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tech-blog.cluster.mu
クラスターの最古参社員、エンジニアリングマネージャーのmizogucheです。 クラスターも創業9周年を迎え、4名の新卒エンジニアを受け入れることになりました。*1 今まで中途採用しかしておらず、勉強会はあっても未経験者向けの研修は存在していませんでした。 ポテンシャルに期待して採用しているとはいえ、経験の少ない方に、いきなり「いまから仕事を始めてくださ〜い!」と言ってスムーズなタスクの遂行を期待するのは不親切なので、技術研修を設計・実施しました。そこで本記事では、私がリードして設計し、5週間にわたって実施されたエンジニア向けの職種研修についてご紹介します。 多様な経験を積んでもらう2ヶ月にわたる新卒研修 エンジニア向け職種研修の設計 要件 成長を加速するためのスキルを身につけることを重視する 技術スタックを一通り経験すること 実践形式での演習を行うこと 演習用教材「Cluster Lea
acro-engineer.hatenablog.com
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
tech.nri-net.com
小西秀和です。 以前の記事では、Anthropic Claude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を活用して、Stability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で生成した画像を検証・再生成するAmazon Bedrockの使用例を紹介しました。 Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 本記事では、Anthropic Claude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を活用して、Amazon Titan Image Generator G1で生成した画像を検証・再生成するAmazon Bedrockの使用例をご紹介します。 この試みは、前述の記事同様に生成画像の要件充足を自動的に判定することで、人間による目視確認の作業量削減も目指しています
tech.bm-sms.co.jp
こんにちは!夏ですね。@kimukei です。 今回は、弊プロジェクトのカイポケリニューアルで ADR を導入しましたというお話です。 ADRとは、「Architecture Decision Record」または、「Architectural Decision Records」の略でアーキテクチャ上で重要な決定を記録するドキュメントです。 詳しくは「DOCUMENTING ARCHITECTURE DECISIONS」 や「Architectural Decision Records」をご覧ください。 また ADR については、以前弊社の酒井が登壇したイベントでも触れられておりますので、こちらの記事もあわせて読んでみてください。 tech.bm-sms.co.jp ADR を導入しましたってエントリは巷には溢れかえっているので、今回はちょっと趣向を変えて実際に私たちが運用している ADR
blog.g-gen.co.jp
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud(旧称 GCP)が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock(AWS)の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
小西秀和です。 Amazon BedrockのAIモデルとして利用可能になったAnthropic Claude 3ファミリーでは画像認識機能が導入されました。そして、最新モデルのAnthropic Claude 3.5 Sonnetにも更に強化された画像認識機能が備わっています。 これらのAnthropic Claudeモデルの画像認識機能、特にOCR(光学文字認識)の性能については、いくつかの簡単な試行と比較を実施してみたことがあります。詳細は以下の記事でご覧いただけます。 Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR (Optical Character Recognition) with Claude 3 Haiku Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR
blog.3qe.us
帯状疱疹になったけどメリット1つもないのでそのダルさを啓蒙する記事。 あらすじ 2日くらい前から左の脇腹のあたり、場所といったらちょうど俺が椅子に腰掛けたときにTシャツのタグが触れるくらいの位置にブツブツができた。 最近暑かったし汗疹かなんかかな、と思って無視していた。もしくは最近洗濯洗剤を替えたから溶け残ってかぶれたかな、と思ってた。 が、なんか痛い!ブツブツした部位に触れるたびに、針が引っかかったような、魚の骨が喉に刺さる代わりに脇に刺さったような、イテテテ、くらいの痛みがある。かゆくはない。寝返り打つと痛い。人間にマチ針が刺さってる感じ。出来の悪いフランケンシュタインみたいな感じになっている。 なんやろな〜と悠長に構えてそのことをSlackとかに書いてたらそれは帯状疱疹かもしれないからとっとと病院行ったほうがいいド〜と言われたので近所の皮膚科に行ったというわけ。 ダルさポイント1:
techblog.enechain.com
