概要 2011～2012年に『Web+DB Press』誌上で連載された「SQL緊急救命室」の書籍化です。病院を舞台としてダメなSQL文が毎回持ち込まれて、どこが非効率なのか、どこが間違っているのかをコミカルな対話形式で議論しながら効率的で正しいSQL文の書き方を学びます。中級者向けのSQL解説書は内容が難しく読者にとって敷居が高くなりがちですが、本書は初級者と上級者の登場人物の対話形式を採用することで物語調でスムーズに理解できるようにしています。 目次 はじめに 本書を読む際の注意事項 動作確認環境 相関名を定義するAS 本書に出てくる主要な人名 サンプルコードのダウンロード 実行計画の取得方法 本書の登場人物 初出一覧 目次 序章：本書を読むにあたってのSQLの基礎──モダンなSQLの必須技術、CASE式とウィンドウ関数 出会い CASE式──SQLが誇る強力なユーザー定義関数 CAS
ざっくりと書いて行く 前提Claude Max Plan $200Anthropic API Rate limits Tier 4Claude CodeClaude Max Plan $200 を契約VS Code から利用/model opus を指定色々試してみた。 Redux から Zustand への移行React Compiler への適用を含むx86_64 上での arm64 クロスコンパイル対応C++ で書かれたサンプルコードの Python ポーティングC++ で書かれた Python ライブラリのセグフォ修正とテストC++ で書かれた Python ライブラリの各種デコーダー実装Opus デコーダーの実装とテストOpenH264 デコーダーの実装とテストlibaom のデコーダーの実装とテストC++ で書かれた Python ライブラリのサンプル実装自社ドキュメントの日
YAPC::Kyoto 2023 2023-03-19 Yusuke Wada
2024年10月19日開催の「PHP勉強会 in 広島 vol.1」の登壇発表資料です。 https://hiroshimaphp.connpass.com/event/321216/
あなたが見た中で最も有用なコードコメントは何ですか？
回答 (26件中の1件目) 有用なコメントはどれも有用で、どれが一番、としづらいです。 無いと困るという視点でみると、特定のデータ構造を処理するコードのコメントです。例えば、パーサーがどういう構文を処理しているのか？といったコードはどんな構文なのか説明がないと、何を処理しているのか構文を知らない人には解りません。 postgres/postgres 手続き型言語の場合、構造体への値設定にどのような意味があるのか？は代入からでは解りません。（OOの場合はエンカプスレーションしているので、メソッド名で概ね解るようにできる） postgres/postgres コードから処理が判って...
UX/UI Design: Growing List of Top Resources (last update 02/2023)
Instead of hiding it in the usual Google Doc, from now on it will live here on Medium and will be updated every time I find another little gem. So make sure to subscribe! By the way, this is not about quantity but quality. This list is from my personal point of view and everyday work life and not scientific research by the way. However, feel free to add a comment if you know of a page worth adding
AIが書いたコードをレビューするな
はじめに AIが書いたコードを一生懸命レビューしているあなた。残念だが、その作業は今日で終わりにしていい。 2026年3月、InfoQがある調査結果を報じた。「AIコーディングアシスタントは開発速度を上げなかった」。理由は単純で、コーディングは元々ボトルネックではなかったからだ。 では本当のボトルネックは何か。それは「認識のズレ」だ。 レビューすべきはコードじゃなくて前提だ。「テストは書くよね？」「外部依存は増やさない方向だよね？」——その暗黙の期待を、実装が始まる前に言語化して合意する。それだけでコードレビューが「驚きの連続」から「確認作業」に変わる。 この記事では、そのフローを Claude Code のスキルとして実装して実際に使ってみた体験を書く。 課題：「作ってもらったけど違った」の繰り返し AIと仕事していると、こういうことがよく起きる。 「○○を実装して」と頼む AIが実装し
