株式会社ZOZO の技術ブログ

SwiftでLottieを使ってアニメーションを実装する

こんにちはフロントエンジニアの茨木です。一ヶ月ほど前からSwiftでiOSアプリ開発をやっています。iOS開発経験は浅いですが、Lottieというライブラリを使用し、いきなりアニメーションごりごりの画面を担当してみました。 Lottie はAirbnb社が開発したライブラリで、僅かなコードでアニメーションを実装できるスグレモノです。 本記事では、SwiftにおけるLottieの使い方を説

コーポレートサイトをリニューアルしました

こんにちは、フロントエンドエンジニアの権守です。 既にお気づきの方も多いと思われますが、こちらのテックブログは今月から装いを新たにしています。これは 先日行った弊社コーポレートサイトのリニューアル に合わせたものです。 この記事では、今回行ったコーポレートサイトリニューアルについて実装面から紹介します。 特徴 今回のリニューアルの特徴は以

ファッション×機械学習の論文紹介

こんにちは。データチームの後藤です。 弊社のデータサイエンティストは職務の1つとしてファッション×機械学習の研究・開発に取り組んでいます。このファッション×機械学習の分野は世界中の大学や研究機関で精力的に研究されているため、我々も最新の動向を日々追いかけて、技術検証やサービスへの実用化を進めています。 本記事では、ファッション×機械学習

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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