JASRAC許諾第9009285055Y45038号 JASRAC許諾第9009285050Y45038号 JASRAC許諾第9009285049Y43128号 許諾番号 ID000002929 ABJマークは、この電子書店・電子書籍配信サービスが、著作権者からコンテンツ使用許諾を得た正規版配信サービスであることを示す登録商標(登録番号 第6091713号)です。
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株式会社サイバーエージェントAI事業本部の2024年度 エンジニア新卒研修でシステム運用の基本と戦略に関する講義を行いました。
Introduction This guide should help you to make sure you are following our best practices and writing tests that are more resilient. Testing philosophy Test user-visible behavior Automated tests should verify that the application code works for the end users, and avoid relying on implementation details such as things which users will not typically use, see, or even know about such as the name o
遠きに行くには必ず邇きよりす.高きに登るには必ず卑きよりす.何事にも順序というものがあります.Rust の学習もそうです. そこで,前提知識がほぼ無い状態から Rust を学ぶときに,どんな順序が良いのか,考えてみました. コンパイル時と実行時の区別. Rust を学ぶとき,何がコンパイル時に起こって何が実行時に起こるか分からないと困ります.特に,型検査と借用検査がコンパイル時に行われることは,それらの基本的な規則を知る際に大切です.そこで,最初に Hello world を書く時点で,コンパイル→実行という流れを押さえておくべきでしょう. コンパイルエラーの読み方. まずコンパイルエラーを読むという基本的な姿勢を身に付けるのは大切です. 公式ドキュメントの場所. まず公式ドキュメントを読むという基本的な姿勢を身に付けるのも大切です. Hello world 周辺の基本文法. 例えば以下の
ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します。自分のチェックリストからチームワーク、カプセル化から分解、API設計から単体テストまで、ソフトウエア開発の重要な課題に対する考え方やテクニックを紹介します。サンプルプロジェクトで使うコードは、Gitリポジトリの形で入手でき、試しながら学べます。 有効に機能するプロセスを選び、効果のない方法論から脱却する方法。チェックリストを使うこ
少しの記述・工夫でユーザビリティやアクセシビリティを向上させるHTML/CSSテクニックを独断と偏見で集めてみました。最近クローズドな場所で登壇を行ったのですが、そちらで話した内容を纏めたものにいくつか内容を追加したものとなります。 原則的にこのブログで取り入れられている手法だったり過去の記事で触れた手法を紹介したものです。 button要素には touch-action:manipulation を指定するiOS限定の話ではありますが、button要素をつい連続でタップすると画面が拡大表示されてしまい非常に煩わしいです。 ポストを別枠で表示する そのため、パンおよびズームのジェスチャーは有効にしつつダブルタップ時のズームなどの標準外の追加的なジェスチャーを無効にするtouch-action:manipulationを指定して誤作動を防止しておくと良いでしょう。
Write your scripts in a modern type-safe and runtime-safe programming language that handles many bugs and mistakes during the compilation process.
5月14日未明に発表された超絶高性能化したChatGPTの新バージョン「GPT-4o」は、無課金勢にも開放されると聞いて大喜びしたはいいけど、「なんか俺のChatGP、前のまんまなんだが……」というあなた。実はもうあなたも、すでにウワサのGPT-4oを使えるようになっています。 とはいえ、ちょっとばかり確認の仕方が分かりづらいので、簡単に解説しようと思います。 実はこんなとこにある無課金ユーザー向けのモデル選択 まず、いつものようにChatGPTのサイトにアクセスします。まだアカウントも持っていないよって方は、ここでは詳細は省きますので、どこかの情報を参考にしてちゃちゃっと作ってください。 ChatGPTのサイトにアクセスすると、下のような画面になるかと思います。
こんにちは。技術部平山です。 今回は、ハイパーカジュアルというジャンルにおけるエンジニア、 というテーマで書きます。 勉強会でしゃべった動画がありますので、そちらを見て頂いても良いかと思います。 外に出すということで、普段よりも多少丁寧にしゃべっております。 前置き 平山が作った製品群 これらは2022年あたりから現在にかけて、平山が自分で企画、実装した製品です。 これらのうち、利益を出せた製品は2つあります。 黒字製品 Draw Saber(Android iOS) Mannequin Downhill(Android iOS) の2つで、順に2800万、2100万ダウンロードです。加えて、いい線まで行ったものの、利益を出すに至らなかった製品が一つあります。 赤字だったTitanShoot Titan Shoot(Android iOS) こちらは210万ダウンロードと、うまく行ったもの
度重なる期日の延期、お客さまの「激怒」、クリティカルな問題の発覚……。 多くのプロジェクトマネージャー(以下、PM)が最も恐れるのは、そんな「炎上」でしょう。巻き返しを図るものの、逆に現場に負担をかけたり、混乱を招いたり。その結果、品質が大きく下がってしまう、あるいはサービスイン(新しいサービスを開始すること)に間に合わないなんてことになれば、PMとしての信用は大きく損なわれてしまいます。 そうしたトラブルをうまく収め、プロジェクトを無事に着地させるには、どのような心構えや技術が必要なのでしょうか? 今回お声がけしたのは、日本IBMやパナソニックなどで、PMとして数えきれないほどの炎上プロジェクトを解決してきた木部智之さん。日本IBMではPMのグローバル最高位である「シニア・コンプレックス・プロジェクト・マネジャー」に認定された生粋の「火消し屋」です。 そんな炎上対応のプロフェッショナルで
TL;DR 自身の成果をアピールするために、1)Before/After、2)自分の寄与度、3)数字的インパクトを過不足なく伝えることが重要 説明の冒頭では、課題と解法の全体感と成果を述べ、詳細は後に肉付けすると伝わりやすい 課題を伝える際は"誰から見た課題か"を明確にする。課題は解法の前提であるためブレないように はじめに 技術広報のしゅーぞーです。この記事では、過去100人分程度の成果報告書を読み、気付いた "自分の成果をわかりやすく伝える書き方"をまとめています。 仕事をしていると自身の成果を的確に伝える機会は数多くありますよね。 評価期、転職面接、昇格面談など 評価者に自分の成果をどう分かりやすく伝えるか は自分のキャリアを伸ばす上でとても大事なスキルです。 しかし、自分の頑張りや成果を上手く言語化し、相手に正しく理解してもらうのは簡単ではありません。 特に、経験の浅い若手にとって
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子(あすきこ)さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル(LLM)「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT(GPT-4)と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
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