ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか
$$\newcommand{a}[0]{\alpha} \newcommand{Aut}[0]{\operatorname{Aut}} \newcommand{b}[0]{\beta} \newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{d}[0]{\delta} \newcommand{dis}[0]{\displaystyle} \newcommand{e}[0]{\varepsilon} \newcommand{F}[4]{{}_2F_1\left(\begin{matrix}#1,#2\\#3\end{matrix};#4\right)} \newcommand{farc}[2]{\frac{#1}{#2}} \newcommand{G}[0]{\Gamma} \newcommand{g}[0]{\gamma} \newcommand{Gal}[0]
Python滅ぼす協会に入会したい
なぜ令和にもなって動的型付け言語を使うのか シフトレフトという概念が生まれたのは二十年以上も前のはずだ。 それにもかかわらず動かしてみるまで答え合わせもできない言語で開発をするという発想自体がどうかしている。 同じ動的型付けといってもJavaScriptはブラウザという事情があるし、型の表現力に優れたTypeScriptがあるからまだよい。 しかし、Pythonはどうだ。他にいくらでも選択肢があるなかで、サーバーサイドにわざわざ選定する言語ではなかろう。 貧弱な型ヒント、しかも書いたところで大した効用もない。 使っている外部ライブラリにひとつでも型ヒントがクソなものがあれば即座に破綻する。 型というガードレールもシートベルトもなしで糞を撒き散らしながらする開発にはうんざりだ。 シンタックスもキモい 動的型付けもさることながら、シンタックスもキモい。とにかく思考を妨げる語順になっている。 m
Amazon Web Service（AWS）は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest」シリーズのソリューションアーキテクト編となる「AWS Cloud Quest: Solutions Architect」日本語版が登場したと発表しました。 AWS Cloud Questは、オリジナルの英語版では以下の7つのロールに合わせた学習カテゴリのゲームが提供されています。 クラウドプラクティショナー ソリューションアーキテクト サーバーレスデベロッパー 機械学習 セキュリティ データ分析 ネットワーク この7つのうち、日本語版としては一番目のクラウドプラクティショナー（クラウドを実践する人）編となる「AWS Cloud Quest：Cloud Practitioner」のみ提供されていました。 今回新たに二番目の「AWS Cloud Quest: Solutions Ar
AWSのLambdaってなんやねん
みなさんはAWSのLambdaというサービスをご存じですか？ 恥ずかしながら、私は以前まで「Lambdaってバッチ処理するだけのサービスでしょ？」としか思っていませんでした。 あるとき何となくLambdaに関して調べていたところ、Lambdaをシステム開発で利用するうえで知っておくべき概念・知識・テクニックが想像以上に多いことに気づきました。 そのため、本書に私が得た知識・感じたこと・学んだことのすべてを詰め込みました。 中には「知らなかったら危なかったかも..」・「知らなかったらエラーを起こしていたかも..」というような部分も多くありました。 Lambdaに対する知識を表面的な理解にとどめず、その裏側にある技術・設計思想・利用方法を体系的に学びたい方のために、本書は無料で公開させていただきます。 努力されている方の一助になれば幸いです。
米ドル/円 が150円と計算しやすくなり、コスト削減の圧力が日々強まる中、皆様お宝探しと垂れ流し回収の真っ最中でございましょうか。 最近はコスト削減や予算について見ることが多いので、その中で出てきた面白げな話に雑談を加えてとりとめなく書いてみようと思います。 削減余地はある 昨年にご好評いただいた AWSコスト削減とリソース管理 | 外道父の匠 を含め色々な削減施策を試みてきましたが、サクッと成果になる箇所から泥沼に動かない所まで様々あったりします。 ただ、どんなアカウントでもトラフィックや処理負荷には波があり、それに対する余剰リソースを確保して構成しているので、その辺をキュッと絞ることまで含めればやれることは必ず一定以上存在することになります。 そういう大きなお宝ではない小さなお宝だと様々あり、古びたとか退職者が作ったとかで、ほぼ使っていない垂れ流しリソースやデータをかき集めれば、チリツ
これまでもコンテナ関連の記事はそれなりに書いてきましたが、改めて最新事情に合わせて練り直したり見渡してみると、大きなところから小さなところまで選択肢が多すぎると感じました。 コンテナ系アーキテクチャを丸っと他所の構成で真似することって、おそらくほとんどなくて、参考にしつつ自分流に築き上げていくでしょうから、今回は築くにあたってどういう選択肢があるのかにフォーカスした変化系で攻めてみようと思った次第です:-) 目次 今年一発目の長いやつです。半分は学習教材用、半分は道楽なテイストです。 はじめに 基盤 インスタンス or コンテナ ECS or EKS on EC2 or FARGATE X86 or ARM64 ロードバランサー メンテナンス：ALB or ECS Service 共有 or １環境毎 アクセスログ：ALB or WEBサーバー ECS / EKS デプロイ：Blue/Gr
