年報（2021） - きたくち
やっはろー。 今年最も強く記憶に残っているのは、1月頭から2月半ばまでを過ごした静岡・三島での生活ですね。 三島 移住 変化 飲食の傾向 山の登り方 ニュースの見方 私的ベスト アニメ 映画 本 ポッドキャスト 仕事 三島 都会との程よい距離感、海・山両方へのアクセスの良さ、そして温泉・クラフトビール天国。これらは以前からとても魅力的に感じていて、2020年には真面目に部屋を探した（決めかねて諦めたが）。そこで今年は年始から、格安ホテルのマンスリープランでお試し三島暮らしを敢行。 結果は期待以上で、富士・伊豆地方の冬の低山を満喫しながら、知る限り全ての静岡市以東の県内ブリュワリー*1を訪れることのできた充実の1ヶ月間だった。 愛鷹山 - 2021年01月10日 [登山・山行記録] - ヤマレコ 奥沼津・沼津アルプス全山縦走（原木駅〜沼津港） - 2021年01月17日 [登山・山行記録]
AWSのマネージドAirflow "MWAA" 所感
Google Cloud Composerのリリース（2018年7月19日GA）から遅れること2年数ヶ月、AWSは2020年11月24日に Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) をリリースした。 Introducing Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) それから1年、遅ればせながら自分でも軽く試してみた。AWSコンソールからAirflow UIに飛ぶのに違和感を覚えつつも1、種々のAWSサービスとの連携を考えると「むしろなんで今まで無かったんだろう」という気さえする。 概要 公式のデモ動画が分かりやすいので、まずはそれを見てみよう。 ポイントは次の通り。 DAGファイル（Pythonコード）は専用のS3バケットに置く OSSのAirflowに完全準拠 （事前に設定した上限値
Freakonomics
Rajiv Shah Never Wastes a Crisis After Haiti’s devastating earthquake, Rajiv Shah headed the largest humanitarian effort in U.S. history. As chief economist of the Gates Foundation he tried to immunize almost a billion children. He tells Steve why it’s important to take big gambles, follow the data, and own up to your mistakes. Freakonomics Radio Plus Introducing the Freakonomics Radio Plus member
Hugo で React + TypeScript を利用してサクッとウェブサイトに RSS リーダーを追加する
はじめに Hugo のウェブサイトに組み込む RSS リーダーを TypeScript で開発してみたいと思い調査したところ、Hugo の最新版には ESBuild が組み込まれていて、非常に手厚く JavaScript の開発環境がサポートされていることが分かりました。 本記事では紹介していませんが Babel も利用できるようです。 また、NPM パッケージも利用できるため、普段のウェブ開発と同様の流れで開発ができ、各種ライブラリを用いた開発も非常に楽でした。 今回は Hugo で JavaScript 開発する方法を RSS リーダーの開発を例に上げ、そこで得た知見についても交える形で記事として残しておくことにしました。 ちなみに本記事内容は Hugo で JavaScript 開発する方法に焦点を絞ったものなのですが、ウェブサイトに RSS リーダーを組み込むことに焦点を絞って見た
Mozilla research: Browsing histories are unique enough to reliably identify users
How to remove yourself from the internet Here is a step-by-step guide to reducing your digital footprint online, whether you want to lock down data or vanish entirely. Read now A recently published study conducted by three Mozilla employees has looked at the privacy provided by browsing histories. Their findings show that most users have unique web browsing habits that allow online advertisers to
後処理による人気アイテムの“格下げ”で確保する推薦多様性
