 動くサンプルはこちら。 docker-compose up -d で開発環境が立ち上がります。 プロジェクトのテンプレートにするなりご自由に。 App Engine

このコンテンツは eBook の「コンテナー化された .NET アプリケーションの .NET マイクロサービス アーキテクチャ」からの抜粋です。.NET Docs で閲覧できるほか、PDF として無料ダウンロードすると、オンラインで閲覧できます。 ビジネス ドメインの理解を反映するマイクロソフトサービスまたはコンテキスト境界ごとのドメイン モデルを設計する このセクションでは、複雑なサブシステムへの取り組みが必要な場合に実装する高度なマイクロサービスについて、またドメイン専門家の知識と絶えず変化するビジネス ルールに由来するマイクロサービスについて説明します。 このセクションで使用するアーキテクチャ パターンは、図 7-1 に示すように、ドメイン駆動設計 (DDD) とコマンドクエリ責務分離 (CQRS) の手法に基づいています。 図 7-1。 外部マイクロサービス アーキテクチャとマイク

Apache Avro になにかと縁があり、かつ普及しているテクノロジーの割に日本語の情報がそんなにない（個人の意見です、意外とあるかも）のでつらつら書いてみます。 整理はされておらずシーケンシャルに要素を並べています。 実装についてとくに言及がされていなければ、 Java の 1.8.2 について触れているものとします。 Apache Avro はデータフォーマットとエコシステムのひとつ Apache Avro は Apache トップレベルプロジェクトのひとつでファイルフォーマットとその周辺エコシステムです。 比較される技術として Protocol Buffers や Message Pack が挙げられると思います。 Apache Avro はそれらの中でも主に Hadoop エコシステムなどビッグデータ絡みの文脈でよく登場するように思えます。 以下のディレクトリ構成の通り、公式でい

Netflix はマイクロサービスアーキテクチャ界においてプロダクションで成功例を積んでいる、いわば大先輩だと思われます。 彼らは数多くのイベント登壇や techblog の記事、 GitHub 上による OSS の公開を行っており、それらからアーキテクチャやその変遷を垣間見ることができると考えています。 本記事では筆者が最近悩んでいる、マイクロサービス前提の世界でのログ収集基盤において、 Netflix の様々な事例を調べた結果をつらつら書いていこうと思います。 あらかじめ本記事は正確性を担保しておらず、あくまで筆者個人が調べることができた範囲での記述に留まることをお断りさせていただきます。 Suro: 分散データパイプライン 2015 年くらいにメンテが止まってしまったのですが、分散データパイプラインをうたう Suro というソフトウェアが存在しました。 Suro に関しては解説記事も

こんにちは。 最近、こんなツイートしたのですが、ドメインオブジェクトではなくアプリケーションサービス1などにドメインロジックが書かれてしまうことがあります。 アプリケーションサービスはドメインロジックを配置する場所ではない、それはドメインオブジェクトの役割。アプリケーションサービスは進行役。ここを間違うから簡単にドメインモデル貧血症になってしまうんだと思います。 — かとじゅん (@j5ik2o) August 18, 2019 最近、以下の書籍(以下 増田本)をマジメに読み直しました(笑)。ドメインモデル貧血症2を回避して、ドメインロジックをドメインオブジェクトに凝集させる方法に関して、増田本にいろいろ書いてあったので、そのエッセンスと僕の考察を交えて解説したいと思います3。 詳しい内容は以下の増田本を読んでください！ コード例はScalaですが難しい表現がないので、Scalaが分からな

こんにちは、中途三年目の堀越です。 近頃、Scalaのコミュニティにおいて Functional Programming による実装テクニックを紹介する記事や発表を見たり聞いたりすることは珍しいことではなくなってきました。弊社にもたくさんの関数型ニキ*1が在籍しており、わたしも日々影響を受けています。 ということで、本日はわたしが所属するチームでの日々の Scala 開発における取組みや戦略をサンプルコード*2と合わせて紹介していきます。 高カインド型によるEffect型の抽象化 私達はドメイン駆動設計を実践しています。なのでドメインロジックはドメインの関心事に集中できるのが理想です。ドメイン層を抽象化し、特定の実行環境や技術的関心事に依存しない戦略として 高カインド型 を用いてEffect型を抽象化します。 インターフェース定義 例えば Repository のインターフェイスのは以下の

