なぜRDBからCSV + COBOLに変更する事でコスト削減と高速化を同時に実現出来たかの考察 - ブログなんだよもん
そもそも既存はどんなロジック？ RDBなんだからWhere句使ったら？ なぜファイルにすると速くなるのか？ 並列化と分散処理による高速化の可能性 COBOL使う必要あったの？ Javaとかじゃダメだったの？ まとめ TLを見てると以下の記事が少し話題になってました。 tech.nikkeibp.co.jp tech.nikkeibp.co.jp 対象の記事は有料会員じゃないと見れないのだけど事例としては以下みたい。 リソース - ユーザー事例 - COBOL製品 ユーザー事例 : マイクロフォーカス さて、この記事の驚きポイントは「１億レコードくらいのDB処理をRDBからCOBOL + CSVに変更してUnixサーバからWindowsサーバに変える事で性能を維持しつつコストを1/5くらいにした」という事でしょう。 「せっかく7割もあったSQLを全部COBOLに変えるとか時代に逆行しすぎ！」
はじめに みなさんこんにちは。Sansan事業部プロダクト開発部のiOSエンジニア荒川です。 以前はRDBMSの記事*1を寄稿し、好評いただいたこともあり、定期的に車輪の再発明系の記事を書いていこうと思います。 さて本日はタイトルの通り、VimやEmacsに代表されるターミナルで動作するインラインテキストエディタをGoで開発してみました。 ソースコードは以下のリポジトリに置いているため、ぜひ参考にしてください。 github.com 完成品 文字だけだとイメージも湧きにくいので、まずは完成品をお見せします。 最低限エディタの動きは出来ている、というレベルの完成度ですね🙏 特徴 1000行インラインエディタ 文字入力/挿入/削除 画面スクロール キーボードショートカット ファイル読み込み/保存 Goのコードハイライト機能 実装の方針 今回はただ開発するだけではなく、いくつかのこだわりポイン
AIについて、全日本人に「今」読んで欲しいスライド｜深川 康介 | Globis Capital Partners | Kosuke Fukagawa
全日本人に「今」読んで欲しいスライド 塩崎彰久衆議院議員のnote記事に添付があった「松尾豊先生」と「安宅和⼈氏」のスライド資料を全日本人に読んで欲しい、いや全日本人が読むべきと感じたので、勝手かつ微力ながら拡散に貢献させていただきます。 スライドのリンクはこちらなので是非「今」読んで頂きたいです。 AIの進化と日本の戦略 by 松尾研 https://note.com/api/v2/attachments/download/a29a2e6b5b35b75baf42a8025d68c175 時代局⾯を考える by 安宅和⼈氏 https://note.com/api/v2/attachments/download/5fc27932fbae3effdca5426adbb5736b 下記が特に全日本人に読んでいただきたいスライドです。 AIの進化と日本の戦略 https://note.com/
メモ - 社会学内部からの社会学批判
twitterでは社会学批判が喧しいが、当然ながら社会学内部からも同様の批判はある。それをメモ代わりにまとめておく。 太郎丸博：査読文化の欠如 「社会学者からの社会学批判」として昨今のインターネットSNSで最も引用されているのは、2009年の太郎丸博氏のブログ記事「阪大を去るにあたって: 社会学の危機と希望」であろう。彼の主張を端的に表す部分を抜き書きすると下のあたりだろう。 「最後に日本の社会学に対する危惧を一つ述べておきます。日本の社会学の特徴は、アカデミズムの軽視だと思います。すなわち、学会報告や学会誌を軽視しているということです。学会発表もせず、学会誌に論文を投稿もせず、それでも社会学者づらして本を出版したり、さまざまなメディアで発言することができるのが、日本社会学の実情です。」 「アカデミズムを軽視し、本に好き勝手なことを書くことを理想とするようになります。研究そのものから降りて
シェルスクリプト リファクタリング ～遅いシェルスクリプトが供養されてたので蘇生して256倍に高速化させました～ - Qiita
はじめに ことの始まりは「シェルスクリプトでツールを作ったけど速度が遅くて使い物にならなかったので供養」というツイートを見たからです。コードを見てみると、実例をあまり見ないシェルスクリプトのリファクタリング例として丁度良い内容と分量だったため記事にいたしました。記事を書くにあたりコードの利用を快く承諾していただいた @Hayao0819 様にはこの場を借りて御礼を申し上げます。 内容は章立てで構成しており、序章で事前調査をし、第一章で一般的なリファクタリング、第二章でパフォーマンスを重視したリファクタリング、終章で少し余談をして締めくくっています。最初はパイプは並列処理されるから速くなるというのは神話（そうとは限らない）についても書いていたのですが流石に長いので分けました。それでも書きたいことを色々書いていたらめちゃくちゃ長くなってしまいましたので読み物として私がどんなことを考えながらリフ
