Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
なめらかなシステムの実現に向けて/coherently-fittable-system
Search
monochromegane
July 28, 2020
Technology
720
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
なめらかなシステムの実現に向けて/coherently-fittable-system
GMO Developers Day 2020
https://www.gmo.jp/developersday/
monochromegane
July 28, 2020
Transcript
39 slides
ࡾ༔հ / Pepabo R&D Institute, GMO Pepabo, Inc. 2020.07.28 GMO
Developers Day ͳΊΒ͔ͳγεςϜͷ ࣮ݱʹ͚ͯ
1SJODJQBMFOHJOFFS :VTVLF.*:",&!NPOPDISPNFHBOF 1FQBCP3%*OTUJUVUF (.01FQBCP *OD IUUQTCMPHNPOPDISPNFHBOFDPN
1. ͡Ίʹ 2. ͳΊΒ͔ͳγεςϜ 3. ͳΊΒ͔ͳγεςϜͷ࣮ݱʹ͚ͯ 4. ·ͱΊ 3 ࣍
1. ͡Ίʹ
5 ϖύϘݚڀॴ(ུশʮϖύݚʯ)ɺࣄۀΛࠩผԽ Ͱ͖Δٕज़Λ࡞Γग़ͨ͢ΊʹʮͳΊΒ͔ͳγες Ϝʯͱ͍͏ίϯηϓτͷԼͰݚڀ։ൃʹऔΓΉ ৫Ͱ͢ɻ ❝ ϖύϘݚڀॴʹ͍ͭͯ http://rand.pepabo.com/
6 ΞΧσϛοΫͳਫ४ʹ͓͚Δ৽نੑɾ༗ޮੑɾ৴ པੑΛٻ͢ΔݚڀΛߦ͏ͱͱʹɺݚڀ։ൃ͠ ٕͨज़Λ࣮ࡍͷγεςϜͱ࣮ͯ͠ɾఏڙ͢Δ͜ ͱΛ௨ͯ͠ɺࣄۀͷʹߩݙ͠·͢ɻ ❝ ϖύϘݚڀॴʹ͍ͭͯ http://rand.pepabo.com/
7 ϖύݚͱαʔϏεͷؔ ࣄۀΛࠩผԽ͢ΔͨΊʹɺݚڀॴͱαʔϏεͷ࿈ܞ͕ॏཁ ݚڀ ։ൃ ӡ༻ αʔϏεͷ՝ͷڞ༗ ݚڀʹΑΔ՝ղܾ ݚڀՌಋೖ࣌ͷ αʔϏεͱͷ࿈ܞ
ݚڀ։ൃ݁ՌΛଈ࣌αʔϏεʹಋೖ͢ΔΈͱɺಋೖޙͷϑΟʔυόοΫʹΑΔαΠΫϧͷߴ ԽʹΑͬͯɺݚڀ։ൃͷߴԽͱࣄۀͷࠩผԽʹͭͳ͛Δ ࣄۀ෦
2. ͳΊΒ͔ͳγεςϜ
9 ϖύϘݚڀॴ(ུশʮϖύݚʯ)ɺࣄۀΛࠩผԽ Ͱ͖Δٕज़Λ࡞Γग़ͨ͢ΊʹʮͳΊΒ͔ͳγες Ϝʯͱ͍͏ίϯηϓτͷԼͰݚڀ։ൃʹऔΓΉ ৫Ͱ͢ɻ ❝ ϖύϘݚڀॴʹ͍ͭͯ http://rand.pepabo.com/
• զʑ͕ৗͰ৮ΕΔγεςϜɺར༻ӡ༻ʹ͓͚Δ༷ʑͳোนʢΰπΰπʣ ʹຬͪ͋;Ε͍ͯΔɻ • → ྫʣར༻ऀͷ໌ࣔతͳࢦࣔɺӡ༻ऀͷஅߋ৽ͷհࡏ 10 എܠ • ͜ΕΒͷোนΛऔΓআ͖ɺར༻ӡ༻ͷշద͞ͷ্ʹͭͳ͛ΔͨΊʹɺར༻
ऀͷίϯςΩετʹج͖ͮ࠷దʹৼΔ͏ʮͳΊΒ͔ͳγεςϜʯΛ࣮ݱ͢ Δɻ
• ʮͳΊΒ͔ͳγεςϜʯͱɺใγεςϜͷ͜ͱΛ͍͏ͷΈͳΒͣɺޓ͍ʹ ӨڹΛٴ΅͠߹͏ܧଓతͳؔʹ͋Δར༻ऀʢϢʔβʔ͓Αͼ։ൃӡ༻ऀʣͱ ใγεςϜͱ͔ΒͳΔ૯ମͱͯ͠ͷγεςϜ 11 ͳΊΒ͔ͳγεςϜ <>܀ྛ݈ଠ ࡾ༔հ দຊ྄հ ͳΊΒ͔ͳγεςϜΛࢦͯ͠
