Windows 11を使っていると、スタートメニューやエクスプローラー、ロック画面などいたるところにMicrosoftの広告や推奨事項が表示されます。PCで使うアプリやサービスを自分で決めたい人にとっては全くもって不要な広告ばかりなので、非表示にする方法をまとめてみました。 How to Disable Microsoft's Ads and Recommendations in Windows 11 https://www.howtogeek.com/how-to-disable-microsofts-ads-and-recommendations-in-windows-11/ ・目次 ◆1：スタートメニューからアプリの広告を削除 ◆2：エクスプローラーからOneDriveの広告を削除 ◆3：ロック画面からMicrosoft製品の広告を削除 ◆4：Microsoftへのデータ送信を無効化
こんな検診ビジネスに騙されてはいけない…内科医直伝｢エビデンスに基づいた効果的な"がん検診"の受け方｣ あらゆる検診には利益だけでなく害もある
がん検診に行けばさまざまなオプションがあり、さらに最近では郵送方式の検査までもが多数ある。内科医の名取宏さんは「確かなエビデンスのある『がん検診』は少ない。一方、あらゆる検診には害があるため必要なものだけを受けたほうがいい」という――。 膵臓がん検診は推奨されていない 先日、SNSのX（旧Twitter）上で、サッカーの本田圭佑さんと乙武洋匡さんが「がん検診」について、とても興味深いやりとりをされていました。 「年に1回の人間ドックでは不十分の可能性大。膵臓癌などは進行が早く、症状に出るときには既に手遅れなことがほとんどだそう。対応策は早期発見することが1番大事なので、検査をもっと頻度高くやること。面倒な検査を自宅から尿を採って送るだけでやれるのがCraif」（※1より一部抜粋） 上記の通り、本田さんは「がんの早期発見のためには検査頻度を高めることが大事」だとして、さらに尿検査をすすめ、乙
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、
1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。 先日、社内のプロダクトマネージャー（以下、PdM）を主な対象として、検索推薦技術の入門講座を開催しました。このたび、その資料を公開します。 資料の概要 この講座では、検索推薦技術とその周辺について、概要をざっくり理解できるように努めました。技術的詳細、とくに具体的なアルゴリズムにはあまり立ち入らず、できるだけ平易なことばで説明したつもりです。なお、広範な範囲を扱うため、各回1時間（質疑応答込み）で、3回に分けて実施しました。 公開した資料は、PdM だけでなく、エンジニアリングマネージャー（EM）やソフトウェアエンジニアの方々にも読んでいただけると嬉しいです。 以下は、各回で扱ったトピックです。 第1回 全体概要と検索技術入門・・・資料P3~ 検索・推薦とはなに
はじめに こんにちは。データシステム部/推薦基盤ブロックの佐藤 (@rayuron) です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。推薦システムごとにKPIを策定していますが、データの欠損やリリース時の不具合によってKPIが意図しない値を取ることがあるため定常的に確認する必要があり、これをKPIのモニタリングと呼んでいます。 先日、推薦システムの実績をLookerでモニタリングするというテックブログで推薦システムのKPIをモニタリングする方法を紹介しましたが、運用していく中でいくつかの課題が見えてきました。本記事では、より効率的かつ効果的なKPIのモニタリングを実現するための取り組みについて詳しくご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 トレンドを考慮した異常検知が不可能 モニタリングの設定が面倒 アラート対応フローが不明確 サマ
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約2分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 はじめに 「Webエンジニアを目指したいが、何から手をつけていいか分からない」 「いろんな人が学習ロードマップの情報提供をしているが、どれに手をつけるか判断に迷う」 こんな悩みを抱えている方の一助になれば幸いです...！ 結論 こちらのサイトになります。 自分が学習したい分野を選択すると、その分野のロードマップが書かれています。 最近では「言語専用」のロードマップも書かれているため、かなり充実したサイトになってきた印象です。 それでは、試しに「Backend」のロードマップを見てみましょう。 学習ロードマップ｜Backend こんな感じです。 黄色塗りのフォームが「仕組み」や「概念」が書かれたもので必ずチェックしたい内容になります
TL;DR: Instead of redirecting API calls from HTTP to HTTPS, make the failure visible. Either disable the HTTP interface altogether, or return a clear HTTP error response and revoke API keys sent over the unencrypted connection. Unfortunately, many well-known API providers don't currently do so. Updates 2024-05-24: Added the Google Bug Hunter Team response to the report that the VirusTotal API resp
あまり詳しくないけど説明しますよー。 まずCEDAWの報告書"Concluding observations o..