タイトル通りですが、1年目エンジニアのインフラのイの字も知らなかった私が1ヶ月半かけてKubernetesで環境構築するまでの失敗の軌跡です（そして環境構築できたのが奇跡）。 理想的にはこれを読めばインフラ初心者でもKubernetes（以下k8s）で環境構築できるところまで説明することですが、そういうわけでなく、環境構築の解説というより自分の失敗やつまづきポイント、役に立ったことをただただ書き連ねていきます。ただ他の初心者の方も同じようなところでつまづくこともあると思うので少しでもお役に立てたら嬉しいです。 バックエンド側で使った技術は以下になっています。 言語：Ruby（RoR） API：GraphQL インフラ：Azure その他：Docker、k8s 実際の実装でハマったところは各章の最後に教訓として簡単にまとめてはいますが、大事なことは先に結論として述べておきます。 Docker
環境変数を設定するだけでRuby on Railsサーバが10%高速化する(かもしれない)話 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ（Akatsuki Inc.)
この記事は Akatsuki Advent Calendar 2019 1日目の記事です。 はじめに アカツキでは Ruby on Rails を使ったゲームサーバを開発・運用しています。ゲームの体験を向上するために、レスポンスタイムは一つの重要な要素となるため、種々のパフォーマンスチューニングを行なっています。今回はその一例として、環境変数を1つ設定するだけで、あるAPIのレスポンスタイムが10%も改善した例をご紹介します。 TL;DR 多数の時刻を含むレコードを扱う Ruby on Rails サーバでは、 TZ 環境変数を設定することで、デフォルトタイムゾーン設定ファイル /etc/localtime へのアクセスが減り、高速化が図れるかもしれません。 効果は Time オブジェクト1個あたり数μsの短縮といったオーダーですが、チリも積もれば山となり、数千個のレコードを処理するAPI
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。Python画像処理画像加工フィルター 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahar
鍵生成には暗号論的に安全な乱数を使おう
SSHの鍵生成には暗号論的に安全な疑似乱数を使おうという話。 暗号論的に安全ではない疑似乱数がどれだけ危険かというのを、簡単なCTFを解くことで検証してみました。 背景 SSH公開鍵に自分の好きな文字列を入れる、という記事を読みました。 かっこいいSSH鍵が欲しい 例えばこのSSH公開鍵、末尾に私の名前(akiym)が入っています。 ssh-ed25519 AAAAC3NzaC1lZDI1NTE5AAAAIFC90x6FIu8iKzJzvGOYOn2WIrCPTbUYOE+eGi/akiym そんなかっこいいssh鍵が欲しいと思いませんか？ かっこいい！真似してみたい！ そこまではいいんですが、問題は実装です。 秘密鍵を生成する際の乱数生成には高速化のために Goのmath/randを使っていますが、乱数が用いられるのは公開しない秘密鍵自体であり、このアルゴリズム自体はLagged Fib
「PCはネットワーク接続できて当然」になったのはいつから？：“PC”あるいは“Personal Computer”と呼ばれるもの、その変遷を辿る（1/4 ページ） 昔ながらのIBM PC、PC/AT互換機からDOS/Vマシン、さらにはArmベースのWindows PC、M1 Mac、そしてラズパイまでがPCと呼ばれている昨今。その源流から辿っていく第18回は、今や常識すぎる「ネットワーク接続機能」をPCが持つようになったのはいつ頃からか、というお話です。 第1回：“PC”の定義は何か まずはIBM PC登場以前のお話から 第2回：「IBM PC」がやってきた エストリッジ、シュタゲ、そして互換機の台頭 第3回：PCから“IBM”が外れるまで 「IBM PC」からただの「PC」へ 第4回：EISAの出現とISAバスの確立 PC標準化への道 第5回：VL-Bus登場前夜 GUIの要求と高精細ビ
