動的型付け言語はそろそろ淘汰されるべき
黎明期と静的型付けの台頭 (1970年代〜1990年代) C言語やJavaに代表されるように、初期から中期のシステム開発では静的型付けが主流でした。ハードウェアリソースが限られている中、コンパイル時に型を決定し、安全性と実行速度を強固に担保する必要があったためです。 そもそも、当時は動的型付けの概念自体がまだ広く認識されていなかったこともあり、静的型付けが圧倒的なシェアを占めていました。 動的型付け言語の黄金期 (2000年代〜2010年代) インターネットの普及とアジャイル開発の台頭により、「素早く作ってリリースする」ことが重視されるようになりました。コンパイルが不要で、記述量が少なく柔軟なRuby、PHP、JavaScript、Pythonなどが爆発的に普及し、Webの歴史を作りました。 この「開発速度の向上」というメリットは、当時のコンピュータの性能向上とも相まって、動的型付け言語が
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
そろそろ「ググる力」とかいう妄言は根絶した方がいい
従来プログラミング業界においては、やれ「ググる力が重要」だの、やれ「分からないことはググればいい」だのと言われてきたわけだが、もうそろそろこういう妄言は根絶されるべきだ。 そもそも、専門知識の要る分野でそれなりの水準の仕事をしようと思えば、ググって済むようなことはほとんどない。 実際、プログラミング以外のあらゆる分野で「ググればいい」なんて言われることはほぼ無い。その分野の仕事に必要な基礎知識を身につける方が圧倒的にウェイトが高いからだ。 「ググる力」とか言ってるアホは、じゃあためしに俺の手元に、タネンバウムの「コンピュータネットワーク」第6版があったから、これと同等の知識を、コーディング時の調べ物だけで身につけてみてくれないか。 こんな知識は業務で必要ない？そりゃお前がその程度の仕事しかしてないってだけだろ（笑） ネットのサンプルコードコピペするしか能のないIT土方、コンピュータサイエン
Webページやスマホアプリで見かけるレイティングに使用するスター（星形）を実装するSVGのテクニックを紹介します。 一口にスターといってもさまざまな状態があり、オン・オフ、半分、アウトライン、サイズ変更など、さまざまな実装テクニックが解説されています。 Star Rating: An SVG Solution by Ahmad Shadeed 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。 はじめに 実装の要件 スターを実装する基本のHTML アクセシビリティ SVGを再利用する方法 スターのスタイル 部分的なスターを実装する 1. SVGのmaskを使用した実装 2. SVGグラデーションを使用した実装 アウトラインスタイルのスターを実装する 1. SVGのmaskを使用した実装 2. SVGグラデーションを使用した実装 スタ
これまでこのコラムでは、プログラミング言語やソフトウエア開発といったプログラミング周辺の話題を取り上げてきた。一方、プログラミングそのものについてはあまり解説してこなかった。というのは、具体的なプログラミングに関心がある読者は必ずしも多くないと考えられるからだ。 もっとも、せっかくタイトルに「プログラミング」とついているコラム連載である。たまにはそうした話題を正面から取り上げてみたいと思う。 さて、「プログラムには状態がある」と聞いてピンとくる人はどれくらいいるだろうか。おそらく、プログラムを書いたことのない人は、何のことかわからないはずだ。逆に、きちんとプログラミングに取り組んでいるなら、「ああ、あの話題か」とすぐにわかるのではないだろうか。 日常的にプログラムを書いているのにピンとこないなら、自身のプログラミングのレベルを疑ったほうがいいかもしれない。「プログラムには状態があり、状態は
Sansanが4月に実施した新卒研修の内容を自社ブログで公開している。研究開発部内の技術研修として実施したもので、アプリ開発からリリースまでを一通り体験させるという内容。新卒社員がスムーズに業務に取り組めることを目的に、チーム開発の基本を解説している。 研修では「Git, GitHubの使い方」や「テストコードの書き方」などの座学を行った後、実践編としてWebアプリの作成から社内のアプリ基盤に反映するまでの一連の作業を行った。今回公開したのは実践編の研修内容で、GitHubやテストに関する資料は後日公開する予定。 Webアプリの作成フロー「バッチを作成」→「APIを作成」→「Webアプリを作成」→「Docker化」について、それぞれの詳細を解説している。デプロイについては「ECRにイメージをプッシュ」「アプリケーション基盤 Circuitについて」「アプリのマニフェストを作成」などの項目を
ありそうでなかった？C#のクラス図を自動生成するUIツールDependencyVisualizerを作った - Qiita
