160行で作るシンプルプログラミング言語 - Qiita
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こんにちは データを眺めている森藤です TVer ではたくさんのデータがあって、どこをほっくり返してもなんか有用な知見が出てくるので毎日楽しいです。 現状 さて、現状はまだまだこれからなのですが、レコメンドのアルゴリズムや実装について考えるのも仕事の一つです。 レコメンドといえば、いろいろな手法やベースとなる考え方、タイミングなど様々なものがありますが、そのうちの一つとして、協調フィルタリングというものがあります。 これは端的に言うと、「これを見ている人はこれも見ています」的なやつです。 ただ、協調フィルタリングは実世界において適用が難しく、TVer でも多分にもれずそのまま適用するには課題があります。 大きな課題が「ユーザは限られたコンテンツ(エピソード)しか閲覧しないため、これを見た人はこれも見ています」と適用することが難しい、というものです user_id series_id 1 3
悟空訛り生成ツールをつくってなんでも悟空にしたい
北海道在住の大学生。演劇サークルに所属していますが、やったことがあるのは音響担当・舞台装置担当・当日宣伝担当で、一度も演技をしたことがありません。好物はパステルのなめらかプリン。 前の記事：北海道の部屋の方が東京よりもちょっと暑い 悟空訛りを簡単につくりたい ドラゴンボールの主人公である孫悟空。「オラ」「ぜってぇ」「すっぞ」など、その喋り方はとても特徴的だ。「オラ、ワクワクすっぞ～」なんて言う人は現実にはほぼいないだろうが、悟空は確実に言う。 ふつうの文章を悟空訛りに変換できるツール、つまり「悟空訛り生成ツール」を作った。 恥ずかしいのでぼかしましたが、プログラミング言語のひとつであるPythonを使ってごりごり書きました ふつうの日本語文を入力すると なんと悟空になって出力される 実はこれ、3年ほど前に大学での課題で作ったもので、最近PCのデータを整理しているときに偶然発掘。「懐かしいな
はじめに Dify の今年の目玉機能のひとつ、ナレッジパイプライン（Knowledge Pipeline）が、昨日、Dify の 2.0.0 のベータ版（beta.1）の機能のひとつとしてリリースされました。 この機能、ベータ版の公開前から勝手に興味をもって個人的に実際に動かして触ったりバグをちょこっと直したり機能をちょこっと足したりしていたので、ベータ版の公開に合わせて、簡単に紹介します。 ただし、以下の点、ご了承ください。 ベータ版より前の開発途中のソースコードを手掛かりに、公式のドキュメントなどが何もない段階で、自分の体験や理解・解釈に基づいてまとめたものです 開発途中ならではのバグにより実際には動かせなかった部分を推測で補っているところもあります したがって、本エントリの内容は正式なリリースの内容とは一致しない可能性があります 概要： ナレッジを作るためのワークフローのようなもの
Second-System Syndrome: A tale of power-assert #jsconfjp https://jsconf.jp/2023/
zawakin（株式会社ナレッジワーク AIエンジニア） https://x.com/zawawahoge ※「AI Coding Meetup #1 - チーム開発 ✕ AI、みんなの実践知」（2025/4/8）登壇資料です https://layerx.connpass.com/event/347094/
Wado開発記録 ~ agentic codingによるプログラミング言語の設計と実装 ~ - Islands in the byte stream
gfx.hatenablog.com これの続きです。 4ヶ月くらい100% agentic codingで新規のプログラミング言語 & 処理系（Wado; ワドゥ）を設計・実装してきて、ある程度明確になってきたことがあるので、雑多でMECEでもないですが、現時点での記録を残します。 Claude Code on cloud の実行環境が落とされる件 ほぼ claude code on cloud で開発していますが、こいつはかなりはっきりした独特の癖があります。 まず、1 session 1 containerで動いていて、しばらくagentに動きがないとcontainerごと落とされて、何か入力があるとcontainerを立ち上げてsession再開、という振る舞いをします。 困ったことに、フルテストなどの数十分かかるbackground jobを実行しつつclaude codeが待ち
キャッシュヒット率が1%変わるとどうなる？
