こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的

昨日、都庁にて出馬表明記者会見を行いました。会見の全文を文字起こししたものを公開いたします。 会見全文本日は大変お忙しい中、急な呼びかけにもかかわらずお集まりいただきありがとうございます。 私、安野たかひろは、7/7に行われる東京都知事選挙に立候補いたします。本日は１）私が出馬に至った理由２）注力したい政策３）選挙期間中に行う３つの日本初のキャンペーンについてお話させていただきます。 自己紹介まず簡単に自己紹介をさせてください。私はこれまでに、３つの職業を経験してきました。１つはソフトウェアエンジニア、AIに関するエンジニアをしていました。２つ目は起業家です。AIスタートアップの経営者として、ユーザーにプロダクトの提供をしてきました。３つ目は作家です。主にSF、サイエンスフィクションを書いています。いくつもの職業をばらばらと経験してきたように感じる方もいらっしゃるかもしれませんが、実際には

はじめに こんにちは、サイボウズ24卒の@yuasaです。 サイボウズでは開発・運用系チームに所属する予定の新卒社員が研修の一環として、2週間を1タームとして3チームの体験に行きます。新卒社員の私が生産性向上チームの体験に行った際に、チーム内でGitHub Actionsを利用する際の脅威と対策について調査を行い、ドキュメント化した上で社内への共有を行いました。本記事では、そのドキュメントの一部を公開します。 対象読者 本記事の主な対象読者としては、以下のような方を想定しています。 GitHub Actionsを組織で利用しているが、特にセキュリティ対策を実施していない方 GitHub Actionsを組織で利用しており、部分的にセキュリティ対策を実施しているが、対策が十分かどうか分からない方 本記事がGitHub Actionsのセキュリティ対策を検討する上で参考になれば幸いです。 本記

久しぶりに記事を書く。最近マルス端末のUIについてツイートがあった。 この件に関して、UIについてやUXに対して日々やってきている人間は「ダメなUI」という認識の人が多いように思う。一方で、システムの開発者にとってはこれは、その認識でない人間が多いようだ。なので、この辺を私なりに意見を書いておこうと思う。 まぁ、これはいつもなのだが、書いていることが散らかってる。基本的に音声入力のメモなので、読みにくいかもしれないが読んでくれ参考になれば幸いだ。 熟練が必要なUIは基本的によくない まず、基本的に熟練が必要なUIはそもそも良くないって話をしていく。順番に話していこう、まず、熟練が必要なUIが支持される理由を考え、それに対して、批判していき、なぜ熟練が必要なUIはダメかを語ってみよう。 熟練が必要なUIが支持される理由 その前に、こういった熟練のUIが支持される理由についてかいておこう。それ

DifyはDBにpostgres、キャッシュにRedisを使っている。 また、ベクトルDBは複数選択可能ではあるが、Postgresのvectorを使うことも可能なので、postgresで統一させちゃう。 これらをRDSとかで立てようとするとイニシャルで料金がかかってしまうので避けたい。 supabaseはPostgresを安価に、upstashはRedisを安価に使えるので、これらを使う。 まず、supabaseとupstashでアカウントを作成し、DBを作成する。 作成するうえで特に困ることはないので、そのままコンソールをポチポチするだけでOK supabase: https://supabase.com/ upstash: https://upstash.com/ 作成するとHOSTやpasswordなど必要な情報がコンソールに表示されるので、それをdifyのdocker-compo

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社で主にアプリケーション開発を担当している水野です。 今回は、「ランニングコストゼロ」で稼働するWeb アプリケーションの技術構成についてご紹介します。 プロダクト開発をする時に「マネタイズできるまでは費用を抑えたい」や「最小限のコストで長期的に運営したい」などのケースがあると思います。 そういう方にとって参考になる記事となっています。 また、基本的に Google Cloud を使用します。理由は私が Google Cloud 好きだからです。 あと、以下の3点を満たしていることも理由のひとつです。 永久無料枠が豊富 拡張性が高い（小規模から大規模システムに対応） Google Cloud プロダクト間とのコラボレーションが高い（楽に連携できる、システムパフォーマンスが上がりやすい等） 選定の方針 以下の方針をとります。 ユーザー数が少ない間は、

SPAのアプリケーションで、外部のIdPを使ってOpenID Connect によるログイン機能を開発しようと考えています。IDトークンの保存先として、ブラウザのCookieかサーバーのDBに保存するかの2つの案があると思っています。調べた限り、サーバーサイドで持つべきという意見が多いように見えますが、以下のような背景がある中で開発しても、ブラウザのCookieでは持つべきなのではないのでしょうか？ - IDトークン自体にも、個人の属性（氏名等）情報は無いことを確認している - サーバーサイドでIDトークンの署名検証をして、IDトークンの改ざんが無いか確認する - Http Only属性：JSによるCookieへのアクセスを防ぐため - Secure属性：流出防止のため - SameSite=strict：CSRF対策のため 結論から言えば、「どちらでもよい」となります。しかし、恐らく話は