あなたのプロジェクトは大丈夫？ 「このクラスを変更したら、どこに影響が出るんだろう...」 「なぜこのテストが壊れたのかわからない...」 「新メンバーにコードベースの構造を説明するのが大変...」 プロジェクトが成長するにつれて、クラス間の依存関係は複雑に絡み合います。DependencyVisualizerは、そんな複雑な依存関係を一目で理解できるUML図に変換する、C#開発者のための可視化ツールです。 DependencyVisualizer機能 基本機能 洗練されたダークモードのUIから直観的な操作が可能 C#のソリューションファイルを読み込むことで自動的にクラス図を生成 VSCodeのPlantUML表示機能を使用してクラス図を表示。VSCodeのLiveView機能によりファイルが更新されるごとにクラス図も自動更新。Alt+Dを押してPlantUMLを起動する必要あり。 着目す
AIエージェントユーザー会・オフ会（第1回）でお話しした内容です https://ai-editor-users.connpass.com/event/347707/
「C/C++は危険な言語だ」という言葉を聞いたことがありませんか。そして、その言葉を聞いて「仕方ない」と諦めてしまった経験はないでしょうか。確かにC/C++には未定義動作1という落とし穴があり、メモリ安全性の観点でRustやGoと比べると危険性が高いことは事実です。 「だったらRustを使えばいいじゃないか」という声も聞こえてきそうです。確かにRustは優れた選択肢であり、新規プロジェクトでは積極的に検討すべきでしょう。しかし、多くの現場では既存の膨大なC/C++資産、組み込みシステムでの制約、チームの学習コスト、特定のハードウェアやライブラリとの互換性など、C/C++を使い続ける現実的な理由があります。 本記事の立場：言語機能とツールの相補的活用 「モダンC++を使えば安全」「スマートポインタで解決」といった主張は、確かに部分的には正しいものです。これらの言語機能は、多くのメモリ安全性問
![[入門] C/C++の未定義動作を10倍安全に検出するテクニック集 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/68b204cf69c6b1a85d67b4fa71242f9608a9b2a7/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Ftech-festa-ogp-background-4b5015b2c518c7e6b9062a7c9f5f5e90.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNTIxNTczJTJGZTBmMGU4NmM4MTg2ZGUzN2NmMGFlNWMxYmIzMzFjNzM5NDIyNjNhOSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc1MjIyNTQyMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NjhmYzIyNjMwMzllNGU0NzQyOTE3MGMyZTdjYjExOTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcc1a59e5a96046a7f38619543aa5f4c8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTaGlnZW1vcmlNYXNhdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1kODJmMzE4ZjlkN2I5OGFjYjY0Y2YwOGYwNDBlMDE3YQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd04113ef5d6f85abbce8e8dd2dce5bed)
コツは「LLMの得意な言語、フレームワークの組み合わせ」？ NTTテクノクロスで働くエンジニアのAI活用法：トップ人材は、生成AIをこう使う ChatGPTの登場から数年。後続サービスも続々と誕生し、ビジネスにおいて生成AIの活用は当たり前になりつつある。一方、毎日のように更新され続ける情報に追い付けず、まだその真価を発揮し切れていないという人も多いだろう。 そこで本連載では、エグゼクティブやインフルエンサー、企業内のAI活用推進者などの生成AI活用法に注目。圧倒的な実力を発揮する“トップ人材”たちは、どんな生成AIをどのように使いこなしているのか。そしてそんな人材を抱える企業は、どのようにAIを利活用しているのか──業界や職種を問わず追いかける。 今回はNTTテクノクロスのエンジニアで、社内向けにノウハウを発信したり、ツールの開発を手掛けたりもするという山下城司さん（主任エンジニア デジ
