大規模分散DBのCloud Spannerが、RailsのActive Recordに対応。スケーラブルで高可用なRubyアプリケーションの開発が容易に
Googleは、同社がクラウドサービスとして提供しているCloud SpannerをRailsのActive Recordに対応させるアダプタ「activerecord-spanner-adapter」が正式版となったことを発表しました。 Cloud Spannerは、Googleの多数のデータセンターにまたがる地球規模で大規模分散処理を行うリレーショナルデータベースです。事実上無制限とされる高いスケーラビリティと99.999％の高可用性を備えつつ、強い一貫性とトランザクション処理、SQLによるクエリなどを実装しています。 メルカリの決済サービスであるメルペイがバックエンドデータベースにCloud Spannerを採用し、数百万ユーザーの処理を行っているとされています。 このCloud SpannerをRailsのActive Recordのバックエンドデータベースとして使えるようにするア
トレンドの変化が激しいIT業界。近年ではChatGPTなどのAIも登場し、技術の進展も急速に進んでいます。そんな中、将来に備えてどのプログラミング言語を勉強しておくべきか悩んでいるエンジニアの方も多いでしょう。 本記事では、「レバテックフリーランス」に蓄積された案件データを元に、プログラミング言語別の月単価・案件数を集計し、想定年収を算出しました。 ランキング上位の言語を中心に、最新の市場動向や高単価の背景なども解説しています。これから習得して稼げる、狙い目の言語はあるのでしょうか？本調査結果を、今後の言語選びやスキルアップにお役立ていただければ幸いです。 過去のプログラミング言語別単価ランキングはこちら▼ 【2023年2月】プログラミング言語別単価ランキング！フリーランスエンジニアにおすすめの言語は？ レバテックフリーランスはITエンジニア専門の フリーランスエージェントです案件を探して
日本が世界に誇るITヒーローたちが集結。民間からデジ庁統括官に転じ日本のDXをリードする楠氏、超人気プログラミング言語Rubyの生みの親として世界中で尊敬を集めるまつもと氏、世界最大級のプログラミングコンテスト「AtCoder」代表であり自身も世界最高峰の競技プログラマーでもある高橋氏。夢のようなセッションが実現しました。全5回。1回目は、プログラミング力の向上において必要なことと、プログラマーを活かす社会作りについて。 AtCoder株式会社・代表取締役社長、高橋直大氏後藤智氏（以下、後藤）：本日は、プログラミング力向上についてのお話をしようと思います。モデレーターを務める後藤と申します。現在キリロムのCTOをしています。よろしくお願いします。 では、高橋さんからそれぞれ自己紹介をよろしくお願いします。 高橋直大氏（以下、高橋）：AtCoder株式会社で代表取締役社長をしています、高橋直
ご来店いただきありがとうございます。 本日より『Goならわかるシステムプログラミング 第2版』が販売となりましたのでお知らせいたします。 本書は、2017年10月に発行された『Goならわかるシステムプログラミング』の改訂版です。改訂にあたり改めて全体を見直し、加筆修正や古い情報の更新のほか、プロセスの実行に関する説明を中心に構成の見直しをしています。また、コンピュータシステムを扱う際に避けて通れないにもかかわらずまとまった説明があまりないシェルやデバッガに関する解説を追加しています。 なお、第1版を直販サイトでお買い上げいただいた方は、カートに入れてクーポンコード「Go2」を指定することで、第2版を15%オフでお求めいただけます（2022年3月末までを予定）。第1版の購入に利用されたメールアドレスでの購入が必要になります。 PDF（紙書籍にも付いてきます）は本日よりダウンロード可能、紙書籍
はじめに 「オープンソースに挑戦したいけど、どんなプロジェクトを作ればいいかわからない…」そんな悩みを持っていませんか？ 本記事では、初心者・中級者・上級者・達人 の4つのレベルに分けて、合計 120個のオープンソースプロジェクトアイデア を紹介します。 それぞれのアイデアの詳細については折りたたんであります。興味がある内容については広げてみて機能要件や実装のポイント、拡張機能、学べることを見てみてください！ 自分のスキルレベルに合ったプロジェクトを見つけて、実際に開発に挑戦してみましょう！ 初心者向けプロジェクトアイデア 1. ToDoリストアプリ 概要 ToDoリストアプリは、ユーザーがタスクを追加・編集・削除し、完了状況を管理できるシンプルなアプリです。 初心者でも取り組みやすく、プログラミングの基礎となる CRUD（Create, Read, Update, Delete） の概念
