EM菌は、元々農業用の微生物資材として堆肥作りを目的として開発されましたが、「農業、環境、健康、食品加工、化学合成、工業、エネルギー、土木建築など広範囲で応用可能であり、従来の微生物関連資材の常識をはるかに超えたものである」としてあたかも万能であるかの様に宣伝されるようになりました。しかし、そのほとんどは科学的根拠に乏しく「ニセ科学」だと批判されています。 参考：疑似科学とされるものの科学性評定サイト（明治大学科学コミュニケーション研究所） http://www.sciencecomlabo.jp/health_goods/effective_microorganisms.html これまではEM菌を構成する微生物が大まかにしか明かされておらず、「特殊な善玉菌の集合体」という幻想が守られてきました。そこで、最新技術である「メタゲノム解析」（メタ16S解析とメタITS解析）により、網羅的に構
そろそろ語ろうか（其の壱）｜和田洋一
2016年2月末、スクウェア・エニックスを離脱して数か月になり、これまで伝えられなかった事もお話しできる立場になりました。 証券時代16年、ゲーム時代16年と、気がつけば中々の古参。 改めて見渡すと、アーケードゲーム、家庭用ゲーム、PC、スマホゲームと全ての時代を経験し、かつグローバル展開を行っていた方がほとんどいらっしゃらない事に気づきました。 またこの間、経営者として、業界リーダーとして、数々の貴重な局面に立ち会っています。 事実を忘れてしまったり、自分の都合のいいように記憶を塗り替える前に、皆さんにお話しする意味があると思いました。 経営者は、その足跡について1ミリ単位で説明できなければならないというのが、私の持論です。 無論、その時々の事実認識には個体差はあるでしょう。また、戦略実行にあたっては、様々な方が関わりますから、各人の視点によって、同じ事実でも見え方は異なるでしょう。さら
驚愕の「トルクメニスタン200ドル激安ツアー」 謎に満ちた2泊3日弾丸ツアーの全貌（前編） - TRAICY（トライシー）
羽田空港に駐機中のトルクメニスタン航空のボーイング777-200LR型機（写真：編集部） 6月9日夜、トライシーに掲載された記事は衝撃的だった。 トルクメニスタン航空、東京/羽田〜アシガバート線で6月にチャーター便 東京発往復200米ドル https://www.traicy.com/20190609-T5charter 中央アジアまで200ドルというありえない価格設定 「中央アジアの北朝鮮」との異名をとる独裁国、トルクメニスタン。日本からは経由便で片道24時間以上かかる上、航空券代も底値で11万円はくだらない。パッケージツアーにいたっては、ウズベキスタンとセットで9日間22万5,000円から、である（トラベルコで検索した結果）。 それがこの破格である。さらに直行便だから片道8～9時間で行ける。しかもわずか2泊3日の弾丸旅行なので、休みがとれない人間にはむしろ都合がよい。 詳細も分からない
プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
TL;DR 企画力が…欲しい… pic.twitter.com/hJfr0qNv7T— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年11月19日 試行錯誤の瓦礫の記録です。 はじめに もくじ TL;DR はじめに もくじ 以前書いた記事 前提・免責 アイデア 1日1案（やってよかったこと） 1stスクリーニング（やってよかったこと） コミュニケーション チームへのリスペクト（やってよかったこと） 話す <<< 聞く（改善余地あり） 即決する（やってよかったこと） 自分で各論まで見る（やってよかったこと） 発散→収束でディスカッション（改善余地あり） イラストで話す（改善余地あり） 日次ミーティング（やってよかったこと） 議事録を書く（改善余地あり） 得た情報を共有する（改善余地あり） 想定納期を示す（改善余地あり） カレンダー招待＆日程確約コメントを転記（改善余地あり） プロセス管理 仮説
FSB内部告発文書(信憑性注意)
