今年もこの季節がやってきました。 Berlin Buzzwordsにオンラインで出張してました。 今年もハイブリッド開催をしてくれたので、オンラインで参加できました。 現地ではブースが出たり、朝食なども用意されているようでした。今年は昨年と違いマスク必須でもなくなったようです。 MICESも去年同様、現地開催のみのようです（今見たら、昨年のビデオとスライドが公開されてるので、時間見つけてみてみよう）。 今年はうれしいことに検索に絡むセッションが大多数でした。世の中的にChatGPTの盛り上がりやベクトル検索がいろんな検索エンジンで使えるようになってきたこともあり、 大規模言語モデルと検索エンジン、ベクトルデータベースに関する話がたくさんありました（昨年まではKafkaやストリーム処理の話も多かったんですが）。 ということで、今年もセッションを見ながら残したメモを公開しておきます。 簡単にメ

Databases are not black boxes. Understand them by building your own in small steps and simple Golang code. A step-by-step walkthrough of a minimal persistent database implementation. Start with a B+tree, the data structure for querying and manipulating the data.Make it durable, that’s what makes a DB different from a file.Relational DB with concurrent transactions on top of the copy-on-write B+tre

ここ1年ぐらい感じていた「学びに関する格差」の話を書く。 最初にまとめ・勝手に学ぶ人は、自分の周囲にある「学びに使えそうな仕事」を探して自分の仕事にすることを繰り返す ・期待されて学ぶ人は、上司とかの期待に応えて新しいことを学ぶ ・「勝手に学ぶ人のスピード」＞「期待されて学ぶ人のスピード」なので、格差が開いていく ・「早く行きたければ一人で行け、遠くへ行きたければみんなで行け」が実現できない ・勝手に学ぶ人を止める理由も見つからない ・困ったなあ（解決策わからない） では詳細を書いていく。 勝手に学ぶ人：自分の周辺にある「誰も手をつけてない仕事」を発見し、自分の学びに利用するそれぞれが自分の担当範囲の仕事をしているとする。 それぞれが自分の担当範囲の仕事をしている勝手に学ぶ人は、「誰も手をつけてない」かつ「自分の学びになりそうな」仕事を自ら発見して、自分の仕事として取り組む。 勝手に学ぶ人

どうもフロントエンドエンジニアのoreoです。 今回はWebブラウザのレンダリングの仕組みについてまとめたいと思います。あまり意識していなくても開発はできますが、知っていればパフォーマンスの改善やAccessibilityの向上に役立ちそうですね。 1 レンダリングとは？ 普段私たちは、WebブラウザにURLを指定することで、そのリソースをブラウザ画面に表示できます。この時の 「指定したリソースをブラウザ画面に表示すること」を「レンダリング」と言います。 Webブラウザは、下記のように多くの機能を搭載していますが、この中でRendering engineが、レンダリングを実行します。 参考：https://web.dev/howbrowserswork/ ちなみに、ブラウザごとのRendering engineは下記になります。 Rendering engine Browser 参考：ht

DeepL Pro をお使いの方は ~20 ページを目安に利用してください。 DeepL Free をお使いの方は 1 ページずつ利用してください。

目次 分散システムを作る際に気をつけて欲しい事 1.分散自体を目的にしない事 2.論文を読んでそのまま実装しない事 3.Two Phase Commitを使わない事 4.手を動かす事 Copyright©2016 NTT Corp. All Rights Reserved. 2 分散自体を目的にしない事 • よくわかってない人でもCloudera Managerをダウンロードして1時間後 には巨大なHadoopクラスタを立ち上げてYARN, HDFS, Spark, HBase などで遊ぶ事ができる。 • 世の中では分散システムが必要以上に喧伝されている • 「コンピュータ1台よりも2台の方が高速」という直感に対して反論するの は意外と難しい • あなたのそのシステム、本当に分散システムじゃないとダメ？ Copyright©2016 NTT Corp. All Rights Reserve

はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des

We summarise the state of the competitive landscape and analyse the 200+ competitions that took place in 2022. Plus a deep dive analysis of 67 winning solutions to figure out the best strategies to win at competitive ML. 2022 was a big year for competitive machine learning, with a total prize pool of more than $5m across all platforms. This report reviews all the interesting things that happened i

この記事では、検索システムをSpringBootで構築する具体的な方法を解説します。 ハンズオン形式で、最終的には先日リリースした「Hotty技術書検索」と同じシステムを構築できることを目指します。 HottyDBというRDBMSを使うと、検索エンジンや機械学習システムを新たに導入することなく、簡単に高度な検索システムを導入できます。その様子を紹介していきたいと思います。 HottyDBとは？ HottyDBは、検索エンジンと推薦エンジンの機能を搭載したRDBMSです。 HottyDBを使うと、新たに検索エンジンや機械学習システムを導入することなく、これ一台で転置インデックスによる全文検索や機械学習によるランキング最適化を簡単に実現することができます。 HottyDBのマネージドAPIサービスを近日公開予定！！ HottyDBのマネージドAPIサービスを近日リリースする予定です。興味がある

11月の19,20日に開催されたWebDB Forumに参加してきた。カンファレンスそのものは、いろんな人に久しぶりに会えたり、ネット上でなんとなく知っていても話したことなかった人と話したり、意外な人の意外な一面をみることができたりと、とても楽しむことができた。立場としては所属している会社のスポンサー枠で参加して目的もあって発表もしてきたわけだが、いくつか思うところがあるのでここにまとめておきたい。 現実にアカデミックで起きていること WebDB Forumと銘打ってはいるものの、データベースに関する研究発表は非常に少ない。OSやネットワーク、システム系の研究と併せても、機械学習やNLP、Webなどの技術に感心を持つ人は多く数で圧倒されている。体感では 90% だ。それをいえば別に VLDB や SIGMOD などのトップカンファレンスもデータベースの技術を直接扱うことは少ないし、データベ

Introduction Understand databases from the bottom up by building your own, in small steps, and with simple Golang code. Start with a B+tree, the data structure for querying and manipulating the data. Make it durable, that’s what makes a DB different from a file. Relational DB with concurrent transactions on top of the copy-on-write B+tree KV. A SQL-like query language, the finishing touch. Content

「Hotty技術書検索」 というIT技術書に特化した検索サイトを作りました。 サイトのURL サイトの作り方 はじめに 筆者はHottyDBという検索エンジンと推薦エンジンの機能を搭載した次世代型RDBMSを個人開発しています。 この度このHottyDBを紹介するために、HottyDBを利用したIT技術書の検索サイト「Hotty技術書検索」をリリースしました！ HottyDBを使えばこのような検索サイトが簡単に構築できるようになります。 近日中に、この「Hotty技術書検索」の作り方を詳しく解説したハンズオン形式の記事も投稿する予定ですので、そちらも是非お楽しみに！ 主な機能 「Hotty技術書検索」の主な機能を３つ紹介します。 キーワード検索機能 検索ボックスにキーワードを入力すれば、そのキーワードに関連する技術書の一覧を表示します。 検索結果は機械学習によって最適なランキングで表示され

Hotty技術書検索とは？ Hotty技術書検索は、技術書の検索とレコメンデーションのサービスです。 HottyDBという次世代型RDBMSを利用して作られており、その機能を紹介するために作られたサイトです。 HottyDBについてはこちらを参照してください。

検索に関わることならなんでもOKです！ 検索エンジンのアルゴリズムや実装 検索システムの構築・運用・評価 形態素解析・分かち書きなどの自然言語処理 (NLP) 技術 検索に関する UI/UX 地理検索、画像検索、情報推薦など Lucene, Elasticsearch, Solr など検索エンジンOSS 今年も作成してみました! 2021年のアドベントカレンダーはこちら

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