あまり詳しくないけど説明しますよー。 まずCEDAWの報告書"Concluding observations of the Committee on the Elimination of Discrimination against Women"の読み方です。 この報告書の本体ともいえる、"勧告"に関わる内容は"Principal areas of concern and recommendations"（主な懸念事項と勧告）というセクションにあります。 セクションの題名通り、懸念点を述べる→勧告するという流れで各項目について述べています。太字の方が勧告です。 懸念と勧告はセットなのですが、元増田さんは日本の勧告部分と他国の懸念部分を比較しているため、日本の方がきつく言われていると感じたのではないでしょうか。 例えば懸念パートと勧告パートを並べてみると以下のようになります。（日本vs韓国な
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムの中では、どんな情報にアクセスするかを決定する際に、Embeddingと呼ばれる文章をベクトル化する技術が使用されています。そして多くの場合では小数(float)の多次元ベクトルが採用されています。 しかし、Embeddingの中には各ベクトルの数値を1Bitのデータとして扱うBinary Embeddingというものが存在します。 本記事では、Embeddingの手法の一つであるそのBinary Embeddingについて解説と検証を行います。 サマリー Binary Embeddingを採用することで以下のような効果を得ることができます。 保管するベクトルデータの容量を96%ほど削減で
オープンソースAI(Open Source AI)とは、オープンソースの状態にあるAIシステムのことである。これはある意味で自明なのではあるが、「オープンソースの定義」(OSD)を管理している米国の非営利団体Open Source Initiative(OSI)では、2023年からわざわざ新たに「オープンソースAIの定義」(OSAID: Open Source AI Definition)の策定を開始している。2024年の8月頃には定義のRC版が公開される見込みであるが、本稿ではこの新たな定義が何故必要になり、その定義がどのような機能するものであるかということに対し、主に佐渡が視点から時系列的に簡単に紹介していく。これによって日本国内においてOSAIDが認知され、AI開発コミュニティにおいて自由かつ透明性が確保されたシステムの必要性への理解が深まる一助となることを期待する。 注：2024年
Intro showModalDialog() は今から考えれば、確かにひどい API だった。 しかし、何か Modal を開き、ユーザにインタラクションをさせ、閉じたらそこで入力された値や選択された結果を取得し、処理を進めたいユースケース自体は、規約への同意取得や、Cookie バナー、ログインなど多々ある。 そういった場面では、ライブラリなどを用いて実装する必要があったが、Modal を実装するのは実際にはそんなに簡単ではなかった。 Modal, Dialog, Modal Dialog 最初に、用語を少し整理しておこう。 Modal Dialog Modal Dialog non-Modal Dialog Dialog とは、そもそも「対話」という意味であり、UI の文脈では入力や選択を求める「対話的な UI」のことを指す。 既に実装されている alert(), confirm()
Netflixの推薦＆検索システム最前線 - QCon San Francisco 2024現地レポート - Uzabase for Engineers
はじめに 現代Webサービスの「推薦システム」基盤 2段階ランキングプロセス ステップ1：候補抽出（First Pass） ステップ2：精密ランキング（Second Pass） モデル評価とA/Bテストサイクル Use Case 1：Netflixのリアルタイム「予測検索」 リアルタイム推薦のインフラストラクチャ Use Case 2：検索と推薦を統合するモデル「UniCoRn」 UniCoRnのポイント 共通モデル化までのプロセス 検索と推薦の比較 統一モデルの実現方法 全体のアーキテクチャ 1. 入力 2. 処理 3. 出力 まとめ はじめに ソーシャル経済メディア「NewsPicks」(Media Experience Unit)でエンジニアをしております小林です！ 2024年11月、世界の最先端エンジニアが集うカンファレンス QCon San Francisco 2024 に参加し
ナレッジグラフとLLMを活用したレコメンドシステム - Insight Edge Tech Blog
イントロダクション：スーパーマーケットの3つの課題 ナレッジグラフとは ナレッジグラフの活用事例 Google検索 Amazon ECサイトのレコメンドシステムCOSMO ナレッジグラフに関連した論文 Yu et al., COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon[4] Shi et al., LLM-Powered Explanations: Unraveling Recommendations Through Subgraph Reasoning[1] Wang et al., Multi-level recommendation reasoning over knowledge graphs with reinforcement lear