この記事のターゲット快適な開発環境のメリットを知らない経営者やエンジニアの方々に向けて書いています。 この記事の目的Claude CodeなどのAIを活用したコーディングエージェントを最大限活用するには、まず「快適な開発環境」という土台が必要です。その重要性と構築方法をお伝えします。 この記事を書いた背景最近、いろいろな会社のプロダクトの状況を見る機会が増えています。 とりあえず一旦見てほしいみたいなものや技術顧問、アドバイザー的な立場で関わることもあるのですが「非常にもったいないな」と思うことが多いです。 色々な会社を見ていると、 テストが書かれている、CIが回っている、デプロイが自動化されている みたいなプロダクトは実は少数派で テストはない。CIが常に壊れている。デプロイは手動でやっている みたいなプロダクトが多いことにびっくりしてる — すてぃお (@suthio_) August
半開区間とは？ 半開区間の前に、開区間と閉区間についておさらいしておきます。 開区間は(left,right)のように表され、両端点を含まないleftからrightまでの区間を表します。 一方で閉区間は[left,right]のように表され、両端点を含むleftからrightまでの区間を表します。 例えば開区間(1,5)は1と5を含まない1から5までの区間を指すので、2,3,4がこの区間の表す集合となります。 逆に閉区間[1,5]は1と5を含む1から5までの区間を指すので、1,2,3,4,5がこの区間の表す集合となります。 そして、今回紹介したい半開区間はこの２つを組み合わせたような区間です。 半開区間は一般的に[left, right)のような形で表され、leftからrightまでの区間を表しますが、端点はleftを含みrightは含みません。 さっきの例でいくと、[1,5)は1を含み5
スタディスト 開発部 技術支援ユニットの笹木 (@s_sasaki_0529) です。 2021年上半期、およそ6万行の JavaScript コードを TypeScript に置き換える作業を、半年間単独で行いました。 本記事では、機能開発自体を止めずに、どのように走り切ることができたのか、ふりかえりたいと思います。 なお、本記事の内容は、移行開始直後の登壇資料 “大規模 Vue アプリケーションの TypeScript 移行” と、移行完了後の登壇資料 “6万行の TypeScript 移行とその後” と重複する内容を含んでいます。 Teachme Biz と TypeScript弊社が開発している、マニュアル作成・共有システム Teachme Biz は、iOS/Android や Windows など、マルチプラットフォームで提供されています。 その中でも、作成・管理に多く使われて
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 教科書をLaTeXおよびPDFファイルで自動生成するツールを作りました！ プログラムはGithubで公開しており、Google Colabで実行できます。 ツールの名前は、AutoGenBookとしました。 このツールにより、あなたのバックグラウンドを考慮した上で、あなたの知りたい分野の教科書を数十円くらいで作ることができます！！ 以下は「機械学習のための線形代数」についての教科書を出力した結果です。PDFはこちらに置いています。 Markdownでの出力にも対応しました（2024/10/19）。 数式だけでなく、プログラムも表示できま
第1章：悪しきコードの弊害から痛みを知る仙塲大也氏（以下、仙塲）：ここからは各章の紹介です。本書は1章から17章までの全400ページあります。第1章「悪しき構造の弊害を知覚する」。1章と2は、新卒さん向けの章です。「設計なんかぜんぜん知らないですよ」という方向けの章です。 そもそも設計って、「設計しなきゃ」という危機意識が必要なわけですね。その危機意識の醸成には、悪しきコードによる弊害を知覚する必要がありますよ。悪しきコードの弊害を数例用いてダイジェスト的に紹介して、痛みを知ってもらおうという章です。 第2章：「設計とは？」を学ぶ第2章「設計の初歩」。本格的な設計は3章の「クラス設計」から始まりますが、いきなりクラス設計となるとちょっと重いので。第2章で簡単な命名や小さいメソッドの設計とかをベースに、「どういうことをするのが設計なの？」というところを学びます。1章と2章をつうじて、設計がぜ
CSSで数式を使用するときには、今まではcalc()関数をはじめ、min(), max(), clamp()などの関数でしたが、ついに三角関数もChrome, Edge, Safari, Firefoxのすべてにサポートされました。 CSSの三角関数、sin(), cos, tan(), asin(), acos(), atan(), atan2()の基礎知識と基本的な使い方を紹介します。 Trigonometric functions in CSS by Bramus 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 CSSの三角関数が主要ブラウザにサポートされました CSSの三角関数とは: sin(), cos(), tan() CSSの三角関数とは: asin(), acos(), atan(), atan2() CSSの三