「詳解 システム・パフォーマンス」 の 「2.3.14 キャッシング」 の節に、 ヒット率が98%のときと99%のときのパフォーマンスの差は、ヒット率が10%のときと11%のときのパフォーマンスの差よりもずっと大きい。キャッシュヒットのときとキャッシュミスのときのスピードの差、つまり関わっているふたつのストレージティアのスピードの差のために、非線形のプロファイルになる。 という記述がある。 以下のような図も載せられており、この図を見ると確かにヒット率が高いほど 1% による違いが出そうである。 ただ、あまり感覚的に掴めていなかったので実験してみた。 実験コード package main import ( "fmt" "time" ) func main() { // キャッシュのエントリ数を設定 cacheCount := 99 cache := make(map[int]bool, ca
はじめに マイクラといえば「ゲーム」というイメージがあるかと思いますが, 実は「学習ツール」としても活用することができます. ここでは, マイクラを軸にクラウドサービス (Microsoft Azure) の利用方法と C# 言語を用いたプログラミングについてご紹介します. マイクラサーバの構築方法と, プログラムを活用したマイクラの自動化について知っていただけたら嬉しいです. 使用環境 Minecraft Java Edition 1.19 Windows 10 Microsoft Azure Visual Studio 2022 必要なもの Minecraft Java Edition Microsoft アカウント (Minecraft を遊ぶのに必要です) Azure クレジット (Azure for Students も可) 学生向け Azure クレジット (年間100ドル分)
生成AI（人工知能）の登場によって、プログラミングの形が大きく変わろうとしている。一言でいえば「生成AIで作り、生成AIを使う」形になっていく。生成AIでPythonを使いこなす方法を解説する。 Pythonを使うと、異なる種類のソフトウエアを比較的容易に連携させることができます。今回はその例として、Ollama＋Gemma 2 2Bと、音声読み上げライブラリの「VOICEVOX CORE」＋音声ライブラリの「ずんだもん」を組み合わせて、大規模言語モデル（LLM）の返答を読み上げるプログラムを作ってみます。また、Tkinterも組み合わせて、そのプログラムのGUI版も作ってみます。 VOICEVOX COREは、非常に自然な発音とイントネーションで読み上げる音声を生成できるライブラリです。ずんだもんは、YouTube等で人気のある音声読み上げキャラクターです。VOICEVOX COREとず
Unison 言語から、「次」の言語を考察したい
関数型まつり以降、Unison 言語が気になっています。 最近、試しにAI用のLSPとか作ってたんですが、既存のプログラミング言語処理系にやや限界を感じています。既存言語の人間用のファイル参照と line:character の補完というインターフェースが、AIの操作単位と噛み合ってないじゃないか？という懸念です。 関数型まつりでも発表があった、関数型ドメインモデリングの Scott Wlaschin 氏いわく「副作用のない関数だけでプロジェクトを構成すれば、関数名はただの名前空間のルックアップテーブルに過ぎなくなり、その合成だけでドメインを表現できる」とし、関数を組み合わせるスタイルの Railway Oriented Programming を提唱していました。 関数型まつりで Unison 関連の発表があったわけではないんですが、関数型言語のうち自分がほしい特性をAIに相談したら、そ
転職・求人情報サイトのtype エンジニアtype スキル エンジニアの善意がコードを複雑にする？ “改良したい欲”に駆られる前に知りたい「コーディングの鉄則」とは 2024.09.18 スキル コーディングプログラミング コーディングに関する名著『リーダブルコード』（オライリー・ジャパン）の序章は、次のように始まる。 美しいコードを見ると感動する。優れたコードは見た瞬間に何をしているか伝わる。そういうコードは使うのが楽しいし、自分のコードもそうあるべきだと思わせてくれる。 コードは理解しやすくなければならず、シンプルで無駄の無いことが重要だということを、この名著は教えてくれる。 ただ一方、自身の開発現場が「美しいコード」で溢れているかと問われたらどうだろうか。ついつい「複雑なコード」を書いてしまいがちなエンジニアは、少なくないはずだ。コードはシンプルで無駄の無いことが重要であることが分か
サーバレスGPUにModalがいいぞ！