id:Vorspiel Changelogを入れたら末尾が切れてしまった…Changelogはリプにします。https://anond.hatelabo.jp/20220308162009 -- Twitterで流れていた以下の文書を翻訳したものです。 https://twitter.com/igorsushko/status/1500301348780199937 最初はTwitterに流しましたが(https://twitter.com/Vorspiel2/status/1500677825044819971)、誤訳を修正し、追加情報を入れて清書しました。 なお、この文書の真正性について、まずこちらの評価をご参照ください。(イギリスの情報サイトBellingcatの幹部Christo Grozev氏による) https://twitter.com/christogrozev/statu
当方はウクライナやスラブ研究者では無く、米国大学にてホスピタリテイ・観光経営分野で研究系博士教員をしている日本人米国永住者です。ウクライナには縁があって旧ソ連崩壊後数年であった1995年から往訪しており、渡航回数は３０回程度です。過去5年は年に数回のペースで渡航していました。 普段ウクライナの名前が出るのはチェルノブイリ原発事故に関連した話程度で、ここ数か月のロシア軍国境集結と侵攻のニュースで突然によく名前を聞くようになった人が多いのではと思います。 ウクライナとロシアの関係を理解するには、歴史文化の背景を知っておくと深く理解が出来ると思いますので、それがこのメモを書く動機です。気軽にご笑納頂ければと幸いです。 １． スラブ文化の発祥ロシア語、ウクライナ語は似ていますし、教会の外観や聖職者の服装も似ています。プーチン大統領は同じ民族だと言っています。果たしてどうなのか、歴史俯瞰が役立ちます
急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャ コンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム ～プログラマの視点から～」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的
JJUG CCC 2022 Fallで「Javaの入門が終わったら何の勉強をすればいいの？」という内容で発表を行いました。 基本的なものが作れるようになったけども、イマイチプログラムが組めないというときに、何を勉強すればいいかをまとめました。 入門が終わって作りたいものがあれば作っていきましょう、業務で言われたものが作って行こう、でもなんだかちゃんとしたものが作れないな、もっとちゃんとしたものを作りたい、次のステップに進みたいというときに勉強していく感じです。 資料はこちらです とりあげた本についてまとめておきます。 開発作業について 概要 プログラミング言語 アーキテクチャ ミドルウェア ネットワーク デプロイ 理論 開発手法 開発プロセス まとめ フレームワークは入門でやってる前提です。Java入門書「プロになるJava」ではJavaの基本から簡単なDB操作、Spring Bootまで
どうやってテクノロジーを追いかけていますか？ジュニアソフトウェア開発者として応募したときにCI/CD、クラウドコンピューティング、Dockerとか大量のことを要求されました。もういっぱいいっぱいです。
回答 (2件中の1件目) 深呼吸しようか。そしてリストを３つ作れ。 1. 使い方を知っていて、最小限の調査で済むテクノロジー（例：「CI/CDパイプラインのセットアップの仕方を知っている」） 2. 企業のインフラで使われていることを知っているテクノロジー（例：「Dockerをいつ、何故使うかは知っている。だけどDockerfileは書いたことがない」） 3. 聞いたことはあるけど何者なのか見当がつかないテクノロジー（例：「Kubernetesというのは聞いたことがあるけど、何のために使うのか見当がつかない」） リスト (1) はコンフォートゾーンにあたる。履歴書のトップに書けて、これで...
