お久しぶりです。技術開発部の相原です。 昨年度は技術基盤部としてmrubyを導入したりしていましたが今は少しレイヤーが開発寄りになりました。 とはいえ依然として技術基盤も見ていて、最近はご多分に漏れず機械学習を用いた技術基盤の改善に興味があります。 そんな中でここ数ヶ月メインの業務の合間の時間を使って試験的に機械学習を導入していたので、今回は技術的負債の高利子クレジットカードと呼ばれる機械学習を導入する中でどのような工夫をしたかということについて書きたいと思います。 機械学習については門外漢なので、ここではモデルの訓練などのプラクティスに関しては触れません。 (一部暗黙的に深層学習を前提としている箇所がありますのでご了承ください) 技術的負債の高利子クレジットカード Data Dependencies Cost More than Code Dependencies System-leve
php を GDB でデバッグするのが便利。 以下のエントリで手法が説明されている qiita.com blog.anatoo.jp stackoverflow.com 以降、私が書くのはこれらのエントリに書かれている手順を真似たものなので、詳細を知るにあたっては是非リンク先も読んでほしい 検証: GDB で実行中の php プロセスを覗き見る GDB は実行中のプロセスを解析の対象とすることもできる。このエントリでは、無限ループするバグった php を GDB で覗いてみよう <?php function third($bar = "") { for (;;) { } } function second() { third(); } function first() { second(); } first(); 検証環境 CentOS7.4 (1708) php-5.4.16-42.el
2017年9月21日にいよいよ Java 9 がリリースされます。 Java 9 を利用することのメリットは一体何でしょうか？こんにちは。ヌーラボのアカウント基盤を Java で支える Nulab Apps チームの加藤です。 Nulab Apps チームが開発するアカウントの基盤はサード パーティ製の Java ライブラリだけでも 154 個の依存関係を有します。154 個の Java ライブラリは数々の破壊的変更を乗り越え、おおよそ最新の安定バージョンに更新し続けてきました。 もちろん言語のメジャーバージョンアップにも対応し、現在では Java 8 の関数型をプロダクト コードで使用可能な環境を維持しています（これが楽しい）。本ブログは、ヌーラボのアカウント基盤を先行して (ローカル開発環境のみで) Java 9 にマイグレーションして発生した問題と一時的な対処法を記録した奮戦録です。
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