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Developers Summit(デブサミ) 9-B-9 02/09 17:45 ~ 18:25 「満を持して始めるRust」kenkoooo RustはC++の代替となることが期待されていることから、低レイヤ向け言語という印象を持っている方も多いかもしれません。しかし、Rust 1.0のリリースから7年ほど経ち、言語そのものだけでなく周辺のライブラリやツールも充実し、普段遣いのプログラミング言語として快適に開発できる環境が整っています。 本セッションでは、今日からRustで開発をスタートすることを目指し、Rustそのものの紹介だけでなく、実際の開発におけるコードの書き方や、estieでの導入事例をご紹介します。
1 会議の進め方 改善ガイドライン (詳細版) 柏崎市 令和6(2024)年3月 目次 「会議の進め方」のガイドラインを作成する理由 会議とはなにか? 会議の進め方 アジェンダの作り方 議事録の取り方 会議室の使い方 資料の作り方と印刷 1 p.3 2 p.9 3 p.13 4 p.32 5 p.37 6 p.43 7 p.45 2 1. 「会議の進め方」のガイドラインを作成する理由 3 なぜ「会議の進め方」のガイドラインを作成するのか? ● 平均すると業務の1~2割程度を会議が占めている ● 会議前後の作業(日程調整、資料作成、議事録作 成等)を含めれば、膨大な時間に ● たとえばDX(デジタル・トランスフォーメーション)も、単にシステムやツールを導入するということで はなく、文化・考え方そのものを変革するということであり、それは会議にも現れる ● 多様な働き方を柔軟に選択できる職場づく
CloudNative Days Kansai 2019前夜祭のLTで発表した資料です。 発表の大筋は@makingの『Pack to the Future - SpringOne Platform 2019報告会』 https://docs.google.com/presentation/d/1rzaxReQ92WaWI24v-GsTwjtLCMq2YaFSTl9t6SEjPxQ/mobilepresent?slide=id.g6ad6e2f668_0_5 およびその元ネタの『Pack to the Future: Cloud-Native Buildpacks on k8s』 https://www.slideshare.net/SpringCentral/pack-to-the-future-cloudnative-buildpacks-on-k8s をベースにしています。 Clou
## 今回発表したイベントについて PeerQuest Inc. ( https://peer-quest.jp/ )様主催の、#開発PM勉強会( https://twitter.com/search?q=%23%E9%96%8B%E7%99%BAPM%E5%8B%89%E5%BC%B7%E4%BC%9A&src=typed_query )の第7回目のイベント、「要件定義どうしている?共有LT」で発表させていただきました。 株式会社Speee プロダクトマネージャー 塚本尚 https://peer-quest.connpass.com/event/229463/ ## 発表した内容について 結局行き着いたのは、(あるある話だとは思いますが)**whyとwhatの定義をしっかりす定義すること** でした。 その過程で多くの失敗をしたので、当時私がやってしまった要件定義時の失敗について発表し
最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機械学習モデルに構成要素として簡単に組み入れることができる点が便利である。本講演では、最適輸送の微分可能な変種とその求め方であるシンクホーンアルゴリズムを紹介する。また、この考え方を応用し、ソーティングなどの操作や他の最適化問題を微分可能にする方法を紹介するとともに、これらの微分可能な操作が機械学習においてどのように役立つかを議論する。 シンクホーンアルゴリズムのソースコード:https://colab.research.google.com/drive/1RrQhsS52B-Q8ZvBeo57vK
こんにちは、igaです。 ゆっくりペースで実施していた、リングフィット アドベンチャーを先日クリアすることができました。 今回は、ChatGPTに、社内の技術勉強会向けに、ライトニングトーク用のプレゼン資料を作ってもらおうと思います。 私からは、テーマだけを決めて、その内容の検討自体をChatGPTにお願いしてみました。 プレゼン資料の内容 「AWS CloudShell から Amazon ECS で任意のコマンドを実行する方法」という内容を検討してみます。 概要として、以下のようなものを考えています。 「AWS CloudShell から ECS exec を利用して、Amazon ECS上のコンテナで任意のコマンドを実行するために必要な設定方法について説明する。」 ChatGPTに内容の検討を依頼する ChatGPTに内容の検討をお願いするため、以下のようなプロンプトを指定してみます
こんにちは。 EC基盤グループ サーチチームの 山村です。 この記事は、 Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2022 の 23日目です。 2か月ほど前になりますが、2022年10月26日に実施された 第50回 Elasticsearch勉強会 で発表させていただきました。 私が外部での発表するのは、2016年6月のSolr勉強会 以来で、非常に緊張しました。 日々の業務にかまけて、ブログが後回しになっていたことで大変遅くなってしまいましたが、上記の発表で話した内容とスライド資料から、話したかったポイントを抜粋するとともに、勉強会で不足していた部分について補足をします。 当日、発表を終えたところで気が抜けてしまい、Twitter で頂いていた質問に満足に答えられませんでしたので、この場で補足説明を含めて出来るだけ回答したいと思います。
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる.サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば,Kubernetes やプログラミング言語なども使える.試してみたけどめちゃくちゃ便利!まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため,macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる. $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた! サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
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