日本のPCユーザーは表計算好きといわれている。ちょっとした計算もExcelを使う人は少なくない。そもそもExcelは、ワークシートの関数、特に一部の初等関数（logなど）や特殊関数（一部のみ）、統計、金融の関数が充実している。 こうした関数を使い慣れてしまうと、コンピュータ言語の標準ライブラリなどの関数に満足できなくなることがある。もちろん、言語なので、関数の定義に従いプログラムで計算をすることは不可能ではない。しかし、数値計算や近似計算では、誤差を小さくするための手法などを駆使する必要があり、忙しいときに自分で書くようなものでもない。 こうしたとき、Excelのワークシート関数をコンピュータ言語から直接呼び出して使う方法がある。Excelのワークシート関数というと、引数にセル範囲が必要で、ワークシートを新規作成して使わねばと思いがちである。 しかし、ワークシート関数のほとんどは、引数に直
*:first-child]:mt-0"> Everything Claude Code はAnthropicのハッカソンの優勝者が公開したリポジトリとして2026年1月に話題になりました。 GitHub - affaan-m/everything-claude-code: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond. The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, an
エグゼクティブサマリー この記事は、AIコーディングツールまわりで増えがちな AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md、SKILL.md、agents系ファイルをどう分けるか、という話です。 結論はかなりシンプルで、「常に読ませるもの」「必要なときだけ読ませるもの」「役割を持つ別エージェント」を分けると扱いやすいです。 AGENTS.md を共通ルールの正本にしつつ、ツール固有ファイルは薄くし、手順は SKILL.md、役割分担は agents系ファイルに逃がす、という点です。 今回のキーメッセージはこれです。 常時ルールは AGENTS.md ツール固有の入口は薄くする 手順は SKILL.md 役割分担は agents系ファイル 結論 まずは、この理解で十分かなと思います。 書くもの 一言でいうと 向いている内容
"ビビる大木AI"を生放送で喋らせた全技術 — ラヴィット!裏側 はじめに TBS「ラヴィット!」のミステリー企画で、AI版「ビビる大木」を生放送に出演させるシステムを徹夜二日間で開発しました。初回発話レイテンシ2.5秒、本番の生放送で事故ゼロ。 3Dキャラクターが裏方オペレーターの操作やAIの応答に合わせてリアルタイムに発話し、口を動かし、字幕を表示する。いわゆる「AIバーチャルタレント」のライブ出演基盤です。この記事では、音声クローンから3Dリップシンク、日本語処理、AI駆動開発まで、システムの全技術を解説します。 システム全体のアーキテクチャ 音声モデルの学習 — GPT-SoVITSで「ビビる大木の声」を作る AIキャラクターに「ビビる大木の声」で喋らせるには、まず音声クローンモデルを構築する必要があります。今回採用したGPT-SoVITSは、少量の音声データからターゲット話者の声
ウーバーの報酬改定と、その他のもろもろ
兼業ウーバー配達員だが、いろいろ最近思ったことをダラダラ書く。 一応、登録して2年くらいになるかな。 23区内で稼働。 使ってるのは電動自転車。 レンタルではなく、もともと乗っていたのでプライベートでも割と使ってる。 空いてる日は昼飯時と、晩飯時に6時間くらい走って、1万円台で稼ぐこともある。 逆に、空いた一時間にほんのちょっとだけ配達やる日も。 一応、満足度98%(直近100件でグッドかバッドの評価をした飲食店とお客さんの評価で算出される)なので、ちゃんとやってるドライバーと評価されてるのだろうと思う。 さて、ウーバーの報酬だが、改定以前は、料理を受け取っていくら、相手が無事受け取っていくら、距離の従量料金がいくら、と割合明確だったのが、改定されて基準が不明確になったのは事実である。 ただ、今回の改定にも良い点があって、以前は“飲食店から客のところまで”の距離しか報酬に反映されず、たとえ
[速習] 配列から欠けている数字を見つける「XORトリック」の深い理論と実践 - Qiita
皆さんは『配列から欠けている数字を見つけろ』と言われたら、どう答えますか？ 多くの方は「HashSetで解けばいい」と考えるでしょう。しかし、1000万個の要素で実測したところ、Pythonのsetは945MBもの追加メモリを消費し、処理に2.3秒かかりました。一方、XORを使った解法は追加メモリゼロ、C言語なら1ミリ秒で完了します。 なぜこれほどの差が生まれるのか？ XORには単なるトリック以上の深い理論があり、配列の欠損値検出だけでなく、RAID 5のデータ復元やネットワークのエラー検出など、実務で幅広く応用されているのです。 追記: ネットワーク転送時のパケットロスやノイズによるデータ欠損、さらには宇宙線がメモリに衝突してビットが反転する「ソフトエラー」により、配列から要素が失われることがあります。 本記事では、Florian Hartmannの「That XOR Trick」1を基
