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新着ログ
Javaでクリーンアーキテクチャする方法 Part.5:クリーンアーキテクチャの課題と解決
なるセミ
脆弱性が発見されたらいつ直す? セキュリティエンジニアが教える修正パッチの管理方法
yamory
新しすぎるものは避けてアーリーマジョリティくらいを目指そう 息の長いサービスを少しずつ改善していく営み
株式会社ラクス
どのようなユーザー体験を提供できるか考える サイバーエージェントのSREが行った Kubernetesの問題検証とその解決
Kubernetes Meetup Tokyo
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
株式会社ラクス
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
Machine Learning Casual Talks
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
株式会社ラクス
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
なるセミ
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
Machine Learning Casual Talks
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
ARM入門勉強会
「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
Tokyo BISH Bash
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
Kubernetes Meetup Tokyo
「DNN-HMM」から「End-to-End」へ LINEが取り組む音声認識のしくみ
Tokyo BISH Bash
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
Re:Build
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
Kubernetes Meetup Tokyo
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
Sports Analyst Meetup
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
TECH PLAY
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
Machine Learning Casual Talks
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
LINE Developer Meetup
「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
Yahoo! JAPAN Osaka
PerlからJavaへ DL数3000万以上を誇る「LINEマンガ」の裏側
LINE Developer Meetup
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
Re:Build
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
Kubernetes Meetup Tokyo
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
Sports Analyst Meetup
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