車載 OS について語る
はじめに 他分野のエンジニアに「1回のミーティングで車載OSについて教えて」と相談されることがあったため、その説明の際に使ったメモ書きを共有する。一応、最初に予防線を張っておくと、私自身、車載ソフトウェア業界に身を置くが、「いわゆる車載OS分野の専門家か？」というとそうでもないし、やや距離のある分野の方への説明なので、ツッコミはお手柔らかにお願いしたい。 ISO-26262機能安全について OSという耽美な響きからGeekでTechな話を期待されたかもしれないが、まず国際標準の話から説明を始める。というのも、この点が生命・財産に関わるソフトウェアと、そうでないソフトウェアを分かつ、大きな前提のため、ここはスキップできない。 機能安全とは？ 国際標準とは世界で統一的なコミュニケーションを図るための規格であり、Terminologyについては他のどんな文書より定義が厳密なものだが、「1回のミー
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
Web系の会社にいると，仕事用のPCとしてMacを支給されることが多いと感じている．例にもれず俺も会社ではMacBook Proを使っていたのだけれど，最近Macが使い物にならないくらい遅くなってきた． そもそもそんなに新しいMacではないというのはあるんだけれど． もはやローカルでの開発はほぼDocker化してしまっているので，なにをするにもDockerを起動する必要がある． しかし，Docker for Macは遅い．とくにvolume mountが遅すぎて，webpackなんか走らせたらお茶を入れに行くくらいの猶予が発生する． ---追記--- webpackだけならdockerじゃなくていいじゃんと言われたので，一応弁明しておくと，webpack以外もあります． DjangoとかElasticsearchとかElasticsearchとかlocalstackとかredisとかDja
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
この記事は私が過去 3 年ほど Kubernetes に携わる中で学んだ、ちょっと見つけにくい知識をまとめたものです。 特にカスタムコントローラーを開発するような人に必要となる知識群です。 感想とか指摘とかあれば Twitter までお寄せください。 更新履歴 2021-03-05: "コンテナの resources.limits と resources.requests の違いについて" の項を補足しました (thanks to @superbrothers) API コントローラー実装 プログラムと連携動作 資源管理 ネットワーク モニタリング アクセスコントロール API kube-apiserver が備える拡張機構を列挙しなさい 回答例 Custom resources: OpenAPI スキーマで独自のリソース型を追加できる Aggregation layer: kube-ap
0から始めるNode.jsパフォーマンスチューニング
近年の Node.js は API のサーバとしてはもちろん、Nuxt.js や Next.js といった SSR や BFF などフロントエンドのためのバックエンド言語としての人気が高まっています。 フロントエンドエンジニアがコンテキストスイッチ少なくバックエンドの整備ができることは非常に大きな利点です。 ですが、フロントエンド（ブラウザ側）とバックエンド（サーバ側）ではパフォーマンスチューニングで見るべき点が大きく違います。 しかし Node.js アプリケーションのパフォーマンスイシューの見つけ方などがまとまっている資料は少ないです。 そこで、本記事ではフロントエンドエンジニアが Node.js でパフォーマンスイシューを見つけ、改善するため自分が普段パフォーマンスチューニングを依頼されているときにみている基礎的なポイトをまとめていきます。 1. 計測ステップlink Node.js
『アズレン』開発会社の社長はどのような人物なのか ― 国籍ではなく性癖、KPIではなく楽しさ、好きな作品は『ごちうさ』【2周年記念インタビュー】
『アズールレーン』の開発会社であるManjuuの社長・林書茵氏が日本でのサービス2周年に合わせて来日する──ある日、我々はそんな情報を耳にした。 彼女が日本で初めて話題になったのは、おそらく2018年5月にAbemaTVで放送された「アズレンTV～石川由依がめぐる アズレン開発現場 in 上海～」だろう。 この時、我々は初めて開発会社の社長の姿を目にし、ファンの間で話題となった。2019年9月に4gamer.netが掲載した林氏のインタビューによると、Manjuuの日本支社の準備が進められており、新作の開発も行われてるため、もしかしたら今後はよく目にする人物になるかもしれない。 【社員募集のお知らせ】 日本支社では、ただいま以下の職種の社員募集を開始しました！ ・背景デザイナー ・キャラクターデザイナー ・メカニックデザイナー「急募」 ・SDデザイナー 意欲のある方は「履歴書＋ポートフォリ