AI 2027
Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland, Romeo Dean We predict that the impact of superhuman AI over the next decade will be enormous, exceeding that of the Industrial Revolution. We wrote a scenario that represents our best guess about what that might look like.1 It’s informed by trend extrapolations, wargames, expert feedback, experience at OpenAI, and previous forecasting
We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step, demonstrated remarkable performance on reasoning. With RL, DeepSeek-R1-Zero naturally emerged with numerous powerful and interesting reasoning behaviors. However, DeepSeek-R1-Z
10X ソフトウェアエンジニアの @metalunk です。ネットスーパー、ネットドラッグストアのプラットフォームである Stailer 事業で、機械学習（ML）と検索を専門として働いています。 2024年4月からいま（2024年8月）までの5ヶ月間で6つの推薦機能をリリースできました。この成果を支えたのはチームと ML platform（機械学習の基盤システム）です。このブログではチームの取り組み、ML platform の機能、および具体的な成果についてご紹介します。 このブログは技術ブログの体ではありますが、さまざまな業界、職種の方に読んでいただくことを目指して執筆しました。 (3) 章, (5) 章だけは機械学習に取り組んでいる人向けの内容を含みますので興味のない方は読み飛ばしてもらって結構です（機械学習に取り組んでいなくても興味のある方はぜひ読んでください）が、それ以外は IT
NewsPicksに推薦システムを本番導入する上で一番優先すべきだったこと - Uzabase for Engineers
はじめに 皆さんこんにちは! ソーシャル経済メディア「NewsPicks」プロダクトエンジニアの森田です:) 私は2024年4月に株式会社ユーザベースに新卒入社し、現在は主にNewsPicksにおける推薦機能の開発改善に携わっています。 NewsPicksでは、ユーザに価値のある経済情報を届けるための施策の一つとして記事推薦機能を導入しています。 本ブログでは、NewsPicks記事推薦機能にて基盤改善がモデル改善につながってCTR（Click Through Rate）を改善できた事例をもとに、私たちが認識した「推薦システムを本番導入する上で一番優先すべきだったこと」を共有します。 また先日行われた「実応用 × 推薦システム」をテーマとしたイベント Recommendation Industry Talks にて、本ブログの内容に関して発表させていただきました！参加者の皆様とカジュアルか
EDIT: A previous version of this post recommended publishConfig, operating under the mistaken belief that it could be used to override "exports" during npm publish. As it turns out, npm only uses "publishConfig" to override certain .npmrc fields like registry and tag, whereas pnpm has expanded its use to override package metadata like "main", "types", and "exports". There are a number of reasons y
Security best practices when using ALB authentication | Amazon Web Services
Networking & Content Delivery Security best practices when using ALB authentication At AWS, security is the top priority, and we are committed to providing you with the necessary guidance to fortify the security posture of your environment. In 2018, we introduced built-in authentication support for Application Load Balancers (ALBs), enabling secure user authentication as they access applications.