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
パフォーマンス改善の文脈で良く用いられるフレーズとして、「推測するな、計測せよ」というものがある。これはRob PikeのNotes on Programming in Cからの引用なのだが、原典と少し印象が違う。 Rule 1. You can’t tell where a program is going to spend its time. Bottlenecks occur in surprising places, so don’t try to second guess and put in a speed hack until you’ve proven that’s where the bottleneck is. Rule 2. Measure. Don’t tune for speed until you’ve measured, and even then don’t
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
本記事は、ShakuroのRita Kind-Envy氏による「UI/UX Design Trends Of 2022 You Need To Catch Up To」（2021年11月15日公開）の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 はじめに 2021年は2020年よりも良い年でしたか？UI/UXデザインに限って言えば、そうです。新しい素晴らしいウェブサイトやアプリが生まれ、グラフィックデザイナー向けの新しいソフトウェアがリリースされ、創造性が泉のように湧き出ているようでした。 デザイナーが在宅を余儀なくされると、より多くのものを生み出し、すでに存在するものについて考える時間ができます。退屈はアーティストの最大の敵で、その解消のために努力します。 世界の他の分野では、2021年は非常に困難な年でした。世界最年長の猫は34歳の誕生日を迎えました。うーん、そう、良かったのはそれだ
会社員辞めて入学した大学院修士課程がそろそろ終わろうとしているのでまとめておく - seri::diary
これは何か 筆者について なぜ大学院に入ったのか 日本の大学院という場所について 大学院での研究内容について 自分の発表実績 大学院生活について おわりに これは何か 2018年3月に仕事を辞めて，2018年4月に筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻博士前期課程（修士課程）に入学した．それから早くも２年弱が経ち，もうすぐ修了なので大学院生活を忘れないうちにまとめておくだけのエントリである． 修了自体は2020年3月だが，あとは修論を仕上げて提出すれば終了なので研究自体はもう実質終わっている状態である*1． 筆者について 2009年3月に岩手大学農学部を卒業．新卒で上流系SIerに就職して2年半ぐらい勤務した後に，コード書きたくてwebアプリエンジニアに転向．その後，6年半ぐらいweb受託，webサービス運営企業などでソフトウェアエンジニアとして勤務．2018年3月
そろそろWebPに切り替えよう。変換方法や対応ブラウザ、使い方を解説！ | Web Design Trends
WebP（ウェッピー）は、Googleが開発している次世代画像フォーマットです。PNGやJPEGと比べてファイルサイズを抑えることができ、トラフィックの削減やページ表示速度の向上を実現することができます。 今回は、WebP（ウェッピー）の基本と、メリットやデメリット、変換方法、対応ブラウザなどをご紹介したいと思います。 WebP（ウェッピー）とは？ WebP（ウェッピー）は、Googleが開発している次世代画像フォーマットで、拡張子は「.webp」です。 WebPは、JPEGやPNGと比べ、同程度の画質の画像をより小さなファイルサイズで保存することができます。Googleの発表では、PNGよりも26%、JPEGよりも25%〜34％程度ファイルサイズを抑えることができると言われています。 また、WebPは背景透過（アルファチャンネル）や、アニメーションにも対応しています。つまり、JPEGのよ
「プログラマーのための CPU 入門 ― CPUは如何にしてソフトウェアを高速に実行するか」を読んだ - おしぼりの日常
