DatadogでAPI毎のSQL発行数を可視化してN+1を改善！ - Nealle Developer's Blog
こんにちはSREチームの宮後(@miya10kei)です。最近、スマートホーム化にハマっていていろいろと買い漁っています🛒 N+1問題を検知するのって結構大変ですよね？ 今回はDatadogを使ってN+1問題を可視化し、パフォーマンス改善につなげた話を紹介したいと思います。 ※ 2024/05/29に開催されたJapan Datadog User Group Meetup#4 でもLTしてきました🎤 speakerdeck.com N+1問題とは？ N+1問題は主にデータベースへのクエリーを扱う際に出くわすパフォーマンス上の問題です。1つのクエリーでN件のデータを取得した後にそれぞれのデータに対して追加でクエリーが発行されることでパフォーマンスを大幅に低下させます。（1 + N問題と呼んだ方がしっくりくる気がしますが...🤫） 背景 この取り組みを始めた経緯は、システムへのリクエスト
Daggerを使ったprogrammable CI/CD - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに こんにちは！ エンジニア２年目のTKDSです！ この記事ではDaggerについて紹介します。 この記事は課内で行ったLTをもとにしたものです。 はじめに Daggerとは？ アーキテクチャ概要 Dagger Function Dagger Module 実際につかってみる ユースケース１：テストのパイプラインを記述 ユースケース２：DB依存の単体テストでDBのコンテナを用意する まとめ Daggerとは？ CIの関数（Dagger Function）化 関数をCLI、SDK、HTTPリクエストなどから実行可能 関数→モジュールにして再利用可能 既存のモジュール（自分や他人が作ったもの）を再利用可能 一度書けばどこでも（ローカルPC、Actionsなど）実行可能 以上の特徴を持つ、コンテナ内でパイプラインを実行する、プログラム可能なCI/CD エンジンです。 アーキテクチャ概要 D
どうも、オリィ研究所の ryo_grid こと神林です。 こんにちは。 時系列データに対するディープラーニング適用の一例として、深層強化学習（DQN）させたトレードエージェント（まともなパフォーマンスを発揮する）のモデルを作成し、FX自動トレード（のシミュレーション）をするということにトライしてきました。 深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【続】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【成功】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【LSTM導入版】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita このテーマに
CSVデータをS3にアップロード時AWS Lambdaをトリガーし、自動的にDynamoDBへデータを書き込んでみた | DevelopersIO
CSVデータをS3にアップロード時AWS Lambdaをトリガーし、自動的にDynamoDBへデータを書き込んでみた はじめに Amazon S3バケットにアップロードしたCSVデータをAmazon DynamoDBテーブルに自動的に書き込むAWS Lambdaの作成方法を紹介します。 CSVデータをAmazon S3バケットにアップロード時、AWS LambdaをトリガーしAmazon DynamoDBテーブルにデータを書き込む方法について紹介します。 CSVデータをAmazon S3バケットにアップロード時、AWS LambdaをトリガーしDynamoDBにデータを書き込んでみた 構成は以下の通りです。 本構成では、AWSマネジメントコンソールからS3バケットにCSVファイルをアップロードすると、S3のPUTイベントをトリガーとしてLambda関数が起動します。Lambda関数は、CS
Authored by Derek Perez Connect RPC, Buf’s family of fully protocol-conformant and battle-tested alternatives to Google’s gRPC project, has joined the Cloud Native Computing Foundation. We joined the CNCF to demonstrate our deep commitment to sustainably and responsibly growing Connect as a well-governed and community-led open source project. Today, Connect integrates seamlessly with gRPC systems
