新着ログ

新規機能はどんどんコンポーネント化　Vue.js + TypeScriptで開発してよかったこと・つらかったこと

機械学習できるデータを用意せよ　MLで重要なデータマネジメントの11領域

品質を保ちながら190時間以上あったテスト稼働を削減　フロントエンドでE2Eテストを導入して得られたもの

Javaでクリーンアーキテクチャする方法　Part.4：クリーンアーキテクチャの処理の流れ　

こんなデータじゃ機械学習できねぇよ　MLにおけるデータマネジメントの重要性

スマホやゲーム機、スパコンにも載っている“Arm”って何だ？　『BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi』の著者が教えるArmの基礎知識

「応答速度」「演算量の多さ」「カスタマイズの難しさ」　End-to-End音声認識のプロダクト化でハードルになる3つの課題

どんなに先進的な手法でも運用が回らなければ意味がない　サイバーエージェントのSREがKubernetesを導入した理由

「DNN-HMM」から「End-to-End」へ　LINEが取り組む音声認識のしくみ

大企業にはさまざまな問題解決の機会がある　メガベンチャーの地方開発拠点で働くという選択肢

Kubernetesトラブル原因特定を容易にするロギング強化機能　富士通のエンジニアが考えたその課題と解決策

フィギュアスケートのジャンプ回転不足を判定してみる　スポーツにおける映像分析の難しさ

食べログの基盤をいかに安全に運用するか　VM運用からKubernetes運用に安全に移行する方法

分散学習にはHorovodを使う　文献から学ぶクラウド機械学習のベストプラクティス

iOSはSwiftで、AndroidはKotlinで　「LINEマンガ」のアプリを支える開発言語たち

「React Native」「Expo」「Firestore」でアプリ開発を高速に　バックエンドエンジニアが家計簿アプリを作ってみた

PerlからJavaへ　DL数3000万以上を誇る「LINEマンガ」の裏側

スキルが平均値でも即戦力の価値あり　東京で働いていたエンジニアが最終的に沖縄を選んだ理由

Kubernetesから出力されるログを一意的なIDで関連づけ　トラブル原因特定を容易にするロギング強化機能

サッカー×ポーカーで得られる共通点　相手の“不確実性”から自分の“優位”を予測する

データセットの読み込みにはEBS、その成果物にはEFSを使うとよい　文献から学ぶクラウド機械学習のベストプラクティス

「目の前の課題を全力で解ける人」「突破する人」　10X・LayerX両CTOが語る「三年後に活躍している人材」とは

あらゆるモノが安全につながれば世界は変わる　ビットキーの認証認可プラットフォームが目指すシームレスにつながる社会

Elasticsearchで個人ごとに検索結果を表示するには？　ZOZOTOWNを支える検索パーソナライズ基盤アーキテクチャ

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