Soumettre la recherche
Mettre en ligne
機械学習を用いた仕様書からのテストケース自動生成ツールSpec2Testの試作
•
0 j'aime
•
1,480 vues
Futa HIRAKOBA
Suivre
2018年2月に宮崎大学 情報システム工学科 卒業論文発表会で発表したプレゼンのスライドです。
Lire moins
Lire la suite
Logiciels
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 49
Télécharger maintenant
Télécharger pour lire hors ligne
Recommandé
MLOpsという言葉からは運用という印象を受けますが、MLOps製品の機能やMLOpsカンファレンスの発表内容をみると、印象とは異なります。本スライドではなぜMLOpsがバズワードなのか紹介します
MLOpsはバズワード
MLOpsはバズワード
Tetsutaro Watanabe
Google の人たちが書いた論文 "Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt" をまとめました
「機械学習:技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ
「機械学習:技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ
Recruit Technologies
SQLアンチパターン 26章「とりあえず削除フラグ」 2015/08/31 @ GMO Yours #ronsakucasual https://atnd.org/events/68902
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
Takuto Wada
PyConJP 2021 2021/10/15 位置データもPythonで!!!発表資料 合同会社長目 小川 英幸 github: https://github.com/mazarimono/pyconjp2021
位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!
hide ogawa
PyCon JP 2021発表資料(https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272565)
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Ryuji Tsutsui
システムテスト自動化カンファレンス2018 マイクロサービスにおけるテスト自動化 with Karate Microservices Test Automation with Karate
マイクロサービスにおけるテスト自動化 with Karate
マイクロサービスにおけるテスト自動化 with Karate
Takanori Suzuki
例外設計における大罪 Jun 27, 2012 @ java-ja
例外設計における大罪
例外設計における大罪
Takuto Wada
2022-03-30 Hatena Engineer Seminar #19 カクヨム編 https://hatena.connpass.com/event/241412/
グルーミングしながら進めるプロダクト開発
グルーミングしながら進めるプロダクト開発
Takafumi ONAKA
Recommandé
MLOpsという言葉からは運用という印象を受けますが、MLOps製品の機能やMLOpsカンファレンスの発表内容をみると、印象とは異なります。本スライドではなぜMLOpsがバズワードなのか紹介します
MLOpsはバズワード
MLOpsはバズワード
Tetsutaro Watanabe
Google の人たちが書いた論文 "Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt" をまとめました
「機械学習:技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ
「機械学習:技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ
Recruit Technologies
SQLアンチパターン 26章「とりあえず削除フラグ」 2015/08/31 @ GMO Yours #ronsakucasual https://atnd.org/events/68902
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
Takuto Wada
PyConJP 2021 2021/10/15 位置データもPythonで!!!発表資料 合同会社長目 小川 英幸 github: https://github.com/mazarimono/pyconjp2021
位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!
hide ogawa
PyCon JP 2021発表資料(https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272565)
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Ryuji Tsutsui
システムテスト自動化カンファレンス2018 マイクロサービスにおけるテスト自動化 with Karate Microservices Test Automation with Karate
マイクロサービスにおけるテスト自動化 with Karate
マイクロサービスにおけるテスト自動化 with Karate
Takanori Suzuki
例外設計における大罪 Jun 27, 2012 @ java-ja
例外設計における大罪
例外設計における大罪
Takuto Wada
2022-03-30 Hatena Engineer Seminar #19 カクヨム編 https://hatena.connpass.com/event/241412/
グルーミングしながら進めるプロダクト開発
グルーミングしながら進めるプロダクト開発
Takafumi ONAKA
今回の「XP祭り in 関西」のテーマは「アジャイル15周年ふりかえり」。 ブログ記事『5分で分かるアジャイルムーブメントの歴史』 ( http://fkino.net/20141014.html ) を手がかりに、アジャイルムーブメントに関連する人や書籍に注目しながら、アジャイルムーブメントの歴史を辿ります。
5分で分かるアジャイルムーブメントの歴史 拡大版
5分で分かるアジャイルムーブメントの歴史 拡大版
Fumihiko Kinoshita
