Webサーバーアーキテクチャ進化論2023
はじめに 最近プログラマーとしてのキャリアに一区切りつけようと思っており、これまでのプログラミングの勉強の集大成となるブログを書きたくなったので書く。初めてプログラミングをして、フロントエンド開発をして、サーバーから値が返ってきたときは「どういう仕組みで値が返ってきたんだ？」と疑問に思っていた。ずっと理解したくて理解できていなかった。だからずっと勉強していた。そして最近になってようやく自分の言葉で説明できるようになった気がしたのでブログを書きたい。 2015 年版が自分の原点であり、この記事を書くモチベーションになった このような記事は実は過去に存在している。 FYI: https://blog.yuuk.io/entry/2015-webserver-architecture その記事はサーバーがどういう仕組みで動いていて、どのように進化し、2015 年に至るかを解説してくれた記事だ。自
野菜が止まらなくなる南フランス発祥の万能ソース「アイオリソース」の作り方をビストロ居酒屋のシェフに聞いてみた - メシ通 | ホットペッパーグルメ
こんにちは、塩見なゆです。 突然ですが、アイオリソースという南フランス発祥の万能ソースをご存じでしょうか。作り方は主に卵、油、ニンニクをかき混ぜ、乳化させて作るそうです。どんな料理にも合うので、フランスでは定番のソースです。 そんなアイオリソースの作り方が分かれば、肉や魚、野菜をより一層楽しめるはず！ そこで吉祥寺にお店を構える「立飲ビストロRYO」で料理長を務める松林涼さんに、アイオリソースの作り方を丁寧に解説していただきました。 立飲ビストロRYOの自家製アイオリソースの作り方 塩見なゆ（以下、塩見）：本日はよろしくお願いします！ 松林涼（以下、松林）：こちらこそよろしくお願いします。うちはマヨネーズにニンニクやスパイスを合わせるのではなく、全て自家製なので、完成までの様子をお見せしますね。 塩見：そうなんですか！ 楽しみです。 松林：早速アイオリソースを作っていきますね。使用する材料
Introducing new BigQuery pricing editions | Google Cloud Blog
New BigQuery editions: flexibility and predictability for your data cloud When it comes to their data platforms, organizations want flexibility, predictable pricing, and the best price performance. Today at the Data Cloud & AI Summit, we are announcing BigQuery editions with three pricing tiers — Standard, Enterprise and Enterprise Plus — for you to choose from, with the ability to mix and match f
【速報】 BigQuery の料金体系が変更されます | DevelopersIO
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 先程開催されたGoogle Data Cloud & AI Summitにて、BigQuery の料金体系の変更が発表されましたので、レポートします。 Introduction to BigQuery editions Dataset storage billing models BigQuery editions BigQuery で Standard、Enterprise、Enterprise Plus という3種類の料金階層が発表されました。これらのエディションは個々のワークロードの必要性に基づいて適切な価格性能比を組み合わせられます。 BigQuery editions は、コンピュート キャパシティのオートスケーリングと、compressed storage（Preview 時には physical storage と呼ばれて
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ed (テキストエディタ) - Wikipedia
ed（イーディー）は、UNIXオペレーティングシステム上のテキストエディタのひとつ。ラインエディタであり、編集作業をCLI上でいちいち命令を書いては行う方式のエディタであり、素朴なエディタである。UNIXの最初期の1969年からUNIXの一部として含まれていたエディタであり、現在もPOSIXに含まれ続けている。 概要[編集] 素朴なラインエディタであり、対話的エディタとしての使用に関しては1980年代以降にもっと便利なsam（en)、vi、Emacs等のスクリーンエディタ（編集しているテキストが常時画面に表示されるエディタ）類が登場しそれらに取って代わられ、最近ではedがユーザによって対話的に使用されることは滅多に無いが、一部のシェルスクリプトで使われることはある。 edはUNIXの最初期から存在するパーツのひとつであり、事実上全てのバージョンのUNIXに装備されているので、様々なバージョ
ニシュタマリゼーション - Wikipedia
ニシュタマリゼーション（英語: Nixtamalization）とは、トウモロコシをはじめとする穀物を石灰水もしくは灰汁やかん水などのアルカリ水で処理する方法である。メソアメリカの食文化において重要であり、紀元前2000年のオルメカ文明の時代に始まったとされる。この技術によって、トウモロコシはメソアメリカの人間にとって食物の5分の４を供給する主食になった。現在では、トルティーヤやタマルのための生地（マサ）を作る際に用いられている[1]。 Nixtamalは、アステカの言語であるナワトル語で、挽きわりトウモロコシから作った食物を意味するネシュタマリ（英語版）に由来し、この語は灰を意味するネシュトリ（英語版）と、マサを調理したものを意味するタマリ（英語版）の合成語である[2]。 歴史[編集] トウモロコシは紀元前5000年にはカボチャ、豆、アボカド、トウガラシなど他の作物とともにメソアメリカで
An aperiodic monotile
An aperiodic monotile, sometimes called an "einstein", is a shape that tiles the plane, but never periodically. In this paper we present the first true aperiodic monotile, a shape that forces aperiodicity through geometry alone, with no additional constraints applied via matching conditions. We prove that this shape, a polykite that we call "the hat", must assemble into tilings based on a substitu
はじめての自然言語処理 T5X と Prompt Tuning の検証 | オブジェクトの広場