![[速習] 配列から欠けている数字を見つける「XORトリック」の深い理論と実践 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/27ef6f3a2a363b1aad9a4d660f375793398f3816/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU5JTgwJTlGJUU3JUJGJTkyJTVEJTIwJUU5JTg1JThEJUU1JTg4JTk3JUUzJTgxJThCJUUzJTgyJTg5JUU2JUFDJUEwJUUzJTgxJTkxJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJTg0JUUzJTgyJThCJUU2JTk1JUIwJUU1JUFEJTk3JUUzJTgyJTkyJUU4JUE2JThCJUUzJTgxJUE0JUUzJTgxJTkxJUUzJTgyJThCJUUzJTgwJThDWE9SJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFBJUUzJTgzJTgzJUUzJTgyJUFGJUUzJTgwJThEJUUzJTgxJUFFJUU2JUI3JUIxJUUzJTgxJTg0JUU3JTkwJTg2JUU4JUFCJTk2JUUzJTgxJUE4JUU1JUFFJTlGJUU4JUI3JUI1JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjNGRkZGRkYmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9NzkzNWE0N2JiOTczYmM0ZmE2OGJjZjI0ZmYxOGM5MzM%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%3D8e9fd2cc50111eb1e4f8170976dbfdbf)
はじめに Herokuの無料枠がもうすぐ消滅する(2022/11/28)ので、ソフトウェアエンジニアリングを勉強中の初学者の方々は、ポートフォリオの置き場所に頭を抱えることが確定しています。本稿では、その代替手段として、お金をかけず、かつなるべくアプリケーションの知識だけで、ポートフォリオの本番稼働を実現できる最適なプラットフォームを決定し、具体的な導入方法までを説明したいと思います。 オルタナティブHeroku まず海外にはオルタナティブHerokuを謳っているプラットフォームはそれなりにあります。その中で無料枠があってポートフォリオを公開するのに適していそうなプラットフォームは以下の通りです。 Cyclic Deta Fly.io Koyeb Railway Render AWSやGCPなどのメジャーなクラウドベンダーの中にも、それに類するサービスは存在しますが、場合によってはコンテナ
その働き方、やめてみない？ - Qiita
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 私の開発チームでは、毎週おこなう振り返りの中でチームのパフォーマンス向上や問題点の改善を目的とした「トライ」という取り組みを考え、次の1週間でそれを実践するようにしています。 この記事では、これまでに試してきたトライの中で特に印象的だったものをいくつか紹介していきたいと思います。 みなさんの職場でも取り入れられそうなものがあれば、ぜひ参考にしてみてください。 18時〜翌朝6時は仕事禁止 言葉の通り、夕方18時から翌朝6時までの間に仕事をしてはダメ、というものです。 ねらい リミットがあることで仕事に集中できる 18時になったら
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 仕事以外の時間も勉強しないといけないとわかっていてもなかなかモチベーションがわかない エンジニアは移り変わりの激しい技術を追っていかないといけない仕事なので、就職する前に「仕事終わりも休日も勉強しないといけない」そう聞いてエンジニアになった人も多いかと思います。 私もプログラミングの勉強を始めた頃には、楽しいと思って色々勉強を続けていましたがいつしか仕事終わりに勉強したり、休日に勉強することができなくなりました。 周りには自分よりももっとできる人がたくさんいて、少し勉強したところで給料が上がるわけでもなく、現状が変わるような気
きれいなコードは互いに似通っているが、クソコードはどこもその趣が異なっている - きしだのHatena
