回答 (9件中の1件目) 広く普及しているとは言い難いですが、今でも新しい製品に採用されることはあります。 数年前、私はあるiOSとAndroid向けのゲーム開発に携わっていました。中でもAIの出来が面白さに大きな影響を与える種類のものでした。 プログラマーの同僚が1人、Lispに大変に強い思い入れがあり、そのAIは同僚の作ったLispインタプリタで動作しています。構文解析が簡単で、ゲームデザイナーのあーしたい、こーしたいの要望にもインタプリタの拡張で対応できる柔軟さがありました。 また別の同僚は、Lisp方言のClojureでゲーム開発の効率を高める特別なコンパイラを書いていまし...

メルペイ エキスパートチームの@tenntennです。本稿は Merpay Tech Openness Month の11日目の記事です。 「プログラミング言語Go完全入門」の期間限定公開のお知らせでも書いたように、メルペイでは、社外の方向けにGopher道場という体系的にGoを学べる場を無償で提供してきました。Goの普及を目的にこれまでに8回開催し100人以上の方に参加していただきました。 また、Gopher道場の動画や資料はGopher道場 自習室として誰でも利用できるようになっており、現時点で300名以上の方が利用されています。 Gopher道場の資料のベースになっている「プログラミング言語Go完全入門」は、2020年7月31日までの限定公開になっていましたが、本日より公開期限を撤廃し、完全公開することになりました。 また、本日8月31日から始まる「Online Summer Int

PyCon JP 2020 の「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」の発表資料です

スポーツメトリクス設計に対比較法を使いまくる / Sports metrics design using pairwise comparison method (spoana#14)

この記事は、著者の許可を得て配信しています。 https://mbird.biz/writing/do-i-need-kubernetes.html 私がチームからよく聞かれる質問がこれです。「スタックをKubernetesでホストすべきか」というものです。技術の世界でKubernetesが話題になっていることを考えると、多くの人がそうすべきだと思い込んでいます。 私は数年間k8s（Kubernetes） を使って仕事をしてきました。非常に強力で複雑なプラットフォームを使うことも多々ありました。 ただ真実はもっと微妙だと思っています。 ここでは、その判断をした経緯を紐解いてみたいと思います。スタートアップや、自社製品のホスティングに責任を持つ、より広い組織内の自給自足のチームを対象とした記事となっています。また、大規模な組織の従来のIT部門の人々にも役に立つ記事になっていると思います。 何

急なお知らせですが、8月31日をもってTreasure Dataを退職することになりました。 今後の活動についてはいまのところなにも決まっていないので、自分になにができるのか、どんなニーズがあるのか、いろいろ相談に乗ってもらえるとうれしいです。 きっかけはというと、長年Railsコントリビューター/メンテナーとして並々ならぬ思いで活動してきたんですが。 どのぐらいがんばっていたかというと、たとえば2020年8月時点のコミット数ベースの今年のアクティビティでいうと、上位10人のアクティビティを母数にするとその半数が僕になります。 rails/rails contributors 2020-01-01 - 2020-08-26 Rails 5.0以降のも置いておきます。 rails/rails contributors 2019-01-01 - 2019-12-31 rails/rails c

Microserviceの分割の仕方について語られているものを収集します。 microservices.ioのサイトに載っている分割パターンは4つ。ただし「自己完結型サービス」と「チームごとのサービス」は、直交していないので大きくは「ビジネスケイパビリティでの分割」と「サブドメインでの分割」の2つ。 ビジネスケイパビリティでの分割 https://microservices.io/patterns/decomposition/decompose-by-business-capability.html 現在の業務機能にしたがってサービスを分割する。 したがって、コンウェイの法則にしたがった分割とされる。 サブドメインでの分割 https://microservices.io/patterns/decomposition/decompose-by-subdomain.html DDDのサブドメ

