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kennak · 6 months

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不明な Wi-Fi ネットワークには接続しないでください空港や駅など交通量の多い旅行エリアでの公衆 Wi-Fi ネットワークの使用は便利ですが、リスクも伴います。 NordVPN が実施した調査によると、旅行者の 4 人に 1 人が海外旅行中に公共 Wi-Fi の使用中にハッキングされた経験があることがわかっています。したがって、身を守る最善の方法の 1 つは、公共 Wi-Fi をまったく使用しないことです。ユーザーの同意なしにデバイスが最初に利用可能な Wi-Fi ネットワークに接続しないようにするには、設定で Wi-Fi 自動接続を無効にすることができます。これにより、潜在的な悪意のある攻撃者にさらされる可能性が減り、ユーザーのアクセス制御が強化されます。電話の設定。携帯電話をモバイルホットスポットとして使用すると、不正なネットワークに接続するリスクがほとんど、またはまったくなくなることを意味します。これは、公共 Wi-Fi に依存したくない場合、特に何かをすばやく行う必要がある場合に最適なオプションです。使用していないときはデバイスをシャットダウンする空港や税関の保安検査を通過するとき、または放置する必要があるときは、コンピューターと携帯電話の電源を切ります (スリープまたは休止状態ではありません)。これにより、フルディスク暗号化などのデバイスのハードウェアセキュリティ機能を最大限に活用でき、デバイスの制御を失った場合にデータを保護できます。不明な充電ポートに接続しないでください公共またはホテルの USB ポートや Lightning ポート、信頼できないソースからのケーブルや USB デバイスを直接使用しないでください。このようなサイバー攻撃は一般的ではありませんが、発生する可能性はあります。データブロッカーや電源バンクからのデイジーチェーンを使用して、悪意のあるポートやケーブルへの露出を制限できます。ロック画面の表示を制限する私たちの多くは、テキストメッセージの内容やカレンダーの予定など、モバイルデバイスのロック画面上で意図した以上の個人情報を共有しています。設定を調整することで、ロックを解除せずに携帯電話で利用できるものを制御するための高レベルの情報のみを共有するようにすることができます。誰かが通りかかってあなたの携帯電話をのぞき見した場合、ロック画面を使用して数秒間に収集できる情報の量を制限できます。 Bluetooth 接続を確認してくださいベストプラクティスとして、使用しないときは必ず Bluetooth をオフにしてください。オンにすると、悪意のある攻撃者が以前に接続したデバイスを発見し、デバイスにアクセスできる可能性があります。 Bluetooth 設定でデバイスを「検出可能」モードではなく「非表示」モードに設定することもできます。これにより、未知のデバイスが Bluetooth 接続を見つけられないようにすることができます。また、不明なデバイスが公の場でコンテンツを共有できないように、必ず Airdrop 設定を「連絡先のみ」に調整してください。

休暇中に安全を確保するための旅行の安全に関するヒント - Yubico

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0-9 · 1 year

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社内github actions現状確認

いろいろ動くようになってきていたのでまとめた。

初期設定

社内action側の https://github.com/${org}/${repo}/settings/actions にある、 Access を Not accessible 以外にする。

できること

過去、 using: "composite" 内から uses: を使うことができなかったが、使えるようになっていた。

呼び出された側のactionでローカルファイルを参照した場合、呼び出し側のローカルファイルが参照される。

参照側

- uses: ${org}/${repo}@${tag or branch}

- uses: ${org}/${repo}/${dir_name}@${tag or branch}

${dir_name} が指定された場合、参照先 ${repo} 内の /${dir_name}/action.yml が呼び出される。

ただし、 ${dir_name} が /.github/workflows/${workflow} を参照している場合、workflowの参照とみなされる。（もしかしたらファイルを参照しているとworkflow、ディレクトリを参照しているとactionとみなしてるかも？）