※1 Pythonコードは、Google Colaboratoryのジュピター・ノートブックの環境で実行することにより動作します。 詳細は、本教材の「参考テキスト」p.159～を参照ください。 ※2「clst.csv」のデータの一部については、自然科学研究機構 国立天文台より２次利用の許可を得て掲載しております。 出典：国立天文台編「理科年表2021」，丸善出版(2020)
Claude Code × MCPで実現するPRレビュー準備の自動化 ——週6時間のレビュー工数を削減した実践例——
はじめに：大規模プロジェクト復帰とレビュー負荷の課題 こんにちは、DevRelの大熊です。本記事では、育休復帰直後という制約の大きい状況の中で、AIを活用したコードレビューの仕組みを構築し、週6時間の業務削減とレビュー品質の向上を同時に実現した事例を紹介します。 お話を伺ったのは、リサーチプラットフォーム「LINE Surveys」の開発を担うソフトウェアエンジニア、上土井涼馬です。約1年の育休を経て復帰した先に待っていたのは、歴史が長く、レガシーコードや複雑なSQL（Structured Query Language）が多い大規模なプロジェクト。育児と仕事を両立しながら成果を出し続けるという、大きなチャレンジでした。 そんな状況の中、Claude Code、Model Context Protocol（以下、MCP）、NotebookLMなどを組み合わせて「AIレビュー」の仕組みを構築。
Vibe Kanban は、AI コーディングエージェントの管理を支援するためのツールです。カンバン方式の UI でタスク管理を行い、各タスクに対して AI エージェントを割り当てて人間がその進捗を管理できます。この記事では Vibe Kanban を使用して AI コーディングエージェントの管理を実際に試してみます。 AI コーディングエージェントが登場して以来、開発者の仕事はコードの生成からコードのレビューや設計、AI エージェントの管理へとシフトしつつあります。AI コーディングエージェントは大量のコードを高速に生成できる一方で、生成されたコードが正しいか、セキュリティ上の問題がないか、プロジェクトのスタイルガイドに準拠しているかを確認する必要があります。また、AI エージェントに適切なプロンプトを与え、タスクを分割して効率的に作業を進めるための管理も重要です。 Vibe Kanba
要約 現在最新のGoogle Chormeで10080番ポートが使用できなくなった Firefoxではすでにブロック済み NAT Slipstreaming v2攻撃への対応のため ブラウザからアクセスするサーバを建てる場合は10080以外のポートにするべき 回避方法は一応ある Chrome 91以降は10080番ポートがブロックされる Google Chormeの91 (2021/05/25 リリース)から10080番ポートへのサーバに接続できなくなります。 例えば Google Chrome 90だと以下のように10080番のポートを受け付けるサーバにアクセスできますが、91以降だとアクセスできなくなります % python -m http.server 10080 Serving HTTP on 0.0.0.0 port 10080 (http://0.0.0.0:10080/) .
RustでAPIを開発してみたら結構辛かった話
はじめに 皆様こんにちは、株式会社プラハのAwataです。 今日は、以前書いたリーダーの振り返り記事で軽く触れていた、RustでのAPI開発についての記事を書いていこうと思います。 結論RustでWebは辛い！という話なんですが、約5か月くらいRustでWeb開発をしたので、今後の参考になるようなことを書いていこうと思います。 ぜひ最後までお付き合いください。 TL;DR RustでWeb開発はまだ早いかもしれない。 RustでDDDはやりやすい。ただしDIがやりにくい場合があるので、そこは要注意。 Rustはモジュールの仕組みが協力なので、モジュラモノリスはやりやすい。 サンプルリポジトリはこちら Rustはやっぱり難しいけど人気の理由も少し分かった気がする そもそもなぜRustでやってみようとなったのか 前例が少ない中、どうしてRustで開発しようと思ったのか気になる方も多いと思います
I won't deny there may well be cases where a microservices-first architecture makes sense, but I think they're few and far in between. The vast majority of systems are much better served by starting and staying with a majestic monolith. The Prime Video case study that blew up the internet yesterday is but the latest illustration. Maybe once you reach the scale of Netflix or Amazon, there are areas
エンジニアの「技術的には可能です」に含まれる意味、あなたはどのパターン？(でもやりたくない)(でもお金かかるよ)(でも違法だよ)
