エンジニアのためのChatGPTプラグイン3選+1 - きしだのHatena
前のブログでも紹介したのだけど、ChatGPTプラグインのローリングアウトが始まって使えるようになっていて、結局みんな使うのはこの3つくらいかなーとなったので、まとめておきます。 前のブログはこれ。 Bardも世の中のサービスぜんぶGoogle製と思ってるらしい - きしだのHatena 同時に使えるのは3つまでのようだけど、他のプラグインはアメリカの不動産情報など日本からは使いづらかったり、作ってみたレベルだったりなので、結局この３つに落ち着くかなーという気がします。 WebPilot これは手放せなくなります。Web記事を読み込んでくれるプラグイン。 ChatGPTには「この記事を要約して」しか入力しなくなりそう。 このエントリを要約してもらっています。 大規模言語モデルの「脳波」が反応してる部分を壊すとどうなるか試した - きしだのHatena ※ 追記 15:21 ぼくのところには
文章に向いてない構造をいかに文章に向いた構造に直列化するかが大事 - きしだのHatena
Software Design 12月号の特集が「なぜエンジニアは文章が下手なのか？」というタイトルだったので、読んでみたら、ちょっと残念な内容だった。 「それは文章で書くべき情報なのか」という章があって、直列化した論理構造であれば文章には書きやすいけど、分岐やループがあるような構造だと書きにくいということが書いてあった。そこで文章化しにくい構造の例として地図があげてあって、暗にそういう構造は文章化をやめて図であらわせと言っているように読める。 けれども、図に書いたところで、書く側は文章化から逃げれて満足かもしれないけど、それを読み取る側は結局どこかから順番に解釈していく必要がある。図に逃げるのは、読み手に責任を押し付けているだけだと思う。 で、「ですから文章を書く前にまず論理構造を考える必要があります」と続いていて、では考えた論理構造が「文章に向かない論理構造」だったらどうするの？逃げる
リレーショナルデータベースのインデックス実装とクエリー最適化 - きしだのHatena
データベースの勉強に、かわいいデータベースができました。 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20120817#1345197962 で、ここに、インデックスを実装してみました。今回はハッシュインデックスとツリーインデックスを実装してます。 こんな感じでインデックスが追加できます。 //インデックス追加 shohin.addIndex("shohin_id", IndexType.HASH); shohin.addIndex("price", IndexType.TREE); kubun.addIndex("kubun_id", IndexType.HASH); joinの高速化 で、実際にインデックスを張って処理が速くなるか試してみます。ベンチマークとしては手抜きですけど、参考にはなると思います。 shohinテーブルに10万件、kubunテーブルに1万件のデータ
かわいいリレーショナルデータベース作った - きしだのHatena
リレーショナルデータベースの勉強用に、最低限の機能をもったリレーショナルデータベースを作ってみました。 今回実装した最低限の機能というのは、射影(select)・選択(where)・結合(join)です。 テーブル作成 テーブル作成は次のようになります。 Table shohin = Table.create("shohin", new String[]{"shohin_id", "shohin_name", "kubun_id", "price"}); shohin.insert(1, "りんご", 1, 300) .insert(2, "みかん", 1, 130) .insert(3, "キャベツ", 2, 200) .insert(4, "わかめ", null, 250) .insert(5, "しいたけ", 3, 180); System.out.println(shohin);
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