作って理解する RDBMSのしくみKaigi on Rails 2024「作って理解する RDBMSのしくみ」の発表スライド。 #kaigionrails https://kaigionrails.org/2024/talks/ydah/
量産型UIから脱却したくて。個人開発の賃貸検索「Comfy」が提言する“探しやすさ”の形【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス量産型UIから脱却したくて。個人開発の賃貸検索「Comfy」が提言する“探しやすさ”の形【フォーカス】 ソフトウェアエンジニア・個人開発者 choo 大学では文学部だったが、卒業後、たまたま内定が出たため入った大手SIerでプログラミングの面白さに目覚める。2年半で退職した後、1年間アルバイトをしつつ情報科学を独学し、Webサービス開発会社にプログラマとして就職する。2019年から個人開発に取り組んでおり、手描き文字の美麗さをAIで判定する「Letters」というWebアプリも運営している。独学時代には生活費を切り詰めるため、格安の事故物件で生活していた。 X Comfy Letters 賃貸物件の検索条件を入力すると、地図上の地域がリアルタイムに色を変え、「この条件の物件は、この地域にこれくらいある」とひと目でわかるWebサービス「Comfy（コンフィ）」。条件にフィット
JavaScriptで100行で作る！数式言語のインタプリタ
はじめに 皆さんはプログラミング言語を作ったことがあるでしょうか？ おそらく大抵の方は「ない」というのが正直なところなのではないかと思います。背景には、おそらく「プログラミング言語を作るって難しそう」という先入観があるのではと筆者は踏んでいます。 プログラミング言語とは、コンピューターに指示を与えるための特別な言語です。私たちが日常で使う言語と同じように、プログラミング言語にも文法やルールがあります。そして、この言語を理解し実行するのが「処理系」と呼ばれるプログラムです。 しかし、実はプログラミング言語の処理系（インタプリタ）を作ることは非常に簡単なことです。小さなOSを作ることに比べても、ちゃんと動くWebサービスを作ることに比べても本当に簡単です。 というわけで、この記事では「プログラミング言語」を作るための導入として「数式言語」のインタプリタを作ってみます。数式言語とは、数学の式を扱
祖父の「銃声」で人々を守りたい。クマよけアプリ「BowBear」に込められた北の猟師の知恵【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス祖父の「銃声」で人々を守りたい。クマよけアプリ「BowBear」に込められた北の猟師の知恵【フォーカス】 株式会社Wism 代表取締役 渡邊尚希 本業は映像企画ディレクター・映像編集者。東京生まれ東京育ちだが、中高時代には、毎年の冬休みに祖父の住んでいた北海道・更別村へ遊びに行き、狩猟の手伝いを行う。祖父の遺志を継ぎ、クマよけアプリ「BowBear」の開発に2022年に着手し、同年にWismを設立。祖父の波乱な人生史を本人からよく聞かされていたが、方言の特徴が強いためによくわかっていない点も多い。 各地で「クマ」の被害が後を絶ちません。2024年2月8日付環境省資料「クマ類による被害防止に向けた対策方針」によれば、2023年度において、ヒグマの出没に関する北海道警察への通報件数は12月16日時点で4055件。また本州に生息するツキノワグマの人的被害件数は1月末時点で197件
WBSについて学び直した - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 本記事を書こうと思った経緯 プロジェクト管理をする上でWBSに触れる機会が多いものの、表面的な理解しかできておりませんでした。 「何のために使うのか？」 「この手法を活用し、どの様な責務を持たせるべきなのか？」 を理解したい。そして実践したい。 その結果、プロジェクトにおける工程管理を「正しい知識を持って」「より円滑に」プロジェクトを進めたいと思ったためです。 いくつか記事を見ながら学び直した内容を要約してみました。 実務でWBSを活用したときのつらみや感じたことを織り交ぜながら本記事を完成させたいと思います。 主観が多いため 「もっとこうした方が良いよ！」 や 「うちの会社ではこの様な考えで取り組んでます！」 があればぜひコメン
JavaScript で then を使うのは避けよう（await / async の初級者まとめ）
JavaScript において、特に苦手とする人が多い印象のある Promise ですが、await と async の文法が導入されたことで、Promise の仕様を深く理解しなくても非同期処理を自然に書けるようになってきたのではないかと思います。 極論ですが、JavaScript の非同期処理は async await new Promise のみで、（ほぼ）全て表現可能です。特別な理由がない限り then を使わないようにしましょう、ということを周知するのがこの記事の目的です。 なお本記事では Promise の rejected の状態についてほとんど解説しておりません。基本を理解したら、別記事でぜひ学んでみてください。 Promise とは？ Promise は、少し乱暴に説明すると「実行が終わっていないかもしれない何らかの関数」を包んだオブジェクトです。 普通の関数とは違って、