こんにちは、ROBOT PAYMENTの開発統括室ペイメントシステム課のtaniguchikun です。 たまたま業務で並列処理と排他処理を実装することになったので、その辺について記事にしたいと思います。 並列処理とはなんぞや 例え話 排他処理 今回のキーワード ミューテックス セマフォ Lock関数（C#言語） チェックポイント 静的変数 サンプルコード ミューテックスの挙動確認 セマフォの挙動確認 ロック関数の挙動確認 並列処理とはなんぞや 恐らく本記事を読まれている方はエンジニアの方々だと思いますが、一応軽く解説をしたいと思います。 並列処理とは複数の処理を同時に行うといったものになります。 例え話 上記でピンとくる方は読み飛ばしていただいて問題ないです。 一般の方でプログラミングしたことがない方ですと例え話で説明した方がピンとくるものがあると思うので、現実世界のバスに例えたいと思い
本記事は、2022年9月に開催された「TechFeed Experts Night#4 〜 フロントエンドアーキテクチャを語る」のセッション書き起こし記事「SPA化するMPAとMPA化するSPA（@yosuke_furukawa） ― TechFeed Experts Night#4 フロントエンドアーキテクチャを語る」を転載したものです。オリジナルはTechFeedをご覧ください。 古川と申します。@yosuke_furukawaでTwitterなどをやっております。 SPAは”見えるようになるまでが遅い” 私が今回お話するのは「MPA化するSPA」です。もともとSPAは、画面遷移（トランジション）をアプリケーションに合わせて最適化することを目的として発展した技術だと思っています。変更が発生したところだけレンダリングすることで高速化するテクニックだったのが、それをすべてのページで行う
仕事くれてる会社のリーダーさんが「EXEファイル作ったけど動きません」と言って出してきたものにビビった→「昔は.batにするだけで良かったから…」
Monyons @Monyons 今日本気でビビったのは、仕事くれてる会社のリーダーさんが「EXEファイル作ったけど動きませんね」と言って出してきたもの。 「ん？C言語かなんかで作ったんです？」 「いや、メモ帳で」 「メモ帳？？」 「PowerShellのコマンド。 拡張子をEXEにしたんですけど 無理かー」 業界8年目だよね？ 2024-12-19 22:13:43
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はじめに こんにちは、株式会社TERASSでエンジニアをしている myrear です。 先日 React Blog にて公開された React Labs: 私達のこれまでの取り組み - 2024年2月版 という記事に React Compiler に関する記述があります。 この React Compiler とは React コードを自動的に最適化し、それにより開発者はメモ化について考える必要がなくなる(忘れることができる)というものです。 まるで魔法のようですが、一体どのような方法でコードの最適化を実現しているのでしょうか？ 本記事では2023年秋の講演の動画を自動翻訳字幕で追いながら要所要所をかいつまんで解説していきます。 React Forget とは？ 先述の通り React コードを自動的に最適化してくれるコンパイラです。 具体的には JavaScript と React のルー
Peter Jay Salzman, Michael Burian, Ori Pomerantz, Bob Mottram, Jim Huang 1 Introduction 1.1 Authorship 1.2 Acknowledgements 1.3 What Is A Kernel Module? 1.4 Kernel module package 1.5 What Modules are in my Kernel? 1.6 Is there a need to download and compile the kernel? 1.7 Before We Begin 2 Headers 3 Examples 4 Hello World 4.1 The Simplest Module 4.2 Hello and Goodbye 4.3 The __init and __exit Mac
Image credit: Hugging Face Meta は、「Meta Large Language Model (LLM) Compiler」を発表した。Meta Large Language Model (LLM) Compiler は、コードを最適化し、コンパイラ設計に革命を起こすために設計された、堅牢でオープンソースのモデル群だ。この技術革新は、開発者がコード最適化に取り組む方法を変革し、より速く、より効率的で、費用対効果の高いものにする可能性を秘めている。 LLM Compiler を開発した研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）をコードやコンパイラの最適化に適用する際に、これまで十分に検討されてこなかった重要なギャップに対処した。LLVM-IR とアセンブリコードの5,460億トークンからなる膨大なコーパスでモデルをトレーニングすることで、コンパイラの中間表現、アセン