エージェンシー事業でリードアプリケーションエンジニアを行なっている大窄 直樹 (おおさこ)です. AWSのログ, サーバーのログってたくさん種類があって難しいですよね... 同じようなログがたくさんあるので, 何を取れば良いのかとか どのくらいの期間保持すれば良いのかとか またその後の, ログの実装や, 分析方法する方法も難しいですよね... 今回AWSに構築した商用アプリケーションのログを整備する機会があったので, このことについて書こうかなと思います. 概要 本題に入る前の準備 今回ログ実装するアーキテクチャ ログに関する法令 ログの取得箇所 設計 保管するログの決定 インフラのログ OSのログ アプリケーションのログ ログの保管 保管場所について 保管期間について バケット構造 アプリケーション, OSのログの転送 実装 アプリケーション, OSのログをfluentbitを用いてS3
期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、主要クラウド/PaaS編（2024年版）
期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、主要クラウド/PaaS編（2024年版） いくつかのクラウドサービスでは、新規ユーザーに対する1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどの提供だけでなく、期限の制約なくずっと無料で提供される、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれるサービスが提供されています。 こうしたサービスは評価や一時的なテスト環境、あるいはホビー用途などに適しています。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2024年版としてまとめました。（有料サービスの追加機能として無料で提供されているものは除外しています）。 ただしこれらの無料のサービスは、提供側の都合により一時的に申し込みや利用が制限されたり、提供が終了することがあります。提供側の都合に留意しつつ、良心的な範囲でご利用いただ
こんにちは。おうちKubernetesを勧めるためにやってきました。 このシリーズでは、Part 1で「なぜやるのか」、Part 2で「どうやるのか」について話します。 この記事は自宅サーバー上のKubernetesで不特定多数向けのサービスを展開することを勧めるものではなく、自分用・身内用のアプリを自宅サーバー上のKubernetesで運用することを勧めるものです。 エンジニアは全員おうちKubernetesをやるべき絶対的な理由 自己研鑽のために （鑽←この字「研鑽」と「大鑽井盆地」でしか見ない） 企業がKubernetesを採用する場合、ほとんどがEKSやGKEといったクラウド上で動作するマネージドKubernetesサービスを使用すると思います。ただ、Kubernetesであればコマンドやマニフェストファイルの書き方は共通なので、おうちKubernetesで学んだことがそのまま業務
AWS認定 is 何？ 人気のクラウドサービス「アマゾンウェブサービス」が提供している認定資格試験です。パソコンで実施するタイプの選択式テストとなります。 時流に応じて資格数は増減しています。だいたい10件ちょいです。 2023年度：12資格 2024年度：10資格（→また12に増える予定） 何をやったの？ 昨年末、急に思い立って認定資格を2ヶ月でコンプ（全冠）しました。 すいません、ちょっと盛りました。登竜門の「SAA（ソリューションアーキテクト アソシエイト）」だけは3年前に取っていました。 残りは週に1〜2件のペースで取得していたことになります。 資格に挑戦した理由は？ 実は私、「資格を取ること」にあまり価値を感じていませんでした。 勉強に多くの時間を使う必要があり、他のことができなくなる 机上学習やるならハンズオンに時間を割く方が実務に活きやすい 数が多すぎて、全冠なんて自分とは別
虚ろ井 @lambda_numnum 「嬉しい」というのは感情の「嬉しい」という意味ではないニワよ。同様に結果として役に立つことはあっても「役に立つ」という意味ではないニワ。 twitter.com/cari_meli/stat… 2024-01-06 12:22:43 壺屋めり @cari_meli 理系の言い回し、「簡単のために」はたしかに違和感あるが、「これの何がうれしいのかというと…」は大好き。これがわかると何がうれしいのか、文系の研究でも問うの大事よね。 2024-01-05 23:54:28
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
2024年度のサイバーエージェント新卒社内研修で「データベースの歴史」の話をしました | CyberAgent Developers Blog