米村歩@日本一残業の少ないIT企業社長 @yonemura2006 エンジニアの「技術的には可能です」の後に含まれる言外のかっこの中の重要度はガチ。 ・技術的には可能（でもめっちゃお金かかるよ） ・技術的には可能（でもめっちゃ時間かかるよ） ・技術的には可能（でも作っても意味なくね？） ・技術的には可能（でも正直作りたくないです） 2022-10-28 20:08:47
YouTuberが4chanでAIを訓練して「ヘイトスピーチマシン」を生み出しネットに放流してしまう、AI研究者は困惑と懸念を表明
世界最大規模の画像掲示板である4chanは、多くの匿名ユーザーによりサブカルチャーから政治まで幅広いトピックの会話が交わされていますが、比較的検閲が緩いため過激な言論やヘイトスピーチの温床にもなっています。YouTuberのYannic Kilcher氏が、4chanの中でも特に物議を醸す「/pol/(Politically Incorrect板、政治的非中立／政治的に正しくない／非ポリコレ板)」から抽出した330万件のスレッドで訓練したAI「GPT-4chan」を作ったところ、過激で人種差別的な発言をまき散らす「ヘイトスピーチマシン」が誕生してしまったとのことです。 This is the worst AI ever - YouTube AI Trained on 4Chan Becomes ‘Hate Speech Machine’ https://www.vice.com/en/ar
今Reactを使うならピュアなCSSをサポートするUIフレームワークやライブラリを選定するのがマルそうと思った話
最近個人開発でNext.jsの環境を立ち上げた際に、スタイリングをどうやってやろうかなと迷ったので初心に帰って最近のスタイリングについて調べ直してみました。結構面白かったので、記事にまとめることにしたので、よかったら読んでみてください。 本記事では以下に触れます。 React界隈におけるスタイリング方法の歴史的変遷 なぜタイトル通りピュアなCSSをサポートする機構が良いと感じたか おすすめのスタイリング機構 ざっと振り返るReactのスタイリング方法の歴史的変遷 私が最終的にピュアCSSを推したいと思った理由をお話する前に、爆速で変わり続けるReactとともに、スタイリングはどう変遷していったのかをざっとまとめたいと思います。 （こういうのって、歴史と組み合わせて理解すると、結構深まりますよねと思っているのは私だけでしょうか…、いえそんなことはないはず😊） 大昔: CSS Modules
バンドリのPVが「GPL汚染」という与太話
バンドリ！ ガールズバンドパーティ！ @bang_dream_gbp 🌹Roselia×いとうかなこ✨ 『スカイクラッドの観測者』 🎊フルPV公開🎊 Roseliaといとうかなこさんが一緒に歌う、エクストラ楽曲『スカイクラッドの観測者』のフルPVを、YouTubeにて公開しました🎶 ぜひチェックしてみてくださいね👇 youtu.be/1nx_DJwkWow #バンドリ #ガルパ #いとうかなこ 2022-09-30 20:00:51
概要 Docker コンテナの原則として「1コンテナ1プロセス」1というものがありますが、あえてこの原則を破りたいときがあるかもしれません。 公式: Run multiple services in a container 有志翻訳: コンテナー内での複数サービス起動 上記ドキュメントのラッパースクリプトを利用する方法には重大な問題があり、本番環境で使用するべきではありません。 (よりによって「本番環境でのアプリ運用」の項目にある) 公式ドキュメントに書かれているのに、死ぬというのはおかしいじゃないか それが罠だという証拠 ちなみに supervisord を利用する方法は問題ありません。 また、コンテナ向けに最適化された s6-overlay2 を利用する方法もあります。 ラッパースクリプトの問題点 プロセスの graceful shutdown が実行されない(プロセスに SIGKIL
「オープンセミナー岡山2022」のイベント登壇で用いた資料です。 https://okayama.open-seminar.org/
Coinhive裁判が1月20日に幕を閉じた。結果は二審の判決を覆し無罪。発端は被告人となったWebデザイナーのモロさんだったが、本件はWebエンジニアを始め多くのIT業界人にとってその行く末から目を離せない社会的意義の大きい裁判になった。 そんな裁判を無罪に導いたのが電羊法律事務所の平野敬弁護士だ。平野弁護士は1月31日に日本ハッカー協会が開催したイベントで、Coinhive事件発生当初から無罪を勝ち取るまでの“ドラマ”を語ってくれた。 「これ、争うのかな？」 事件の意義に気付くまで Coinhive事件は、Webデザイナーであるモロさんが自身のWebサイトに暗号通貨のマイニングプログラム「Coinhive」を設置するところから始まる。Coinhiveは、サイトの運営者が、サイト閲覧者のPCのCPUに暗号通貨を採掘させ、その収益を受け取る仕組みだ。 2017年9月、モロさんは広告を使わな
MCP（Model Context Protocol）を活用したJグランツ補助金検索システムの実装例｜デジタル庁