年明けの暇な時間を利用して読んでみました。 書籍のリンク 技術書としての感想 良かった点 悪かった点 注意点 総評 技術書としての感想 良かった点 とにかく文章が分かりやすい 色々な用語の使い方に違和感がない 言葉にすると簡単ですが、本当に分かりやすかったです． 具体例が豊富 図が豊富 コード例が豊富 実験例が豊富 まず、「〇〇 な場合に命令の処理が詰まって遅くなります」といった説明の後に、「では、具体的にこういったケースを考えてみましょう」という具体例を持ってくる展開が多く、とても親切だと感じました．また、このような具体例の説明のときにほぼ必ず図が用いられています．特に全体を通して頻繁に出てくる命令流の図は非常に分かりやすかったです．また、コード例とそれを用いた実験も豊富でした．具体的には、キャシュの章では実際にキャッシュミスを意図的に起こすコード・キャッシュヒットを意図的に起こすコード
CGのデータ作成に取り組むスタッフたち。ネット動画配信サービスの拡大で制作現場に変化が生じ始めている＝東京都武蔵野市のSOLA DIGITAL ARTSで2020年2月7日午前11時8分、後藤豪撮影 米ネットフリックス（ネトフリ）などのインターネット動画配信サービスが急拡大していることが、経済産業省の調査で明らかになった。巨大な資金と配信網を持つ「黒船」の参入は、国内のアニメやドラマの制作現場でクリエーターを巡る争奪戦が起こるなど、変化を生んでいる。低賃金・長時間労働が課題になってきた業界にとって、光明となるのか。現状を探った。【後藤豪、宮崎稔樹】 2月上旬、東京都武蔵野市のCGアニメ制作会社「SOLA DIGITAL ARTS」では、ラフな服装の制作スタッフ数人が真剣な表情でパソコンに向かっていた。現在手がける3作品のうち2本がネトフリ向けで、橋本トミサブロウプロデューサー（48）は「ネ
自社ソフトウェアプロダクトを内製する組織であっても、開発チームがそれをどうやって作り上げているか、開発者ら以外にとってはブラックボックスであり、不可視です。それだけに、開発チームのパフォーマンスや内部状況の良し悪しは、各々の主観や興味によって、不統一な認識を持ってしまうことも多いでしょう。そしてそのような認識のばらつきは、開発する当人たちにとっても実は同じです。 しかし、例えブラックボックスであっても、自動車のダッシュボードのように様々な指標によってその内部が数値化され、可視化されていれば、チームのパフォーマンスに統一的な認識を持たせやすくなります。 本記事では、どのような指標を可視化すべきか、その代表的なものについて取り上げます。 リードタイム（開発、製造）リードタイムは、開発項目ごとの作業期間を計測したもので、短いほど優れていることを示す指標です。計測対象となるプロセス全体を「開発」と
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
河野と申します。2018年8月からマッハバイトで業務委託（いわゆるフリーランス）として業務に携わっており、2022年6月から、テックリード（以降、TL）という立場となりました。 TLという言葉は広く使われていますが、実際に何をするのかは、会社や環境によってさまざま。 3ヶ月の振り返りがてら、ここに一例として公開してみようと思った次第です。 TL着任以前 Join当初はRailsエンジニアとしての働きを期待されており、最初の担当はマッハバイトiOS版用に、REST APIを開発することでした。 半年少しでその業務が一段落した後は、以下のことなどを担当してきました。 Rails製アプリケーションの機能追加、Ruby、RailsのUpdate ホストOSのUpdateに伴う、deploy環境の修正や、ライブラリなどのUpdate（オンプレ環境） マイクロサービスの中心に置きたいメッセージングサー
ジャムジャム！！Jamstack_2に登壇した際の発表資料です。 https://jamjamjamstack.connpass.com/event/226467/ ご質問あれば、Twitter: aiji42_dev までどうぞ。
はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学
AMP（Accelerated Mobile Pages）がオープンソースとして立ち上げられてから数年が経ちました。食べログなどの大手Webサービスが対応し、また簡単にAMP対応できるWordPressプラグインが出たことで、今では一般に浸透してきた感じを持っています。 ただ「表示高速化技術」「一瞬で表示する技術」というのは正しくないのでやめませんか？ AMPはWeb Componentsフレームワークまず誤解されがちなのですが、AMPは新たな技術ではなく、Web標準の「Web Components」というAPIを用いて実装されています。AMPのGitHubページにもしっかりと「The AMP web component framework.」（AMPというWeb Componentsを用いたフレームワーク」と掲載されています。 Web Componentsは、再利用可能でカプセル化された
