PyCon JPの技術に対する不正の告発、並びに技術者と大衆に対しての警鐘 - Qiita
概要 本文章は、一般社団法人PyCon JP Associationが主催したPyCon APAC 2023の開催に際し、そのプロポーザル選考過程において行われていた不正行為の告発を目的とするものです。 本文章が対象とする読者は技術者、及び、公衆です。技術者は技術『愛好家』との付き合い方について一考をするべきであり、公衆は「専門家ではないにも関わらず技術の専門家のフリをする不正な愛好家」に対して無自覚であるべきではない、という警鐘を鳴らすため、並びに、一般社団法人PyCon JP Associationの公衆に対する不正を告発するため、本文章を公開します。 本文章は、Qiitaが目指す、学びのある情報を技術者に共有することで、よりよい技術者コミュニティの形成を目指す内容であるため、Qiitaのガイドラインに沿った形式でQiita.com上で公開します。 告発する内容 PyCon APAC
働いてみないとわかりにくいIT業界の構造 SI系・プロダクト系それぞれで異なる“求められる能力”と“キャリアパス”
働いてみないとわかりにくいIT業界の構造 SI系・プロダクト系それぞれで異なる“求められる能力”と“キャリアパス” 総工費4億円のラボから生中継！CTOが語る、これからのエンジニアに求められる技術 #1/3 ウイングアーク１ｓｔ・CTO 島澤甲氏 島澤甲氏：みなさんこんにちは。私はウイングアークでCTOをしている、島澤と申します。このセッションでは、これから技術者を目指されているみなさんに対してなにかヒントになるようなものを伝えられたらいいかなと思っています。 （スライドを示して）まずウイングアークですが、私たちは、帳票やBIと呼ばれるところでトップシェアを占めています。今日は、「このセッションは会社の宣伝をしなくてもいいよね」という話をしたら「別にかまわん」ということだったので、会社の宣伝はもうしません。気になる方はちょっとホームページを見てもらえればと思います。業績などもありますが、順
システム構築の上流工程強化（非機能要求グレード）紹介ページ | アーカイブ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
システム構築の上流工程強化（非機能要求グレード）紹介ページ 本ページの情報は、2023年8月時点のものです。本事業は終了しているため、お問い合わせには対応できません。 国民生活や社会経済活動における基盤となった情報システムは、「大規模化・複雑化」、「利用の広がり」の点からますます高度化しています。このような高度化に伴い、情報システムの安定的なサービスが求められるようになっており、複雑なシステムを構成する多様なコンポーネントがきちんと連携してそのようなサービスを提供する「システム基盤」の実現が重要になっています。そのためには、提供したいサービスに対応する要求を適切に定義する必要があります。 機能／非機能要求の相違点と課題 システム構築における要求には機能要求と非機能要求があります。このうち、非機能要求については、以下のような要件定義上の課題があります。 非機能要求グレードとは 「非機能要求グ
これをやると「言語化が苦手な人」と、意思の疎通がしやすいかもしれない。
様々な会社に訪問していると、それなりの頻度で「言語化が苦手な人」に遭遇する。 例えばこんな具合だ。 「プロジェクトの基本要件を一つにまとめてマネジメントしたいんだけど。 例えば、一部のプロジェクトで必要なリソースを最初に一つの大きな枠組みで決めて、それを全部に使う、そんな感じ。」 「言葉にできてるじゃない」と思う方もいるかも知れない。 だが、本当に言語化の苦手な人とは、「言葉にはできているのに、その内容が、他の人にとって難解過ぎる人」なのだ。 「言葉が出てこない」 「説明しにくい」 「なんと言えばいいのか迷う」 というのは、実は「言語の苦手な人」よりもかなりマシである。 なぜならば、「言語化できていない」という認識を自分自身で持てるからだ。 それに対して、真に言語化の苦手な人は、自分自身で「言語化が苦手」と気づいていない可能性が高い。 前職にもこんな人がいたが、 「あの人、あたまが良すぎて
Next.js + TypeScript + Tailwind CSS の開発環境をできるだけ丁寧に構築する【2024年】
はじめに 最近、Next.js、TypeScript、Tailwind CSSを使って技術ブログを立ち上げました。（まだあまり更新は進んでいませんが…） このプロジェクトを通じて構築した開発環境がわりと快適だったので、誰かの参考になるかもしれないと記事を書いてみることにしました。 できる限りわかりやすく詳細な説明を心がけましたが、その結果、記事のボリュームが大きくなってしまいました。長文ですが、興味のある方はぜひ読んでみてください🙏 また、この記事内で紹介した内容をセットアップしたリポジトリを公開しています。 Next.jsのボイラープレートとして活用可能ですので、興味のある方はぜひ覗いてみてください。
Anti-Patterns - PagerDuty Incident Response Documentation