【初心者向け】JavaScriptの非同期処理を理解する　callback、Promiseそしてasync/awaitへJavaScriptNode.js初心者向け 非同期処理は最近のフロントエンド開発において、もはや必須ともいえるようになってきました。 WebAPIに対して問い合わせる際や、ファイルを読み込む処理などJavaScriptではいたるところで非同期処理を実装する機会があります。非同期処理にすることでパフォーマンスを向上するようにNode.jsが設計されていることもあるのですが、同期的な処理を得意とする言語ばかり書いてきた人からするとどうしてもJavaScriptの非同期処理は受け入れづらいところがあるようです。 今回はJavaScriptの非同期処理として実装される３パターンを理解してみましょう。 コールバックによる実装とその地獄 コールバック地獄を解決するPromiseによ

はじめに Goにおける抽象化の方法にインターフェースがあります。インタフェースをうまく使うことにより具体的な実装を隠し、疎結合な実装ができるようになります。 これにより、テストがやりやすくなったり、リファクタリングの影響範囲を小さくできるなどのメリットがあります。インターフェースがないコードは振る舞いで共通化することができないため、冗長かつ密結合なシステムになってしまいます。 今回はGoのインターフェースの基本的な考え方である "Accept interfaces, Return structs" について紹介します。 "Accept interfaces, Return structs" とは 直訳で 「インターフェースを受け入れて、構造体を返す」 ですが、この考え方はJack Lindamood氏が過去に提案したものです。 GoのCodeReviewのドキュメントには以下のように書かれ

Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

Nuxt.js×Firebase HostingでPWAを作った🎉🎉🎉 https://t.co/lse1BalZSL — ワツヨ@PWAのthanks-mentions (@watsuyo_2) November 9, 2019 開発コンセプトや想いはnoteにも書きました🙏🙏 作り手と受け手の新しい関係性を作るWebサービスを作った https://note.mu/watuyo_2/n/nb47f9fa3fe81 PWAの「thanks-mentions」を作りました🎉🎉 Qiitaの記事を共有する際に、TwitterIDを取得して作者にメンションで感謝の気持ちを伝えられるTweetサービスです！ ぜひ使ってみてください！ UI改善、機能追加していきます！https://t.co/pGGYeHqFMQ pic.twitter.com/Vzf3HNWTxN — ワツヨ@PW

個人用メモです。 !! ======================== !! ※この記事は2019年の記事です。著者はもうWordPressを使用しておりません。この記事で紹介している内容は2019年当時の内容である事を理解した上で、実際に設定する際は最新の情報を確認しながら行ってください。 2019/9/26追記 2020年1月1日より静的IPが有料になる旨Googleから発表がありました。 $0.004/時間=最大約300円/月が有料となります。 それ以外の部分についても無料でなくなり次第記事を更新してまいります。 情報: @mattn 様 2020/3/20追記 まだ請求額が0円だったので「あれ？」って思って調べたら、上記の静的IP有料の変更は1/1から反映されてるものの、キャンペーンで2020/4/1までは割引されている事に気がついたので注釈追記しました。ちなみに割引されなかった

import json from collections import defaultdict from surprise import SVD from surprise import Dataset def get_top_n(predictions, n=10): ''' 予測セットに基いて各ユーザにトップN件のレコメンデーションを返す。 ''' # まず各ユーザに予測値をマップする。 top_n = defaultdict(list) for uid, iid, true_r, est, _ in predictions: top_n[uid].append((iid, est)) # そして各ユーザに対して予測値をソートして最も高いk個を返す。 for uid, user_ratings in top_n.items(): user_ratings.sort(key=lambda

Yaboo Oyabu, Machine Learning Specialist, Google Cloud Kazuhiro Yamasaki, Deep Learning Solution Architect, NVIDIA 概要このチュートリアルでは GCP 上で NVIDIA Tesla T4 と TensorRT Inference Server (以降 TRTIS) を用いて高性能なオンライン予測システムを構築する手順と、そのパフォーマンス計測・チューニング方法を説明します。このチュートリアルを完了すると、TensorRT に最適化された機械学習モデルが Cloud Storage に格納されます。また、 オンライン予測と負荷テストを実施するための GKE クラスタが作成されます。 本記事は Google Cloud Next 2019 Tokyo におけるセッション『GCP