今回は T5X と Prompt Tuning の検証をしてみました。T5X は JAX と Flax で実装された T5 の新世代実装です。 Prompt Tuning は近年流行している事前学習済みモデルとプロンプトで下流タスクを解く手法の一つです。 Prompt Tuning に関しては T5X で実装されたコードが公開されていたので、合わせて検証してみることにしました。 1. はじめに 今回は T5X1 と Prompt Tuning2 の検証とご紹介になります。 T5X は第7回で紹介した T53 の次世代実装になります。T5 は、Mesh Tensorflow4 を採用することで、 単一の TPU や GPU に全パラメータが格納できない大規模モデルを実現していますが、学習ループ周辺の実装は Tensorflow 1.x 系列の Estimator API を用いた、やや古びた
実験用 GPU 環境をどう準備したらいい？（非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき） - 木曜不足
深層学習が著しく発展し、今まで人間にしかできないと思われていたことができるようになってきました。そのおかげで、今まで機械学習と縁が薄かった分野でも、機械学習を使った研究がしたいという声が上がるようになっています。 前々回は、それを裏付けるように非情報系の学生さんが機械学習を使った研究をしたいという応募がサイボウズ・ラボユースに増えているという話、前回はいままで機械学習や深層学習に縁のなかった人が何から勉強したらいいかという話を書きました。 今回はその続き、研究に必要な実験用 PC 環境をどのように準備したらいいかというお話です。 深層学習の実験をするには、十分な性能の GPU を積んだ PC が必要です。 今どきの機械学習関連の研究室では、院生有志がメンテナンスしている GPU のクラスタがあって、それを使わせてもらえることが期待できます。自分用の PC を手配する場合も、研究テーマに適し
Best practices for prompt engineering with OpenAI API
How to give clear and effective instructions to GPT-3 and Codex 💡 If you're just getting started with OpenAI API, we recommend reading the Introduction and Quickstart tutorials first. How prompt engineering works Due to the way the instruction-following models are trained or the data they are trained on, there are specific prompt formats that work particularly well and align better with the tasks
Markprompt
Build a delightful GPT-4 prompt for your Markdown docsSkip the configuration, hosting and metrics collection needed to run a prompt on your docs site. Works with Markdown, Markdoc and MDX. From the Motif team. As easy as 1, 2Sync your Markdown/Markdoc/MDX files from a GitHub repo, drag and drop them in the dashboard, or upload them programmatically. Wait a little for the training to complete, then
Hello, Superflare
A full-stack toolkit for Cloudflare Workers. The best parts of D1, R2, Queues, and more—all in one place.
メキシコ人とタコスを作って知った5つの思い込み｜岡根谷実里 | 世界の台所探検家｜note
新型コロナウイルス感染症やコロナワクチンについては、必ず1次情報として厚生労働省や首相官邸のウェブサイトなど公的機関で発表されている発生状況やQ&A、相談窓口の情報もご確認ください。※非常時のため、すべての関連記事に本注意書きを一時的に出しています。 私がタコスにハマったのは、メキシコから日本にきたエリックにタコス作りを教わったことがきっかけだ。 これまで人生で食べてきたタコスは、ラップサンドの皮にひき肉やチーズやトマトがはさまれ、ハンバーガーやピザの仲間のファストフードの印象だった。しかし彼が作ったのは、皮はふわふわでとうもろこしの香りが香ばしく、具はシンプルな味付けの肉炒めで... 噛むほどに香ばしいその皮だけをずっと食べていたいくらい、素朴に体に染み入るものだった。 そこで知ったのは、今まで食べていたタコスは"メキシコのタコス"ではなかったということ。エリックとのタコス作りは、発見だ
本物のメキシカンタコス作りへ道のり【前編】〜コーンフラワーとまな板で代用して作れるか〜｜岡根谷実里 | 世界の台所探検家｜note
メキシカンタコスにはまっている。 メキシコ出身の方が教えてくれたとうもろこし粉で作るタコスが、ふわふわで香ばしくて、あまりにおいしかったからだ。小麦粉皮のアメリカンタコスもわるくないけれど、小麦粉でつくったものがおいしいのは既定路線だ。とうもろこしがこんなにおいしい生地になるなんて！と感動した。 しかし、実際自分で再現しようとすると、一筋縄ではいかなかった。そもそも海外のものを作ろうとすると、特殊な材料や道具を買わないといけないことが多い。どうにか家にあるものでできないものだろうか... 「日本で手軽においしいメキシカンタコスを作りたい！」と試行錯誤した道のりについて書きたいと思う。 なお、今回は中に包む具材については考えず、タコスの皮（＝トルティーヤ）だけを対象とする。 ◉メキシカントルティーヤの基本の作り方◉ 1. トルティーヤ用のとうもろこし粉（マサ粉）に塩ひとつまみとぬるま湯を加え
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Cloud AI service table-valued functions overview | BigQuery | Google Cloud
https://services.google.com/fh/files/misc/19092_bigquery_best_practices_and_cost_optimization_whitepaper_v3_ca.pdf
GitHub - Blealtan/RWKV-LM-LoRA: RWKV is a RNN with transformer-level LLM performance. It can be directly trained like a GPT (parallelizable). So it's combining the best of RNN and transformer - great performance, fast inference, saves VRAM, fast training,
森シェフ on Twitter: "名古屋市の給食ランキング不動の１位のピリ辛スープを再現したら旨すぎて２日連続で作りました！！ 【材料】4人分 豚ひき肉…..200g 豚バラスライス…..200g にんじん…..70g 玉ねぎ…..100g 長ネギ…..1本 白… https://t.co/0SmBR70qFT"
Remove memory-retaining epoch-end hooks by carmocca · Pull Request #16520 · Lightning-AI/lightning
寄道銭湯 / 寄道銭湯 - 古日向いろは | webアクション
