Cognitoで学ぶ認証・認可 in AWS - Qiita
この記事について Webアプリのアクセス制御を行いたい！となったときに学ぶべきなのは認証・認可の仕組みです。 AWSにはAmazon Cognitoというユーザー管理を行うための仕組みが存在し、これを利用すれば「実装するだけなら」簡単にアプリのアクセス制御を行うことができます。 この記事では「Cognitoが実際に何をやってくれているのか？」というところまで掘り下げながら、簡単なReactアプリを作っていきます。 アジェンダ Cognitoのユーザープールを作って触ってみる Reactアプリに認証の仕組みを入れてみる Cognitoで認証済みの人だけが叩けるAPIをLambda + API Gatewayで作る CognitoのIDプールを作り、AWSでの認可の仕組みを学ぶ Cognito IDプールで認可された人だけが叩けるAPIをLambda + API Gatewayで作る 使用する
LLM（大規模言語モデル）とは？ 仕組みと評価方法、利用分野、現状の課題と今後の可能性を紹介
TransformerとBERT TransformersとBERTは、ニューラルネットワークを用いたLLM（大規模言語モデル）の中でも特に注目の存在です。 Transformerは特に自然言語処理において、長文の情報を一度に把握できる点で革命的と言われています。Transformerは単語間の依存性を捉えることができ、その結果を文章全体の表現に反映できます。 一方で、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は自然言語処理の一環として、単語の両方向からの文脈を同時に理解する能力を持ちます。これにより、文脈に依存した微妙な意味変化を理解できるため、より自然な文章を作ることができます。 LLM（大規模言語モデル）の訓練 LLM（大規模言語モデル）を実装する上で最も重要なのが訓練です。LLM（大規模言語モデル）は、
【コード付き】Pythonを使った偏微分方程式の数値解法【入門】 - LabCode
本記事では、偏微分方程式の数値解法の基本を、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。偏微分方程式には解析的な解が存在しない場合が多いため、Pythonを活用してこれらの複雑な問題にアプローチする方法を学びます。 本記事を足がかりに数値解析の旅を始めてみませんか？ 注1） 本記事は丁寧に解説しすぎたあまり、大変長くなっております。まずはご自身が興味のある部分だけをお読みいただくことを推奨します。 注2） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となりま
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