実践 Clean Architecture http://2019.scalamatsuri.org/

2019年8月2日に #serverlessosaka で発表したスライドです。

Nuxt.js(SPA)+Firebaseで積読用の読書管理サービスを作ってみたときにハマったこと...読書Vue.jsWebサービスFirebaseNuxt Nuxt.jsとFirebaseで作っていたWebサービスを7月末にリリースしました!! 開発中にいろいろとハマったので、そのポイントを整理してみました。 内容的にはドキュメントをよく読めば書いてあることばかりですが、 作った or 思いついた後に、ドキュメントを見つけるので、手戻りが多く... あらかじめ、知っていたら良かったなと思う点をまとめています。 作ったのはこんなサービスです！ 積んでる本の総額がわかる読書管理サービス 『積読ハウマッチ』 積んでいる本を登録する書籍管理サービスで、 すこし違うのは、積んでる本の総額がわかること。 積んでるだけの本の総額がわかるとすこしは読む気になるかなと(´ω｀) シェアしたときに金額が表

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Exploring Type-Informed Lint Rules in Rust based TypeScript Linters

はじめに DockerでNext+Django(TypeScript+Python)の環境を作ります。DjangoはREST frameworkを使います。 前回はNext(TypeScript)の環境を作りました。その続きとしていくため、Nextの環境については前回の記事を参考にしてください。 前回の記事: Qiita - DockerでTypeScript+Nextの環境を作る @syakoo 目標 目標としては、NextjsのバックエンドとフロントエンドからDjango REST frameworkとの通信とします。 Windows10 Home Visual Studio Code 1.38.1 Docker 19.03.1 docker-compose 1.24.1 Django 2.2.1 djangorestframework 3.10.3 django-cors-heade

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目次 人の評価は難しい納得感のある評価技術力評価会 定量化しないオープンな評価揚げ足取りをしない複数人の専門家による評価社外評価者ビジネス指向エンジニアの評価制度の設計と導入ランクと給与をマッチさせるべきか？ 給与テーブル市場価値で給与を決定人を正しく評価する社会であってほしい参考文献先日VOYAGE GROUP エンジニアの公開ガチ評価会というイベントに行ってきた。イベントの細かな内容まとめは他の方のブログに譲るとして、エンジニアの評価についていろいろ考える良いきっかけとなったので書いてみる。 人の評価は難しい（エンジニアに限らず）人の評価は難しい。自分も人を評価する立場になって改めて思う。 付与できる昇給額やインセンティブに対して使える原資は限られている。加えて、本人の高い自己評価に対して組織の求める期待値との乖離や、他のメンバーとの相対評価の間にミスマッチがあるケースだって少なくない

を前提とする。 よくある方法 例えば2ページ目を /blog?p=2 とするクエリ方式が考えられる。 generate したサイトの場合は /blog/index.html (/pages/blog/index.vue) でクエリの数字（今何ページ目か）を受け取り、そのページに表示すべき記事一覧を取得する。 問題点 その記事一覧を取得する方法は2種類ある。 created フック等でクライアントから API サーバーに都度問い合わせる asyncData フック等であらかじめ全記事を取得しておいて store や data に格納して generate 、クライアントサイドで必要な記事を取り出す。 前者は 記事一覧ページのアクセス数と同じ回数 API 問い合わせが走ってしまう クライアントがアクセスしてから API に問い合わせるので、ローディングに時間がかかる（Lazy Load といえ

概要 AWS lambdaでは初期状態でpandasやnumpyなどの外部ライブラリを読み込むことはできません．読み込ませる方法は二つあって，一つ目はインストール済みのライブラリと実行ファイルをまるっとzipファイルにまとめてlambdaにアップロードする方法，二つ目はlambdaでLayerとして読み込ませる方法です．後者の方法がおすすめですが，本記事ではこれらの方法をコード管理の面と合わせてTipsとしてまとめました． 環境 MacOS Catalina docker 導入済み AWS CLI 導入済み はじめに lambda開発をブラウザ上で行うのはコード管理の面でよろしくないのでローカルで開発できるようにします．つまりgitHub管理できるようにローカルで作業を行いコードの変更を随時lambdaにアップロードするという形を取ります． ということでdocker-lambdaを使用して

Linux Kernel で struct net_device や Routing Netlink の処理を排他制御する mutex である rtnl_mutex を任意の時間 ロックするカーネルモジュールを作成して、rtnl_mutex のロックがユーザランドのプロセスやカーネルスレッド等にどういった影響を及ぼすかを観察する ... というエントリです Linux カーネルの話や、strace, gdb, /proc/$pid/stack を使ったデバッグ方法に興味あるかた向けです 経緯 とあるサーバで動いてる大量のプロセスが rtnl_mutex をロックする箇所やそれに関連していそうな箇所で TASK_UNINTERRUPTIBLE でブロックしてしまい、障害を起こしているのに遭遇して原因を追いかけていたのでした 障害の再現が難しくて困っていたのだが、別のアプローチとして 「rtn

