共同編集可能で全ブラウザで動くWYSIWYGのリッチテキストエディタを作成できて商用OKなオープンソースの「ProseMirror」を使ってみた
ウェブ上でリッチテキストエディタを構築するためのオープンソースのツールキットが「ProseMirror」です。商用利用可能なライセンスになっており、もともと2015年にクラウドファンディングで約790万円を超える金額を集めて開発が始まったもの。ニューヨークタイムズ・Atlassian・asana・Box・Evernoteなども継続的な開発をサポートしています。共同編集が可能な構造で、プラグイン形式によって独自の拡張を盛り込むこともできる高機能なツールキットになっており、マークダウン形式とWYSIWYMの切替、ツールチップの実装、画像のアップロード、独自メニューの構築、linterによるスキャンでエラー検出してユーザーが修正できるようにする、コンテンツ内に脚注を追加、変更履歴を保持して各ユーザーがここの変更を調べて元に戻せるようにする、などなどウェブアプリ開発で求められる機能が柔軟に追加でき
Meta、コード生成や解釈に特化した大規模言語モデル「Code Llama」公開
Metaは、コードもしくは自然言語によるプロンプトから、コードの生成およびコードに関する自然言語の説明を生成できる大規模言語モデル「Code Llama」を公開しました。 Code Llamaは、先月（2023年7月）にMetaが発表した大規模言語モデル「Llama 2」をベースに、コードに特化したデータセットでさらに訓練したバージョンだと説明されています。 対応するプログラミング言語はPython、C++、Java、PHP、JavaScript、Typescript、C#、Bashなどを始めとする主要な言語。 GPUで処理できるサイズやPython特化のモデルも Code Llamaは3つのサイズ、7B、13B、34Bが提供されています。 7Bモデルは1つのGPUで処理できる一方で、34Bモデルは最善の結果を返し、より良いコーディング支援を可能にする能力があります。 一方、7Bおよび13
「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読んだ
最近「おれってガベージコレクションを勉強するにあたってめちゃくちゃ恵まれた環境にあるのでは？」とふと思い立ち、ベージコレクションの勉強を始めました。 ガベージコレクションの勉強を始めるにあたって、とりあえず「The Garbage Collection Handbook (first edition)」の邦訳である「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読むことにしました。 この記事では、読み終わってうれしいので、雑に感想を書きなぐっています。表記が「GC」だったり「ガベージコレクション」だったりするのは雑に書いたからです。 前提知識 ガベージコレクションの事前知識はほとんど不要で、何をしてくれるものか大まかにわかっていれば良い程度だと思います。つまり、ヒープに確保した領域を明示的に解放しなくても、何かのアルゴリズムでいい感じにやってくれる仕組み、ということを知って
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