5月の連休。 久しぶりに、古い友人と会った。 いや、もう友人じゃねえかもな。 フレネミー、ってやつかもしれない。 少し腹が立っていた。 以前、俺の仕事を「カスみたいな仕事」「生活保護とあんまり変わらん」と馬鹿にしたからだ。 ちなみに友人は大企業勤めのエリートサラリーマン。 一方、俺は個人事業主、フリーランス。 ちょっと前にメルカリ古着の闇みたいな記事があったけど。 anond.hatelabo.jp 商品は違うが、似たような小売業をしていた。 しかしうまくいかなくなったので、ウーバーイーツを始めて。 gyakutorajiro.com ウーバーがいまいちなので、現在、別の配達系の仕事がメインとなっている。 俺の年収は300万にも満たない。 だが友人は1000万前後は貰ってると思われる。 そのため、そいつの立場からすれば、俺がやっている仕事が「カスみたいな仕事」というのは、金銭的尺度から考え

組織には構造化されたデータベースやきれいにフォーマットされたCSVのほか、何気なく書いたメールから複雑な技術マニュアルまでさまざまな形式のデータが大量に保存されています。検索拡張生成(RAG)は大規模言語モデル(LLM)を使用して全てのデータから適切な情報を引き出すための技術ですが、RAGを使用する際にデータの取り込みと前処理をどのように行うと効率的なのかを、RAG向けデータ前処理サービスを展開するUnstructuredが解説しました。 Understanding What Matters for LLM Ingestion and Preprocessing – Unstructured https://unstructured.io/blog/understanding-what-matters-for-llm-ingestion-and-preprocessing LLMを最大限に

SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割

2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、Streaml

最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ

今時のアプリ開発において、コンテナは避けて通れないものになっています。そして数多くあるコンテナ実行環境の中でも、デファクトスタンダードと言えるのがDockerです。そんなDockerのイメージですが、皆さんは正しくビルドできていますか? そのコンテナは無駄に太っていませんか? 効率よく最短時間でビルドで…

はじめに 📘 この記事は ラクス Advent Calendar 2023 の7日目の記事になります。 要件定義から基本設計、さらに実装や保守運用に至るまでの一貫した経験を何度か積んできましたが、毎回 「要件定義って具体的に何の項目が必要だっけ？」 「基本設計との違いって何だったっけ？」 「基本設計と詳細設計の区別って？」 といった疑問が頭をよぎってきました。 そんなわけで、これまでの経験を振り返りつつ、開発プロセスについて１からまとめていくことで頭の中の大掃除を行なっていきたいと思います🧹 この記事の対象者 🎯 開発プロセスについて学びたい方 要件定義の基本を学びたい人 要件定義と基本設計の違いがわからない人 一緒に開発プロセスについて復習したい方 前提 記事中の一部（特に要件定義や基本設計、詳細設計のサンプル）を自動生成で作成してます。一貫性の無い内容があるかも知れませんが、あく

Web開発において、ページの読み込み速度は非常に重要になります。 そのためにもブラウザのキャッシュは効率的なWebサイト運営に不可欠な機能です。 ブラウザのキャッシュには次のHTTPヘッダを設定することができます。 Expiresヘッダ Cache-Controlヘッダ Last-Modifiedヘッダ ETagヘッダ これらのキャッシュには強いキャッシュと弱いキャッシュで分類が可能です。 「Expires」「Cache-Control」は強いキャッシュであり、「Last-Modified」「ETag」は弱いキャッシュに分類できます。 強いキャッシュと弱いキャッシュ 強いキャッシュは設定された期間内は完全にローカルキャッシュを利用して、サーバーへのリクエストを行いません。 一方で弱いキャッシュはキャッシュされたリソースの検証が必要であり、ETagやLast-Modifiedヘッダを利用して

