「Apache Icebergと超えていくデータレイクの限界 -S3とSnowflake活用事例-」登壇資料です
Apache Iceberg を学び�Amazon S3 Tables を活用しよう
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マッチングアプリ(with)でぼったくり被害に遭った
タイトル通り。マチアプでぼったくりに遭った…というか遭いかけた。 素人の文章よりこっちのほうがわかりやすいと思うので、この記事を読んでもらったほうがいいかも。 手口はこの記事で紹介されているものと全く同じだった。 マッチングアプリ利用「ぼったくり」 被害者が語る手口とは | NHK 4日前相手の女とマッチ成立。アプリ内でメッセージをやり取りする。互いのプロフィールを話のネタに、5往復くらいしたはず。 2日前渋谷に軽く飲みに行こうという話になる。 相手から連絡先交換を持ちかけられる。 今思うと、合う前から連絡先交換を提案してくる時点でおかしいと思うべきだった。 当日ハチ公前で合流。見た目は悪くない。どこに飲みに行くか相談。 こちらはネットでググったマチアプ相手向けのちょっとオシャレな店を考えていたが、女から「職場の友人から勧めてもらった店がいくつかある」と提案された。 女の提案した店は2つで
スケールアウトはもう要らない？DuckDBが描くシステム設計の新時代 🦆 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目的 本稿では、DuckDBがもたらす新しいシステム設計の可能性を探ります。特に、2024年時点で主流な「スケールアウト」モデルを前提としたデータ処理システムから、よりシンプルで効率的な「スケールアップ」モデルが将来的に主流となり得る理由を説明します。また、DuckDBの技術的特性、注目されている理由、具体的なその用途についても詳しく解説します。 対象読者 ソフトウェアアーキテクト：システム設計や運用コストの最適化を検討している人 データエンジニア：アプリケーションデータやログデータなどの様々なデータセットを効率的に処理したい人 システ
How mixi2 Uses TiDB for SNS Scalability and Performance
Developers Summit 2025 登壇資料
OpenAIのDeep Researchで期待通りの結果を得るためのプロンプト作成｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
はじめに近年、生成系AIを活用したリサーチ手法が急速に普及しており、医療・生命科学分野でも論文検索や調査、レビュー作成などの効率化が期待されています。その中でも2025年2月3日に発表されたOpenAIの「Deep Research」。GoogleのDeep Researchと同じネーミングで、こちらは学術目的ではあまり実用レベルで無かったですし、多くのAI検索サービスはPubmedの文献を沢山引っ掛けることができないので、正直あまり期待しておらず、o1Pro使うために一旦課金していたChatGPT Pro（200ドル/月）に再課金するのは躊躇していました。そんな時にEARL先生のツイートを見て課金を決意しました。 ChatGPT Deep Research、こりゃすごいわ。 論文検索させてみたんだけど 「pubmedサイト限定でPICOSも指定して論文抽出させて、全該当論文を漏れなく抽出
KubernetesはOCI, CRI, CNI, SMI, CSI, CDI, NRIこれだけを理解すればいいから簡単に学習できます - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Kubernetesでは、コンテナやその周辺機能を扱うために、さまざまな標準インターフェース（～Iと省略されるもの）が使われています。これらは、コンテナの実行基盤を柔軟かつプラグイン可能にするための仕組みで、それぞれ異なる目的と役割を担っています。ここでは OCI, CRI, CNI, SMI, CSI, CDI, NRI について、概要と目的、Kubernetesにおける役割、相互の関連性、実践例を分かりやすく説明します。 OCI (Open Container Initiative: オープンコンテナ・イニシアティブ) 概要と目的:
新規事業は社内ドキュメント戦略が大事な話｜細見 優太