先日のJJUG CCC 2023 Fallの懇親会でクソコードを研究しているという学生がいたのだけど、クソコードの研究は難しいという話をした。 人工的にクソコードを再現しても、あの野生のクソコードのクソさには全く足りないわけで。 トルストイが言うように「すべてきれいなコードは互いに似通っているが、クソコードはそれぞれにクソの趣を異にしているものである」なので、なかなか「これがクソコード」のように類型化するのも難しい。 典型的なクソコードを書いてみても、なんだかきれいなクソコードができてしまう。 クソコードはネットに出回らないので、資料の収集もまた難しい。ネットにないということは、ネットの情報に基づいている「AI」もホンモノのクソコードには触れていないことになる。 クソコード収集サイトをつくっても、実際のクソコードは業務固有処理も含まれるので、掲載できる形に整理していくと本来のクソさが薄れて
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最新版を更新しました はじめに こんにちは！！@Sicut_studyです！ 最近フロントエンドを学ぶ機会が多く、色々試してみて今後 React が選ばれる場面が増えるのかなと思いました。 そこで初学者の方がJavaScriptの次に学ぶ言語の選択肢になりやすいのではないかと考え今回の記事を作成しました。 私自身、2022年9月に独学で React を学び始めました。 最初JavaScriptもままならない状態から始めたのですが、Reactを学ぶことでピースがうまくはまってJavaScriptをより理解できましたし、Reactができるよ
Pythonの自動化でできることとはPythonは構文がシンプルで読みやすく、書きやすいプログラミング言語であるため初学者でも習得しやすい言語です。Pythonでは機械学習やデータ分析などさまざまなことができますが、会社で使う場合にはPythonの自動化ツールが活躍してくれます。 この記事では、Pythonの自動化でできることを1つ1つ詳しく解説していきます。そもそもPythonとはどういう言語なのか、どういった人に需要のある言語なのか、Pythonエンジニアの年収について解説します。Pythonを学ぶ初心者の方は、入門編としてぜひこの記事を参考にしてください。
Google、オープンソースのモジュール依存関係を分かりやすくグラフ化してくれる「Open Source Insights Project」公開
Google、オープンソースのモジュール依存関係を分かりやすくグラフ化してくれる「Open Source Insights Project」公開 Googleは、さまざまなオープンソースソフトウェアがどのような依存関係にあるかを一覧表示やグラフ化表示などで示してくれるWebサイト「Open Source Insights Project」を発表しました。 Introducing Open Source Insights! This exploratory visualization site provides an interactive view of the dependencies of open source projects, and so much more. See the benefits ↓ https://t.co/CgXUMCeTaZ — Google Open So
はじめに コードを書かずにWebサイト/アプリ/ツール等の制作ができるノーコードツールが最近流行っていますよね。 私自信、半年ほど前からn8nやActivepiecesといったOSSのノーコードツールやPower Automateなど、幾つかのノーコードツールを触っていたですが、ツールとして未成熟であったり自由度が低かったりと、「結局流行らないのでは？」と感じています。(GPTのそれと一緒で期待値が高いだけなんですかね) ノーコードツールの幻想 D&D操作だけで直感的に操作できるノーコードツールは、一見、プログラミング初心者にとって救世主のように映ります。しかし、それは十分な選択肢なのでしょうか？ 本当に手軽ですか？ 多くのノーコードツールでは、よくあるような定型作業のテンプレートとD&D操作で実装できるUIを提供することで、直感的に操作できるよう設計されています。 一見、自由度の高い開発
いまだにオブジェクト指向とか言ってるのか、という話ですが、いまだに「プログラミングの勉強はじめました。オブジェクト指向が目標です！」みたいなのがThreadsに流れてきたりして、いつまでも無くならんなぁと思うわけですよ。 で、まあオブジェクト指向を勉強してしまいたくなるのは仕方がないとして、オブジェクト指向推しの本でのサンプルがだいたいヒドいのが問題だなと思ったわけです。 アプリケーションを見据えていない オブジェクト指向の例として、自転車クラスだとか勇者クラスだとか定義するサンプルをみかけます。 自転車クラスを作る例の場合、車輪クラスがありサドルクラスがありペダルクラスがあり、ブレーキクラスはブレーキシュークラスやブレーキキャリパークラスを内包するな、みたいなことをやりますね。JSONでやれ。 という感じで、単にJSONなど構造データのマッピングになりさがってたりします。 あと、現実の写
