CORONA(コロナ) 衣類乾燥除湿機 除湿量 18L (木造 20 畳 / 鉄筋 40 畳まで) 日本製 ジメジメした空気とは無縁に
CORONA(コロナ) 衣類乾燥除湿機 除湿量 18L (木造 20 畳 / 鉄筋 40 畳まで) 日本製
買ったきっかけは、2020 年に築浅の物件に引っ越したが新築の傾向なのか湿気が溜まりやすく、油断して、パントリーの床においていた旅行用のボストンバッグがカビてしまっていたことがあった。水取りぞうさんなどで対応していたことがあったが、知らぬ間に満水になり気づくのが遅れることが多かった。
そのため思い切って一番除湿力が高そうなこの機種を買ったところ大満足。梅雨の時期には一晩起動しておくと朝には 4.5L のタンクが必ず満タンになり、部屋の中に漂う嫌なモワモワ感が完全に消え去って住心地が圧倒的に向上した。また副次的に良かったのは衣類乾燥機能がすごく良かった。雨で部屋干しをせざるを得ないときもこの機能を使えば全く臭わずに乾燥させることができて、一粒で二度美味しい家電だった。またフィルターも 10 年は交換しなくても良いのが良い。1 年経った今でも全く臭わない。タンク自体も特有の臭さが全くないので最高。
AfterShokz Aeropex 骨伝導イヤホン つけてるの忘れる
AfterShokz Aeropex 骨伝導イヤホン
リモートワークの開始に伴い、最初は 2019 年頃にオフィスでの騒音対策として購入したWH-1000XM3を使っていたのだが、長時間つけると耳が痛くなることが多かった。またイヤーインタイプのイヤホンも自分は耳の形が合わなくてフィット感がいまいちだったりモゾモゾして 1 時間のミーティングでも嫌なことが多かった。AirPods も検討したが、自分は iPhone ではなく Pixel を使っているし、気づかずに落として紛失しそうで怖かったのでなにか良いイヤホンがないか探していた。Shokz はその悩みを完全に解決してくれた。耳は防がないし、1-2h つけても全く痛くならないし、何より軽い。Shokz はいろんなシリーズがあるが、
ミドルレンジのものを買ってなんか違うなと思うのは嫌だったので思い切ってハイエンドモデルを買ったがとても満足している。もしかしたらOpenMove でも良いかもしれないが、試したことがないのでわからん。ブランド名も After・Shokz から Shokz に変わって、(OpenRun Pro)が出たのでちょっと気になっている。バッテリーが更に長持ちなのと小型化、低音が効くようになったらしい。
Shokz いいですよね！自分も使ってます。新しく出る OpenRun 系統は 29g と、Aeropex と比べると 3g 重いようです。小型化の方がより適切かと感じました。 by @tatsuokundayo...
Objective 1 検索エンジニアの領域でシニアレベルのスキルを身につける
KR 1 2022 年に国際会議・インダストリー会議のどちらでも良いので、対外発表できる成果を出す 成果を提出するのは 2023 年で OK
KR 2 Python, Go の両方を自信を持って書けるように。 TODO: 定量的に測定して数値化する
Write Code Every Day とか良いのかもしれない? wakatime とかでどれくらい書いたかを算出しても面白いかもしれない。 もしくは Atcoder とか?
Objective 2 有限な自分の時間の管理を生産的に行って、手を動かしまくる習慣を身につける
KR 1 Toggl を積極的に使って、1 年間どれだけ生産的な時間を創出できてか可視化する KR 2 継続して、SNS は断つ(ダラダラと見ない) 2021 年も設定していたが、2022 年も引き続き。連絡手段と周知を行うことのみに特化して使うようにする。 SNS での情報取得は辞めて、RSS や News letter などで情報を取得するようにしはじめた。今の所凄く良い。 自分も News letter を過去にやって続かなかったりしたけど、なんかやってみたいなと思うようになりつつも Blog でいいのではと思ったり…
KR 3 2021 年の 5 月から開始している翻訳プロジェクトを一段落させて出版可能な状態まで持っていく 詳細はまで伏せますが、自分が発起人の翻訳プロジェクトがあるんですが、今年の年末までには出版可能な状態まで仕上げていきたい。 友人 2 名を誘って始めたプロジェクトだが、初めての経験ということもあり学びが多い。...
