楽天の及部さん(@TAKAKING22)さんに、モブプログラミングの1日ワークショップを、2018/9/20(木)に開催していただきました！ モブプログラミングとは？ モブプログラミングとは、シンプルにチーム全員で、同じ仕事を、同じ時間に、同じ場所で、同じコンピュータでプログラミングすることです。 元々はHunter Industries社が始めた開発手法で、日本でも徐々に広がり始めています。Hunter Industries者の実際のモブプログラミングの様子は、 こちらの動画 から確認できます。 今回の

こんにちは、AWSエンジニアの大石です。 みなさん、新しいiPhoneは買いましたでしょうか？ 良く訓練されたApple信者である私は迷うこと無くiPhone XS Maxにしてみましたが、さすがにデカすぎ感が否めません。しかもiPhone Xからの買い換えだったので「何がかわったんだ」という問いに未だにこたえられずにいます。信者です。 そんな新しいiPhoneですが、どちらがというとハードよりもiOS12というソフトの満足度が高そうです。比較的古いiPhoneでも「OSのアップデートでサクサク動くように

こんにちは、技術4課の城です。 サーバーワークスでは上期（3月～8月）、下期（9月～2月）にてそれぞれの目標を設定することになっています。 私は今期の目標の一つに資格取得によるスキルアップを掲げました。 というわけで、さっそくAWS認定 Advanced Networking -Specialityを受験してきましたのでレポートをしたいと思います。 AWS認定 Advanced Networking -Specialityとは AWSのネットワークについての専門知識試験となります。 下記、公式サイトより抜

こんにちは、開発本部の宮内です。先日のメドレーの社内勉強会「TechLunch」で、「とりまわかる TTS」と題して Web Speech API のお話をしました。 Web Speech API とは？ macOS に、 say というコマンドがあるのはご存知でしょうか？ このコマンドは引数で受け取った文字列を発音してくれるというコマンドです。 ターミナルアプリを開いて、次のようなコマンドを入力してみてください。 say -v Kyoko "ご用件は何でしょう？" このようにテキストから人間の声のように

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こんにちは．開発部のsakura ( @818uuu )です． 普段はレシピ動画サービス クラシルの検索を担当しています． 今回は辞書シノニム管理の運用について述べます． 一般的にもなかなか知見が共有されていない部分なので担当者の方は見て損はないと思います． では，さっそく内容に入っていきます． 作業内容 1.キーワードの発見 ユーザーが検索したキーワードログから見つける キーワードごとの離脱率から見つける 気づいた方から直接教えてもらう 本物の辞書を使う 2. キーワードの登録 更新頻度 作業時間 モチ

データ可視化推進室の深尾です。 delyではkurashiruリリース当初からデータ分析を重要視してきました。でも初めから使い勝手の良い分析基盤があった訳ではなく、これまでに何度も改良し今は４世代目となる分析基盤を中心に利用しています。今日はその分析基盤のお話です。まずこれまでの歴史から振り返ってみたいと思います。   クラシル分析基盤の歴史 第１世代：Google Analytics クラシルのリリース初期から導入していたのはGoogle Analyticsです。これは皆さんも使っていることが多いんじゃ

こんにちは！LIFULLでジンジニアしている木村 @kimkimniyans です。 秋も深まって外に出るのも家でのんびりするのも何をするにもいい季節になってきましたが、知ってますか？ 油断してるとあっという間にさむいさむい冬がやってきます。イヤですね寒い冬。 しかしっ、そんな寒さも吹き飛ばすアツいイベント、 PHP Conference が今年も開催されます！ 開催日：2018/12/15(土) 会場　：大田区産業プラザ PiO PHP Conference 2018にLIFULLもスポンサーをさせてい

DataStrategyの齋藤（ @pigooosuke ）です。 ネットショップ作成サービス「BASE」は60万店舗のショップが利用しており、ショッピングアプリ「BASE」のユーザーは、新着商品、キーワード検索、関連商品、商品特集などを介して気になる商品を見つけることができます。今回、新機能として、検索ワードに関連するキーワードを表示することで、ユーザーの興味のありそうな商品にたどり着ける動線を機械学習を活用して実装しました。 DataStrategyチームは発足して間もなく、サービスドメインに適応した