Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
GoogleやMicrosoftなどIT大手連合が「Open Web Docs」を発表
GoogleやMicrosoftらで構成される大手IT企業連合が2021年1月26日に、Web開発者向のオープンなドキュメンテーションを支援するプロジェクト「Open Web Docs」の設立を発表しました。Mozillaも参加するこのプロジェクトは、Mozillaの不振により下火となっていたMDN Web Docsの空白を埋めるものになると期待されています。 Open Web Docs - Open Collective https://opencollective.com/open-web-docs/updates/introducing-open-web-docs Browser makers launch new project for writing documentation for Web APIs | ZDNet https://www.zdnet.com/article/
DocDiff
This page is obsolete. Please visit the development repository. このページは内容が古くなっています。開発サイトをご覧ください。 Table of Contents 目次 Summary Screenshot Document Summary 概要 DocDiff compares two text files and shows the difference. It can compare files word by word, char by char, or line by line. It has several output formats such as HTML, tty, Manued, or user-defined markup. DocDiffは2つのテキストファイルを比較してその違いを表示します。単語ごと
Introduction to Kubernetes
この資料は「Kubernetes という名前ぐらいは知っているけど、実際には使ったことがない、何ができるのかよく知らない」という人を対象に、Kubernetes の基本的な使い方を説明しています。 この資料を読めば、Kubernetes 上に単純な Web アプリケーションをデプロイできるようになるはずです。
Cloud Build のドキュメント | Cloud Build Documentation | Google Cloud
Cloud Build は、 Google Cloudインフラストラクチャでビルドを実行するサービスです。Cloud Build は、Cloud Storage、GitLab、GitHub、Bitbucket からソースコードをインポートし、仕様に合わせてビルドを実行して、Docker コンテナや Java アーカイブなどのアーティファクトを生成します。詳細 Cloud Build は、一連のビルドステップとしてビルドを実行します。各ビルドステップは、Docker コンテナで実行されます。1 つのビルドステップでは、環境に関係なく、コンテナから実行可能なあらゆる処理を実行できます。タスクを実行するには、Cloud Build が提供するサポート対象のビルドステップを使用するか、独自のビルドステップを作成します。
Introduction · Webフロントエンド パフォーマンス改善ハンドブック
Webフロントエンド パフォーマンス改善ハンドブック このパフォーマンス改善ハンドブックでは、ウェブアプリケーションにおけるフロントエンドのパフォーマンス改善について扱っています。 ダウンロード版 埋め込み動画を再生できないなど一部制限がありますが、ダウンロード版を配布しています。 PDF版 EPUB版 MOBI版 目的 このハンドブックでは過去に行った改善の事例を中心に紹介しています。 そのため、現在の最適な解決方法を提案するものではありません。 また、アプリケーションによっても最適な解決方法は異なります。 今回の事例ではViewライブラリにReactを使い映像再生プレイヤーなどある程度複雑な機能を持ったウェブアプリケーションのフロントを扱います。 具体的にはニコニコ生放送（以下「生放送」）で行った事例を中心に書かれています。 開発と平行して行われていたため、React 15から16の間
Microsoftのドキュメントの誤訳を報告したら炎上した件について(当事者目線での話) - 水まんじゅう2
この件について改善がなされるとの発表がMicrosoft DOCS International Teamからありました。 少なくとも、誤訳の報告についてはやりやすくなるそうです。 ご担当者様及びに尽力してくださった方々には感謝いたします。 https://github.com/dotnet/docs.ja-jp/issues/118#issuecomment-408283458 今回の私の記事に憤ってる人たちは改善されたことを確認するためにドキュメントフィードバックを送りまくってそれをブログにでもまとめればいいと思うんですよ。— 軒先のネコ (@megascus) 2018年7月28日 -----------------------------------追記ここまで---------------------------------------------- ということで、おとといぐらいか
普通のHTMLの書き方
保守しやすく、規模に依存しないHTML文書のために 一般 DOCTYPEで始める 置き換えられるべきまたは旧式のDOCTYPEを使わない XML宣言を使用しない 文字参照はできる限り使わない &と<、>、"、'は名前文字参照を使ってエスケープする 制御文字や不可視文字は数値文字参照を使う コメントではその内容の前後へ空白文字を置く 終了タグを省略しない 空要素の書き方を混ぜない タグや属性値の前後へ空白文字を置かない 大文字・小文字を混ぜない 引用符を混ぜない 属性を2文字以上の空白文字で区切らない 真偽値を取る属性の値は省略する 名前空間は省略する XML属性は使わない data-*とMicrodata、RDFa Lite用の属性と通常の属性を混ぜない デフォルトの暗黙のARIAセマンティックスを尊重する 文書要素 lang属性を追加する lang属性の値はできる限り短くする できる限り
Project Jupyter
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
Collation and Unicode Support - SQL Server
Applies to: SQL Server Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) SQL analytics endpoint in Microsoft Fabric Warehouse in Microsoft Fabric Collations in SQL Server provide sorting rules, case, and accent sensitivity properties for your data. Collations that are used with character data types, such as char and varchar, dictate the code page
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