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APIの検索結果401 - 415 件 / 415件

  • Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa

    Netflix Tech BlogのgRPC APIに関する以下の2つの記事に感銘を受けたので、ここにその概要を日本語で記します。 (めんどくさかったので)翻訳の許可は取ってませんが、再構成してますし元のJavaではなくPythonで書き直していますので、容赦して下さい… Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMaskPractical API Design at Netflix, Part 2: Protobuf FieldMask for Mutation OperationsまとめgRPCでは、FieldMaskをうまく使うことで、必要な情報だけ取得したりあるいは与えたりしたりできまっせ第一部まずField Maskをどのように使うかを述べています。 背景Remote Callというものは、そもそもコ

      Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa
    • 今からVue.jsを始める人のための「知るのを後回しにしてよい」n個のこと - Qiita

      *この記事は2020年3月頭に書かれている記事です どうも、Vueはいいぞおねーさん(自称)です。 Vue.jsは私に言わせるととてもよいフロントエンドフレームワークであり、その理由の一つにプログレッシブフレームワークである(段階的に利用する機能を増やしていくスタイルにマッチしている)ものとして、フロントエンド初学者の皆さんにもおすすめしたい代物です。 しかし、現在までに様々なプラクティスが考案されたがゆえに、「最初からベストな方法で始めたい」という思いから一度にたくさんのことに挑戦してしまいたくなりがちです。 そしてそれはプログレッシブという思想に反するもので、結果として挫折を生んでしまっているのではないかと思いました。 そこで今回は「知るのを後回ししてよいこと」として、Vue.jsへの入門する方へのアドバイスを独断と偏見で不要度という指標でまとめてみました。 不要度というネガティブな指

        今からVue.jsを始める人のための「知るのを後回しにしてよい」n個のこと - Qiita
      • 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について

        各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長(教育・情報担当) 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の

          生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
        • ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita

          ChatGPT,使っていますか? ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード(GoogleColab) 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して

            ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
          • GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita

            抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう! この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います! 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の

              GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
            • 星野源「才能の有無を人に判断させてはいけない」

              星野源さんが2023年5月9日放送のニッポン放送『星野源のオールナイトニッポン』の中でエッセイ『いのちの車窓から』の最終回についてトーク。かつて、人から「才能がないからやめた方がいい」と言われて「自分は才能がないんだ」と思い込んでしまっていたことに触れて「才能のあり・なしを人に判断させるな! 自分で見つけろ!」と話していました。 (星野源)そうそう。ダ・ヴィンチという雑誌で連載している「いのちの車窓から」というエッセイ、最終回が今、出ているダ・ヴィンチに掲載中でございます。ぜひね、読んでください。メールです。「最終回、贈り物というタイトルの『いのちの車窓から』を読ませていただきました。読む前は寂しさを感じていましたが、読み終わった後の気持ちは言葉を借りるなら『何も言えねえ』でした。 書くのが苦手だったという源さんが言葉に書き出す葛藤や気づき、ほろ苦さ、切なさ、温かさなどエッセイの中にしたた

                星野源「才能の有無を人に判断させてはいけない」
              • もし「リーダブルコード」を弁護士が読んだら? - MNTSQ Techブログ

                こんにちは。「リーダブルコード」を先月読破して、感銘を受けた弁護士の人です。 なにに感銘を受けたかというと、「エンジニアが高級言語を効率的にコーディングするための工夫」は、契約という言語をコーディングするために援用できることがとても多いということです。 例えば、リーダブルコードは「関数には空虚な名前(tmpとかretvalとか)でなく、エンティティの実体に即した名前をつけよう!」と提案しています。 これめっちゃわかります!!!なぜなら、契約言語では当事者というクラスの表現のために「甲」「乙」という定義を未だに使います。そして、甲と乙を逆に書いてしまったままReviewを通過することが実際によくあります。オライリーさんには激怒されるでしょう。 しかし、よく考えると高級言語と契約言語が似ているのは当然だと思うようになりました。それは、どちらも「一定のインプットを入れると、必ず一定のアウトプット

                  もし「リーダブルコード」を弁護士が読んだら? - MNTSQ Techブログ
                • ゼロから作る時系列データベースエンジン

                  軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて

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                  • 最近話題になった 音楽生成AI まとめ|npaka

                    最近話題になった「音楽生成AI」をまとめました。 1. AudioGenテキストからオーディオを生成するAIモデルです。「風が吹く中で口笛をする音」や 「大勢の歓声の中で話す男性の声」といったテキストから、それらしい音を生成してくれます。 現在のところ、モデルやAPIは提供されていません。 We present “AudioGen: Textually Guided Audio Generation”! AudioGen is an autoregressive transformer LM that synthesizes general audio conditioned on text (Text-to-Audio). 📖 Paper: https://t.co/XKctRaShN1 🎵 Samples: https://t.co/e7vWmOUfva 💻 Code & mod

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                    • 「ChatGPT」に使われる言語モデル「GPT」からうまく答えを引き出すためのOpenAI公式ガイド