ϚϧνϝσΟΞɺࢄɺڠௐͱϞόΠϧʢ%*$0.0ʣγϯϙδϜ # +VM < ><> < >υϛχΫɾνΣϯ(SBQIJDTGPS'VOEBNFOUBM*OGPSNBUJDTΛվมͯ͠࡞
1. ར༻ऀͱใγεςϜͱ͕ܧଓతͳؔΛऔΓ࣋ͭաఔʹ͓͍ͯɺར༻ऀͦ ΕͧΕʹݻ༗ͷίϯςΩετΛݟग़ͨ͠Γɺ৽ͨͳίϯςΩετΛग़ͨ͠ ΓͰ͖Δ͜ͱ 2. ཁ݅1.Λɺར༻ऀʹΑΔ໌ࣔతͳૢ࡞Λ՝͢͜ͱͳ࣮͘ݱͰ͖Δ͜ͱ 3. ཁ݅1.͓Αͼ2.ʹΑͬͯಘΒΕͨίϯςΩετʹج͖ͮɺใγεςϜ͕ར ༻ऀʹରͯ͠࠷దͳαʔϏεΛࣗಈతʹఏڙͰ͖Δ͜ͱ 12
ͳΊΒ͔ͳγεςϜͷཁ݅ • ࣗಈ͔ͭܧଓతʹར༻ऀͷঢ়گΛѲ͠ɺదԠతʹৼΔ͏ใγεςϜ
• ͳΊΒ͔ͳγεςϜΛ࣮ݱ͢ΔͨΊɺ༷ʑͳαʔϏεɺϨΠϠʹ͓͍ͯҎԼͷ ςʔϚͷͱɺݚڀ։ൃΛਐΊ͍ͯΔ[*] • FastContainer: ԠతͰঢ়ଶมԽͷૉૣ͍γεςϜج൫ٕज़ • ΦʔτεέʔϦϯά: ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕ੍ޚܥ •
ͳΊΒ͔ͳϚονϯά: จ຺ʹԠͨ͡ਪનख๏ͷ࠷దԽ • ߦಈݕ: ଟ໘తͳಛྔʹجͮ͘ਫ਼៛ͳߦಈੳ • ͳΊΒ͔ͳηΩϡϦςΟ: ಁաతͳηΩϡϦςΟ্Λ࣮ݱ͢Δ։ൃख๏ 13 ͳΊΒ͔ͳγεςϜʹ͚ͯ < >ϖύϘݚڀॴݚڀ։ൃՌIUUQTSBOEQFQBCPDPNBSDIJWF
3. ͳΊΒ͔ͳγεςϜͷ࣮ݱʹ͚ͯ
ݚڀίϯηϓτ - ใγεςϜͷࣗదԠ -
• ଟ༷͔ͭܧଓతʹมԽ͢ΔڥͷதͰɺใγεςϜ͕ܧଓతʹػೳ͢Δʹ ɺͦͷߏϩδοΫΛߋ৽͠มԽʹै͢Δඞཁ͕͋Δ • → ྫʣใγεςϜͷෛՙঢ়گɺར༻ऀͷߦಈͷมԽ • ͜Ε·Ͱɺ͜ͷैɺӡ༻ҡ࣋ۀͱͯ͠ӡ༻ऀ͕୲͖ͬͯͨ 16 ใγεςϜͱڥมԽ
• ଟ༷͔ͭܧଓతʹมԽ͢ΔڥͷதͰɺใγεςϜ͕ܧଓతʹػೳ͢Δʹ ɺͦͷߏϩδοΫΛߋ৽͠มԽʹै͢Δඞཁ͕͋Δ • → ྫʣใγεςϜͷෛՙঢ়گɺར༻ऀͷߦಈͷมԽ • ͜Ε·Ͱɺ͜ͷैɺӡ༻ҡ࣋ۀͱͯ͠ӡ༻ऀ͕୲͖ͬͯͨ 17 ใγεςϜͱڥมԽ
• ਓखʹΑΔڥͷมԽݕใγεςϜͷߋ৽ɺैͷ࣌ؒࠩΛ͏ • ݁Ռͱͯ͠ɺ҆ఆੑར༻ऀͷຬͷԼɺӡ༻ऀͷෛ୲ͷ૿ՃΛট͘
• ैདྷͷӡ༻ҡ࣋ͷऔΓΈͰɺใγεςϜΛڥͷมԽʹରԠͤ͞Δͨ ΊɺਓʹΑΔܦݧଇஅͱ෦తͳࣗಈԽʹཹ·͍ͬͯΔ • → ྫʣܦݧଇʹΑΔᮢઃఆɺԽͨ͠ར༻ऀͷߦಈୡʹΑΔஅ 18 ڥมԽʹࣗΒదԠ͢ΔใγεςϜʹ͚ͯ • ਓʹΑΔஅߋ৽ͷఔΛࣗಈԽ͠ɺใγεςϜࣗମ͕ڥมԽΛଊ͑ม
Խʹै͢ΔదԠతͳΈͷݚڀ • ͳΒͼʹ࣮ӡ༻ͷద༻ ݚڀίϯηϓτ
ΦʔτεέʔϦϯάख๏
• ใγεςϜͷӡ༻ʹ͓͍ͯɺॲཧੑೳΛอͪͭͭඞཁ࠷খݶͷαʔόΛ༻͍ Δ͜ͱͰӡ༻ίετΛ੍ޚ͢Δ͜ͱॏཁ • มಈ͢Δαʔόधཁʹै͢ΔͨΊΦʔτεέʔϦϯάػೳΛಋೖ 20 എܠ • ॲཧੑೳΛอͭඞཁ࠷খݶͷαʔόܦݧͱಓͳνϡʔχϯάͰݸผʹ ٻΊΔ͕ɺใγεςϜͷมߋཧରͷ૿Ճʹै͍ࠔʹͳΔ
