AIコーディングのプラクティス
・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ Yamada 補足 2025/03/06現在 Roo-Code は .cursor/rules を自動で参照しない。.clinerules, .cursorrules, .windsurfrules は自動で見ておりすべてを結合してコンテキストに入れる。Roo-Codeを使う人は .cursorrules を設定しておくのがよい。
Xに頼らずAI関連情報をキャッチアップする
では、それぞれ見ていきましょう。 arXiv AI/ML関連における一次情報源として欠かせないのがarXivです。 しかし、最近はプレプリントの投稿数が爆発的に増加しており、そのままarXivを見に行くとノイズが多すぎて、本当に価値のある論文を見つけるのが難しくなっています。 学会のトップ論文をチェックするという手もありますが、査読プロセスを経るため情報がどうしても遅くなりがちです。 そこで役立つのが、新鮮な論文を適度にキュレーションしてくれるサービスです。ここでは特におすすめの3つを紹介します。 Hugging Face - Daily Papers AI界隈で有名なAKさんをはじめとするHugging Faceのメンバーが、arXivから毎日厳選した論文リストを公開してくれているサービスです。 土日はお休みしていますが、平日は結構な量（多い日だと40本程度）の論文が選定されています。こ
基本的なCursorの使い方については無数に紹介記事があるが、例えば下記の記事を参照されたい。 Cursorで良いなと思ったところ ちなみに、執筆時点でのCursorのバージョンは0.45.14。YOLOモードは暴走が怖いのでオフにして、Composer（agent）モードを使用している。 提案されたコマンドを編集してから実行できる これはかなり便利だと感じた。なぜなら、このコマンドを打ったらエラーが出るとわかってるコマンドを打ってほしくないから。この例の他にも、pythonの仮想環境でuvを使いたいときなど、少し編集して実行できると嬉しい。 Acceptする前に動作チェックができる Clineでは、Acceptするまで動作検証ができなかったはず。CursorではAcceptする前に動作検証ができるので、その結果を見てからAcceptするかどうかを判断できるのが使いやすいと感じた。 Cla
“選定してすぐにダメになった”を防ぐには？特定の言語にフルベットしない、一休の技術戦略 | レバテックラボ（レバテックLAB）
“選定してすぐにダメになった”を防ぐには？特定の言語にフルベットしない、一休の技術戦略 2025年3月4日 株式会社一休 執行役員CTO 伊藤直也 新卒でニフティ株式会社に入社。ブログサービス「ココログ」を立ち上げる。2004年、株式会社はてなに入社し、CTOに就任。「はてなブックマーク」などの開発を主導。2010年から、グリー株式会社でソーシャルメディア統括部長を務める。その後フリーランスとなり、技術顧問を務めていた株式会社一休に2016年4月入社。執行役員CTOに就任し、現職。 エンジニアの仕事の中でも、「技術選定」は特に難易度が高く、責任が重いものです。ひとたび特定技術の採用を決めると、容易にリプレイスできず、長期間にわたって開発や運用に影響を及ぼします。さらに、使用する技術によって採用活動や組織戦略にも大きな影響が出ます。読者の中にも、「技術選定で失敗したくない」「将来にわたって持
研究開発部 システム&セキュリティ担当の松倉です。 ネットワークのトラブルシューティングにおいてパケットキャプチャは強力で、弊社のつよつよエンジニアも「困ったらパケットを見ろ」と言うほどです。 また、インターネットが当たり前に普及している現代においてはサイバー攻撃もネットワーク経由で来ることが多く、パケット解析は我々セキュリティエンジニアにとって重要なスキルセットの一つと言えます。 パケット解析ツールといえば Wireshark が非常に有名でデファクトスタンダードと言えると思いますが、そんな Wireshark 誕生から 27 年の時が経ち、発展版？ともいえる Stratoshark というツールが発表されました。 これは気になる！ということで百聞は一見に如かず、どんなツールなのか触ってみました。 Stratoshark の概要 システムコールと SCAP ファイル Stratoshar
第1章: Difyとは？ 生成AIが注目され始めて早数年。ChatGPTの登場が世間を賑わしたのは記憶に新しいですね。その後も、DALL-EやGPT-4など、様々な生成AIが登場しました。これらの生成AIは、それぞれの特徴を持ち、様々な用途に活用されています。ChatGPTなどの生成AIの技術は、LLM（Large Language Model）と呼ばれ、膨大なテキストデータから学習し、高度な言語理解を実現する技術であり、自然言語処理の分野で大きな注目を集めています。 そして、LLMを利用したアプリも登場しました。特に大きな注目を集めているのはRAGやAIエージェントでしょう。RAGは、外部のデータベースや文書から関連情報を取得して回答の精度を向上させる技術、そしてAIエージェントはLLMを活用してタスクの実行や意思決定を自律的に行う仕組みです。これらのアプリは、LLMを利用して、高度な自
