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AI accelerators¶ AI Accelerators are designed to help speed up model experimentation, development, and production using the DataRobot API. They codify and package data science expertise in building and delivering successful machine learning projects into repeatable, code-first workflows and modular building blocks. AI Accelerators are ready right out-of-the-box, work with the notebook of your choi
パッケージマネージャ「Homebrew 4.0」正式リリース、より高速に。Git cloneからJSONによるパッケージ管理へ切り替え MacやLinuxに対応するパッケージマネージャ「Homebrew」の最新版となる「Homebrew 4.0」正式版がリリースされました。 下記は開発者であるMike McQuaid氏のツイートです。バージョン3.6以来最大の変更が行われ、Tapと呼ばれるサードパーティアプリをインストールするためのスクリプト管理がJSONベースになり、大幅に高速化されたと紹介しています。 Today I'm proud to announce the release of Homebrew 4.0.0. The most significant change since 3.6.0 enables significantly faster Homebrew-maintai
トラベルブックでは「スピード改善」という名の下「Core Web Vitals」のスコアを上げる努力をしています。Core Web VitalsというとLighthouseのスコアがいかに「100に近いか？」が焦点になりやすいのですが、本来はユーザーの環境でいかに「速いか？」が重要です。これはフィールドデータと呼ばれています。そこで今回は、フィールドデータとはなにか、ラボデータとの比較、確認方法、スコアを上げる方法などを我々の理解の範囲で綴っていきます。 Lighthouseのスコアが全てではない Core Web Vitalsと聞くとあの「緑色の100」が浮かびます。 我々は「緑色の100」を目指して、TTFBを短くし、ヒーロー画像をpreloadし、width/heightを指定してレイアウトシフトをなくします。 これはGoogleのLighthouseというソフトウェアが算出したスコ
@1000ch (id:hc0001) です。技術顧問業としては広報周りの戦略を考えていることが多いのですが、今日はエンジニアリングの話です。 ドクターズプライムのプロダクト開発の中でも、パフォーマンス上の課題を発見して改善に取り組むことがあります。今回は @oinume (id:oinume) さんから 「この辺りの実装が問題になっていそう…」 という相談があったので、私がアプリケーション全体を眺めてボトルネックになっている箇所をいくつかピックアップし修正方針を提案したのですが、 実装を修正する前に 「まずは継続的にモニタリングできる環境を準備してパフォーマンスの前後がわかるようにしましょう」 ということで原点回帰した話です。 Core Web Vitals でリアルユーザーモニタリング パフォーマンス指標とプロダクト KPI の選定 リアルユーザーモニタリングと合成モニタリング データ
先日GoogleよりGoogle Analyticsの大幅アップデートが発表されました。 その名も「Google Analytics 4」です。 従来よりアプリ + ウェブ アナリティクスという名称でβ提供されていたものが正式にリリースされた形になります。 自分の勉強がてら、アップデートの内容を整理したいと思います。 アップデートの背景 そもそもなぜGoogleは今回のアップデートを行ったのでしょうか？ アナウンスの原文にその答えが書いてありました。 新しいアナリティクスでは、デバイスやプラットフォームごとに細分化された測定ではなく、顧客中心の測定を行うことができます。マーケターが提供するユーザーIDや、広告のパーソナライゼーションにオプトインしたユーザーからのGoogle独自のシグナルなど、複数のIDスペースを使用して、顧客が貴社のビジネスとどのように相互作用しているかをより完全に把握す
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「施策掲示板」は、ウェブサイトやアプリを使っていて 「これは使いやすいな」とか「気が利いているな」と思った スクリーンショットを集めたサイトです。施策のネタ帳のようなイメージです。 全てのスクリーンショットが役立つとは限りませんが、何か良いアイデアがないかな？ というのを探すときに便利です。 無料会員登録いただければ、いつでも無料で利用出来ます。 コンテンツは毎月新規のものが複数追加されていきます。 以下リンクからフォームを入力いただくと、完了ページにて施策掲示板のURL・ID・PWが案内されますので、ログインをお願いいたします。 （ID/PWに関しては外部サイトやソーシャルメディア等での公開を行わないでください。
＜お知らせ＞ この記事は移転しました。約5秒後に新記事へ移動します。 株式会社HAPPY ANALYTICS 公式サイトよりお読みください。 ウェブサイトの改善施策を出すには３つの方法があります。セミナー等で良くお話ししているのですが １：データを元に「良い」と「悪い」を見つけ、自社サイト内で改善案を出す ２：データを元に課題を見つけ、「仮説」をもって同業他社を比較する ３：自分が良いなと思った施策のスクリーンショットを撮って施策をためる この3番について、セミナーで紹介しているいくつかの事例はこんな感じです。 ■男女お互い選びやすいように「価格を隠す」機能を入れる ■メールマガジンを「受け取らない」を選ぶと、メールマガジンの詳細を表示するバナーが案内される こういった施策を私は貯めているのですが、それらをまとめたサイトをリリースしました。それが「施策掲示板」になります！ 施策掲示板とは
サイバーセキュリティ研究者のサム・ジャダリ氏は2019年7月20日、「ブラウザの拡張機能を介した壊滅的なデータ漏えい」として「DataSpii(データスパイ)」というセキュリティ問題を報告しました。ジャダリ氏によると、Google ChromeやMozilla Firefoxの拡張機能の一部が個人情報を含む閲覧履歴を収集し、入手した情報をインターネット上で販売していたとのことです。 DataSpii - A global catastrophic data leak via browser extensions https://securitywithsam.com/2019/07/dataspii-leak-via-browser-extensions/ My browser, the spy: How extensions slurped up browsing histories f
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
GitHubが「Pull Panda」買収を発表。プルリクのSlackリマインダーやレビュアーの公平な割り当てなど、全機能が無料に GitHubは、GitHub関連ツールベンダ「Pull Panda」の買収を発表しました。この買収発表と同時に、Pull Pandaが提供していた3つのソフトウェア「Pull Reminders」「Pull Analytics」「Pull Assigner」はすべてGitHub Marketplaceで無料公開され、だれでも使えるようになりました。 Pull Remindersは、プルリクエストに対する作業を自動的にSlackにリマインドしてくれる機能を提供します。これによりプルリクエストへの対応が忘れられたままになるのを防ぐことができます。
この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2018 - 8日目の記事です。 注意点 タイトルは煽りです。「新規事業におけるデータエンジニアリングの勘所」の方が正しいかもです。 クオリティというか記事の信頼度は、投稿時間がギリギリになってしまったことから察してもらえるとありがたいです。 本エントリーの内容は個人的な見解であり、所属する組織を代表するものではありません。データの取り扱いは非常にセンシティブなトピックでもあるため気軽に発信すべきではないということは重々承知しております。もし誤りや考慮不足だと感じる点があれば、それは全て私個人の力不足によるものですので、どうぞ私個人当てにご指摘のコメントをいただけると幸いです。 もくじ 注意点 もくじ 背景 前提 体制 システム 開発スコープ 機械学習WebAPIは分離 データ基盤設計 全体の設計ポリシー データ
Tensorflow detection model zoo We provide a collection of detection models pre-trained on the COCO dataset, the Kitti dataset, the Open Images dataset, the AVA v2.1 dataset and the iNaturalist Species Detection Dataset. These models can be useful for out-of-the-box inference if you are interested in categories already in those datasets. They are also useful for initializing your models when traini
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