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
ポスト・テレビゲーム｜和田洋一
本日は、ゲーム産業の未来をテーマにお時間をいただいております。 私見では、過去４０年と今後とはやや不連続ですが、一貫する本質を理解しなければ将来を見失うので、時間は非常にタイトですが、あえて過去と未来、双方をお話しします。 本日の流れです。 まずはコンピュータゲームの定義。 ゲームに関する論説に手応えのあるものが少ないのは、考察対象が定義されていない事も一因と考えるからです。 次にこれまでの４０年の歴史をお話しします。 ゲーム産業は、５年から１０年毎に、断絶とも見えるような大変革、主役の交代を繰り返してきました。しかしながら、そうは言っても、ある流れに沿って直線的に進んできたというのが私の見立てです。 ところが、最早その流れの延長では通用しなくなったのではないか。現在は、不連続な未来への過渡期にあたると考えています。 では、先の見えない過渡期にいながら将来をいかに占うか。その点について次に
世界中のITエンジニアが悩まされている原因不明でテストが失敗する「フレイキーテスト」問題。対策の最新動向をJenkins作者の川口氏が解説（前編）。DevOps Days Tokyo 2022
世界中のITエンジニアが悩まされている原因不明でテストが失敗する「フレイキーテスト」問題。対策の最新動向をJenkins作者の川口氏が解説（前編）。DevOps Days Tokyo 2022 世界中のITエンジニアが悩まされている問題の1つに、テストが原因不明で失敗する、いわゆる「フレイキーテスト」があります。 フレイキーテストは、リトライすると成功することもあるし、失敗する原因を調べようとしてもなかなか分かりません。GoogleやFacebookやGitHub、Spotifyといった先進的な企業でさえもフレイキーテストには悩まされています。 このフレイキーテストにどう立ち向かうべきなのか、Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏がその最新動向を伝えるセッション「Flaky test対策の最新動向」を、4月21日、22日の2日間行われたイベント「DevOps Days Tokyo 2
この記事は、ウェブ技術の開発者（Java, PHP, Ruby, Go... 全て含む）のうち、少しでもJavaScriptを触ったことがあるけど、現代ウェブフロントエンドというか、特にウェブアプリケーション —— React, Vue, Angular など—— が分からない人に向けて、たったひとつの理解方法を提示するものです。 追記: ちなみに果てしなくどうでもいいですが、今回の記事が記念すべき100記事目らしいです。（Noteさん！その手のヤツはいっそ自動で記事にバッヂを表示するとかしてくれるとうれしいです！） 対象読者は、Java, PH(以下略）などのコードと一緒に、ほんの少しでもJSのコードを触った、見たことがあるというレベル感の人なので、既にReact, Vue, Angular などでガリガリコードを書いている人は対象ではありません。 あとホームページ屋さんとかウェブコーダ
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
2021年12月10日、Javaベースのログ出力ライブラリ「Apache Log4j」の2.x系バージョン（以降はLog4j2と記載）で確認された深刻な脆弱性を修正したバージョンが公開されました。セキュリティ関係組織では過去話題になったHeartbleedやShellshockと同レベルの脆弱性とも評価しています。ここでは関連する情報をまとめます。 １．何が起きたの？ Javaベースのログ出力ライブラリLog4j2で深刻な脆弱性（CVE-2021-44228）を修正したバージョンが公開された。その後も修正が不完全であったことなどを理由に2件の脆弱性が修正された。 広く利用されているライブラリであるため影響を受ける対象が多く存在するとみられ、攻撃が容易であることから2014年のHeartbleed、Shellshock以来の危険性があるとみる向きもあり、The Apache Software
ウクライナ大統領府広報室が公開したゼレンシキー大統領の演説のウクルインフォルムによる仮訳は以下のとおり。 親愛なる細田議長、山東議長、岸田首相、日本の国会議員の皆さん！ そして親愛なる日本の人々よ！ 私、ウクライナ大統領にとって、日本の議会の歴史で初めてあなた方に呼びかけられることは、大変な光栄である。 私たちの首都は、８１９３キロメートル離れている。平均すれば飛行機で１５時間だ。ルートによって異なる。しかし、私たちの自由の感覚の間には、どのような距離があろうか？ 私たちの生きることを望む気持ちの間には？ 私たちの平和を望む気持ちの間に距離があるだろうか？ ２月２４日、私は、その距離を全く目にしなかった。私たちの首都の間には、１ミリの距離すらも。私たちの気持ちの間には１秒の距離もなかったのだ。なぜなら、あなた方が私たちのところにすぐに支援に駆けつけてくれたからだ。私は、そのことにつきあなた