Findy Toolsでは、7社のエンジニアの皆さまにAmazon Bedrockのレビューをご寄稿いただきました。 本記事では、レビュー記事から各企業がBedrockをどのように活用し、どんな機能を実現しているのかをピックアップ。さらに、実用化に向けた工夫やアーキテクチャのポイントを整理しました。「Bedrockを活用すると何ができるのか？」「実運用に乗せるための課題と解決策は？」 そんな疑問に答える具体的な事例が満載です。 各社の技術選定の背景やノウハウを学び、自社の取り組みに活かすヒント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 ※掲載内容はレビュー記事公開時点の情報になります Amazon BedrockとはAmazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability A
こんにちは、AI・機械学習チームの苅野です。エムスリーに転職してそろそろ一ヶ月、今日も楽しくコードを書いています。 この記事では仕事の合間に作った Rust 製の CLI を紹介します。AWS Step Functions のステートマシンが途中で実行に失敗した時に何が原因で何回失敗したかを数えることができます。 とあるプロダクトでの Step Functions Run Task 失敗に対応する Step Functions が何でこけたか一目でわかる CLI を作る その前に: Rust で書いてどうだったか dialoguer でターミナルからステートマシンを選ぶ AWS SDK for Rust でステートマシンの一覧や実行履歴を取得する AWS SDK for Rust をテストする AWS SDK for Rust の tips We are hiring! とあるプロダクトで
「Googleが汎用人工知能(AGI)を開発するにはエンジニアがオフィスで週60時間働き続ければ可能」と創業者のセルゲイ・ブリンが語る
近年、人間のように未知の状況でも新たなスキルを効率的に取得して適応することが可能な「汎用(はんよう)人工知能(AGI)」の構築がさまざまなAI研究機関によって進められており、GoogleもAIのパイオニアとしてAGIの開発に取り組んでいます。Googleの創業者であるセルゲイ・ブリン氏は2025年2月26日に、「従業員が平日の週60時間オフィスで開発に取り組めば、GoogleはAGIを開発して業界をリードできる」と述べています。 Google’s Sergey Brin Asks Workers to Spend More Time In the Office - The New York Times https://www.nytimes.com/2025/02/27/technology/google-sergey-brin-return-to-office.html Google c
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: So You Want To Remove The GVL? | byroot’s blog 原文公開日: 2025/01/29 原著者: byroot -- Railsコアコミッター、Rubyコミッターであり、ShopifyのRuby/Railsインフラチームのシニアスタッフエンジニアです 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 GVLは「グローバルVMロック」の略ですが、「ジャイアントVMロック」とされることもあります。 参考: Rubyの（グローバル）VMロックをトレースする（翻訳） 参考: スレッド (Ruby 3.4 リファレンスマニュアル) 私がやりたいのは、Pitchforkに関する記事を書いて、これがどんな理由でできたのか、なぜ現在のような形になったのか、そして今後どうなるのかについて説明することです。しかし
a / b の時点で float になって誤差が出てしまうので、$\floor{a/b}$ になってくれるとは限りません。というのがよくある説明です。 「誤差が出てしまう」と言われると、「では実際にそういうケースを構築してください」「誤差が出ない範囲を教えてください」と言いたくなってしまうのが人情というものです。 なので、それに答えましょう。 導入 上界 証明 所感 おわり 導入 まず、int / int についてですが、「両方のオペランドを float に変換してから除算し、float / float と同様の値を得る」演算ではありません。 いわゆる correctly-rounded な演算です。すなわち、除算を無限精度で行い、それを丸めモード（ここでは tiesToEven）に従って正確に丸めたものです。 なお、片方が float のときは float / float になってしまう
Gemini Code Assist によるコーディング支援が無償で利用可能に | Google Cloud 公式ブログ
