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またスループットが計算時間 (compute input + compute infer + compute output) の逆数と近い値になっていることに注目してください。これは下図のようにGPUがリクエストをすき間なく直列的に処理していることを示しています。仮にGPUが遊んでいる時間があるとするとスループットは計算時間の逆数より小さくなるはずです。このようにGPUがすき間なくリクエストを処理している状況で、低精度計算によって計算時間が減ればその分、スループットが上昇することが見て取れると思います。 この節のように、レスポンスタイムとスループットの両方の改善は、システムパフォーマンスの観点から見てもいいことずくめです。数値誤差が問題にならないことが確認できていれば低精度計算をぜひ活用すべきでしょう。一方で次節の内容はレスポンスタイムの悪化を許容した上でスループットの改善を目指す内容にな
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、第11/12代黒帯(ヤフー内のスキル任命制度/Webフロントエンド領域)の浜田(@narirow)と、Yahoo!ニュースのエンジニアの喜楽(@gladenjoy)です。今回は、ヤフーで対応をすすめてきた、BFCacheの有効化にむけた取り組みについてお話しします。BFCacheとはそもそも何か、有効化のボトルネックには何があるか、そして調査方法などの具体的な手法などを交えてご紹介します。 ヤフーではこれまでスムーズなユーザー体験を実現するべく、高速にページを表示できるBFCache技術の検証と、BFCacheの有効化率を上げる取り組みを行ってきました。その結果、Yahoo!ニュースでの検証では、PVが+2%向上、広告
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、プラットフォームエンジニアの中山です。 Web サイトにはしばしば 3rd-party JavaScript を導入することがあります。たとえば Web 解析ツール、いいねボタンのような SNS 連携機能、広告掲載や効果測定目的のコードスニペットなどは多くの Web サイトで導入されています。 その一方で 3rd-party JavaScript は Web サイトを閲覧するユーザーに対して悪影響を及ぼしかねないため、導入とあわせたリスク対策も必要となります。 そこで、今回は Content Security Policy(以降 CSP)を活用した 3rd-party JavaScript のリスク対策について、ヤフー
※: 両側 p<0.10 (本A/Bテストにおける有意水準) この場合まず疑うべきはA/Bテストシステムのどこかにバグがあることです。なんらかの理由で購入頻度の高いユーザがZ群にばかり割り当てられたり、統計処理にミスがありp値が実際よりも低く出てしまったりということがあれば、まったく差がない群の間で見かけ上CVRに有意差が出てもおかしくありません。 しかしながらいくら調査してもシステム上の問題は見当たりませんでした。 『多重性の問題』の可能性があるも、それだけとも言い切れない 本A/Bテストにシステム的問題が見当たらない一方、統計手法的には1点問題がありました。それは検定多重性の問題です。検定多重性とは、3群以上の比較を行う際、本当は有意差が無いはずなのに有意差ありとなってしまう確率が2群の時よりも上がってしまう現象です。 このA/Bテストシステムは2群間での比較を前提にt検定で実装されて
※循環的複雑度を改善する以外にも、テストカバレッジを向上させるためにコードを整理したり、テストコードを増やしたり、アーキテクチャを刷新するためにリファクタリングを進めたり、さまざまな活動をしていますが本記事では割愛します。 実際、Yahoo!カーナビのAndroid版/iOS版共に、複雑度が75以上のメソッドが存在しました。 循環的複雑度の可視化 指標が決まったので、次に着手するべきは指標の可視化です。可視化については以下の2点が重要だと考えました。 自動で計測・集計できる(もしくは単純な手動作業で計測できる) 誰でもすぐに見られる 複雑度を計測する モバイルアプリにおいて、循環的複雑度を計測する方法はいくつかあります。私たちは同じZホールディングスグループのZOZOのTECH BLOG「ZOZOTOWN Androidチームにおけるコードメトリクスとビルド時間計測の取り組み」を参考にしま
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 高次元ベクトルデータの近傍検索エンジンNGT(OSS)の研究開発を行っているYahoo! JAPAN研究所の岩崎です。NGTを利用した類似画像検索や物体認識にも関わっています。グラフ構造型の性能ボトルネックを改善できる手法として、2021年1月にNGTのインデックスとして追加したQG(Quantized graph)を解説します。 他にも10億ものベクトルを検索できるQBG(Quantized blob graph)を2022年8月にリリースしているのですが、これは別の機会に解説します。 グラフ構造型インデックスの限界? ベクトル近傍検索には主にツリーやグラフ構造の手法と量子化による手法があります。NGTはグラフ構造型インデックス
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog ベクトル検索技術は、画像や音声などのオブジェクトデータを、機械学習モデルなどを利用してベクトルで表現し、ベクトル間の距離を計算することで、類似するベクトルを検索する手法です。 高次元ベクトルの類似検索では計算量が増加することから、kNN(k-Nearest Neighbor)ではなくANN(Approximately Nearest Neighbor)が広く利用されています。検索で利用できるデータ形式は、ベクトルへの変換が可能であれば、テキスト、画像、音声、動画、バイナリなどさまざまなデータを利用できます。 ベクトル検索は、類似画像検索はもちろんのこと、レコメンデーションやデータ解析にも利用できます。ヤフーでも、後述する「Yaho
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog Yahoo! JAPANアプリのトップページの上部には、編集者によってピックアップされた「トピックス」と呼ばれるトップニュースが6本並んでいます。編集者が選定した質の高い記事を提供していますが、必ずしも各ユーザーの興味に適した記事が表示されているとは限りません。そのため、スクロールすると、記事推薦システムによって各ユーザーの好みを考慮した記事が自動で表示される仕組みになっています。 ニュース記事の推薦で特に重要なのは「即時性」です。ニュース記事では、情報が更新されると古い記事は役に立ちません。そのため、入稿された記事がいち早く推薦対象になることが重要になります。 たとえば、事前にユーザーごとの推薦記事一覧(レコメンドリスト)を作成
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