こんにちは。 AI事業本部の協業リテールメディアdivでバックエンドエンジニアをしている yassun7010 といいます。 先日、 AI 事業本部の新人研修で「データアプリケーション」の講師を同じチームの 千葉 と担当しました。 今回の記事では、主に私が担当した「データベースの歴史」の章の講義資料を公開し、資料を作成する際に考えていたこと・伝えたかったことを話します。 「データベースの歴史」で説明されている内容は、AI事業本部の新卒研修で毎年取り上げられているものです。こういった研修の資料は、同じテーマであっても講師をする人の好みが反映されやすく、今年の資料も先人が作られた昨年の資料を参考にしつつ、私が好きな話題を多く取り入れたものに仕上がりました。 SlideShare でも公開しています。 今年の構成は、データベースを RDS・NoSQL・NewSQL として分け、下記のような構成を
クラウド使いなエンジニアの皆様、猛暑と円安の中いかがお過ごしですか。上層部からインフラコスト削減を突きつけられてはおりませんでしょうか。 今回はおそらく初めてコスト削減についてAWSを軸に書いていきますが、考え方はどこの環境でも似たりよったりなので何かしらの足しになればと思う次第であります。 目次 長いです。ひきかえしたほうがいいぞ！ コミュニティに捧げます AWSの売上 コスト削減とは 三大使命 コスト状況整理 Load Balancer 参考リンク 統合による削減 EC2 Autoscaling 参考リンク 情報整理 古いインスタンスタイプの変更 スケジュールの調整 スポットインスタンスの適用 軽量インスタンスの統合・サーバーレス化 アプリケーション処理の軽減 EC2 EBS EBSは高い 不要EBSを削除・スナップショット化 ボリュームタイプの変更 EC2 AMI NAT Gatew
コンテナ技術における最新の研究動向
Efficient Container Image Updating in Low-bandwidth Networks with Delta Encoding
はじめに この度、転職とスキル向上を目的に個人サービス(Football League)をリリースしました。 ITに関する学習は約1年ほど、その内の半年でサービスの開発をしました！ まだまだ修正箇所はあるものの、ひとまず形にはなったのでサービスの使用技術や開発過程を共有したいと思います。 私自身、独学で学習してきたのでそういった方々にとって少しでも参考になれば幸いです。 ご報告 現在権利関係について、本サイトで利用している外部APIの提供者様にお問い合わせしているため、メンテナンス状態とさせて頂いております。 ・メンテナンス時間 2024/01/18 15:45〜未定 自己紹介 商業高校卒(サッカー部⚽️) 25歳 青森住み🍏 職業はトマト農家です🍅 どのようなサービスか 本サービスは、欧州5大リーグのサッカーの試合結果やチーム情報などを閲覧することができるWebサイトです。 ただ情報
0 issue "letsencrypt.org" 0 issuewild "letsencrypt.org" 0 iodef "mailto:yourmail@example.jp" §OS再インストール さくらVPSのコントロールパネルから、OSを再インストールするサーバを選ぶ。 www99999ui.vs.sakura.ne.jp §OSのインストール操作 Ubuntu 22.04 LTS を選ぶ。 OSインストール時のパケットフィルタ（ポート制限）を無効にして、ファイアウォールは手動で設定することにする。 初期ユーザのパスワードに使える文字が制限されているので、ここでは簡単なパスワードにしておき、後ですぐに複雑なパスワードに変更する。 公開鍵認証できるように公開鍵を登録しておく。 §秘密鍵と公開鍵の作成 クライアントマシン側で生成した公開鍵を ~/.ssh/authorized_k
サーバーレスの次はなんなんだ
はじめに この記事は、同人誌サークル「めもおきば」から不定期刊行している技術解説本「めもおきばTecReport」に書いたものを公開用に再編集したものです。 ⇒ めもおきばTecReport 2023.12 この記事のほかにも「私もSecHack365に参加したい！」や、「2023年振り返りと2024年技術予想」としてこんなキーワードを取り上げているので、気になったらぽちっとしてください！ メガクラウドと特化型クラウド／ハイパーバイザーのSoC化／ライセンスとクラウドベンダー／イベント駆動型API／LLM時代のAIペアプロ力／生活必需品としてのGPU・NPU／Passkey／ウェブアクセシビリティ／リアルイベントの再開 サーバーレスの次はなんなんだ サーバーレスと呼ばれる技術ムーブメントが盛り上がり始めて8年近くが経ちました。各クラウドベンダーのFaaS（Function-as-a-Ser
5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
はじめに こんにちは、生産プラットフォーム開発本部のstakmeです。 本稿では、スプレッドシートの作業に「手続き的なアプローチ」と「宣言的なアプローチ」という観点を持ち込み、ふたつを対比しながら紹介します。Google Sheetsの多彩な関数を駆使して、日常的な問題に効率的に対応するための具体的なテクニックやヒントを提供します。また注意点やリスクを指摘し、スプレッドシートをより強力に活用するための知識を提供します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 本稿の目的 規則的な処理を繰り返すケース 手続き的に構築された例 宣言的に記述された例 SEQUENCE ARRAYFORMULA 関数の組み合わせ なぜ「宣言的」なのか データが徐々に増えるケース 手続き的に構築された例 宣言的に記述された例 別の見せ方でデータを表示したいケース 手続き的に構築された例 宣言的に記述された例 やりすぎのケ