コンテナイメージ最新事情 -Beyond the Best Practices- / Modern Container Image Build -Beyond the Best Praticies-

EOF2019 で発表した学習する組織の作り方の話です。

2019/10/30に「Meetup for Rails engineers -メドピア×リンカーズ×Classi開発事例-」（https://connpass.com/event/150554/ ）で発表したスライドです。

これまで未婚の父として娘のヤギさくらちゃんを育ててきましたが、2日後に命を奪う決断をしました。 (12/3(火) 14:22 さくらちゃんは旅立ちました) ある日、突然目が見えなくなり、次の日には立つことができなくなっていました。 自由にならない体にもどかしさを感じ、目が見えない恐怖にのたうち回りながら 体をぶつけ、顔をぶつけ、歯も折れてぼろぼろになってしまいました。 信頼できる獣医さんの愛にあふれた治療の結果、危篤状態は免れたものの 根本的な回復にはいたらず、2週間の介護を経て安楽死の判断をしました。 1月生まれで間もなく3歳でしたが、その日を迎えることはありません。 人間で言えば18歳くらいでしょうか。 人間の都合で親や兄弟と引き離し、最後は自分の意志とは関係ない第三者によって命を奪われる。 死後は一面のきれいなお花畑で、仲間たちとお花を片っ端からむしゃむしゃ根こそぎ貪り食って過ごして

最近、figmaを社内でも始めたのですがその魅力にドンドン引き込まれています。自身の学習も含め、これからfigmaを導入しようとする方の参考になればと思い使い方のまとめを作ってみました。 私はsketchをベースに開発することが多いのでsketch→figma視点で語ってる所が多いです。全力と言いつつ、まとめ切れていない所も多いので、不足しているところは随時更新していきます。 導入編アカウント登録 figmaの公式サイトに行きましょう！まずはアカウント登録。すべて英語ですが名前と職業を聞かれるぐらいで簡単に登録できます。またgoogleアカウントを持ってる人であれば、そちらからすぐにログインできるのでおすすめ。 ログイン後はfigmaのダッシュボードが表示されます。 webブラウザでほぼすべての機能が使えるのがfigmaの特長でもあります。 Desktop Appをインストールする やはり

データサイエンスに関する仕事を始めたばかりか、データ分析やビジネスアナリティクスの学位を取るための準備をしているのかにかかわらず、ちょこちょこ専門書籍で学ぶ以外、常に関連サイトかブログから最新の情報と知識を得る必要があります。ネットで人気のあるしかも質のいいブログやオンラインコース37選をまとめました。前の翻訳した記事「データサイエンスを独学した一年のまとめ」中のいくつかのサイトと合わせて、参考にしてください。 1.Dataquest： https://www.dataquest.io/home データサイエンティスト、データアナリスト、またはデータエンジニアに興味を持つ方は、対話型のコーディングの課題から学習し、現実世界の問題およびデータサイエンスのプロジェクトで成長することができます。 2.Udemy： https://www.udemy.com 世界最大級のオンライン学習プラットフォ

AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回は「回帰分析」には対数変換を用いるとよい理由について解説します。

学び CircleCI上でdockerを動かすとデフォルトではバージョン17.09っていう化石エンジンで動いてしまうので気をつけるべし。 背景 とあるOSSアプリ のCIをCircleCIでしようと思って悪戦苦闘していたら、こういうリプを貰った。 よい子はちゃんとバージョン指定するんだぞ さもないとデフォルトで17.09が設定されちゃうぞ— 抽象構文木 (@ast988) March 21, 2019 「そんなバナナｗ 今は2019年だぜJK？ｗ」と思って確認したら、本当だったｗ ログ: https://circleci.com/gh/pinkumohikan/sunfish/21 新しいdocker engineを使う 積極的に新しいバージョンを使っていきましょうね、ということで circleci.com を参考に、こんな感じでバージョンを指定する。 すると、指定したバージョンでdock

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目次 目次 はじめに 経緯 そもそもKubernetesとは なぜEKS(AWS)ではなくてGKE(GCP)なのか 無料のクラスタをつくる とりあえずk8sクラスタをつくってみる ノード(インスタンス)が1つだけのノードプールをつくる 3つのノードが登録されているノードプールを消す 作成したクラスタに接続 起動したクラスタのPodを確認してみる podとは？ kubectlコマンドでpodの状態を見てみる preemptibleインスタンスのnodeを立ててスペックを確保する preemptibleインスタンスとは？ ＼(^o^)／ここから有料です＼(^o^)／ preemptibleインスタンスが1つのnode-poolをつくってみる Datadogで監視してみる ReplicaSetとDaemonSet ReplicaSetとは... DaemonSetとは... Datadogをいれ