Home Getting Started On-Call Being On-Call Who's On-Call? Alerting Principles Before an Incident What is an Incident? Severity Levels Different Roles Call Etiquette Complex Incidents During an Incident During an Incident External Communication Guidelines Security Incident After an Incident After an Incident Postmortem Process Postmortem Template Effective Postmortems Crisis Response Crisis Respons
実案件から学んだ、本当に役立つUIデザインの法則50 ユーザビリティチェックリスト総集編｜i3DESIGN Designers
「ユーザビリティチェックリスト」ということで、UIデザインの「あるある」を取り上げ、改善案とセットでまとめています。 今回は、10のヒューリスティクスをもとに分類してみました。10のヒューリスティクスについては、以前記事にまとめています。 具体的な事例を一緒に取り上げ、よりわかりやすく解説していますので、こちらもあわせてご覧ください。 また弊社ホームページにて、ユーザビリティチェックリストをダウンロードいただけます。こちらも合わせてご活用ください。 1. システムステータスの可視化（Visibility of system status）1-1. 入力項目が多いときはステップを分けるフォームの入力項目が多い場合は、項目をグルーピングして画面を分割しましょう。 フォームが長すぎると、ユーザーは入力を途中で辞めてページから離脱してしまうかもしれません。 その上で、ステッパーを設置して現在の進捗
女の子同士のいじめはどういうルールで行なわれているのか？ – 橘玲 公式BLOG
ダイヤモンド社と共同で行なっていた「海外投資の歩き方」のサイトが終了し、過去記事が読めなくなったので、閲覧数の多いものや、時世に適ったものを随時、このブログで再掲載していくことにします。 今回は2020年3月26日公開の「「間接的攻撃」を多用する裏攻撃による「女の子のいじめ」の研究」です（一部改変）。 ****************************************************************************************** #MeToo運動で頻繁に登場したのが、“toxic masculinity”という言葉だ。これは日本語で、「毒々しい男らしさ」と訳されている。「男はマッチョであるべき」というマチズモのことだが、そこにtoxic（毒性の）というネガティブな形容詞をつけたことで、「セクハラやドメスティックス・バイオレンス、レイプなど
１．５万件乗り換えできず無保険に かんぽ生命、健康悪化理由 不適切販売：東京新聞 TOKYO Web
かんぽ生命保険は二十七日、顧客に不利な保険に乗り換えさせていた問題をめぐり、顧客が旧契約の解約後に健康状態の悪化を理由に新契約を結べず、万一の保障を失う「無保険」となったケースが二〇一四年四月から一九年三月までに約一万五千八百件あったと発表した。個別に調査し、契約時の不正や手続き不備が判明すれば、元の契約に戻すなどの対応を取る。 大手生保では乗り換え時に、新契約の審査完了後に旧契約を解約するのが一般的だが、かんぽ生命は解約後に新契約の手続きをするケースが多かったという。新契約の審査時点で病気が見つかり、契約を断られて無保険となっていた。 また顧客が乗り換え時に持病を正しく告知せずに契約解除されたり、保険金の支払いを拒否されたりするケースは三千百件あった。かんぽ生命は、乗り換え契約時の販売員の説明が十分だったか、顧客に乗り換えに伴う不利益の認識があったかなどについて調べる。
DI (依存性注入) って何のためにするのかわからない人向けに頑張って説明してみる - Qiita
追記 2022/11/12 追記 この記事読んで、DI 便利だなって思ったらこちらも併せて読んでみてください。クリーンアーキテクチャーの開設の中で依存性逆転の説明が出てきます。難しいかもしれませんが、一度理解すればつぶしが効く考え方なので腰を据えて読んでみてください。 本文 ここでは、最近のそこそこの規模のアプリだと大体使われてる（と私は思ってる）Dependency Injection（DI）について、何故使ってるのか？というのを私の理解で書いていきたいと思います。 今回の対象言語は C# ですが、DI 使ってる言語であれば大体同じ事情なのかなと思います。 単体テストしたいよね アプリケーションを作るとうまく動いているかテストをすると思います。 たとえ、そのアプリがハローワールドだとしても動かして目視で確認してると思います。 もうちょっとアプリの規模が大きくなってくるとクラス単位やクラス
Patterns for Building LLM-based Systems & Products
Patterns for Building LLM-based Systems & Products [ llm engineering production 🔥 ] · 66 min read Discussions on HackerNews, Twitter, and LinkedIn “There is a large class of problems that are easy to imagine and build demos for, but extremely hard to make products out of. For example, self-driving: It’s easy to demo a car self-driving around a block, but making it into a product takes a decade.”
