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イスラエル 人類史上最もやっかいな問題 作者:ダニエル ソカッチNHK出版Amazon2023年の10月7日に勃発した、イスラム組織ハマスによるイスラエルへの大規模攻撃。本件については今なお目まぐるしく状況が動いていて日々ニュースが絶えないが、その背景には複雑な歴史や思想があって素人が理解するのは容易ではない。Web記事なども多数読んだが、まとまった情報がほしい時はやはり書籍に限る。 いくつか読んだが、中でもイスラエルの民主主義を達成させるためのNGO、「新イスラエル基金」のCEOの著者ダニエル・ソカッチによる『イスラエル 人類史上最もやっかいな問題』は今年(2023年)の2月に刊行されたばかりのノンフィクションで、現在の事態をフラットに、かといって事実を列挙するだけではない形でイスラエルーパレスチナ間の問題を説明していて、特におすすめの一冊だったので紹介したい。 著者は本書を、ある特定の
「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」というタイトルで登壇したのは、freee株式会社のただただし氏。タイミー社主催の「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、「GitHub Copilot 」を全社一斉導入する際に考えるべきセキュリティリスクについて発表しました。 freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏 ただただし氏:freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャー
自分がニッチだと思っているテーマについて発表する「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」。ここで株式会社SonicGardenの遠藤氏が登壇。LambdaとFargateを組み合わせた実行環境について話します。 遠藤氏の自己紹介 遠藤大介氏:今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それから
『漫画村が消え、漫画BANKは閉鎖。海賊版対策は進んだ。だが、状況は悪化している | 海賊版サイトの現在地 Vol.1(前編)』へのコメント この記事に対して76件のコメントがあります。注目されているコメントは「なーにがビジネスモデルを変えろだよ。自分がタダで読みたいだけのくせに。サブスクリプション中心に転換したら市場が縮小した音楽業界の例がすでにある。その転換も前提として違法サイトを潰すことが必要だが」、「漫画は年間100冊以上買っているが、他のエンタメと比べると一番コスパの悪いコンテンツだなと思う。ビジネスモデルを変えるときに来てる。/音楽業界と同じように海外勢にPFを抑えられてからじゃ遅いんだよ。」、「正直漫画って高いんだよね。それでも買ってるのはそのコンテンツを応援したいから。その気持ちを頼りにビジネス展開継続するのは不味いんじゃないかなとこの記事を読んで思った」、「日本の漫画は比
Lighthouse Studio エンジニアの西森です。 今回は弊社が運営しているゲーム攻略サイト「神ゲー攻略」の Core Web Vitals の各指標を 20〜80% 改善した取り組みを紹介します。 Core Web Vitals とは CrUX API を使った Core Web Vitals の計測 Core Web Vitals の改善施策 SPA + SSR から SSR only へのリアーキテクチャ 画像領域の遅延確保 計測とゴール設定 おわりに Core Web Vitals とは Core Web Vitals とは、Google が提唱するページのユーザーエクスペリエンスに焦点を当てた指標のセットです。 具体的には以下の3つがあります。 LCP: 知覚される読み込み速度。ページがどの程度速く読み込まれるか FID: インタラクティブ性。ページがどの程度サクサク反応
平均賃金に男女で37.5%の差があるということは、女性社員の収入は男性の約6割ということだ。 その要因の「一例」としてメルカリCHROの木下達夫氏は、給与水準が高いエンジニア職に男性が多いこと、また、女性が多い職種であるカスタマーサービスは福岡県など地方に拠点があり、東京基準ではなく現地で競争力がある報酬水準に設定しているためだと説明した。 メルカリの女性管理職比率は20.4%だが、管理職手当を出していないため女性管理職の少なさは平均賃金の差には関係ないとする一方で、「高いグレード(等級)に女性が少なく、課題に思っている」(木下さん)と話す。 国が定める男女の賃金格差の開示義務は、「男性労働者の平均賃金に対する、女性労働者の平均賃金を割合(パーセント)で示す」こと、「全労働者・正規雇用労働者・非正規雇用労働者の区分で公表すること」の2点だが、 「この算出法(平均値)では職種や等級による報酬