爆速のアイコン検索サイトを作った
爆速のアイコン検索サイトを作ったので、遊んでみてください。 (1) まずは自分が使いやすいアイコン検索サイトを作りたかったので作りました。(2) 様々なアイコンを爆速で横断検索し、サクッとアイコンをコピーできるようにしました。単純ながら意外とその部分が面倒なサイトは多い気がします。(3) また応用とメンテがしやすい実装にして、非常にサポート範囲の広い DB を GitHub Pages 上で構築しました。公開時点では 120+ のアイコンセットと、130,000+ のアイコンをサポートしており、サポート数も観測範囲では No.1 です。 開発動機 アプリ/サイト開発ではまずお世話になるであろうアイコン。私はこれまで Material Icons と Bootstrap Icons ばかり使っていました。これは検索が面倒だったからです。検索が面倒だと知名度の高いものだけに閉じてしまうので、良
ガジェットさん #001 新しいiPad Proは買い？スルー？ そんなクソ高いガジェットを買っても、やる事といえばYouTube見たり漫画読んだりだろう。そんな怠惰な人間が最新ガジェットなど片腹痛い な、なんでそんなに上から目線なのよ！ 貴様の目線が低すぎるのだ。我のようにあらゆる事象を俯瞰できる高次の視点を持てば買うか否か、情報を精査して判断するなど容易い事。それができぬという事は貴様の視点はモグラ並みの低さ。 今日から貴様はモグたんと名乗るがいい。そして我の事はお姉さんと呼ぶがいい 漫画はじめて物語じゃねーか！！ クルクルバビンチョ ………………… ………………… ……でも確かに、Appleの発表を見て以来、欲しい欲しいと喚くだけで情報を全く精査していなかった フッ……視点の低さはゲンゴロウ並みだな モグラと比較して上がったのか下がったのかわからん！ とにかく、iPad Proを欲す
AuroraかRDSどちらを選ぶべきか比較する話をDevelopers.IO 2019 in OSAKAでしました #cmdevio | DevelopersIO
こんにちは、大阪オフィスのかずえです。10/11に、弊社は Developers.IO 2019 in Osakaを開催いたしました。お越し下さった皆様、ありがとうございました！ 私は今回、「AuroraかRDSどちらを選ぶべきか」というタイトルで登壇させていただきました。このエントリはその内容をブログ用にアレンジしたものになります。 ゴール AuroraとRDSの違いを理解して、 適切に使い分けることができるようになる もくじ RDSとは Auroraとは� RDSとAuroraの違い� アーキテクチャの違い� Auroraにしかない機能� RDSかAuroraどちらを選ぶべきか� Auroraを使えないケース� (Auroraも使えるけど)RDSを使うべきケース� まとめ� 登壇資料� 参考資料� RDSとは 皆さんご存知かと思いますが、RDSはAmazon Relational Da
シェルスクリプトの [ ] と [[ ]] の違いを歴史的に解説 〜 言語設計者の気持ちになって理解しよう - Qiita
はじめに bash などのシェルには [ ... ] と [[ ... ]] の二種類の比較方法があります。一つはコマンド、もう一つはシェルの文法なのですが、具体的にはこの二つは一体何が違うのでしょうか？ そもそもなぜ似ている機能が二つもあるのでしょうか？ この記事は言語設計者の気持ちになって考えることで、その理由を解き明かそうという記事です。 なお、違いについての簡単な説明については「test と [ と [[ コマンドの違い - 拡張 POSIX シェルスクリプト Advent Calendar 2013 - ダメ出し Blog 」の記事がよくまとめられていますので紹介します。一通りの違いを素早く知りたい方はこちらを参照してください。 参考 シェルの歴史や種類については「シェルの歴史 総まとめ（種類と系統図）と POSIX の役割」に詳しくまとめています（系統図とか頑張って書いたので見