2024年版「基本的なウェブアプリケーションを構築する」のチュートリアル手順まとめてみた[Amplify Gen2対応] | DevelopersIO
初めてAWSのサーバレスサービスを学習するときに利用できる「基本的なェブアプリケーションを構築する」の内容を2024年現在でも実行できる手順にしてみました こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSのチュートリアル活用してますか？(挨拶 今回はAWSの初心者向けハンズオンコンテンツである基本的なウェブアプリケーションを構築するを2024年の現在版の手順としてまとめてみました。 このコンテンツはAWSのサーバレスなサービスを利用して、簡単にウェブアプリケーションを作成する体験ができるチュートリアルとなっており、登場するAWSの各サービスを理解するのにちょうどよい内容でした。しかし、リリースされてしばらく経っているのもあり、特に今回のAmplify Gen2リリースもあってだいぶ画面や操作方法などが変わってしまいました。 実現できる事自体は変わらないので、現時点でこのチュートリアルを初心者でも完
![2024年版「基本的なウェブアプリケーションを構築する」のチュートリアル手順まとめてみた[Amplify Gen2対応] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/89d69da1ff63f03a6134b1ba08325495afbaf56e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F06%2F000_basic_web_app.png)
はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか？ 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキストな検索（例えば、「東京から2時間以内で子供も楽しめるアクティビティがあって、景色も良い宿」のような）にも答えられるとボットの価値が増します。 ChatGPTが事前に学習した内容では古く、正確ではないためそういった検索に応えるのはかなり厳しいです。 そのため、こちら側が持っているデータを渡してあげる必要があるのですが、今回はその自社の情報をどう組み込むのか、という部分についてご紹介します。 素のChatGPTでは？ ChatGPTに例えば「熱海
「どうカーソルを動かしたか」「どこをクリックしたか」「どの部分をスクロールして読み飛ばしたか」などのアクセス情報を全て入手し解析・分析できるオープンソースのアプリ「highlight.io」を使ってみた
ウェブアプリの開発をする時、ユーザーに「どこが分かりにくかったか」や「どこでエラーが発生したのか」などの情報をフィードバックしてもらいたいものですが、そうしたフィードバックを送る作業はなかなかに面倒なもので、全然直接のフィードバックは来ないのにTwitterにはいろんな意見が書かれている……ということはよくあります。「highlight.io」はそうしたフィードバックを勝手にやってくれるツールということで、実際に使って試してみました。 highlight.io: The open source monitoring platform. https://www.highlight.io/ highlight.ioはオープンソースということでセルフホスト版が用意されていますが、今回はどんな機能があるのかについて確かめるためhighlight.ioの開発元が提供するSaaSを利用します。公式サイ
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
自分がニッチだと思っているテーマについて発表する「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」。ここで株式会社SonicGardenの遠藤氏が登壇。LambdaとFargateを組み合わせた実行環境について話します。 遠藤氏の自己紹介 遠藤大介氏：今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それから
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains AIがプログラミングを支援してくれるサービスが主要各社から出揃いました。 Publickeyではこれまで各社の発表時点でそれぞれのサービスを紹介してきましたが、ここであらためて主要各社のプログラミング支援AIサービスをまとめます。 本記事では、各AIサービスごとの主な機能などをリストアップしています。ただし、実際にはAIに指示などをすれば品質の差異はあれどおそらく何らかの結果は返ってくるであろうこと、この分野は急速に進化していて各社とも積極的な能力向上と機能追加を行っていくであろうことから、現時点で機能差はあったとしてもそれほど顕著な違いとは言えないでしょう。 そして、おそらくは今後各社のコード生成関連のAIの能力はある程度十分な高さまで急速に到達し
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
【15分で確認】AWSでクラウド設計する時に覚えておきたい設計原則・アーキテクチャ３選 - Qiita
