1つのIssueが大きくなると1 Pull Requestで大量の差分が発生します。 そうなるとレビュワーに負担がかかり、コンフリクトの可能性も高まり、コードレビューを効率よく進めることができません。 このINVEST原則を守ることでチームはより効果的に作業を進め、柔軟に対応して開発を進めることができます。 Git Flow Git Flowは5種類(main, hotfix, release, develop, feature)のブランチを運用するブランチ戦略です。 2010年に提唱された有名なブランチ戦略です。 オンラインサービスのように継続的デリバリーするコードを想定して作られた戦略ではないです。 main ブランチ 常にリリースできる状態を保つ hotfix, develop へ切り出す このブランチへの直pushはNG hotfix ブランチ バグ修正など緊急時に対応するためのブ

はじめに 前にも別のモデルでやってる ただ o1-preview は、やり取りを重ねるよりも一発で終わらせるほうがいいらしいので、最終的なテスト全体を渡すようにした。 情報の提示方法が異なると当然結果も変わるので、 gpt-4o でも同様なことを試した。 材料 プロンプトは以下。 基本的に最初にやったときと同じ。ペアプロではないのでその部分の調整をしている - 私がテストコードを提示するのでそのテストケースをパスする最小限の実装をしてください - Vue.js のバージョン 3 と Typescript で実装を行ってください - コードのみを示してくださいコードの解説などは必要ありません - スタイリングは必要ありません - テストケースに失敗したらその内容をチャットで送信するので最小限のコードの修正をしてください - テストのコードには vitest を利用しています jest と互換

だった。18の話。 SNSで繋がって漫画とアニメの話で盛り上がった男の人と会うことになった。 なんでも童貞(聞いてないのに自分から言い出した)で女の子と会うのは初めてを連呼してた。 10くらい上と聞いてたけど相手35だった……おじさんなんだけど、SNSで話してる時はあんまそんな感じしなかった。 こっちも男の子とデートしたことない。 恋に恋して憧れてたけど、そういうきっかけがなかった。 初めて会って普通の男の人だなと思った。 普通も知らんけど、別に普通の人？　だった。 一緒にごはん食べに行って好きな漫画の話やアニメの話をした。 それでやりたかったゲームを持ってるというからホイホイ一人暮らししてる男の家にあがってしまった。 危機感のなさがやばい。 ゲームを見せてもらって、一緒に遊んで楽しかった。 女の子の友達はいたけど、漫画とかアニメとかゲームの話ができるコがいなかったから…… たくさんゲーム

自己紹介 皆様は個人開発をやっておられますでしょうか。私も億万長者を目指して日々スマホアプリ開発をしております。 代表作は安倍晋三エクスプローラー/聖帝エクスプローラー、最近力を入れているアプリはガチ有能AI助手です。他にもいくつかのアプリを個人で開発し、AppStore/GooglePlayで公開しています。 私はこれらのアプリを実家の自室で開発していました。10年以上実家暮らしをしていた筋金入りの子供部屋おじさんです。 なお、ガチ有能AI助手ではバックエンドで使用しているCloudRun、Firebase、Algolia、Suno、Huggingfaceでそれなりに運営費用が発生しています。そのためIn App Purchaseを使用してアプリ内から寄付ができるようにしています。 IAPを使用した寄付機能(iPhone) IAPを使用した寄付機能(Android) GooglePlay

流行の話題が似たり寄ったりな生成AIなのホンマつまんねー。 AIが高品質の絵描けます！楽曲作れます！って最初は「スゲー」って思ってたけど、使ってみると検索ワード入れて虹エロ絵ググって漁ってる感覚と同じなんだよ。いい加減飽きた。 それよかさっさとクラウドアーキテクチャ管理とかアプリケーションのテスト管理とかできるようにして楽させてよ。Copilotにコード貼り付けてプロンプト生成すんのめんどくせーんだよ。 つまんなくなったなと決定的に感じたのは、今年の頭に行ったデブサミ。 似たり寄ったりな生成AIの活用話ばっかり。過去一つまんなかった。いつもは面白くて夢中で聞いてたんだけど、今年は途中で帰った。本当につまらなかった。 なんていうか、生成AIのプロンプトエンジニアリングとかの話って、人材マネジメント的な話と根本はおんなじ感じがするんだよな。いかにて優秀な新人AI君を働かせるか？的な。 でも、ビ

個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお

ニュース報道を敬遠する人が増えていることが、世界的な調査で明らかになった。「落ち込む」、「絶え間なく続く」、「退屈だ」といった理由が挙げられている。 英オックスフォード大学ロイター研究所が調査会社ユーガヴに委託した「デジタル・ニュース・リポート」によると、回答者の39％が、ニュースを積極的に避けることが「時々ある」あるいは「よくある」と答え、2017年の前回調査（29％）から増加した。