はじめに こんにちは。エンジニアの皆さん。 日々の業務にお疲れではないでしょうか？ 消えないエラー、動かないプログラム、迫る締切、etc... 数あるストレスで限界になっていませんか？ ... ...!!! そんな時はペットを飼いましょう！！！！！！！！！！ ...というわけで、VSCode上でペットを飼うことができる拡張機能を紹介します。 その名も、vscode-pets.......!!!!!!!!!! これです。vscode-petsで検索しましょう。 導入 インストールしたらコマンドからPet Coding: Start pet coding sessionを実行します。 Pet Coding:Spawn additional petから好きなペットを選んで... ほわああああああああ！！！！！！！ 殺伐としたVSCodeに一輪の花が爆誕しました。かわいいですねー。 あそびかた す
76. モダンウェブフロントエンド(2022)に至る歴史 - React Server Component、SSR Streaming w/ morishin127 | fukabori.fm
MP3ファイルをダウンロード 内容紹介 2022年のモダンウェブフロントエンドまでに至る歴史、SPA、CSR、SSR、SSR Streaming、React Server Component などについて語っていただいたエピソードです。 出演者 話したネタ モダンウェブフロントエンド勉強会を開催しました そもそもWebページのダウンロードって、どう始まった？ JavaScriptがマウスカーソルをキラキラさせていた時代 Ajaxの登場や、jQuery フロントエンドMVC、Backbone.js、Knockout.js Reactは何が革命的だったのか？ 手続き型の実装は何が辛かったのか？ SPA(Single Page Application) MPA(Multi Page Application) CSR(Client Side Rendering) サーバーサイドがJSONを返す時代
こんにちは、はじめまして。バーチャル幼女プログラマーのきりみんちゃんです。 普段はアプリ開発やWebサービス開発などをやっているVTuberです。 今回はタイトルの通り、算数、数学を勉強した話について話したいと思います。 なお、きりみんちゃんは7歳なのですが一部時空が歪んでいる場合があります。 どうして算数、数学を勉強しようと思ったかきりみんちゃんは不登校であまり義務教育を受けておらず、かなり基本的な学力に抜けている部分があります。 国語や社会などの教科は日常生活や雑学として学ぶことである程度自然に身についていますが、数学というのはなかなか自然に身につくものではないため、どうしても生活や仕事で必要に迫られる知識だけに偏っていました。 それでもそれほど困ることはなくソフトウェアエンジニアとして仕事をしていたのですが、趣味で競技プログラミングを始めたところ、自分に数学の基礎知識がなく、そのこと
スタートラインに立つためにはどうするのか
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オープンソースプロジェクトにまつわる脆弱性の問題を解決するため、Googleは脆弱性データベース「Open Source Vulnerabilities(OSV)」を構築しています。2021年6月24日付けの発表で、OSVが扱うオープンソースプロジェクトの範囲がPython、Rust、Go、DWFにまで拡大することが明らかになりました。 Google Online Security Blog: Announcing a unified vulnerability schema for open source https://security.googleblog.com/2021/06/announcing-unified-vulnerability-schema.html GitHub - google/oss-fuzz: OSS-Fuzz - continuous fuzzing fo
Published Sep 29, 2025 Context is a critical but finite resource for AI agents. In this post, we explore strategies for effectively curating and managing the context that powers them. After a few years of prompt engineering being the focus of attention in applied AI, a new term has come to prominence: context engineering. Building with language models is becoming less about finding the right words