• ·ͨɺͷࢉग़ʹΦʔτεέʔϦϯάͷ࣮ߦ࣌ͷ࣌ؒࠩͷߟྀඞཁ ӡ༻্ͷ՝
• ܧଓతʹมߋ͞Ε͏ΔෳͷใγεςϜʹରͯ͠ɺΕߟྀͨ͠Φʔτε έʔϦϯάͷ࠷దͳ݅Λܧଓͯ͠ٻΊΔ͜ͱ͕ӡ༻ͷෛ୲ • ใγεςϜΛߏ͢ΔαʔόͷॲཧੑೳΛࣗಈͰѲ͠ɺใγεςϜͷॲ ཧੑೳΛอͭඞཁ࠷খݶ͔ͭΕΛߟྀͨ͠αʔόΛࢉग़͍ͨ͠ • αʔόͷॲཧੑೳΛ࣮ߦ࣌ʹࣗಈ͔ͭܧଓతʹਪఆ͠ɺΦʔτεέʔϦϯάͷ Εߟྀͨ͠࠷దͳαʔόΛࢉग़͢Δ੍ޚܥ 21
ݚڀͷతͱఏҊͷࠎࢠ
• ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ[2] 22 ఏҊख๏ (Kaburaya AutoScaler) <>ࡾ༔հ ܀ྛ݈ଠ ,BCVSBZB"VUP4DBMFSଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ Πϯλʔωο
τͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू QQ /PW
• ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ • M: αʔόॲཧੑೳΛɺ୯Ґ࣌ؒ͋ͨΓͷॲཧͷ্ݶ͔ΒٻΊΔ • D: ༧ΊఆΊͨΕظؒʹର͠ɺݱࡏͷཁٻॲཧͱαʔόॲཧੑೳ͔Βෆ ͢Δͱߟ͑ΒΕΔະॲཧཁٻΛٻΊΔ •
F: ݱࡏͷॲཧཁٻʹະॲཧཁٻΛՃ͑ɺαʔόॲཧੑೳ͔Βඞཁͳ αʔόΛࢉग़ 23 ఏҊख๏ (Kaburaya AutoScaler)
24 ఏҊख๏ͷධՁʢγϛϡϨʔγϣϯʣ αʔόੑೳʢॲཧ্ݶʣͷਪఆධՁ ෛՙ࣌Ұ࣌తʹαʔό͋ͨΓͷෛՙ͕ߴ·Δෛ ՙ૿Ճ࣌Ͱ҆ఆͯ͠ਪఆʢ࣮ઢʣɻ αʔόͷैੑධՁ ੨ઢͷཧαʔόʹैɻΕΛߟྀ͠ɺఆ͞ ΕΔະॲཧͷཁٻΛॲཧՄೳͳαʔόΛೖɻ ະॲཧཁٻͷղফ݁ՌͷධՁ ΕʹΑΓੵ࣮ͨ͠ઢͷະॲཧཁٻΛଈ࣌ղফɻ
ഁઢΕରࡦΛ͠ͳ͍߹ͷਪҠɻ
ਪનγεςϜ
26 എܠ • ใγεςϜʹ͓͚ΔใաଟΛղܾ͢ΔɺਪનγεςϜͷಋೖ • → ͳΜΒ͔ͷํࡦʢ= ਪનख๏ʣʹج͖ͮଟͷબࢶ͔Βར༻ऀ͕ڵຯ Λ࣋ͭͷΛఏҊ͢ΔγεςϜ •
ӡ༻ऀʹͱͬͯɺޮՌతͳʮਪનख๏ʯͷબ͕ॏཁ • ޮՌతͳਪનख๏ঢ়گʹΑͬͯҟͳΔ • ͔͠͠ͳ͕Βɺ࣮ڥͰͷܧଓతͳਪનख๏ͷධՁʹػձଛࣦ͕͏ ӡ༻্ͷ՝
• ਪનख๏ͷ༏ྼଟ͘ͷཁҼ͔ΒͳΔঢ়گʢ=จ຺ʣʹΑͬͯࠨӈ͞ΕΔ • ޮՌతͳਪનख๏Λػձଛࣦ͕ͳ͍Α͏ʹจ຺ʹԠ͍͚͍ͯͨ͡ • ࣄલʹఆΊͨจ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબΛࣗಈ͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢Δ ϝλਪનγεςϜ • → ࠷ળͳਪનख๏ͷબΛଟόϯσΟοτͱΈͳͯ͠ղ͘
27 ݚڀͷతͱఏҊͷࠎࢠ