← back to blog Mot June 24, 2024 From dotenv to dotenvx: Next Generation Config Management The day after July 4th 🇺🇸, I wrote dotenv’s first commit and released version 0.0.1 on npm. It looked like this. In the 11 years since, it’s become one of the most depended-upon packages worldwide 🌎 – adjacent ubiquitous software like TypeScript and ESLint. It’s an example of “big things have small beginn
スクラムチームをLeSSっぽく2分割したらリリース頻度が2倍になった話 - NTT Communications Engineers' Blog
時系列データ分析ツール「Node-AI」を開発するスクラムチームは、LeSS（Large-Scale Scrum）を参考にした開発プロセスを採用しました。 本記事では、その背景や数か月試した結果について紹介します！ 目次 目次 はじめに Node-AIについて フロントエンドのリプレイスを終えて チーム分割に対する勘所 コンポーネントチームとフィーチャーチーム 実際の運用 チームへの愛着 2チーム体制を続けてきて おわりに はじめに はじめまして、イノベーションセンター Node-AIチームの中野、半澤です。 （中野）Node-AIチームでは2024年4月からスクラムマスターとして活動しております。 過去には研究者やデータサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアなど幅広くジョブチェンジして今に至ります。 中野 将尚 | LinkedIn （半澤）Node-AIチームでは開発者としてインフラ
2024年5月15日から17日まで、沖縄県那覇市の那覇文化芸術劇場なはーとでRubyKaigi 2024が開催されました。3日目の基調講演はRubyの作者である、まつもとゆきひろさんが登壇し、「Better Ruby」というタイトルで講演を行いました。 まつもとさんは、Rubyの良さ、Rubyをより良くするための4つの側面、Rubyの未来像について話しました。 まつもとさんによるキーノート Rubyの良さ 「Rubyは本当に素晴らしい言語で、これを日本語で自画自賛と言います」とまつもとさんは話し始め、Rubyの良さについて順に紹介しました。 楽しい まず最初にRubyの良いところとして、コードを書いていて楽しいという点を取り上げました。Rubyの公式サイトにある「A PROGRAMMER'S BEST FRIEND」というスローガンは、「プログラマーがコードを書くときにRubyが友であ
皆さん一度は、あみだくじを触ったことがあると思います。X(旧twitter)で流れてきたポストをきっかけに、あみだくじについて色々と考えてみましたので共有します。 この記事で考える問題 以下の問題について、色々と考察していきます。 [問題] あみだくじ変換 順列$X$を順列$Y$に変換する「あみだくじ」を、 あみだくじ変換 と定義します。 順列$X$に対して あみだくじ変換 を繰り返し適用することで、いずれ元の順列$X$に戻ることが知られています。 順列の要素数が$N$の場合に、最も多く繰り返して元の順列に戻る あみだくじ変換 を選ぶと、何回の あみだくじ変換で元の順列に戻るでしょうか。 経緯 元ネタ 先日Xで次のようなポストを目にしました。 数学の先生が教えてくれた「小学2年生の算数」がマジで難しくてビックリだったんですけれど… これ皆さんわかりますか…？ 一応簡単に解ける方法もあるみた
Mesop
Home Home Getting Started Guides Components API FAQ Demo Gallery 🔗 Blog Contributing
「人が乗れる変形ロボ」の実現に立ちはだかる壁｜それでもロボット建造師はロマンを追う【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
ロボット建造師 石田 賢司 1982年新潟県生まれ。金沢工業大学大学院工学研究科卒（機械工学専攻）。アニメ『トランスフォーマー』や「勇者シリーズ」に感化され、14歳より巨大変形合体ロボット建造を志す。独学で開発技術を学び、2002年から本格的に二足歩行ロボット開発に取り組む。2014年、株式会社BRAVE ROBOTICSを設立し、代表取締役に。変形ロボット開発で得たノウハウを生かし、工場用ロボットアーム部品や大型バッテリーの受託生産を行う。2023年からはロボットベンチャー「MOVeLOT」が主導する、『機動警察パトレイバー』シリーズ登場ロボットを現実に再現するプロジェクトにも開発メンバーとして携わる。 BRAVE ROBOTICS 勇者技術研究所 アニメ『トランスフォーマー』や『勇者エクスカイザー』に始まる「勇者シリーズ」では、自動車や飛行機が二足歩行ロボットへと変形する姿が描かれ、多
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 Appleが、WWDC24において「機械学習とAIモデルをAppleシリコンに統合」を公開しています。 AppleのCore MLチームのエンジニアQiqi Ziao氏は、Core ML Toolsに加えられたいくつかのエキサイティングなアップデートについてお話しします。これらのアップデートは、機械学習やAIのモデルをApple Siliconでより良く活用するのに役立ちます。モデルデプロイのワークフローには3つの重要な段階があります。 私は準備段階に焦点を当て、多くの最適化を共有し、デバイス上でモデルを最も効率的に実行するための機能が含まれていることを確認します。このセッションでは、あなたがすでに機械学習モデルを持っていると仮定します。このモデルは、事前に