![シェルスクリプトの [ ] と [[ ]] の違いを歴史的に解説 〜 言語設計者の気持ちになって理解しよう - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/647514abcaea7b5f8e1a1cdb8e496644eb63f609/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwa28xbmtzbSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YzU4ZjdmNmRhMDNjMTE2MGZlNWU3ZTc5Y2Y2OTljYTk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D93ef0dfa5f01edb32750f9b33392ebfc)
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
社内ChatGPTを使ったGASアプリ開発の完全解説！業務改善の高速化を実現 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ
データ圧縮フォーマットのひとつであるZIP(ZIP圧縮)や、電子文書フォーマットのPDF、音声ファイルフォーマットのMP3の基礎となったデータ圧縮アルゴリズムのLZ77やLZ78などを開発したイスラエルのコンピューターサイエンティストであるジェイコブ・ジヴ氏が亡くなりました。91歳でした。 Israeli computer pioneer passes away just weeks after famed research partner https://www.ynetnews.com/business/article/bj2k2g0x3 Ziv and Lempel co-invented the famous Lempel-Ziv algorithm that is the basis of ZIP files. Prof. Abraham Lempel died 7 weeks
WebAssemblyの歴史について
はじめに 最近、Node.jsとDenoの開発者であるRyan DahlさんがJavaScript Containersという記事を書いていることを知った。 Webとの親和性の高さがサーバーサイドで求められる中、JavaScriptがユニバーサルスクリプトとして活躍するだろう。そして、コンテナランタイムがLinuxコンテナの抽象レイヤーとしてあるように、JavaScript界隈では既存のWebAPIそのものが抽象化の手助けとなるであろう、みたいな趣旨の内容だった。 彼がChromeのV8 JavaScript Engineを使ってNode.jsを誕生させた同じ頃、JavaScriptの可能性を信じて方法を模索した人がいる。Alon Zakaiさんだ。 Alon(以降、敬称略)はWebAssemblyやその考えの元になった asm.js 、 JavaScriptコンパイラ Emscripte
Lチカを超えて電子工作をちゃんと知るための「n講」第1回：ToF距離センサの仕組み | Device Plus - デバプラ
しっかりとした正しい知識を基礎から学び、長く電子工作を楽しむことができるようになることを目的とした今回の連載。分かりやすく解説してくれるのは、金沢大学電子情報通信学類教授の秋田純一先生です。記念すべき第1弾はセンサの仕組みを解説。 第1回となる今回は数あるセンサの中から、ToF距離センサについて解説をしていただきます。 目次 いろいろな距離の計測方法 ToFセンサと使い方 ToF距離センサの原理 カメラとToF距離センサ まとめ 1. いろいろな距離の計測方法 みなさん、こんにちは。金沢大学の秋田純一と申します。よろしくお願いいたします。 早速ですが、マイコンを使って何か作るとき、距離を測りたいことって、よくありますよね？ 例えば障害物をよけて進むロボットとか、手を近づけたらアルコール消毒液を出す、といった場合です。こういうときは、いわゆる「距離センサ」を使うことになります。 対象物までの
AWS、Amazon S3やEFSを爆速にする「Amazon File Cache」発表。複数のストレージを単一のビューでアクセス可能に
Amazon Web Services（AWS）は、8月10日に開催したオンラインイベント「AWS Storage Day 2022」で、新サービス「Amazon File Cache」を発表しました。 Amazon File Cacheはその名の通りAWSで利用できる高速なファイルベースのキャッシュです。特徴は2つあります。 1つ目は、ミリ秒以下のレイテンシと数百ギガバイト/秒のスループットという高い性能です。Amazon S3やNFSサーバといったストレージのキャッシュとして利用することで、これらのストレージに対するアクセスを高速化できます。 2つ目は複数のストレージに対する単一のファイルビューを提供できることです。AWSの説明によると、Amazon File CacheはAmazon S3やAmazon EFSなどAWS上のストレージだけでなく、AWSからオンプレミス上のファイルサー