ネット上で叩かれがちな物だけど自分は好きな物リスト
プッチ神父他のジョジョのボスは好きってファンはよく見るけど神父好きは滅多に見ない。俺はジョジョラスボスの中で一番好き。荒木先生の筆が乗りまくってると感じる。 恥知らずのパープルヘイズ賛否両論作というか五部ファンの中にはやたら嫌ってる人も居る。発売当時からずっと好きなんだけど、四部小説との対立煽りが酷かった。 西尾維新最近は影薄いけど一時の叩かれ様は凄かった 舞城王太郎ジョジョの小説を書いて以降目に見えてアンチ増えた。何なら本人のアンチよりこのジョジョ小説のアンチの方が多そう 細田守特に時をかける少女以後の細田守作品全部。自分は好きなんだけどねぇ 彼女、お借りしますキャラが可愛いだけの駄作と呼ばれてる奴。これに限らずネットだとラブコメ作品は何やっても叩かれてる印象しかない 僕のヒーローアカデミア匿名掲示板やそこのスレッドを転載するまとめサイトだと親の仇のように叩かれてる作品 機動戦士ガンダム
Note 本記事の内容は Linus 氏の発言が人を傷つける場合に筆者がそれを良しと考えるといった意図はございません 少し古い記事になるが、 Linus Torvalds 氏 の GitHub に対する苦言が記事になっていた。 LinuxカーネルにNTFSドライバーが追加、トーバルズ氏はGitHub経由のマージに苦言 - ZDNet Japan Linus 氏が GitHub について苦言を呈するのは今に始まったことではない（後述）が、 別に GitHub のすべてを否定しているわけではない。[1] では一体何が不満なのか。Linus 氏の理想とする git の開発フローを考察した上で、整理してみたい。 Linus 氏の理想 結論からいうと、 「意味あるコミットを作れ」「コミットを大事にしろ」 という思想が伺える。 では 「意味あるコミット」「大事にされたコミット」 とは何なのか。 筆者な
個人開発したWebサービスをリリースした後にやったこと / やり続けていること - くらげになりたい。
どうもきらぷかです。 最近、積んでる本の総額がわかる読書管理サービスをリリースしました!! リリース後のプロモーションはいつも困っているんですが、 いろいろ試していることをまとめてみました。 これから何かを作ろう、リリースしようとしている人の一助になれば。 やったこと/やっていることまとめ ざっくりとリリースしてからこんなことをしています! 登録サイトに投稿/依頼 いろんなとこで記事書く 進捗をつぶやく / 使い方とかTipsをつぶやく 1. 登録サイトに投稿/依頼 まずは、いろいろあるWebサービスを登録できるサイトに投稿!! このあたりに投稿や掲載依頼をしています♪ 全部で21サイト...大変なので、すこしずつ... サイト名 URL 開発会議 https://devtalk.jp/ Service Safari http://www.service-safari.com/ NewAp
One of the key elements of Google's software engineering culture is the use of design docs for defining software designs. These are relatively informal documents that the primary author or authors of a software system or application create before they embark on the coding project. The design doc documents the high level implementation strategy and key design decisions with emphasis on the trade-of
Memory NoteというプログラマブルなTodoアプリのミドルウェアを書きました。 ややこしいですが、大雑把に言えばReminder的なTodoリストを扱うREST APIをCloudflare Workersで動かす仕組みです。 Headless Todo Appという単語がしっくりくるのかもしれません。 単体だと何ができるのかよくわからないものですが、Todoサービスを自分用に作れる仕組みです。 対象ユーザーは主に自分ですが、Memory NoteのREADMEにセットアップ方法や関連するクライアントの実装も公開しています。 自分の場合は、iOSのショートカットから音声入力で、メモをGitHub Projectのボードにカードして記録しています。 この記録したメモを、iOSのWidgetsとしてホーム画面に出したり、AlfredのHotKeyでワンタッチで表示したり、部屋に電子ペー