2017年1月12日(木)に、「Regional Scrum Gathering Tokyo 2017」で発表させていただいた資料です。 http://2017.scrumgatheringtokyo.org/ メトリクスに関する知見を、学術的視点(Agile2016・SQiP2016)および現場での活用事例から整理し、具体的な取得・活用方法を含めて説明しています。 みなさんのメトリクスの習得・活用のプラスになれば幸いです。
アジャイルメトリクス実践ガイド
アジャイルメトリクス実践ガイド
Hiroyuki Ito
DMやPrivate Channelを使うな、といっても意味がないから、 なんでDMを使ってしまうのかをまず考える、 そこからPublic channelの使い方を考えましょう みたいな話 https://eof-github.github.io/eof2019/
チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019
チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019
Tokoroten Nakayama
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法 6月10日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場(vimeo + sli.do) 登壇者:松井 孝太 氏(名古屋大学) 概要:転移学習とは、解きたいタスクに対して、それと異なるが似ている他のタスクからの知識(データ、特徴、モデルなど)を利用するための方法を与える機械学習のフレームワークです。深層モデルの学習方法として広く普及している事前学習モデルの利用は、この広義の転移学習の一つの実現形態とみなせます。本発表では、まず何をいつ転移するのか (what/when to transfer) といった転移学習の基本概念と定式化を説明し、具体的な転移学習の主要なアプローチとしてドメイン適応、メタ学習について解説します。
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~ (映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッション 発表資料) 2021年12月16日 NTTデータ 山口 永
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
NTT DATA Technology & Innovation
2015/08/31 論理削除Casual Talks #1
MySQLで論理削除と正しく付き合う方法
MySQLで論理削除と正しく付き合う方法
yoku0825
ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
Yahoo!デベロッパーネットワーク
LightningTalk at Kanasan.JS, Japanese Javascript Users Group Meeting http://groups.google.co.jp/group/kanasanjs/web/kanasan-js-javascript52-lightning-talk
Javascriptで無限ループを実現する5つの方法
Javascriptで無限ループを実現する5つの方法
yhara
北村研Notion用
Marp Tutorial
Marp Tutorial
Rui Watanabe
2014/08/29 YAPC::Asia 2014
Where狙いのキー、order by狙いのキー
Where狙いのキー、order by狙いのキー
yoku0825
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料) 2020年1月31日 株式会社NTTデータ / NTT DATA Yuki Nishizawa
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
NTT DATA Technology & Innovation
Visual Studio Users Community Japan #1 で発表した資料になります。 https://vsuc.connpass.com/event/143114/
世界一わかりやすいClean Architecture
世界一わかりやすいClean Architecture
Atsushi Nakamura
東京大学の研究室内で,今井がChatGPTの知見を共有するために使用したスライド資料です. 特に以下のような話題,技術について解説しています. ・ChatGPTの凄さ ・ChatGPTの技術 ・言語モデル ・プロンプト ・GPTとは ・InstructGPT ・言語モデルと強化学習
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
Shota Imai
こちらのスライドは以下のサイトにて閲覧いただけます。 https://www.docswell.com/s/ockeghem/ZM6VNK-phpconf2021-spa-security シングルページアプリケーション(SPA)において、セッションIDやトークンの格納場所はCookieあるいはlocalStorageのいずれが良いのかなど、セキュリティ上の課題がネット上で議論されていますが、残念ながら間違った前提に基づくものが多いようです。このトークでは、SPAのセキュリティを構成する基礎技術を説明した後、著名なフレームワークな状況とエンジニアの技術理解の現状を踏まえ、SPAセキュリティの現実的な方法について説明します。 動画はこちら https://www.youtube.com/watch?v=pc57hw6haXk
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
Hiroshi Tokumaru
言語処理学会第28回年次大会(NLP2022)のチュートリアルでの講演資料です。 https://www.anlp.jp/nlp2022/#tutorial
ゼロから始める転移学習
ゼロから始める転移学習
Yahoo!デベロッパーネットワーク
第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
MLflow概説
MLflowで学ぶMLOpsことはじめ
MLflowで学ぶMLOpsことはじめ
Kenichi Sonoda
Golang勉強会 in Kagawa http://gdgshikoku.connpass.com/event/26262/
GoによるWebアプリ開発のキホン
GoによるWebアプリ開発のキホン
Akihiko Horiuchi
2020-06-18 JAISA画像処理PJでの講演資料
画像処理AIを用いた異常検知
画像処理AIを用いた異常検知
Hideo Terada