複数actionsの運用

action毎にrepositoryを作成する

Pros

一般的なgithub actionのプラクティスを適応できる

Cons

管理するrepositoryが増える

一つのrepository内でbranch毎に別のactionを作成し、参照側はbranch指定で呼び出す

Pros

（3と比較して）一般的なgithub actionのプラクティスを適応できる

リポジトリが増えない

Cons

参照側でtagを指定できないため、バージョン管理が煩雑（ただし、そもそもgithub actionsは @v1 のような指定をしても v1 というタグの指定にしかならないため、 branch_v1 のようなbranch名での運用でも大差ないかもしれない）

開発時に「どのブランチが外部から参照されているか？」が不明なため、間違って参照されているブランチが削除される懸念がある（main branchに外部提供しているactionを列挙し、各branchのCIからmain branchのactionを呼び出して、検証することはできそう）

一つのrepository内でディレクトリを分けてactionを作成し作成し、参照側はディレクトリ指定で呼び出す

Pros

リポジトリが増えない

ディレクトリ毎にactionを管理できるので一覧性が高い

Cons

tag, branchを指定したバージョン管理は困難（/action_v1 、/action_v2 のようなディレクトリ名を使ったバージョン管理になりそう）

一般的なgithub actionsのプラクティスの適応は困難（monorepoと思えばいけるかも？）

テスト

.github/workflows/on_push.yml に以下のような内容を書く

name: test on: push jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v3 - uses: ./ with: example: aaa # 必要に応じてaction実行後の結果が正しいかの検証を行う

#githubactions

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waheipon · 2 years

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毎度おなじみ100均画用紙で。筆数抑える水分抑えるプラクティス。水彩紙は金魚すくいのポイの扱いに同じ。

#Watercolor #スケッチ #水彩画 #淡彩略画 #生徒募集 #透明水彩 #京都水彩画塾 #水彩画ワークショップ #水彩画教室 #京都の絵画教室 #水彩画のある暮らし

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ryotarox · 2 years

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(『英語のハノン』初級・中級・上級コンプリートした僕が実感している効果と正しい学習法｜Ken Sugihara｜noteから)

リーディング力の向上に必要なのものは「語彙力」と「文法知識」ですが、早く、正確に読めるようになるためには「リテンション能力」が必要になってくるからです。リテンション能力とは「記憶力」、とりわけ短期的な記憶を保持しておく力のことを指します。この能力は5〜6秒程度分くらいの英語を認識して処理する力を指すようですが、『英語のハノン』の「聞こえてきた英文を真似る」というプラクティスを実施するためには聞こえてきた英文を一旦脳に記憶しておく必要があるわけです。その「一時的に保持できる英文の量」が、ハノンを練習することで飛躍的に高まります。

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mayupire · 2 years

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なんかさ、もうさ、それ以外言う事ないんかってくらい何万回も言ってるけどさ、この曲本当に好きなんだよね。曲も歌詞も歌声もパフォーマンスも全部が好き。だからこのプラクティス動画出たその日から何万回再生したかわかりません(盛りすぎだけどそのくらいの勢いで見てる)。この再生回数のうちの300くらいはたぶんわたしですよろしくお願いします。

youtube

#Youtube

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f1gate · 2 days

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佐藤琢磨トーを使わなかったドライバーで最速の17番手

第108回インディアナポリス500のプラクティスは現地時間の5月14日に始まったが、初日はウェットコンディションで、2日目も一部ウェットコンデ... https://f1-gate.com/sato/f1_81055.html

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takahashicleaning · 8 days

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ＴＥＤにて

デイビッド・ハンソン：「感情を表現する」アンドロイドロボット

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

デイビッド・ハンソンのアンドロイドロボットは、あなたと似ていて同じように表情を作ることができます。

感情を理解してそれに応えたり、感情の表現も人間そっくりにできます。

アインシュタイン・アンドロイドロボットを使ったライブでの「感情」のデモによってアンドロイドロボットが本当に人とそっくりになった未来の様子をうかがうことができます。

さらに、表情は人間そっくりにはできませんが、開発中の大量生産型のミニアンドロイドロボットは、クラウドコンピューティング技術を導入して、自然な会話で答えを回答してコミュニケーションしてくれるそうです。