「もっと成果を出さなきゃ」「スキルを増やさなきゃ」。そんな焦りに押され、やることを積み重ねていないでしょうか？けれど、本当に働き方を変えるのは“足し算”ではなく、“引き算”かもしれません。この企画では、エンジニアたちがあえてやめたことと、その後に訪れた変化をたどります。ムダをそぎ落とした先に残る、本当に大切な仕事や自分らしい働き方とは。誰かの“やらない選択”が、あなたの次の一歩を軽くし、前向きに進むヒントになりますように。 鳥井雪です。わたしは株式会社万葉というRuby/Railsが得意な会社でWebプログラマーを長いことやるかたわら、『ルビィのぼうけん』『Girls Who Code 女の子の未来を開くプログラミング』など低年齢や初心者向けのプログラミング入門書を翻訳したり、オライリー・ジャパンから『ユウと魔法のプログラミング・ノート』という本を出版しました。現在では、テクノロジー分野で
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2023/4/13に、AWSが新しい生成AIプラットフォームである「Amazon Bedrock」を発表しました。 この「Amazon Bedrock」を通じて、ビジネスやアプリケーションに最適な生成AIモデルを見つけるための幅広いFoundation Model (FM)を提供するとの発表がされています。 この記事では、Amazon Bedrockがどのように機能し、どのようにしてビジネスに価値をもたらす可能性を秘めているのかを解説します。 1. Amazon Bedrockの仕組み 簡単にまとめると、次のような機能や特徴を
8億ユーザーでも赤字拡大のOpenAIと売上11兆円宣言のAnthropic AI覇権争いの”売上戦争”が幕開け（AMP［アンプ］） - Yahoo!ニュース
「ChatGPTを使っている」と答える人は周囲に増えたが、「月額料金を払っている」という人はどれだけいるだろうか。実はこの問いが、OpenAIの収益構造における最大の弱点を浮き彫りにする。 OpenAIのSam Altman（サム・アルトマン）CEOは2025年11月、X上での投稿で同社の財務状況を初めて詳細に明かした。年間経常収益は200億ドル（約3兆1,400億円）に達する見込みで、2030年までに数千億ドル規模への成長を目指すという。さらに、今後8年間で1兆4,000億ドル（約220兆円）ものデータセンター投資を計画していることも公表した。 しかし、華々しい数字の裏には深刻な課題が潜む。ChatGPTの週間アクティブユーザーは8億人に達したが、このうち有料プランに加入しているのはわずか5%の約4,000万人に過ぎない。OpenAIの経常収益の約7割は消費者向けサブスクリプション（月額
Code execution with MCP: building more efficient AI agents
Published Nov 04, 2025 Direct tool calls consume context for each definition and result. Agents scale better by writing code to call tools instead. Here's how it works with MCP. The Model Context Protocol (MCP) is an open standard for connecting AI agents to external systems. Connecting agents to tools and data traditionally requires a custom integration for each pairing, creating fragmentation an
ニューラルネットワーク入門
Pythonコードで理解するニューラルネットワーク入門 ニューラルネットワークの仕組みや挙動を、数学理論からではなく、Pythonコードから理解しよう。フルスクラッチでニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）を実装していく。 第1回 Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう（2022/02/09） 本連載（基礎編）の目的 ・本連載（基礎編）の特徴 ニューラルネットワークの図 訓練（学習）処理全体の実装 モデルの定義と、仮の訓練データ ステップ1. 順伝播の実装 ・1つのノードにおける順伝播の処理 ・重み付き線形和 ・活性化関数：シグモイド関数 ・活性化関数：恒等関数 ・順伝播の処理全体の実装 ・順伝播による予測の実行例 ・今後のステップの準備：関数への仮引数の追加 第2回 図とコードで必ず分かるニューラルネットワークの逆伝播（2022/02/16）
Auroraバージョンアップに伴い改めてMySQL5.7の押さえるべきポイントについて勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！エンジニアの福間（fkm_y）です。 弊社でデータベースの技術顧問をして頂いている三谷（mita2）さんに、MySQL5.7の追加機能についての開発部向け勉強会を実施いただきましたのでそのレポートをお伝えします。 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しており、3月にもMySQLロックの基礎編の勉強会を開催しました。 ANDPADでは、今年の4月にAurora MySQLをVer.1（MySQL5.6互換）からVer.2（5.7互換）にバージョンアップを実施しました。 tech.andpad.co.jp Aurora MySQL Ver.2 になることで使えるようになった、MySQL5.7で追加された機能について開発者に知ってもらい、普段の開発に取り入れてもらうためにMySQL5.7の勉強会を開催することとしました。 今回は追加された150以上の新機能
