先週、電通さんのスタートアップのアクセラレーションと、W venturesさんの投資先メンタリングをやりました。その両方で話したことの補足。 GAFAの作法に無駄に逆らってはいけないよ。GAFA級の複数企業が同じ施策・設計をしていたら、よほどのファクトがない限りは従うのがオススメ。 GAFAってのは、Google, Apple, Facebook, Amazonのことですね。 ここ数年、スタートアップ支援のお手伝いをすることが増えてます。去年は単発の相談も含めると50社ちかくで、サービス設計やグロースのメンタリングをしました。 で、ちょいちょい思うんですが… みんなオリジナリティのあるサービス設計をしすぎ！しかも、必要ないところで！ みなさん、すごい真剣にサービスを作ってるのはわかります。でも、頑張らなくてよいところで、頑張りすぎてる。決済ボタンの位置とか、リンクの色とか、ログインフローと
［速報］「The Amazon Builders' Library」発表。大規模分散システムの構築、運用などについて、Amazonが学んできたことをコンテンツとして公開。AWS re:Invent 2019 Amazon.comが開発してきた世界最大級の電子商取引システムや、それを支えるインフラであるところのAmazon Web Servicesは、世界でも最も複雑で巨大な分散システムの1つです。 そしてAmazon.comやAWSにとってさえ「分散システムの構築は難しいものだった」と、Amazon.com CTO Werner Vogels氏。 そしたなかで、Amazonはどのように堅牢でスケーラブルな分散システムを作ったのか？ エンジニア組織をスケールさせてきたのか？ どのように運用しているのか？ どうやってサービスを迅速に提供しているのか？ AWSのブログに投稿された記事「Check
RSGT2020の基調講演をやっていただく Jim Coplien さんによる、大規模組織のお話がありました。 この話を聞くのは実は三回目(飲み屋、ウィーンでのScrum Gathering、今回)ですし、ありがたいことに、色んな人に日本語で説明することもあるので、周りの人とも話しながら自分なりの認識がまとまってきました。 いや、お前のまとめなんていらないんだよ、とは思いますが、全体をちゃんと書くのは難しいので(ビデオとっとくべきでした)、ざざっと書いておきます。 人々は組織をツリー構造*1で考えがちで、実際に公式な組織アサインはそのように運営されがちだが、末端のノード間やたすき掛けのようなつながりは自然に起きていて、それによって情報流通の効率性が維持されている。これは、兼務をつけて複数部署にマネージャーを頭出しさせるのとも違うし、マトリックス型組織でプロジェクト運営するのともちょっと違う
背景 間違って入ってしまったSI企業での開発経験談です。 入社前に「バックエンドの経験しかない」と伝えたがフロントもやる羽目に。 入って知ったLAMP環境での開発。あと顧客の窓口もやる羽目に。 私の担当するシステムは二期目で、引継ぎなし・ドキュメントなし・前任者なし、のトリプルコンボ。 PCは13インチのラップトップ、サーバはレンタルサーバ。 Gitなし、CIなし、規約なし、静的チェックなし（エディタはサクラ）。 既存コードがPHPなのにオブジェクト指向じゃない。フレームワーク使えない。 開発規模はだいたい20人月。期限は3か月。 偉い人「OSSﾊｾｷｭﾘﾃｨｶﾞｰ」 開発の流れ ローカル環境（MAMP）で実装。 実装したファイルをFTPソフトでレンタルサーバのテスト環境にアップロード（上書き）。 テストを行って（テスト仕様書なし）動けば本番環境にアップロード なお、開発環境を変える裁量は
たった1枚の画像とカメラによる顔認識から、ディープニューラルネットワークでバーチャルYouTuber(VTuber)として自然な動きを可能にするシステムを、Google JapanのソフトウェアエンジニアであるPramook Khungurnさんが発表しています。 Talking Head Anime from a Single Image https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime/ 実際にKhungurnさんが開発したVTuberシステムがどんな感じなのかは、以下のムービーを見るとよくわかります。 キャラ画像一枚でモデリングしなくてもＶＴｕｂｅｒになれるシステムを作ってみた - ニコニコ動画 例えば、にじさんじ所属の御伽原江良の立ち絵(左)を読み込み、Khungurnさんがウェブカメラで撮影した映像(中央)で顔認識を行った結果を重ねると
2015 年 4 月 12 日に Chainer の最初のコードをコミットしてから，およそ 4 年半と少しが経ちました．はじめのはじめは軽い気持ちで書きはじめたコードでしたが，今では一線級の研究を立派に支えるまでになりました．深層学習フレームワークの世界も当時とは様変わりして（当時は TensorFlow も PyTorch もなかったわけですから，本当に変わりました），思えば遠くにきたものです． 今日，PFN は社内の研究開発に用いる主なフレームワークを PyTorch に移行すると発表しました．会社にとってももちろんですが，業務としてはこの 4 年半，Chainer 一筋でやってきた自分にとっては特に，大きな転換点です． まず率直な感想として，Chainer の開発は本当に楽しかったです．書きはじめた頃は，深層学習フレームワーク競争の真っ只中で，Theano の上に乗っかるフレームワー
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