④AI_Assistant.exeを実行exeファイルをそのままダブルクリックで起動できます。 VRAMが6GB以下の場合 AI_Assistant_lowVRAM.batから実行した方が動作が早いかもしれません（未検証。誰か報告して） LoRAを使いたい場合 AI_Assistant_exUI.batから実行。 ※上級者向け オプションとして、以下の引数を指定することで、起動時の言語を指定できます。ショートカットやbatファイルをご利用下さい。 AI_Assistant.exe --lang=jp AI_Assistant.exe --lang=en AI_Assistant.exe --lang=zh_CNさらに引数を追加することで、Stable Diffusion Web UIに対するオプションを追加できます。 また、以下の引数を追加することで拡張UIを表示できます（現在、i2iタブ
参加者2000人超え！ TypeScript大規模カンファレンス「TSKaigi 2024」レポート 2024年5月11日、中野セントラルパークカンファレンスにてTSKaigi 2024が開催されました。TSKaigiは今年初めて開催されたTypeScriptに特化した技術カンファレンスです。前身もない、完全初開催にも関わらずチケットはタイムテーブル公開前に完売。オンライン参加者も含めると2000人を超えるなど、とても注目度が高いカンファレンスとなりました。 今回筆者は運営スタッフとして参加しました。この記事では、TSKaigiがどのようなイベントだったのかに触れたうえで、当日の模様をレポートします。 TSKaigiついて TSKaigiは、日本最大級のTypeScriptをテーマとした技術カンファレンスです。コロナ禍で様々なオフラインイベントが打撃を受ける中、TypeScriptを扱うエ
MINISFORUM UM790 Proを注文した後、AMDもROCmというソフト（NVIDIAのCUDAに該当するもの）を提供していることを知った。このAMD ROCmを使うことで、UM790 Proで動作が期待できるAI関連ソフトについて書きたい。 ROCmでMNIST ROCｍについて正確に知りたい方は本家のページを見ていただきたい。 www.amd.com ROCｍを使ってAMDのGPUでMNIST（文字（数字）認識の機械学習サンプルプログラム）を動作させた報告を幾つか見つけた。まず下記サイトではノートPCのRyzenのAPU(CPU+iGPU)で無理やりであるがMNISTを動かした様子。 blog.ingage.jp こちらはAMDのGPUとして何を使ったかはわからないが、やはりMNISTを動作させている。 qiita.com 基本的にはこちらに書いてある通りにやれと書かれている
はじめに こんにちは、最近の私の人生はキックボクシングとコーディングの2つの活動に極端に偏りつつあります。nwiizoです。一見正反対のようなこの2つの活動ですが、共通する本質があります。それは、頭で考えるだけでなく、実際に体を動かして実践することで新しい発見や気づきを得ていくプロセスです。 キックボクシングでは、理論だけでは表現できない”技”を体で覚えていきます。理論上の動作はスムーズに行えても、実際にパンチやキックを繰り出す際には、さまざまな戦略を一瞬のうちに計算し、機動的に対応しなければなりません。そこでは思考するよりも先に、体が自然と反応するよう繰り返し訓練を重ねていきます。 一方のコーディングにおいても、書籍から得た知識を単に暗記しているだけでは意味がありません。実際にコードを書きながら、試行錯誤を重ね、バグに出くわし、その都度解決策を見出していく中で、本当の理解が深まっていきま
IVRyでエンジニアをしている成田(@mirakui)です。2024年2月に入社してから4ヶ月ほど経ちました。その間IVRyでは、AI自動応答によるレストラン予約がリリースされたり、0AB-J(03などの市外局番)に対応したり、シリーズCの調達をしたり、経営チーム的なものが立ち上がったり、プロダクトも事業も組織もたった4ヶ月でめまぐるしく進化しています。これがスタートアップか〜〜と驚く毎日で、スピードに置いてかれないように日々やっております。 いま自分がやってること僕は前職では経営やマネジメントがメインでしたので、当面はチームや組織を持たずにIndividual Contributorとして働きたいな〜という思いがあり、IVRyはそれを快く受け入れてくれました。ICのエンジニアします、以外何も決めずに入社したんですが、一通り課題を見渡してみて、手つかずでレバレッジの効く課題が多いと感じた、