はじめに なぜprotobufに認可設定を組み込もうと思ったのか? 前提知識 protobufのプラグインの仕組み protocコマンドのインターフェース 実装 今回のお題 プラグインの開発 拡張プラグインの実行 生成したmapを使った認可処理 最後に はじめに こんにちは、enechainのApplication Platform Deskでエンジニアをしているendoです。 Application Platform Deskは、全プロダクトが横断で抱える課題を解決するチームです。 ※「開発者体験の向上を目指す」という意味ではPlatform Engineeringチームと近い位置づけですが、もう少しアプリケーション開発寄りの領域を担当しています。 私達のチームでは、protobufで自動生成したGolangコードを使ってAPI Endpoint毎にロール単位の認可処理ができる仕組みを構
tech.findy.co.jp
こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 突然ですが皆さんは、開発をするうえで欠かせないツールやOSSはありますか? キーボードやマウス、マイクといった物理的なツールは机を見ればわかりますが、他のエンジニアがどういったツールを使って効率化しているかは、その人の画面を見ないとわかりません。 そのため、他のエンジニアがどういったツールを使って効率化しているのか、実は意外と知らないということが多いのではないでしょうか? そこで今回は 推しツール紹介 と題して、弊社エンジニア達が日々の開発業務で愛用しているツールやOSSを紹介していきます。 それでは見ていきましょう! 推しツール紹介 戸田 git-cz git-cz-for-api-developer 新福 Nx vscode-spell-checker 森 Rectangle Hammerspoon Vi
techblog.gaudiy.com
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy のエンジニアの Namiki ( @ruwatana ) です。 ここ1〜2年くらいで、生成AI / LLM界隈の盛り上がりは非常に加速してきており、それをいかに活用して新たな価値を提供するかということに集中している方も少なくないことかと思います。 弊社Gaudiyも比較的早期からこの分野に可能性を見出し、積極的に挑戦してきました。そんなLLMプロダクト開発を行なっていく中で、発生した課題に対して蓄積されたナレッジを活かして日々改善できるよう昇華しています。 今回はこの分野の開発に切っても切れないプロンプトチューニングの業務プロセスにフォーカスし、よく起こりうるであろう課題に対してどのように効率化・解消していっているのか、その一端をユースケースとともにご紹介できればと思います。 ※なお、本稿は「技術選定/OSS編」
piyolog.hatenadiary.jp
2024年7月17日、東京ガスおよびグループ子会社の東京ガスエンジニアリングソリューションズは、不正アクセスにより同社が保有する顧客情報などが流出した可能性があると公表しました。流出の可能性のある情報には委託元より提供を受けている情報も対象となっていることが明らかにされています。これを受け委託元の組織からも相次ぎ関連する公表が行われています。ここでは関連する情報をまとめます。 VPN機器を介して不正アクセス 不正アクセスが確認されたのは東京ガスエンジニアリングソリューションズ(以降TGES社と表記)の社内ネットワーク。TGES社ネットワーク上での不正アクセスを検知し調査を進めていたところ、特定のファイルサーバーへアクセスが可能な複数の従業員のクレデンシャル情報(IDとパスワード)が窃取されていた事実が判明した。(不正アクセスがいつ頃から行われていたのかは調査中ためか2社公表での説明はない。
去年はこれです。ちらほらスターがもらえていたりするので、今年も更新するかという気になった。 blog.3qe.us 以下の項目について技術スタックを考えていく。太字は今年になって追加したもの。 言語 エディタ ビルドツール スクリプティング ロギング テスト 依存性注入(DI) アーキテクチャ Webフレームワーク/サーバ GraphQL フロントエンド RPC テンプレートエンジン JSONまわり RDBMSまわり キューイング Auth 便利なツール/ライブラリ ローカル開発テク デプロイとか 言語 エディタ ビルドツール スクリプティング ロギング テスト アーキテクチャ / 依存性注入(DI) Webフレームワーク/サーバ GraphQL フロントエンド RPC テンプレートエンジン JSONまわり RDBMSまわり キューイング Auth 便利なツール/ライブラリ コンフィグ コ
本記事は AWSアワード記念!夏のアドベントカレンダー 10日目の記事です。 🎆🏆 9日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 11日目 🏆🎆 こんにちは、越川です。皆さんは呆活という言葉を聞いたことがありますか?ちなみに、僕はつい最近知りました。今回はこの呆活が現代人、特に我々エンジニアにとって必要ではないか、というテーマで記事を書いてみようと思います。 加速度的に増える情報量 物理的な境界がなくなる昨今 エンジニアこそ呆活が必要 おススメの呆活3選 ➀散歩 ➁カフェ ➂温泉 最後に 加速度的に増える情報量 現代人が1日に触れる情報量は、江戸時代と比べると1年分、平安時代にいたっては一生分と言われています。 特にエンジニアにとって、技術の進化は日進月歩であり、新しい技術やツールのキャッチアップは日常茶飯事です。私自身、業務では主にクラウドを利用していますが、オンプレ時代と比較すると情報のアップデ
kabukawa.hatenablog.jp
言い訳 久しぶりの投稿は先週末の参加報告です。 夏生まれだけど夏に弱いので、書くのが一週間遅れになりました。 社内のAdvent Calendar 2024 Summerというイベントを主催していて、その記事の1つとして投稿します。 はじめに 7/13(土) は「大吉祥寺.pm」に参加してきました。 kichijojipm.connpass.com 会場は オフラインの時の会場としておなじみ(?)の武蔵野公会堂ですが、今回は会議室ではなく大ホールでの開催。 10周年ということでいやー、めでたいめでたい。 前回の参加は昨年12月なので半年ぶりくらいですね。 kabukawa.hatenablog.jp 予報では雨だったのですが、幸い殆ど雨に振られることもなく、楽しく一日を過ごせました。 目次 言い訳 はじめに 大吉祥寺.pm とは 何故参加したか 内容 講演 大吉祥寺.pm 基調講演(大西さ