• ʮʯͱݺΕΔෳͷީิ͔ΒಘΒΕΔใुΛ࠷େԽ͢Δ • ϓϨΠϠʔҰͷࢼߦͰ1ͭͷΛબ͠ɺใुΛಘΔ • ͦΕͧΕͷ͋Δใुʹै͍ใुΛੜ • ͨͩ͠ɺϓϨΠϠʔ͜ͷใुΛࢼߦͷ݁Ռ͔Βਪଌ͢Δඞཁ͕͋Δ 28 ଟόϯσΟοτ
• ϓϨΠϠʔ͋Δ࣌ͷͷධՁʹج͖ͮʮ׆༻ʯͱʮ୳ࡧʯΛฒߦͯ͠ߦ͏ • ͜ͷτϨʔυΦϑΛղফ͢ΔͨΊʹ༷ʑͳղ๏͕ఏҊ͞Ε͍ͯΔ
ଟόϯσΟοτͱͷใुͷ֬ 29 Arm0 Arm1 Arm2 User(s) System ਪఆͨ֬͠ ਅͷ֬ Recommend
Click
• จ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબΛࣗಈ͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢ΔϝλਪનγεςϜ[3] • จ຺͝ͱͷ࠷ળͳબΛɺઢܗͳଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱ͋Δ Linear Thompson SamplingΛ༻͍ͯղ͘ • จ຺ͱͯ͠ɺᶃใγεςϜͷ࣌ؒͷܦաɺᶄਪનରͷಛੑͷࠩҟΛ ѻ͏
• จ຺͝ͱʹબͨ͠ਪનख๏ͱ͜Εʹର͢Δར༻ऀͷԠΛه͠ɺબ ͷվળʹ༻͍Δ 30 ఏҊγεςϜ (Synapse) <>ࡾ༔հ ็߃ݑ 4ZOBQTFจ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ిࢠใ௨৴ֶձจࢽ% 7PM+% /P QQ /PW UPBQQFBS
31 ఏҊγεςϜ (Synapse)
• ࣮αʔϏεͷӡ༻σʔλΛ༻͍ͨγϛϡϨʔγϣϯʹ͓͍ͯɺจ຺Λߟྀ͠ͳ ͍ͷͱൺֱͯ͠ɺྦྷੵΫϦοΫ͕2%্͢Δ͜ͱΛ֬ೝ[3] • ֘γεςϜ࣮αʔϏεͰՔಇɾܧଓతʹධՁத • ࠓޙɺऔΓѻ͑Δจ຺ɺਪનख๏Λ͍͛ͯ͘[4][5] • ߹ΘͤͯɺڥมԽͷैੑΛ্͍ͤͯ͘͞[6] 32
ఏҊγεςϜͷධՁ <>ࡒେՆɼࡾ༔հɼ&$αΠτʹ͓͚ΔӾཡཤྺΛ༻͍ͨߪങʹܨ͕ΔߦಈͷมԽݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼ WPM*05ɼQQrɼ <>ଜ໋ɼࡾ༔հɼϋϯυϝΠυ࡞Λରͱͨ͠&$αΠτʹ͓͚Δ୯ޠͷग़ݱසΛ༻͍ͨك᧵ͷݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔ ωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ <>ࡾ༔հɼ܀ྛ݈ଠɼඇఆৗͳଟόϯσΟοτʹ͓͚ΔมԽݕग़ΞϓϩʔνͷઢܗϞσϧͷ֦ுɼݚڀใࠂΠϯλʔωο τͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ+VMZ
4. ·ͱΊ
• ར༻ऀͷίϯςΩετʹج͖ͮ࠷దʹৼΔ͏ʮͳΊΒ͔ͳγεςϜʯΛհ ͨ͠ • ͜ͷ࣮ݱʹ͚ͨݚڀࣄྫͱͯ͠ɺଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨ͠Φʔτεέʔ Ϧϯά੍ޚܥΛհͨ͠ • ݚڀͳΒͼʹαʔϏεͷಋೖࣄྫͱͯ͠ɺจ຺ʹԠͨ͡ਪનख๏ͷ࠷దԽΛ ߦ͏ਪનγεςϜΛհͨ͠ •