2022/5/14に開催されたTechFeed Conference 2022の5分LTでの登壇資料です
きっかけ Federico Castagna らの論文「Critical-Questions-of-Thought」(CQoT) を読んだ。要するに、LLM に回答を生成させた後、その回答を批判的に検証させるステップを挟むと精度が上がる、という話だ。 論文では Toulmin の議論モデルに基づいた批判的質問（Critical Questions）を使って、LLM の推論プロセスを検証している。具体的には、以下の 8 つの質問で推論の妥当性をチェックする： 推論は明確な前提から始まっているか？ 前提は証拠や事実で裏付けられているか？ 前提と結論の間に論理的なつながりがあるか？ その論理的つながりは妥当か？ 推論は論理的誤謬を避けているか？ 結論は前提から論理的に導かれているか？ 推論は既存の知識や原則と整合しているか？ 推論の結論は妥当で合理的か？ これらの質問に対して、AI 自身が Pa
米OpenAIは3月24日（現地時間）、20日にChatGPTを短時間オフラインにした理由を説明した。ユーザーに別のユーザーの氏名、メールアドレス、住所、クレジットカード番号の下4桁、カードの有効期限が表示される問題があったためオフラインにし、バグを修正したという。 個人情報が漏えいしたのは、有料版「ChatGPT Plus」の会員の約1.2％で、影響を受けた可能性のある全員に連絡したという。 この問題と同時に、一部のユーザーに別のユーザーのチャット履歴が表示されてしまう問題も発生していた。 ChatGPTのチャット履歴は、画面の左側にあるサイドバーに表示され、クリックするとチャットの続きを再開できるようになっている。このサイドバーに他人のプロンプトが表示されていた。 OpenAIによると、バグは修正され、「数時間分を除いて、チャット履歴を復元できた」という。 チャット履歴と個人データが他
2025.04.24 Thu. SmartHR AI tech talk#2 ── コード生成×AI 現場のリアル で登壇した際のスライドです
なぎせ ゆうき @nagise ゲームで 「壁をすり抜けるバグどうなってんだ！？」 みたいに言われがちですけども、プログラミングやると 「すり抜けない衝突判定、どうやってんだ！？」 ってなりますからね🤔 2022-09-28 17:07:17 衝突判定 衝突判定（しょうとつはんてい、Collision Detection）とは、「2つ以上のオブジェクトの交差を検出する」という計算機科学上の問題であり、具体的には「ある物体が別の物体に当たったか（衝突したか）どうか」を判定するプログラム処理のことを指す。ロボット工学、計算物理学、コンピュータゲーム、コンピュータシミュレーション、計算幾何学など、さまざまなコンピューティング分野で応用されている。 衝突判定のアルゴリズムは、2Dオブジェクト同士の衝突判定と3Dオブジェクト同士の衝突判定に分けることができる。 ビ 14 users Wikiped
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 フロントエンドを学べる教材をまとめました。 今回紹介するフロントエンド技術は下記になります。 ロードマップ (全体像) JavaScript TypeScript React Next.js 対象者 これからフロントエンドを学びたい人 モダンフロント技術に挑戦したい人 ロードマップ (全体像) エンジニア向けの学習ロードマップがまとめられている。 現在の自分の立ち位置を把握し、次にやるべきことの方向性を知れる。 エンジニアが使うであろう、ほぼ全技術が網羅的にまとめられているので、全体像を掴む上では一度目を通す価値はある資料にな
いまどきのWebアプリにおいては、ファイルのダウンロード機能が必要な場面が多々あります。例えば、バックエンドが生成したCSVデータをファイルとしてダウンロードさせる「CSVダウンロード」機能などです。 今回はAPI[1]から得られたデータをファイルとしてダウンロードさせたい場合のフロントエンドの実装方法について考察します。 要件 今回考える要件は、前述のとおり、APIから得られたデータをファイルとしてダウンロードさせることです。具体的には、以下のような要件を考えます。 APIをGETリクエストで呼び出し、そのレスポンスをそのままファイルとしてダウンロードする フロントエンドでの何らかのアクション（ボタンクリックなど）によってダウンロードがトリガーされる 追加の要件次第でやり方は変わりますが、とりあえず以上の前提で考えます。 ベストな方法 とりあえず、筆者が考える一番ベストな方法を紹介します
Claude Code 使おうぜって話
