仕事のスケジュール管理がうまくいかず、タスクが積み重なってしまったというような経験は、誰にでもあるのではないでしょうか。 『A4・1枚ですべての仕事を可視化する　爆速ノート術』（THEオトウサンノヒミツキチ・Kei 著、日本実業出版社）の著者によれば、その原因は「スケジュール管理やタスク管理の適切な方法を理解していないことにあるのだそうです。 スケジュール管理やタスク管理は、たいてい実務を通じて学ぶことになるので、誰もが言葉にできない感覚でタイムマネジメント力を自然と身につけていることが多いのです。 たとえば、社会人経験が浅いうちは、タイムマネジメント力の向上を目指してセミナーに参加したり、関連書籍を読んだりしても、なかなか実践できないのが現実です。 その理由は、「管理の方法（ノウハウ）」に注目しすぎて、その背後にある本質を見逃しているからです。（「はじめに」より） こう語る著者は現役の会

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

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

2024年7月19日、サイバーセキュリティ企業のCrowdStrikeが配信したアップデートの影響で全世界で850万台のWindows搭載PCが起動不能になりました。OSの中でも中核部分であるカーネル部分のアップデートにおいてはCrowdStrikeの例のように重大なトラブルを発生させる可能性がつきまとうものです。そうしたカーネル部分のアップデートによるクラッシュを防止する技術が「eBPF」です。 No More Blue Fridays https://www.brendangregg.com/blog/2024-07-22/no-more-blue-fridays.html CrowdStrikeの事件については下記の記事を読むとよくわかります。 全世界的に発生したCrowdStrikeによるブルースクリーンオブデス問題の影響を受けたWindows端末は850万台で全体の1％未満 -

Netflixが自社製ワークフローオーケストレーター「Maestro」をオープンソース化しました。MaestroはNetflix社内で現役稼働しており、データパイプラインや機械学習パイプラインといった大規模ワークフローの管理に使われているそうです。 Maestro: Netflix’s Workflow Orchestrator | by Netflix Technology Blog | Jul, 2024 | Netflix TechBlog https://netflixtechblog.com/maestro-netflixs-workflow-orchestrator-ee13a06f9c78 Netflixは「ユーザーが次に視聴する作品の予測」などを目的に機械学習を活用しており、記事作成時点では何千もの機械学習ワークフローインスタンスを起動し、平均して1日当たり50万のジョブを

UbuntuをPCにクリーンインストールするのはいいが、 最初は、ほぼ何もソフトが入っていない状態（それがいいのだが） だから、何かしらのセットアップは行いたい。 ただ、普段Macとかに慣れていると、 久しぶりにUbuntuとかを触ると、 何をすればいいか忘れる... なので、本記事ではUbuntuを入れたら 最低限設定したいことをまとめようと思う。 CapsLockの無効化してCtrlキーにする さて、毎度のことですが、宇宙一使いみちがわからないCapsLockを 無効化する作業をしようと思います。 あと、もともとMacのキー配列に慣れてしまった私は、 無変換キーと変換キーの存在意義もよくわからないので、 Ctrlあたりに変えたいと思います。 まずは、各キーのキーコードを調べたいので、

このように、RESTの設計原則に従ってAPIを構築することで、ほとんどのAPI設計は直感的に、かつ問題なく行うことができます。 デザインパターンの紹介 ここからが本題です。大抵の場合、上の例で示したようなAPI設計で十分です。 ただ、複雑な要件では、上のような典型的なAPI設計のみでは良いAPIを設計するための4つの特性を満たせないことがあり、そのような場合のためにデザインパターンが有効です。 カスタムメソッド 概要 カスタムメソッドは、標準的なCRUD操作（作成、読み取り、更新、削除）では対応できない特定の操作が必要になる場合に便利です。例えば、メールの送信や即時の文書翻訳など、通常の create や update メソッドでは処理が難しい操作がこれに該当します。 参考までに、以下にGoogleが出しているカスタムメソッドの記事を示します。 実装例 以下は、カスタムメソッドを扱うAPI

RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは ● 外部データをRetrieval（検索）して ● プロンプトをAugument（拡張）し ● クエリに対する回答をGeneration（生成） ○ クエリ := ユーザからの問合せ ・・・する技術 ※本講義では「インプット＝クエリ＋プロンプト」と定義 4 RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは 登場人物＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ビジネスでの応用先はLLMが大多数＿ ❶検索アルゴリズム ● ・ベクトル検索、全文検索、及びその組合せ （Hybrid検索）がよく使用される ・…が、それに限るものではない ● ビジネスでは”言語”の基盤モデル （LLM）への応用が多い ○ 本講義も LLMに注力 一方、言語以外のモーダル （画像・音声等）も研究開発中 ❷拡張処理アルゴリズム ・

10年かけて、世界で通用するソフトウェアエンジニアに。自分の得意分野を磨いてキャリアアップ 2024年7月22日 OpsBR Software Technology Inc. 代表 岩永 亮介 ソフトウェア業界で15年以上、物理的なデータセンター運用から、世界最大規模の分散システムの運用、多数の業界のお客様のシステム設計支援、フロントエンドからバックエンド、データベース管理者、DevOps やテスト設計・実装、アーキテクチャレビュー、などを経験。特に、運用に関する改善や設計は得意で、OpsBR Software Technology Inc. を立ち上げた。カナダのバンクーバー在住。経歴は、Autify で Staff Software Engineer、Sr. Technical Support Engineer、Amazon で Sr. Systems Development Engi