Docker創始者らが開発、ビルド／テスト／デプロイの自動化をポータブルにするツール「Dagger」登場。そのままローカルでもGitHubでもCircleCIでも実行可能に
Docker創始者らが開発、ビルド／テスト／デプロイの自動化をポータブルにするツール「Dagger」登場。そのままローカルでもGitHubでもCircleCIでも実行可能に Dockerの創始者であるSolomon Hykes氏らが中心となって開発しているオープンソースのCI/CD環境構築ツール「Dagger」が公開されました。 Windows、Mac、Linuxで試すことができます。 And we are live! Introducing Dagger, a new way to build CI/CD pipelines. By the creators of Docker. https://t.co/DU8racmoUo — dagger (@dagger_io) March 30, 2022 Daggerが定義したCI/CDパイプラインはポータブルになる Daggerとは「A P
カレント・アフェアーズより。 カリフォルニア大学バークレー校のニコラス・ウィーバーは、何年も間、暗号通貨を研究してきた。彼は、それは大惨事に終わる恐ろしい考えだと考えている。 高価なスーパーボウルの広告で誇大宣伝されたにもかかわらず、暗号通貨は今、難しい局面を迎えている。ニューヨークタイムズは、「暗号通貨の世界は今週、実験的で規制されていないデジタル通貨のリスクを図式化した売り浴びせで完全にメルトダウンした」と報じる。暗号通貨の最も声高な懐疑論者の1人は、国際コンピュータ科学研究所の上級スタッフ研究員で、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータ・サイエンス学科の講師であるニコラス・ウィーバーである。ウィーバーは長年にわたって暗号通貨を研究してきた。カレント・アフェアーズの編集長ネイサン・J・ロビンソンとの対談で、ウィーバーは、大いに注目されているこの技術に反感を持って見ている理由を説明
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
2022年3月23日、ウクライナのゼレンスキー大統領が日本の国会向けに異例のオンライン演説を行いました。本記事では、同時通訳された演説の全文書き起こしをお届けします（ウクライナ語原稿の翻訳全文とは異なります）。 世の中の「本当」の様子を見ることができた ゼレンスキー氏：細田衆議院議長、山東参議院議長、岸田総理大臣、日本の国会議員のみなさま、日本の国民のみなさま。本日は私がウクライナ大統領として、史上初めて（国会で演説する）外国の国家元首として、直接みなさまに対してお話できることを光栄に思います。 両国の間には8,193kmの距離がございます。経路によっては飛行機で15時間はかかります。ただし、お互いの自由度を感じる気持ちの差はないです。また、生きる意欲の差もないです。これは2022年2月24日に実感しました。日本はすぐに援助の手を差し伸べてくださいました。心から感謝しております。 ロシアが
このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
連日さまざまなサイバーセキュリティ犯罪のニュースが報じられる中、いまだに日本のセキュリティレベルは高いとは言えない状況にあります。一方で、企業がサイバーセキュリティ対策を進める上では、人材不足や経営層の意識・関心、コスト、導入による利便性の低下など、さまざまな壁が立ちはだかっています。 そこで今回は、株式会社網屋が主催する「Security BLAZE 2023」より、サイバーセキュリティのエキスパートによる講演をお届けします。本記事では、米金融大手で1億人以上の個人情報が漏えいした事件の背景をひもときながら、問題点とセキュリティ対策のポイントを解説します。 Webセキュリティの第一人者が語る、個人情報流出事件の裏側 徳丸浩氏：ただいまご紹介いただきました、EGセキュアソリューションズの徳丸でございます。本日は「米国金融機関を襲った個人情報大規模流出事件の真相」というテーマでお話をさせてい
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