NOTE: This is based on, but completely rewritten, from a Twitter post: https://x.com/TheGingerBill/status/1802645945642799423 TL;DR It makes Go feel too “functional” rather than being an unabashed imperative language. I recently saw a post on Twitter showing the upcoming Go iterator design for Go 1.23 (August 2024). From what I can gather, many people seem to dislike the design. I wanted to give m
手元のWindowsにPythonの実行環境を用意したいけれども、余計なアプリやライブラリをインストールしたくないという場面は以外とある。そこで、WSLとAlpineを使って最小のPython実行環境を構築してみよう。 WSLにAlpineをインストールしてPythonのプログラムを実行したところ Windowsではいろいろな環境でPythonを動かせる Windows上でPythonを動かそうと思った場合、いろいろな選択肢が存在する。 まず、Python公式(https://www.python.org/)が用意しているインストーラーを使う方法がある。インストーラーをダウンロードして、インストーラーの指示に従うだけなので初心者に優しい方法だ。多くのPython指南書もこの方法が楽なので推している。 また、公式以外にも、Anacondaが提供しているパッケージ(こちら)を使う方法もある。こ
ITエンジニアの種類とその仕事内容とは？実体験からわかりやすく4つの職種+α を解説！ | 安定志向のITキャリア入門
YouTube で見る IT エンジニアの仕事内容はどうなってるんだろう？ 経験者にわかりやすく説明してほしいなぁ…。 IT エンジニアに興味はあるけど、仕事の実態が見えずに不安という方もいらっしゃいますよね。 この記事では IT 歴 20 年の経験の中で得た、それぞれの職種の仕事内容と、どのような人にオススメなのかをわかりやすくお伝えします。 この記事を読むことで IT キャリアの実態をイメージできるようになり、職種を選ぶ安心感が得られるようになりますよ！ この記事を書いた人 りもじい YouTube X Instagram TikTok IT 歴 20 年のエンジニア 大学、研究所、自社開発企業でプログラミング、サーバ、ネットワーク、クラウド、社内情シスなどを多種の業務を経験 安定志向な性格で安心や安全が大好き 未経験者向けに 安定志向の IT キャリア入門 という情報発信中 エンジニ
この記事では、Pythonで量子化学計算ができるPySCFを用いて、分子の分子軌道を取得・可視化する方法を解説します。特に、DFT計算による構造最適化、振動数計算、分子軌道の可視化手順について詳述します。これにより、PySCFを使用して簡単に対象分子の分子軌道を得ることができ、分子軌道の解析を通じて化学反応性の予測が可能になります。 量子化学計算用のソフトウェア: PySCFとは PySCF（Python Simulations of Chemistry Framework）は、Pythonで書かれた無料・商用利用が可能なオープンソースの量子化学計算Pythonライブラリです。PySCFは特に電子構造計算に対応しており、密度汎関数理論（DFT）、ハートリー・フォック法、ポストハートリー・フォック法など多様な計算手法をサポートしています。利用者はPythonを用いて容易に計算セットアップを行
はじめに どうも、y-tetsuです。 これまでに2つの記事を通して、Pythonでライフゲームを作ってきました。 前回は、"標準Pythonのみ"という条件で処理の高速化を試してみたのですが、すぐに限界が来てしまいました。そろそろ違う取り組みを試してもいい頃かなと思いまして、今回は外部ライブラリを導入してコードの改良をやってみたいと思います。 どうやらQiitaの記事の中には、便利なライブラリを用いた高速なライフゲームの実装例が、いくつかあるようです。 とても面白そうなので、これらを参考にして、私もNumPyとOpenCVに触れてみようと思います。(ついでに、どれくらい高速化できるのかも確かめてみたいと思います) おさらい 本題へ入る前に、これまで作ってきたものの"おさらい"を、軽くしておきたいと思います。 ライフゲームとは ライフゲームの仕様については、以下のWikipediaに詳しく
TypeScriptユーザーに贈るGleam入門
最近v1に到達したGleamという静的型付けな関数型言語があります。 GleamはErlangとJavaScriptをターゲットに実行できるため、今TypeScriptを使っている領域でも使うことができます。 この記事ではTypeScriptユーザー向けにGleamの文法を解説していきます。 記事を通してGleamの良さを感じていただければ幸いです。 Gleamの公式サイトでは以下の言語のユーザー向けのチートシートもあるため、この中に知っている言語があるのならそちらを読んでみるのがオススメです。 Elixir Elm Erlang PHP Python Rust また、個人的にGleamの情報をCosense(Scrapbox)にまとめているので、リファレンスがてら覗いてみてください。 organizationとして管理していきたいと考えているので、編集のリクエスト等も歓迎です。 編集した
ゼロ除算
