執筆 山内 直 有限会社 WINGSプロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティ（代表 山田祥寛）に所属するテクニカルライター。出版社を経てフリーランスとして独立。ライター、エディター、デベロッパー、講師業に従事。屋号は「たまデジ。」。著書に『Bootstrap 5 フロントエンド開発の教科書』、『作って学べるHTML＋JavaScriptの基本』など。 監修 山田 祥寛 静岡県榛原町生まれ。一橋大学経済学部卒業後、NECにてシステム企画業務に携わるが、2003年4月に念願かなってフリーライターに転身。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」代表。 主な著書に「独習」シリーズ、「これからはじめるReact実践入門」、「改訂3版 JavaScript本格入門」他、

りっきぃ🥑 @suganami0510 札幌・リモートで働くプログラマ Rubykaigi 2022 2023 ロードバイク オツカレー部所属 TREK emonda SL5 2024ハルヒル 53:41 FTP 228w(約3.7倍) 目標 2024ニセコHANAZONO 40分 2025富士ヒルシルバー

ProductResearchCareersCompanyNewsTerms of ServicePrivacy PolicyYour Privacy ChoicesResponsible Disclosure PolicyComplianceThis site is protected by reCAPTCHA Enterprise. The Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

『アジャイルを採用したソフトウェアプロジェクトの失敗率はその他の手法と比べて268％も高いことが判明』は不明瞭 ~書籍「Impact Engineering」を読んでみた感想 ~アジャイルポエムプロジェクト管理メンタルケアコミュニケーション 「アジャイルを採用したソフトウェアプロジェクトの失敗率はその他の手法と比べて268％も高いことが判明」 という記事が話題になっています。 言及している著書がCEOを務めているイギリスの調査・コンサル会社であるEngpraxが挙げている元の記事はこちら（その調査自体を行なったのもEngprax社） 記事に書かれていることの考察や要約は下記で分かりやすく纏めて下さっています。 記事への反応 記事への感想・反応はだいたい下記のパターンのどれかに該当すると思います。 失敗の定義は？ そもそもアジャイルできてなくね？ 下記が失敗するのはアジャイルかどうかとは関係

lhという単位に見慣れない方もいるかと思われますが、これは現在のline-heightと同じ長さを表す新しく登場した単位です。この例ではline-heightはフォントサイズの1.5倍なので、もし1remが16pxであれば1lhは24pxとなります。 この場合、行の高さと文字の高さの負の差は1em - 1lh、つまり16px - 24pxで-8pxです。それを片方の値を算出するために2で割ると-4pxになります。したがって、margin-block: calc((1em - 1lh) / 2)は、書式のブロック方向（横書き時：上下）にそれぞれハーフ・レディングの大きさ（今回では4px）分のネガティブマージンを設定するということになります。 従来の上下の余白を打ち消す方法との比較lhが登場するまではSassの@mixinなどを使用して以下のような関数を定義し、ハーフ・レディングを打ち消す方法

ソフトウェアエンジニアにとって、マネジメントの職に就くかどうかは大きな選択です。現在ではプレイヤーのままでスタッフエンジニアといった高い職位に進むキャリアもありますが、マネージャーとしてチームを率いてこそ達成できるビジネス上の成功もあるでしょう。 ひとくちにマネージャーといっても、マネジメントの対象によって要求されるスキルに幅があります。これまでUdemyの大きなセールで講座を紹介してきた当ニュースですが、今回はソフトウェア開発組織のマネジメントに必要となるスキルにフォーカスしました。 マネージャーという仕事と学びたいスキルを紹介してくれるのは、10年以上前からPM（プロジェクト・マネージャー）などに就いてチームを牽引し、現在はヘルステックベンチャーのカケハシでEM（エンジニアリング・マネージャー）を務める小田中育生（@dora_e_m）さんです。 また記事の後半では、マネジメントに関連し

Storybook is the industry standard workshop for building, documenting, and testing UI components. It’s used by leading development teams at organizations like Shopify, Gov.UK, and NASA. One of the biggest benefits of developing in Storybook is that you get tests for free. Each isolated component example—or “story”—is a UI test. And if you want to test data fetching and user interactions, Storybook