コンテンツビジネスの最前線で活躍するリーダーたちから、これからの日本のエンタメコンテンツのヒントを得る『Contents Innovation Days』。第4回目の今回は、ポリゴン・ピクチュアズ塩田周三氏と、Netflix宮川遙氏が登壇し、世界で通用する品質を支える組織の在り方について語りました。本セッションでは、宮川氏の講演の模様を公開。世界各国で制作されるNetflixオリジナルコンテンツ。そこで浮き彫りとなる「日本の制作現場の課題」が語られました。 日本における、作品づくりに向けたNetflixの取り組み 宮川遙氏：みなさん、こんにちは。Netflixのプロダクション・テクノロジーというチームの宮川と申します。まず、簡単な自己紹介からさせていただきたいと思います。映像制作で使用する海外製品を、日本のみなさんに使っていただけるようなワークフローの提案や、技術トレーニングといった仕事に
ソフトウェアアーキテクチャの基礎
ソフトウェアアーキテクチャとは、ソフトウェアシステムの成功に欠かせない重要な土台です。そのためソフトウェア開発者には、効果的なアーキテクチャを実現するスキルが求められます。本書は、そうした効果的なアーキテクチャを設計、構築、維持するアーキテクトになるために必要なスキルや知識を、現代的な視点から整理して包括的に解説する書籍です。 ソフトウェアアーキテクチャの定義から、アーキテクトの役割、モジュールや結合、アーキテクチャスタイルといったアーキテクチャ設計の基礎、チームやステークホルダーと効果的にコラボレーションしていくために必要なソフトスキルまで、さまざまなトピックについて実践的な例とともに説明します。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正
5年間は生き続ける考え方が凝縮された良書「AWSで実現するモダンアプリケーション入門」 | DevelopersIO
「最近、モダンモダンすげぇ聞くけどモダンってなに？」 「人の数だけモダンはあるんだよ…」 近年、パブリッククラウドを主軸としたアプリケーション開発文脈の中で「モダンアプリケーション」という言葉をよく聞くようになりました。自分もMAD（Modern Application Development）事業部の部長を去年やっていたりして、モダンという言葉には人一倍敏感だったりします。 そんなおり、そのモダンアプリケーションについて真正面から解説する本を、著者の落水さんから献本いただいたので、僭越ながら書評という形でご紹介させていただきます。 モダンがなにかようやくわかるの…!? ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / 丸わかりやで。 書籍の概要「AWSで実現するモダンアプリケーション入門」 AWSで実現するモダンアプリケーション入門 〜サーバーレス、コンテナ、マイ
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
エンジニアのための Figma 知識
本記事の多くは Inspect モードを前提に解説しています。 下記に Dev Mode に対応した解説を書いてみたのであわせてご参照ください。 https://codezine.jp/article/detail/18000 エンジニアにデザインツールの知識・習熟は必要か？ しなくても仕事はできると思うのですが、あるとよりクオリティの高い仕事ができることは間違いありません。 という訳でエンジニアがエンジニアとしての仕事をしていく上で「Figma のこういうことを知っておくと良さそう」という知識をまとめてみました。 ユースケースを考える まず始めにデザインは作らないはずのエンジニアが Figma を使う時にどんなユースケースがありそうかを考えてみます。 デザインを元に実装する時 デザインから何かを生成したい時(コードとか画像とか) 自分でちょこっとデザイン修正しちゃう この辺りがあるかな〜
ノーコードは形を変えた現代のRPGツクールなのではないか
この記事について。 2030 年 「エンジニアです。コードは書けません。」｜__shinji__｜ note 自分はそもそもビジュアルプログラミングやオーサリングに興味があり、ノーコードは興味の範疇でありつつも、現状のもの、現状の「コード抜きで作れる」ような謳い文句は厳しいと思っています。それを、RPG ツクールを例に説明します。 はじめに、ノーコードを分類する 本記事では、「専用の管理画面で編集し、出力のためにコードを書かない、もしくはコピペ程度」のものをノーコードとして扱います。 その中でさらに種類ごとに分類してみます。このような定義があるわけではなく、自分の主観的で暫定的な分類です。 タイプ 1: データベースから自動的にフォームを生成 Google App Sheet MS Power Apps タイプ 2: 高水準 API のパイプライン Zapier IFTTT 古の Yaho