価格は300ドル（現在の為替レートでは四万五千円）程度！

実際に見てみないと何とも言えませんが、これは絶対買いたい！という気持ちになります。今後の開発次第では、もっと低価格で高機能になりそうです。

２０１５年の段階では、このようなロボットが実現してきています。人工知能で翻訳も可能になるそうです。

インターネットに接続できるので、年々、賢くなります。人工知能が進化すればロボットの知能も向上するそうです。

なお、映画のように人間のような複雑な思考をする機械とか、そのようなことは不可能であることが、すでに2000年代初頭で証明されていますので、ルーティンワークのような機械学習です。

このようなシステムに、ルーティンワークのような機械学習を取り入れていくことで、オープンデータのメリットとクラウドコンピューティングの大規模解析を融合していくことは

匿名性と高レベルのセキュリティーの前提ですが革新的なイノベーションに可能性を観ることが出来ます。

さらに、オー��ンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジーサイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて国家や権力者は透明性を究極にして個人のプライバシーも考慮)

（個人的なアイデア）

さらに・・・

勝手に警察が拡大解釈してしまうと・・・

こんな恐ろしいことが・・・

日本の警察は、2020年3月から防犯カメラやSNSの画像を顔認証システムで本人の許可なく照合していた！

憲法に完全違反！即刻停止措置をみんなで要求せよ。

日本の警察の悪用が酷いので、EUに合わせてストーカーアルゴリズムを規制しろ！

２０２１年に、EU、警察への初のAI規制案！公共空間の顔認証「原則禁止」

EUのAI規制は、リスクを四段階に分類制限！

禁止項目は、行動や人格的特性に基づき警察や政府が弱者個人の信頼性をスコア化や法執行を目的とする公共空間での顔認識を含む生体認証。

人間の行動、意思決定、または意見を有害な方向へ操るために設計されたAIシステム（ダークパターン設計のUIなど）も禁止対象にしている。

禁止対象の根拠は「人工知能が、特別に有害な新たな操作的、中毒的、社会統制的、および、無差別な監視プラクティスを生みかねないことは、一般に認知されるべきことである」

「これらのプラクティスは、人間の尊厳、自由、民主主義、法の支配、そして、基本的人権の尊重を重視する基準と矛盾しており、禁止されるべきである」

具体的には、人とやり取りをする目的で使用されるAIシステム（ボイスAI、チャットボットなど）

さらには、画像、オーディオ、または動画コンテンツを生成または操作する目的で使用されるAIシステム（ディープフェイク）について「透明性確保のための調和的な規定」を提案している。

高リスク項目は、法人の採用活動での利用など違反は刑事罰の罰金を売上高にかける。

など。他、多数で警察の規制を強化しています。

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

シンシア・ブリジール：パーソナル・ロボットの台頭

iOSのメッセージングアプリ「iMessage」に量子暗号を用いた「PQ3」を導入すると発表！！

Apple Vision Pro 2023

ウォルター・デ・ブラウワー：AIが人間であることの意味をどのように学んでいるか？

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

ルーシー・ホーン：レジリエンス（心の回復力）を高めるための３つの秘訣

人工知能にも人間固有の概念を学ぶ学校(サンガ)が必要か？2019

セバスチャン・スラン＆クリス・アンダーソン : 人工知能（AI）とは何であり、何ではないか

ガイ・ウィンチ：感情にも応急手当が必要な理由

データ配当金の概念から閃いた個人的なアイデア2019

ブルーノ・メゾニエ：踊るミニロボット！(Pepperのプロトタイプ)

NVIDIA Jetson Partner Stories: Jibo Makes Its Robot More Social with the Jetson Platform

インターステラー(字幕版)

ヤニス・バルファキス：資本主義が民主主義を食い尽くす — 今こそ立ち上がろう？（サミュエルソン？）

Thunderbolt3端子搭載で電気自動車、燃料電池車を外部CPU、GPUとして活用するアイデア2018

＜提供＞

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iiyatu · 1 month

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hiromusicarts-blog · 4 months

