Google Analytics でサイト速度を計測する / Measure site speed with Google Analytics

先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと

はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、

・寄生獣 ・魔界塔士Sa・Ga ・ダークナイト あと一つは？

・雑餉隈（ざっしょのくま：福岡県） ・鉄輪（かんなわ：大分県） ・弘前（ひろさき：青森県） ・石神井（しゃくじい：東京） 他には？

An IDE built on top of a canvas, Haystack takes care of the tedious and confusing parts of coding for you

おかげさまで無事引っ越してから1週間が経ちました。本当に快適すぎて、何で早く引っ越ししなかったんだろうと、後悔するレベルです。 何が快適になったんだろうということなんですが、多分あと1年とかすると忘れてしまうと思うので、今のうちに書き留めておきます。 まず、前提としては都内から都内への引っ越し、どちらもだいたい都心部です。そして、低層マンションから一軒家でどちらも賃貸ということをイメージしておいてください。 引っ越して便利になった事５点、インパクト順です。 第１位 家具をすべて、軽量のものか可動式にして、レイアウトを自由にしました とにかく色々な形でライフスタイルは変わるし、価値観は変わるし、優先順位も変わるんですけれどもこれまで何が一番問題だったかというと、私の前の家は造作や特注の家具が多かったので、人間が家具に合わせて生活をしなければいけないということでした。 そして大きくて重すぎて当

エンジニアの佐野です。バンドルカードではポチっとチャージという後払いの機能を利用する際に年齢確認が必須となりました。通信キャリアや銀行との連携等によって年齢確認ができるようになっています*1。今回はこの機能の開発を題材に普段開発でどのようなことを考えて開発し、本機能の開発ではどのようなフローを構築して進めていったかを書きます。 少し概要を書くと、本件についてはウォーターフォールモデル "のような" 開発フローで行いました。事業上の理由でビッグバンリリースが必要でした。要件をしっかり決めてステップバイステップで開発を行いすべての機能を同時にリリースする...案件の性質を考えるとウォーターフォールが開発フローの候補の1つだと思っていたためです。ただそのまま一般的に思われているウォーターフォールを導入するのではなく、その欠点や面倒な点を解消しつつ、認識齟齬なしに設計と実装を行い、納期を死守しつつ

どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である

ずっとさぼっていたのですがインフラ周りを整備し、AWS SAMで構築できるようにしました。 下記が一番星はてのシステム構成図です。 一番星はてのシステム構成図 システム概要 はてのさんはLambda上におり、EventBridge経由で基本的に2時間に1回のスケジューリングではてなAPIやOpenAI APIと連携しブックマークを行います。 LambdaはコンテナイメージタイプでFastAPIで動いています。FastAPIのルーティングとLambdaを統合するためmangumを利用しています。 各インフラはAWS SAMによってコード管理されており、GitHub Actionsでpush時に自動ビルド、デプロイでAWS上のインフラが構築されます。 感想 これまでIaC化できてなかったが、すごくいい。 構成全体が把握しやすくなるし、変更や拡張が容易になる。 あとからやるのも面倒だし今後は最初

はじめに ウホウホ。 Rustを使い始めてちょうど2年くらい経って、すこしRustのことがわかってきたので、改めてGoとRustのそれぞれの違いを整理したいなと思いこの記事を書きました。 筆者はウェブ開発の経験しかないので、ウェブを中心にまとめています。 気づいたらかなりな量になってしまったのとGopher向けにRustを紹介するような記事になってしまいましたが、よければ読んでみてください。 筆者について Goを使い始めて7年ほど経っていて、これまでCLI/TUIツールをいくつか作ってきました。 スペシャリストではないですが、プロダクトでGoを書く分には特に問題ないレベルかなと思います。 Rustは2022年夏ころから使い始めてちょうど2年ほど経ちました。 なにかツールを作ったわけではないですが、勉強がてらにいくつか作ったもの・書いた本があります。 普通にRustを書く分には問題ないですが