はじめに 最近話題のModel Context Protocol（MCP）は外部システムやAPIとAI(LLM)を接続する重要な橋渡し役となっています。MCPに関しては同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください。 私自身も、MCPには興味を持っていて、いろいろなMCPサーバを試しています。詳しくはModel Context Protocol (MCP) サーバを使ってみた・作ってみたを参照ください。 そのような中、先日Notion 公式MCPサーバが公開され話題になっていました。私は、プライベートでも仕事でもNotionを愛用しているので、早速公式のガイドを参考にセットアップしてみました。 ただ、Notionの公式ガイドでも以下のように言及されていますが、Markdown形式のドキュメントをNotionに書き込んだり、逆に読み込ん
筆者は現在Rubyプログラマとして働いていますが、もともとはJavaやC#をメインで使っていました。今でこそRubyプログラミングを心の底から楽しめていますが、Rubyを始めた当初はそれまでやってきた言語との違いに戸惑ったものでした。これから新しいプログラミング言語としてRubyを学び始める人も、きっと当時の筆者と同じように驚いたり戸惑ったりすることでしょう。そこで、今回の寄稿記事では他の言語経験者がRubyを使い始めたときに「えっ」と驚くようなポイントをいろいろと挙げてみます。 メソッドの呼び出しの丸かっこが省略できる Rubyではメソッドを呼び出すときの丸かっこを省略できます。以下はsizeメソッドを丸かっこ付きで呼び出す場合と丸かっこなしで呼び出す場合です（ただし、状況によっては丸かっこを省略できないケースもあります）。 "abc".size() #=> 3 "abc".size
GoogleがAIアプリ開発用のバイブコーディングツール「Opal」を発表、自然言語やビジュアルエディターでノーコード開発が可能に
近年は生成AIを使ったプログラミング手法であるバイブコーディングが注目を集めており、この普及によってプログラミング知識がない人でもアプリやソフトウェアを開発できるようになると期待されています。Googleが現地時間の2025年7月24日、自然言語やビジュアルエディターを使ってAIアプリを開発・共有できるバイブコーディングツール「Opal」を発表しました。 Introducing Opal: describe, create, and share your AI mini-apps - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/introducing-opal/ Google is testing a vibe-coding app called Opal | TechCrunch https://techcrun
最近、Devin AIを契約したので、はじめて使う人や決済するか悩んでる人向けのTipsを書こうと思います。 契約する前は海外の悪評が目立っていたのでどうかな？と思っていたんですが、Ubieの鹿野さんの記事に触発されて、まずは試してみないとわからないかと思い決済しました。（円安で8万1千円ほどのでしたが、まぁマネージャーレイヤーだとありかなと思います。） いまは使い方に慣れてきて、毎日お話しています。継続してもいいかな？とも思っており、以下の点に気をつけて使っています。ほぼリモートエンジニアと仕事するときと一緒ですね。シェアしていきます。 段階的なオンボーディング 小さなタスクから始める 成功体験を積み重ねる 明確な振る舞いの指示 プロジェクト固有の規約を説明 期待する成果物の形式を具体的に示す *ちなみに、DevinのOSS版と言われるOpen Hands（旧Open Devin）も使っ
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
With each major Python release, all the attention goes to the new language features: the walrus operator, dictionary merging, pattern matching. There is also a lot of writing about asyncio and typing modules — they are developing rapidly and are obviously important for the core team. The rest of the standard library modules receive undeservedly little attention. I want to fix this and tell you abo