GPUを使いたいこと、あると思います。 ただしご家庭に強いGPUはないこともあるでしょうし、かといってGPU搭載したインスタンスを立て続けているととてつもないお金がかかります。 そんなあなたにサーバレスGPU、使った秒数分だけ課金が発生するので、いきなりすごい金額がかかることにはならず手軽にGPUを使ったプログラミングが始められます。 私は今の所ModalとRunPodを試したのですが、ModalのDXが良すぎるため今回イントロ記事を書く筆を取りました。 始めにざっくりいいところを述べると 一つのファイルで完結する。 RunPodとの比較だと「RunPodではDockerのイメージを自前でビルドしてどこかしらのregistryにpush、都度タグを付け替えてRunPodの方にも反映」みたいなのが必要だったがModalでは全部要らない ローカルパッケージをちょろっとした関数で送れたり、テキス
1. はじめに 2. 使用環境 3. コンパイル 4. opensnoopとは 5. opensnoop.bpf.cの解説 5.1 mapの宣言 5.2 BPFプログラムのメイン処理 5.2.1 33-68行目 5.2.2 88-124行目 5.2.3 プログラムタイプとコンテキスト 5.3 opensnoop.bpf.cのコンパイル 6. opensnoop.cの解説 6.1 ヘッダファイルのインクルード 6.2 BPFアプリケーションのメイン処理 6.3 231-232行目 6.4 opensnoop_bpf__open 6.4.1 bpf_object__init_maps 6.4.2 bpf_object_init_progs 6.5 241-245行目 6.6 opensnoop_bpf__load 6.6.1 bpf_object__create_maps 6.6.2 bpf_
AI時代に試したものと所感 - memo_md
技術系のものは Zenn に書いてたので、気づけばこのブログ一年くらい放置していた。苔とか生えてそう。 AI 関係で色々試したり触ってた 世はまさに大 AI 時代なのは周知の事実で、誰もが口を開けば MCP とか Cursor とかの話をしてる。 そういう自分も例外ではなく、ここ最近は色々と触ったり作ったりしてた。 その知見をもとにして仕事でも使う機会も増えてきた。 蓄積されてきた感じがあるので、一回吐き出しておこうかなと思う。 作った / 独自 rules の複製用 CLI ツール "airules" という名前で、AIエディタ用の個人用 rules を管理するためのCLIツールをDenoで作った。 これはJSRで公開してある。開発はすべて Agent に書かせて、自分ではほぼコードは書いてない。 jsr.io github.com 自分はいまのところ Cursor を課金してメインで使
エンジニア出身PMのための開発見積もり入門
はじめに エンジニアからプロジェクトリーダーになったとき、最初に戸惑うのが「見積もり」です。 コードを書くことには慣れていても、「このタスクは何時間かかりますか？」「このプロジェクト、いつ終わりますか？」と問われると、自信を持って答えられない。かといって大きめに答えれば「もっと短くできないか」と圧縮を求められる。 この記事では、開発現場でよく使われる見積もり手法を体系的に整理し、見積もりとどう向き合うかをまとめます。 なぜ見積もりは難しいのか 未知のタスクを数値化する行為だから 見積もりとは、まだやっていないことを数値に変える行為です。仕様が曖昧なまま工数を出すこともあれば、使ったことのない技術を使う前提で見積もることもあります。不確実性が高いほど、見積もりは外れやすくなります。 これはエンジニアの能力の問題ではなく、見積もりという行為の本質的な難しさです。 楽観バイアスが働くから 人は物
アパレル出身文系女子がガチなオンラインプログラミングスクールを卒業するにはどのくらいの時間と料金がかかるのか - きゃんブロ
こんにちは。aya-kyanです。 以前にこちらの記事を書いたところ多くの反響をいただきました。ありがとうございます！ aya-kyan.hatenablog.com 今回はこの続きを書こうと思います。 というのも...この度オンラインプログラミングスクール「FJORD BOOT CAMP（フィヨルドブートキャンプ） （以下、フィヨルド）」を無事に卒業しました！ bootcamp.fjord.jp 先述した記事では、通うか悩んでいる方向けに難易度や料金、時間がどのくらいかかるかをテーマにしてお話しました。しかし、この時点ではまだ卒業していなかったのでお話できるのはチーム開発までの内容となっていました。 その後、無事に卒業できたので「結局どのくらいの時間と料金がかかったのか」をお話しします。 チーム開発のあとは自作サービスを開発 自作サービスの開発にかかった期間・時間 実際にかかった期間 実
Pythonでゼロから作るコーディングエージェント