ゼロから作る時系列データベースエンジン
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
「日本語の原郷」についての論文を読んでみた
歴史言語学についてはまったくの素人だけど、最近話題になった「日本語の原郷は「中国東北部の農耕民」 国際研究チームが発表 | 毎日新聞」（はてブ）っていう記事の元になったロベーツらの論文（Robbeets et al. 2021）を読んでみたよ！ 結論うさんくさい 前提知識共通の祖先を持つことが証明された言語の集団を「語族」という日本語は琉球諸語と共通の祖先を持つことが明らかである（日琉語族；Japonic）しかし日琉語族と他の言語との系統関係は証明されていない内陸アジアのテュルク語族、モンゴル語族、ツングース語族、そして欧州のウラル語族は特徴が似ているかつて、テュルク・モンゴル・ツングース・ウラル・日琉・朝鮮の諸語族が「ウラル・アルタイ語族」に属するという説があったが、結局誰もこれらの諸言語が共通の祖先を持つという証明ができなかった今回の論文は、テュルク・モンゴル・ツングース・日琉・朝鮮諸
「繰り返し勉強する人」がやっぱり強いワケ。記憶定着だけじゃない重要メリットとは？ - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
学習するにあたって、繰り返すことは記憶の定着に役立つそうです。でも、それだけじゃないんですよ。「繰り返し」は学びを楽しくすることや、自分の能力および知識の精度を高めることにもつながるそうです。そこで今回は、学習における「繰り返し」の効能を、3つの方向から探ってみました。 1. 記憶の定着としての「繰り返し」 2. 楽しさとしての「繰り返し」 3. 精度・能力アップとしての「繰り返し」 1. 記憶の定着としての「繰り返し」 一般社団法人 教育デザインラボの代表理事を務める教育評論家の石田勝紀氏は、学習において見る、読む、書くは「補助的な作業」であると述べ、次のように説いています。 覚えるとは「自分で繰り返しテストすること」 （参考およびカギカッコ内含む引用元：東洋経済オンライン｜｢1日10時間勉強してもダメな子｣の本質的理由） 事実、セントルイス・ワシントン大学が2006年に発表した研究では
劔樹狼 （劔樹人） @tsurugimikito 男女の生涯収入格差が明確にあるこの国で中学生くらいからアイドルやって学校もろくに行けず、社会人になっている年齢で卒業すると無条件にファンは激減、学歴なし、社会経験なしという現実はかなり厳しいですよね。それを自己責任で片付けるわけにはいかない。 2022-04-12 01:47:25 リンク Wikipedia アップフロントプロモーション 株式会社アップフロントプロモーション (UP-FRONT PROMOTION Co., Ltd.) は、日本の芸能プロダクション。アップフロントグループに属する。通称UFP（旧通称・UFA）。 当項目では便宜上、UFP以外のアップフロントグループ関連・提携会社についても記述する。 ハロー!プロジェクト 元ハロー!プロジェクト 元ハロー!プロジェクト 元ハロー!プロジェクト 元ハロプロエッグ お笑いタレント
「意味が分かると怖い話」という物語のジャンルがあります。その中でも下記の「井戸」という話が有名で、おそらくご存知の方も多いと思います。 ある日、泣き声がしゃくに障ったので妹を殺した、死体は井戸に捨てた 次の日見に行くと死体は消えていた 5年後、些細なけんかで友達を殺した、死体は井戸に捨てた 次の日見に行くと死体は消えていた 10年後、酔った勢いで孕ませてしまった女を殺した、死体は井戸に捨てた 次の日見に行くと死体は消えていた 15年後、嫌な上司を殺した、死体は井戸に捨てた 次の日見に行くと死体は消えていた 20年後、介護が必要になった母が邪魔なので殺した、死体は井戸に捨てた 次の日見に行くと死体は消えていなかった 次の日も、次の日も死体はそのままだった 一応解説すると、それぞれの死体はひとりでに消えていたわけでは勿論ありません。何者かが夜な夜な死体を処理していたということになりますが、母親