ゼロで割ることはできません。無理に割ろうとすると 1 / 0 ZeroDivisionError というエラーになります。 しかし、コンピュータによる数値計算では、a / b のような割り算のときに、たまにしか起こらないエラーのためにいちいち b がゼロかどうか確認するのは面倒ですし、速度的にも不利です。 そこで、浮動小数点演算の IEEE 754 という規格では、1.0 / 0.0 に相当する「無限大」という数や、0.0 / 0.0 に相当する「非数」という数を導入して、割り算がエラーにならない仕組みを用意しています。 この仕組みをどう使うかは、言語によって異なります。 R では、1 / 0 と打ち込むと Inf（Infinity = 無限大）と返ってきます。0 / 0 は NaN（Not a Number = 非数）になります。いずれにしても、エラーで止まることはありません。 Ruby
GitHub - RUC-NLPIR/FlashRAG: ⚡FlashRAG: A Python Toolkit for Efficient RAG Research
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Dockerコンテナを活用したテストツール【Testcontainers】 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに Testcontainersとは Testcontainersのメリット ハンズオン 環境設定 goプロジェクトの作成 必要なパッケージのインストール テストコードの作成 コンテナリクエストの設定 コンテナの起動 コンテナのホストとポートの取得 結果の確認 まとめ はじめに こんにちは！ エンジニア２年目のTKDSです！ 前回はDaggerを紹介しました。 今回もコンテナ技術を活用して、テストを容易にするツールについて紹介します。 今回取り上げるのは、統合テストやエンドツーエンドテストのためにDockerコンテナを利用するライブラリ、Testcontainersです。 Testcontainersとは Testcontainersはさまざまなプログラミング言語（Java、Go、Python、Node.jsなど）向けに提供されており、Daggerと同様にテスト用のコンテナを簡単に作
この記事は何 この記事は python の学習を兼ねて色々書き散らしたので、 fastapi のサーバーを建てるという軸では理解しづらくなった。 上から順になぞるだけで devcontainer 上で fastapi の開発環境が構築できるようにする。 プロジェクトを作成 rye のインストールは略 $ rye init fastapi-example $ cd fastapi-example $ rm -r src # 作る対象がライブラリではないので一旦消す $ rye sync $ rye add fastapi fastapi-cli pydantic $ rye add mypy pytest -d { "deno.enable": true, "[python]": { "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff", "edit
GPT-4oを超えた？ Claudeの最新モデル3.5が登場！ AWSのBedrockで早速使ってみた - Qiita
GPT-4oを超えた？ Claudeの最新モデル3.5が登場！ AWSのBedrockで早速使ってみたbedrock生成AIAnthropicclaude Claude 3.5 Sonnetが出現!? Anthropic社の生成AIモデル「Claude」の最新版、Claude 3.5 Sonnetが登場しました。 有名なOpenAI社の最新モデル「GPT-4o」を上回る性能が計測されているようです。 Claude 3.5の特徴 もともと旧世代のClaude 3には性能順に、Opus > Sonnet > Haikuの3つのモデルラインナップがありました。今回はバージョンアップ版のClaude 3.5のうち、中位モデルのSonnetのみが先行リリースされています。 （画像：Anthropic公式サイトより引用） 旧世代の最高性能だったClaude 3 Opusや、他社の最新LLMとの比較が以
ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2024年6月版の「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」（通称「TIOBEインデックス」）を発表した。TIOBEインデックスは、プログラミング言語の人気を示す指標で、同社が毎月1回更新している。 レーティングと順位 2024年6月のランキングでは「Python」が15.39％のレーティングで首位を維持し、「C++」がTIOBEインデックスの作成開始以来初めて、2位につけた（10.03％）。長期にわたって2位を占めてきた「C」は3位に転落した（9.23％）。 C++は2023年1、2月と同年6月以降、3位を占めていた（2023年3～5月の3位はJava）。4～6位は2023年7月以降、順位変動がなく、「Java」（8.40％）、「C#」（6.65％）、「JavaScript」（3.32％）と続いた。 関連記