うなすけさんの wakatime を利用した振り返り方が面白かったので、来年は真似したいと思い導入してみた。
サーバーサイドエンジニアとして 2021 年に使った技術と来年の目標
なので先週くらいから wakatime を使って、VSCode での利用統計をとってみることにした。
https://wakatime.com/
Markdown が圧倒的に多いのは現在 Markdown で執筆活動をしてるからですね。
仕事をほぼ納めてから導入して執筆しかまともにしてないからこうなってるな。。。 詳細は今はお話できないのですが、再来年くらいには形になっていることを祈る。
利用した技術一覧 Language New: Go Backend 開発ではメインで使っている。今までは Python がほぼメインだったが、検索チームに異動したことで Go が必要不可欠になったので頑張って習得中。久々に新しい言語に触れるけど新鮮な気持ち。明確に型があると、エディタがガンガンサジェストしてくれて楽しい。間違ってるとすぐ知らせてくれる。Go も Python までのレベルまで引き上げて書けるようにしておきたい所存。 New: Java (code reading) 主に Apache Lucene と Apache Beam の code reading をしていたのがメイン。同僚からは VSCode ではなく、IntelliJ IDEA 入れたほうがめちゃくちゃ捗るよと言われつつもまだ使いこなせていない…。Lucene, Solr, Elasticsearch のどれかに来年は contribute してみたい。 Python Google BigQuery と組み合わせたデータ分析や可視化、Airflow で利用。あとは機械学習サービスの改修でも書いていた。なんだかんだ手に馴染んでいるのがやはり Python で、2022 年は一段階上のコードを書けるようになりたい。1/4 ほど読んで積ん読になってしまっている Fluent Python を読みきらないと… StandardSQL Google BigQuery でお世話になっている。まだまだ「え、こんな便利関数あったんだ」となる。ちょっとした前処理は BQ に投げたほうが遥かに効率が良いので、BQ→Python で何をどこまでやるかはバランス感覚がやはり大事。 Software New: Apache Beam Java は code reading, Python は自分で入門がてら形態素解析する Beam model を書いていた。Apache Beam Go SDK が GA になったので、なにか作りたい。原著論文も勉強会で今度話したいな。ストリーミングで処理を行いたい際には、選択肢の第一候補に入るソフトウェアかつ動いている仕組みがめちゃくちゃおもしろいので、もっと深堀りして書いていきたい。 New: Apache AirFlow (CloudComposer) GCP の各サービスを組み合わせてゴニョゴニョしたいときにものすごく楽。なれるまではデバッグが辛かった。そんなにこなれたことやっていなかったとしても、ピタゴラスイッチ的なデバッグが必要になることが多いので、最初は辛かったけど、慣れたらめっちゃ便利。 New: Apache Lucene 社内の code readning 勉強会で、近似近傍探索のロジックを眺めていた。 Amazon が e コマース検索を Lucene により、どうスケールさせているか at Berlin Buzzwords 2019 の記事でも Lucene 自体の特性を表層的に理解できてスゲーッ!...