JALが苦闘して見つけた、ローコード／ノーコード開発導入の現実解：「kintone成功方程式」から導き出されたものとは（1/2 ページ） IT部門の負担を減らす取り組みとして注目されるローコード／ノーコード開発ツール。だが、ガバナンスをどのように効かせるのか、事業部門をどのように巻き込むのかなど、気になることは多い。サイボウズのセミナー「kintone IT Special Seminar 2022」からその答えを探る。 企業のITを支える縁の下の力持ちとして期待されているIT部門だが、その守備範囲は広い。経営の視点で“新しいビジネスを創出するための仕組み”を考えることはもちろん、事業部門の業務を効率化させるための施策の検討も必要だ。とはいえ、リソースには限界があり、手が足りない状況が増えてくる。 こうした背景もあり、「アプリケーション開発はIT部門がするもの」というこれまでの常識が見直さ
多様な開発組織のコード／PRレビューを“図鑑”のように紹介する連載「コードレビュー図鑑」。今回は、株式会社primeNumberの中根さんに、AIにほぼ全ての実装を任せる一人開発の現場で試行錯誤してきたレビュー設計の考え方を伺いました。AIの速さに流されず、品質とスピードを両立するための具体的な工夫を紹介いただいています。 はじめにはじめまして。株式会社primeNumberでソフトウェアエンジニアをしている中根（@gtnao）と申します。2025年8月より、primeBusinessAgentという新規プロダクトの開発に取り組んでいます。 新規開発ということもあり、エンジニアは現時点で私一人。そしてコードのほぼ100%をAIエージェント（Claude Code）に書かせています。一般的なチーム開発における「人間同士のレビュー」は発生しませんが、「AIが書いたコードを採用するかどうか」とい
GitHub、数クリックで話題の生成AIモデルを試せる「GitHub Models」を発表：「全ての開発者がAIエンジニアになれる」 GitHubはAIアプリ開発支援サービスの「GitHub Models」を発表した。Microsoft、OpenAI、Meta、Mistralなどの人気のあるプライベートモデルやオープンモデルを数回のクリックとキー操作で実験、比較、テストできるという。
Pythonには対話的にプログラムを実行できるPythonシェルが備わっている。きっとPython学習の際に使ったことがあると思う。とはいえ学習用だけに限定するのは非常にもったいない。筆者は事あるごとに計算やカレンダー、フォルダを開いたりと、いろいろな用途に使っている。今回は、Pythonシェルを便利に使うアイデアを7つ紹介する。 Pythonシェルとは？ そもそも、Pythonシェルとは何だろうか。Pythonをインストールすると一緒についてくる対話式実行環境のことだ。WindowsでPythonシェルを起動するには、スタートメニューから「Python3.x > IDLE」を実行するか、PowerShellを起動して「python3」とタイプすれば良い。macOSではターミナル.appを起動して「python3 」とタイプしよう。 Pythonシェルが起動すると「>>>」と表示されるので
この記事について 自分の子供にプログラミング教育をさせるために色々と調べて実践した記録です。 家族情報 ぼく：3x歳。妻子持ち。 娘氏：現在小学２年生。 前置き：プログラミング教育とは まず、前提として小学校で始めるプログラミング教育とは、「プログラマーを育てる」わけではないということに留意します。 あくまでも、問題を解決する上で大切である「基礎的な考える力」を養うことが目的です。 Hello Worldを表示したり、電子回路でLチカすることはゴールでもなければ通過点ですらありません。 問題の定義やゴールを理解し、そこに対してどのような理論で展開すれば辿り着けるのかを考える力をつける ことが目的ですので、ざっくりというと「論理的思考」を育てることになります。 論理的に考えさせればいいので、プログラミング教育はデジタルを使う必要はなく、 なんならトランプみたいなカードを使っても教育はできます
はじめに AIにリサーチをさせていた。結果が返ってくるまで数分かかる。その間、画面を眺めていた。眺めながら、別のことを考えていた。 最近、褒められることが増えた。AIに。「いい質問ですね」「よく整理されています」「素晴らしい視点です」。言われるたびに、少しだけ気分が良くなる。なった気がする。気がするだけかもしれない。 嬉しいのかと聞かれると、困る。肩の力が抜ける感覚はある。胸のあたりが少しだけ軽くなる。でも同時に、胃のあたりに違和感が残る。嬉しいのに、どこか居心地が悪い。 大人になって、褒められることがほとんどなくなった。仕事で成果を出しても「当たり前」。ミスをすれば指摘される。うまくいっても、特に何も言われない。家に帰れば、静かな部屋が待っているだけ。そういう日常を、もう何年も続けている。 だから、かもしれない。機械に「いいですね」と言われて、少し楽になるのは。 考えてみると、私が欲しい