はじめに カレー好きの皆さん、こんにちは！「もっと自分好みのカレーに出会いたい」「友達にぴったりのカレーを提案したい」と思ったことはありませんか？今回は、そんな夢を叶える魔法のような AI 技術、「協調フィルタリング」を使って、カレー推薦システムを作ってみましょう。 この記事で学べること カレー好きの皆さん、協調フィルタリングを学ぶことで、こんな素敵な体験ができるんです： AIの実践的な使い方を知る: NetflixやAmazonなど、普段使っているサービスの裏側で動いているAI技術を、カレーという身近な題材で理解できます。難しそうなAIも、こうして実践的に学べば、とても親しみやすいものだとわかりますよ。 個人の好みに合わせる技を習得: 「この人にはこのカレーがぴったり！」というマッチングの裏側にある技術を学べます。これは、カレーショップのオーナーさんや、友達にぴったりのプレゼントを選びた
LogLog Games
The article is also available in Chinese. Disclaimer: This post is a very long collection of thoughts and problems I've had over the years, and also addresses some of the arguments I've been repeatedly told. This post expresses my opinion the has been formed over using Rust for gamedev for many thousands of hours over many years, and multiple finished games. This isn't meant to brag or indicate su
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 本記事では、LLMを使用したレコメンドエンジン作成のフレームワークについて、簡潔に解説していきます。 サマリー LLMを使用したレコメンドエンジン作成のフレームワーク(以降、「提案されたレコメンドエンジン」)は、Amazonの研究チームによって発表された論文で提唱されました。 このレコメンドエンジンの特徴は、ファインチューニングを利用していないLLMとユーザーの行動(商品のクリックなど)情報を元に、レコメンドの性能を継続的に改善できる点です。ユーザーの行動をもとに、LLMにより関連性の高い商品を推測させることでレコメンドの性能を上げています。 より詳細な解説は以下の記事、もしくは論文を参照してください。
はじめに こんにちは、推薦基盤ブロック、新卒1年目の住安宏介です。普段は推薦システムの開発・運用を担当しています。 2024年6月に開催されたコンピュータビジョン・パターン認識分野において世界最高峰の国際会議の1つであるCVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）2024に参加しました。参加レポートとして発表内容や参加した感想を紹介いたします。また、最後にZOZO NEXTが行っているワークショップのスポンサー活動についてZOZO Researchの清水から紹介いたします。 目次 はじめに 目次 CVPR とは 開催地のシアトルについて 学会のスケジュール 企業展示ブースの様子 ポスターセッションの雰囲気 採択数増加に伴うポスターセッションの懸念とその実際 特に、印象に残った研究発表 SLICE: Stabilize
DMCA(デジタルミレニアム著作権法)を悪用し、正当な権利が無いにもかかわらず競合サービスをGoogleの検索結果から削除させた2人の人物に対し、カリフォルニア連邦裁判所が偽のDMCAの送信と新たなGoogleアカウントの作成を禁止する差し止め命令を下しました。 ORDER ADOPTING 30 REPORT AND RECOMMENDATION; GRANTING 29 MOTION FOR DEFAULT JUDGMENT for Google LLC v. Nguyen et al :: Justia Dockets & Filings https://docs.justia.com/cases/federal/district-courts/california/candce/5:2023cv05824/420782/36 Google Wins Lawsuit Against
Amazon Bedrock Flows で対話的なフローを行ってみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは一史です。 冬にもかかわらず、自宅のモンステラが新芽を出しており、生命力に驚いています。 さて最近、Amazon Bedrock Flowsの新機能としてマルチターン形式の会話機能がサポートされました。 aws.amazon.com 従来は、ユーザーが1回のプロンプトで処理に必要な情報を全て入力する必要がありましたが、マルチターン形式の会話により不足している情報を適宜AIが聞き返すことが簡単に実現できます。 今回はこのマルチターン形式の会話機能により、対話的なフローを行ってみます。 はじめに 概要 Amazon Bedrock Flowsとは？ マルチターンの会話機能とは？ Amazon Bedrock Flowsでマルチターンの会話をするフローを作成 フローの概要 マルチターンの会話をするエージェントの作成 PC推薦Lambdaの作成 マルチターンの対話を行ってみる
LEDマスクがアメリカで大人気！ハロウィーン仮装の新トレンド!! 夜のパーティーで七変化!! 個別プログラムで注目ゲット！