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
はじめに 最近、Node.jsとDenoの開発者であるRyan DahlさんがJavaScript Containersという記事を書いていることを知った。 Webとの親和性の高さがサーバーサイドで求められる中、JavaScriptがユニバーサルスクリプトとして活躍するだろう。そして、コンテナランタイムがLinuxコンテナの抽象レイヤーとしてあるように、JavaScript界隈では既存のWebAPIそのものが抽象化の手助けとなるであろう、みたいな趣旨の内容だった。 彼がChromeのV8 JavaScript Engineを使ってNode.jsを誕生させた同じ頃、JavaScriptの可能性を信じて方法を模索した人がいる。Alon Zakaiさんだ。 Alon(以降、敬称略)はWebAssemblyやその考えの元になった asm.js 、 JavaScriptコンパイラ Emscripte
CCI の小坂です。 担当プロダクトの中で、以前からの課題だった ビッグバンリリースを改善したことについて書きます。 開発システムの概要 やってることはCCI の社内システムの開発で、媒体社から提供された媒体資料をもとに、原稿規定を データベース化しています。 データベースをもとに、原稿素材の規定チェックから管理までを行うことができるツールです。 技術スタックとしては バックエンドがJava,Spring Bootフロントが Vue.js,Nuxt.js を使ってます。 これまでの開発フローと課題感 リリースは2-3ヶ月ごとのリードタイムがあった 開発周りのお話です。以前の開発フローは以下です。 - ユーザー要望を issue に起票 - 1-2 ヶ月で開発を行い、ステージング環境で動作確認 - その後にリリース判定 - ビジネスサイドにリリース時期を共有し調整 - リリース この流れを
単語の類似度を計算するプログラムを書いていたところ、「文字列の類似度」や「単語の類似度」という表現を見て、何が違うんだと感じたので調べた結果をまとめます。 調べた結果、筆者の認識では「文字列の類似度は(手法は問わず)文字列の一致度」、「単語の類似度は(手法は問わず)文章中の文脈に基づいた意味の一致度」という認識になりました。さらに、単語の類似度だけでなく、文章の類似度を計算する手法も見つけましたので合わせて整理します。自分が知りたかったのは単語ベクトルに変換した後での類似度の計算でしたので後者、加えて文章の類似度であることがわかりました。 いずれの手法も処理対象が文字列であったり単語であったり文章であったり異なるため、解析したい目的に合わせて使用しましょう。 動作環境 Ubuntu20.04 Python3.8.10 環境構築 以下のライブラリをインストールします。 requirement
はじめに この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2022 21日目の記事です。 おはようございます。こんにちは。こんばんは。 GMOアドマーケティングのY-Kです。 今回は、 「最近話題の自然言語処理の機械学習のモデルを自分でも軽く触ってみたい! でも、難しいこと書かれててわからない(号泣)」 という層に向けて、 数ある自然言語処理モデルの中でも有名なBERTモデルを使って、文同士の意味の類似度を計算するという簡単なタスクを難しいことは極力置いといてやっていきます。 準備 今回もGoogle Colab上で行います。 https://colab.research.google.com/?hl=ja BERTの学習には時間と膨大な学習データ、豊富なインターネットリソースが必要なので、 Hugging Face上で公開されている学習済みBERTモデルを利用してい
はじめに 先日、文章間の類似度を測定したくなりました。サクッとできると思っていたのですが、なかなか思うような精度が出なくて苦労しました。 調査の過程で類似度を測定する方法は色々とあることを学んだのでまとめておきます。 精度に関しての言及は今回私が試した文章(=チャットのような短文)を対象としています。 文章間の類似度測定の流れ 文章間の類似度を測定するときはまず文章分散表現を取得します。文章分散表現を取得する方法は色々とあります。 その後、取得した分散表現同士を比較することで文章間の類似度を測定します。分散表現同士の比較方法はコサイン類似度を使うのが一般的です。 そのためこの記事では、色々な文章分散表現の取得方法を紹介します。 文章分散表現の取得方法 単語分散表現を基に文章分散表現を算出 単語分散表現を取得した後、取得した単語分散表現から文章分散表現を算出します。 それぞれについて色々なや
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