データカタログにConnected SheetsやLooker Studioの情報を取り込んでレポートのデータソースを追跡する - LayerX エンジニアブログ
はじめに こんにちは！バクラク事業部 機械学習・データ部 データチームの@TrsNiumです。 弊社では、データの意味やデータの質、データの利活用を一元的に管理することを目的として、データカタログソリューションの一種であるOpenMetadataを導入しました。OpenMetadataを利用することで、様々な種類のデータベースやBI、CRMと連携し、データの管理と可視化を効率化しています。 弊社では主にBIツールとしてLooker Studioを使用しています。また、Google SheetsはConnected Sheetsの機能を使い、BigQuery上に構築されたデータ基盤のデータを用いて簡易的にデータ分析や可視化を行うツールとして利用しています。しかし、これらのツールはOpenMetadataのビルトイン機能ではサポートされていませんでした。そのため、データ変更時の影響範囲の把握や
Pythonクイックリファレンス 第4版
本書はPythonの機能を十分に活用するためのリファレンスです。チュートリアルとしての「Pythonを使ってみる」、型アノテーションや文字列といった「Python言語と組み込み機能」、ファイルやテキスト、時間の操作、数値処理などをまとめた「Pythonの標準ライブラリと拡張モジュール」、HTTPの処理や構造化テキストを学ぶ「ネットワークとWebプログラミング」、バージョン移行などに関する「拡張、配布、バージョンのアップグレードと移行」という5部構成となっています。Pythonを本格的に学びたい人から、さらなるスキルアップを目指したい人まで、Pythonを最大限に活用するための有益な情報がぎっちり詰まった1冊です。Python 3.11対応。 まえがき 1章 Pythonの紹介 1.1 Python言語 1.2 Pythonの標準ライブラリと拡張モジュール 1.3 Pythonの実装 1.3
クイックサマリー：人工知能がコンピューティングパラダイムの進化をもたらしており、それに伴いデザイナーはより直感的なユーザーインターフェースを開発するチャンスに恵まれています。新しい機能のほとんどは、テキストベースの大規模言語モデルによって実現されているため、グラフィカルインターフェースからチャットボットのような対話型インターフェースへの移行が必要との声が多く聞かれるようになっています。しかし、多くのインタラクションパターンにおいて、対話は優れたインターフェースではないことをかなりの証拠が示しています。最新のAI機能によって、対話だけにとどまらずヒューマンコンピューターインタラクションの未来がどう変わりうるのか、マクシミリアン・ピラスが考察します。 人間とコンピューターのインタラクションのあり方を根本から変えうるような技術革新はそうそうありません。幸運なことに、次のパラダイムシフトは今まさに
経済産業省は2024年6月10日、デジタル推進人材育成プログラム「マナビDX Quest」の受講生の募集を開始した。マナビDX Questは、実践的な「ケーススタディー教育プログラム」と、デジタル技術を活用した「地域企業協働プログラム」で構成されている。学生や社会人などが対象で、無料で受講できる。 AIによる需要予測やデータ分析による収益改善について学べる 経済産業省はマナビDX Questの目的を「地域企業や産業のDX（デジタルトランスフォーメーション）の実現に向けて、ビジネスの現場での課題解決の実践を通じた能力を磨くこと」としている。プログラムは2つあるが、2024年6月に受験生の募集を開始したのは企業データに基づく実践的な「ケーススタディー教育プログラム」となる。 関連記事 生成AIの用語10選 ～ 一般ユーザーが知っておくべき基礎知識 生成AI時代を生きる社会人に必須の基礎知識を身
立ち話から始まる業務改善、リブセンスのソリューションチーム - LIVESENSE ENGINEER BLOG
はじめに 立ち話から株価通知くん、爆誕 技術投資とソリューションチーム 越境とソリューションチーム 具体事例 株価通知くん メンション集約くん ユーザー管理システムの権限移譲 今後について はじめに 技術部インフラGの鈴木です。先日金沢競馬で最終レースで全てを取り返す体験をしたところ、久しぶりに生きていると感じました。 ところで、今回は以前こちらの勉強会にて話した内容をもとに、今年から始まった「会社に紐づくエンジニアリング」を行うソリューションチームの活動についてお話しします。 勉強会の時に使用したスライドは以下となります。 speakerdeck.com 立ち話から株価通知くん、爆誕 リブセンスはフルリモートなのでSlack上で積極的に話す文化であるWOLを実践しても、出社時と比べてどうしても雑談が少なくなりがちです。他部署等、自分と積極的に関わりのない人たちとは特にそれを感じます。 そ