「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Agent」（以下、Coding-Agent）α版のリリースを発表しました。 The Codiumate-Agent is the first step towards tandem development with your coding agent. It effortlessly slots into your development workflow, helps you be smart about
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
受託開発におけるアジャイルに限界を感じた私が、「納品のない受託開発」を始めるまで - 倉貫義人の「はじめてのアジャイル」 - Agile Journey
Agile Journeyをご覧のみなさん、はじめまして。株式会社ソニックガーデンの代表をしている倉貫義人と申します。 私はもともと大手システム会社でプログラマとして働いていました。そのとき出会ったアジャイル開発に魅了され、これこそ自分にとって理想の姿であると確信し、それ以来アジャイル開発を広めるための様々な活動を社内外で行ってきました。 最終的に、本当に自分の理想とするソフトウェア開発と、それを実現する組織をつくるためには、自ら会社を経営する立場になるしかないと考え、起業することになりました。そうしてできたのが株式会社ソニックガーデンです。 ソニックガーデンでは「納品のない受託開発」というサービスを提供しています。従来的な受託開発から、そもそものビジネスモデルを見直したことで、今では「アジャイル開発」を意識せずとも、自然とそれに取り組める組織として機能しています。 思い返すと、私のアジャ
RAGの実装戦略まとめ - Qiita
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
1,000種以上の入力ボタンアイコンが無料公開。ゲームパッド・キーボードなどのアイコンパック『Input Prompts』がアップデート｜ゲームメーカーズ
Webサイト「Kenney」で無料公開されている入力ボタンのアイコンパック『Input Prompts』がアップデート 各種コンシューマー機のゲームパッド、キーボード・マウスといった入力ボタンのアイコンが収録されている アイコンが追加され、800種以上→1,000種以上に ゲーム開発用素材の配布やゲームの公開・販売などを行うWebサイト「Kenney」にて、ゲームパッドなどの入力ボタンのアイコンがセットになったパック『Input Prompts』がアップデートされました。 Input Prompts update released! Over 1,000 icons covering many consoles and input methods, they're all CC0 (public domain) and can be used for any type of project
Amazon S3 へのファイルアップロードで POST Policy を使うと、かゆいところに手が届くかもしれない - カミナシ エンジニアブログ
はじめに こんにちは。カミナシでソフトウェアエンジニアをしている佐藤です。 みなさんは、アプリケーションのフロントエンドから、Amazon S3 にファイルをアップロードするときに、どのような方法を用いているでしょうか？ 「バックエンドのサーバーにファイルを送信し、バックエンドのサーバー経由で S3 にアップロードしている」「Presigned URL を払い出して、フロントエンドから直接 PUT している」など、いくつかの方法があると思います。 弊社で提供しているサービス「カミナシレポート」でも、用途に応じて上記の方法を使い分けて S3 へのファイルのアップロードを行っています。 特に、Presigned URL は、手軽に利用できる上に、バックエンドのサーバーの負荷やレイテンシーの削減といったメリットも大きく、重宝しています。 一方で、その手軽さの反面、アップロードに際して様々な制約を
東京都初のアジャイル型開発はいかにして導入され、実践されたか – 調達、スクラムの工夫、展望を聞いた - Agile Journey
「初！都庁職員、アジャイル型開発に参加する」 東京都デジタルサービス局デジタルサービス推進部の公式note（2023年1月公開）には、かつて“試みたことのない開発手法”であったアジャイル型開発を東京都が採り入れ、複数のソフトウェアを開発した経緯が綴られています。 これまでAgile Journeyでは、さまざまな組織、企業のアジャイル導入事例を紹介してきましたが、それぞれの組織がそれぞれのモチベーションを持ち、課題に向き合いながら、導入に取り組んできました。では、それが自治体の場合では？ 東京都がアジャイル型開発を導入し、運用していくための動機、準備、事業者との契約の方法、そして実践のありようを、東京都デジタルサービス局の石川秀之さん、下家昌美さんに聞きました。 コロナ禍で浮き彫りになった、「迅速」の重要性 「システムをアジャイル型開発で作ってみませんか」メールで呼びかけ、アジャイル型開発
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
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