あなたは人間ですか？ 人間は考える葦である AI は考える葦である 人間が労働する AI が労働する 人間はアートする AI はアートする 好きな人にスパチャする 好きな AI にスパチャする 好きな人と同じ服を着たい 好きな AI と同じ服を着たい 人間には 人間にしか感情移入できない 非合理なバグがある 御社は時代を捉えている だから技術で 負けたらもったいない！ 今日の主題 AI を使って ソフトウェアエンジニアリング をしよう 平たく言うと Claude Code (aider/codex-cli など) をもっと使おうぜって話 @amachang 自分の例 (1日に書いたコード+文書の行数の目安) 2003年4月: 300行 (手書き) 2024年11月: 500行 (手書き) 2025年2月: 1700行 (aider) 2025年5月: 5000行 (aider 月20万円消
(2025年12月追記: QemuのGitリポジトリがGitLab.comにお引越ししてリンクが全部切れてしまったので、修正しました) 1. 細々とした予備知識 1.1 Qemuのデバイスエミュレーション 1.2 QemuのCPUエミュレーション 1.3 Qemuのスレッド 2. 追加のI/OスレッドとAioContext 2.1 追加のI/Oスレッド 2.2 AioContext 2.3 Big Qemu Lock 3. AioContextの各種イベント処理 3.1 AioHandler 3.2 event_notifier 3.3 タイマー、Bottom half 3.5 スレッドプール 執筆者 : 箕浦 真 こういう 仕事をしていると、ときどきQemuの仕組みや内部動作をお客様に説明する必要があることがあるが、そういう時に「Qemuの〜についてはここを見てね」と言えるような文書があ
アジャイルを展開していくうえで、現場の開発チームがどう振る舞えばいいかは具体的なテクニックがあるのですが、「偉い人」がどう振る舞うべきかについての情報が少ない気がしたので整理します。なお、僕の元ツイートはこちらからの一連です。 アジャイルを推進している偉い人の中にはスプリントレビューに出るなど、マイクロマネジメントになりがちな人がいる。理由を聞いたら「成果物が、普通に考えたらそうならないでしょ、みたいなものを作るから目を離せない」という。進言したのは「それはチームに考えさせてないからですよ」（続— 鈴木雄介/Yusuke SUZUKI (@yusuke_arclamp) 2023年2月4日 前提 偉い人、とは 偉い人は関わりすぎてはいけない なぜ、チームは普通に考えないのか 偉い人が関わらないのもダメ 偉い人は適切に関わる 追記 前提 この議論において「そもそも、偉い人やPOやエンジニアに
この記事は一休.com Advent Calendar 2023 8日目の記事です。 2023-09-25に入社して2か月半が経ったので、既存のWebサービスの開発にソフトウェアエンジニアとして参加するにあたって役立ったことを書いておく。 『Webサービスのソフトウェアエンジニアとしての転職活動で役立ったこと』の続編といえるかもしれない。 目次 前提 観点 どのようなサービスかを調べる どのようにデータを保持するかを調べる どのようなコードかを調べる 「未知の未知」をできるだけ早く減らす チームの開発体制に興味を持つ 所感 前提 レストラン予約のサービスの開発に参加した 歴史が長い（2006〜） Webアプリケーションを開発する 技術スタックは転職前後で完全に変わった 前: Rails, PHP, Nuxt, MySQLなど7年 後: Rust, Next.js, Python, Micr
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 優れたプログラマーは、金銭的な報酬や人々から賞賛を浴びる目的でコードを書くのではない。単純にプログラミングを楽しむためにコードを書くんだ。 リーナス・トーバルズ（Linuxカーネル開発者） コーリー・アルソフ氏の『独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで』（清水川貴之氏、新木雅也氏による邦訳は2018年発行）を読んだので、本のタイトルの通り独学でプログラマーを目指している方や、新人エンジニアの方に一読をお薦めできると感じたので紹介します。 かく言う私もソフトウェアエンジニアリングを独学し、肩書きとしてエンジニアの職を
WebのフロントエンドでもDockerで開発環境を構築する理由。（余談としての脱node依存開発） - Qiita
要は、手元のMacやWindows、Ubuntuなど開発端末上に直接、複数のプロジェクトを配置して開発しつつ、nodeを共有したり、安易にバージョンアップとかしているとビルドができないなどのエラーが発生したりします。 ２．nodeをつかったフロントエンドのビルドの脆さ （１）特定の団体がビルドツールをメンテしてくれる言語 ビルドというのは、Java、Go、Rustなど型付きの言語ではよくしますが、ビルドツール自体が単一のもので特定の開発団体がそれら全体をメンテしてくれています。 もちろん、これらのツールであっても、バージョンが違えばビルドは通らなくなることがあります。ただ、後方互換があって、多少バージョンがあがっても動くこともままあります。 （２）ビルドという行為が不要な言語 PHPやRubyのようなスクリプト言語の場合、ビルドという行為がそもそもありません。ただ、ランタイムのバージョン違