はじめに こんにちは。ナウキャストでデータエンジニアをしているTakumiです。 社内(Finatext HD内)の生成AIコンテストでMultiAgentを利用したシステムをスクラッチで構築しました。 具体的には、ユーザーがSlackでメッセージを送信し、コードの記述、レビュー、GitHubでのPR作成までEnd2Endでできるシステムです。 コンテストで構築したシステムの概要図は以下の通りです。 本記事では、複数のエージェントが協調して動作する本格的なコーディングAgent（Coodinator） に絞って、構築した概要を説明します。 この記事でわかること この記事では、LangChainとAzure OpenAIを使用してゼロからコーディングエージェントを構築する方法を詳しく解説します。 具体的には以下の内容を学ぶことができます。 コーディングエージェントの実装方法：Programm
Claude Code秘書に高品質な議事録・発表まとめを作らせる方法｜TechRacho by BPS株式会社
morimorihoge です。 今年も弊社BPSでは夏の記事執筆イベントとして、8月いっぱいは毎日弊社や弊社にゆかりのあるメンバーの記事を投稿していきます。 まずはトップバッターということで僕から。先日Claude Codeに秘書をやらせるという記事を書きましたが、今回はこの続きになります。 参考: Claude Code秘書で実現するマルチプロジェクト業務整理: 1ヶ月使い倒して得た運用ノウハウと成果 議事録作成の重要性 例のアレで世の中でリモートワークが一般化したり、世の中的な働き方改革の流れで時短勤務やフレックスタイムなどで働く時間・場所の多様化が進んでいます。 これまでは顧客打ち合わせなどある程度重要度の高い会議だけで議事録を作成していましたが、非同期で働くメンバーが増えたことで意思決定の過程や履歴を後から参照・検索可能にしておきたいというニーズも強まりました。 開発者間でも「ち
ノベルゲームやアドベンチャーゲームの制作に使える主要なノベルエンジンをまとめました。RPGなどを制作するツールでノベルエンジンとしても利用できるものは除いています。 ノベルエンジンの演出には固有の特徴のあるものも多いもの。そうした違いもできるだけ紹介しました。 スクリプトをツール内のUIで入力できるものや、素材がプリインストールされているものは操作が簡単なことが多く、初心者向き。慣れてくると、テキストエディタなどで一括操作が可能なコマンドを入力するタイプのほうが便利かもしれません。 自分の制作スタイルに合ったノベルエンジン探しの参考にお役立てください。
「Llama.cpp」で「Llama 2」を試したので、まとめました。 ・macOS 13.4.1 ・Windows 11 前回 1. Llama.cpp「Llama.cpp」はC言語で記述されたLLMのランタイムです。「Llama.cpp」の主な目標は、MacBookで4bit量子化を使用してLLAMAモデルを実行することです。 特徴は、次のとおりです。 ・依存関係のないプレーンなC/C++実装 ・Appleシリコンファースト (ARM NEON、Accelerate、Metalを介して最適化) ・x86アーキテクチャのAVX、AVX2、AVX512のサポート ・Mixed F16/F32精度 ・4bit、5bit、8bit量子化サポート ・BLASでOpenBLAS/Apple BLAS/ARM Performance Lib/ATLAS/BLIS/Intel MKL/NVHPC/AC
GitHub、プロンプトでコード生成やデバッグを指示できる「GitHub Copilot Chat」を個人ユーザーにも提供開始
GitHubはAIにプロンプトでコードの生成や解説、デバッグなどを指示できるCopilot Chatを個人ユーザーにも提供すると発表。これまでは企業向けのみだった。月額10ドルから。 GitHubは、GTP-4ベースのAIを用いた開発支援機能「GitHub Copilot Chat」を個人ユーザーにも提供開始すると発表しました。 NEWS: GitHub Copilot Chat is now available free in public beta as part of your GitHub Copilot for individuals subscription. https://t.co/3edcSIMhpL — GitHub (@github) September 20, 2023 これまでは企業向けの「GitHub Copilot for Business」（月額19ドルから
PyPIにおける潜在的な任意コード実行
はじめに(English version is also available.) PyPIは、セキュリティページ自体は公開しているものの、脆弱性診断行為に対する明確なポリシーを設けていません。1 本記事は、公開されている情報を元に脆弱性の存在を推測し、実際に検証することなく潜在的な脆弱性として報告した問題に関して説明したものであり、無許可の脆弱性診断行為を推奨することを意図したものではありません。 PyPIに脆弱性を発見した場合は、Reporting a security issueページを参考に、[email protected]へ報告してください。 要約PyPIのソースコードを管理しているリポジトリのGitHub Actions上において、悪意あるプルリクエストが任意のコマンドを実行する事が可能な脆弱性が存在した。 これにより、当該のリポジトリに対して書き込み権限を得ることができ、結果