タグ 10ドル以下 注目銘柄10ドル以下の米国個別株20232023年 税率20242024年2024年ベストLEDマスク20ドル以下の小型個別株24hours market list24時間取引25％UP401ｋ401K40代50代50代 趣味50代おひとりさま50代でもあきらめない50代の達成感5月FOMC60000ppm70％上昇予測ACLXAIAI 英語学習AIチャットAI関連株AI搭載Allure 受賞AmazonAmazon Prime dayAMCAPPLAPRが上がって困る人はAPRレートとは「サヨウナラ」の始め方おいしいお寿司おいしい料理おうちでダイエットおすすめ スムージーおススメおススメ本お茶漬けお土産お尻お得な買い物かかと つるつるかかと ひび割れかかと ガサガサかかとクリームかかとケアかかと保湿かぶれかまってちゃんかゆみからまないホースがんばり屋さんのこころのトリ
はじめにみなさん、こんにちは！今日は、GraphRAGというすごく便利なライブラリの中にある二つの検索方法について、わかりやすくお話しします。その二つとは、「LocalSearch（ローカルサーチ）」と「Global Search（グローバ... GraphRAGのインストール まずは、GraphRAGをインストールしましょう。Pythonの環境（バージョン3.10から3.12）が必要です。 !pip install graphrag ├── create_final_community_reports ├── create_final_text_units ├── create_base_documents └── create_final_documents �[?25h �[32mAll workflows completed successfully.�[0m MS公式のGraph
退職エントリ - 未来永劫
2017年にインターン生として入社し、7年ほどいた会社を2024年12月31日で退職しました。チラシの裏感覚で、頭の中で思い出したことをツラツラ残しておこうと思います。 Valueを愛していた もちろん今でも「プロダクト」も「利用して下さるお客様」も「プロダクト成長に貢献する全てのメンバー」も愛していますが、私が最も愛していたのはValueでした。 社内ではいつからかValueが飛び交う事が少なくなり、Valueに感銘を受けて入社した自分にとっては少し寂しいものでしたが、今振り返っても非常に優れたValueであると感じます。Value以外にも、年齢や性別などにかかわらず1人のプロフェッショナルとして期待/評価するという価値観や姿勢も愛していました。自分が入社を決めた理由であり、退職を決めた理由でもあります。 ある時点まで、明確に「文化が組織構造を作る」が体現されていたと思っており、この当時
3Dプリンターの積層痕を消すにはスプレーパテ！紙やすりと組み合わせればお手軽簡単高精度！ | マディカのおもちゃ箱
3Dプリンターで出力した造形物には表面に積層痕という痕が残ります。これは光造形3Dプリンターでは積層ピッチをかなり小さく設定できるので触っても痕が分からない程度に抑えることが可能ですが、Bambu LabなどのFFF/FDM方式の熱造形3Dプリンターだと最小積層ピッチが0.08mmなのでピッチ間の形状変化が激しいと爪が引っかかるほどの大きな積層痕となってしまいます。 画像のようにノズルから吐出されたフィラメントはライン幅（≒ノズル径）×積層ピッチの楕円の紐形状で造形物を形作っていきます。そのため、楕円間のY字の溝やピッチ間の形状変化によるピクセル段差がFFF/FDM方式の熱造形3Dプリンター特有の積層痕となってしまいます 本記事ではBambu LabなどのFFF/FDM方式の熱造形3Dプリンターの積層痕を無くすための方法を紹介しています。 盛る方向での対策案を紹介しています（削ったり溶かし
2024’s Top Presentations: The Most Viewed Decks of the Year
As 2024 comes to a close, we’re thrilled to celebrate another incredible year of creativity, storytelling, and impactful presentations shared on SpeakerDeck. From innovative startups and insightful thought leaders to inspiring educators and industry experts, the decks that captured your attention this year reflect the power of ideas and the communities they inspire. Each year, we compile a list of
Internet Engineering Task Force (IETF) K. Davis Request for Comments: 9562 Cisco Systems Obsoletes: 4122 B. Peabody Category: Standards Track Uncloud ISSN: 2070-1721 P. Leach University of Washington May 2024 Universally Unique IDentifiers (UUIDs) Abstract This specification defines UUIDs (Universally Unique IDentifiers) -- also known as GUIDs (Globally Unique IDentifiers) -- and a Uniform Resou
Microsoft、ブラウザでAI推論が可能になる「WebNN」を解説 「次世代のWeb開発において重要な役割を果たす」
Microsoftは2024年6月24日（米国時間）に公式ブログで、Webアプリケーションでニューラルネットワーク推論タスクを効率的に実行できるJavaScript APIである「WebNN（Web Neural Network API）」について、概要やアーキテクチャ、メリットなどを解説した。 Microsoftは「WebNNは、Web開発者がWebアプリケーション内でニューラルネットワークの機械学習（ML）処理を直接実行できるようにするJavaScript APIだ」とした上で「WebNNはMLモデルのWebアプリケーションへの統合を簡素化し、ブラウザ上で動作するインタラクティブでインテリジェントなアプリケーションの新しい可能性を開くものだ」と述べている。 WebNNは、2024年7月時点で、インターネット標準を策定するW3C（World Wide Web Consortium）の勧告