タイトルの通り、CausalImpactをPythonで試してみます。 下記本を元にし、RからPythonで書き直し、同様の効果が推定できるか試してみます。 導入 pyが最初につくのに注意します。 pip install pycausalimpact データの作成 statsmodelsのcigarデータを使います。 CausalImpactはデータフレームの一番左をyとし、それ以降が予測に使う変数となるため、その形となるようにpivotと並び替えを行います。 import statsmodels.api as sm df = sm.datasets.get_rdataset('Cigar', 'Ecdat').data #上記本の初期加工を関数化しておく def create_data(df): tmp = df[(df['year']>=70) & (~df['state'].isin

こんにちは、Webアプリケーションエンジニアのid:hogashiです。 半年ほど前に公開した「開発環境のフォントなに使ってますか？」に続く、はてなエンジニア世論調査の第2回「VSCodeの拡張機能、なに使ってますか？」です。 ソースコードエディタであるVisual Studio Code（以下、VSCode）は多くのエンジニアに利用されています。VSCodeにはソースコードのシンタックスハイライトやデバッグなど、さまざまな拡張機能をインストールして使うことができますが、公開されている拡張機能は膨大にあります。 その中から、はてなのエンジニアはどんな拡張機能をインストールして、日頃の開発に使っているのでしょうか？ 前回と同様にアンケート調査してみました。 アンケート方法 アンケート結果から見える人気の機能拡張 6割の拡張機能は1人だけが使用 人によってかなり異なるインストール数 興味深いコ

経緯と再発防止策について追加のご報告をいたしました。くわしくはこちらをご覧ください。https://note.jp/n/naf3775e93a58 （2020年8月14日 22:33追記）noteサービスにおいて、記事投稿者のIPアドレスが記事詳細ページのソースコードから確認できてしまう不具合が存在していました。 なお、一般的なIPアドレスから、個人情報を特定することはできません。 現在は、該当部分を修正し問題なくご利用いただける状態です。ご迷惑をおかけして、大変申し訳ありませんでした。 今回の不具合により、名誉毀損などの被害をこうむったクリエイターに対しては、ご本人と連携して法的措置を含めてnote社がサポートいたします。 以下、発生内容と今後の対策についてご報告します。 IPアドレスとは？ インターネットでの通信先の情報です。一般的にはIPアドレスは地域や建物、組織で同一の値が共有され

電通デジタルでSite Reliability Engineer(SRE)をしている齋藤です。 先日(8/5)に7/22開催のAWS Black Belt Online Seminar「AWSアカウント シングルサインオンの設計と運用」の資料が公開されました。 資料中では以下の内容を説明しています。 ・AWSではアカウントに個別のIAMユーザを作成してログインする代わりに、IDプロバイダ(IdP)を使用し、シングルサインオンができること ・シングルサインオンは組織に独自のID基盤がある場合や、複数のAWSアカウントを使用している場合に有効であること ・シングルサインオンの実現の方法にはいくつかパターンがあり、運用をふまえながら何を選択するのがよいかであること 弊社の自社開発部署もAWSをマルチアカウント構成-シングルサインオンで運用しています。今回はその事例を上記資料の選定パターンチャート

電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、AWS SDK for PythonとSageMaker Python SDKを使ってSageMaker Autopilotを実行する方法について紹介します。 SageMaker Autopilotとは SageMaker Autopilotは表形式のデータに基づいて回帰または分類用の最適な機械学習モデルを自動作成するAutoMLソリューションです。 Autopilotでは 1. Analyzing Data 2. Feature Engineering 3. Model Tuning のパイプラインが作成されてモデル学習が行われます。 Autopilotを実行するには ・SageMaker StudioからUIで入力 ・AWS SDK for Python（Boto3） or SageMaker Python SDK（Au

Goodpatch主催のイベント「のぞき見企画！ICS×Goodpatch Anywhere合同勉強会」で、Goodpatchのエンジニアマネージャーである西山氏が、自社プロダクトStrapの目指すものと開発技術について紹介しました。 Goodpatchのエンジニアマネージャー 西山雄也氏：先日Goodpatchの新しいプロダクトとしてβ版をリリースしたStrapの紹介と、あとはそれにまつわるナレッジの紹介をもう1人の黄から発表します。 僕はGoodpatchのProduct Div.という自社プロダクト開発の部署でエンジニアマネージャーをやっています。プロトタイピングツール『Prott』とクラウドワークスペースツール『Strap』の開発責任者です。フルスタックエンジニアからフロントエンドエンジニアになり、今はGoodpatchに入ってマネージャーをやっているという経歴です。 僕はいわゆる

