ありがちな仕様とコードを題材に、よくないコードに立ち向かうための整理術を紹介します。 この Book にはデザインパターンや DDD やオニオンアーキテクチャや関数型プログラミングなどは一切登場しませんが、それらのエッセンスと日常のコーディングにおいて求められる基礎的な考え方の説明が含まれています。 この Book の内容は、特定の業務領域やプログラミング言語・フレームワークには限定されません。 Laravel でも RoR でも Spring でも React でも Nuxt.js でも、きっと役に立つはずです。 逆にこの本にはクラス設計のべき論や OOP vs FP のような議論は含まれません。 画一的なコードの良し悪しの定義は難しいですが、何かしら得るものがあったと感じてもらえたらうれしいです。
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは!株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この1年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の1つである Stable Diffusion v1 について調べてみました!*1 では早速本題に入りたいと思います! Stable Diffusion v1 とは? Denoising Diffusion Probabilistic Model(DDPM) 学習時の動作 for
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、広告エンジニアの中山です。 唐突ですが、みなさまの Web アプリケーションに User-Agent 文字列を参照する処理はありますか? User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.1234.56 Safari/537.36例えば User-Agent 文字列を解析して内容に応じて制御を分岐させたり、機械学習の特徴量として用いたり、さらには一般に悪しきユースケースとされていますが IP アドレスと組み合わせて fingerprinting に活用する … と
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