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皆さん今日もお疲れ様でした。

良い感じにボケてますね。こんばんは^^

今夜は、久しぶりに、サイレントモードで鍵盤プラクティス。

オヤスミナサイ Good night

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Queen of the night 1996

未発表、未収録の音源

以前動画で紹介したやつです

#ヒロオガワ #サウンドデザインワークス #未発表 #未収録 #YouTube #Youtube

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kennak · 8 months

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トヨタは、ITメンテナンスが中断したために14の工場を36時間閉鎖せざるを得なくなったことを受け、パートナー企業に謝罪した。これらの工場は合わせて同社の生産能力の約3分の1に相当する。トヨタによると、保守作業中に「データベースに蓄積されていたデータを削除・整理したところ、ディスク容量不足によるエラーが発生し、システムが停止した」という。さらに、「これらのサーバは同一システム上で稼働していたため、バックアップ機能でも同様の障害が発生し、切替ができなかった※。これにより国内工場の操業停止に至った。」より大容量のサーバーが起動され、翌日には生産が再開されました。トヨタは「対策」は講じていると述べた。のエンジニアリングディレクターである Lee Denham 氏は Databarracks に対し、 The Stack 詳細がなければ何が起こったのかを正確に評価するのは難しいが、容量管理と監視の問題は「事前に監視して計画を立てていれば回避可能です。また、それがベストプラクティスです」と述べています。本番ストレージとバックアップストレージを分離するためです」と彼は付け加えました。「これは、同じ環境上に両方を備えた仮想プラットフォームのように聞こえます。」この事件は、トヨタが2022年にサプライヤーの小島工業がファイルサーバーがウイルスに感染したと発表し、同じ14工場の28の生産ラインを停止した後に起きた。（た）当時、日経新聞は、トヨタの400社以上のティア1サプライヤーの多くが「自動車メーカーのかんばんによるジャストインタイム生産管理システムに接続されている…」とパートナーの声を高めて指摘し * はい、 2,790 億ドル (2022 年の収益) の企業の IT システムでさえ、ダクトテープで固定されていることがあります... いいえ、私たちも承認しません。トヨタの事故：ずさんな考え？ように Percona に述べた CEO の Peter Zaitsev 氏がThe Stack 、「十分に文書化され、定期的にスケジュールされたバックアップ計画には、オフサイトおよびオフラインストレージを含むバックアップの冗長性、バックアップと復元の両方についてテスト済みの手順を含む優れた自動化計画、適切な暗号化の使用、および次のような内容が含まれている必要があります。」プロセス全体を監視します。最も重要な要素は、バックアップをテストすることです。必要なときにデータを回復できない場合は、バックアップを用意していないのと同じことです。回復に関する最大の課題は、これをどのように実行するかです。効果的にアウトします。「システムのメンテナンスと変更は常に通常の運用よりも「危険」なものです。プライマリに何か障害が発生した場合、より良いプロセスはその障害を調査し、変更をセカンダリに展開しないことです。変更が確実に行われていることを確認することはさらに良いことです。最初に非実稼働環境で変更されてから、実稼働環境に導入されます。