高専 5 年生の卒業前の春休みに友人 3 人と集まって、2013 年 4 月にリリースした個人開発の Web サービスが完全に終わりを迎えた。
2021 年の現在から換算すると 8 年以上前の出来事であり、時の流れは凄まじい。
先程アプリをデプロイしていた Heroku 上からも完全に削除をしたのだが、色々と昔のことを思い出したので筆を執ってみる。
開発当時 当時仲の良かった同じクラスの友人 3 人で、春休みに友達の家に泊まりつつ 2 泊３日で、Rails 3 でロジック部分を作り上げた。 Twitter ログインや DB 定義なども本を読んだり、ネットの記事を参考にひいこら言いつつ実装していった。
Heroku を使って、 http://kosen.herokuapp.com/ という URL でサービスを提供しており、Twitter ログインで編入体験談投稿、ログイン無しで掲示板で編入情報について交換できるような機能を提供していた。(注: サイト名のネーミングセンスが若気の至りすぎるので言及しません)
最終的に Bootstrap で見た目を整えて、編入後の授業が本格的に始まる前の 2013/04/10 にはリリースしていた模様。
共同開発した友人の 2013/04/28 に書かれた当時のブログ記事が残っていた。 8 年経過しても、その時の状況がブログ記事として残っているの凄い。 自分はブログのホスティングサービスをひたすら変遷して、現在の GitHub pages に落ち着いたので尊敬する。
ついに動き出しました!! 編入体験談のまとめサービス 「HenTai ~編入体験談~」 http://kosen.herokuapp.com 午前 0:15 · 2013 年 4 月 10 日 tweet
当時全く Web サービスの運用方法も全く知らない自分が、インターネット上に Rails アプリを公開できたので間違いなく Heroku のおかげだと思う。GitHub repository と連携して Push すれば Rails アプリがデプロイされる体験はとても簡単だった。...
2018 年 2 月に株式会社メルカリに機械学習エンジニアとして入社したが、来月から同社で検索エンジニアに転向する。
機械学習エンジニアとして 入社してからは主に、機械学習により同社での Cusotmer Service 分野の業務効率化を推進してきた。 この３年間で、実応用を前提にした機械学習プロジェクトの1→100と０→１の両者を体験できたのは得難い経験だった。
主に 2 つのプロジェクトを取り組んできたが、そのうちの一つである「機械学習による商品監視プロジェクト」の成果を論文として公開 できたのは、自分としても嬉しい。
この領域はTrust and Safaty とよばれており、少し聞き慣れない言葉かもしれないが、サービスを提供するにあたって必須となるサービスの信頼と安全性を高めることを指す。 少し前に Pinterest がこの領域でのカンファレンスを開催していて、この領域での機械学習の需要がなくなることは無いだろうなと改めて確信を得た。
Trust & Safety Machine Learning Summit なぜ検索エンジニア? キャリアで新しいことに挑戦したい時、鶏と卵問題は必ず発生すると思っている。 例えば機械学習エンジニアが募集されているが、実務経験を重視されるので未経験だとそもそもポジションに就くことができない。
データとエンジニアリングの重なる領域でもう一段スキルと経験を深めたいなと検討した領域が検索領域だったが、一般的な募集では検索領域での経験 N 年以上を求むというものが多く、未経験での転職の壁はなかなかに厳しい。 なら内部での異動はどうだろうと去年の年末に希望を出してみたところ、まずは実験的にチーム異動してみようという話になった。 2 月の半ばから 1 ヶ月程度検証期間を経て問題なしということで、ひとまず正式に検索チームに異動できることになった。
身内贔屓というわけではないが、世界的に見ても同社の検索チームは領域的にもチームとしても凄くエキサイティングだと思っている。 まさに情熱プログラマーでも提唱されている、一番の下手くそでいようが実践できるので凄くワクワクしている。
一番の下手くそでいよう by 情熱プログラマー ソフトウェア開発者の幸せな生き方
扱う技術スタックなどは変わりますが、僕の中では根本的にデータとエンジニアリングにどっぷり浸かる点では機械学習エンジニアだろうと検索エンジニアだろうと変わりはしないので、着実に経験を積んでいきたいなと思っています。
直近の目標としては 2 年以内に、検索領域で自分の興味とマッチする査読付き国際会議
KDD CHIIR SIGIR ecom ECNLP OpML MLSys に採択されるような、Novel な(今までにない)成果を出したい