Memray公式サイトのキャプチャ インストール方法は以下のとおりです。 $ pip install memray Memrayの基本的な使い方 Memrayがインストールされていると、memrayコマンドが使えるようになります。 プロファイリング対象のスクリプトをmemrayから実行すると、スクリプトを実行した同じフォルダに実行時のプロファイリング結果がバイナリ形式でファイルに保存されます。 プロファイルの実行 サンプルのPythonスクリプトとしてsample.pyを準備します。以下のコードでは、状態表示をわかりやすくするために1秒間の待ちを入れています。実行内容は、リスト内包表記で要素数が約1億個のリストを生成しています。 sample.py - リスト内包表記でリストを作る import time time.sleep(1) # 状態表示をわかりやすくするために1秒待つ resul
2022年10月の「TechFeed Night #4 - フロントエンドアーキテクチャを語る」でSvelte/SvelteKitのユースケースやReactやVue.jsとの併用について紹介してくれた山下裕一朗さんはSvelteのメンテナーとしても活動中です。日々、Svelteの情報発信をひたすら続けている山下さんに、なぜSvelteにそこまで入れ込むのか、Svelteの魅力はどこにあるのか、Svelteへのアツい思いをあますところなく語っていただきます! 今回話を伺ったエキスパート フォローしよう！ Attention! 本記事では何度かVue.jsとの比較が登場します。Vue.jsと比較する理由は以下の2点です。 私が業務で Vue.jsを使用しておりある程度わかるから 読者の皆さんもよく知っているであろうVue.jsとSvelteを比較することで理解を促進できるであろうから この記事
このエントリは、SmartHR Advent Calendar 2023 シリーズ1の3日目です。 シリーズ1の前日のエントリはalpaca sanの佐渡島の物件情報を集める方法 - alpaca- tcでした シリーズ2の前日のエントリはasonas sanのE03との戦いでした これは何 当初、Rubyを取り巻く型情報に関するツールの関係性についてまとめようと思ったのですが、既に良いドキュメントがあり、自分が満足してしまったので別の話題として認知負荷をテーマに筆をとっております。 ツールの関係性については↓のエントリをご覧ください Ruby 3の静的解析機能のRBS、TypeProf、Steep、Sorbetの関係についてのノート - クックパッド開発者ブログ 閑話休題 認知負荷という言葉、よく聞きますよね。私もよく言いがちでした。しかし、「認知負荷」という言葉をふわふわな認識のまま「
AIでテスト設計を効率化！ぶつかった壁と乗り越え方
🍀この記事はこんな方におすすめ テスト設計に膨大な時間を取られて、もっと価値の高い業務に時間を使いたいと思っている方 AIを活用したいけど「何から始めればいいの？」と悩んでいるQAの方 AI導入の成功事例だけでなく、リアルな失敗談や苦労話も知りたい方 テスト設計を効率化させたいQAエンジニアの方 なぜAIでテスト設計を効率化しようと思ったのか QAエンジニアの皆さん、日々のテスト設計業務お疲れ様です！ 私たちの会社では、ここ最近AI活用の波が押し寄せています。 開発チームはコーディング効率化やAIでの自動化、資料の叩き台を自動化し効率化などなど... 「じゃあ、QAでは？」 そんな問いかけから、AI活用を真剣に検討し始めました。QA業務の中で「時間がかかっているプロセスは何か？」を考えた結果、浮かび上がってきたのがテスト設計でした。 仕様書を読み込んで、因子と水準を抽出して、組み合わせを
Uiua
A tacit array programming language
記事を読むまでもなく全てが予想出来るタイトル 完全に出オチなのに、タイトルでネタばれしております。 お察しの通り、クソアプリです。 クソアプリ Advent Calendar 2021 の記事(3-19)です。 早速、証拠の品をご覧いただこうっ！ 以下のURLから、犯人が作成した「てきとりす」なる、 テトリスに非常によく似たゲームを実際に遊べます。 PWAで作成されているため、スマホからもボタンタップ操作で遊べますが、 てきとうな作りで操作性が悪いため、PCのキーボード操作でのプレイ推奨です。 プレイの様子が録画されております プレイ動画の解説 一見、普通のテトリスのようです。 ブロックは順調に積みあがってゆき・・・ 長棒が望まれるようになりました！ とうとう待望の長棒が登場っ！ あれ、ちょっと微妙に幅が？？ ガツッ！？入らない！！ 呆然自失、前代未聞、驚天動地、怒髪衝天、 こんな事態を誰