「2 番目のハイライトはディスク容量です。これは重要なシステムのオーバープロビジョニングだけでなく、監視することも非常に重要です。ディスク容量の問題は、CPU 容量などの他のリソースとは異なります。CPU 容量を超えるとシステムが遅くなり、ディスク容量が不足する傾向があります。」「システムを完全に停止させ、ダウンタイムやさらに悪いことにデータ損失を引き起こします。ディスク容量が不足したときにシステムが実際にどのように動作するかをテストすることは、重要なシステムにとって重要ですが、残念ながら省略されることが多いのです」と同氏は述べた。の金融サービス担当ディレクターである Peter Pugh-Jones 氏は Confluent 、このインシデントは、問題が発生する前に対処する能力よりも災害復旧/フェイルオーバープロセスを優先するという、重要なシステムの時代遅れの設計理念を反映していると示唆しました。同氏は The Stack に次のように語った。「複雑なシステム設計のプロセスになると、企業はレガシー思考の犠牲になることがあまりにも多い。これらは、災害復旧とフェイルオーバーの古い原則を優先するように設計されたコアシステムに依存しており、1980 年代に確立された技術およびエンジニアリングの原則を反映しています... 「たとえば、ディスク容量が少ないと操作に影響する可能性があるという警告は、プロセス全体の複数の時点でフラグを立てる必要がありました。」むしろ、組織はデータストリーミング分析を中心に構築された、より復元力と応答性の高いシステムの構築に目を向けるべきである、と同氏は述べています。トヨタ：家にいる人はいますか？ 2022年までに売上高2,790億ドルを目指す自動車業界の重鎮であるトヨタのIT資産の状況が完全にうまくいっていないことを示すもう1つの兆候として、同社は今年5月、数百万人のドライバーのデータを駐車していたことを認めた。車両の位置データ – 公開されているクラウドデータベース人為的エラーが検出されなかったため、10 年以上にわたってに保存されていました。これは影響を及ぼした。レクサスの顧客だけでなく、「2012年以来同社の主要なクラウドサービスプラットフォームにサインアップした顧客ベースのほぼ全体」にさらに悪いことが海で起こった… しかし、この事件は近年日本で発生したストレージ関連の危機としては最大のものではない。スタックは、名門京都大学で2021年12月に起きた事件を回想する。この事件では、。システムプロバイダーHPEがプッシュしたソフトウェアアップデートにより、大容量ディスクストレージのバックアップに保持されていた10日以上古いすべてのファイルがCrayマシンから削除された後、スーパーコンピューターから77TBの研究データが消去された、目的のログファイルだけではなく。京都大学は、この事件で14の研究グループから3,400万件のファイルが削除されたと発表した。 HPE は、このインシデントについて次のように説明しています (日本語からの翻訳)。「バックアップスクリプトには、10 日より古いログファイルを削除するための「find」コマンドが含まれていました。スクリプトの機能改善に加え、視認性と可読性を向上させるために、削除時にfindコマンドに渡す変数名を変更しました…しかし、この修正スクリプトのリリース手順には配慮が足りませんでした。私たちはこの動作による副作用を認識しておらず、[更新された] スクリプトをリリースし、実行中に [bash スクリプト] を上書きしました」と HPE は認めました。「これにより、実行中に変更されたシェルスクリプトが再ロードされ、変数が未定義になりました。その結果、保存されたファイルを削除する元のプロセスではなく、/LARGE0 [バックアップディスクストレージ] にある元のログファイルが削除されました」ログディレクトリにあります。」

