ぱっと思い付いたアイデアやスーパーでの買い忘れを防ぐために、すぐ取り出せるスマホのメモアプリは大変便利です。 AndroidにはGoogleが提供する「Keep」というアプリがあり、Googleアカウントがあればすぐに使用可能。自分が作成したメモやリストを他の人とリアルタイムで見られるので、仕事で意見を出し合うときや、友人と遊びの計画を立てるときなどに活用してみてください。今回はAQUOS sense6を使ってご紹介します。
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ドキュメントを書くときに、みなさんが気をつけていることは何でしょう? 情報の正確さや文章表現など、さまざまなことに気をつけていると思います。これらに加え、ドキュメントを書く上では、「読み手の理解」が重要です。今回は、2023年3月に発行された『ユーザーの問題解決とプロダクトの成功を導く エンジニアのためのドキュメントライティング』の内容を元に、どのようにして読み手を理解するか、そしてその重要性を一緒に考えていきたいと思います。 古木 亮太朗 / LINE株式会社 Developer Contentチーム テクニカルライター この資料は以下イベントで発表した内容です。 https://line.connpass.com/event/279668/
ども、大瀧です。 4/11(火) DevelopersIO Day Oneで登壇したセッション「DNSにちょっとだけ詳しくなりたい人に贈る少し突っ込んだDNSの話」のレポートブログです。 資料 IT技術に携わる様々な方に向けて、DNSに興味を持ってもらえるような話題を3つご紹介しました。会場の挙手で参加者の職種を聞き満遍なくいろいろな方が参加いただいていたので、興味を持ってもらえたのであればミートできたのかなと思っています(前向き)。 DNSの勉強方法とデバッグ Amazon Route 53 DNS over なにか この記事では、Route 53のIP Anycastの様子↓をEC2インスタンスから検証するコマンド実行例を補足しておきます。 IP Anycastでは同一のグローバルIPアドレスのホストを地理的に離れた場所に分散配置し、クライアントからは最寄りのホストに向くようインターネ
Aaron Mok [原文] (翻訳:大場真由子、編集:井上俊彦) Apr. 16, 2023, 08:00 AM テックニュース 17,988 仮想の町でAIアバターを観察した研究「Generative Agents:Interactive Simulacra of Human Behavior(ジェネレーティブ・エージェント:人間の行動のインタラクティブな像)」のスクリーンショット。 arXiv/Cornell University 研究者たちは、25人のAIアバターを仮想の町に放った。 アバターたちは、日々のスケジュールを立てたり、政治の話をしたり、デートをしたり、パーティーを企画したりしたという。 AIの専門家、マイケル・ウールドリッジは今回の発見はAGIに向けた「小さな一歩」であるとInsiderに語っている。 25人のAIエージェントたちを仮想の街に放つとどうなるだろうか? 最
無料で始めるAmazon CodeWhisperer on VSCode(Github Copilotと同等の性能?)AmazoncopilotCodeWhisperer 現在の AIを一言で説明すると・・・ フミコ・フミオさんはTwitterを使っています: 「ほぼ全員がご高齢者の会社上層部からの「対話型AI とは何かその功罪について簡潔に分かりやすく出来たら一言で説明しろ」という難題にヤケクソで「ドラえもんです」と答えたら「便利だけど取扱注意ということだな」とほぼ正解な認識をしてくれたので藤子・F・不二雄先生は偉大すぎる。」 / Twitter Github Copilot と Amazon CodeWhisperer の比較 現時点では Github Copilot の方が使いやすい。 単純な機能だと同じくらいだが、 Github Copilot は、コマンドパレットがあるので、その
はじめに ざっくりしたシステム構成の紹介 全体の構造 設計のポイント コーディング規約 上の階層を見に行かない 変数名は全体でユニークにする 変数のデフォルト値は設定しない main, outputs, variables 以外のファイルを原則置かない ポリシードキュメントはJSONファイルのまま管理する 変数で処理を変える仕組みを極力使わない 値のハードコードをためらわない コードが冗長であることをためらわない 残っている課題 AWSアカウント単位でしか用意しないものの扱い ECSのタスク定義の扱い 最後に はじめに はじめまして。スマートキャンプのおにまるです。 2022年10月に入社し、SRE兼インフラエンジニアとして働いています。 今回は、あるプロダクトの再スタートにあたって新しく作った、AWSのTerraformについてお話したいと思います。 再スタートにあたってアプリケーション
Reactアプリケーションのアーキテクチャの一例として公開されているGitHubリポジトリ「bulletproof-react」が大変勉強になるので、私自身の見解を交えつつシェアします。 ※2022年11月追記 記事リリースから1年ほど経過して、新しく出てきた情報や考え方を盛り込んだ続編記事を書いていただいているので、こちらも併せて読んでいただければと想います(@t_keshiさんありがとうございます!)。 ディレクトリ構造が勉強になる まずはプロジェクトごとにバラつきがちなディレクトリ構造について。 ソースコードはsrc以下に入れる bulletproof-reactでは、Reactに関するソースコードはsrcディレクトリ以下に格納されています。逆に言えば、ルートディレクトリにcomponentsやutilsといったディレクトリはありません。 たとえばCreate Next Appで作成