2018年3月29日開催 サイバーエージェントにおけるデータ活用とその技術についての勉強会「春の機械学習祭り 〜Data Engineering & Data Analysis WS#4〜」での登壇資料 (秋葉原ラボ所属 内藤遥) https://cyberagent.connpass.com/event/80969/
推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから
cyberagent
2013年01月24日(木) 19時00分 - 22時00分に行った第2回 -Play部屋- Play 2.0はじめて&もくもく会のスライドです。今回はPlay newsが少しありました。
第2回 -Play部屋- Play 2.0はじめて&もくもく会
第2回 -Play部屋- Play 2.0はじめて&もくもく会
Kazuhiro Hara
JavaOne Tokyoの時の資料です。http://www.oracle.co.jp/javaone/2012/timetable/index.html Blogにて補足説明があったりします。 http://blog.greative.jp/
PlayFramework 2.0 Javaと WebSocketでつくる リアルタイムMVC Webアプリケーション
PlayFramework 2.0 Javaと WebSocketでつくる リアルタイムMVC Webアプリケーション
Kazuhiro Hara
Contenu connexe
Tendances
今回の「XP祭り in 関西」のテーマは「アジャイル15周年ふりかえり」。 ブログ記事『5分で分かるアジャイルムーブメントの歴史』 ( http://fkino.net/20141014.html ) を手がかりに、アジャイルムーブメントに関連する人や書籍に注目しながら、アジャイルムーブメントの歴史を辿ります。
5分で分かるアジャイルムーブメントの歴史 拡大版
5分で分かるアジャイルムーブメントの歴史 拡大版
Fumihiko Kinoshita
2017年1月12日(木)に、「Regional Scrum Gathering Tokyo 2017」で発表させていただいた資料です。 http://2017.scrumgatheringtokyo.org/ メトリクスに関する知見を、学術的視点(Agile2016・SQiP2016)および現場での活用事例から整理し、具体的な取得・活用方法を含めて説明しています。 みなさんのメトリクスの習得・活用のプラスになれば幸いです。
アジャイルメトリクス実践ガイド
アジャイルメトリクス実践ガイド
Hiroyuki Ito
DMやPrivate Channelを使うな、といっても意味がないから、 なんでDMを使ってしまうのかをまず考える、 そこからPublic channelの使い方を考えましょう みたいな話 https://eof-github.github.io/eof2019/
チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019
チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019
Tokoroten Nakayama
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法 6月10日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場(vimeo + sli.do) 登壇者:松井 孝太 氏(名古屋大学) 概要:転移学習とは、解きたいタスクに対して、それと異なるが似ている他のタスクからの知識(データ、特徴、モデルなど)を利用するための方法を与える機械学習のフレームワークです。深層モデルの学習方法として広く普及している事前学習モデルの利用は、この広義の転移学習の一つの実現形態とみなせます。本発表では、まず何をいつ転移するのか (what/when to transfer) といった転移学習の基本概念と定式化を説明し、具体的な転移学習の主要なアプローチとしてドメイン適応、メタ学習について解説します。
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~ (映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッション 発表資料) 2021年12月16日 NTTデータ 山口 永
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
NTT DATA Technology & Innovation
2015/08/31 論理削除Casual Talks #1
MySQLで論理削除と正しく付き合う方法
MySQLで論理削除と正しく付き合う方法
yoku0825
ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
Yahoo!デベロッパーネットワーク
LightningTalk at Kanasan.JS, Japanese Javascript Users Group Meeting http://groups.google.co.jp/group/kanasanjs/web/kanasan-js-javascript52-lightning-talk
Javascriptで無限ループを実現する5つの方法
Javascriptで無限ループを実現する5つの方法
yhara
北村研Notion用
Marp Tutorial
Marp Tutorial
Rui Watanabe
2014/08/29 YAPC::Asia 2014
Where狙いのキー、order by狙いのキー
Where狙いのキー、order by狙いのキー
yoku0825
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料) 2020年1月31日 株式会社NTTデータ / NTT DATA Yuki Nishizawa
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
NTT DATA Technology & Innovation
Visual Studio Users Community Japan #1 で発表した資料になります。 https://vsuc.connpass.com/event/143114/
世界一わかりやすいClean Architecture
世界一わかりやすいClean Architecture
Atsushi Nakamura
東京大学の研究室内で,今井がChatGPTの知見を共有するために使用したスライド資料です. 特に以下のような話題,技術について解説しています. ・ChatGPTの凄さ ・ChatGPTの技術 ・言語モデル ・プロンプト ・GPTとは ・InstructGPT ・言語モデルと強化学習
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
Shota Imai