世界中の開発者が、実質無制限の無料 AI コーディング支援と、コード レビュー支援を受けられるようになりました。 最新の開発者向け DORA の 調査によると、開発者の 75% 以上が日常業務で AI を利用しています。その一例として、Google の新規コードの 25% 以上が AI によって生成され、その後エンジニアによってレビュー、承認されています。 十分なリソースを持つ組織はエンジニア チームに最新の AI 機能を提供していますが、一方、学生、趣味のプログラマー、フリーランサー、スタートアップが同じレベルのツールにアクセスすることは困難です。世界の開発者人口が 2028 年までに 5,780 万人に成長すると予測されている中、私たちは経済的な制約なく、誰もが将来の開発においてスタンダードなデジタル ツールとして、AI を利用できるようにすべきだと考えています。 このギャップを埋める
【海外記事紹介】「C++の生みの親」Stroustrup氏が、ついにメモリ安全性に関する議論に参戦 — C++コミュニティの衰退に強い危機感
3月3日、海外のテクノロジーメディアThe Registerが「C++ creator calls for action to address 'serious attacks'」と題した記事を公開した。この記事では、近年C++言語がサイバーセキュリティ界から厳しく批判されるようになった背景と、それに対してC++の創始者であるBjarne Stroustrup氏が危機感を示して呼びかけを行った点について詳しく紹介されている。 以下に、その内容を紹介する。 近年、C++はメモリ管理をプログラマが手作業で行う仕様ゆえに、メモリ安全性の問題で批判を受けてきた。特にシステムへの深刻な侵害や脆弱性の多くがメモリ関連の不具合に起因していることから、サイバーセキュリティの専門家や各国政府機関は、Rust、Go、C#、Java、Swift、Python、JavaScriptなど、メモリ管理がより安全に行え
大規模言語モデル(LLM)は人間が書いたような自然な文章を生み出すことができ、さらにコーディングも可能ですが、LLMが生成する文章やコードにはしばしば「幻覚(ハルシネーション)」と呼ばれる誤りが含まれることもあります。そのため、LLMの生成したコードは必ずしも正確とはいえませんが、エンジニアのサイモン・ウィルソン氏は自身のブログで「幻覚のせいでLLMを使った開発は無理だ」という指摘に疑問を呈しています。 Hallucinations in code are the least dangerous form of LLM mistakes https://simonwillison.net/2025/Mar/2/hallucinations-in-code/ LLMのコード生成には、幻覚によって存在しないライブラリや関数を使ってしまうという問題があり、LLMが生成したコードへの信頼性が低いと
このnoteは、筆者が2019年に体験したApple本社での海外インターンに関する記事です。行ったインターンは情報系で、SWE/ML/NLPに関するものでした。 本記事でカバーされる内容は以下のとおりです。 本記事に書かれていない内容は以下となります。 インターンの面接について (守秘義務のため) インターンで取り組んだプロジェクトについて (守秘義務のため) Appleでインターンとして採用されるための準備など (自分のケースは再現性がないため) インターンとして採用されるまでの経緯 筆者は高専出身で、筑波大学メディア創成学類へ3年次編入後、東京工業大学(すずかけ台)へ大学院進学、博士後期課程2年次の夏にApple本社でのインターンを行いました。学部、大学院では自然言語処理の研究を行っていました。インターン直前までは海外大学へ1年間の研究留学を行っていましたが、英語に関してはしどろもどろ
AWSのリソース全般とSnowflakeのテーブル以外のリソースはTerraformで管理し、Snowflake のテーブル関連リソースはdbtで管理。コードの自動フォーマットと本番デプロイする仕組みをGitHub Actionsで構築。 IaCとCI/CDにより、属人化予防とリリースサイクル高速化を実現。 Snowflakeは用途別（データ連携 / データ整形 / データ分析）で3アカウント作成し、Data Sharingでデータ共有する仕組みを構築。 アカウントを分離することにより、権限管理の簡素化を実現。 dbtは開発環境にOSSのdbt Coreを採用し、本番環境にSaaSのdbt Cloudを採用。 dbt Coreとdbt Cloudを使い分けることにより、dbt Cloudのランニングコストを抑制。 社内のデータ分析・利活用を目的として、2021年頃からデータ分析基盤の構築が