大規模言語モデルの知識を補完するための Retriever の紹介 - ACES エンジニアブログ
こんにちは、株式会社ACESでインターンをしている篠田 (@shino__c) と申します。普段は博士課程の学生としてNLPの研究をしています。 ここ数ヶ月で ChatGPT に加えて GPT-4 等の大規模言語モデル (LLM) が次々とリリースされていますね。 ChatGPT (gpt-3.5-turbo) はAPIの使用料が安いことから、多くの人が気軽にLLMを使用できるようになり、AI、特にNLPを売りにしている多くの企業は技術的にどうやって競争優位性を築けばいいのか模索しているのではないでしょうか。 その問いに対する１つの答えになりそうなものに、Retriever というものがあります。 例えば、社内にある外部には出せない文書を元に顧客からの質問に答える質問応答のサービスを作りたい場合、ChatGPT のような LLM の訓練にはそのようなデータは使われていないため、prompt
Mojo 🔥
先日プログラミング言語 Mojo と呼ばれるもののアナウンスメントがあった。この言語のデザインが私のスイートスポットに刺さる感じだったので、今のうちから注目している。使いたいなというか、将来使うことになりそうな言語なので簡単に何ができそうかを調査してまとめておきたい。 ウリとしては「C 並のパフォーマンスが出る Python」といったところだろうか。 k0kubun さんからコメントを裏でもらって、これって要するに並列化とか SIMD 化とか入れたら35,000倍のパフォーマンスが出るようだけど、これは Python の部分とは呼べなくて、素の Python 動かして本当にそういえるかは怪しくない？とのことで、判断保留します 🙇🏻♀️ k0kubun さんありがとう 言語のデザインとしては、AI 開発に向けたプログラミングを提供できるよう設計されていると感じる。表側は Python
ChatGPT API を活用したAIまとめ機能リリースの裏側 - ACES エンジニアブログ
こんにちは、株式会社 ACES でサーバーサイドエンジニアをしている福澤 (@fuku_tech) です。 ACES は、オンライン会議を録画し、独自 AI による話者ごとの自動文字起こしや重要なシーンの可視化を行うことで、オンライン商談における成約率の向上と現場の工数削減に寄与する商談解析 AI ツール「ACES Meet」を提供しています。 今回は、先日プレスリリースが公開された ACES Meet の新機能である ChatGPT API を活用した AI まとめ機能の裏側についてご紹介します。 prtimes.jp はじめに AI まとめ機能を実現するための課題 2-1. 入力データの精度改善 2-2. 長時間の会議・商談への対応 案1: 社内アルゴリズムと ChatGPT API を併用する 案2: ChatGPT API をフル活用する 2-3. 商談と商談以外の会議の性質の違い
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
改訂増補版：統計検定を理解せずに使っている人のために I
© 2019 Japan Society for Bioscience, Biotechnology, and Agrochemistry © 2019 公益社団法人日本農芸化学会 改訂増補にあたってこの総説は，「統計検定を理解せずに使っている人のために I」の改訂増補版である．今後，「II」および「III」も改訂増補する．これら三部作は2013年に出版されたが，最近でもJ-STAGEでの「化学と生物」の論文アクセスランキングで常に上位を占めている．しかし，これら三部作には正しくない記載や，言葉足らずでわかりにくい内容があった．そこで，誤りを修正し，内容をさらに充実しわかりやすくするため，改訂することとなった．間違いのあった理由は，筆者の統計に対する理解不足にほかならない．筆者は統計学が専門ではない．本来このような学術雑誌には専門家が執筆すべきと考えるが，専門家による総説や専門書は，往々に
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Pythonのパッケージ管理の中級者の壁を超える stapy#98
IPAユーザのための要件定義ガイド第2版要件定義を成功に導く128の勘どころ.pdf
Readings in Database Systems, 5th Edition
Concurrency is not parallelism - The Go Programming Language