こちらのスライドは以下のサイトにて閲覧いただけます。 https://www.docswell.com/s/ockeghem/ZM6VNK-phpconf2021-spa-security シングルページアプリケーション(SPA)において、セッションIDやトークンの格納場所はCookieあるいはlocalStorageのいずれが良いのかなど、セキュリティ上の課題がネット上で議論されていますが、残念ながら間違った前提に基づくものが多いようです。このトークでは、SPAのセキュリティを構成する基礎技術を説明した後、著名なフレームワークな状況とエンジニアの技術理解の現状を踏まえ、SPAセキュリティの現実的な方法について説明します。 動画はこちら https://www.youtube.com/watch?v=pc57hw6haXk
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
Hiroshi Tokumaru
言語処理学会第28回年次大会(NLP2022)のチュートリアルでの講演資料です。 https://www.anlp.jp/nlp2022/#tutorial
ゼロから始める転移学習
ゼロから始める転移学習
Yahoo!デベロッパーネットワーク
第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
MLflow概説
MLflowで学ぶMLOpsことはじめ
MLflowで学ぶMLOpsことはじめ
Kenichi Sonoda
Golang勉強会 in Kagawa http://gdgshikoku.connpass.com/event/26262/
GoによるWebアプリ開発のキホン
GoによるWebアプリ開発のキホン
Akihiko Horiuchi
2020-06-18 JAISA画像処理PJでの講演資料
画像処理AIを用いた異常検知
画像処理AIを用いた異常検知
Hideo Terada
2018年3月29日開催 サイバーエージェントにおけるデータ活用とその技術についての勉強会「春の機械学習祭り 〜Data Engineering & Data Analysis WS#4〜」での登壇資料 (秋葉原ラボ所属 内藤遥) https://cyberagent.connpass.com/event/80969/
推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから
cyberagent
Tendances
(20)
5分で分かるアジャイルムーブメントの歴史 拡大版
5分で分かるアジャイルムーブメントの歴史 拡大版
アジャイルメトリクス実践ガイド
アジャイルメトリクス実践ガイド
チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019
チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
MySQLで論理削除と正しく付き合う方法
MySQLで論理削除と正しく付き合う方法
ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
Javascriptで無限ループを実現する5つの方法
Javascriptで無限ループを実現する5つの方法
Marp Tutorial
Marp Tutorial
Where狙いのキー、order by狙いのキー
Where狙いのキー、order by狙いのキー
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
世界一わかりやすいClean Architecture
世界一わかりやすいClean Architecture
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
ゼロから始める転移学習
ゼロから始める転移学習
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
MLflowで学ぶMLOpsことはじめ
MLflowで学ぶMLOpsことはじめ
GoによるWebアプリ開発のキホン
GoによるWebアプリ開発のキホン
画像処理AIを用いた異常検知
画像処理AIを用いた異常検知
推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから
Similaire à 機械学習を用いた仕様書からのテストケース自動生成ツールSpec2Testの試作
2013年01月24日(木) 19時00分 - 22時00分に行った第2回 -Play部屋- Play 2.0はじめて&もくもく会のスライドです。今回はPlay newsが少しありました。
第2回 -Play部屋- Play 2.0はじめて&もくもく会
第2回 -Play部屋- Play 2.0はじめて&もくもく会
Kazuhiro Hara
JavaOne Tokyoの時の資料です。http://www.oracle.co.jp/javaone/2012/timetable/index.html Blogにて補足説明があったりします。 http://blog.greative.jp/
PlayFramework 2.0 Javaと WebSocketでつくる リアルタイムMVC Webアプリケーション
PlayFramework 2.0 Javaと WebSocketでつくる リアルタイムMVC Webアプリケーション
Kazuhiro Hara
まだ作成途中ですが、意見をいただきながら作った方がよさげなので、作成途中の資料を晒してしまうことにします。
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Takako Miyagawa
システムテスト自動化カンファレンス2017 ( https://testautomationresearch.connpass.com/event/50928/ ) での発表資料です。
快適・簡単・安心なアプリE2Eテストの実行環境 #stac2017
快適・簡単・安心なアプリE2Eテストの実行環境 #stac2017
Yahoo!デベロッパーネットワーク
テストスイートアーキテクチャへのアーキテクチャ検証手法ATAM
テストスイートアーキテクチャへのアーキテクチャ検証手法ATAMの 適用
テストスイートアーキテクチャへのアーキテクチャ検証手法ATAMの 適用
tomohiro odan
Playbay Play 2.0 plugin イロハのイ
Playbay Play 2.0 plugin イロハのイ
Kazuhiro Hara
OpenStack Collab Lab. Building OpenStack Production Next step
How to deploy & operate OpenStack Production
How to deploy & operate OpenStack Production
VirtualTech Japan Inc.