I want to write a post about Pitchfork, explaining where it comes from, why it is like it is, and how I see its future. But before I can get to that, I think I need to share my mental model on a few things, in this case, Ractors. When Ractors were announced 4 or 5 years ago, many people expected we’d quickly see a Ractor-based web server, some sort of Puma but with Ractors instead of threads. Yet
データ分析の腕試しやスキルアップのため、データ分析コンペティションプラットフォームのKaggleに挑戦する人が増えています。 本書では「自分もKaggleに挑戦したい」「Kaggleでもっと好成績を取りたい」と考えている人に向けて、Pythonを使ったデータ分析の手法と、Kaggle初心者がどのようにコンペに取り組めばよいのかを詳しく解説。 Kaggleの初心者向けチュートリアル「Titanicコンペ」と「House Pricesコンペ」を取り上げ、分析の準備から結果の考察、精度の上げ方まで、実際のコードともに具体的な方法を学べます。 本書の無料公開期間は3月5日（水）までです。ぜひこの機会に読んでみてください。 特設ページで本を読む ※無料で読むにはSHOEISHA iDへの会員登録が必要です。CodeZine会員の方は、SE Book NewsとSEshop.com Newsの利用登録
C++ creator calls for action to address 'serious attacks'
Bjarne Stroustrup wants standards body to respond to memory-safety push as Rust monsters lurk at the door Bjarne Stroustrup, creator of C++, has issued a call for the C++ community to defend the programming language, which has been shunned by cybersecurity agencies and technical experts in recent years for its memory safety shortcomings. C and C++ are built around manual memory management, which c
A few years ago I blogged about custom tree-sitter-based syntax highlighting in emacs. I started out with highlighting certain keywords in red. I wanted to show the keywords that interrupt control flow: Screenshot showing syntax highlighting of keywords in black or red I highlight regular keywords (while, if) in bold. I highlight control flow interrupting keywords (return, continue) in red. That's
2025年2月近況 - Cou氏の徒然日記
■ 2025年2月 最近は本当に寒くて、布団から出るのが億劫な日々が続いています。 大体は朝方にトイレに行きたくなって目が覚めるんですが、中途半端な時間だと、布団に入り直してそのまま再び夢の世界に旅立つ…ということもザラにあります。（笑） おかげで、起きたらすぐに出社準備や在宅勤務の準備に入らないといけなくなってしまいますので、朝早く起きて自己啓発をしよう…という習慣はすっかり崩壊してしまっています（涙） ■ ニュース (1) 埼玉 道路陥没事故 １月末に発生した埼玉県の道路陥没の大事故。 原因は下水道管の経年劣化ということですが、実際に劣化して空洞が生成されていても、それが見えない、判別が難しいというのが本当に怖いところです。 実際の発生時の映像は、発生時にニュース等の動画で見ましたが、本当に直前に穴が開いたという感じ…。 見ていて本当に怖かったです。これでは道路を安心して歩いたり、車を
Active Agent 0.2: Making Ruby & Rails the Best Choice For AI Development
Active Agent 0.2: Making Ruby & Rails the Best Choice For AI Development Rails hasn’t had much tooling for AI… until now. Active Agent is the AI framework built specifically for Ruby and Rails. And now, it’s LIVE. Introducing Active Agent 0.2, a production-ready release candidate so you can start building AI features or refactoring your Rails apps today. 👇 Why Does Rails Need Active Agent?I’ve be