『もしも推薦システムの精度と多様性が単一の指標で測れたら』で、直近のRecSys 2021で発表された新しい推薦システムの評価指標 $\alpha\beta$-$\mathrm{nDCG@}k$ を見た。以降、引き続き推薦多様性についてサーベイしているのだけれど、どうやら僕はいきなりエクストリームな論文を読んでしまっていたらしい。 今回はもっとシンプル（だけど実用的そう）な論文 "Managing Popularity Bias in Recommender Systems with Personalized Re-ranking" @ FLAIRS 2019 について。 前提として、世の中のアイテムは「Short-head—常に推薦されるような超人気アイテム」「Long-tail—見落とされがちだけど候補として有望なアイテムたち」「Distant-tail—その他、有象無象と言われても仕
iPad Proで実現する，爆速で論文を読んで管理するための環境と方法[ver.2018春]．
こんにちは，CoarsePaper管理人のほりー（@CoarsePaper）です． 数ヶ月前にiPad Pro 10.5inchを買いました．買った目的は論文を読むためというのが�9割です．残り1割はノートとか写真とか． 僕が読む論文は6~12ページ前後のものが多く，それを紙で保存したり管理するのはスペース的にも必要な論文を探すのも大変になります． そこでiPadを使って，論文を読み，それを管理することで省スペースと読んだ論文の検索を効率化しようと考えたわけです． iPad Proを購入してから数十本の論文を読み，いい感じに管理することができていて，かなり満足度は高いです．同期の中でも1番論文は読んでる方だと思います． 今回の記事では，iPad ProとApple Pencilを用いて効率的に論文を読む方法と，その管理方法を紹介していきたいと思います． 追記： 2018夏バージョンとして，
![iPad Proで実現する，爆速で論文を読んで管理するための環境と方法[ver.2018春]．](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3f1ff7a8a00c22dd3df5166b8fd0d4d07e74a4d7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcoarsepaper.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F05%2Fipad-pro0001-1.jpg)
今バンクーバーがどれだけエンジニアにとってヤバい街なのか書いてみる | バンクーバーのうぇぶ屋
AmazonはバンクーバーにTech系人材3000人の雇用を目的としたアホみたいに広いオフィスを作り、Appleはバンクーバーのダウンタウンで最も活気あるストリートにデベロッパー専用オフィスを開設、Microsoftは既にデカいMicrosoftビルをバンクーバーのど真ん中に作ってるくせに更にもう一つオフィスを建てるし、バンクーバーで作られた皆大好きSlackも新しいオフィスをバンクーバーに作る予定、日本からだとFujitsuがAI関連の本社機能を持つオフィスを設立しと、人口たった60万人程度の街でこれらがおこっているわけです（東京930万人と比較すると1/10にも満たないという…） 他にもそうしたバンクーバー進出企業をまとめるとキリが無いのでこの辺の記事を見ながらやばさを痛感して頂ければと思いますが、今回の記事ではそんな街に至った経緯や理由などを僕の視点（見解／意見）を含みますが、僕が住
もしも推薦システムの精度と多様性が単一の指標で測れたら
RecSys 2021採択論文の中で気になっていた "Towards Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems" を読んだ。 独特かつ曖昧な表記の数式が並ぶ「読んでいてイライラするタイプの論文」ではあったものの、推薦結果の Relevance（履歴に基づく類似度；古典的な“精度”に直結）と Novelty（ユーザにとっての推薦結果の新規性・多様性；セレンディピティに寄与）を相互に検討する際の論点、手法に求められる性質、実験のフレームワークのリファレンスとして有用な研究であるように思う。 一方、提案手法の筋の良さ、およびその実用性は疑わしい。定義の曖昧なパラメータを内在し、データに関して十分に事前知識のあるオフラインでの性能評価にユースケースを限定しているためだ。 いずれにせよ「精度の先にある、ユーザ
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My 2021 Annual Review: A Year of Divergence (And Slowly Started Converging)
プロダクト開発者に求められる、これからの「倫理」の話をしよう。 | Offers Magazine
Beyond NDCG: behavioral testing of recommender systems with RecList
Quality Habit-Formation: It's Like Casting a Vote on My Desired Identity
https://petsymposium.org/2012/papers/hotpets12-4-johnny.pdf
How Your Browsing History Is Like A Fingerprint
How Can Recommender Systems Contribute to Mitigate Echo Chambers and Filter Bubbles?
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