機械学習を用いてサッカーを分析しちゃおう！

この動画すごくない?? YOLO、OpenCV、Pythonを使用してサッカーを分析する方法をわかりやすく解説してる⚽️ <実装できる機能> - プレーヤーの速度、移動距離の計算 - プレーヤー、審判、ボールの検出と追跡 - ボール取得率の計算などなどごめんなさい、正直Koderの領域外だから100%この動画の魅力を引き出すような文章を書けているか自信がないです。。。🥲 ただ刺さる人にはドンピシャで刺さる神動画だと思うので紹介させてもらいました！！　少しでも興味を持ってくれた人はぜひ動画を見てみてください👍

Python

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Koder@koder_dev·04月20日

MCPとかA2Aとか頭パンクするで、ほんま

正直あんまりピンときてなかった。でも、この動画見てやっと「そういうことか！」ってなった。 GoogleのA2Aプロトコルって、要するにAIエージェント同士が得意分野を分担して、必要に応じて助け合うためのルールなんよね。個人的な解釈だから、間違ってたらお手柔らかに袋叩きにして🥹 例えば： •「自分はこういうことできるよ」って能力を公開して • 別のエージェントがそれを見つけてお願いする • 結果が返ってくる or プッシュ通知で連携するみたいな流れで、もう人間のAPI設計そのまんまの世界。「なるほど、こうやってAI同士でやりとりするのか…」って自然に腑に落ちた。しかもMCPとA2Aの違いとか役割分担も丁寧に解説されてて、 “なんとなくの概念”だったものが、ちゃんと仕組みとして理解できるようになったのが最高だった。それにしてもこの人の動画、毎回信じられないくらいわかりやすいから、 AIエージェント系の話に置いていかれそうになってる人、マジで今のうちに見とこ。

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Koder@koder_dev·04月20日

Pinterest、6人で1100万人支えてた時代のDB設計がヤバい

Pinterestが6人のエンジニアで1100万人のユーザーを支えてたって話、控えめに言ってバグってるんだけど… それ以上にすごかったのが、その急成長をMySQLベースのアーキテクチャで乗り越えた戦い方だった。 MongoやCassandraを試しては不安定さに泣かされ、クラスタリングはリバランスが地獄。何度もデータ破損の危機を迎えた末に選んだのが、シャーディング × キャッシュ × シンプル設計。ユーザーごとに全データをひとつのシャードに集めて、ID構造でどのシャードにあるか即判定できる仕組みを用意。さらに結合や制約はアプリケーション層に逃がして、「システムは壊れる前提」で動くように組んでたのが本当にかっこいい。もちろん失ったものもある。トランザクションとか、JOINとか。でもそれ以上に、「崩壊せずスケールすること」を最優先にして設計した潔さに痺れた。しかもこの話、わずか8分で聞けるってマジで神。スタートアップでスケーラブルなシステムに悩んでる人、今まさにDB設計と戦ってる人、これは全員見たほうがいい。

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Koder@koder_dev·04月20日

BigQueryの請求額、月100万ドルってマジかよ…

Shopifyのデータパイプラインで実際に起きてた話なんだけど、最初に流したクエリが月950,000ドルレベルのコストを叩き出してて、「このままじゃ無理！！」ってなったところからの最適化ストーリーがめちゃくちゃ面白かった。救世主になったのはテーブルのクラスタリング。よく使うWHERE条件でデータを整理して、無駄なスキャンを回避するだけで、あの高額クエリがたった100MBちょっとのスキャンで済むようになったらしい。他にも - SELECT *を避ける - パーティショニングを活用する - プレビュー機能で事前チェックするなど、すぐ使える最適化テクも紹介されてて、地味に全部ありがたい。結果、月100万ドル → 約1,300ドルっていう信じられないレベルのコストダウンを実現。これぞリアルなデータエンジニアリングって感じだった。そしてこの話、たった7分の動画にギュッと詰まってて最高にテンポもいい。BigQuery触ってる人も、クラウド請求額で冷や汗かいたことある人も、絶対見た方がいい。

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