「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
SSH接続を10倍速くするたった3行の設定 - Qiita
今回は、SSH接続を劇的に高速化する方法をご紹介します。たった3行の設定を追加するだけで、接続時間を10分の1に短縮できます。しかも、2回目以降の接続では認証も自動的に行われるので、パスワードやパスフレーズの入力も不要になります。 要点 .ssh/configファイルのHost *セクションに以下の3行を追加するだけです。 詳しい説明 1. ControlMaster auto この設定で、1つのSSH接続で複数のセッションを共有できるようになります。新しくSSH接続を確立するたびに認証情報を入力し直す手間が省けて、接続がぐっと速くなります。具体的には： 初回の接続時のみ認証が必要 2回目以降は既存の接続を再利用するため、認証プロセスをスキップ パスワードやパスフレーズの入力が不要になり、接続がほぼ瞬時に完了 2. ControlPath ~/.ssh/mux-%r@%h:%p Contr
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
【極を計算せずに制御系の安定性をチェック】ラウス・フルビッツの安定判別法（基本手法と応用） - 制御工学ブログ
この記事ではラウス・フルビッツの安定判別法についてまとめます。制御システムの安定性について説明した動画や関連記事リンクは最下部に置いています。 伝達関数の安定性 ラウスの安定判別法 フルビッツの安定判別法 低次システムの安定性について 例題 ラウスの安定判別法の応用例 安定性の動画・関連記事 関連図書・文献 伝達関数の安定性 入出力伝達関数が与えられたとき、その安定性を判別するには、の分母多項式の係数に着目する必要があります。 \begin{equation} G(s) = \frac{N(s)}{D(s)} \end{equation} 分母多項式の係数を確認して安定性を調べます。まず、の係数を確認したとき、全ての係数が同じ符号である必要があります。例えば、が \begin{equation} D(s) = s^3 -3s^2+4s+2 \end{equation} と与えられると符号が
ペパボでもオブザーバビリティ研修を実施しています - Pepabo Tech Portal
技術部の染矢です。研修中にドット絵を作っていたと思えば、いつの間にか技術研修をする側になっていました。なんとまあ、時の流れというのは恐ろしいものでしょうか。 ペパボでは今年から新卒技術研修の一環として「オブザーバビリティ研修」を実施することにしました。ペパボの中では新しい取り組みであるため、オブザーバビリティ研修のみの内容で一記事を執筆することにしました。他の研修内容も含めたまとめ記事も近いうちに公開されることでしょう。 この記事では、オブザーバビリティ研修を新卒技術研修に組み込んだ意図と、研修内容、また研修設計時に考えていたことを紹介します。 オブザーバビリティ研修を取り入れた背景 ペパボの新卒技術研修では複数の技術を学びます。WebアプリケーションフレームワークからWebフロントエンド、インフラ、機械学習など幅広い技術を、実際に手を動かしながら習得します。 昨年までの研修で、次の課題が
高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ！Python : 75.884 C++ : 3.392 JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita
アリスは驚きと興奮を抑えきれませんでした。彼女はすぐに新しいコードを試し、その速さに目を見張りました。今まで数時間かかっていた計算が、ほんの数分で終わったのです。 翌日、アリスはこの発見を友人たちに話しました。友人たちも同じように魔法の本を使い、彼らのコードを高速化しました。こうして、プログラミング王国全体で「JITの魔法の本」が広まりました。 やがて、アリスは王国のプログラミング大会で優勝し、JITの魔法の本の力をさらに広めることになりました。彼女は「JITの守護者」として称えられ、プログラミング王国はかつてない繁栄を迎えました。 アリスはいつも心に誓いました。どんなに強力なツールも、それを使う人々の努力と情熱があってこそ、本当の力を発揮するのだと。彼女の言葉は次世代のプログラマーたちに伝わり、JITの魔法の本は永遠に受け継がれていくのでした。 前回のあらすじ。 Python count
READMEを実行するGo製タスクランナー「xc」のススメ
2025-07-11 職場のプロジェクトに必ず配置しちゃうMakefileの話 がバズってるのを見かけ、xcを広めなければ、、、という義務感に駆られたのでこの章を追加しました。 タイトルも一部変更しました。 GoやDockerなど、タスクランナー（コマンドメモ）が存在しない環境ではしばしばmakeがタスクランナーとして使われる 大体の環境にデフォルトでインストールされているのが良い .PHONYまみれ、複雑すぎるhelpコマンドが書かれたMakefile、、、 そもそもmakeはタスクランナーとして作られてないし！！ Goの環境ではTaskやMageが使われがち makeとは違い各々がインストールしないと使えない xcっていうタスクランナーがあります README.mdにタスク（シェルスクリプト）を記述する e.g. ### Buildの下にコマンドを書くとxc buildが使える xcを
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