米OpenAIは5月16日（現地時間）、ChatGPTに「Google Drive」「OneDrive」といったクラウドストレージとのデータ連携機能を追加すると発表した。各ストレージから直接ChatGPTにデータをアップロードし、表やグラフを作れるという。 ChatGPTに作らせた表やグラフの編集機能も強化する。例えば表の一部分を指定し、その部分だけに関して質問したり、クリックで色を変えたりできるようになるという。 新機能はいずれも、ChatGPTの有料サブスクリプション「ChatGPT Plus」「Team」「Enterprise」のユーザーに対し、今後数週間以内に提供する予定。13日に発表したばかりの新モデル「GPT-4o」で利用可能になるという。 OpenAIは新機能のデモとして、Google Drive内からスプレッドシートを直接ChatGPTにアップロードし、プレゼンテーション用

「人とAIの“模倣”は本質的に同じ」Rubyの父・まつもとゆきひろに聞く、技術の進化と“模倣”の関係 2024年5月14日 一般財団法人Rubyアソシエーション 理事長／Ruby開発者 まつもと ゆきひろ（松本行弘） プログラミング言語Rubyの生みの親。株式会社ネットワーク応用通信研究所フェロー、一般財団法人Rubyアソシエーション理事長、NPO団体軽量Rubyフォーラム理事長などを務める。島根県松江市名誉市民。 近年、大量のデータから文章や画像を生み出す生成AIに注目が集まる中、改めて「模倣」が果たす役割を問い直そうという動きが広がっているように見受けられます。実際に、人間はこれまで、既存の技術を「模倣」しながら新しい技術をつくりだし、その繰り返しによって発展を遂げてきました。 世界中のプログラマーから支持を集める「Ruby」も、他のプログラミング言語のさまざまな要素を採り入れて誕生し

GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat

今回答えを出したい問いはこちら！！ インデックスはどのような仕組みを以て、何を実現したいものなのか それを踏まえたとき、インデックスはどういう場合になぜ貼る方が良いのか。また、どういう場合になぜ貼らない方が良いのか 大体分かっているよって人はサヨナラって感じのおさらい記事だぜ！！！！それじゃいってみよー🎉 あと、おれは今回MySQLにしぼっていくぜ👶 ってわけでOracleとかに興味があるやつは引き返しな！ indexの概要 公式の見解としては「where句を使ったselectクエリの実行速度を向上させるために実装されている、各行へのポインターのような振る舞いをする仕組み」って感じ👶 The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one or more of t

注意喚起の記事になります。タイトルが結論です。 既にこの問題に言及している記事はいくつかあるのですが*1、私は気付かずに踏んでしまったので、タイトルで「おっと、うちは大丈夫かな」と思ってもらえるようにこの記事を書いています。 joinableとは何か 問題として挙げているjoinableオプションですが、これはネストしたトランザクションの挙動に影響を与えます。少しややこしいので、サンプルコードを見せながら説明します。 # frozen_string_literal: true require "bundler/inline" gemfile(true) do source "https://rubygems.org" git_source(:github) { |repo| "https://github.com/#{repo}.git" } gem "activerecord", "7.

Published 2024/04/25 16:59 (JST) Updated 2024/04/25 17:18 (JST) 大阪府の吉村洋文知事は25日の記者会見で、人口減少を食い止める政策実現のため、0歳児から選挙権を認めるべきだとの考えを示した。「子どもが政治的影響を持つ仕組みになれば、政治家もその方向を向く」と述べ、転換を促す必要性を指摘。市町村の4割超に「消滅可能性」があるとする民間組織の報告書公表に関する質問に答えた。 共同代表を務める日本維新の会は、教育無償化をはじめ将来世代を重視した政策を掲げる。岸田政権との違いをアピールする狙いもありそうだ。 吉村氏は「人口減は日本全体の問題で、このままではじり貧だ」とし、0歳児選挙権は、成人するまでは保護者が投票を代理する想定だと説明した。

こんにちは、メルカリの生成AIチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事[1]では商品レコメンド改善のお話をさせていただきましたが、今回は、大規模言語モデル (LLM) やその周辺技術を活用して30億を超える商品のカテゴリ分類を行なった事例を紹介します。 ChatGPTの登場によりLLMブームに火がついたということもあり、LLMは会話を通じて利用するものだと認識されている方が多いと思いますが、LLMが有する高い思考能力はさまざまなタスクを解決するためのツールとしても非常に有用です。他方、その処理速度の遅さや費用は大規模なプロジェクトでの活用にあたっての障壁となり得ます。 本記事では、こうしたLLMの課題を克服するためにさまざまな工夫を施し、LLM及びその周辺技術のポテンシャルを最大限に引き出して大規模商品データのカテゴリ分類問題を解決した取り組みについ

Zero Waste, Radical Magic, and Italian Graft – Quarkus Efficiency Secrets