Sansan株式会社 技術本部 Sansan Engineering Unit 部長 笹川 裕人 大学院でコンピュータサイエンスの博士号を取得後、リクルートを経て、2018年4月にエムスリーへ入社。AIチームでデータ基盤の整備と、バックエンド、クラウドインフラを担当。 2023年4月にSansan株式会社へ入社し、現在はSansan Engineering Unit 部長として営業DXサービス「Sansan」の強化を担う。 X Profile インボイス管理サービス「Bill One」や契約データベース「Contract One」など、近年続々と新たなDXサービスを立ち上げているSansan。それに伴ってプロダクト開発組織である技術本部も拡大し、いまや総勢500名のエンジニアと13のチームを抱える大所帯になっています。 一般的にプロダクトの数や組織の規模が急拡大すると、リソースが追いつかず

本書はITエンジニアからアーキテクトを目指す方や、アーキテクトになったばかりで知識に不安がある方のために、アーキテクチャ構築の基本をいちから体系的に解説した本です。 「アーキテクチャとは何か」という原点から説明しているので、自分の今の知識や認識が正しいのかもチェックしながら学ぶことができます。 著者の米久保剛さんは、企業向けシステムのアーキテクチャ構築を手がけるITアーキテクト。本書は米久保さんが「筆者が若手だった頃にこんな本があればもっと効果的に学習を行えただろう」という知識を詰め込んだ1冊となっています。 アーキテクトの役割からアーキテクチャの設計と実装についてや、ソフトウェア設計とテストなどソフトウェアエンジニアリングに関しても解説しているので、アーキテクトに必要な幅広い知識が身につきます。 刊行記念イベントも開催されますので、こちらもぜひチェックしてみてください（本記事後半に掲載）

クロスクラウドデータ管理の未来：�BigLakeで実現するAWS S3とBigQueryのデータ統合戦略/cross-cloud-biglake-s3-strategy-20240712

こんにちは。技術部平山です。 たぶん15年ぶりくらいに研修の類の講師をやったので、そのことについて書きます。 概要 2D用(github)、 3D用(github) の2つのUnityプロジェクトをテンプレートとして用意して、 そこに「コードだけで」ゲームを作る研修をしました。 どちらも、Hierarchyに何かを足すことは禁止、 足して良いアセットはC#ファイルのみで、 そのC#ファイル内ではUnityEngineの機能を使用禁止、 というレギュレーションです。 いずれも、IMachineなるインターフェイスが存在し、 これを通してゲームを作ります。 例えば2D用のIMachineの主要部分はこんな感じです。 public interface IMachine { public int Width { get; } // スクリーン横解像度 public int Height { get

はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor

世界中のWindows搭載PCにおいてブルースクリーンオブデスを発生させてしまったCrowdStrikeの問題について、エンジニアのパトリック・ワードル氏が原因を分析してXに投稿しました。 I don't do Windows but here are some (initial) details about why the CrowdStrike's CSAgent.sys crashed Faulting inst: mov r9d, [r8] R8: unmapped address ...taken from an array of pointers (held in RAX), index RDX (0x14 * 0x8) holds the invalid memory address@_JohnHammond pic.twitter.com/oqlAVwSlJj— Patri

米NVIDIAは7月17日（現地時間）、「NVIDIA Transitions Fully Towards Open-Source GPU Kernel Modules」と題したブログ記事を公開し、GPUのカーネルドライバモジュールを完全にオープンソース化していくと発表した。 NVIDIAが方針転換、カーネルドライバモジュールをオープンソース化へ NVIDIAは2022年にもLinux向けのGPUカーネルモジュール（バージョンR515）をオープンソースとしてリリースしており、データセンター向けの一部GPUで利用できた。しかし今回、R560をベースにした最新ドライバのリリースからオープンソースGPUカーネルモジュールへの完全移行していくと発表。テストではクローズドソースのドライバと同等以上のパフォーマンスを発揮できたとしており、NVIDIAは随時オープンソースのGPUカーネルモジュールに切り

※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 YouTubeのChristopher Lawleyチャンネルで、AppleのInput Experience担当エンジニアリングマネージャーJenny Chen氏、System Experience担当プロダクトマネージャーTy Jordan氏へのインタビュー「Exclusive! Talking to Apple about Smart Script and Math Notes」が公開されています。 iPadOS 18のメモアプリのデバイス上のパワフルな機械学習モデルを活用して、手書きのスタイルのまま補正する「スマートスクリプト」についてTy Jordan氏は「手書きのテキストを入力されたテキストと同じように便利にするため、単語を書きはじめると直ぐに手

サーバーレスファーストで考えるクレジットカードビジネスの最適化 / Business Optimization for Credit Card by Serverless

AIデバイス「Rabbit R1」には基本システムソフトウェアとして「RabbitOS」が搭載されています。そんなRabbitOSをジェイルブレイクしたところ、位置情報やWi-Fiネットワーク名などをストレージのテキストファイルに保存していたことが、ソフトウェアエンジニアのデヴィッド・ブキャナン氏によって報告されています。 Jailbreaking RabbitOS: Uncovering Secret Logs, and GPL Violations | Blog https://www.da.vidbuchanan.co.uk/blog/r1-jailbreak.html 技術系スタートアップのRabbitが開発したAIデバイス「Rabbit R1」は話しかけるだけで音楽を再生したり食事を注文したりできるAIアシスタントデバイスとして期待されていましたが、実態は既製APIを用いてAnd