はじめに Panda3Dは、Pythonで3Dゲームや視覚化アプリケーションを作成するための強力なオープンソースエンジンです。このエンジンは、初心者にも使いやすく、同時に高度な機能も備えています。この記事では、Panda3Dの基本から応用まで、15の章に分けて詳しく解説します。各章では、概念の説明とともに、実際のコード例を提供します。 第1章: Panda3Dの基本 Panda3Dは、3D空間を扱うためのシーングラフという概念を使用します。シーングラフは、3D世界の要素を階層的に管理する木構造です。 from direct.showbase.ShowBase import ShowBase class MyGame(ShowBase): def __init__(self): ShowBase.__init__(self) # 3Dモデルをロード self.model = self.loa
PythonとChatGPTを活用するスペクトル解析実践ガイド | Chem-Station (ケムステ)
分析化学 PythonとChatGPTを活用するスペクトル解析実践ガイド 2025/3/3 分析化学, 化学書籍レビュー, 計算化学 ケモインフォマティクス, ケモメトリクス, スペクトル, 分析化学 コメント: 0 投稿者: nefu 概要 ケモメトリクスと機械学習によるスペクトル解析を、Pythonの使い方と数学の基礎から実践まで一気通貫で解説。サポートページのソースコードですぐに始められる。 プログラムの解説動画を購入者限定で無料公開。（引用：講談社サイエンティフィック） 対象者 スペクトルを取り扱う研究者，データサイエンティスト 意欲ある大学生 目次 第1章 スペクトル解析の基礎知識 1.1 機器分析 1.2 分光分析とスペクトル 1.3 スペクトル解析 1.4 従来のスペクトル解析とPythonによるスペクトル解析 1.5 Pythonを使用する利点 1.6 機械学習とケモメトリ
Spreadsheets Are Everywhere Is anything more polarizing for data folks than spreadsheets? Wait, don't answer that, we don't have time to talk about leading and trailing commas again… The fact is that spreadsheets are everywhere. It is estimated that there are over 750 million spreadsheet users, compared to just 20 to 30 million programmers. That includes all languages put together! There are a num
動かして学ぶ AWS Lambda SnapStart の仕組み ~ コールドスタートの起動パフォーマンス向上のための技術解説 ~ - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
AWS テクニカルアカウントマネージャーの渡辺です。 みなさまの中に AWS Lambda の起動パフォーマンスの問題に悩まれている方はいらっしゃいますでしょうか。もしいらっしゃればぜひ最後まで読んでいただけたらと思います。また、現時点では悩んでいない方も、今後遭遇するかもしれない Lambda の起動パフォーマンスの最適化を行う上での選択肢を増やすために、ぜひ読んでいただけたらと思います。 Lambda の起動パフォーマンスを向上させる仕組みとして、2022 年に Java 関数向け AWS Lambda SnapStart の発表 がされました。また、2024 年には対応言語が追加され、Python 関数と .NET 関数用の SnapStart のサポートを開始 しました。 現在では SnapStartは、Java, Python, .NET に 対応しています。 SnapStart
Deep Research再現実装をDeep Research以上に詳しく検証してみた - AKARI Tech Blog
はじめに こんばんは！ 今週のAKARI Tech Blogは、DX Solution 事業本部 Dev の許が担当いたします。 先日OpenAIが「Deep Research」を公開し、その驚異的な文献調査能力が話題となりましたね！ 皆様使っていますでしょうか。 これまでひいこら言いながらインターネット検索していた時代と比べると、「Deep Research お願いします！」で、それなりの分析レポートが出てくることに隔世の感を感じますね。 これだけ性能の良いものが出てきた以上、仕組みが気になるところ。できることなら、自分たちでも再現実装してみたい！ しかし例によってOpenAIは実装をオープンにはしてくれない……。 そこで登場するのが、Deep ResearchのOSS再現プロジェクトたち！ まずは Deep ResearchにOpenな再現実装について聞いてみましょうか。 ChatGP