みなさんこんにちは、こんばんは、カミナシの細見(@yuta_hosomi)です。 カミナシはマルチプロダクト戦略構想のもと、複数のProduct開発と提供を進めている真っ只中です！ そのなかで、ビジネス側のチームも新規事業で新しく組閣され、どんどんニューカマーがジョインしてくるなかで、「ドキュメント戦略を作って運用した」お話しです。 チームに参画して、最初に読まないといけないとされるドキュメントがこれ。これが今日のテーマですこういった、社内ドキュメントの戦略について私も色々読み漁ったのですがめぼしいものや、実例があまりなく、整理整頓好きのかたのヒントやお手伝いになれば幸いです。 ですが、このnoteはただどうドキュメントをつくればいいという話ではなく何のためにするのか、それに基づきどうドキュメントを作るのか？それをどう仕組み化し、マネジメントするのかについてが重要だと思っているので、やや前
「ブランチ戦略疲れ」を解消！トランクベース開発でシンプル＆効率的に
こんにちは、モバイルエンジニアのころむにーです。 普段、モバイルアプリを通じたユーザーへの価値提供を目指すプロジェクトに、技術リードという立場で参加しています。 本記事では、開発プロセスの設計におけるブランチ戦略について、私個人が最近考えていることをまとめてみます。 はじめに 開発を進める中で Git のブランチ戦略を効果的に設計することは欠かせないものです。 今まで Git-flow を含むいくつかのブランチ管理を試してきました。 しかし、ブランチを多く活用すればするほど、エンジニア自身が気をつけて行うべき行動が増え、事故のリスクが高まります。 また、事故を防ぐ仕組みを導入する際にも、仕組みを作ること自体のコストがかかります。 そうしたブランチ戦略の試行錯誤に疲れを感じながらできるだけシンプルで効果的なブランチ戦略を模索していく中で、トランクベース開発にたどり着きました。 トランクベース
卒論指導してるんだが、色々ともう難しいかもしれない
生成AIの登場で卒論クオリティは様々な面で変化した 高偏差値大学ではあるので，卒論そのものが生成AIによって書かれている，なんてことはさすがにあり得ない 大体，教員が与えたテーマは答えがまだないことが多いので，自動生成は難しいのだ では，どこに出てくるかというと，卒論生が書くコードと計算結果だ 「こういうモデル作って，こういう計算してみたら，こういう結果になると思うから，計算してみて」と指示すると 1週間も経たずに計算結果を出してくる．すごい！今年の卒論生は優秀だ！と思い，計算結果をよくよく眺めると，何かおかしい． 「こういう傾向になるのは理屈上おかしい気がするなぁ．ほんとにこの結果だと大発見だけど，僕の勘では計算コードにバグがあると思う．確認してくれる？」 と尋ねると，全く進捗報告をしてくれなくなる． 「こないだの計算のバグかもって話どうなった？」って聞くと， 「ChatGPTが書いたコ
【研修資料公開】低レイヤを学ぶ、Linuxカーネルとコンテナの仕組みの研修 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは、羽山です。 今回はラクーンホールディングスの座学研修で私が講師を担当する 3年次 Linux && Docker研修 をご紹介します。当社は教育制度に力をいれており、入社直後に5~6ヶ月間の研修があります。そしてさらに n年次研修 という枠組みで2年次、3年次、4年次と定期的に研修を実施して、経験を積んだ各ステージに必要な知識・スキルを補完しています。 3年次 Linux && Docker研修は入社から3年目の1~2月頃（4年目目前）に実施していて、エンジニアとしての実力も付いてきた段階で受けることになります。 4年目目前ともなれば Linux や Docker を普段から開発に利用していて基本操作には困っていないはずです。 一方で Linuxカーネルの役割を聞かれたら返答に窮したり、コンテナとはプロセスと言葉では知っていても実はよく分からなかったり、そういうあたりが本研修の
![【研修資料公開】低レイヤを学ぶ、Linuxカーネルとコンテナの仕組みの研修 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e9a13379b158995ad75b38176e534851111a7715/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F01%2Flinux-docker-00.png)
女性作家の憂鬱、【推しの子】は何で少女漫画誌で生まれなかったのか
これは単なる愚痴、でも女性作家として直視しないといけないコト。 「【推しの子】のエンディングが」とか別にどうでも良くて、少なくない数の女性作家は【推しの子】の連載開始へ対して衝撃を受けたのは間違いがないんだ。 多くの女性向け漫画読者は理解している。【推しの子】のフォーマットは少女漫画のもの。かっこいい男の子が困っている女の子を助け、その身を心を傷付けながらも敵役をやっつけてくれる。 儚く闇があるキャラクター性も前段の幼児時代のエピソードが関係しているというのは、読者へ既に読ませているので作家と読者間で共通認識が取れていて序盤のストーリー作りの構成的にも無駄がない。 企画段階で非常によく練られた本当に本当に素晴らしい……少女漫画ジャンル作品だ。 そして【推しの子】はその魅せる巧みさから男女問わずの漫画ファンの中で一気に話題となり、編集部の非常に強力なバックアップによってメディアミックス展開を