キャリアの危機。どうもかわしんです。 この記事の内容は全て僕個人の意見であり、所属する組織を代表するものではありません。 最近周りで ChatGPT が話題です。特に GPT-4 が出てきたあたりからの Twitter で観測する人々の騒ぎ方をみるにこれまでとは何か潮目が変わったなと感じたので、これからの自分のキャリアを見つめ直すことにしました。 AI は詳しくないので間違ってることがあるかもしれないですが、それはそれで。 ChatGPT にみる AI の特性 GPT は大量の文章データを学習し、入力文章から文章を出力するものです。大規模言語モデルの驚異と脅威 - Speaker Deck のスライドを読んだ感じは、学習したデータを元に出力単語列にもっともらしい次の単語を繋げて文章として出力しているみたいです。 これを発展させると、GPT は「公開されているそれぞれの領域の最先端の知識やス
mruby/cが工業用ミシンの不良率を8割削減、ローコード開発環境への展開も：ET＆IoT 2021 しまねソフト研究開発センターは、「ET＆IoT 2021」の「フクオカしまねmruby×IoTパビリオン」において、軽量の組み込み機器向けプログラミング言語「mruby/c」の採用事例や、プログラミングに詳しくない初学者や製造業の技術者向けのローコード開発環境などを紹介した。 しまねソフト研究開発センターは、「ET＆IoT 2021」（2021年11月17～19日、パシフィコ横浜）の「フクオカしまねmruby×IoTパビリオン」において、軽量の組み込み機器向けプログラミング言語「mruby/c」の採用事例や、プログラミングに詳しくない初学者や製造業の技術者向けのローコード開発環境などを紹介した。 mruby/cは、軽量Rubyとして知られるmrubyをさらに小型化した組み込み機器向けプログ
「メモリは640KiBで十分」は本当だったのか？～メモリ管理技術の変遷を学ぶ：Windows温故知新～カリスマITトレーナーが語る技術の変遷（6） 今、皆さんが使っているPCにメモリはどれくらい搭載されているだろうか。おそらく4GBから16GBの間ではないだろうか。しかし、1990年ごろまでのPCは1MBにも満たなかったのだ。今回は「メモリ管理技術」の歴史を紹介する。 連載目次 Windows前史：8bitプロセッサから16bitプロセッサへ 個人用コンピュータの始まりは、Intelの「8080」プロセッサ（別名：i8080）とそれを利用した「Altair 8800」である（Altair 8800については本連載第2回で紹介）。 Altair 8800が発売された1974年ごろは、小型コンピュータは16bitプロセッサ、大型コンピュータは32bitプロセッサが一般的だったが、8080はコス
はじめに こんにちは、食べログカンパニー 開発本部 飲食店プロダクト開発部の菅原です。所属する予約基盤チームでは、食べログ内の中心機能の1つである予約システムの開発・運用を担当しています。 大規模かつ長期にわたるサービス開発では、多くの開発者が共通の課題に直面します。その1つが「ドキュメントの陳腐化」です。 仕様変更にドキュメント修正が追いつかず、いつしかコードと乖離してしまいます。改善を試みますが、なかなか継続できずに挫折した経験を持つ方も少なくないでしょう。 ドキュメント管理には多くのコストを割けない現実もあります。そのため運用によるカバーへ頼らざるを得ない状況が生まれます。 この困難なドキュメント管理を、AIに任せることができれば大きなメリットが期待できます。 本記事では、主にソースコードと密接に関連する技術仕様書や設計書を「ドキュメント」と定義し、AI搭載のコードエディタであるCu
Dockerfile の RUN instruction で heredoc 記法をそのまま使うとコマンドが non-zero exit status で死んでも docker build が成功してしまう - polamjaggy
tl; dr Dockerfile の heredoc 機能の中で凝ったことをやるときはコマンド群の最初に set -e とか書くのが無難そう 近年 Dockerfile 内で heredoc 記法が使えるようになったことが知られていて、 www.docker.com 割と凝ったことができる機能で、シンプルには以下のように RUN にずらずら書くときシュッと書けて便利、というのがわかりやすいと思う。 思うんだけど、こういうふうに heredoc の中でなんかミスってしまったときに何が起こるかというと、 # syntax=docker/dockerfile:1.3-labs FROM debian RUN <<EOF apt-get install packagewhichdoesnotexists ls EOF こういう感じで docker build は成功扱いになってしまう。 % do