tjo.hatenablog.com
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso(L1正則化)回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか???」みたいなケースも珍しくありません。
laiso.hatenablog.com
概要 GitHub Copilot WorkspaceはAIが組み込まれた開発環境。「見えてきたプログラマー不要時代」で有名。テクニカルプレビュー中で、ウェイトリストに申請すると招待が来る。 githubnext.com 巷で言う”仕様書から開発自動化コーディングエージェント”とはちょっと違って、あくまでCopilot WorkspaceはCo-pilotの役割のみで、コーディングするのは自分、と考えると良い。今までブロック単位のコード補完だったものがレポジトリ全体に及んでる、というようなアナロジーだと思う。 自然言語を使用してタスクを指定し、AIが生成したコードの微調整、レビュー、繰り返しをユーザーが行うことができる。タスクの定義をIssueからインポートすると画像も認識する。 特徴 自然言語で目的(Task)、現在値・期待値(Specification)、変更計画(Plan)の各フェー
moriya.hatenadiary.com
背景 本家のruncで実装されているSELinux機能が、Youki (Rustでruncを再実装するOSS)に実装されていないことがわかった。 そこで、SELinux機能をYoukiに導入することになったのだが、SELinux crateが無かったのでRustで再実装することになり、そのプロジェクトにアサインしてもらった。 しかし、SELinuxについて何も知らなかったので、SELiuxについて色々と調べたことをまとめた。 SELinuxとは何か? security-enhanced Linuxの略称。MAC制御を行うことができる。通常のセキュリティに加えてSELinuxを設定することで、システムセキュリティを更に強化できる。 Labelとpolicyを組み合わせたセキュリティ制御が特徴である。process・file・networkなどのobject、process・userなどのsu
エンジニアは一生勉強と世に言うが、べつにこれは所謂エンジニアに限ったことでもない。人間として生きている以上は日々が勉強の連続で、毎日何かを理解して、憶えて、その繰り返しだ。 だから、日常のレベルではドキュメントを探したりチュートリアルを見たり教科書を読んで理解することの繰り返しをやっている。 では、何をもって理解したとみなせばよいのか?意外とこれは難しい。よく言われるのが「自分の言葉で説明できたら理解していると言える」というようなものだ。『数学ガール』にも、たしか似たような事が書かれていた気がするが、記憶の彼方だ。 しかしながら、自分の言葉で一から説明しようとすると、その言葉すらも自分の言葉ではないことに気付いていく。Kubernatesを説明するためにはコンテナの語彙が必要だ。しかしコンテナの語彙をも自分の言葉で説明するなら、無間地獄に落ちていくだけだ。そうなると自分が何を説明したかった
valinux.hatenablog.com
はじめに 自宅PC編 会社サーバ編 感想等 執筆者:佐藤友昭 ※ 「ディスアグリゲーテッドコンピューティングとは何か?」連載記事一覧はこちら はじめに 作業ログや検討メモ、参照した定型論文や書籍、ネット上の記事、視聴した講演やウェビナーのメモ等、日常を記録する情報は日々増えていく。これらの情報はできれば後に役立てたいと思うが、筆者の場合、なかなか上手くいかない。自分の外部記憶を紐解いてみると、記録したことすら忘れてしまっている項目が大半である。本稿では、ローカルLLMとRAGを用いて自分の外部記憶にいろいろと質問できるようにする方法を入門的に紹介する。決してベストプラクティス的な内容ではない。 自宅PC編 まずは、普段自宅で使用しているLinux PCを実験台として使えそうか試してみてから会社のサーバに適用してみることにする。 第一の要件は、ローカル環境で動作することである。情報の性質によ
G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT(Gemini 1.5 Pro) 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化
www.mizdra.net
最近用語集のようなページを作る機会があった。それぞれの用語の名前と説明がバーっと並んでて、説明部分は <details> 要素で隠されている。用語の名前をクリックすると <details> が展開されて、説明部分が読める、といった感じ。 用語集ページの例 他のページから特定の用語の説明に飛べるように、用語を表す要素それぞれに id 属性が振ってある。例えば https://glossary.example.com/#javascript という URL でアクセスすると、「JavaScript」の用語がある位置にスクロールした状態で、用語集ページを開ける。 ただ (一部ブラウザで) https://glossary.example.com/#javascript でアクセスしても、JavaScript の説明の欄が閉じたままで困っていた。その用語の説明が見たいがためにしてきているので、最初
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