H(uman-friendly) な grep コマンド hgrep をつくりました． github.com '\w+ で検索した時の出力 ファイルを特定のパターンで検索し，マッチした箇所を構文ハイライトしたコード片で表示します．超ざっくり言うと，ripgrep で検索して bat でマッチ箇所付近を表示するような感じです． grep -C によるコンテキスト表示に似ていますが，マッチ行が近い時は1つのコード片にまとめる，周囲何行を表示するかをヒューリスティックに少し賢く決めているなど，ちょっと出力は工夫しています． 動機 手元のリポジトリでコードを検索する時は 単純に grep で検索してマッチ結果を眺める grep | fzf のように検索結果を fzf で絞り込んだりプレビューする vim $(grep -l ...) のように検索結果をエディタで開く あたりを使い分けているのですが
市販の歌声合成ソフトとして、ヤマハのVOCALOIDとともに独自の歴史を刻んできた「CeVIO」が1月29日、登場から8年を前に大きく進化。深層学習の技術を取り入れ「CeVIO AI」として、開発元のテクノスピーチが発売した。まずはその歌声を聴いてほしい。 これは、ソフト上で楽譜を打ち込んで再生ボタンを押しただけで出力された音声だ。それだけでこのように人間らしい歌声が出力できる。「しゃくりあげ」や「ビブラート」といった歌唱表現も勝手に付く。メインボーカルとして起用するにはもう少し調整が必要だが、作曲中の仮歌に使うなら文句のないクオリティーになっている。人間らしい歌声を合成するまでの時間が短いため、作業を迅速に進められるのがメリットの一つだ。 CeVIO AIリリースまでの道のり CeVIOは2013年公開のWindows専用音声／歌声合成ソフト。名古屋工業大学が長年研究しているHMM（隠れ
厳格なOLTPと高速なOLAPを両立 新RDBの特徴は厳格なOLTP（オンライントランザクション処理）が可能でありながら、ビッグデータ分析にも使用できる高いOLAP（オンライン分析処理）性能を有していることだ。OLTPとOLAPの両立はHTAP（Hybrid Transaction／Analytical Processing）と呼ぶ。OLTPで用いる行方向のデータは不揮発性メモリーを採用する主記憶（メインメモリー）に格納し、OLAP用の列方向のデータを2次記憶装置に格納する。2次記憶装置にも不揮発性メモリーを使用する。 OLTPに関しては、トランザクション処理の分野で一般的なベンチマークである「TPC-C」において1ノードで1000万トランザクション／秒（TPS）の達成を当面の目標とする。そしてトランザクション処理においては、一貫性と隔離性のレベルを示す「トランザクション分離レベル」が最も
「Photoshop」と「Illustrator」にWebブラウザ版 まずはβ版、データ閲覧までなら非会員にも開放
Webブラウザ上で動作するため、ダウンロード不要で使えるのが特徴。Creative CloudのメンバーでなくてもWeb版のツールを開いてデータを閲覧することは可能。有料会員であれば、レイヤー内のオブジェクトの移動や削除、文字入れ、「画像の映り込みの修正」といった簡単な編集ができる。 対応ファイルはアドビのクラウド専用ファイル形式である「クラウドドキュメント」のみだが、Photoshopで使われているPSDデータ、IllustratorのAiデータともに、一度Webブラウザ版で読み込むことでクラウドドキュメントに変換されるという。 Webブラウザ版は、同日に発表したチーム管理サービス「Adobe Creative Cloud Web」にも組み込まれている。プロジェクトの初期から制作物などアウトプットまでをオンラインで完結するよう設計されたもので、チームでのデータ管理やコミュニケーションなど
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム（DBMS）は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例：MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
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