なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （画像元：葬送のフリーレン公式Xアカウントのポストより） そんなこともあり、AWSなどのクラウドサービスでメモリに余裕を持たせるためにめちゃくちゃ良いインスタンスを使用していましたが、コストの問題で断念しました。 しかし、どうしても読み込みたいということもあり

デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。

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Access Accepted第789回：手法が変わりつつあるSteamでのゲームの売り方。アルゴリズムをよく理解してゲームをアピールするべき ライター：奥谷海人 Steamでは，いいゲームであることに間違いはないのだが，販売ページの情報量が少なく，潜在的な消費者に向けて適切なメッセージを届けられていない，そんなタイトルが散見される。今回の連載では，「Steamのアルゴリズムを理解することで，より多くのゲーマーに情報を届けやすくなる」と説かれた，GDC 2024のセッションを紹介したい。 各ソーシャルメディアと連動しているSteam GDC 2024でSteamのアルゴリズムを解析してみせたクリス・ズコウスキ氏 GDC 2024の期間中，筆者をもっとも唸らせた講演の1つが，「Steamの新しいメタ: PCゲームのマーケティングの最新トレンドとは（Steam's New Meta: The

こんにちは、エンジニアリングマネージャーの渡辺（@mochi_neko_7）です。 少し前にTwitterで、GitHub CopilotがLGPLライセンスのコードをライセンス表記なしに出力する、という話が話題になったのをご存じですか？ @github copilot, with "public code" blocked, emits large chunks of my copyrighted code, with no attribution, no LGPL license. For example, the simple prompt "sparse matrix transpose, cs_" produces my cs_transpose in CSparse. My code on left, github on right. Not OK. pic.twitter.c

👨‍👨‍👦‍👦合体絵文字:なし / 👍🏽絵文字装飾:なし / 1️⃣囲み文字:なし / 🇯🇵国旗:なし / 異体字:なし / 結合文字:なし 入力されたテキストはサーバーに送らず、JavaScriptでブラウザ上のみでカウントしています。 ある程度古いブラウザでも動く（多分）ように作ってあります。 ※その他の詳しい説明 古いブラウザでも動く（多分）ように、比較的新しいブラウザでないと動かないIntl.Segmenterなどは使用せずに実装しています。 結合文字については主要なものを対応しています。例えば「あ゙」「が（これは通常の[が]ではありません）」「さ゚」「ä」などは結合文字で、普通にカウントするとどれも2文字扱いになってしまいますが、本ツールでは1文字（全角文字数は「ä」が0.5文字、あとは1文字）としてカウントするように実装してあります。 そのため、かなり特殊

技術革新に適応しようとするイヌさんInkdropというMarkdownノートアプリを作り続けて7年になる。 お陰さまでその売上でずっと生活できている。 これまで個人開発でどう継続していくかについて「ユーザの退会理由をあれこれ考えない」とか「アプリの売上目標を立てるのをやめました」とか、ビジネス面あるいはメンタル面からいろいろ書いてきた。 今回は、技術面にフォーカスして、どう継続して開発していくかについてシェアしたい。 TL;DR最初はとにかく最速でリリースする事を最優先する迷ったら「ときめく方」を選べ程よいところで切り上げて開発を進める使っているモジュールがdeprecatedされるなんてザラだと覚悟する古いから悪いとは限らないシンプルにしていく老舗から継続の秘訣を学ぶ運ゲー要素は排除しきれない最初はとにかく最速でリリースする事を目標に技術選定する開発計画とビジネス計画は切っても切り離せな

ONNX Runtime is a cross-platform inference and training machine-learning accelerator. ONNX Runtime inference can enable faster customer experiences and lower costs, supporting models from deep learning frameworks such as PyTorch and TensorFlow/Keras as well as classical machine learning libraries such as scikit-learn, LightGBM, XGBoost, etc. ONNX Runtime is compatible with different hardware, driv

本記事では、1日目におこなわれた『龍が如く7 光と闇の行方』（以下、『龍が如く7』）のデバッグに関するセッション“「龍が如くスタジオ」のQAエンジニアリング技術を結集した全自動バグ取りシステム”をリポート。 セッションには、セガのQAエンジニア・阪上直樹氏と、ビルドエンジニアの粉川貴至氏が登壇した。 バグをハグしたくなる自動システム！ まずは阪上氏が開発者たちへ向けて、「バグは好きですか？」という質問からセッションがスタート。最初に龍が如くスタジオの各タイトルで、バグを発見した数の推移が公開された。ゲームの規模が大きくなるにつれ、バグも増加傾向にあるという。 そして全自動バグ取りシステムを運用した『龍が如く7』では、なんと25000ものバグが発見されたという。こう見るとネガティブな印象を受けるかもしれないが、バグ発見数が多ければ多いほど、ゲームクオリティがアップするということだ。 バグとい

省力化のためのツールを提供しています。

前回は、「UIデザインってそもそも何なの？」という概論的な説明と、UIデザイン未導入の組織の中でみんなでデザインを始めてみるための施策（プロトタイピングとユーザビリティ評価）を話しました。 ※最新の勉強会の開催情報についてはXをご参照ください 今回はサービス、プロダクト開発において、デザイナーではない人でも知っていて損はないUIデザインの重要ポイントについて説明します。主に以下の３つのテーマについて順番に議論をしていきます。 デバイスやソフトによるUIの違い ユーザーにかかる身体的・認知的負荷を理解する UIの重要概念（ナビゲーション、インタラクションなど）を知る 「ちょっと」と銘打っておきながらめちゃくちゃ長いnoteになってしまったので、気になる項目だけ読むか、何回かに分けて読んでいただくことをおすすめします、。 ※どこか内容に間違ってる部分やご意見ありましたらコメントいただけたら嬉し