TL; DR 東京大学の良き講義資料が無料で見れるらしい 講義の概要、感想をまとめた これから進める人用に詰まったところをまとめた 目次 はじめに TL; DR 講義の概要 講義のいいとこ 何ができるようになるか 受けた方が良さそうな人 進めていく上で詰まったポイント Hands-on2でインスタンスの上限申請を拒否されてキレた話 s3で若干詰まった話 さいごに 講義の概要 まず初めに、この本は基本的にhandsonで構成されてます。 この本の何が良いって、理論に関して少し触れた時に、 くどくど言ってもわからないと思うので、動かしながら確認しましょう とすぐに実践に入ります。 なので、理論をしっかり学びたい、資格勉強のために勉強したいと言う方には向いていないかもしれません。 講義の流れは簡単に言うと以下のようになっています。 クラウド、AWSとは EC2を起動してみよう AWSで機械学習を
1 はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が(もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが)再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 Amazon Web Services(AWS)は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」が正式版になったことを発表しました。 Amazon CodeWhispererは昨年(2022年)6月に行われたAWSの機械学習にフォーカスしたイベント「Amazon re:MARS 2022」で発表され、プレビュー公開されていました。 コメントや書きかけのコードからコードを自動生成Amazon CodeWhispererは、オープンソースリポジトリ、Amazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のコードを基にした機械学習から、プログラマーが書き
Amazon Web Services ブログ Amazon OpenSearch Service のパフォーマンストラブル解決のためのファーストステップ Amazon OpenSearch Service を運用していく中で、クラスター構成やインデックス設定がワークロードに適していないことでパフォーマンスの問題が生じることがあります。短期的にはクラスタのスケールといった対処も必要ですが、原因を精査することがその後の運用において重要です。本記事では、パフォーマンストラブルが起きた際に確認すべきポイントを、順を追って紹介していきます。各ポイントは質問の形式で記載されているので、質問への回答を作成しながら根本原因の調査や、対処を検討するための参考情報を整理することができます。 はじめに Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Servic
はじめに 近年、深層学習を用いた自然言語処理技術の進展が目覚ましいです。 その中でも、GPT-3をはじめとする大規模言語モデル(LLM)には大きな可能性を感じています。 最近ですと、AI技術者以外にも大きなインパクトを与えたChatGPTが記憶に新しいでしょう。 今後もLLMの進化は止まらないと予想されており、私たちもどうやって活用するかを具体的に検討すべきフェーズに入ったのではないでしょうか。 しかし、LLMを実業務に適用するとなると、越えなければならない課題がいくつも出てきます。 今回は、以下にあげた第2・第3のハードルを越えるために役立つlangchainというライブラリをご紹介します。 第1のハードル:機密データの扱い LLMはOpenAPIのGPT-3等、モデル自体は公開されておらずWebAPIだけが提供されているというパターンが多いです。 そのため、機密データを社外に送信すると
リンク 東急歌舞伎町タワー 東急歌舞伎町タワー / TOKYU KABUKICHO TOWER 国内最大級のホテル × エンタメ施設複合タワー、新宿歌舞伎町に誕生。高さ約225m。ホテル、映画館、劇場、ライブホール。ここは、あなたの好きを極める場所。 6 users 874
dirG @Dirg_rocketdyne 失敗した社員に「なぜ?なぜ?」となぜなぜ分析を繰り返すと、最後に辿り着く結論は 「君は、有能として生まれてこればよかったのに、なんで有能として生まれて来なかったの?何故なの?」 という指摘になって、社員の無能さを責め立てて、フィニッシュです。 twitter.com/Meet60g/status… 2023-04-14 08:22:37 リンク www.keyence.co.jp 5回の「なぜ」で導き出す「なぜなぜ分析」とは?|ものづくりの現場トピックス | キーエンス 問題解決方法として知られる「なぜなぜ分析」ですが、製造現場で取り入れてもうまくいかないケースが多いといわれます。実際に使える解決策を導き出すコツとは?いますぐ試してみたくなる「なぜなぜ分析」のポイントをまとめました。キーエンスの「ものづくりの現場トピックス」では、製造現場でみられ
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています インターネットのケーブルを替えたら回線速度が一気に上がった――ネットの速度に困っている人であれば見逃せないツイートが、注目を集めています。速度が出ない原因となっているかもしれない「CAT5」ケーブルとは何なのか、周辺機器メーカーなどに話を聞いてみました。 ケーブルに書かれた「CAT5」の文字に注目 ケーブル交換後。変える前は100Mbpsに届かなかったそうです このツイートを投稿したのは、YASUOKA Masahiko(@yasuoka_m)さん。光回線を契約しているにもかかわらず、100Mbpsを超えられず悩んでいたそうです。 しかし、ONU(Optical Netowork Unit:NTTやプロバイダーから送られてくる機械)とHGW(ホームゲートウェイ:ONUとPCやゲーム機の間に接続する機械、ルーターとほぼ同義)の間に使用
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