トヨタ工場の停止：サーバーストレージの悪影響が原因

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gu4 · 3 months

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いちばん重要な確認ポイントは「毎スプリントごとに動作するソフトウェアを作って、チームの外側に見せてフィードバックをもらっているか？」です。この確認をしないうちに「スクラムイベントは全部やっているか？」とか「プロダクトバックログがどうなっているか？」とか「インセプションデッキがどうたら」とか「最近○○というプラクティスが流行ってる」とか効率とかは無意味です。

アジャイル開発がうまくいっていない気がするというチームに確認すべきこと | Ryuzee.com

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originaldiscovery · 4 months

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ブログ更新しました！

『新記事公開！愛すべきペットたちの健康管理を考える「ペットの健康管理: あなたの愛する動物のための最善のプラクティス」を投稿しました。適切な食事、運動、チェックアップから心のケアまで。愛するペットとの健康で楽しい生活はこちらから！#ペットマスター #PetLoveLife』ペットの健康管理: あなたの愛する動物のための最善のプラクティス

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ishiduca · 4 months

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自分の麻婆豆腐をこしらえる

時々作っていた麻婆豆腐だけど、先日思いがけず甘ったるいものを作ってしまった。抽象化した言い方をすれば、失敗したということだ。その理由を挙げてみれば、「合わせ調味料をいい加減に調合した」「味見をすべきタイミングで怠った」他、惰性で作ってしまっていたなぁ、と。

考えてみれば、これは機会なので、今一度"自分の（食べたい）麻婆豆腐拵える"ことにした。製作プロセスも見直す。

そして、そのプラクティス第一回目の結果が写真のもの。最高の家スタイル麻婆豆腐の作り方｜樋口直哉(TravelingFoodLab.)をベースにしつつ、所々変えた。

豆板醤の代替にかんずりを使う

豆鼓醬がないので、塩麹と醤油

葱の代わりにグリンピース

反省点

肉のサクサク・パリパリした食感が足りない

スープが多かった

次のプラクティスに続く（予定）

#自分のおいしいを探す #麻婆豆腐

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takenos · 5 months

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2023年の振り返り

色々やることがあるので書かなくても良いかなと思ったけど、やっぱり書いておこうと思った。

人間の意識って不思議なもので、なにか自分の中で常識のアップデートが起きると、さも昔からそうだったかのように思い込んでしまう（GPT4から1年経ってないなんて信じられない）。良く言えばそれは過去に囚われず動けるということではあるけど、悪い面としては何も前進していないように感じたり、過度に固定的なものとして扱ってしまう。意識というメタソフトウェアに意図的に組み込まれた不具合。

そういった不具合を補正するために記録があり、記録を理解可能なものにするために、叙述がある。

まあこれはそんなに大したものではないけれど、なんとなくトピック別でまとめていく。

LLM : 大規模言語モデル

2023年の年明けは、何と言っても LLM だった。元々 GPT3の頃から一部の人が注目していたことを観測していたが、強化学習を施しチャットというUI を与えられてプロダクトとしても爆発的なヒットとなった ChatGPT のリリースが2022年11月、そして GPT4のリリースが2023年3月。

もともと機械学習周りは改めて勉強したいと思っていたので、Coursera の Machine Learning コースと Deep Learning コースを履修してみた。言語モデルだけでなく、CNN等画像を扱うための手法も学べた。その後、OpenAI の論文をいくつか読んだり。直接に手を動かして新しいモデルを開発するといったところまでは難しいが、重要なアイディアを理解することができ、収穫になった。

LLM のインパクトはここで書くまでもないだろう。自分でも API を使っていくつかプロトタイプを作ってみたのだが、汎用的なものは作っているうちに「あー、これ自分が��らなくてもプロバイダー側が作るやつだ」と気づいて作るのをやめた。具体的には、OpenAI の GPTs のようにプロンプトをカスタマイズして名前をつけて保存できるチャットボットや、GitHub Copilot in the CLI のようにコンソール上でやりたいことを自然言語で打つとサジェストしてくれる君などだ。どちらのプロダクトも今は便利に使っている。

逆に、Wantedly のドメイン（自然言語のアノテーション付き GraphQL API を最大限活用）を使って作ったプロトタイプは結構面白さを感じたし、デモの評判も良かった。自分のことを自分で説明するのはエネルギーが要る。聞かれて答える方が脳のニューラルネットワークを励起させることがたやすい。いきなり飛躍するが、日本で LLM を使って業務効率や生産効率を上げるのであれば、ドメインに浸潤するような、プロセス全体から変えていくようなソリューションの方が面白いかなと思っている。

ともあれ、LLM はこれからも確実に世界を変えていく。今後が楽しみなのは間違いない。

Developers Summit で話した

上記と並行して、2月には Developers Summit 2023 で Wantedly の人として話した（スライド）。ソフトウェアアーキテクチャを組織構造と一緒に価値に接続するというテーマ。

ソフトウェアアーキテクチャの問題は、いま目の前にあるチームの形との不一致がペインになって現場の声として現れることが多い。しかし経験上、そういうボトムアップな課題感を、そのままアーキテクチャに落とし込んで大きく変更する戦略は上手くいかないことが多い。

