株式会社ZOZO の技術ブログ
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DigdagとEmbulkを利用してBigQueryにRDS（Aurora、MySQL）のマスタデータを同期する
2017/07/18
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こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 先日、会社の広報のためのインターン生紹介記事にメンターとして掲載していただきました。 大学四年生のインターン生と一緒に写真撮影を行ったのですが、見た目だけではどちらが年上かわからなかったので、「メンターの塩崎（右）」という表記をされてしまいました（笑） インターンでも実際のサービスに触れ
開発効率を上げる！Swaggerの記法まとめ
2017/07/07
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この記事ではOpenAPI Specification v2に関する内容を取り上げています。しかし、2023年9月現在での最新の仕様はOpenAPI Specification v3となっています。最新の仕様に基づいて実装や学習を行いたい方は、公式ドキュメントやそれに関連する資料をご参照ください。 こんにちは！ バックエンドエンジニアのりほやんです。 以前、テックブログでAPIモックと仕様書を作成することがで
Embulkを利用したデータ転送基盤の構築
2017/06/30
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こんにちは。バックエンドエンジニアインターンの田島です。 VASILYでは分析にBigQueryを使用しており、MySQLのデータを毎日BigQueryに同期しています。この同期処理を行うシステムは、約2年前にRubyで書かれたもので、プロダクトの成長に伴うデータ量の増加に耐えることができなくなり始めていました。そのため、同期処理を行うシステムを一から作り直しましたので、そ
初日から本番にデプロイ！VASILYフロントエンドインターンの紹介
2017/06/23
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こんにちは、フロントエンドエンジニアの茨木です。 VASILYでは通期でエンジニアインターンを募集しており、厳しい選考を突破した学生をインターン生として受け入れています。中にはインターン後選考に進んで内定を獲得するケースもあります。フロントエンドチームでも3月に来たT君が短期インターンを経てめでたく内定しました。本記事では、彼の事例をご紹介し
自己回帰型モデルの深層学習
2017/06/16
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初めまして、データチームの上月です。 今回はVASILYテックブログ初の論文紹介、テーマは 自己回帰型モデル（Autoregressive, AR）です。 はじめに VASILYではIQONの類似画像検索にAutoencoderを適用しています。 具体的にはアイテム画像で学習したAutoencoderの潜在変数を特徴量として類似画像検索を行っていますが、背景やモデルの影響を受けやすいなどの課題があります。 この問
Fashion Tech meetup vol.4を開催しました
2017/06/09
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2017年6月7日、第4回目となるFashion Tech meetupを開催しました。今回はVASILYが主催となり、バックエンドチーム、フロントエンドチーム、データチームが業務で行っている開発・運用のノウハウを発表しました。 本記事で弊社の登壇資料を公開しますので、ご参加できなかった方、Fashion Tech meetupを初めて知った方、是非ご一読ください。 メインセッション VASILY流CSSコーディ
レコメンドに画像の情報を活用する方法
2017/05/31
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データサイエンティストの中村です。 ファッションアイテムの画像から抽出した特徴量は検索以外にも利用することができます。 今回はレコメンドにおける画像特徴量の活用について、以下の3トピックを考えてみたいと思います。 画像特徴量を利用したコンテンツベースレコメンド モデルベース協調フィルタリングにおけるコールドスタート問題の軽減 画像特徴量を
HTML5における画像のレスポンシブ対応方法まとめ
2017/05/25
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こんにちは、Webフロントエンドエンジニアの権守です。 弊社では200以上の提携ECサイトから集めた大量の商品写真を取り扱っています。そのサービスの性質上、画像配信の最適化は非常に重要な課題の1つです。今回は最適化の一環として画像のレスポンシブ対応を導入しましたので、その際に調査した内容やハマったポイントなどを紹介します。 はじめに Retinaディスプ
開発効率を上げる！Swaggerで作るWEB APIモック
2017/05/19
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こんにちは。バックエンドエンジニアのじょーです。 みなさんは、開発初期の段階でWeb API（以下API）の実装が追いつかずクライアント側が開発できないという経験をしたことはありますか？ クライアント側はAPIがないと開発が滞ってしまうことがありますが、かといってAPIの開発も始まったばかりではすぐに必要なAPIを提供することができません。その問題を解決し、
Apache Mesos / Marathon を本番で運用するための5つのTips
2017/05/12
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こんにちは。 インフラエンジニアの光野です。 先日の ブログ記事 でご紹介したとおり、弊社のクローラーはDockerコンテナ化されています。このコンテナはApache MesosとMarathonのクラスタ上で動いています。 先日の記事はクローラーシステム全体を取り扱いましたが、本記事ではMesos/Marathonを導入するにあたって必要だった設定について「〜したい」という形で紹介いたし
モダンなSwiftのExtensionについて - Targeted Extensions
2017/05/11
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VASILYのiOSエンジニアにこらすです。最近、 Swift Evolution に私の2つ目の提案がマージされました。 今回は、Swiftで型にExtensionを作る特殊な方法について説明します。 今回紹介する方法を使ってExtensionを作ると、名前空間が切り分けられ、コードの読み書きがしやすくなります。 ブログを書くに当たって、この Extension 実装方法を研究しましたが、この手法の正確な名前がわ
Qiita:Team + Hubot + textlintで文章校正を自動で実行する
2017/05/01
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こんにちは、Androidエンジニアの堀江です。最近はiOSのプロジェクトに参加してSwiftを書いています。新しいことを始めるのは楽しいですね。 ところで今ご覧になられている弊社の技術ブログ「 VASILY DEVELOPERS BLOG 」は、VASILYのエンジニアが交代で更新しています。記事に何を書くかは各エンジニアの裁量に任されていますが、公開前に社内でレビューをするようにしていま
Railsアプリでクロールディレクティブを安全・効率的に設定する仕組み
2017/04/25
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こんにちは、フロントエンジニアの茨木です。 本記事ではRailsアプリでクロールディレクティブを安全・効率的に設定する仕組みをご紹介したいと思います。 Web上にあるページは、クローラーと呼ばれるロボットに巡回されて検索エンジンにインデックス登録されます。大規模なサイトにおいてはページを効率よくインデックス登録させる必要があります。その際にクロ
ファッションアイテムの画像からの特徴抽出とマルチスケールなCNNの効果
2017/04/24
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同僚に3ヶ月のディープラーニング禁止令を言い渡したデータサイエンティストの中村です。 VASILYではスナップ画像に写っているモデルさんが着ている服と似ている服を検索する画像検索エンジンを開発しています。 ファッションアイテムを探す際、デザイン(アイテムの色や模様)はとても重要なファクターになります。 ファッションアイテムの画像検索システムも当然
開発にもっと優しさを - iOSアプリの実装規約について
2017/04/19
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こんにちは。iOSエンジニアの遠藤です。 今回はiOSチームでの実装規約について紹介したいと思います。 Swiftのコーディングについてだけではなく、実装する上での細かい約束事をまとめました。 参考になれば幸いです。 実装規約について VASILYでのiOSアプリ実装規約は こちら からご参照ください。 実装規約とは？ 普段多く見る規約はコーディング規約だと思います。