デジタル庁プロダクトマネージャーユニットの土岐竜一です。事業者の手続システム総括班で、Jグランツを含む事業者向けシステムなどを担当しています。 この記事では、デジタル庁が運用する補助金電子申請システム「Jグランツ」のAPIを、Anthropic社が提唱するModel Context Protocol（MCP） によりラッピングし、LLMから利用可能なシステムのサンプル設計および実装について説明します。 具体的には、Pythonで簡単に実装できるFastMCPフレームワークを利用し、Jグランツの補助金検索や詳細の取得などの実用的な機能を備えたMCPサーバーを例として実装します。なお、本記事におけるコードはGitHubよりダウンロード可能です。 本実装例で実現できること今回紹介するMCPサーバーを利用すると、LLM（Claudeなど）を通じて、以下のような自然言語によるJグランツの補助金検索や
Googleは、AIを用いることでファイルの種類を高速かつ正確に判別できるツール「Magika」をオープンソースで公開したと発表しました。 Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 下記はコマンドラインとしてMagikaを実行した例で、フォルダ内のファイルの種類を出力しています。 特別に最適化された1MBのモデルでを用いて推論を実行 Magikaはファイルの判別に、Kerasを用いて特別に最適化されたディープラーニングによる、わずか1MBのモデルを用いていると説明されています。 このモデルは推論エンジンのOnnx上で実行されています。実行速度はGPUを用いずCPU上で処理されたとしても数
Googleは、同社が開発中の自律型のコーディングエージェント「Jules」ベータ版を公開しました。ウェイティングリストに登録したユーザーに対して順次公開が始まっています。 Julesは昨年（2024年）12月にGemini 2.0が公開されたタイミングで発表されていました。 参考：自律的にプログラミングをするAIエージェント「Jules」、Googleが発表。人間がタスクを与えると実装計画を作成、コードの生成や変更、バグフィクスなどを実行 Googleは日本時間の今夜（5月20日）、年次イベントのGoogle I/Oを開催します。Julesについてもそこで発表があると見られます。 Julesがベータ公開されたことで、Devinに代表される自律型のコーディングエージェント分野においてマイクロソフトのGitHub Copilot Coding Agent、AWSのAmazon Q Devel
この記事は 期間限定で全文無料で閲覧できます。 前回の記事「PMはスキルエンジニアリングを極めるべし」では、PMが今やるべきはモデル競争を追いかけることではなく、自分の業務をSKills化する力を磨くことだという話をしました。 今回はその続きで、「じゃあ実際にどうやってスキルを作るの？」という具体的な方法を解説していきます。エンジニアではない方でも作れるように、考え方から手順まで丁寧に書いていきます。 そもそもSkillsとは？Skillsは、よくやる作業手順や知識をまとめた「スキルファイル群」を作っておくと、AIがそれを読み取って実行してくれる仕組みです。 今回はClaude Codeを使った作り方を解説しますが、SkillsはClaude Code固有の機能ではありません。CodexやCursorなど、他のAIコーディングツールでも同じ考え方で進められます。スキルの設計や構成の仕方は共
AI エージェント開発で半年間成果が出なかった私が、前に進めるようになるまで - Speee DEVELOPER BLOG
※この記事は、2025 Speee Advent Calendar 18 日目の記事です。昨日の記事はこちら はじめに こんにちは、DX 事業本部でエンジニアをしている 22 新卒の高島です。社内ではたかてぃーと呼ばれています。 大学院では機械学習の研究をしていましたが、入社後は既存プロダクトの保守運用や新規事業のアプリケーション開発を経験しました。2024 年 11 月からは、不動産領域で AI/LLM を活用した R&D プロジェクトをリードしています。 この 1 年間、AI エージェントに関する研究開発に取り組んできましたが、決して順調ではありませんでした。特に最初の半年間は、成果が見えない苦しい時期が続きました。 本記事では、私が R&D プロジェクトで試行錯誤した経験と、そこから見えてきた「地に足をつける進め方」についてまとめます。 こんな方に向けて書いています： ゴールが曖昧な
本稿は、Claude Code のスキルとサブエージェントを確実に発動させるための実践ガイドである。公式ドキュメントには記載のない罠がいくつか存在するため、検証結果を踏まえて攻略手順をまとめる。忍耐力が試される区間なので気長に頑張りましょう。 発端：スキルが発火しない まず目標を確認する。やりたいのは「プロジェクト固有のコーディング規約を Claude に守らせる」こと。 スキルを作成する。 # .claude/skills/tech-stack/SKILL.md --- name: tech-stack description: このプロジェクトの技術スタック --- # 技術スタック - HTTP クライアント: ky（axios は使用禁止） - テスト: Vitest（Jest は使用禁止）