はじめに 最近書いてるソフトウェア設計シリーズです。今回は例外に関して。以前、以下のような記事を書いたのですが、もう少し深堀して書いてみました。 ちなみにソフトウェア設計シリーズは他には以下を書いています。 モジュールになぜ分けるのか？ モジュール、依存、そしてカプセル化 モジュールをどう分割するのか？ 簡潔さは力なり？　予測可能な振る舞いと簡潔さについて ドキュメントとしてのコメント TL;DR 例外は「原則」キャッチしない 業務例外や必ずハンドリングさせたい例外はOptionalなど戻り値の方が便利 だいたい以下の図が言いたい事のすべて 例外処理とは？ 「例外処理(Exception Handling)」は言語に依らず普遍的な関心事です。端的に言えば例外処理は異常やシステムの動作に不備が発生した際の特別な分岐処理です。リカバリやリソースの解放、あるいはユーザへの通知などがありますね。

はじめに こんにちは、FarStep です。 プログラミングを学ぶ中で、「プロセス」と「スレッド」という言葉を耳にしたことがある方は多いと思います。 しかし、これらの違いを明確に説明できる自信がない方も多いのではないでしょうか。 本記事では、プロセスとスレッドの違いについて、エッセンスを抽出して 解説します。 説明を簡潔にしましたので、本記事は 5 分程度で読み終えることができます。 本記事の内容を自分の言葉で説明できるようになれば、プロセスとスレッドの違いの理解は十分でしょう。 それでは、始めます 🚀 プログラムとは プロセスとスレッドの違いを理解する前に、まずは「プログラム」について理解しましょう。 プログラムとは、プログラミング言語で書かれた一連の命令 のことです。 プログラミング言語の例としては、以下のようなものがあります。 C 言語 Java Python Ruby JavaS

レジストリキーの属性やエントリが変更されたことを検知するためには、RegNotifyChangeKeyValue関数を用いる。 RegNotifyChangeKeyValue関数は、レジストリが変更されたことをアプリケーションに通知してくれる。 RegNotifyChangeKeyValue関数のプロトタイプは、以下のようになっている。 LONG RegNotifyChangeKeyValue( HKEY hKey, // 監視するべきキーのハンドル BOOL bWatchSubtree, // サブキー監視オプション DWORD dwNotifyFilter, // 通知するべき変更 HANDLE hEvent, // 発生させるべきイベントのハンドル BOOL fAsynchronous // 変更の通知方法を示すフラグ ); dwNotifyFilterには、以下の値を組み合わせて通

こうやって書くことで踏ん切りを付けようという意味も込めて書く。 すっかり英語での活動に慣れて、友達もできて、そっちのほうが心地よく感じるようになった。Twitterでは日本語アカウントの@craftzdogの方はもうほとんど開いておらず、@inkdrop_appの方に普段はログインしている。後者の方がフォロワー数も既に1万人以上多い。 vlogを始めて喋るようになってからは、頭の中の独り言まで英語になりつつある。日本に住んでて生活圏は完全に日本語だが、情報空間での活動はほぼ英語になった。 それで気づいたのは、英語圏に日本の界隈の情報は滅多に流れてこないことだ。だから最近の日本のコミュニティの動向が一切分からなくなった。言い換えれば、日本語で活動している限り海外の人は全く感知できないという事だ。 日本語の情報発信をやめたいと思ったきっかけは、最近書いた記事がバズったにも関わらずアプリへの集客

元フルスタックエンジニア(死語)をやらせていただいていたものです。 JavaScript(TS)周りの進歩が凄く、あまりにもついていけていなかったので、気になったワードを片っ端から整理してみました。 それぞれに対する説明の正しくないものが含まれてしまっている可能性があります。 そんなところを見つけたときは優しく教えてくださると助かります。 各ツールの詳細というよりは、それぞれがどんな役割のものなのかを記載しています。 この記事が誰かの助けになれば幸いです。 調査・分類した言葉(技術)たち Hono Bun Deno Biome Vite Webpack Turbopack esbuild Babel SWC Prisma まず上記に上げたものが、どういった機能を持つものなのかもわかりませんでした。 それを整理すると以下になるようです。 JavaScript Runtime Deno Bun

