2024-04-19に開催されたBARフロントえんどう #2 「CSS Library / Framework」（サイボウズ）での登壇資料です。 イベント → https://cybozu.connpass.com/event/311066/

はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ

JavaScript でキューを実装して性能を比較してみた。 今回は、以下の条件で実装を行った。 クラスとして実装する 1個のデータのエンキューとデキューを行うメソッドをそれぞれ実装する それ以外のメソッド (要素数、先頭を削除せずに取得など) は実装しない エラー処理 (空のときにデキューを試みるなど) は行わない なお、実装で出てくる # つきのメンバ変数はプライベートプロパティである。 方針・実装 配列のpush・shift 配列の末尾に要素を追加するメソッド push をエンキューとして用い、配列の先頭から要素を取り除いて返すメソッド shift をデキューとして用いる。 エンキューとデキューがともに1回メソッドを呼び出すだけで実現でき、シンプルな実装になる。 class QueueShift { #q = []; enqueue(value) { this.#q.push(val

先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference https://findy.connpass.com/event/313119/

概要 ffmpeg.wasmを使用し、ブラウザ上で動画を生成する。 環境 Mac / Chrome 86 動作デモ 覚え書き ffmpeg.wasm ffmpegwasm/ffmpeg.wasm: FFmpeg for browser and node, powered by WebAssembly WebAssemblyによりブラウザ上で動くFFmpeg。 WebAssembly（ウェブアセンブリ） WebAssembly の概要 - WebAssembly | MDN ブラウザでJavaScriptよりも高速に動く、JavaScriptとは違う種類のコード？🤔 サンドボックス化した実行環境上で動作するらしい。記事の中で「Emscripten file system内」という表現を使用しているが、その「Emscripten file system内」がサンドボックスした実行環境？🤔

はじめに [備忘録] AWS CDKでRDS,RDS Proxy,Lambda を構築 までで、AWS CDKの始め方、lambda, apigateway, RDS の設定と使い方を学んできた。 次にこれらを使って独自のwebサービスを開発したい！ そこで、lambda　から spotify api を呼んでプレイリストを作成してみることにした。 実施したこと spotify の設定(app の作成および Client ID / Client secret の取得) リフレッシュトークンの取得 アクセストークンの取得 プレイリスト の作成 1. spotifyの設定 spotify のアカウントは既に持っていたので、そのアカウントでログインした状態で dashboard にアクセス、有効化した。 すると下記画面に遷移するので、 create app からアプリを作成していく。 app の

はじめに こんにちは。calloc134 です。 自分は以前から Linux パソコンを欲していたのですが、ついに先日、ThinkPad を購入し、Manjaro Linux をインストールしました。 ここでは、セットアップ手順についてまとめていきます。 完成形 以下のようなデスクトップが完成しました。 利用したもの Manjaro Linux Cinnamon Edition White Sur GTK Theme White Sur Icon Theme Noto Sans CJK JP WezTerm Zsh Sheldon Starship Neovim fcitx5-im 事前準備 Linux を導入するための ThinkPad を購入します。 自分は以下のスペックで購入しています。 ThinkPad X13 Gen 4 AMD Ryzen 7 PRO 7840U 32GB RA

アマゾン ウェブ サービス ジャパンが、AWS初学者向けの勉強方法を公式ブログにて紹介している。4月8日に公開されたもので、AWSを勉強する理由から、AWSが公開している資料やハンズオン、最新情報のキャッチアップ方法など、6つのステップに分けて学習の進め方をまとめている。 同記事は2022年に書かれた記事を最新の情報にアップデートしたもので、技術職だけでなく営業担当者や学生にも最適という基礎的な内容から、中級レベルを目指す人向けの学習方法を解説している。 基礎編として、AWSの導入事例などを通して「なぜ自分はAWSを勉強するのか」「ビジネス上の課題をAWSでどのように解決していくのか」を理解するための学習からスタート。基礎レベルの無償のオンライン講座や、定期的に開催している学習イベントを紹介。 勉強した内容を実践して身につけるため、AWSをRPGゲーム感覚で無料で学べる「AWS Cloud