何となくAWSでクラウド設計をしていませんか AWSを利用する際、多くの方が「設計」というプロセスを簡単に飛ばしてしまう傾向にあります。しかし、クラウド環境の効果的な活用には、適切なアーキテクチャ設計が不可欠です。世の中には、システム設計をする上で指針となる設計原則がいくつかあります。本記事では、以下の３つをピックアップをしてご紹介します。 本記事で取り扱う内容 ■ マイクロサービスアーキテクチャ ■ AWS Well-Architected Framework ■ The Twelve-Factor App 1. マイクロサービスアーキテクチャ マイクロサービスは、独立した小さなサービス群でソフトウェアを構築するアーキテクチャです。これにより、迅速なイノベーションと新機能の迅速な展開が可能となります。一方、モノリシックアーキテクチャは、全てが一つのサービスとして結合され、変更や障害が全体
はじめに この記事について 以下の記事を読んでわりと「うんうんわかるわかる」と思いながら読みましたが、50歳に至るまでの間にもうひとつ別の景色も見えてきていたので、そのあたりを一度言語化してみようという試みです。 note.com フルスタックとは 上記記事へのブコメには「フルスタック」と書きましたが、自分としてはあまりフルスタックと名乗りたくない、という気持ちはありまして、普段は「ウェブアプリケーションエンジニア」と自称しています。 ただ、今回は、元の記事に合わせるために本記事における「フルスタック」の定義を定めておきます。 以下の領域の技術を理解し使える インフラ アプリケーションが動作するサーバや協調するミドルウェア バックエンド サーバーサイドのアプリケーションに用いる言語やライブラリ フロントエンド クライアントサイドのアプリケーションに用いる言語やライブラリ すべてを理解してい
AndroidのためのJava/Kotlinはスコープ外とします まず断っておくと、俺はScalaが好きだ。 自分が作ったScalaプロダクトは二個現存している。うち一つはまだまだ自分が開発している。というか今は会社を作って1人でプロダクトを作っている身なのだが、それもScala3+ZIO2でゴリゴリ書いている。 でも残念、もうScalaというかJVM言語がオススメできません。TypeScriptかGoかRustをオススメします。 どういうこと？まずこの記事を見ていただくのが一番分かりやすい。 https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202310/java-serverless-saas-backend/?awsf.filter-name=*all 素晴らしいエントリーだ。読みに行かないせっかちな方のために概要を紹介する JavaプロダクトをAWS
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
こんにちは、ソーシャル経済メディア「NewsPicks」のむとうです。 この記事は NewsPicks アドベントカレンダー 2023 の3日目の記事です。 昨日は@J_Nakagawa(隼佑 中川)さんによる『LambdaレスポンスストリーミングとAWS-SDKを使ってSlackに進捗バーを表示させる』でした！ 世の中には再現が難しく一見してバグがありそうに思えないコードもありますが、一方でプロダクションコードの中にはひと目見てバグが有りそうなコードもまた多いものです。いくつかの特定のパターンをとる文字列(環境名など)やenum(以下どちらもenumと表現します)に関する条件分岐もその一つです。プルリクを見てこのようなパターンがあれば、バグの疑いが強くなります。周囲を見渡すと、大抵すでにバグっているか潜在バグを含むコードが見つかります。すべてバグというのは言い過ぎにせよ、わかりやすさと変
Learn Modern C++
This site contains an original, self-contained guide to learning the fundamentals of Modern C++, intended to be the basis of a self-study course. Some Chapters depend upon material presented in earlier ones, so studying them linearly is recommended. There are also regular posts (accessible from the front page) which cover topics or areas of C++ not covered in the course. If you have any queries or
はじめまして @shimma です。本業はD2C企業のCTOとして働く傍ら、業務支援として複数社、インフラを中心に直接手を動かして、社内で横展開できるような設計・コードベースをご提供しています。 枯れた技術で コード行数少なく 運用コストかからず 8-9割くらいのことを解決できる こちらが私の設計がポリシーです。 世の中9割はスプレッドシートで解決できる 私達の想像以上に、世の中の困りごとの大半はスプレッドシートやエクセルで解決ができます。エンジニアに依頼しなくても直接ロジック変更できるなど、組織リソースの有効化としてもメリットあります。 一方、複雑な数式やマクロにすべてを寄せ切り、ロジックを育てていくと、メンテナンスが困難を極めていきます。この記事を読んで頂いている技術者の方々であれば 複雑な箇所はコードによせて 変更しやすい所はスプレッドシート／Google App Script とい