はじめに こんにちは、宇田川です。 SSTは1月に期が変わり、私は今期から研究開発部に注力することになりました。 より『クラウド×セキュリティ』の内容にフォーカスし、SST独自の情報を発信していきます。 その第1弾として、弊社で運用を開始したサーバレスハニーポットについてご紹介します。 構成 構成はこちら。 関連要素で色分けしています。 青・・・ ハニーポットWeb 橙・・・ AWS WAFログ保存分析 黄・・・ ハニーポットログ保存分析 赤・・・分析基盤(QuickSight) 緑・・・terraform管理範囲 特徴① 低対話型ハニーポット ハニーポットは、特定の攻撃が来たらマッチするレスポンスを返す低対話型になってます。 何の攻撃に当てはまらなくても、レスポンスコード200でtestみたいな何らかの文字列は返すようにしています。 現在、OWASPのcheat sheetや他のハニーポ

レコメンド（推薦システム）に関して素晴らしい記事があったので訳してみました。訳に難があるが、そこはご勘弁ください。 プログラム実行してみると理解できると思います。入門者に打って付けの記事です。 以下、本文。 インターネットの世界はレコメンドで溢れていますね。 Amazonのように商品を購入するeコマース・サイト、Facebookのようなソーシャルネットワーク、YoutubeやNetflixのようなビデオ/映画サイトなど。これらのサイトに共通するのは、あなたに新しいものを推薦するために、映画、商品と友人などの過去のデータを使うことです。 この記事では、レコメンド機能がJavaScriptで、どのように動くか簡単に紹介します。推薦システムを実現するための、異なるアプローチも見ていきます。最終的にはアルゴリズムを切り替えただけで、結果を出力できるようにします。映画評論家の小さいデータセットと、M

ドメイン駆動設計の考え方、ドメイン駆動設計を理解する三つのキーワード、エヴァンス本のススメ、レガシーに立ち向かう、マイクロサービスとドメイン駆動設計Read less

2019年3月4日開催「白金鉱業 Meetup Vol.6」(https://brainpad-meetup.connpass.com/event/119149/) での発表資料

2019年3月26日に社内で実施した文章力をアップするための勉強会の資料です。プロのライターのようなハイクオリティな文章ではなく、ビジネスパーソンが仕事をする上で最低限機能する上での「上手な文章」を、とても簡単な3つに絞って話をしています。実際の勉強会ではワークもしてもらいました。皆さんもこれを読んで、…

HTTPはRPCではなく、RESTはHTTP上のCRUDシステムではありません。RESTはハイパーメディアアフォーダンスという発見性を持ち、進化可能性(evolvability)、スケーラビリティ、自己記述性、といったアプリケーションをパワフルにする力を持ちます。 PHPカンファレンス大阪(201…

Presented at PHPer Kaigi 2019

元MacBookPro2013ユーザーで、トラックパッド操作中心、マウス不使用、BTT、karabiner使用などの環境から、WindowsPCへ移行したまとめ。 青が不満点・赤が解決した点

プロトコルスタックから自作してみた。

import json import datetime import time import math from requests_oauthlib import OAuth1Session from pytz import timezone from dateutil import parser ################################################################## ## トークン関連 CK = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" CS = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" AT = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" ATS = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" ############################################################

こんにちは、株式会社ミクシィでエンジニアをしているumesanです。 最近、「みんなでピック」というPWAの開発に携わりました。 このサービスを立ち上げるにあたり、Figmaを導入して幸せになれた話をエンジニア視点からしようと思います。 🔗「デザイナー編」はこちらから 「みんなでピック」とは スマートフォンアプリ「モンスターストライク スタジアム」で遊ぶ際に使えるキャラクター選択サービスです。大会で使用されていたキャラ選択システムが、スマートフォン向けになって誰でも使用できるようになりました！ 🔗「みんなでピック」リリースのお知らせ 🔍 導入の経緯 みんなでピックの企画が立ち上がった際、 下記のような少人数のメンバーが召集されました。 ・プランナー1名 ・デザイナー1名 ・フロントエンドエンジニア1名　←　私 ・SRE 1名 ・QA 1名プランナーから企画を聞いた後、皆でアイデアを出