はじめに 今回はDDDで集約を跨いだ情報でロジックを構築するためのパターンについて紹介していきます。 DDD（ドメイン駆動設計）における「集約（Aggregate）」とは、関連するオブジェクト（エンティティや値オブジェクト）を一つにまとめた単位のことを指します。集約はドメインのビジネスロジックの適用や整合性を維持するために定義されます。永続化は集約単位で行われます。 例えばECサイトの注文という集約には、一つの注文に複数の注文明細があるとします。この注文と注文明細はそれぞれがエンティティであり、このとき集約は「複数の注文明細を持つ一つの注文」という単位で管理され永続化されます。一つの集約の中に二種類のエンティティがあるということです。 Amazonで注文した時に、化粧水を2個、洗顔料を1個まとめて買ったときの注文を一つの集約として取り扱っているイメージです。 class Order( va
つまり、会社組織と同じように、全員がなんでもやるのではなく、役割分担して効率的に動く仕組みを作っているわけです。 これらの6種類のファイルの使い分けについては、別な記事で詳しく整理しています。 Claude Code の6つの拡張機能、結局どう使い分ければいいの？ ポイント1：専門家チームのように使う everything-claude-codeで最も特徴的なのは、サブエージェントの活用です。 考え方としては「なんでも屋」より「専門家チーム」を選ぶということ。 建築現場をイメージしてみてください。設計士、大工、電気工事士、配管工がそれぞれの専門分野を担当していますよね。一人で全部やろうとするより、専門家に任せた方が品質も効率も上がるからです。 具体的には、everything-claude-codeでは以下のようなエージェントが定義されています。 planner - 実装計画を立てる設計士
Prompt Flowを使ってRAGの回答を自動評価する - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 Microsoft Buildを経て、AzureにもGPTを利用したサービスが数多く発表されており、LLMをサービスとして利用できる使い方増えていてワクワクしますね。 今回と次回の記事を通して、その中のサービスの一つであるAzure Machine Learning Prompt Flowというサービスを使ってRAG（Retrieval Augmented Generation）の回答を自動評価するシステムを試してみます。 この記事では、まずはPrompt Flowを使って手動で回答を評価してみるところまでを検証します。 ※RAGとは事前に知識を検索エンジンなどに
この記事は Rust Advent Calender 2024 の 11 日目の記事です。 こんにちは。NTT コミュニケーションズの @ucchy です。普段は SkyWay という WebRTC プラットフォームの開発や WebRTC リサーチャーをしています。 記事の背景 私は、2024 年に入ってから Media over QUIC Transport のプロトコル実装(moq-wasm)を Rust で書き始めました。Python や TypeScript の経験はあるものの、Rust は初めてだったため、多くの点で「良くない」コードを書いてしまいました。 1 年間 Rust を書いていて、少しずつ「より良い書き方」も分かってきたので、「とりあえず動いてしまう書き方」と自分が考える「より良い書き方」をまとめてみたいと思います。 「とりあえず動いてしまう書き方」と「より良い書き方」
Rubyのobject_id
Rubyのobject_idを入口にして、Rubyの実装詳細について学びます。
調査会社のRedMonkは2022年5月16日（米国時間）、Google主導で開発されているオープンソースフレームワーク「Flutter」の動向を分析、解説した。Flutterの目的は、単一のコードベースから、ネイティブにコンパイルされた高速で美しいクロスプラットフォームアプリケーションを作成できるようにすることだ。 RedMonkが2022年3月に発表した2022年第1四半期のプログラミング言語ランキングでは、上位20言語のうち、2021年第4四半期と比べて順位を上げたのは「Dart」のみだった。 そこでRedMonkは、人気を伸ばしているDartの今後を展望するため、DartをベースにしたフレームワークFlutterの動向を分析した。「これまでフレームワークがプログラミング言語の普及をけん引してきた」という認識からだ。RedMonkはこうしたフレームワークの例として、Rails（Rub