GitHub - nomic-ai/gpt4all: GPT4All: Run Local LLMs on Any Device. Open-source and available for commercial use.
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iwashi氏が語る、AI時代も変わらない本質とは？dev、EM、PMの視点から考える“プロダクト開発のいまとこれから” | レバテックラボ（レバテックLAB） - レバテックLAB
fukabori.fm パーソナリティ 岩瀬 義昌 NTTドコモビジネスにてアジャイル開発、人事などの業務に従事後、現在はGenerative AI Project の Leaderを務める。『エンジニアのためのドキュメントライティング』『エレガントパズル エンジニアのマネジメントという難問にあなたはどう立ち向かうのか』などを翻訳。エンジニアに人気のポッドキャスト「fukabori.fm」も運営。 AI技術の急速な進展により、プロダクト開発は大きな転換期を迎えています。大きな変化の波にさらされ、チームやプロダクト開発のこれからをどう考えていけばよいのか、何を学んでいけばいいのか、見通しの立てにくい状況が続いています。 AIが進化していくなか、私たちは何を学び、どこを目指して進化していくべきなのでしょうか。 本記事では、ポッドキャスト「fukabori.fm」のパーソナリティ・岩瀬義昌（iw
CodeFormerで、低画質の顔画像を高画質化する
1.はじめに 今回ご紹介するのは、Transfomer ベースの予測ネットワークを使うことによって、低画質の顔画像を高画質化する CodeFormer という技術です。 ＊この論文は、2022.6に提出されました。 2.CodeFomerとは？ 下記は、CodeFormerの概要図で、２段階で学習を行います。まず、（a）自己再構成学習を行います。高画質画像（Ih）から高画質エンコーダー（HQ Encoder）を通して画像特徴量（Zh）を抽出し、ニアレストネイバー法（Nearest-Neighbor Matching）で離散コードブック（Codebook C）にマッピングし、デコーダー（HQ Decoder）で高画質画像に戻すことを学習します。ここで学習した離散コードブック以降は次で使用します。 次に、（b）最終的なネットワークの学習を行います。低画質画像（IL）から低画質エンコーダー（LQ
MCP Run Python - PydanticAI
MCP Run Python The MCP Run Python package is an MCP server that allows agents to execute Python code in a secure, sandboxed environment. It uses Pyodide to run Python code in a JavaScript environment with Deno, isolating execution from the host system. Features Secure Execution: Run Python code in a sandboxed WebAssembly environment Package Management: Automatically detects and installs required d
~ deno run timeandpromise.js [A] 🦖 MAINLINE: Start [M] 🦖 MAINLINE: End [L] 👦 MICRO: then [B] ⏰ TIMERS: setTimeout[0ms] [C] 👦 MICRO: Resolved value: 1st Promise [D] 👦 MICRO: Next chain [I] ⏰ TIMERS: setTimeout[0ms] [J] 👦 MICRO: Resolved value: 3rd Promise [K] 👦 MICRO: Next chain [E] ⏰ TIMERS: setTimeout[0ms] [F] 👦 MICRO: Resolved value: 2nd Promise [H] 👦 MICRO: Next chain 当たった人、おめでとう🎉🎉🎉
