Ajax通信とSOPについて - Qiita
今回は、Ajaxとそれに伴って学んだ同一オリジンポリシー（SOP)についてアウトプットしていきます。 Ajaxとは JavaScriptからHTTP通信ができるオブジェクト XMLHttpRequest を利用し、サーバ通信を行う技術のこと。 非同期でサーバとデータの通信を行うのでユーザビリティが向上するらしいです。 また、ページの遷移や再読み込みをしないで、DOMを書き換えて表示を変化させるため、処理スピードも早くなります。 Ajax通信の準備 htmlファイル 実装させたい機能に応じて作っておきます。 JSONファイル データフォーマットの一つ。Ajaxを用いたデータの送受信に使われており、今回もこちらを使用していきます。 昔はXMLHttpRequestオブジェクトの名前にもあるXMLが主流だったらしいけれど、最近はJSONに代わってきたとのこと。 この中に、オブジェクトなどの引っ張
列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です！ 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました！ 株式会社ログラスの龍島（りゅうしま）です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに
ロスレスとMP3ってどのくらい差があるんだ？ 専門家に聞いてみた
ロスレスとMP3ってどのくらい差があるんだ？ 専門家に聞いてみた2024.04.12 19:0059,149 Maxwell Zeff - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） ｢音楽聴くなら絶対ロスレス音源がいいよ？ MP3より音がいいから｣なんて、一度は聞いたことがあるようなセリフです。 データ容量をギュっと縮めた圧縮音源であるMP3。データ圧縮時の劣化を最小限に留めた、または圧縮していないロスレス音源。 なるべくロスがない方がサウンドクオリティがいいのは事実です。ロスレスがアーティストが意図する生の音に近いのも事実です。…事実なのですが、やっぱり言わずにはいられません。 その音、聴き分けられるの？ 圧縮音源とロスレスの差って、フツーの人が聴いてもわかるのかい？ 少々古い話で恐縮ですが、2014年に米Gizmodoが読者アンケートをとっていました。質問は｢ロスレス音源とMP3
ファイル転送もコピペも簡単！ 2台のパソコンを1台のように操作できるリンクケーブル
【4月中旬】2台のパソコンをつなぐ、ドラック&ドロップでデータ移動! 大容量データを高速転送するリンクケーブル「LINK11(リンクイレブン)」SD-U3DLINK-C アスキーストアでは、複雑な設定やインストールの必要なしに2台のパソコンを1台のように操作できる「LINK11（リンクイレブン） SD-U3DLINK-C」を4月上旬に発売。予約受付中。 こちらの商品は4月中旬入荷予定のご予約商品となります。 2台のパソコンのUSBに接続することでリンクさせることができます。複雑な設定やインストールは必要がなありません。 ・どちらかのPCに接続しているマウスで、2台のPCを操作できるようになります。 ・マウスと同様に一方のキーボードで、どちらのパソコンでも文字入力や操作が可能です。 ・一方のPCでテキストやファイルなどをコピーし、もう一方のPCにペーストができます。ドキュメントの製作や引用な
LGの洗濯機がなぜか1日3.6GBもデータ通信をしていると持ち主が困惑、LGが調査に乗り出す
LGのスマート洗濯機が、1日に3.6GBもの膨大なデータを通信をしていると報告するX(旧Twitter)の投稿が大きな話題となりました。 Homeowner Baffled After Washing Machine Uses 3.6GB of Internet Data a Day https://www.newsweek.com/homeowner-baffled-washing-machine-uses-3-6gb-internet-1862675 Your washing machine could be sending 3.7 GB of data a day — LG washing machine owner disconnected his device from Wi-Fi after noticing excessive outgoing daily data traf
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
ログ一元管理の本質とSIEMの限界 - データ基盤への道 - LayerX エンジニアブログ
三井物産デジタル・アセットマネジメントで、ガバナンス・コンプラエンジニアリングをしている 鈴木 (@ken5scal )です。 いきなりですが、ログ管理はどの職種どの場面でも重要です。セキュリティにおいても、古生代よりサーバー、ネットワーク機器、アプリケーションなどから出力されるログを一元的に収集し、監視や分析を行うことで、セキュリティインシデントの早期発見や対応、コンプライアンス要件の達成が可能になります。 このようなログ一元管理を実現する代表的なソリューションは、そう、皆様よくご存知のSIEM。我らが「Security Information and Event Management」であります。 私はSIEMを、新卒で入社した大手企業でSOC(Security Operation Center)として触れ、その後ユーザー企業でもOSSやAWS GuardDuty（？）などの形で利用す
次世代データ基盤：データレイクハウスを Google Cloud で実現する
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、次世代データ基盤であるデ
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
数字で簡単にわかるニッポンの少子化問題｜樫田光 | Hikaru Kashida
本記事は、日本の少子化の現状を「数値に基づいて」より少しでも多くの人に知ってもらうことを目的に、少子化を専門とする人口学者を含む3名のメンバーの共著で書かれています。 記事の一部をまとめた内容。この記事ではこういったことが学べます。はじめに2023年の12月、 政府は「こども未来戦略」で少子化対策の強化を打ち出しました。岸田首相は2030年（代）までを「少子化対策のラストチャンス」として、対策が議論されています。 ニュースやメディアで、日本は深刻な少子化社会だという情報に触れることがだいぶ増えてきたかと思います。少子化が起こっている、少子化はヤバいという認識自体は、多くの人の中で広まっているとは思うのですが、その実態はどの程度正しくされているでしょうか。 なぜこんなに少子化（低出生率）になっているのか？少子化はそもそも問題なものなのか？ 政府に対策を任せておけば大丈夫なのか。 この記事は、