                      対話型AI「ChatGPT」は人間の言葉を受けて自然な文章を返してくれますが、人間が求める答えをうまく引き出すにはちょっとしたコツが必要です。ChatGPT開発元のOpenAIは「GPTのベストプラクティス」と題し、ChatGPTに使われるモデル「GPT」からより良い結果を得るための6つの戦略をまとめて公開しました。 GPT best practices - OpenAI API https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices OpenAIが提唱する戦略は以下の6つです。 ・明確な指示を書く ・参考テキストを提供する ・複雑なタスクをよりシンプルなサブタスクに分割する ・GPTに考える時間を与える ・外部ツールを利用する ・パフォーマンステストを実施する ◆1:明確な指示を書く 関連性の高い答えを得るには、ユーザーは文章

                        「ChatGPT」に使われる言語モデル「GPT」からうまく答えを引き出すためのOpenAI公式ガイド
                      • DMMはAWS“から”オンプレミス“に”切り替える サーバーとネットワークのコストから見直す適切な環境選び

                        DMM. comのITインフラ本部が今期に注力している取り組みについて、事例を紹介しつつ話す「DMM meetup #31 ~DMMのインフラを支えるITインフラ本部の取り組み紹介~」。ここでSRE部の松浦氏が登壇。WebRTCの配信システムについてと、配信サーバーをAWSからオンプレミスに切り替える理由を紹介します。 AWS“から”オンプレミス“に” 松浦庸介氏(以下、松浦):SRE部の松浦から「WebRTCの配信システムをAWSからオンプレミスに切り替えている話」ということで発表したいと思います。 まず、簡単に自己紹介をしたいと思います。2020年の5月に入社して、それ以来WebRTCのリアルタイム配信システムの開発や運用を担当している、松浦と言います。本日はよろしくお願いします。 まずこのタイトル、みなさん「AWS“から”オンプレミス“に”」というところ、気になってる方がいるんじゃな

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                        • 社内slackにVIPチャンネルを作った話 - Qiita

                          ABEJA Advent Calendarの1日目です。 はじめに 昨年はABEJA Platformに関するAdvent Calendarでしたが、今年はプラットフォームに限らず幅広い技術を扱おう、ということで縛りを作らずに様々な技術を紹介していきます。 さて、皆さん、社内でのコミュニケーションツールは何をお使いでしょうか。色々なツールがあると思いますが、Slackを使っている所が多いのではないかと思います。Slackはとても良いツールなのですが、使いこなす会社側にその運用ルールが委ねられています。中でも、DMやプライベートチャンネルでの秘密の会話による情報格差などが発生することが問題になり、オープンチャンネルに限定している会社も多いのではないでしょうか。しかしながら、オープンに会話をすれば、皆が平等かつ平和に会話ができるか?というと、全くそんなことはありません。オープンにすると下記のよ

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                          • JSONをいい感じに見るCLIを作った

                            その他 OS の方は GitHub のrelease ページから DL することができます。 使い方 tv はミニマムな CLI として作ったのでテーブル表示の機能とそれに付随したオプションのみを提供しています。 配列になっている JSON をテーブル表示する キーを指定することでそのキーを使ってソートできる いくつかのスタイルでテーブルを表示できる 以上が主の機能です。 Table 表示 ユースケースとして JSON が帰ってくる API を想定します。 API の例として jsonplaceholder を利用します。 今回は https://jsonplaceholder.typicode.com/users を使います。 この API は以下のようなデータが返ってきます。 $ curl -s https://jsonplaceholder.typicode.com/users [

                              JSONをいい感じに見るCLIを作った
                            • 主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO

                              ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル2つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文(スニペット)を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう! また後述するSnippet Gen

                                主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
                              • 人気コメント算出アルゴリズムの一部にYahoo! JAPANの「建設的コメント順位付けモデルAPI」を導入しました - はてなブックマーク開発ブログ

                                コメント表示改善の一環として、Yahoo! JAPANの「建設的コメント順位付けモデルAPI」を導入し、攻撃的であったり不謹慎であるなど穏当でないコメントが人気コメントに掲載される問題を抑制する取り組みを開始しました。 今回の施策の意図と今後の方針 はてなブックマークでは「より豊かで多様な価値観が集まるプラットフォーム」を目指し、これまで一貫してユーザーの皆様の自由な表現やコミュニケーションを尊重する方針を基盤としてサービスを運営してきました。このポリシーは、これからも変わらない普遍的な価値観として掲げていくことは変わりありません。 ただし、どのような表現であっても許容するものではなく、ヘイトスピーチに類する表現、継続的に行われる過度な攻撃表現については基準を設け、表示を停止する対応を取っております。その一方、扇情的な表現、極端な意見、不謹慎な表現などは個人の価値観に基づく表現として一定範

                                  人気コメント算出アルゴリズムの一部にYahoo! JAPANの「建設的コメント順位付けモデルAPI」を導入しました - はてなブックマーク開発ブログ