生成AIにTOEIC®リスニング問題を無限に生成してもらい、スコア900超え達成した話 - 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 今年の夏はTOEICスコア900超えを一つの目標にしていて、そのためにはリスニングが課題でした。 とにかく数をこなそうと、無料で問題を解けるアプリを探して、初めはそれをずっとやっていましたが、一日に解ける問題数が限られていて、徐々に物足りなくなってきました。 前々からTOEICの問題ってAIで生成できるんじゃね？と思っていたので、この際スコア900越えに加えて、AIでリスニング問題生成＆Webサービス化を目標にし、ようやく完成したので公開しました。 公開したリスニング問題AI生成サイト ※AIで生成し、内容のチェックは行ってい
Cloud Run で作るサーバーレス アーキテクチャ 30 連発 - これのときはこう！
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1.1.2 SREの目標と価値 SREの目標は、システムの信頼性を向上させることですが、それは単にシステムのダウンタイムを減らすことだけを意味するわけではありません。ユーザーがサービスを快適に利用できるよう、パフォーマンス、可用性、セキュリティ、スケーラビリティなど、様々な側面からシステムの信頼性を高めることを目指します。 SREの導入によって、以下のような価値がもたらされます。 システムの安定稼働と信頼性向上 運用コストの削減 開発スピードの向上 組織全体の信頼性向上 1.2 SREの原則 SREを実践する上で重要な原則をいくつか紹介します。これらの原則は、GoogleのSREチームが長年の経験から得た教訓に基づいており、SREを実践する上で指針となるものです。 1.2.1 モニタリングと可観測性 SREでは、システムの状態を常に把握し、問題が発生した場合には迅速に検知できるように、モニ
公開日 2024/10/08更新日 2024/10/0839社のデータアーキテクチャ特集 - ツールの技術選定のポイントと活用術 8つのデータ系ツール「BigQuery」「Databricks」「dbt」「Fivetran」「Lightdash」「Looker」「Snowflake」「TROCCOⓇ」に39社からご寄稿頂いたレビューから、各社のデータアーキテクチャをまとめた記事です。各社の技術選定の背景や工夫などの知見を得ていただく場となれば幸いです。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております BigQueryBigQuery は、Google Cloud の費用対効果に優れたフルマネージド型の分析データ ウェアハウスです。ペタバイト規模に対応しており、膨大な量のデータに対してほぼリアルタイムで分析を行うことができます。 ▼BigQueryとは？機能や特徴・製品の概要
Haskell界隈の一部で囁かれる都市伝説として、「Haskellで求人を出して集めた優秀な人材にPHPを書かせる」というものがありました。この都市伝説に実体はあるのでしょうか？ 伝説 まず、議論の前提として、この伝説に言及している投稿をいくつか挙げておきます。これは「伝説が少なくとも伝説としては存在する」ことを立証するために挙げるのであり、これらの投稿について何らかの価値判断を行う目的ではありません。 GCPで人を集めてAWS書かせるやつ、Haskell と PHP で見た — mizchi (@mizchi) March 16, 2022 Haskellで募集してPHP書かせる事件だ — デジタル競争の敗者 (@Lugendre) June 18, 2021 Haskell プログラマを募集して PHP 書かせるって，ネタ元どこなんだろう？ — ささき しげお (@SigSasaki)
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資料生成AI「Napkin」でデカめの資料を作ってみたので知見を共有する
39社のデータアーキテクチャ特集 - ツールの技術選定のポイントと活用術 - Findy Tools
「Haskellで人を集めてPHPを書かせる」という都市伝説について | 雑記帳