ࠓޙɺ͜ΕΒΛؚΊͨݚڀ։ൃͷҰͷൃలΛ௨ͯ͠ʮͳΊΒ͔ͳγες ϜʯΛ࣮ݱ͍ͯ͘͠ 34 ·ͱΊ
ݚڀһɺੵۃతʹืूதʂ https://rand.pepabo.com/
ิࢿྉ
• ͝ͱʹෳͷจ຺͕͋Γɺจ຺ʹԠͯ͡ใु͕ܾ·ΔଟόϯσΟοτ ͷઃఆ • ຊݚڀใࠂͰɺจ຺ɺෳͷཁҼͷύϥϝʔλͷΈ߹ΘͤͰදݱ͞ Εͨঢ়ଶͷ͜ͱΛࢦ͢ • → ཁҼύϥϝʔλͷ͕{0,1}ͷ߹ɺจ຺ཁҼ ʹରͯ͠
ύλʔϯ d 2d 37 ઢܗͳଟόϯσΟοτ • ઢܗͳଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱɺจ຺ͷ֬Ͱͳ͘ɺཁҼ͝ͱ ͷʢઢܗύϥϝʔλʣΛਪఆ͢Δ͜ͱͰ֤จ຺ʹ͓͚ΔใुΛ༧͢Δ
ઢܗͳଟόϯσΟοτ 38 Arm0 Arm1 Arm2 User(s) System ਪఆͨ֬͠ ਅͷ֬ Recommend
Click Context = 0 Context = 0
ઢܗͳଟόϯσΟοτ 39 Arm0 Arm1 Arm2 User(s) System ਪఆͨ֬͠ ਅͷ֬ Recommend
Click Context = 1 Context = 1
More Decks by monochromegane
See All by monochromegane
Go言語とトイモデルで学ぶTransformerの気持ち / fukuokago23-transformer
monochromegane
0
300
適応的スパムフィルタのための軽量な類似メッセージカウンタ / jsai2026-adaptive-spam-filter
monochromegane
0
6.4k
ベクトル検索のフィルタを用いた機械学習モデルとの統合 / python-meetup-fukuoka-06-vector-attr
monochromegane
3
940
Claude Codeセッション現状確認 2026福岡 / fukuoka-aicoding-00-beacon
monochromegane
4
860
Go言語での実装を通して学ぶLLMファインチューニングの仕組み / fukuokago22-llm-peft
monochromegane
0
320
不確実性下における目的と手段の統合的探索に向けた連続腕バンディットの応用 / iot70_gp_rff_mab
monochromegane
2
620
なめらかなシステムと運用維持の終わらぬ未来 / dicomo2025_coherently_fittable_system
monochromegane
0
57k
ベクトル検索システムの気持ち
monochromegane
38
13k
Go言語での実装を通して学ぶ、高速なベクトル検索を支えるクラスタリング技術/fukuokago-kmeans
monochromegane
1
350
Other Decks in Technology
See All in Technology