The feature is still under refinement, yet ready to use. Feedback is welcome. View the preview features (@tag:preview). Copilot Edits Agent mode improvements (Experimental) Last month, we introduced agent mode for Copilot Edits in VS Code Insiders. In agent mode, Copilot can automatically search your workspace for relevant context, edit files, check them for errors, and run terminal commands (with
Cursor Directory
TypeScript19Python11React11Next.js10PHP7TailwindCSS5Laravel5C#4JavaScript4Game Development4Expo4React Native4Tailwind4Vite4Supabase4Rust3Web Development3Flutter3API3Meta-Prompt3SvelteKit3SwiftUI3Swift3WordPress3Angular2Blockchain2html2Backend Development2Unity2FastAPI2GraphQL2Alpine.js2Accessibility2ionic2cordova2angular2Java2Vue.js2Zod2Zustand2NestJs2Node2NuxtJS2Vue2Function2Svelte2Terraform2Viva
Yoke is really cool
One of the biggest memes in site reliability is "infrastructure as code". This is usually very well-intentioned, but there's one small problem: data "aws_route53_zone" "cetacean_club" { name = "cetacean.club." } resource "aws_route53_record" "A" { zone_id = data.aws_route53_zone.cetacean_club.zone_id name = "ingressd.${data.aws_route53_zone.cetacean_club.name}" type = "A" ttl = "300" records = [re
3月に入りさらに不誠実なPyCon JP
内部からの告発によって動き出した内部調査委員会の報告が遅れている。 元々24年内予定だったのが遅くとも2月までと遅延し、2月18日には最終的な取りまとめを行なっているとしている。 PyCon JPにおける登壇者採択に関する内部調査委員会の設立 https://pyconjp.blogspot.com/2024/10/selection-view-3.html なお、調査結果の報告は年内を目標にしており、遅くとも2025年2月までにはご報告できるよう進めています。どうか今しばらくお時間いただけますようお願い申し上げます。 2025年2月18日 現在最終的な取りまとめを行っております。当初の予定より報告が遅れていることをお詫び申し上げます。 経緯はこれら https://megalodon.jp/2024-0922-0306-37/https://qiita.com:443/python_bo
こんにちは、Kaiです。 年が明けてからのAI加速、ヤバくないですか？ 前にも書いた通り、私は既に人類がシンギュラリティの渦中にいると思っていますが、まさにそれを実感するような速度で進化が起きています。 恐らくですが、OpenAI、Google、Anthropicといった企業の中の人は、GPT-5とかGemini2.5とかClaude4.0とともに仕事をしているはずで、既に人間の能力は相当にブーストされていると思います。 直近の動きとしては、Claude3.7 Sonnet、そしてGPT-4.5の発表がありました。どちらも使っていますが、今のところ劇的な向上という印象はありません。恐らく、非Reasoning（Claude3.7はReasoningも出来ますが）モデルとしての、単純な頭の良さという面では限界に達しつつあるのかもしれません。 私見ですが、縦方向の進化（思考力や、頭の良さ、問題