女性に限らず顔写真見ただけの他人と何人も会うのが辛すぎる。 スペック年齢：31歳 身長：167cm 学歴：大卒 年収：500万ちょい 趣味：漫画、読書、ランニング、OSS開発とかゴリゴリのぼっち趣味 職業：会社員 一人暮らし歴10年以上 彼女いない歴＝年齢 婚活始めた理由知り合いが結婚して子供産んでて、「あ～、こういう生活もありかな～」とふと思ったから。 ちょうど年収も500万超えて、貯金もそこそこ貯まったから、まぁいい加減身固めるのもアリかなと。 半年ぐらい悩んで、女性経験ほぼないし、結婚相談所にでも頼るか～と思ったのが始まり。 結婚相談所に登録までなんか結婚相談所の広告サイト行って、なんかアンケート回答したら電話かかってきたのでそのまま相談所に行った。 まず最初に相談員からいくつか質問された。今思い返すと、正直もうこの時点でなんか暗雲が立ち込めてた。 「どんな女性がタイプですか？」思い

はじめに まず↓の記事を見てない方はぜひ見てください！ 自分にとってはこの記事には「えっ、ナニコレ！」なテクニックが多く、特に解説もなかったのでいろいろ調べてたら休日が消えてました... なのでその時間の供養もかねて、自分が知らなかった部分を中心に、僭越ながら元記事の解説を書いてみたいと思います。 ちなみに、以下が元記事のコードそのままを実装したものです。たしかに掲載コードだけで要素がグリグリ動きますね。 See the Pen js-drag-move-original by www-tacos (@www-tacos) on CodePen. 初耳1: $img まずコードのここ <img id="$img" src="https://js.cx/clipart/ball.svg" width="40" height="40"> <script> $img.onpointermove

要素をドラッグして移動することは、JavaScriptにおいて頻出パターンです。 しかし、それを簡単に実現するコードは意外と知られていません。 <img id="$img" src="https://js.cx/clipart/ball.svg" width="40" height="40"> <script> $img.onpointermove = function(event){ if(event.buttons){ this.style.left = this.offsetLeft + event.movementX + 'px' this.style.top = this.offsetTop + event.movementY + 'px' this.style.position = 'absolute' this.draggable = false this.setPointe

２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎

Google検索終わってしまったの？という話で界隈が少し盛り上がっていてうーんはてなってなっていてそこはかとなく嬉しい。 goldhead.hatenablog.com orangestar2.hatenadiary.com 本件については僕も定期的に何かを言っている話ではあるんだけど、特にここ最近でキャッシュの検索もしなくなったってところが非常に象徴的だなあと思っています。キャッシュすることが著作権上問題だ何だで揉めたのが懐かしいよね。令和に至ってはウェブコンテンツの揮発性のほうがもはや問題である、と。 （個人的には依然として「なくなる権利」の方が重要と思っているだけど） 黄金頭さんが書いている「個人の日記が引っかからない」というのはもうずっと前から同感で、何かを見たことを共有したくて感想を探したところで例えば映画なら映画のあらすじサイトばかり引っかかる。体裁としては個人だけど明らかに広

リュウジ@料理のおにいさんバズレシピ @ore825 【拡散希望】 料理アプリに革命を起こす神アプリ 「リュウジのバズレシピアプリ」 数千以上のレシピが文章と動画で無料で見れます これDLをすれば一生メシに困りません。俺が死ぬまで更新しますから絶対入れてください！ マジで超赤字運営なので皆もっとみてほしいす！ bazurecipe-app.com pic.twitter.com/qqzp9FNf2w

広告がひどい、Youtubeは野放し状態とかみんなグーグルに関して思うことはあると思うけど、自分が思うのはグーグルの唯一無二であったはずの検索精度。これがここ3、4年でものすごく落ちてきてる気がする。 自分はあるメーカーのナイフ（一本数十万ぐらい）をコレクターしてるんだけど、それの偽サイトがここ数年で異常に増えてる。 国内ではそのナイフはヤフオク、メルカリ、あと3,4軒の刃物のショップぐらいしか基本的に流通しない。さらに販売時のコレクター間のマナー（？）としてシリアルナンバーを写すというのがある。なのであっちで売られたのがこっちで売られて・・・みたいなのが追ってるとわかるんだけど、これらで販売された画像と文章をそのままパクって使い回して自社サイトで掲載してるサイトが検索結果の1ページ目にめちゃくちゃ表示される。今でも同じシリアルナンバーのナイフが三件の偽サイトで販売されている。 なんならき

