はじめに

こんにちは。ウエディングドレスのクチコミサイト「Wedding Park DRESS」のチーフエンジニアをしているたかしま（ @_at_tech ）です。 最近はオーディション番組から誕生した推しのグループがデビューして嬉しい日々です 今回はある案件でグラフを表示するためのライブラリ Chart.js Charts.css を検討・活用したので、そこで知ったことをまとめてみようと思います。 サイト内でグラフの表示を考えている方の参考になれば嬉しいです。 Chart.js https://www.chart

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0. 本記事の位置付け 1. バリューのつくり方・考え方 2. エス・エム・エスが向き合うマーケットの定義とは 3. 全社の経営理念・バリューについて 3.1 経営理念について 3.2 バリューについて 「価値主体であり続けること」 「社会からの要請を真摯に受けとめ続けること」 「変化対応し、成長し続けること」 「誠実であり続けること」 4. プロダクト開発組織におけるバリューの位置付け 5. エス・エム・エスが考える「プロダクト人材」とは 5.1 プロダクト人材の活動の目的について 5.2 プロダクト人

こんにちは。性能テストグループのけんです。この記事では私が主に担当している性能テストについて、引き続き共有していきます。 前回の投稿 では対象シナリオについて説明しました。 今回は、対象シナリオを使用してどのように負荷をかけるのかを説明していきたいと思います。 ＜ 性能テストのススメ 過去記事 ＞ #1 性能テストの目的と種類 #2 テスト計画 #3 対象シナリオ（運用プロファイル） テストパターン ISTQBのシラバスには性能テストの主要な活動として以下の項目が定義されています。今回のスコープは テスト

はじめに

はじめまして！ 2023年5月に1ヶ月間、インターンシップ生として働かせていただきました、栗原佑弥（ ...

暑い日が続きますね。皆様いかがお過ごしでしょうか、西です。 今日は AWS DataSync (DataSync) についてお伝えしようと思います。 DataSync はファイル転送に活用できる AWS マネージドサービスなのですが、、情報が比較的少ないため、業務でも調査に難儀する事が多々あります。 さらに言えば、構成要素も思いの外多くて (個人的には) 複雑なのでイメージをうまく掴めずに苦労しました。 ですので、今回は DataSync を クロスリージョン S3 to S3 形式のファイル転送に利用す

G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の事前トレーニング済みの API のひとつである Cloud Vision API を用いて車のナンバープレートをマスキングする処理をご紹介します。 はじめに Vision AI Vision API 事前確認でわかったこと 構成図 準備 ディレクトリ構成 main.tf gcf_source_code/detect_car main.py requirements.txt gcf_source_code/detect_license_pl

本記事は 【いまさら聞けない○○ウィーク～Git編～】 4日目の記事です。 🍦 3日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 5日目 💻 はじめに みなさま初めまして！ 本日は新卒入社4年目、現在Webディレクターの青田からお届けします。 「いまさら聞けない○○ウィーク～Git編～」も後半にさしかかりましたね。 1-3日目の記事では技術的な内容が多くとてもタメになりました。 今回は少し変わって、ディレクターや非エンジニアにも参考になるGitについてお話しします。 そもそもGitは『エンジニアが使うもの』だというイメージがあ

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社で SRE をしている間瀬です。 今回は Google Cloud上で Cloud SQL で更新されたデータを Apache Kafka(以下、Kafka) を経由して Pub/Sub や他のAPへ連携する方法を紹介したいと思います。 Cloud SQL と Kafka 間の連携は Debezium というOSSを利用して、Kafka は Google Kubernetes Engine (以下、GKE) へデプロイしていきます。 アーキテクチャ 今回紹介する

こんにちは！Merpay Engineering Enagement Team の@mikichinです。 来たる8月22日（火）から8月24日（木）までの3日間にわたり、「Merpay & Mercoin Tech Fest 2023」をオンライン開催します！ テーマは「Unleash Fintech」。メルペイ・メルコインのこれまでの技術的な取り組みはもちろん、メルカリグループのFintech事業における新たな挑戦をお伝えします。メルペイ・メルコインが今後どのように“Unleash（解放）“し

3行でまとめると LLM分散学習ハッカソンに参加し、Vision-Languageモデルの一つであるBLIP2のHuggingFaceモデルを拡張して動画からテキスト生成するVideoBLIPを作成しました。ソースコードはGithubで公開しています。 運転映像に対する説明文章を学習に用いてVideoBLIPの学習を行い、運転映像を説明するモデルを作成しました。（以下のように運転映像に対して説明文が出力されます） https://youtu.be/mS7zqT2umb4 学習を高速化するためにマルチノード