![[2025年2月28日] GPT-4.5は「人格基盤モデル」なのでは (週刊AI)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9b45bf40c34dfb478090143f3ffdeebe42b2073f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--96evgB6T--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B2025%2525E5%2525B9%2525B42%2525E6%25259C%25258828%2525E6%252597%2525A5%25255D%252520GPT-4.5%2525E3%252581%2525AF%2525E3%252580%25258C%2525E4%2525BA%2525BA%2525E6%2525A0%2525BC%2525E5%25259F%2525BA%2525E7%25259B%2525A4%2525E3%252583%2525A2%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525AB%2525E3%252580%25258D%2525E3%252581%2525AA%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252581%2525AF%252520%252528%2525E9%252580%2525B1%2525E5%252588%25258AAI%252529%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3AKai%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzE0MTRiZmIwZWQuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3ACareNet%252520Engineers%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUVkRlRwN0luX0J2ajYyMjVsbTRVWXczSjhQODgwRTdhSFF6YXZqcmJHN1E9czk2LWM%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
エンジニア歴が長くなると、年々増えていくのが「新しい技術のキャッチアップ」と「知ったかぶり力」だ。いや、知ったかぶりを推奨するわけではない。 しかし、最新技術の話題が飛び交う現場で、「それって何ですか？」と聞く勇気が持てないタイミングもありますよね。 毎年繰り返される「知らない技術」の洗礼 新しい技術、ツール、プログラミング言語、フレームワーク......。IT業界では毎年のように新しい単語が生まれる。昨年は「Web3」、一昨年は「ゼロトラスト」、その前は「マイクロサービス」......と、まるで流行のファッション用語のように新しい概念が飛び交う。 そして、新しい技術が話題になったとき、運悪くそのタイミングでトイレに行っていたり、集中して作業していたりすると、その技術について初めて知るタイミングを逃してしまう。こうなると、知ったかぶるしかないのだ。「ああ、あれね。最近話題ですよね」と言いつ
情報幾何の数値解析 - Qiita
はじめに 統計的推論や機械学習において、情報幾何は確率分布の空間をリーマン幾何の枠組みで扱う強力な手法です。本記事では、1次元正規分布を例に、以下の概念をPython（PyTorch）で実装しながら解説します。 フィッシャー情報行列 三次形式（$T_{i,j,k}$） クリストフェル記号（Levi-Civita接続） $α$-接続のクリストフェル記号 リーマン曲率テンソル、スカラー曲率 これらを用いることで、確率分布の幾何構造をより深く理解することができます。 1. フィッシャー情報行列の計算 フィッシャー情報行列は、統計モデルにおける情報量の尺度であり、統計推定の精度を評価する上で重要な役割を果たします。確率分布 $p(x | \theta)$ の対数尤度関数 $\log p(x | \theta)$ に対して、
【初心者必見】Google 「Gemini Code Assist」が無料！プログラミングの学習時間を半分に｜ラリオス|クラウドや AI の魅力をエモーショナルに|雲の向こう側
みなさん、こんにちは！ラリオスです。 「プログラミングを学んでみたいけど、何から始めたらいいのかわからない…」 「独学で勉強しているけど、エラーばかりで心が折れそう…」 「仕事で少しだけコードを書く必要があるけど、時間が足りない…」 そんな悩みを抱えている方、多いのではないでしょうか？ IT 業界に興味はあるけど、プログラミングの壁にぶつかって、なかなか一歩を踏み出せない…、そんな気持ち、すごくよくわかります。 でも、もう大丈夫！ そんなみなさんに朗報です！ なんと、Google が、AI を搭載した強力なコーディング支援ツールの無料版である「個人向け Gemini Code Assist」（パブリック プレビュー）を公開しました！ 「個人向け Gemini Code Assist」は、みなさんのプログラミング学習を強力にサポートしてくれる、頼もしい相棒です。コードの自動補完や生成はもちろ