Bots in Kiro Crew (One point of contact for ongoing work) | Kiro: Zero to Hero 12
inariku
PRO
1
130
これからのデータエンジニアの役割について考える / Rethinking the Role of Data Engineers in the AI Era
okiyuki99
0
460
Where Should Platform Complexity Live? Lessons from a Cross-Team PR Preview Platform
taiki45
0
100
顧客合意を取りながら進めるAWSコスト削減の実践
optim
0
170
Biohub - Cell Tracking During Development 5th place solution
rist
0
140
AWSを利用する上で知っておきたい名前解決の話 2026
nagisa53
5
3.6k
AIが会計業務の伴走者に。 マネーフォワード クラウド会計MCPサーバーで実現するAI前提の新しい業務プロセス
nobitabashi
0
110
属人化したISMS運用をGitHubとAIで仕組み化した1年間の記録
sioncojp
4
2.5k
SREのためのFinOps入門
muziyoshiz
3
1.5k
Linuxネットワークスタック進化の軌跡: 過去10年の歩みと最新トレンド
orimanabu
2
570
AI時代に求められる優秀なTechLeadの振る舞い
pospome
11
16k
田んぼから始まる挑戦 〜新米農家の1年目〜
miu_crescent
PRO
0
220
Featured
See All Featured
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
520
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
433
67k
Between Models and Reality
mayunak
4
580
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
620
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
590
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
53k
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
12
1.3k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
Visualization
eitanlees
153
17k
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
4
560
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
2
3.8k