▼記事によると… ・According to her mother Malena Ernman (48), 16-year-old Swedish climate activist Greta Thunberg can see CO2 with the naked eye. She writes that in the book ‘Scenes from the heart. Our life for the climate’, which she wrote with her family. Greta Thunberg was diagnosed as a child with obsessive-compulsive disorder and Asperger’s syndrome, just like her younger sister Beata. The activist a
中山です ソリューションアーキテクトとして、AWS環境の利活用をお手伝いするお仕事をしています。 まれによく見るAWS環境 とりあえずこれを見てほしい。 これが絶対にだめと言いたいわけではないです。 一時的な検証環境だったり、とにかくスピード重視でサービスをデリバリーさせる必要があったり、サービスの提供者側が何ら責任を負わない・障害時のビジネスインパクトが無い（そんな状況あるのか？）という前提があったり、状況次第ではこれで十分な時もあると思います。 しかし、一般的な業務システムやサービスの場合にはいろんな意味で不十分でしょう。 では、このような環境をどのように育てていくとよいでしょうか。 この記事では、そんな育てかたの一例を紹介していきたいと思います。 なお、本記事はくっそ長いです。 ちなみに、最終的にはこうなります。 文字が小さすぎて読めない！ ちょっとそこのハ○キルーペ貸してくれーｗ
最近趣味や仕事の Web アプリケーションでメモリリークに遭遇して、頑張ってメモリリークの原因を突き止めて修正する、ということがあった。その過程でメモリリークについて色々調べて知見が溜まったので、学習資料の紹介という形でアウトプットしてみる *1。 前置き 紹介する記事がかなり偏っていることに注意 冒頭で触れたメモリリークを解決するために読んだ記事をまとめただけなので、内容にそれなりの偏りがある 例えば id:mizdra が遭遇したメモリリークは全てブラウザ上で発生していたものだったので、これから紹介する内容も主にブラウザにおけるメモリリークに焦点を当てたものになる GC がどうメモリをどう解放しているか、何故メモリリークが発生するのかは全てカット 調べれば色々な記事が出てくるので、必要に応じて読んでください 基本的な知識を抑える まずメモリリークとメモリ撹拌の違いを学ぼう どちらも同じ
リレーショナルデータベースシステムを趣味で開発している者です。 現在、開発中のシステムを並行トランザクションへ対応させることを検討しており、どのような手法があるのか調べたところ、SS2PLもしくはS2PLという手法が私と同じように自作をされている方々の中では多く採用されているようだと分かりました。 一方で、PostgreSQLやMySQLなどのプロダクションレベルで利用されているシステムではMVCCと呼ばれる手法が採用されているということも分かりました。 きっと後者の方が多くの場合で高いスループットが得られるということなのだと思うので、可能であればMVCCを採用したいのですが、あまり初学者向けの実装例も見当たらず、どうしたものかと悩んでおります。 SS2PL/S2PLとMVCCの実装の難易度・工数はどの程度違うものなのでしょうか？ また、初めてリレーショナルデータベースシステムを開発する者
人工知能（AI）を使って、文章から画像や3Dモデルを生成する技術が注目を集めていますが、Googleがテキストなどの情報から音楽を生成できるAIモデル「MusicLM」を発表しました。GoogleのWebサイトで多数のサンプルが公開されています。 28万時間の音楽を学習 テキストから音楽を生成する技術そのものは以前から存在していますが、Googleの「MusicLM」は、28万時間の音楽を学習させて開発されており、音を複雑に組み合わせた高度な楽曲を生成できるのが特徴です。 ただし、Googleはさまざまリスクを考慮し、MusicLMを一般向けに公開する計画はないそうです。 曲の雰囲気を指示すると作曲、鼻歌もアレンジ MusicLMの生成する楽曲のうち特に印象的なものを、人工知能情報のWebサイトbleedingedge.aiがTwitterに紹介しています。 例えば、「早めのペース、アップ
米ドル/円 が150円と計算しやすくなり、コスト削減の圧力が日々強まる中、皆様お宝探しと垂れ流し回収の真っ最中でございましょうか。 最近はコスト削減や予算について見ることが多いので、その中で出てきた面白げな話に雑談を加えてとりとめなく書いてみようと思います。 削減余地はある 昨年にご好評いただいた AWSコスト削減とリソース管理 | 外道父の匠 を含め色々な削減施策を試みてきましたが、サクッと成果になる箇所から泥沼に動かない所まで様々あったりします。 ただ、どんなアカウントでもトラフィックや処理負荷には波があり、それに対する余剰リソースを確保して構成しているので、その辺をキュッと絞ることまで含めればやれることは必ず一定以上存在することになります。 そういう大きなお宝ではない小さなお宝だと様々あり、古びたとか退職者が作ったとかで、ほぼ使っていない垂れ流しリソースやデータをかき集めれば、チリツ