署名付きURLを利用したファイルアップロードWeb API設計の勘所 | フューチャー技術ブログ
はじめに現代のWebアプリケーションにおいて、ユーザが写真や動画などのファイルをアップロードする機能は、しばしば求められます。 本記事では、ファイルアップロードを実現するための一手段として、「署名付きURL」を利用した方式を取り上げ、その設計について詳しく解説します。 今回は、Amazon Web Services（AWS）を利用する前提のもと、このアプローチを探求していきます。 前半部分は署名付きURLをそもそもよく知らない方向けの導入部となっていますので、要点だけ抑えたい方は設計上のポイントから読まれることをお勧めします。 ファイルアップロードの実現方式パターン署名付きURLの話をする前に、ファイルアップロード機能をWeb APIとして実現する方式について、いくつか代表的なものを紹介します。 Pattern 1. multipart/form-datamultipart/form-da
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14： Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました（この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います）。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。
日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか？ 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか？ しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込
SRE の田中 @kenzo0107 です。 社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話です。 社内版 ChatGPT が必要だった理由 以下要望を実現する為です。 秘匿情報をクローズドな環境で OpenAI にポストしたい 社員誰もが最新のモデルやバージョンで高精度、且つ、パフォーマンスの高い ChatGPT を利用したい 構成 - Web 版 社内 ChatGPT Web サービスは AWS に配置 ALB を会社毎に分けて Google 認証する *1 ECS から Azure API Management 経由で Azure OpenAI Service に問い合わせ API Management は Azure OpenAI Service の監査ログを取得する為に配置している *2 Azure 側ではネットワークセキュリティグループで AWS N
AWS の IPv6化について調査は済んだけど、書き始めるのに非常にドンヨリしております。図を書いて少しでも楽しくいきましょそうしましょ。 皆様も読んだらドンヨリするかもしれませんが、できるだけ丁寧に書いてみますので、PublicIP 有料化に抗いたい人は頑張って追ってみてください:-) 目次 また長いです。でもひきかえさないほうがいいかもしれない。 はじめに 前提知識 目的 IPv6 の設計 従来のプライベート IPv4 IPv6 の割り当て Gateway と Routing VPC SecurityGroup Network ACL Subnet Egress Only G/W NAT64 RouteTable Public Private インスタンスで動作確認 IPv6 アドレスの確認 IPv6用の設定 疎通確認 IPv6リソースの配置 既存リソースの入れ替え アプリケーションの
じゃあ何すか、COBOL以外では4.8 - 4.7 - 0.1できないってことっすか / ScalaとSpireで安心安全な計算ライフを実現しよう - Lambdaカクテル
先日こういうツイートが流れてきた。 Q:なぜ金融系では未だにCOBOLが使われるんですか？ A:お手元にExcelがありましたら任意のセルに「=4.8-4.7-0.1」って入れてみてください。— 遊撃部長F/S&RWAs (@fstora) 2024年6月6日 Q:なぜ金融系では未だにCOBOLが使われるんですか？ A:お手元にExcelがありましたら任意のセルに「=4.8-4.7-0.1」って入れてみてください。 普段我々がゴリゴリ馬車馬のように使っているソフトウェアでよく利用されている浮動小数点型、すなわちfloatやdoubleなどは特定の算術に弱いことが知られている。というかもうこの手の話題はあまりに拡散されてしまったので、なぜかネット民はみんな知っている基礎教養、三毛別羆事件とかデーモンコアみたいな感じになっている。 ちなみにこれはCOBOLかそうではないか、という軸が問題になっ
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AWS Lambda×Fargate×PlanetScaleを組み合わせれば、超絶スケールするWebアプリを作れる 約2ドルから作れる“ニッチで俺得な”環境の布教
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