今回はPythonで簡単にリトライ処理を追加できる「tenacity」を使ってみます。 デコレータ形式で簡単にリトライ処理を追加できるので便利です。 tenacityについて プログラムを書いていて、HTTPの通信などでリトライ処理を実装する機会は多いと思います。 今回はそんなリトライ処理を簡潔に書けるtenacityの使い方を説明します。 インストール インストールはpipで可能です。 pip install tenacity 使い方 シンプルな例 import random from tenacity import retry @retry def random_error(): num = random.randint(0, 10) if num > 4: print(f"Error: num={num}") raise Exception("Error!") else: retur

今回の記事の内容はGitHub共同創業者のScott Chacon氏の「Pro Git」と同氏の今年の「So You Think You Know Git」（Gitがわかっているとでも思っているか？）発表をベースにしている。 コンフィグ ここでコンフィグにてデフォルトとして指定して損がないオプションをいくつか紹介します。 git rerere git rerereは"reuse recorded resolution"（記録ずみ解決方法を再利用）の略語になっている。 名の通りマージコンフリクトがどう解消されたかを記録し、次に同じようなコンフリクトが発生した際、同様の解決方法を自動的に適用するためのコマンドです。 また、基本的にデフォルトにしてもときに差し支えないため、ぜひgit config --global rerere.enabled trueを実行してみてください。 git main

2024年のゴールデンウイークがやってきた。暦の上では、3連休、平日3日、4連休と続いており、最大で10連休を取得し、休みを満喫している人も多いと思う。その中には、外出はせずに自宅でゆっくり過ごすという人もいるかと思うが、そんな人たちにおすすしたい、無料で読める研修資料を紹介したい。 昨今さまざまな企業で、自社の研修で使った資料を社外に公開するケースが相次いでいる。「事業や教育に役立ててほしい」という思いから公開されるそれらの資料たちは、新入社員向けの仕事の心構えを説くものや、各業務の基礎を解説した教材、今話題の生成AIの活用方法など多種多様である。 今回は、過去にITmedia NEWSやITmedia AI＋で取り上げた記事の中から数点を紹介する。ゴールデンウイーク中に読むもよし、連休明けの仕事始めのモチベーションを上げるために読むもよし、“あとで読む”用にブックマークしてもよし。それ

データモデリングとは データモデリングとは、ある方法論に従ってデータを構造化していくことであり、広義にはリレーショナル・データベースだけでなく、あらゆるデータソース(文書ファイル、ハイパーテキスト、オブジェクトデータ等)と関連付けの方法による構造化が対象となりますが、狭義にはリレーショナル・データベースの関係モデル(関数従属性)を使って事業のデータ構造を表すことです。ここでは特に断らない限り狭義の意味で用いることとします。 かつて、データ構造がアプリケーションの都合により左右される時代もありましたが、データモデリングの普及により、データがアプリケーションから独立していることが重視されるようになりました。いわゆるDOA(Data Oriented Approach)です。近年、オブジェクト指向、アジャイルソフトウェア開発、クラウド、ビッグデータ、NoSQL、IoTなど様々なアプリケーション開

米カリフォルニア大学サンディエゴ校に所属する研究者らが発表した論文「Taking ASCII Drawings Seriously: How Programmers Diagram Code」は、ソースコード内で使用するアスキーアート（ASCII art）を収集し分析した研究報告である。 ▲ソースコード内で活用されたアスキーアートの一例 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容 オープンソースのソフトウェア開発では、プログラマーがコードの中にアスキーアートを使って図を描き、アイデアを視覚的に表現することがよくある。アスキーアートはコードや自然言語では表現しにくい概念を視覚的に明快に説明でき、またコードよりも詳細度は低いものの、コードを理解するうえで「サムネイル」のような役割を果たす。 こうしたアスキーアートは、実際のソフトウェア開発

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