Speaker : Yuito Kawashima ( https://github.com/yuitokawashima ) at 「Vue.js v-tokyo Meetup #20」 https://vuejs-meetup.connpass.com/event/318066/

はじめに セキュリティエンジニアの齋藤ことazaraです。今回は、不可思議なContent-Typeの値と、クラウド時代でのセキュリティリスクについてお話しします。 本ブログは、2024 年 3 月 30 日に開催された BSides Tokyo で登壇した際の発表について、まとめたものです。 また、ブログ資料化にあたり、Content-Type の動作や仕様にフォーカスした形で再編を行い、登壇時に口頭で補足した内容の追記、必要に応じた補足を行なっています。 また、本ブログで解説をする BSides Tokyoでの発表のもう一つの題である、オブジェクトストレージについては、以下のブログから確認をすることが可能ですので、ご覧ください。 blog.flatt.tech なぜ今、この問題を取り上げるのか？ 従来のファイルアップロードにおいて、Content-Type の値を任意の値に設定すること

タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私

本レポートの内容 1．地政学リスクの俯瞰 2．米国の政治動向 3．中国の政治動向 4．米中対立の論点 5．台湾有事の可能性 6．アセアンの政治リスク 7．中東情勢とエネルギー問題 8．ロシアのウクライナ戦争とその影響 9．まとめ 続きは全文紹介をご覧ください。

Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調べました。 Kenn Ejima @ke

jp-postal-code-api https://github.com/ttskch/jp-postal-code-api 日本の郵便番号から住所のデータを取得できるWeb APIです。 GitHub Pagesを使用して静的なJSONファイルとして配信している ため、可用性が高いのが特徴です。また、オープンソースなのでクライアントワークでも安心してご使用いただけます。もしリポジトリの永続性や GitHub Pagesの利用制限 が心配な場合は、ご自由にフォークしてご利用ください。 日本郵便によって公開されているデータ を元に住所データのJSONファイルを生成して配信しています。JSONファイルには日本語表記・カナ表記・英語表記の住所データが含まれています。ただし、以下の注意事項があります。 大口事業所個別番号の住所データは以下のように出力されます（元データ の内容がそうであるため）

50+ free and open-source animated components built with React, Typescript, Tailwind CSS, and Framer Motion. Perfect companion for shadcn/ui.

この記事は筆者が以下で投稿したものの日本語版です。 今回の記事のゴール GitHub Actionsを使って、Google Cloud Run上のLaravel8アプリケーションに自動でデプロイすることが目的です。以下の流れでデプロイを試みます。 Docker composeでLaravelを起動（ローカル開発用） DockerイメージをContainer Registryにプッシュ Google Cloud Runデプロイ & Google Cloud SQLに接続 GitHub Actionsからデプロイ自動化 ディレクトリ構造 以下は今回使用するリポジトリの構造です。 . ├── .github/ │ └── workflows │ └── deploy.yml # GitHub Actions用のymlファイル ├── env/ ├── docker/ │ ├── 000-defa

Introduction​ This guide should help you to make sure you are following our best practices and writing tests that are more resilient. Testing philosophy​ Test user-visible behavior​ Automated tests should verify that the application code works for the end users, and avoid relying on implementation details such as things which users will not typically use, see, or even know about such as the name o

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、

全文検索エンジンも、事前に検索対象のデータを調べてこのような索引を作っておくことで、高速な検索を実現しています。 インターネット検索の例 たとえばインターネット検索の場合、まず各サイトからデータを収集して、その中から索引に載せる単語を選んで索引を作ります。索引のデータは下の図の右側のような表になっています。各単語と、それがどのサイトのどこにあったのかを記録しておく形です。 検索の時は、この索引データを調べます。例えば利用者が「理解」という言葉で検索したら、索引の「理解」のところを調べます。そうすると「サイトAの8文字目と18文字目、サイトGの……」と出現場所がわかるので、すぐに結果を返せます。 なお、この図では索引の単語の並び方が適当ですが、実際には本と同じように「あいうえお順」などに並べておいて、すぐに単語を見つけられるようにしてあります。 索引にない単語 この仕組みの場合、索引にある単

YouTubeにアップされている何十億もの動画のうち、あなたが一生に目にするのはごく一部でしょう。 重要なポイントだけを知りたいのに、そこにたどり着くまでにたくさんのことに目を通さなければならない動画もあります。それは無駄な時間です。 もし、視聴する動画の重要な情報を要約することで、視聴時間を短縮できるとしたらどうでしょう？ 幸いなことに、GoogleのAIチャットボットであるGeminiには、YouTubeの拡張機能が組み込まれており、デフォルトで有効になっています。