こんにちは。初投稿です。 2012年新卒入社の竹内です。入社当時を振り返るとOracle10g,11gを良く利用していおり、データモデリングなどテーブル設計が好きで、2018年4月ぐらいまでRDBとバッチに浸ってました。 さて、現在プロジェクトでRedisを使っているのですが、いままでRDB人間だっただけにKVSやRedisならではの特徴に四苦八苦してます。 苦しんだ分、色々な知見を得ることができているので、その内容をご紹介します！ 対象者 Redisの業務システム導入を検討している方 RDBとRedisの違いを知りたい方 現場的なRedisの利用方法を知りたい方 書いてないこと データ型やコマンドなど、HelloWorld的に公式ドキュメントを見て得られる情報 インストールなど、Redisを利用できるまでの手順 フェイルオーバーやバックアップをはじめとする運用に関する内容 データ永続化に

2019年7月24日、ヤフー株式会社が主催するサーバーサイドエンジニア向けの勉強会「Bonfire Backend #3」が開催されました。第3回となる今回のテーマは「モバイル決済の裏側」。急速に成長するモバイル決済分野でサービスを展開する企業が一堂に会し、自社サービスの仕組みや技術スタックなど、知られざる裏側を語ります。プレゼンテーション「静的MPM決済を支える技術 」に登壇したのは、株式会社メルペイのsusho氏。今年の6月にサービスが開始したばかりのメルペイのサーバーサイドの特徴と工夫について語ります。 静的MPM決済を支える技術 susho氏：こんばんは。「静的MPM決済を支える技術」ということでsushoが発表させていただきます。 最初に自己紹介です。 社内ではsushoと呼ばれているので、ここでもそうさせていただいております。Twitterは@susho0220でやっています。

noca @C0000309 あー、そうそう「なんで？」と聞いただけで“責められている”と感じて言い訳したり嘘ついたり怒り返したり泣いてしまう子には「こうしたかったの？」「私はこうかなと思ったけれど合ってる？」と返すといいよと教えてもらいました。 いるいるそういう子。そういう大人も。 2019-08-19 22:35:17 noca @C0000309 「本当はどうしたかったの？」とか「怒っているのじゃなくて、状況の確認がしたいだけだよ」と前置きするのは私もよく言うけれど、あんまりつながってなくて、確かに自尊心の低い子は“なんで？！”という言葉が刃のように刺さるのだろうなぁと。 2019-08-19 22:47:45 noca @C0000309 @ADHD86205705 「なんで？！」って人によって様々な意味を含むのでフリーズしちゃう人もいますね。間接的攻撃表現として使う人もいれば単純

A new automation startup is setting out to eat Zapier’s lunch, formally launching to the public today after an extended period in beta. Relay, as the company is called, touts itself as a workflo

def check(n) s = "*"*n f = open("test.cpp","w") f.puts <<EOS #include <cstdio> int main(){ (#{s}printf)("Hello World\\n"); } EOS f.close() return system("clang++ test.cpp") end check(ARGV[0].to_i) $ ruby check.rb 10000 clang: error: unable to execute command: Illegal instruction: 4 clang: error: clang frontend command failed due to signal (use -v to see invocation) Apple LLVM version 10.0.1 (clang

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 市場動向 ＞ NEC、ディープラーニングに必要な学習データを半減、中間層で得られる特徴量を意図的に変化 AI AI記事一覧へ [市場動向] NEC、ディープラーニングに必要な学習データを半減、中間層で得られる特徴量を意図的に変化 2019年8月19日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト NECは2019年8月19日、ディープラーニングに必要な学習データ量を半減させられる技術を開発したと発表した。少ない学習データ量でも識別精度を高められるとしている。ニューラルネットワークの中間層で得られる特徴量を意図的に変化させることで、識別が難しい学習データを集中的に人工生成する仕組み。 NECは今回、ディープラーニングに必要な学習データ量を半分程度に削減できる技術を開発した（図1）。データの種類を問わず、汎用的に適用でき