星取表のアンチパターン
これだけみると LibC がよく見えますね。 オープンソースのライブラリ比較や、エンタープライズな SaaS が競合に対する優位を見せたいときに星取表が使われることが多いです。 中立な立場でライブラリを選定する過程として出てくることがあります。 自分はこれに全く意味がなく、むしろ競争的な立場では出した側が負けるものと認識しています。 星取表を作る側の意図 よく見かけるパターンがこれです。 開発自体は長いため機能が豊富だが性能に劣る先発が、後発を貶めている 恣意的な項目選定で、そもそも負けている そもそも比較対象としての土俵が違う(全部入りのフレームワークと単機能なライブラリの比較) 特に 1 と 2 の組み合わせが多く、この裏では非機能要件で圧倒的に負けていることが多いです。例えば A は機能は豊富だけどビルドに 30秒で、Bは機能は足りないけど3秒だといった場合、多くの場合ではまず B
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開発を行っている一環として、Megatron-DeepSpeed, GPT-NeoXなどを用いて数十Bのモデルの学習を行う知見を蓄積しています。今回はLLMの事前学習を行う際に候補となるMegatron-DeepSpeedを用いてGPT-2-7B(6.6B)の学習をどのように行うのかについて解説します。 分散並列学習がどのよう
Java向けログ出力ライブラリ「Apache Log4j」（Log4j）で12月10日に判明した脆弱性を巡り、中国の行政機関である中国工業情報化部はこのほど、提携関係にあるアリクラウド（阿里雲）が脆弱性情報を発見後すぐに報告しなかったとして6カ月間の提携停止処分とした。中国の報道機関・21世紀経済報道が23日報じた。 問題となっているLog4jの脆弱性は、アリクラウドが発見したとされている。中国工業情報化部・ネットワーク安全管理局は、同社がこの脆弱性を米Apache Software Foundation（ASF）に報告した一方で、同局にはすぐに報告しなかったとしている。同局は別の情報セキュリティ機関からこの脆弱性の報告を受け、ASFに修正を促したという。 中国は「ネットワーク安全法」の第25条で「ネットワーク事業者は脆弱性など情報セキュリティ上のリスクが発生した場合、緊急対応を直ちに開始
概要 本書籍は、Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し、衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方はもちろんのこと、衛星データを使って何かビジネスを始めたい方にも読んでいただきたいと思っています。従来のデータサイエンスの教材の場合には身近なデータを利用することが難しかった中で、衛星データであれば身近な地域のデータを利用して解析することができます。少しのプログラミング変更で解析対象地域を変えることができるようになっているので、関心のある地域の変化についてぜひ調べてみてください。 こんな方にオススメ 人工衛星が地球を観測したデータはある程度まで無料で使うことができます。そうした衛星データをPythonプ
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
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SQL緊急救命室 | 技術評論社
Claude Code と Claude Code Action の雑感
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エンジニアの「センス」とは何か / What is the sense of engineers
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半開区間の魅力 〜プログラミングでのスマートな区間の扱い方〜 - Qiita
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教科書・本を自動生成するツールをChatGPTで作ってみた - Qiita
悪しきコードの痛みを知り、設計スキルを高める方法を学ぶ 全17章からなる『良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門』 | ログミーBusiness
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「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」｜統計学習の指導のために（先生向け）
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非エンジニア向け、ClaudeCodeで業務Skillsを作る方法｜すぅ | AI駆動PM
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