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
コンピュータシステムの理論と実装 をやりきったので、メモを残しておきます。 本の紹介 コンピュータシステムの理論と実装 では、NAND ゲートからはじめて、最終的にはアプリケーションを動作させるところまで、ボトムアップの視点でコンピュータシステムの説明が記載されています。通称「Nand2Tetris」。名前がかっこいいですね。 とてもわかりやすい裏書きの説明は以下 コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることで、その構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できる。本書では、これらの構成要素をひとつずつ組み立てる。具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計。オペレーティングシステム、コンパイラ、バーチャルマシンなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション(テトリスなど)を動作させる
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
大規模システムでの Linux のメモリ管理
(This post is also available in English.) この記事は Linux memory management at scale を 著者の Chris Down さんの許可 を得て Hiroaki Nakamura が日本語に翻訳したものです。 原文のライセンス は CC BY-SA 4.0 であり、翻訳のライセンスも同じく CC BY 4.0 とします。 cgroup2 プロジェクトでの私の仕事の一部として Linux システムのリソース管理についてエンジニアと話すことに多くの時間をかけてきました。 これらの会話を通じてどんどん明らかになってきた 1 つの事実は多くのエンジニアは、シニア SRE たちでさえも、 Linux のメモリ管理についていくつかのよくある誤解を持っていて、そしてそれが彼らがサポートするサービスやシステムが本来確実に稼働したり効率的
これまでもコンテナ関連の記事はそれなりに書いてきましたが、改めて最新事情に合わせて練り直したり見渡してみると、大きなところから小さなところまで選択肢が多すぎると感じました。 コンテナ系アーキテクチャを丸っと他所の構成で真似することって、おそらくほとんどなくて、参考にしつつ自分流に築き上げていくでしょうから、今回は築くにあたってどういう選択肢があるのかにフォーカスした変化系で攻めてみようと思った次第です:-) 目次 今年一発目の長いやつです。半分は学習教材用、半分は道楽なテイストです。 はじめに 基盤 インスタンス or コンテナ ECS or EKS on EC2 or FARGATE X86 or ARM64 ロードバランサー メンテナンス：ALB or ECS Service 共有 or １環境毎 アクセスログ：ALB or WEBサーバー ECS / EKS デプロイ：Blue/Gr
Nand2Tetris(コンピュータシステムの理論と実装)でCPUからOSまで一気通貫で作るのが最高に楽しかった話 - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
どうも、しいたけです。 去年あたりからローレイヤー周りの知識を充実させようと思い、 低レイヤを知りたい人のためのCコンパイラ作成入門 を読んでCコンパイラを書いてみたりx86_64の勉強をしたりしていました。 今年に入ってから、よりローなレイヤー、具体的にはハードウェアやOSについてもう少し知りたいと思い始め、手頃な書籍を探していました。 CPUなどのハードウェア周りについては概要しか知らなくて手を動かしたことがないので、実際に何か作りながら学べるものとして、 O'Reilly Japan - コンピュータシステムの理論と実装 に挑戦することにしました。 O'Reilly Japan - コンピュータシステムの理論と実装 成果物は以下のリポジトリに置いてあります。 yuroyoro/nand2tetris 結論から言うと、やってみて大変楽しめました！ 特にハードウェア周りは今まで挑戦したこ