この連載では、注目企業のCTOが考える「この先、エンジニアに求められるもの」を紹介。エンジニアが未来を生き抜くヒントをお届けします！ 情報キュレーションサービス『グノシー』をはじめ、ニュースやトレンド情報の配信アプリ『ニュースパス』『LUCRA（ルクラ）』などのサービスを提供するGunosy。独自のアルゴリズムやデータ解析技術を強みとして事業を展開する同社で、2019年7月、新たなCTOに小出幸典さんが就任した。 小出さんは同社で3月に設立されたデータ活用の促進と情報推薦を研究する専門機関「Gunosy Tech Lab」の所長も兼務しており、技術活用のさらなる推進役としての役割を期待されている。 そのキャリアを辿ると、一つの領域にこだわることなく、さまざまな分野で経験を積んできたゼネラリストであることが分かる。そんな小出さんが語る「これからの時代に求められるエンジニア」とは、一体どんな人

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データ復旧といえば「スマートフォンのデータ復旧は不可能」や「SSDのデータ復旧は困難」といった話をたびたび耳にしますが、業者によっては「不可能」「困難」とされているメディアのデータ復旧サービスを提供しています。そこで、95.2％という国内屈指のデータ復旧率と、11年連続データ復旧サービスにおける国内売上シェアナンバーワンを誇るデータ復旧サービス・デジタルデータリカバリーを提供するデジタルデータソリューションで、「スマホは本当にデータ復旧可能なのか？」などデータ復旧の裏側を徹底的に調べ尽くすべく、現場で働くエンジニアの方々に直接話を伺ってきました。 デジタルデータソリューション株式会社-DDS Inc｜デジタルデータソリューション株式会社 https://www.digitaldata-solution.co.jp/ というわけで、さっそくデジタルデータソリューションの本社へやってきました。

先ごろロイターは、米グーグルのグループ会社で空の無線通信基地局事業を手がける米ルーン（Loon）が、まもなくアフリカのケニアで初の試験的な商用サービスを始めると報じた。 山村地域に4G通信サービス　ルーンの事業は、気球を高度2万メートルの成層圏に漂わせ、そこから地上に電波を発信し、インターネット接続を提供するというもの。 ケニアでは、同国3位の通信事業者テレコム・ケニアが協力し、いまだネットを利用できない山村地域の住民に対し一般的な料金で、4G通信サービスを提供する。これで多くの国民がネットにつながるようになると当局者は期待に胸を弾ませている。 ルーンはこれまでも、世界各国の通信事業者に自社サービスを売り込んできた。基地局の建設に膨大な費用がかからず、迅速に通信網を整備できるとアピールしている。 しかし多くの事業者は、技術的な課題や事業モデルに懸念を抱き、二の足を踏んでいる。そうした中、ケ

Short Answer：批判は人格否定だからです。 Long Answer: 知的活動の成果物とアイデンティティ 文脈 note.mu 「研究に向いてない性格」を研究職メンバーで話し合ったことがありますが、 ■研究への批判を“自身への批判”に置き換える は満場一致で同意だった。 「その“研究”の進め方はおかしいのでは？」という指摘に対して「“あなた”はおかしい」と誤翻訳されてしまう人は成長機会を取りこぼしていると思う。— くりぷとバイオ@研究職×投資家 (@cryptobiotech) August 12, 2019 要約すると、「自分の書いたコードと自分のアイデンティティは不可分であり、コードを否定されるのはアイデンティティを否定されることに等しい」という話と、「研究への批判は人格に対する批判を意図してはいないので、それらを混同するべきではない」という話であり、一般化すると「知的活動の

Parrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger

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字下げ.iconMarkdownというマークアップ言語がエンジニア界隈で広く使われている。もともとはHTMLをもっと簡単に記述したいという意図で開発されたものだそうで、<h1>タイトル</h1>と書くかわりに# タイトルと書けたりするので、記述が少し簡単になるというメリットがある。太字(<b>)やリスト(<ul><li>)なども簡単に書ける。 字下げ.iconMarkdownに慣れたエンジニアがよく「何故ScrapboxはMarkdownを採用しないんだ」と言ってくる。「Markdownを採用しないとか馬鹿じゃないの?」とまで言う人もいる。こういう人々は完全にMarkdown脳というか、自分がタマタマ慣れているものがサイコーだと考えているだけに思える。 字下げ.iconScrapboxのようなWikiで一番大事なのはページ間リンクの記述であり、ここに[...]という単純な記法を使っているた