商品クリック58%増・経由受注26%増の裏側 - Two-Towerモデル×Vertex AI Vector Searchで実現したZOZOTOWN ホーム画面のパーソナライズ - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの棚本（@i6tsux）です。 ZOZOTOWNには1,600のショップ、9,000以上のブランド、100万点を超える商品が集まり、毎日2,700点もの新商品が追加されています。この膨大な商品の中から、1,000万人以上のユーザーそれぞれに「これだ」と思える商品を見つけてもらうーーそのためにパーソナライズは欠かせない技術です。 私たちのチームでは、単に好みに合う商品を見せるだけでなく、「新しい商品との出会い」も提供できるパーソナライズを目指しました。ホーム画面のモジュールに表示する商品をユーザーごとに最適な順番で並び替える仕組みを構築し、その結果、モジュールのクリック商品数が58.3％増加、モジュール経由の受注金額が26.3％増加という成果を達成しました。 本記事では、この取り組みの背景となった課題から技術的な解決アプローチ、システム構
GitHub - MicrosoftDocs/mcp: Official Microsoft Learn MCP Server – powering LLMs and AI agents with real-time, trusted Microsoft docs & code samples.
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関連キーワード アプリケーション開発 | プログラミング プログラミング言語「Python」のコミュニティーは、CPython（Pythonの標準実装）の処理速度を向上させ、複数のCPUコアをまたがるスレッド処理を実現させるため、新機能や仕様に関する提案文書「PEP 703」を承認した。PEP 703は、一部のエンジニアの間で悪名高い「GIL」（Global Interpreter Lock）の廃止を掲げている。GILは、CPythonがメモリ管理やデータ構造の安全性を確保するために採用している仕組みだ。 ただしGILの廃止は、Pythonユーザーに深刻な問題をもたらす可能性がある。GILの廃止に疑問を呈するPythonエンジニアは、どのような懸念を抱いているのか。 「GILなしPython」がもたらす危険な問題 併せて読みたいお薦め記事 GIL廃止で生じる影響 Pythonの「GIL」廃
Scalaは難しいと思われたり敬遠されがちである。Scalaの難しさについてTwitterなどでアンケートをとったり、ネットでググって意見を吸い上げてみた。議論の叩き台にするみたいな用途を意図しています。 ご意見や記事募集中です。できればTwitterじゃなくて記事だと嬉しいです。流れていってしまうので・・・ また、私見は私見です。 追記（2024-03-08）ちなみに、色々書いていますが僕はScalaが大好きです（このブログでものすごい数の初心者～中級者向けの記事を書いています）し、ネットで言われているような終わった言語ではまったくないです。初心者をサポートして、難しいと感じている部分をほぐして、みんながScalaでワイワイやれるようにコミュニティを立ち上げ、継続的に活動しています。おかげさまで日本の公式Scalaコミュニティとして認めてもらっています。ブログのバナー下のリンクからDis
思いっきり雑学レベルの話ですみませんが、思い出した今書かないと忘れそうだなと思ったのでｗ この手法で何が出来るかと言うと、シェルスクリプトを実行するとスクリプトファイルの後ろ（exit で終了されて実行されない領域）に結合されたバイナリ形式の圧縮ファイル部分を抜き出して /tmp 以下に展開してそこに含まれているバイナリ形式の実行ファイルを実行して、一見シェルスクリプトのように見えるのに実はバイナリファイルを実行してるじゃんなどという楽しいことができます。いかにもハックまがいの手法に見えますが、どうやらこの手法は POSIX で考慮されているようです。 これを知ったのは「シバン shebang がないシェルスクリプトはどのシェルで動くかわからない（からちゃんと書いとけ）」の記事を書いている時に見つけた fish の PR 7802 です。fish はシバンがないスクリプトを実行するとエラー
AIでコードを再構築することが容易になったことで「コードをコピーしたらライセンスを引き継ぐ」というルールが破壊されているという指摘
オープンソースソフトウェアの世界ではライセンスによってソースコードの再利用や改変の条件が定められていますが、AIによってオープンソースコードを元にした再実装が容易になり、ライセンスの義務を回避できてしまう可能性があります。こうした問題について、オープンソース開発者のホン・ミンヒ氏が「合法であることと正当であることは同じなのか？」と題して、AIがオープンソースの理念をどのように揺るがしているのかを解説しています。 Is legal the same as legitimate: AI reimplementation and the erosion of copyleft — Hong Minhee on Things https://writings.hongminhee.org/2026/03/legal-vs-legitimate/index.en.html 2026年3月初め頃、テキ