DSQL Vignette: Aurora DSQL, and A Personal Story - Marc's Blog
About Me My name is Marc Brooker. I've been writing code, reading code, and living vicariously through computers for as long as I can remember. I like to build things that work. I also dabble in machining, welding, cooking and skiing. I'm currently an engineer at Amazon Web Services (AWS) in Seattle, where I work on databases, serverless, and serverless databases. Before that, I worked on EC2 and
Amazon ECSとCloud Runの相互理解で広げる�クラウドネイティブの景色 / Mutually understanding Amazon ECS and Cloud Run
CloudNative Days Winter 2024の登壇資料です。 https://event.cloudnativedays.jp/cndw2024/talks/2438
関数の多重下請けをやめよう。単一責任の原則と関数の"責任"について
「多重下請け構造は悪い」、これは世間的にだいぶ浸透してきた考えだと思います。しかし、プログラマは 多重下請けのコードを気づかぬうちに書いてしまうことが多々あります。 なんなら皆さんもついウッカリやってしまっているでしょう。 当然ながらコードベースでも多重下請けは良くありません。今回の記事では、多重下請けコードとは何か、その問題点、回避方法を解説します。 多重下請け構造になってるコードとは? 多重下請け構造になってるコードとは、タスクをたらい回しにしているコードです。 たとえばECサイトで注文するシーンを考えてみます。サーバーの実装はこんな感じです。 def 注文API(): 注文処理(price) 集計DBにログを送る() def 注文処理(price): 決済する(price) 履歴に保存する() def 決済する(price): if キャンペーン期間中だったら: 支払う(price
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How do people use Snowflake and Redshift?
トランクベース開発をしてみたときの理想と現実
代表的なブランチ戦略の特徴とメリット・デメリットを理解する - Qiita
GitHub - aws/aws-graviton-getting-started: Helping developers to use AWS Graviton2, Graviton3, and Graviton4 processors which power the 6th, 7th, and 8th generation of Amazon EC2 instances (C6g[d], M6g[d], R6g[d], T4g, X2gd, C6gn, I4g, Im4gn, Is4gen, G5g,![GitHub - aws/aws-graviton-getting-started: Helping developers to use AWS Graviton2, Graviton3, and Graviton4 processors which power the 6th, 7th, and 8th generation of Amazon EC2 instances (C6g[d], M6g[d], R6g[d], T4g, X2gd, C6gn, I4g, Im4gn, Is4gen, G5g,](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7953e10599284c6b192c6c4ab9dea0017c69bb17/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2F9ecc120ab6de205981ae79f1111577f3c17cc1cec96d3fcc6033c1865d747319%2Faws%2Faws-graviton-getting-started)
Kubernetesを知る
2024年活動報告会（人材育成推進WG・ビジネスサブWG） / 20250114-OIDF-J-EduWG-BizSWG