電気通信大学 (https://www.uec.ac.jp/) リーダーシップセミナー 2021 講演資料の公開版です。 再アップロード版: https://speakerdeck.com/whywaita/the-history-of-organizing-events-by-me
イベント企画運営の経験と実際 / The history of organizing events by me
イベント企画運営の経験と実際 / The history of organizing events by me
whywaita
http://www.wankuma.com/seminar/20100313nagoya12/ わんくま同盟 名古屋勉強会 #12での発表資料。
Cell/B.E. プログラミング事始め
Cell/B.E. プログラミング事始め
You&I
Beginners scala 20121113
Beginners scala 20121113
Taisuke Shiratori
現在、DMM.comでは、1日あたり1億レコード以上の行動ログを中心に、各サービスのコンテンツ情報や、地域情報のようなオープンデータを収集し、データドリブンマーケティングやマーケティングオートメーションに活用しています。しかし、データの規模が増大し、その用途が多様化するにともなって、データ処理のレイテンシが課題となってきました。本発表では、既存のデータ処理に用いられていたHiveの処理をHive on Sparkに置き換えることで、1日あたりのバッチ処理の時間を3分の1まで削減することができた事例を紹介し、Hive on Sparkの導入方法やメリットを具体的に解説します。 Hadoop / Spark Conference Japan 2016 http://www.eventbrite.com/e/hadoop-spark-conference-japan-2016-tickets-20809016328
Hive on Spark を活用した高速データ分析 - Hadoop / Spark Conference Japan 2016
Hive on Spark を活用した高速データ分析 - Hadoop / Spark Conference Japan 2016
Nagato Kasaki
2017-06-22 Rails Developers Meetup #2
ふつうのRailsアプリケーション開発
ふつうのRailsアプリケーション開発
Takafumi ONAKA
StackStorm勉強会 第4会 発表資料 動画→https://youtu.be/j0dyHxDbBT4
st2-docker ことはじめ
st2-docker ことはじめ
Shu Sugimoto
【Agile Conference tokyo 2010】 Going Agile with Tool
【Agile Conference tokyo 2010】 Going Agile with Tool
智治 長沢
PHPカンファレンス2015の講演資料です。 SkyWayのインフラ回りをざっくりまとめた資料です。 FuelPHPの話が含まれます。 SkyWayは無料ですがプラットフォームはしっかり作りこんでますので、ぜひご利用下さい。
WebRTC開発者向けプラットフォーム SkyWayの裏側
WebRTC開発者向けプラットフォーム SkyWayの裏側
Yusuke Naka
1.gulpfile.js を分割して管理しよう gulp への依存度が高くなると、gulpfile.js の記述が増えどこに何の処理を入れたかわかりづらくなり管理が困難になります。 そこで今回はまず gulpfile.js を分割して管理する方法を導入し、今後追加するタスクを容易に管理できるようにします。 また gulpfile.js を別プロジェクトに流用できるよう、入力元た出力先などをオブジェクト化し一括管理できるようにします。 2.画像を自動で最適化しよう 通信量の削減や表示速度向上のための画像最適化、TinyPNG (https://tinypng.com/) などで都度圧縮していませんか? 今回は作業時間の削減ということが主テーマですので、画像の圧縮も自動化したいと思います。任意のフォルダに画像を保存すると、出力先のディレクトリに最適化画像を生成するという一連の流れを構築します。 3.CSSスプライトを使ってみよう 皆さんはCSSスプライトを活用していますか? 最近ではレスポンシブ案件が増え、Retina対応用のCSSスプライトを別途用意する必要があり大きな負担になっています。またプロジェクト初期の段階ではきっちり作成していても、締め切りが近づいてくるとつい作業効率優先しがちです。 この点を解決するため、今回は任意のフォルダに画像を保存すると、出力先のディレクトリにCSSスプライト画像を生成するという一連の流れを構築します。さらに画像の最適化処理も間に入れたいと思います。 CSSスプライト画像が生成されると同時にインクルード用のSassファイルが自動生成されますので、これを活用して効率良くSassコーディングをします。
gulp + sass で目指せ倍速コーディング(第2回 gulpfile.jsの分割管理と画像作成の効率化)
gulp + sass で目指せ倍速コーディング(第2回 gulpfile.jsの分割管理と画像作成の効率化)
Toshimichi Suekane
テーマ: CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ 内容: GitHub Flowによる開発プロセス コードレビューの効率化
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
Takeshi Mikami
20150227 イタンジプログラミング講座テキスト第4回
20150227 イタンジプログラミング講座テキスト第4回
20150227 イタンジプログラミング講座テキスト第4回
Yusuke Yokozawa
ホームディレクトリに埋もれた便利なコードをさがせ!
ホームディレクトリに埋もれた便利なコードをさがせ!