初投稿。書き殴ったので文章が拙いのは許して 仕事中の眠気が抑えられない。 自分の意思とは関係なく目を閉じて意識が飛んで、気づいたら〜数十分時間が経ってたなんて事がよくある。 睡眠時間が短いからダメなのかと思いきや、十分睡眠をとった日にもなる。 激辛のお菓子食べたりコーヒー飲んだり糖分を控えたりしてみたけどダメだった。カフェイン錠剤は昔気持ち悪くなって吐いてしまいそれ以来避けている。ホルモンバランス？ストレス？栄養不足？色々疑ってサプリメントとか運動とか色々取り入れてみたが、あんまり効いた試しがない。 同僚からの直接の指摘はないが日に日に目線が厳しくなっていくのを感じるし、上司から既に数回注意されている。上司は優しいので非常にやんわりとした注意をしてくるが、毎回申し訳なさと消えていなくなりたさでいっぱいになる。 こう思ってるのは自分だけかもしれないが、仕事は少なくとも最低ラインの事はやってい

2024年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

「10年超えRails開発の振り返りと未来 - 持続可能な開発の具体策｣の発表資料です https://pieceofcake.connpass.com/event/324722/

静的サイトジェネレータのAstro、「Server Islands」を実験的実装。サーバで動的生成したコンポーネントをWebページ表示後に組み込み オープンソースで開発されている静的サイトジェネレータ「Astro」は、新機能の「Server Islands」を実験的実装した新バージョン「Astro 4.12」をリリースしました。 Full details on the blog:https://t.co/jd8GfFwbjB — Astro (@astrodotbuild) July 18, 2024 Astroは、ReactやVue、Svelte、Alpine.js、TypeScriptなどのさまざまなフレームワークやライブラリに対応した静的サイトジェネレータです。 ビルド時にWebサイト全体のHTMLが生成され、しかもそのHTMLには全くJavaScriptが含まれないか、もしくはWe

はじめに データベース（DB）の設計は、システムの性能や保守性に大きな影響を与えます。 この記事では、最低限パフォーマンスの低下や管理の複雑化を引き起こさないようにするために覚えておくべきことを、アンチパターンとしてまとめました。 本記事は、 現在仕事でデータベースを扱っており、データ設計について今一度おさらいしたい データベースについての基礎知識やお作法を身に付けたい という人を対象として想定しています。 これらに当てはまる方はぜひ一度確認してみてください！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 DB設計アンチパターン 早速、DB設計におけるアンチパターンを紹介します。 それぞれアンチパターンのテーブルを見て

ITmedia NEWSにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia NEWS Weekly Top10」。今回は7月20～26日までの7日間について集計し、まとめた。 先々週に続き、先週のアクセスランキングにも、世界同時ブルースクリーン問題が入った。 世界850万台のWindows端末が影響を受けたとされるこの問題。元凶となった米国のセキュリティベンダーであるCrowdStrikeは25日（現地時間）、「現在、Windowsセンサーの97％以上がオンラインに戻っている」と報告した。残り3％（単純計算で約25万台）はまだ影響を受けている可能性がある。

このように、Cookie自体はいきなり誰かの個人情報・プライバシーに触れる仕組みではありません。あくまでアクセスを識別するための技術です。また、ECサイトやSNSのように、利用者を識別して動作しなければならないWebサイトではCookieはかならず必要になります。 サードパーティークッキーって？ 今回話題になっているのは、「サードパーティークッキー (3rd Party Cookie)」です。これもCookieの一種なのですが、ここまで出てきたものと少し扱いが異なります。それは、Cookieが複数のWebサイトをまたがって利用されるという点です。 サードパーティーCookieの説明のために、A社のWebサイト、B社のWebサイトという、無関係な二つのWebサイトがある事にしましょう。そして、ここにP社のWebサイトを追加します。P社のWebサイトと書きましたが、ここで想定しているのは、A社

2024-07-25 Azure OpenAI Service Dev Dayの登壇資料です

先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。