オライリージャパン

コンピュータ関連書籍といえばオライリー。例えば新しい言語などを学ぼうかと思いついたときにまずはオライリーから出版されている書籍探してみたりする。 そんなオライリーから出版されている書籍をちょっと切り口を変えてAmazonの評価から、名著を探してみる。単純に思いつくのが、アマゾン評価がいいものは間違いないだろうと、アマゾンからの購入時の普通の購買行動。アマゾンの評価計算も下記と通りにレビュワーの単純平均ではないと記載があり、アマゾンが正しく評価してみる、、、 評価はどのように計算されますか? 全体的な星の評価と星ごとの割合の内訳を計算するために、単純な平均は使用されません。その代わり、レビューの…

著者：アッシュ・マウリャ発行元：オライリー・ジャパン Running Lean 実践リーンスタートアップのまとめ Running Lean 実践リーンスタートアップを読んだ理由 Running Lean 実践リーンスタートアップで仕事にいかせるポイント Running Lean 実践リーンスタートアップの目次 Running Lean 実践リーンスタートアップの感想 Running Lean 実践リーンスタートアップのまとめ ビジネスを素早く立ち上げるにはどうすればいいのか？ビジネスモデルの整理をどうやって行えばいいのか？そのHow roを具体的に教えてくれる名著。ビジネスモデルキャンバスに似…

はじめに 本について 読書の目的 今回の対象ページ 読書記録 イントロダクション 職種 パフォーマンスは主観である システムは複雑である まとめ はじめに Oreillyからでている「詳解システム・パフォーマンス」を読んでいます。 この読書メモを記載していきます。 本について 上記から引用します。 本書はエンタープライズ環境とクラウド環境の両方を対象としたオペレーティングシステムおよびオペレーティングシステムのコンテキストにおけるアプリケーションのパフォーマンス分析と向上について解説します CPUやメモリ、ファイルシステムなど個別テーマごとに設けられた各章の前半では、用語、考え方、方法論につい…

データ分析プラットフォームProbspaceの対戦ゲームムデータ分析甲子園（通称：スプラトゥーンコンペ、イカコンペ）のに参加し、９位に入賞しました！ 今回もPublicLBでは４位だったのですが、Shake downしてしまい、汎用性をもったモデルの構築の難しさを改めて実感しました。 今回のコンペは、スプラトゥーンというNintendo Switchのゲームの勝敗を、武器やステージなどのデータから推測するというタスクでした。 私はこのゲームをプレイしたことがなく、ドメイン知識が全くなかったので、Python機械学習クックブック [ Chris Albon ]を使って、掲載されている手法をいろい…

クラウドデータレイク: データ統合とアナリティクスの変革 誰がこの本を読むべきか？ クラウドデータレイクの構築や管理に携わるデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト クラウドコンピューティングを利用してデータの価値を最大化したいビジネスリーダー データ管理と活用に関する最新のベストプラクティスを学びたい専門家 なぜこの本を読むべきか？ クラウドデータレイクの概念とアーキテクチャについて深く理解できます。 データ統合、データガバナンス、データ分析に関する実践的なガイドラインを提供します。 ビッグデータの活用と企業の意思決定プロセスへの影響を探索できます。 読んだ後に何が得られる…

この記事について バックグラウンド 本業はTypeScriptを主に書いているWebエンジニアで社会人5年目。副業ではデータサイエンティスト/機械学習エンジニアをやっていてこちらも5年目。 この記事を書いた理由 最近読んだ「科学的根拠に基づく最高の勉強法」という本の中に、「思い出す頻度が高ければ高いほど定着する」という話があった。 なので、読んだ本の内容を思い出し定着させるきっかけとするためにこの記事を書いている。 科学的根拠に基づく最高の勉強法作者:安川 康介KADOKAWAAmazon 紹介する本のラインナップについて 統計や機械学習の理論をガチガチにするのは難しいと判断して、理論寄りの書…

はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデ…

頑張っていた自然言語コンペを断念しました。。 以下反省点3つとその対策を書いていきたいと思います。コンペ初心者は参考にしてくださればこの失敗も浮かばれます。 トランスフォーマーが不慣れでエラー出まくった 最初は本を読んでやっていたんですが、完全初見が実装やるには時間がかかる印象でした。理論背景を押さえるためなら良い本でしたが。機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発作者:Lewis Tunstall,Leandro von Werra,Thomas WolfオライリージャパンAmazonそこで途中でチュートリアルを見つけたので、メイン…

データ指向アプリケーションデザイン 第I部 データシステムの基礎を読んだ - $shibayu36->blog; の続き。今回は第Ⅱ部を読んだ。長いし難しいが勉強になる。 今回はクオラム、並行操作の検知、パーティショニングとセカンダリインデックス、スナップショット分離、さまざまな課題が合意の問題に帰結する話あたりが面白かった。 データ指向アプリケーションデザイン ―信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理作者:Martin KleppmannオライリージャパンAmazon 読書ノート ### 5章 レプリケーション - 同期型と非同期型レプリケーション 4001 - 同期型レプリケー…

はじめに エンジニアとして就職する前に読んだ「なれる!SE 2週間でわかる?SE入門」の内容があまりにも厳しく、業界に就職するのが怖くなったことを覚えています。本の中に登場する中学生の少女にしか見えない凄腕のSE、室見立華さんのような人物は現実には存在しないでしょうが、実際の業界には彼女のような凄腕エンジニアや年齢不相応な技術力を持つ人間も確かに存在します。 なれる！SE ２週間でわかる？ＳＥ入門 (電撃文庫)作者:夏海 公司,IxyKADOKAWAAmazon SREの探求『Becoming SRE』の内容紹介 私は「なれる!SE」が好きすぎるあまり、「なれる!SRE」というタイトルのクソみ…

ruby.wasmように値がJavaScriptのFalsyな値か判定する関数を実装しました。 https://github.com/ledsun/ruby.wasm/blob/19b8f245af9806ceb67601f851300d2df6ac5674/packages/gems/js/lib/js.rb#L98-L109 def self.falsy?(value) value == JS::Null || value == JS::Undefined || # Use the strictly_eql? method to compare values using JavaScrip…

皆さんこんにちは。ジェームズ・カールバックの「マッピング・エクスペリエンス」は、企業が顧客体験を根本から理解し、見える化するための指南書です。本書は、顧客中心のビジネス戦略を深く掘り下げ、顧客が直面する問題を明確にし、それらに対処する方法を提供します。カールバックが提案する「連携ダイヤグラム」の作成手法は、今日の競争が激しい市場において、企業が顧客満足度を高めるための鍵となります。 連携ダイヤグラムとは何か？連携ダイヤグラムには、カスタマージャーニーマップ、エクスペリエンスマップ、サービスブループリントが含まれます。これらのツールを使用することで、企業は顧客の経験を視覚的に表現し、サービスの改…

久しぶりにオフライン会場ありで行われたJaSST Tokyoに参加してきました！ 久しぶりに会場での雰囲気を味わえたり知り合いに会えました。 チラシとかが入っていたバッグ。会場参加ノベルティ感がある。デザインかわいい気になったセッションのメモと感想をまとめます。 オープニング 昨年亡くなられたにしさんについて言及がありました。「天国と地獄の境界分析」とか、「閻魔様にプロセス改善を提案」とかパワーワードが飛び出して笑っちゃいました。強い。 基調講演「Tangible software quality」 Gojko Adzic 氏 講演内容メモ 会社が資金難になるようではいい品質のプロダクトとは言…

前回（ゼロから作るDeep Learning 4（強化学習編）の4章のサンプルコードにアニメーション化の機能を追加する - daisukeの技術ブログ）に続き、今回は、同じく「ゼロから作るDeep Learning 4（強化学習編）」の4章のサンプルコードの「policy_iter.py」に対して、ステップごとの更新された価値関数が書かれたマップの画像ファイルを、ファイル出力する機能を追加していきます。 また、ついでに、同じく4章のサンプルコードの「policy_eval.py」のステートごとの更新された価値関数が書かれたマップの画像ファイルを、ファイル出力する機能を追加します。