フューチャー夏休みの自由研究連載の5回目です。 はじめにTIG の辻です。 Go は標準ライブラリが充実しているとよく言われます。標準ライブラリだけで、HTTP サーバを作れたり、暗号化処理や、JSON や CSV といったデータ形式を扱うことができます。go list std | grep -v vendor | wc -l としてパッケージ数を見てみると、約 200 ものパッケージが存在することがわかります。本記事では、その多くの Go の標準ライブラリの中でも、個人的に面白いなと思ったライブラリを紹介したいと思います。suffixarray パッケージです。 suffixarray パッケージは Suffix Array を扱うライブラリです。suffixarray パッケージの魅力を感じるには、まず Suffix Array とは何か？を知る必要があるでしょう。 Suffix Ar

JX通信社シニア・エンジニア兼データ基盤担当大臣の@shinyorke（しんよーく）です. 最近やった「ちょっとした贅沢」は「休日, 自宅で🍺片手に野球を見ながらUberEatsで注文したランチを楽しむ」です. ⚾と飲食を提供してくださる皆さまに心から感謝しております🙏 JX通信社では, 機械学習を用いたプロダクト開発・施策 プロダクト・サービスの改善に関する分析 日々のイベントをメトリクス化して可視化（いわゆるBI的なもの） を円滑かつ効率よく行うため, 昨年からデータ基盤を整備・運用しており, 現在では社員のみならず（スーパー優秀な）インターンの皆さまと一緒に活用し, 成果を出し始めています. ainow.ai なぜデータ基盤が必要か?どういった事をしているのか?...は上記のインタビューに譲るとして, このエントリーでは「データ基盤を支える技術 - ETL編」と称しまして, Py

帰ってきた optional - Protocol Buffers v3.12 から Field presence が導入 電通デジタルでバックエンド開発をしている齋藤です。 今回は Protocol Buffers v3.12 のリリースで追加された Field presence 機能について調べたことをご紹介します。 前提：v3.12 以前の Protocol Buffers v3 における optional な値の扱いProtocol Buffers v3 (proto3) では v2 (proto2) にはあった optional ながなくなり、optional を扱うにはひと工夫必要でした。加えて、Message の Filed に値を入れなかった場合は、Fieldの型のディフォルト値が送られてきたとみなす仕様になっています(各型のディフォルト値はこちら)。 そのため、開発者は

Platform チームの@deeeeeeeetです． Platform チームは2年前にMercariがMicroservicesの移行を始めたときに一緒に立ち上げられたチームです．Platform チームはMicroservicesを動かすための基盤や開発や運用のためのツールセットなど提供しています．立ち上げ時は自分を含めて2-3人で始まったチームですが2年が経ち10人を超えるチームにまで成長しました． チームのメンバーが増えるほど1チームとして動くには限界がきており，またMicroservices化が進めば進むほどチームの負う責任範囲も広くなりCognitive load (認知負荷) も高くなっていました．これらの課題を解決するために組織変更を行い，Platform チームを複数の専門性に特化したチームに分割しました． 本記事ではチームのデザイン，チームが分離しても独立性を保ちつつ

The Gopher character is based on the Go mascot designed by Renée French. はじめにTIG DXユニット 1の真野です。 コードレビューについては3,4年ほど前に、コードレビューにおけるレビュアー側のアンチパターン って記事を書いたりもしました。当時はレビュアーの伝え方って大事だよなって話をしてました。いつしかレビュイーからレビュアーに比重が変わることが増えてきました。相互レビューは当たり前にしていますがが、比較的こうしたらもっと良くなるんじゃないかな？と提案される回数より、自分が提案する回数の方が増えてくるタイミングってありますよね？ そういうわけで、最近Goで主にバックエンドのWebAPIや、AWS Lambdaで動くETLアプリ、たまにCLIツールを開発する時に、2回以上同じ指摘したコメントをまとめてます。Go言語