Constrained K-means Clustering (クラスタサイズの制限をしたK-means法) を調べてみた

最近 moonbit という言語を知ったのですが、これが調べれば調べるほど好きになる言語だったので、紹介させてください。 文法的には GC 付きの Rust で、 WebAssembly にコンパイルされます。とくに CDN Edge Worker 上での実行を想定しているようです。もう好き。 注意: まだ若い言語なので、これから言語仕様がガンガン変わっていくと思われます。あくまで現時点での情報です。 tl;dr Pros だいたい GC あり Rust と捉えていい 文法面のキャッチアップが容易 ライフタイムの難しさを考えなくていい すでに vscode 拡張やパッケージマネージャ等のエコシステムが整っている Cons まだ安定していない / しばらくはソースコードが公開されない 現時点では学習リソースやパッケージ数が足りず、書き手の腕力が求められる はじめに: JS/TS/Rust へ

プログラマなら https://chat.openai.com の WebUI より、すでに手元にあるターミナルで AI と会話したいですよね。 自分が欲しい機能 ストリームで出力 対話コンテキストを保存 複数プラットフォームからモデルを選択 OpenAI AnthropicAI CloudflareAI そのままだと複数行の入力が難しいので、--edit でvscode を開いて編集 いくつかのシステムプロンプトを用意しておいて、対話コンテキスト生成時に選択 作った というわけで、deno で試作しました。 デフォルトだと chat で入るのですが、 --name の部分で調整できます。 # install deno on mac # curl -fsSL https://deno.land/x/install/install.sh | sh $ deno install -AF htt

本記事では、最近よく聞くようになった「CRAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法として最近注目されている「Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG)」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー RAGの性能を高めるための新しい手法です。Googleなどの研究者によって2024年2月に提案されました。CRAG（日本語にすると「修正型検索拡張生成」）という手法を使うメリットは、ハルシネーション（幻覚）を減らせることです。CRAGが従来の「RAG」より

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Slack releases platform open beta powered by Deno 2022/09/21にSlackの公式ブログでDenoを使ったSlack platformのオープンベータがリリースされていました javascriptランタイムとして最速を目指すDenoで動くなんてワクワクしちゃいますが、個人的にはDenoだろうがSlack botのインフラができたことが嬉しいです 以前のSlack bot開発 これまでの自前Slack bot開発といえば頑張ってインフラを用意しつつSlack APIを使うか？Boltを使うか？という流れだったと思います 筆者はインフラをAWS CDKのNodejsFunctionをつかってAPI Gateway / Lambdaを用意しつつ、SQSを使っていい感じにtimeoutしないように作っていました Node.jsで開発するのであ

SVNからPKGBUILDをチェックアウト Arch wikiの手順に従う。ちなみに、「pacman source download」とかで検索すると「aspを使え」というのが出てくるけど、これはManjaroがパッケージのビルドに使っているツール群と違うのでManjaroでは使えない。のでSVN（か素のgit）に頼るしかない。 svn checkout --depth=empty svn://svn.archlinux.org/packages cd packages/ # リビジョンは https://www.archlinux.org/packages/extra/x86_64/mesa/ の右上の「View Changes」あたりから19.1.5-1のものを探し出す svn update -r361190 mesa とりあえずビルド makepkgに-sをつけるとビルドに必要なパッ

Mac対応の画像ビューア(comic master)をつくった React+Electron(Vite, TailwindCSS)TypeScriptReactElectrontailwindcssvite 成果物 comic master ※署名とかしていないので開発元を検証できません、と出る野良です。 Macの人はシステム環境設定→セキュリティとプライバシーの一番下から開いてもらえたら開けると思います。 つくった理由 mac対応のまともな漫画ビューアが無料でなかったからです。windowsだと古くはmangameeya、いまはhoney viewなどあります。macの場合はComicViewerというソフトがありますが、いまいち使用感が好きではなかったので自分でつくりました。 操作方法 画像ファイルの入ったフォルダか、zipをドラッグする 左キー、右キーでページめくり zキーで1ページ