2024年版：データエンジニア向け推薦本リスト｜zono
世間ではデータエンジニアリングが流行しており、エンジニアからは人気が出て、企業からはその能力が求められています。 データエンジニアは、データの収集、蓄積、分析、活用に必要なデータ基盤を構築・運用する職種です。データエンジニアとして活躍するためには、非常に幅広い知識と能力が求められます。 データベース プログラミング システム開発 クラウドサービス データ分析 etc……. 私は多少データエンジニアとして経験を積んできており、業務を行う上で読んで良かったと心から思える本があったのでこちらで紹介します。どなたかの一助になれば幸いです。 初級向けデータエンジニアリング 本ではありませんが、データエンジニアリングに必要な知識がスライドやPDFに綺麗にまとまっています。初めて学ぶ方には適しています。後半はAzure製品について記載されているので、前半のデータエンジニアリングの箇所だけ参考にして下さい
祖母が就寝するとDBインサートができなくなる - Qiita
世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま
大規模言語モデルによる気象予報が、スパコンの予想を超える｜Google研究所からの論文（12月22日 Science 掲載論文） - Lab BRAINS
今年は大規模言語モデル（LLM）の様々な分野へ導入した論文がトップジャーナルに溢れるようになる元年と言えるかも知れない。一般の方ににとってLLMは、ChatGPTのようなテキストを学習させたモデルを指すのだと思うが、元々ノンリニアーな情報を扱う生物学では、早くから様々な目的でLLMの導入が進んでいる。最も普及しているのが蛋白質の構造予測もでるαフォールドだろう。 過去の経験は未来の予測に重要だが、これまでの予測はデータをなんとか法則に落とし込んで、その法則を未来に適用してきた。これに対しLLMでは、過去のデータを自然にコンテクスト化して、そこから最も確率の高い結果を導き出す。まさに生物情報に合致したモデルと言えるが、これと似ているのが気象現象だ。 本日紹介する論文 今日紹介するGoogleの2つの研究所からの論文は、3700万パラメーターを持つニューラルネットを用いて、地球規模で過去の気象
64bitバージョンにデータを移行する方法を教えてください DMMブックス DMMヘルプセンター
Windows版DMMブックスアプリ Ver3.1.7以下のバージョンを ご利用中のお客様が、64ビット版 Ver3.1.9以降のバージョンへデータを 引き継ぎ、更新する方法は以下のとおりです。 注意事項をお読み頂き、データ移行をお試しください。 移行できるデータ ダウンロード済みのデータファイル 本棚の設定 注意事項 DMMブックスアプリのアンインストールを行うと、アプリ内のデータはすべて初期化されます。ご注意ください。 アプリを初めて利用される場合は引継ぎ操作は不要です。 移行がうまく行えない場合は、Ver3.1.9以降のバージョンで新規にデータのダウンロード、本棚の設定を行ってください。 Ver3.1.9以降のバージョンは「DMMブックス x64」 Ver3.1.7以下のバージョンは「DMMブックス x64 Editon」とプログラムが別れています。 異なるバージョンを併用して利用
LLM開発のためのデータエンジニアリング - Qiita
LLM開発のためのデータエンジニアリング MLOps Advent Calendar 2023の24日目です。 Stability AIでデータ系のソフトウェアエンジニアをやっているcvuskです。主な仕事は日本語LLMのためのデータ開発です。Stability AIでは日本語LLMも各種開発しています。LLMの学習というと大量のGPUを用意して巨大なデータでモデルを学習する、というキラキラしたイメージ（？）が強いかもしれませんが、データが重要かつ苦労が耐えない課題であることは他の機械学習やディープラーニングモデルと違いありません。日本語のテキストデータは英語ほど入手しやすいわけではないのと同時に、データエンジニアリングや品質面でもいろいろと大変なことが多々あります。今回はLLMのためのテキストデータの用途やエンジニアリングについて整理します。 LLMの学習 LLMの学習は大きく分けて事前
AV over IPとは？ どんなメリットがある？ 超基本から学ぶ
企業会議室からホールやスタジアム、ライブ配信スタジオ、大規模ビデオウォールまで、幅広い業務用映像／音声（ProAV）システムの世界で「AV over IP」という言葉がよく聞かれるようになった。ProAV業界を長く見てきたネットギアジャパン ProAVビジネスディベロップメントマネージャーの山本明人氏は、「この2年くらいで、AV over IP市場は一気に広がりました」と説明する。 今回の記事は、AV over IPとは何か、AVシステム構築と運用にどのようなメリットをもたらすのか、課題は何かといった基礎を、山本氏に解説してもらう。合わせて、ネットギアの「M4250シリーズ」および「M4350シリーズ」など、ProAV向けに開発されたスイッチの特徴についても紹介しよう。 「AV over IP」とは何か？＝IPネットワークで映像／音声機器をつなぐ AV over IPとは、映像や音声の信号
法律のデータ構造と検索
デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ：
1年前の自分が読みたかった、データエンジニアリング入門 - Qiita
はじめに 本記事は、trocco® Advent Calendar 2023の9日目の記事になります。 trocco®だけを取り上げるわけではありませんが、この内容をおさえておくとその価値や使い方が理解しやすいと思いますし、もちろんユーザー以外でもデータエンジニアリング入門として読んでいただければと思います。 さて、私は今年の2月にtrocco®を提供する株式会社primeNumberに転職し、現在はtrocco®を利用したデータパイプライン／BIツールによるダッシュボード構築などを行っています。 前職は広告代理店でTableauを使ったマーケティングデータ分析を行っていたのですが、総合職の異動でたまたまデータ関連部門にいただけですし、プログラミング経験もなかったので、異業種異職種への転職でこの1年はめちゃくちゃ勉強をしてきました。 エンジニア出身の方向けには、『実践的データ基盤への処方箋
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