KADOKAWAの1Q、営業利益は約8.7倍に　ドワンゴの「Webサービス事業」が黒字転換　構造改革が奏功 KADOKAWAが8月8日に19年4～6月の連結決算を発表。売上高が前年同期比0.2％増の497億4500万円、営業利益が約8.7倍の34億7100万円と増収増益だった。子会社ドワンゴが担うWebサービス事業の営業損益が黒字に転換した他、出版事業などが好調だった。 KADOKAWAが8月8日に発表した2020年3月期第1四半期（19年4～6月）の連結決算は、売上高が前年同期比0.2％増の497億4500万円、営業利益が約8.7倍の34億7100万円、最終利益が約7.1倍の26億300万円と増収増益だった。子会社ドワンゴが中核を担うWebサービス事業の営業損益が黒字に転換した他、出版事業などが好調だった。 ドワンゴが担う「Webサービス事業」が黒字転換 Webサービス事業の売上高は、前

株式会社AlgoAge（本社：東京都港区 / 代表取締役：安田洋介 / 以下、AlgoAge）は、独自開発した人工知能技術により、1枚のイラストからキャラクターの顔のアニメーションを自動生成するAIエンジン「DeepAnime」を開発、提供開始しました。 （https://lp.deepanime.com/） ■ 音声入力に合わせたアニメーション生成デモ ■ 「DeepAnime」 特徴 DeepAnime: https://lp.deepanime.com/ 自然なアニメーション 入力は1枚の画像のみ 音声など状況に合わせて生成可能 ■ 背景 今日、深層学習技術の発展に伴い、静止画に対する認識/生成技術は急速に進歩してきました。イラストコンテンツに関しても同様に、自然なイラストの自動生成や自動着色など、深層学習によりその表現力が拡大されてきました。一方で未だ動画の認識や生成に関しては未解

すえなみチャンス暑気払い 2019夏で話した、設計要素を分解して理解してみようという話です。 Simplicity makes easy to understand.

Excelで誰でも簡単言語処理 (感情推定, 固有表現抽出, キーワード抽出, 文類似度推定 etc...)ExcelAPIVBA自然言語処理COTOHA 3行まとめ Excel関数一発で高度な言語処理を使えるようにしました 感情推定、固有表現抽出など日本語を分析・整理するのにいろいろ使えます Windows + Officeユーザならマクロファイルで誰でも簡単に使えます ※Macだと多分動かないと思います。VBAのHTTPリクエストを有効にできないため。。。 9/1追記: コメント頂きましたが、64bit版OfficeだとjsonParseが動かないようなのでアップデートしてみました。動作確認できていないので自己責任でお願いします https://github.com/korinzuz2/excelcotoha/blob/master/COTOHA公開用64bitExcel対応版.xls

Amazon Web Services（以下AWS）は、SQL互換の新しい問い合わせ言語およびそのリファレンス実装である「PartiQL」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 PartiQLはSQL互換の構文に最小限の拡張を施すことで、リレーショナル形式のデータベースだけでなく、KVSやJSONなどを含むNoSQLデータベースやCSVファイルなど、さまざまなデータソースに対して横断的に検索できる問い合わせ言語およびそのリファレンス実装です。 下記はPartiQLを発表したブログからの引用です。 Today we are happy to announce PartiQL, a SQL-compatible query language that makes it easy to efficiently query data, regardless of where or in

はじめに（8/3追記） この記事を一旦書いたあと、重要な追加証言が得られたため、追記修正しています。結論もやや変わっていますが、現時点のほうがより正確です。 本編：ここから ディープラーニングが現在これだけ流行っている1つの要因は、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークが非常に便利だからです。ニューラルネットワークの設計、訓練、そして分類などの推論がフレームワークを使えばとても簡単に行なえます。 普通に使っている人達は、これらのフレームワークを『ツール』あるいは『ライブラリ』だとみなしていると思います。でも実際のところ、これらはプログラミング言語です。より正確に言えば、すべてのディープラーニングフレームワークはディープラーニング計算用DSL（Domain-Specific Language、ドメイン特化言語）と見なせます。このDSLは大抵、Pythonなど他の汎用言語への