これはソフトウェア設計の概念を借りると依存関係の矢印が間違っている設計だと言える。営利企業である以上（あるいはサービスの価値を上げたい以上）、組織構造も “それ” に緩やかに依存して下支えするように設計されている。ソフトウェアアーキテクチャも“それ” に緩やかに依存するべきだ。しかし、目の前にある組織構造に依存してソフトウェアアーキテクチャを設計してしまう。そして組織の変化でアーキテクチャがまた適合しなくなる。

何を変数にして何を定数とするかを考えよう。

この辺りの話が「Accelerate」に加えて「チーム・トポロジー」が出たことでようやく共通の言葉で話せるようになったなと感じる。こういう Wantedly のシステムにおける学びを世の文脈の中に置くことは意味あることだと思ってお話させていただいた。

技術の進化

同じ時期、いまあるソフトウェアシステムを叙述によって理解可能にするという観点から、10年間の技術の進化（直接見たのは7年間だが）をまとめたのだが、これは学びがあった。

ある技術 A を導入していたから可能になった技術 B がある。ここまではある程度の人が認識できるのだが、それが A→B→Cのような多段になっていたり、複合的な要因だったりすると案外と認識できていない部分があったりする。あるいは認識できていても、技術を投資として見たときに、蓄積的な効果がどの程度あって、それに要するリードタイムがどのくらいなのか、といったこと。それを踏まえて考えられる戦略的なソフトウェアの技術投資とは、ということ。

この図はそういうことを考える良い機会になった。

https://docs.wantedly.dev/introduction/technical-overview より

加えて言うと、この図には入らなかったけど明らかに重要な、並行して変化する外部構造が二つある。せっかくなので書いておく。

一つは会社における事業とサービスの展開。・・・まあこれは結構自明ではあるのだが、あるサービスを展開する際に行ったある技術的なチャレンジが副産物を生み出した、といったことを陽に認識することができた。流れの早い IT スタートアップにおいて、技術の研究開発チームのようなものを独立して作るよりは基本的に走りながらやる方が上手くいく。ただしそのためのチャレンジマネジメントは必要で、これはテックリードの役割だと思う。

もう一つは会社の外のこと。こうやってタイムラインを見ると、明らかに2010年頃からのスマートフォンと社会的な普及が多くの影響を及ぼしている。Web アプリとユーザーインターフェイスおよびそのデプロイの仕方が分化し、同時にユーザーの期待値が変化し、それを解決するための技術が出てきて、オープンに使えるようになって、、、と言ったことをタイムラインと一緒に見ていくと面白い。マクロな構造が変わったとき、実は同じ問題意識を持っている人というのが同時多発的にいて、その中で技術が生まれて収斂していく。

昨今の生成 AI の盛り上がりで AI を動かす GPU を生産する NVIDIA の株が爆上がりしている。これなどは明確なハードウェアの生産量やコストの形を取るのでまだ一見分かりやすいが、オープンソースソフトウェアなどはもっと非金銭的な動機（たとえば鍵となる技術やビジョン）に導かれていることがむしろ普通で、実際に触ってみて中に入って理解する必要がある。そうやってドライバーを見極めつつ、自社の問題との一致を見出して、取り入れるタイミングを見計らう。取り入れたら、自社に適用するためのさまざまなプラクティスなど広義の意味での「技術」を組織の内部に蓄積していく。

こういったこともテックリードがいれば一定担保できるが、この通り様々な技術領域やレイヤーを超えて技術の進化は作用するので、適切に全体像を掴むのは案外難しい。そこを最適化するにはより上位の役割が必要になる。

そういえば、WIRED の創刊編集長が書いた「テクニウム」はこういった広い範囲でのテクノロジー・マネジメントを行う上で非常に示唆の多い本だった。去年の「技術と創造の設計」に続いて技術それ自体の捉え方を扱った本としておすすめしたい。