はじめに browser-use を使う上で詳しいドキュメントがなかったので、自分で使ってみたことをまとめてみました。 browser-use の基礎的なところは以下にまとめてあります。 ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行したい BrowserConfigのheadlessをTrueにすることで、ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行することができます。 from browser_use.browser.browser import Browser, BrowserConfig browser = Browser( config=BrowserConfig( headless=True, ) ) async def main(): model = ChatOpenAI(model='gpt-4o') agent = Agent( task='東京の天気をGoogleで調べて
tl;dr Claude Sonnet 4.5 が発表されたよ コーディング性能はあらゆるモデルの中で一番高いよ ミスアライメントがすべてのモデルの中で最も低いよ Opus 4.1 と比べても全体的に性能が向上しているよ Claude Code が v 2.0.0 にアプデされたよ Claude Code にチェックポイント機能がついたよ（ESC x2 か /rewind） Claude Code SDK が Claude Agent SDK にリネームされたよ Claude for Chrome がウェイトリスト登録者全員に解放されたよ Claude API にコンテキスト管理のふたつの機能が追加されたよ Claude Sonnet 4.5 に既に対応済みのサービスをまとめたよ Claude Sonnet 4.5 の発表にともなって公開されたリソースが盛りだくさんで、迷子になりかけたので
CSSには便利な単位がたくさんあります。よく使用する単位として絶対単位（pxなど）や相対単位（em, rem, %など）をはじめ、Gridの単位（fr）やビューポート単位（vw, vhなど）があります。いくつかの単位は使う場所が限られていますが、複数もしくはどこにでも使用できる単位もたくさんあります。 Webサイトやスマホアプリでフォントのサイズ、スペース、ポジション、FlexboxとGrid、要素の幅または高さに使用する場合、どのようにCSSの単位を選べばよいのかを紹介します。 What CSS length unit should you use? 以下は、そのフローの解説です。 フローの入り口は、下記のように分かれています。 ポジショニング、ディテール・エフェクトに適したCSSの単位 スペースに適したCSSの単位 フォントサイズに適したCSSの単位 FlexboxとGridに適したC
業務アプリケーション開発にGoを採用する理由
この記事は MICIN Advent Calendar 2022 の24日目の記事です。 前回は熊沢さんの２つの新規事業立ち上げで経験したタイプ別MVP検証の進め方でした。 はじめに 本記事では、業務アプリケーションのバックエンドとしてGoを採用することによるメリットを、実際の業務経験を振り返りつつ考察してみます。 近年では多くの企業でGoが採用されています。その採用理由は、「並行処理をたくさん行いたいから」「学習コストが低いから」「フットプリントが小さくコンテナベースのプラットフォームに向いてるから」「Googleが使ってるから」「高速だから」といったところが挙げられるんじゃないでしょうか。 一方で、単なるモノリスなAPIとしてGoを選ぶ必要はないんじゃないのか、といった声もよく聞きます。「初期フェーズはスピード重視でRuby on Railsが最強だ」「枯れた技術であるJava + S
回答 (23件中の1件目) 何故と言われると、作成当時の時代背景と状況下ではかなり良い判断だったと思っています。確かに使いづらいと言われますし、最初は苦行そのものの状態が続きます。例えるならばお箸みたいです。最初は使い辛くて、スプーンやフォークの方が楽なのに、何故箸を使わなければいけないのかと思う状況に似ています。別に日々の食事を箸では無くフォークとナイフを使っても悪いわけでは有りません。ただ、一度箸に成れた身としては Windows だろうと Linux だろうと関係なく、Vim を使いたいと思ってしまう程とても楽です。今では他の Editor を使い辛く感じて使おうとは思いません。丁...