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はい、こんちゃーす(eyden)、Stailerのプロダクト責任者の矢本です。この記事はCEO/創業者という立場ではなく、一人のプロダクトに関わる人間として書いています。この記事の焦点はStailerのエンドユーザーでもある、お客様の”買い物体験”です。 早速ですがこの記事の結論をお伝えします。 スーパーでの買い物体験は多量の”意思決定”で構成されています Stailerはお店の買い物体験を補完するプロダクトです ネットスーパーの買い物体験を支えるのは”検索”と”推薦”という技術です つまり、検索エンジニアや、推薦を支えるMLエンジニア、推薦のアルゴリズムを作る Data Scientist、MLをプロダクト価値に落とし込んでいくテクニカルプロダクトマネージャー、これらを多数の制約からプロダクトデザインへ落とし込むデザイナーも強く募集しています。ここまででピンと来た方は10XのMLエンジニ
GoogleがAndroid Studioで使えるプログラミング補助AI「Studio Bot」を発表しました。Studio BotはGoogle製大規模言語モデル「PaLM 2」の派生言語モデル「Codey」を採用しており、「開発者の要望に合わせたヒントを提供」「作りたい機能を実現するためのコードを生成」といった操作を実現可能です。 Meet Studio Bot | Android Studio | Android Developers https://developer.android.com/studio/preview/studio-bot Android Developers Blog: Android Studio @ I/O ‘23: Announcing Studio Bot, an AI-powered coding assistant https://andr
データ型は明示しないで！ Modern C++での型推論
このように、（1）（2）と「vector<int>」を2回も書かなければなりません。特に（2）では、右辺の型は分かっているんだから、左辺はそれに合わせてよ！ という文句が出そうです。 初期化漏れを防止する このように、同じ意味の型を何回も書くのはかったるいな！ というときに型推論は役立つわけですが、もっと切実な理由があります。それは、変数の初期化漏れの防止です。JavaでもRustでもそうなんですが、変数は宣言しっぱなしでOKです。宣言しっぱなしというのは、明確な初期化が行われていないという意味です。こうなると、その変数を参照しようとするといろいろとまずいことが起きてきます。 基本データ型とかなら、どんな値か分からない ポインタ型とかなら、どこを指しているか分からない（ダングリングポインタ） なので、実行時にプログラムが不可解な動作をしたり、いきなり落ちたりするわけです。しかし、コンパイラ
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SQL で Matrix Factorization を実装しました - TVer Tech Blog
RAG 2.0： Dify の新しいナレッジパイプラインを探る | kurokobo.com
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”知のインストール”戦略：テキスト資産をAIの文脈理解に活かす
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詳説 eBPF 実装編 - VA Linux エンジニアブログ
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JavaScriptの非同期処理について - Qiita
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シェルスクリプトの後ろにバイナリを埋め込む手法はPOSIXで考慮されているという話 - Qiita
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10Xが”検索”と”推薦”に心を燃やすワケ - 10X Product Blog
Googleからプログラミング補助AI「Studio Bot」登場
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