自動化大好きエンジニアたちが語る、効率化・品質向上 Tips【26選】 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは、技術広報のyayawowoです。 「自動化（オートメーション／Automation）」 今、この言葉を聞いて胸がときめいた方に必見です！ 当社主催イベントでも人気の高い 「自動化大好きエンジニアLT会」全5開催分の資料をまとめて紹介します！ イベント詳細はこちらをご確認ください！ ・自動化大好きエンジニアLT会 ・自動化大好きエンジニアLT会 - vol.2 ・自動化大好きエンジニアLT会 - vol.3 ・自動化大好きエンジニアLT会 - vol.4 ・自動化大好きエンジニアLT会 - vol.5 目次 目次 手動テストやインフラ構築は自動化しよう APIテスト品質を向上させる Datadog Synthetic Monitoring APIテスト自動化とテストピラミッド TestLinkにテスト結果を自動的に登録 Cypressでサクッと始めるE2Eテスト 自動テスト環境を
この記事は、慶應理工アドベントカレンダー2021の20日目の記事です。 カレンダー全日埋まってすごい 🎉🎉 adventar.org 「Database Design and Implementation」という簡素なDBをスクラッチで作っていく本に取り組んだので、その読了エントリです。 Database Design and Implementation: Second Edition (Data-Centric Systems and Applications) (English Edition) 作者:Sciore, EdwardSpringerAmazon こんな人におすすめ MySQLやPostgreSQLを使った経験はあるが、DBの理論やその実装はあまり詳しくない人に特におすすめです。特に自作〇〇*1に興味がある人は間違いなく楽しめると思います。単純に本に紹介されている理論
システム運用アンチパターン
上層部がDevOpsに理解のない組織で働き、組織構造を変える権限を持っていない開発者であっても、チームにDevOpsを導入するための現実的な方法を紹介します。 重厚な承認プロセス、可視化されていない運用、プロセスの最後でのみ行われるソフトウェアテスト、ノイズだらけのアラート、インシデントから学習しない習慣、時間外のデプロイ、情報のため込みなどを取り上げ、ソフトウェアシステムの開発運用が滞るチームや組織に共通してみられる陥りがちな状況や犯しがちな間違いをアンチパターンとして紹介します。そして管理職やマネージャでなく、エンジニアが実行し、繰り返すことで改善できる具体的な行動を解説します。 組織で必要とされる変化を、エンジニアが行動することで実現する本書は、ソフトウェアシステムをよりよく開発運用したいエンジニア必携の一冊です。 目 次 序文 本書について 1章 DevOpsを構成するもの 1.1
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
『ソフトウェアアーキテクチャの基礎――エンジニアリングに基づく体系的アプローチ』 - snoozer05's blog
翻訳を担当した書籍『ソフトウェアアーキテクチャの基礎――エンジニアリングに基づく体系的アプローチ』（オライリー・ジャパン）が3月8日に発売されます。本書は、2020年1月に出版されたMark Richards, Neal Ford著『Fundamentals of Software Architecture』（O'Reilly Media）を全訳したものです。 www.oreilly.co.jp ソフトウェアアーキテクチャとは、ソフトウェアシステムの成功に欠かせない重要な土台です。そのためソフトウェア開発者には、効果的なアーキテクチャを実現するスキルが求められます。本書は、そうした効果的なアーキテクチャを設計、構築、維持するアーキテクトになるために必要なスキルや知識を、現代的な視点から整理して包括的に解説する書籍です。 ソフトウェアアーキテクチャの定義から、アーキテクトの役割、モジュールや
github.blog GitHub Actions の新バージョンが 8/8 に発表されました。 www.kaizenprogrammer.com 自分は過去にも旧バージョン時に GitHub Actions の入門記事を書いていたのですが、新バージョンがこれまでと大きく変わってしまっているので、この記事ではあらためて GitHub Actions についていろいろ調べたり動かしてみたりした内容をまとめます。 目次 注意事項 GitHub Actions とは これまでの GitHub Actions とどこが変わったか コンセプト マルチプラットフォーム対応 HCL から YAML へ 料金 その他 GitHub Actions と Azure Pipelines 簡単な例 (Hello, World) ワークフローの設定 ワークフローとは ワークフローを実行するイベント ワークフロー
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