全ガンダム一言作品評
昨日某所に投稿した物の再掲 機動戦士ガンダム作画は良いとは言えないが万人に薦められる名作 劇場版機動戦士ガンダム今から初代ガンダムを見るならこれを見とけば間違い無しの名作 機動戦士Zガンダム万人向けとは言い難く人を選ぶが名作 機動戦士ガンダムZZ前作以上に人を選ぶが戦闘シーンのクオリティが高い佳作 機動戦士ガンダム 逆襲のシャアガンダム最高傑作と言っても過言ではない宇宙戦闘が描かれる名作 機動戦士ガンダム0080 ポケットの中の戦争とりあえずガンダムを見た事無い人にはこれか初代を薦めれば無難な不朽の名作 機動戦士ガンダムF91二時間足らずの尺に時代を一新した新たなガンダム世界と二人の主人公の対になる家族像の映像を詰め込んだ意欲作 機動戦士ガンダム0083 STARDUST MEMORY初代からZへの空白期間の戦いが超クオリティの作画で描かれる良作 機動戦士Ｖガンダム宇宙世紀の大トリを飾る最
いつもと変わらない、しょうゆのある日常。 ある日突然、この国から、 “しょうゆ” が消えてなくなってしまう。 なんと、人々の記憶からも。 しかし、高校生のトシキは、その存在を覚えていた。 もしも、この国にしょうゆがなかったら――。
TOMCAT殺害事件 - Qiita
OOMKillerの殺意 顧客EC2のTomcatがアクセスの無い早朝にもかかわらずOOMKillerに突然殺されてしまったので、調査した顛末をたぶん同じような問題に直面されている方もおられるかと思いますので備忘録として記載します。 Javaヒープのチューニングにも多少役立つかと思います。 （この記事はJava8が対象となります。） OOMKillerとはOut of Memory時に、サーバ全体を守るためにメモリーを消費しているプロセスを停止するLinuxの標準機能です。 そのOOMKillerになんとTomcatが突然殺害されてしまいました。 問答無用の辻斬り状態です。 早朝ですのでアクセスログには何も記録されておらず、catalina.outには OpenJDK 64-Bit Server VM warning: Setting LargePageSizeInBytes has no
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
MySQLでIN句の中に大量の値の入ったクエリがフルスキャンを起こす話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee Developers Advent Calendar 2021、19日目のid:shallow1729です。昨日はtdtdsさんで【マジで】サイバー演習シナリオの作り方【怖い】でした！障害訓練後に攻撃方法を解説された時はリアリティの高さに驚きました。 僕はMySQLを使っていて発生した不思議な挙動の調査の話をしようと思います。 今回問題となったクエリ 今回話題にするクエリは以下のようなシンプルなものです。 SELECT * FROM hoge WHERE id IN (...) MySQLのパラメーター次第ですが、デフォルトの設定だとこのIN句の中の値の数が数万になると適切なインデックスが用意されていてもフルスキャンが発生する事がありました。このクエリがテーブルのほとんどのレコードを網羅するような場合や高速でレコードを大量にinsertして統計情報が追いつかないケー
Awesome Dev Tool Tips 🔥
Contents (Click to expand) ↕️ Design Mode Pretty Print Command Pallet and Super Search Snippets Live Expressions Tracking Changes Console Shorthand Find Unused Code Rendering Panel Network Paint Times Network Timings Inspect Network Requests Performance Identifying Memory Leaks Raw Memory Inspection Test bfcache Full Refresh Lighthouse Page Size Breakdown Record User Flows Advanced User Flow Opera