Wantedly の振り返り

上記のようなお仕事も8月いっぱいで終了している。

Wantedly では本当に優秀なエンジニア、そしてデザイナーと働くことができた。

ジュニアエンジニアとしては DHH の言うところの Preventing messes / Making great software を地でいく経験ができた（もれなくSaving money も付いてきたが笑）。同期にもとても恵まれた。

3年目には当時、新卒2年目だった @izumin5210 と @qnighy をメンバーにバックエンドチームを持ち、大規模なシステム設計を経験した。この2人がいたことで自分はソフトウェア設計からアーキテクチャ設計に明確に重心を移すことができたと思うし、どんなに複雑に見えるシステムも真因を明らかにして適切な処置を施すことで対処可能であるという確信を持った。

4年目には3つの(今でいうところの)ストリーム・アラインド・チームをまとめるリーダー of リーダーになり KPI を持って1つのプロダクトを伸ばすということができた。プロダクト作りとプロダクトマネジメントの違いをここで学べたと思う。

その後は必要性もあり全社の技術戦略やアーキテクチャをマネジメントを行ったがこれもこの記事に書いたように多くの学びがあった。

ここには挙げなかった人、直接一緒のチームで働かなかった人も含めて学んだことが多い。そしてもちろん、こういった組織を作り上げた CTO の @kawasy にはとても感謝している。

以上に加えて、教えるということにも多くの学びがあった。特に技術フェローになってからの1年は現開発執行役員の @nory_kaname がそれを組織的に実行するのを横で見ていたが、組織設計とピープルマネジメントについては最後の2年が最も学びが深かったと思う。

初期パラメーターが高い人だけ選び続けてもそれは何かを生み出しているかというと疑問があるし、マクロに考えれば、最終的に良いソフトウェア��ンジニアをきちんと育てて増やすということに尽きる。

この点では、自分は大学時代から既に恵まれていた。研究室の先生は何か新しいことをやったらそれが役に立つかの判断よりも先に「それ、面白いね」と言う。そういう中で色々な面白いソフトウェアを作る人がいて、そういう人が時々すごいソフトウェアを作っていた。

企業レベル、つまり資本主義の世界でも技術を育める文化を持つ会社が、きちんと技術を事業的な価値に変えてかつ資本的にも還元して拡大再生産していくことが必要だというのが1エンジニアとしての意見だ。

SANU に入社した

さて、9月からは SANU という会社でソフトウェアエンジニアとして働いている。

リリース当初に申し込んでずっとユーザーだったのだが7月にユーザー向けのイベントに行ったことがきっかけで、代表の Gen さんやファウンダーの Hilo さんとお話しして非常に面白かったので入ることにした。

自分にとっては、前��の経験はありつつも普通にソフトウェア開発の方法論を��易度を上げて適用するのはちょっと面白味がないなと正直感じていた。そういう意味では、SANU には自分が働いたことのないような人たちがたくさんいる。

サービス運営の中でも、アプリの開発をするファンクションも必要なのだが、リアルなオペレーションがあり、建築があり、不動産としての運営があり、それが総合的なユーザー体験と収支に紐づく。

こういう世界において、例えばチームトポロジーの方法論でストリーム・アラインド・チームを作ると言ってもどう適用するかは全く自明ではない。ただそれでも入ってみてきちんと観察をすると、オンラインでのフィードバックがめちゃくちゃサービス運営に活きていて、改善につながっている。

ここにデータの活用、そして継続的デリバリー、プロセスをシフトレフトさせて作り手の発想を入れるといったエッセンスのレベルでは加える価値があるのも明らかで、むしろリアルなお客さんがいること、現実に受けるサービスの一定割合はそういったものであることを考えれば、サービス開発の本丸では？とさえ思う時がある。

・・・と SANU に入ってからの発見と驚きはもっと伝えたい気持ちがあるのだが、普通に記事がもう1つ出来てしまいそうので、一旦このあたりで。あ、もし気になる人がいれば喜んで話すので直接声をかけてね。

#ソフトウェアアーキテクチャ #テクノロジー #LLM

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