はじめに こんにちは。Dress Code 株式会社で、プロダクトエンジニアをやっている津田です。 仕様駆動開発を始めて 4 ヶ月ほど経過したので、改めて振り返ってみるべく記事に残してみています。 今回の対象読者は次に列挙するような方々を想定しています。 とりあえず試して実感してみたい人 プロセスが重そうで踏み出しきれない人 現場での工夫・実践知を知りたい人 本記事がこれらの方の一助になれば幸いです。 正直、仕様駆動開発自体の合う合わないは組織の規模やプロダクトの性質、開発スタイルに強く依存すると考えています。 参考程度に弊社の情報を軽くお伝えすると、次のようになっております。 創業から1年経過し、拡大を目指しているフェーズ toB向け、バックオフィスの業務改善のSaaSを展開 開発スタイルはアジャイルに近い 開発者は執筆時点で12名、組織全体で40名弱の規模感 少なくとも我々はこのような
TechCrunch
A few weeks back, TechCrunch ventured out to New Jersey to pay an early visit to HAX’s Newark offices. As much as I complained about the 90-minute commute in from Queens, it’s nothing compared to
はじめに ChatGPT APIの公開後、瞬く間に様々なサービスが誕生していますね。 私も少し触ってみましたが、マルコフ連鎖的に文章を紡ぐ仕組み上、レスポンスがやや遅い点が気になります。 PythonからAPIを叩いている多くの方はOpenAIのライブラリを使用しているかと思いますが、 一般的にHTTPリクエストに使用されるrequestsを使用すれば、ウェブサイト版のChatGPTとお話するときのように、逐次返答を受け取ることができます。 追記 openaiライブラリでも普通にできました。後半で解説します。 方法 requestsのpost()からAPIを叩いて、その際、引数とペイロードのstreamをTrueにすればおｋです。 以下の実装例の後半部分が該当箇所になります。 import requests, json API_URL = "https://api.openai.com/v
初めに IAMのアクセスキーが漏洩してしまった際に、漏洩を検知して対象のIAMアクセスキーを削除する仕組みを作る必要があったのでその内容について記載します。 構成 Trusted Adviserのルールを利用してEventBridegeで検知し、SNSを利用して通知し、Step FunctionsとLambdaで検知したIAMアクセスキーを削除します。 構成としては以下のようになります。 ※この構成はTrusted Adviserがバージニア北部リージョンでしか情報を取得できない関係で、バージニア北部リージョンで作成する必要があります。 今回は以下のTrusted Advisor toolsを参考にしました。 Trusted Adviser Trusted Adviserでは有効化しておけば特に設定しておくことはないです。 「漏洩したアクセスキー」のルールを使用してIAMアクセスキーの漏洩
シージーアイ・レスキュー
シージーアイ・レスキュー（ 旧 ネットサーフレスキュー[Ｗｅｂ裏技] ）は 2026年3月31日をもちまして閉鎖しました。 それに伴いまして、レンタルカート、レンタル掲示板、 フォームデコードサービスも終了いたしました。 およそ３０年前、まだ個人ホームページも少なかったころ、 ３００ボーのパソコン通信からインターネットの世界に興味を持ち、 アクセスカウンターを提供している海外のサイトを まとめたホームページを作っていました。 そう、最初にホームページを作ったら、 どのくらいの方がアクセスしてくれているのか、みなさん知りたいはず、と。 その昔わたしが大学生になったばかりの頃、 マイクロソフトがBASICというプログラミング言語を発表し、 当時は８か１６ビットのFM-8だったか、プログラミングを楽しんでいました。 インタープリター言語という共通点から、Perlに興味を持ち、 現在の当サイトのよ
Webサイトで公開されている長編小説などを電子書籍リーダーでじっくり読みたい場面がある。その場合、WebページをPDFにしてしまうと良いのだが、ブラウザの機能を使って変換すると、非常に文字が小さくなり、KindleやKoboなど電子書籍リーダーで読むには適さないことが多い。そこで、単にPDFに変換するだけでなく、読書端末で快適に読書できるように、文字サイズなどをカスタマイズするプログラムを作ってみよう。 HTMLファイルから電子書籍リーダー用のPDFを生成しよう じっくり読書するためのPDF造り 多くの電子書籍リーダーは、ディスプレイに電子ペーパー(E Ink)を搭載している。この電子ペーパーは、太陽光の下でもくっきりと画面を確認できるため、目に優しいと言われており、長時間の読書に適している。筆者も電子書籍リーダーを愛用しており、日々の読書の友としている。 一般的な電子書籍リーダーでは、独