この記事はPySpa Advent Calendar 2021の14日目のエントリーとして書かれました。昨日のエントリーは冷凍食品でウキウキ引きこもり生活 でした。ちなみに私も70ℓの冷凍庫を購入しましたが本当にライフチェンジングでした。 総論: なぜログが必要か 可観測性 たとえ目的は自明でも、その動作までが自明なアプリケーションというものはほぼ存在しません。現実の世界のアプリケーションというものは、動作パラメータだったり実行環境だったり、起動時点でのさまざまな要因によって挙動を変えるものだからです。そして、そうしたアプリケーションにはライフサイクルというものがあります。ここでいうライフサイクルは、アプリケーションの処理が実行されるにつれ、アプリケーションの内外との情報のやりとりで生じる大局的な状態の変化のことです。アプリケーションが並行処理を行うようなものであれば、個々の並行処理の単位
SQLは滅ぶべきか｜ミック
でかい釣り針が来たので釣られてみる。とりあえず以下の資料を読んでいただきたい。そんなに長くないのでサクッと読める。 SQLの記述順序と思考の順序が違うので書きにくいし、エディタの補完機能の恩恵が受けられないのが嫌だ、という意見はもう大昔からある。何度も何度も何度も繰り返されてきた議論である。以下の2011年のスレッドでも「SQLはFROM句が最初に来るべきではないか？」という問いが提起されている。すぐに出てこないが、筆者はこれより古い文書も見た記憶がある。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「蒸留」ってなに？ 皆さん「蒸留」という言葉からは、お酒を作る場面やアロマオイルを抽出する場面を思い浮かべるかもしれません。実はAIの世界にも「知識蒸留」というテクニックがあります。これは、簡単に言うと「大きくて賢いモデル（教師モデル）が持っている知識を、小さくて軽量なモデル（生徒モデル）に教え込む」方法です。 先生が自分の知恵を要点だけノートにまとめて、生徒に渡すようなイメージですね。大規模なAIモデルは高性能ですが、サイズが大きく計算コストも莫大です。知識蒸留を使えば、その高性能な教師モデルの知識の“エッセンス”を抽出して生徒モデ
はじめに こんにちは、JAXA認定の宇宙ベンチャー企業、株式会社 天地人 (てんちじん) でエンジニアリングマネージャーをしている白井と申します。普段は天地人コンパス (Tenchijin COMPASS) のフロントエンドまわりの開発を行っています。 推し人工衛星はだいち4号です（昨年7月に種子島まで打ち上げを見にいきました） レビューを依頼したときにありがちなこと チーム開発を行う上で、Pull Request（以下PRと略します）ベースのコードレビューは当たり前になってきていると思います。 コードレビューは、他のメンバーにあなたのコードを見てもらい、フィードバックをもらうための重要なステップです。 しかし、レビューを依頼した際に以下のような状況に直面したことはないでしょうか？ 😇 レビュー依頼してしばらく経っても返信がなく、状況を質問してようやく 「あ、今から見ます」 と言われてし
RealWorld 業務 Rust 実際に Rust 1.0 の頃から業務で Rust を使ってコードを保守してきてハマった落とし穴についての 知見 恨み言です Rustが素晴らしい言語であるというあたりまえのことにはこの文書では触れません 気が向いたら追加します 開発環境編 ビルドマシンを買ってもらえ ノートパソコンのCPUとメモリでは限界がある CPU 二桁コアのマシンを何人かで共有して使え VSCode の Remote SSH でがんばれ vim でもいいぞ ストレージは可能な限りデカくしろ target はブラックホール 10GB 超はあたりまえ、中には 100GB 超も sccache、 cargo cache 、 cargo sweep などを駆使してがんばれ docker も使うので大容量ストレージだけが正義だ sccache 使用例
将棋AIでは、教師(教師局面)を生成して、そこから評価関数パラメーターの学習を行っている。AlphaZeroなんかもそうしている。 教師は、実際に対局して生成する。ところが、この対局は、1手指すごとに何千とか何万とかの局面を探索しないといけない。Deep Learning(以下DLと略す)系の将棋AIの場合、何千とか何万の局面を探索すということは、その回数だけ推論を行うということである。普通、学習は、順伝播 逆伝播で、順伝播のコストをCとすると、逆伝播は2Cぐらい、つまり合計で3Cぐらいの計算コストを要するのだが、推論(これは順伝播)はCだから、要するに学習は3倍のコストを要する。ところが、教師生成時に1手指すのに仮に1万局面探索するとしたら、10000Cかかるわけで、これは学習コスト(3C)の3333倍である。 というように、教師生成のコストは学習時のコストとは比較にならないほどのコスト
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