こんにちは、バックエンドエンジニアのじょーです。 以前、月額課金型のサーバーサイドでのレシート検証の記事を書きました。(iOSの月額課金レシート検証をサーバーサイドで行うときのTipsまとめ) 今回は、消耗型課金のサーバーサイド実装について書きます！…

こんにちは、データチームの後藤です。 VASILYデータチームは2017年8月7日〜10日にかけて、広島で行われた第20回画像の認識・理解シンポジウム（以下、MIRU2017）に参加しました。本記事では、発表の様子や参加した感想をお伝えしたいと思います。

こんにちはフロントエンジニアの茨木です。一ヶ月ほど前からSwiftでiOSアプリ開発をやっています。iOS開発経験は浅いですが、Lottieというライブラリを使用し、いきなりアニメーションごりごりの画面を担当してみました。 LottieはAirbnb社が開発したライブ…

既にお気づきの方も多いと思われますが、VASILYのテックブログは今月から装いを新たにしています。これは先日行った弊社コーポレートサイトのリニューアルに合わせたものです。この記事では、今回行ったコーポレートサイトリニューアルについて実装面から紹…

こんにちは。データチームの後藤です。 弊社のデータサイエンティストは職務の1つとしてファッション×機械学習の研究・開発に取り組んでいます。このファッション×機械学習の分野は世界中の大学や研究機関で精力的に研究されているため、我々も最新の動向を…

Treasure Data製のOSSであるDigdagとEmbulkと組み合わせることで、効率的にRDS（Aurora、MySQL）のデータをBigQueryに同期するシステムの構築を実現しました。概要図だけでなく、具体的な設定ファイルもほぼ公開しています。

この記事ではOpenAPI Specification v2に関する内容を取り上げています。しかし、2023年9月現在での最新の仕様はOpenAPI Specification v3となっています。最新の仕様に基づいて実装や学習を行いたい方は、公式ドキュメントやそれに関連する資料をご参照くだ…

こんにちは。バックエンドエンジニアインターンの田島です。 VASILYでは分析にBigQueryを使用しており、MySQLのデータを毎日BigQueryに同期しています。この同期処理を行うシステムは、約2年前にRubyで書かれたもので、プロダクトの成長に伴うデータ量の増加…

こんにちは、フロントエンドエンジニアの茨木です。 VASILYでは通期でエンジニアインターンを募集しており、厳しい選考を突破した学生をインターン生として受け入れています。中にはインターン後選考に進んで内定を獲得するケースもあります。フロントエンド…

初めまして、データチームの上月です。 今回はVASILYテックブログ初の論文紹介、テーマは 自己回帰型モデル（Autoregressive, AR）です。 はじめに VASILYではIQONの類似画像検索にAutoencoderを適用しています。 具体的にはアイテム画像で学習したAutoencod…

2017年6月7日、第4回目となるFashion Tech meetupを開催しました。今回はVASILYが主催となり、バックエンドチーム、フロントエンドチーム、データチームが業務で行っている開発・運用のノウハウを発表しました。 本記事で弊社の登壇資料を公開しますので、ご…

データサイエンティストの中村です。 ファッションアイテムの画像から抽出した特徴量は検索以外にも利用することができます。 今回はレコメンドにおける画像特徴量の活用について、以下の3トピックを考えてみたいと思います。 画像特徴量を利用したコンテン…