Pythonの文字列判定（is系メソッド＆正規表現）をマスターしよう！ 無料の電子書籍『解決！Python 文字列チェック編』
Pythonに限らずプログラミング言語を使う上で避けては通れないのが文字列ですよね。そして、文字列を扱っていると、文字列に含まれる文字の種類の判断が必要になることがあります。例えば、input関数でユーザーに整数値を入力してほしいとしましょう。この関数の戻り値は文字列です。そして、ユーザーは整数以外の文字種も自由に入力できてしまいます。こんなときにどうすればよいでしょう？ このような場合、受け取った文字列を整数に変換して、ダメなら例外処理で対処するようなコードを書くこともあるでしょうが、事前に文字列に含まれている文字が数字だけかどうかをチェックするようなコードを書くこともあります。このような目的で便利に使えるメソッドがPythonの文字列には幾つも用意されています。 本eBookでは「文字列に含まれる文字が全て大文字（小文字）かどうか」「文字列に含まれる文字が全て数字かどうか」「文字列に含
今、SEOはどんどん高度化して、難しくなってきていますよね。 サイトが大規模になるとSEOの実験をして順位が下がったなんてことが恐ろしくて、いろいろな変更がしづらくなったりします。また、サイト規模が大きくなると、クローリングや反映にまた時間もかかったりして大規模サイトのSEOは本当に大変です。 私達ってSEOの専門家ではないので、GoogleのSEO最新情報とかもアップデートできているわけじゃないし、perplexityやChatGPTといったAIによる検索のシェアももちろん上がることの影響もよくわからないところがあります。 そもそもSEOって帰納法的に正解を導き出すので、外部から見てれ本当に有効かな…って思う事もけっこう多かったりします。１つの課題に対して、専門家の意見が全く違う意見だったりして何が正解かが本当にわからない世界です。結果として、大規模サイトのSEOの知見を得ようというのは
やること chatGPTにしろperplexityにしろ、ハルシネーションのリスクは常に付きまとっており、間違った答えを返されるくらいなら、答えの生成まで不要というシーンも多々あります。 そこで、PDFの文書から探したい場所を見つけ出して、その部分にマーカーを引く機能を実装します。 今回はキリンのサスティナビリティレポートを題材にしてみます。 （なぜサスティナビリティレポートかというと、私の本職が某製造業のサスティナビリティ部門だからです。ちなみにキリンの社員ではありません） ※ 以前PDFの読み込みやFAISSを用いた近傍検索の記事を書きました。これらの更新版です。 環境設定 2024年10月7日にpython3.13.0が正式にリリースされました。少し遅れて本日、pyenvもpython3.13.0をインストールできるようになり、早速私も試してみました。 ですが、現時点ではFAISS、
How MUFG Bank increased sales efficiency by 10x with LangChain
MUFG Bank is Japan’s largest bank and one of the world's leading financial institutions. They provide capital market solutions to major corporate clients and promote economic growth around the world. Problem: Solving data overload for corporate sales In MUFG Bank's Global Capital Markets Division, the FX & Derivative Sales team faced a key challenge. FX & Derivative Sales team members needed to ga
後藤 浩昭 / GORRY @gorry5 マイナポータルで医療費情報のCSVデータをダウンロードしたんだけどさ…これはCSVって言いませんよ…？ てか、こういう形式ならむしろJSONで出してくれ…w pic.x.com/fdCPZu63Rl 2025-03-03 04:07:35 リンク datamix JSONとは？今更聞けない入門編！使い方やデータフォーマットについて解説 | PARK | データサイエンスに関する情報を発信 JSONは、APIなどでテキストデータを処理する際に用いられることが多いデータフォーマットです。Python等の言語でデータ解析を行う場面でも頻繁に使われています。この記事では、JSONの定義や記述形式などの基礎的な内容をわかりやすく解説します。また、実際の使用例や注意点などの実践的な内容も併せて解説します。 1 user 1
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