処理が複雑でジョブの依存関係を定義したい場合は、AWS Batch 単体で制御するか、より複雑な場合は Step Functions を用いて Lambda、ECS（Fargate）、AWS Batch（Fargate） を組み合わせる。 AWSにおけるバッチ処理の選択肢 ざっくりとした選択肢は下記。 Lambda ECS（Fargate） AWS Batch（Fargate） これらのサービスに実際は SQS や Step Functions を組み合わせることもあるので選択肢はさらに広がる。 ちなみに、SQS + Fargate（常時起動でポーリング） という構成や、SQS + Lambda + Fargate（都度実行） という構成は、AWS Batch が Fargate に対応した現在は特にメリットがないので取り扱わない。 2021/5/2 追記 「常時リクエストがくるユースケー
鈴木杏樹が語るKAKKOのすべて
鈴木杏樹が語るKAKKOのすべて 藤井隆が熱望した、吉田豪によるKAKKOインタビューが実現 2023年2月3日 18:30 1519 443 × 1519 この記事に関するナタリー公式アカウントの投稿が、SNS上でシェア / いいねされた数の合計です。 424 709 386 シェア 昨年8月放送の「おげんさんといっしょ」（NHK総合）に登場し、今再び注目されているKAKKOをご存知だろうか。 KAKKOは鈴木杏樹が女優デビュー前の1990年にイギリスで音楽活動をしていた際のアーティスト名。鈴木は17歳のときに単身移り住んだロンドンで念願のデビューを果たしたが、帰国後は歌手・KAKKOではなくタレント・俳優の道を選んだ。芸能界での活躍はご存じの通りだが、その裏で彼女の音楽活動に熱烈なラブコールを送り続けていた男がいた。芸人である藤井隆だ。長年にわたりKAKKOの再始動を熱烈にオファーして
1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。（動画インタビュー） 前の記事：大阪・堂島で圧巻の配管ビューを楽しむ ＞ 個人サイト NEKOPLA Tumblr UV-EPROMって何？ まずは身近なところから話を始めよう。現代において、ちょっとしたデータを記憶するときに使うのは「USBメモリ」や「SDカード」である。もはやないと困るレベルの生活必需品だ。 それを分解すると出てくるのが、「フラッシュメモリ」と呼ばれる記憶チップである。 この黒いICがフラッシュメモリ。電源を切っても記憶内容を保持できる「不揮発性メモリ」と呼ばれるものの一種だ 少し歴史を振り返ってみよう。 フラッシュメモリが最初に発表されたのは1984年。当時、東芝の研究者だった舛岡富士雄氏
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30分で完全理解するTransformerの世界
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Kubernetes 専門家として知るべき 47 のこと - 誰かの役に立てばいいブログ
Linus Torvalds 氏の理想の git 運用と GitHub
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記憶に残らないものをメモするためにMemory Noteという仕組みを書いた
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グレタさんの母「娘は空気中の二酸化炭素を裸眼で見ることができる」
冴えないAWS環境の育てかた α | DevelopersIO
ブラウザにおけるメモリリークを解決するために読んでおけると良い資料 - mizdra's blog
リレーショナルデータベースシステムを趣味で開発している者です。 現在、開発中のシステムを並行トランザクションへ対応させることを検討しており、どのような手法があるのか調べたところ、SS2PLもしくはS2PLという手法が私と同じように自作をされている方々の中では多く採用されているようだと分かりました。 一方で、PostgreSQLやMySQLなどのプロダクションレベルで利用されているシステムではMVCCと呼ばれる手法が採用されているということも分かりました。 きっと後者の方が多くの場合で高いスループットが得ら
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AWSが教えてくれないコスト削減の小話いろいろ | 外道父の匠
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主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
AWSコンテナ系アーキテクチャの選択肢を最適化する | 外道父の匠
もしも、この国にしょうゆがなかったら。 | キッコーマン ホームページ
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USBメモリの大先輩！ 紫外線を当ててデータ消去するメモリで遊ぶ