Yohei Fushii
Cisco Modeling Labs (通称、CML) は、仮想的にネットワーク環境を構成するソフトウェアプラットフォームです。2020年5月に、待望のメジャーバージョンアップを行い、簡単なインストールや軽量化など、より使い易く身近なものになりました。 ネットワークの自動化はますます重要な分野になってきており、最近では Cisco DevNet 認定資格が新設されるなど、ネットワークプログラマビリティに対する注目度が高くなっています。今回のセッションでは CML のおさらいから始まり、デモンストレーションを中心に CML に備わっている API のご紹介や、CML で構築したラボネットワークをプログラマビリティで制御するといった内容をご紹介します。
Cisco Modeling Labs (CML)を使ってネットワークを学ぼう!(DevNet編)
Cisco Modeling Labs (CML)を使ってネットワークを学ぼう!(DevNet編)
シスコシステムズ合同会社
Similaire à 機械学習を用いた仕様書からのテストケース自動生成ツールSpec2Testの試作
(20)
第2回 -Play部屋- Play 2.0はじめて&もくもく会
第2回 -Play部屋- Play 2.0はじめて&もくもく会
PlayFramework 2.0 Javaと WebSocketでつくる リアルタイムMVC Webアプリケーション
PlayFramework 2.0 Javaと WebSocketでつくる リアルタイムMVC Webアプリケーション
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
快適・簡単・安心なアプリE2Eテストの実行環境 #stac2017
快適・簡単・安心なアプリE2Eテストの実行環境 #stac2017
テストスイートアーキテクチャへのアーキテクチャ検証手法ATAMの 適用
テストスイートアーキテクチャへのアーキテクチャ検証手法ATAMの 適用
Playbay Play 2.0 plugin イロハのイ
Playbay Play 2.0 plugin イロハのイ
How to deploy & operate OpenStack Production
How to deploy & operate OpenStack Production
イベント企画運営の経験と実際 / The history of organizing events by me
イベント企画運営の経験と実際 / The history of organizing events by me
Cell/B.E. プログラミング事始め
Cell/B.E. プログラミング事始め
Beginners scala 20121113
Beginners scala 20121113
Hive on Spark を活用した高速データ分析 - Hadoop / Spark Conference Japan 2016
Hive on Spark を活用した高速データ分析 - Hadoop / Spark Conference Japan 2016
ふつうのRailsアプリケーション開発
ふつうのRailsアプリケーション開発
st2-docker ことはじめ
st2-docker ことはじめ
【Agile Conference tokyo 2010】 Going Agile with Tool
【Agile Conference tokyo 2010】 Going Agile with Tool
WebRTC開発者向けプラットフォーム SkyWayの裏側
WebRTC開発者向けプラットフォーム SkyWayの裏側
gulp + sass で目指せ倍速コーディング(第2回 gulpfile.jsの分割管理と画像作成の効率化)
gulp + sass で目指せ倍速コーディング(第2回 gulpfile.jsの分割管理と画像作成の効率化)
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
20150227 イタンジプログラミング講座テキスト第4回
20150227 イタンジプログラミング講座テキスト第4回
ホームディレクトリに埋もれた便利なコードをさがせ!
ホームディレクトリに埋もれた便利なコードをさがせ!
Cisco Modeling Labs (CML)を使ってネットワークを学ぼう!(DevNet編)
Cisco Modeling Labs (CML)を使ってネットワークを学ぼう!(DevNet編)
Plus de Futa HIRAKOBA
就活していた頃(3年前)に逆求人イベントで使っていた自己紹介スライドです。懐かしい。 インフラエンジニアとWebエンジニア両方に精通したスペシャリストになりたいとか言ってるけど今はそう思ってないです。
逆求人自己紹介プレゼン(平木場)
逆求人自己紹介プレゼン(平木場)
Futa HIRAKOBA
サイボウズの技術説明会で発表した資料です。 サイボウズ技術説明会 for student! - connpass https://connpass.com/event/201626/