関東の田舎で働いてる。しがない機械工場勤めだ。話したいことがあって増田に投稿する。 いま居るとこは、すげーのどかだ。ほぼ東京の隣であるにもかかわらず田んぼが結構並んでる。あと数か月で稲刈りだな。今週ぐらい、近くの神社で夏祭りがある。嫁も子供もない自分は参加しずらいが、それでも毎年行ってフランクフルトと焼きそばを買って帰る。のどかな地域だと思う。地元なので思い入れはある。 それで、何か事情のある家族もいないし、二週間に一度は飲みに出る。安い焼き鳥の店で千円ちょっとだけ飲み食い（ボーナスが出たばかりだとやや高い店）して、それでスナックやラウンジに行く。田舎だから、そりゃあ安いもんだ。飲み放題で三千円の店とかもある。 自分が好きな店は、スナックとラウンジを足して２で割ったようなお店（以降は「お店」とする）だった。婚姻的な意味を表す英語が店名になっていた。最初はなんとなく寄ってみて、「料金高いな」

追記 先日外部向けに、この記事の内容に追加補足などを加えて発表しました。動画のアーカイブ、資料も公開しましたので、もし動画の方がわかりやすい方はこちらをオススメします。 注意: 動画の質疑の中で、 github のリリース機能が、アノテートタグを使っていると明言してしまいましたが、間違いです。gitのデータ上はただの軽量タグで、 release の内容は軽量タグに紐づく形で、 github のアプリケーション上で管理されているはずです。 はじめに 調べてもう1年放置していた内容なんですが、アドベントカレンダーで重い腰を上げました。 Gitの内部の仕組みを知りたい（動機） 毎日使うといってもいいGitですが、どうやって履歴を管理してるんだとか、よくわからないまま使っているのが急に怖くなりました。 Gitを触り始めで、よく以下のような疑問が沸くと思います。 どうやってGitは履歴を管理してるん

最近、いわゆる「見た目イジリ」みたいなものを始めとした相手の容姿に言及するコミニュケーションが徐々に淘汰されていってて、それ自体はとてもいいことだと思うんだけど 一方で、芸能人から街行く人まで、求められる容姿や身だしなみのレベルはどんどん上がってるような感じもするんだよね。 アイドルとかも今とんでもなく綺麗な子ばっかで、10年前のAKBとか(あくまで一例です)が流行ってた頃や、さらにそれ以前と全然違う。 芸能人じゃなくても男女問わず30代以下(書いてから思ったけど女性だともっと上か…？)くらいの世代から高校生まで皆すご〜く身だしなみキレイにしてる。 もちろんあの頃みたいな「ブスイジリ」「ダサいイジリ」は行われないし 「ありのままのあなたが美しい」 という体でみんな色んなことを話すんだけど 「とはいえ綺麗な方がいいな」「ちゃんとしてなきゃ相手にされないな」的な内心はみんな昔より強くなってて、

こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点

戦闘のあるゲームを作るなら、考えないといけないのがダメージの計算式。でも、計算式のコツとか基本とか調べると、小難しそうな話が出てきて め、めんどくせぇ～ってなったりしませんか？私はなります。色んな計算式とその特徴を羅列されても、よくわかんなくなっちゃう。 とはいえ私もゲームデザイナーの端くれなので、ダメージ計算式を考える機会がそれなりにあります。そして他人の作った変な計算式に苦しめられることも、いっぱいあります。泣きたい。 大元の計算式が悪いと、それを利用してバランス調整しても苦労する事が多いんですよ。なので、そんな悲劇を少しでも食い止めるためにもですね。 この記事では 数字が苦手な文系の人でも、なんかいい感じに計算式を考る…とっかかりになることを目指して書いていこうかと思います。 ※こういう計算式がある！選んで使え！！という記事ではありません。 ※計算式を考える時、こういうのを把握して、

これまでにも何度か紹介してきた、シリコンバレーのA16Zというトップクラスのベンチャーキャピタルの気鋭のアナリスト、ベネディクト・エバンスが、「AIのバイアス」についての考察をまとめていました。 いわゆる「AIのバイアス」といえば、例えば、白人の方が黒人より多い画像データで作ったAIシステムは白人を認識するのは得意だが黒人はそうでない、といったもののように、私達にとって想像つきやすいものについつい目が行ってしまいがちです。しかし実は、私達人間には認識すらできないもの、例えば光の当たり加減や、音の領域などがバイアスとしてデータに入ってきてしまった場合におきるAIのバイアスこそが、難しい問題なのではないかとベネディクトは言います。 いつものように、鋭い考察でいろいろな角度からAIのバイアスに切り込んでいきますが、彼のエッセイがおもしろいのは、もちろん彼の分析力、クリティカル・シンキング能力が素