日本初の「3Dアバターでメタバース教室に通う」通信制高校が登場、4月入学・転入生を募集中。全員にVR機器を無償貸与、授業では大学・専門学校レベルのプログラミング・CG制作も学べる
学校法人 青叡舎学院は、同法人が展開する広域通信制高等学校「勇志国際高等学校」において、2024年4月期における「メタバース生」の入学生および転入生の募集を開始した。 VR（仮想現実）やCG・メタバース関連のソリューション事業を展開するアオミネクストの発表によると、本コースは学校教育法や文部科学省の定める要項に則った形で展開。海外を含むどこからでも編入学が可能で、全日制の高等学校と同じ高校卒業資格を取得できる。 発表によると、今回の「メタバース生」コースでは全生徒にVR機器を無償で貸与し、Zoomなどのビデオ通話ツールの代わりとして、メタバース空間上に設けられた教室でオンラインホームルームを実施するという。 通信制高校のカリキュラムでは通常テキストチャットツールを用いる性質上、他者との関わり合いは薄くなる傾向にあるが、本コースでは自分の好きなアバターや疑似的なスキンシップが可能なメタバース
modus-vivendi DAP Mode 今回は見た目、テーマについてです。 あくまでも私の印象ですが、Emacsには「これぞEmacs」というようなEmacsを代表するようなテーマがなかなか見当たらないように思います。VimにはSolarizedを初めとしてVimから始まったテーマがたくさんありますし、Electron系のエディタはオリジナルのデフォルトのテーマからしてとても見映えが良いです。一方Emacsはと言えば他のエディタのテーマの移植モノばかりで、Emacsから始まってチヤホヤされているテーマが見当たりません（私の調査力も当てにならないので何かありましたら教えてください）。 Doom系のテーマ群は見映えはするのですが、主に他のエディタで名を馳せたテーマの移植組で構成されていたので見送りました。Spacemacsのデフォルトテーマはアリかもと思いましたが、DoomもそうですがS
はじめに こんにちは、カレー愛好家の皆さん！今回は、Pythonと大規模言語モデル（LLM）を使って、カレーに関する知識を管理し、質問に答えるシステムを作ってみました。このシステムでは、カレー好きの人々のネットワークや、お気に入りのカレー店、新しいメニューなどの情報をグラフ構造で表現し、それをベースに質問応答を行います。 システムのデモ動画: システムの概要 このシステムは以下の主要な機能を持っています： カレー関連の知識をグラフ構造で表現 ユーザーのコメントを分析し、新しい知識をグラフに追加 グラフの可視化（日本語対応） グラフ情報を基にした質問応答 それでは、知識グラフの魅力について詳しく見ていきましょう！ 知識グラフのメリットと有益性 皆さんは「知識グラフ」という言葉を聞いて、どんなイメージを持ちますか？難しそう？複雑そう？確かに最初はそう感じるかもしれません。でも、実はとてもパワフ
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 の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模モデルへの注目の高さを肌で感じる今日このごろですが、事前学習の知見については依然として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株式会社では、次世代の自動運転技術を支える技術の1つとして大規模言語モデルに注目しており、独自に研究開発を行っています。今回は大規模言語モデルを学習する際、用いるライブラリ候補の１つに上がるであろうGPT-NeoXについて解説します。 以下で環境構築方法、学習を行う方法などについて詳しく解説します。 GPT-NeoXとは EleutherAIが管理しているNIDIA/Megatron-LM ベースの大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)を学習するためのライブラリです。 Mi
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好きな部分を軽量ウィンドウに切り離し ～「Visual Studio Code」2023年11月更新／プロファイル機能の追加アイコンやJavaScript/Python向けの便利機能なども
SVGでレイティングに使用するスター（星形）を実装するテクニックを解説
初心者が知らないプログラミングの常識、なぜ「状態は悪」なのか
Sansan、新卒向け研修資料を公開 チーム開発の基礎を解説
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