サイボウズの生産性を高める生産性向上チームと開発文化
サイボウズの生産性を高める生産性向上チームと開発文化
Futa HIRAKOBA
2020年8月5日(水) CircleCI コミュニティミートアップ https://circleci.connpass.com/event/178558/
テスト漏れを無くしたい!ワークフロー単位でトリガーを自由に設定したい要望
テスト漏れを無くしたい!ワークフロー単位でトリガーを自由に設定したい要望
Futa HIRAKOBA
2020/02/04(Tue), A116, 13:30- 機械・情報系コース 情報システム工学分野 令和元年度修士論文発表会で発表した修論の内容です。 修論本体はこちら https://github.com/korosuke613/master-thesis/blob/master/2020_01_27_v2_T1803035_%E5%B9%B3%E6%9C%A8%E5%A0%B4%E9%A2%A8%E5%A4%AA_%E4%BF%AE%E8%AB%96.pdf
VDM++仕様を対象としたテストケース自動生成ツールBWDMにおけるペアワイズ法とドメイン分析テストの適用のための機能拡張
VDM++仕様を対象としたテストケース自動生成ツールBWDMにおけるペアワイズ法とドメイン分析テストの適用のための機能拡張
Futa HIRAKOBA
宮崎大学工学部情報システム工学科の1年生に「今後の大学生活をどう過ごせばいいか」というプレゼンの資料です。
What will your future college life look like?〜今後の大学生活をどのようにしますか?〜
What will your future college life look like?〜今後の大学生活をどのようにしますか?〜
Futa HIRAKOBA
研究室内で発表した、ソフトウェア工学のバイブルこと「人月の神話」の紹介です。
「人月の神話」紹介プレゼン
「人月の神話」紹介プレゼン
Futa HIRAKOBA
リクルートのインターンシップのLT会で発表したスライドです。 Chrome拡張機能を題材に、CI/CDを浅くすすめてます。
CI/CDのすすめ
CI/CDのすすめ
Futa HIRAKOBA
2019/07/09 院進学した学生の声を伝えるために作った。
院進学して思うこと
院進学して思うこと
Futa HIRAKOBA
2019年2月3日に宮崎大学であった、「Agri Hack Day 2019 in 宮崎大学」とうハッカソンでマンゴーチームが発表したスライドです。
Agri Hack Day 2019 in 宮崎大学 〜マンゴーチーム〜
Agri Hack Day 2019 in 宮崎大学 〜マンゴーチーム〜
Futa HIRAKOBA
情報システム工学科の先生に頼まれて、1年生の前で発表したスライドです。
これからどう学生時代を過ごせば良いか
これからどう学生時代を過ごせば良いか
Futa HIRAKOBA
大学院の授業で発表した、量子コンピュータに関するプレゼンのスライドです。
量子コンピュータを触ってみる
量子コンピュータを触ってみる
Futa HIRAKOBA
ディジタル通信工学で発表したプレゼンのスライドです。
レーダーってなあに
レーダーってなあに
Futa HIRAKOBA
研究室内のフリープレゼンで発表したプレゼンのスライドです。
Web API The Good Partsの紹介 ~美しいWebAPIの作り方~
Web API The Good Partsの紹介 ~美しいWebAPIの作り方~
Futa HIRAKOBA
平成30年度(第71回)電気・情報関係学会九州支部連合大会で発表したプレゼンのスライドです。
VDM++仕様を対象としたテストケース自動生成ツール BWDM における境界値分析結果へのペアワイズ法の適用
VDM++仕様を対象としたテストケース自動生成ツール BWDM における境界値分析結果へのペアワイズ法の適用
Futa HIRAKOBA
研究室のフリープレゼン(第1回)で作ったプレゼン資料
デジタル一眼レフカメラとSNSを利用したインドア派から脱却する方法
デジタル一眼レフカメラとSNSを利用したインドア派から脱却する方法
Futa HIRAKOBA
研究室のフリープレゼン(第2回)で作ったプレゼン資料
近年の仮面ライダーに感じる不満を解消するトゲのある仮面ライダー、アマゾンズの紹介
近年の仮面ライダーに感じる不満を解消するトゲのある仮面ライダー、アマゾンズの紹介
Futa HIRAKOBA
大学1年生の頃に作った自己紹介プレゼン資料
自己紹介 平木場風太
自己紹介 平木場風太
Futa HIRAKOBA
専門教育入門セミナーで作ったプレゼン資料
ETロボについて
ETロボについて
Futa HIRAKOBA
高校生の頃作ったプレゼン資料
渦電流とその利用
渦電流とその利用
Futa HIRAKOBA
「プログラマのためのサバイバルマニュアル著: Josb Carter, 訳: 長尾 高弘」の紹介です
僕たちがいつまでもプログラマでいるには?
僕たちがいつまでもプログラマでいるには?