Every command-line tool included with Python. These can be run with python -m module_name. Table of contents How -m works General-purpose CLI tools Especially handy on Windows machines Working with Python code Analyzing Python code Just for fun Other Python-related tools Oddly meta tools Less useful tools Every command-line tool in Python How -m works Running Python with the -m command-line argume
GitHub Copilotとは AIを利用してコーディングを助けてくれるツールです。vscode等のIDE上で使用することができます。 公式ドキュメントはこちらになります。 料金 以下のとおり、個人は$10/月、企業向けは$19/月で、個人の場合30日のお試し期間があります。 使い方 vscodeの設定 拡張機能のインストールマーケットプレイスでGitHub Copilotを検索してインストールします。 これをいれると、GitHub Copilot Chatというのもインストールされるはずです。 インストールしたら、vscodeを再起動してください。 GitHubの認証 右下のCopilotのマークを押して、SIgn in to GitHubを選択します 認証のブラウザが表示されるので認証するとvscodeでCopilotが使えるようになります。 軽くさわってみた python編 適当な
This is why you should never use parser combinators and PEG
Let me tell you why you should (nearly) never use PEG (parsing expression grammars). Nearly everything I will say applies to parser combinators (parsec in Haskell, nom in Rust), too. So, don't use PEG. Use CFGs (context-free grammars) instead. They are more natural. I feel that CFGs more naturally represent how we think. Thus when you have some language in your head and you try to write it down as
生成AIに依存し過ぎると人間はバカになるのか？実験が明らかにした、生成AIを賢く使える人、使えない人 【生成AI事件簿】優れた道具を使いこなすには、使う側にもスキルやリテラシーが求められるという当たり前の事実 | JBpress (ジェイビープレス)
生成AIを活用すれば、プログラミング言語やアルゴリズムなどの知識やスキルがない人でもコーディングが可能な時代になった。 だが、最新の研究結果によれば、コーディングが得意な学生は生成AIを活用することで効率的にタスクを処理したが、苦手な学生は生成AIを活用することで、逆にスキルの習得から遠ざかる結果になった。 生成AIによって何でも効率的にできると思いがちだが、AIに頼るにしても、賢くなったのはAIであり、自分自身の継続的なスキルアップが不可欠だ。 （小林 啓倫：経営コンサルタント） 歓迎されるコード生成AI さまざまな分野に普及しつつある生成AIだが、中でも大きな期待が寄せられているものの一つがコーディング（プログラミング）の世界だ。 コード（プログラム）を書くためには、それに使用するプログラミング言語に関する知識と、アルゴリズムを考える論理的思考力が求められる。しかも、コーディングは予算
Node.js — Node v22.3.0 (Current)
2024-06-11, Version 22.3.0 (Current), @RafaelGSS Notable Changes [5a41bcf9ca] - (SEMVER-MINOR) src: traverse parent folders while running --run (Yagiz Nizipli) #53154 [1d5934524b] - (SEMVER-MINOR) buffer: add .bytes() method to Blob (Matthew Aitken) #53221 [75e5612fae] - (SEMVER-MINOR) src,permission: --allow-wasi & prevent WASI exec (Rafael Gonzaga) #53124 [b5c30e2f5e] - (SEMVER-MINOR) module: pr
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AMD ROCmを使うことで何ができるのか - シンギュラリティ実験ノート
SREに求められるスキルと心構え | sreake.com | 株式会社スリーシェイク
これからのIVRyのエンジニア採用に思うこと｜Issei Naruta
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言葉で説明できないとき：対話型インターフェースを超えるAIのためのデザイン | POSTD
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