米Meta（メタ）は米国時間2023年8月24日、プログラムのソースコードを生成するAI（人工知能）「Code Llama」を公開した。同社の大規模言語モデル（LLM）「Llama 2」をベースとした生成AIで、Llama 2と同様に無料で商用利用可能なツールとして提供する。 自然言語によるプロンプト（指示）に従ってコードを生成するほか、入力したコードをデバッグする機能も備える。PythonやC++、Java、PHP、Typescript、Javascript、C#、Bashなど、一般的に使用される多くのプログラミング言語に対応する。 3つのパラメーターサイズのモデルを提供する。パラメーター数はそれぞれ70億、130億、340億で、いずれも5000億トークン（おおよその単語数）のコードとコード関連データでトレーニングされているという。サイズの小さい70億と130億のモデルは、リアルタイム性
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プログラミングスクールに「パソコン触ったことないけど手取り足取り教えてくれる」と思ってる人が来る→入学試験をやればいいのでは？
kodai @0918nobita プログラミングスクールに「パソコン全然触ったことないけど金出せば手取り足取り稼げる方法を教えてくれる」って考えの人が来るのを防ぐために、最低限理解しててほしい内容を出題する入学試験をやればいいのでは？ 2021-10-17 17:05:58
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
実家の八百屋のためにRailsアプリを作った話
はじめに こんにちは、higasunです。 普段は東京でソフトウェアエンジニアとして働いています。 今回は、実家の八百屋のためにRailsでアプリケーションを作った時の話をします。 「八百屋」と言っても、もう店先で青果を売るような業態ではなくなり、今は飲食店や施設への青果の配達を主に行っています。 下の画像のようなアプリを、研究や仕事の合間で開発して、2,3ヶ月ほどで現場に導入しました。 2025年1月の現在では、このアプリで1人あたり毎日30分程度の業務時間の短縮ができています。 背景 開発を始めたのは1年ほど前です。当時、自分は大学院で機械学習の応用研究をしており、実験用にPythonでプログラムを書いたり、Vueで簡単なアプリを作ったりしていました。 ある時、帰省した際に実家の業務をあらためて眺めていると、アナログな部分がたくさんあるのに気づきました。例えば、納品先からFAXで届いた
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【1位はGoの87万円】プログラミング言語別単価ランキング｜2023年7月最新版
「プログラマーを増やす前に、活かす社会をきちんと作る」 デジタル敗戦国・日本に必要なこと | ログミーBusiness
『Goならわかるシステムプログラミング 第2版』の発売を開始しました
レベル別で紹介！オープンソースで挑戦できる120のプロジェクトアイデア集 - Qiita
並列処理と排他処理 - ROBOT PAYMENT TECH-BLOG
SPA化するMPAとMPA化するSPA ～TechFeed Experts Night#4 講演より | gihyo.jp
JavaScript の Segments の使い所を考える - Qiita
React Forget は何を「忘れ」させてくれるのか
The Linux Kernel Module Programming Guide
Meta、LLMコンパイラを公開——AIがプログラミングの常識を変えるかも - BRIDGE（ブリッジ）
VSCodeでペットを飼う - Qiita
義務教育の算数、数学を1から独学で勉強してみた話｜きりみん
Googleがオープンソース脆弱性のデータベースをPythonやGoにまで拡大
Effective context engineering for AI agents
“やらないこと”は、誰かの“やる”を開く - Findy Media
AWSによる生成AIの新サービス「Amazon Bedrock」の可能性を考察する - Qiita
AI とソフトウェアエンジニアの未来予想 - kawasin73のブログ
mruby/cが工業用ミシンの不良率を8割削減、ローコード開発環境への展開も
「メモリは640KiBで十分」は本当だったのか？～メモリ管理技術の変遷を学ぶ
ドキュメントの陳腐化を防ぐCursor活用 - Tabelog Tech Blog
DDDで集約を跨いだ情報でロジックを構築するための「getter高階関数パターン」の紹介
everything-claude-codeの設計思想 - 「考え方」をわかりやすく解説
Rust初心者が適当に書いても動いてしまうコードの書き方とより良い書き方を考えてみる
FlutterとReact Native、どちらに勢いがあるのか そしてDartは
Metaがコード生成AI「Code Llama」発表、無料で商用利用可能
MCP 基礎知識 & MCP 公式の MCP サーバ自作チュートリアル (C#) やってみた - Qiita
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
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