Futa HIRAKOBA
Plus de Futa HIRAKOBA
(20)
逆求人自己紹介プレゼン(平木場)
逆求人自己紹介プレゼン(平木場)
サイボウズの生産性を高める生産性向上チームと開発文化
サイボウズの生産性を高める生産性向上チームと開発文化
テスト漏れを無くしたい!ワークフロー単位でトリガーを自由に設定したい要望
テスト漏れを無くしたい!ワークフロー単位でトリガーを自由に設定したい要望
VDM++仕様を対象としたテストケース自動生成ツールBWDMにおけるペアワイズ法とドメイン分析テストの適用のための機能拡張
VDM++仕様を対象としたテストケース自動生成ツールBWDMにおけるペアワイズ法とドメイン分析テストの適用のための機能拡張
What will your future college life look like?〜今後の大学生活をどのようにしますか?〜
What will your future college life look like?〜今後の大学生活をどのようにしますか?〜
「人月の神話」紹介プレゼン
「人月の神話」紹介プレゼン
CI/CDのすすめ
CI/CDのすすめ
院進学して思うこと
院進学して思うこと
Agri Hack Day 2019 in 宮崎大学 〜マンゴーチーム〜
Agri Hack Day 2019 in 宮崎大学 〜マンゴーチーム〜
これからどう学生時代を過ごせば良いか
これからどう学生時代を過ごせば良いか
量子コンピュータを触ってみる
量子コンピュータを触ってみる
レーダーってなあに
レーダーってなあに
Web API The Good Partsの紹介 ~美しいWebAPIの作り方~
Web API The Good Partsの紹介 ~美しいWebAPIの作り方~
VDM++仕様を対象としたテストケース自動生成ツール BWDM における境界値分析結果へのペアワイズ法の適用
VDM++仕様を対象としたテストケース自動生成ツール BWDM における境界値分析結果へのペアワイズ法の適用
デジタル一眼レフカメラとSNSを利用したインドア派から脱却する方法
デジタル一眼レフカメラとSNSを利用したインドア派から脱却する方法
近年の仮面ライダーに感じる不満を解消するトゲのある仮面ライダー、アマゾンズの紹介
近年の仮面ライダーに感じる不満を解消するトゲのある仮面ライダー、アマゾンズの紹介
自己紹介 平木場風太
自己紹介 平木場風太
ETロボについて
ETロボについて
渦電流とその利用
渦電流とその利用
僕たちがいつまでもプログラマでいるには?
僕たちがいつまでもプログラマでいるには?
機械学習を用いた仕様書からのテストケース自動生成ツールSpec2Testの試作
1.
2.
• • • 2 背景
3.
3
4.
• • • 4
5.
5 研究の準備 • •
6.
6 研究の準備 • •
7.
• • • • 7 Spec2Test
8.
8 Spec2Test / 実装
9.
9 Spec2Test / 実装
10.
10 研究の準備 https://qiita.com/KojiOhki/items/89cd7b69a8a6239d67ca
11.
11 研究の準備 http://s0sem0y.hatenablog.com/ entry/2017/05/06/182757
12.
12 Spec2Test / 実装
/ 仕様書学習部
13.
13 Spec2Test / 実装
/ 仕様書学習部
14.
14 Spec2Test / 実装
/ 仕様書学習部 0 1 1 0 1 1 0 1 1
15.
15 Spec2Test / 実装
16.
16 Spec2Test / 実装
/ 重要単語抽出部
17.
17 Spec2Test / 実装
/ 重要単語抽出部
18.
18 研究の準備 https://qiita.com/To_Murakami/items/cc225e7c9cd9c0ab641e (Continues Bug-of-words)
19.
19 Spec2Test / 実装
/ 重要単語抽出部 king queenkings queens
20.
! " #$%,' = )%,' ∑+
)+,' ",$% = log 0 ,$% #$%,' ∗ ",$% 20 研究の準備 0 ,$% "
21.
21 Spec2Test / 実装
/ 重要単語抽出部
22.
22 Spec2Test / 実装
/ 重要単語抽出部
23.
23 Spec2Test / 実装
/ 重要単語抽出部
24.
24 Spec2Test / 実装
25.
25 Spec2Test / 実装
/テストケース生成部
26.
26 Spec2Test / 実装
/テストケース生成部
27.
27 • • • Spec2Test
28.
28 Spec2Test / 適用例 • • •
29.
29 Spec2Test / 適用例
30.
30 Spec2Test / 適用例
31.
31 Spec2Test / 適用例 • • • PASSED PASSED PASSED
32.
• • 32 Spec2Test
33.
33 Spec2Test / 検証
34.
34 Spec2Test / 検証
/ 生成したテストケースの妥当性の確認
35.
35 ( ) ( ) Spec2Test Spec2Test
/ 検証
36.
36 Spec2Test / 検証
37.
37 Spec2Test / 検証
/ 既存の文章生成手法との比較
38.
38 Spec2Test Spec2Test / 検証
/ 既存の文章生成手法との比較
39.
39 Spec2Test / 考察
40.
40 Spec2Test / 考察 • •
41.
41 Spec2Test / 考察
42.
42 Spec2Test / 考察
43.
43 Spec2Test / 考察
44.
44 Spec2Test / 考察
45.
45 Spec2Test / 考察
46.
46 Microsoft C# overture.org VDM Spec2Test / 考察
47.
47 Spec2Test / 考察
/ 関連研究
48.
48
49.
• • • • • • • 49
Télécharger maintenant