自民党総裁選挙2024 推薦人一覧 -総裁選-｜NHK
旧安倍派が14人、麻生派と旧二階派、それに無派閥がそれぞれ2人で、旧安倍派の議員が多くを占めているのが特徴です。 推薦人代表は中曽根弘文氏です。選挙責任者は無派閥の石川昭政氏です。 【衆議院議員】 小林茂樹氏（旧二階派）、杉田水脈氏（旧安倍派）、鈴木淳司氏（旧安倍派）、関芳弘氏（旧安倍派）、高鳥修一氏（旧安倍派）、谷川とむ氏（旧安倍派）、土井亨氏（無派閥）、中村裕之氏（麻生派）、古屋圭司氏（無派閥）、三ツ林裕己氏（旧安倍派）、若林健太氏（旧安倍派） 【参議院議員】 赤池誠章氏（旧安倍派）、有村治子氏（麻生派）、衛藤晟一氏（旧安倍派）、古庄玄知氏（旧安倍派）、佐藤啓氏（旧安倍派）、中曽根弘文氏（旧二階派）、西田昌司氏（旧安倍派）、堀井巌氏（旧安倍派）、山田宏氏（旧安倍派） 旧二階派が5人、旧安倍派と麻生派、それに無派閥がそれぞれ4人、旧森山派が2人、旧岸田派が1人で、当選回数が比較的少ない議
GitHub - bytedance/monolith: A Lightweight Recommendation System
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Prisma Postgres®: Building a Modern PostgreSQL Service Using Unikernels & MicroVMs
At Prisma, we believe that deploying a database should be as simple as adding a new page in Notion. Today, we are excited to share the first milestone towards this vision: Prisma Postgres® gives developers an always-on database with pay-as-you-go pricing — thanks to our unique architecture design. Try it now! TL;DR We are excited to announce Prisma Postgres, a managed PostgreSQL service that gives
An Introduction to Search and Recommender Systems for Product Manager
An Introduction to Search and Recommender Systems for Product Manager
Kaggleなどの主要なデータサイエンスコンペティションに参加した方々にアンケートを実施し、2023年の印象深いコンペティションや論文、AIサービスをまとめました。 記事の趣旨とアンケートに回答いただいたみなさまの紹介 2023年は、ChatGPT-4やGeminiなどのサービスが登場するなど、AIの急速な発展が目覚ましい年でした。多くの企業や研究機関がAIを活用した新製品やサービスを生み出し、画期的なブレークスルーが数多く報告されました。 私たち宙畑は、衛星データの利活用・促進を目指す専門メディアとして、AIの分野における技術動向にも注目しています。人間による従来の解析手法には限界があり、膨大な衛星データを効率的に処理するためにはAIの導入が不可欠だからです。 そこで今年も、Kaggleなどの主要なデータサイエンスコンペティションに参加した方々にアンケートを実施し、2023年の印象深いコ
※ブランク期間が2回ほどあるので一部期間が空いてます。 Novice・Contributor時代 Pythonの書き方や機械学習の基礎を学んだくらいのひよこの時期です。 Elo Merchant Category Recommendation: 4110チーム中1153位 初参加コンペです。時期的には当時大学２年生くらいでした。プログラミングを触り始めて一年も経ってない時期だったと思います。 情報系の学科に変わったタイミングに勉強がてらKaggleというものをやってみようかなと思ったのがきっかけで、titanicとか一通り見たあとに参加したコンペでした。 ほとんど記憶はないのですが、73回subしていたみたいで意外とちゃんとやってました。確かGoogle Cloudの初回無料クレジットを使ってインスタンス立ててやってた記憶があります。 ただ、何やったら良いか全然分かっていなかったので勝てず
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Windowsのあちこちに表示されるMicrosoftの広告を非表示にする方法まとめ
レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
KPIのモニタリング自動化と運用体制の整備 - ZOZO TECH BLOG
Webエンジニアの学習ロードマップが知れるサイト - Qiita
Your API Shouldn't Redirect HTTP to HTTPS
ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding
オープンソースAIとは何か？ – Open Source AI Definition策定経緯とドラフト版概説
Dialog と Popover #2 | blog.jxck.io
GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-R1
10X の推薦を作るチームと ML platform - 10X Product Blog
Live types in a TypeScript monorepo
Python で作る協調フィルタリング入門：カレー推薦システム - Qiita
LLMで学習不要のレコメンドエンジンを実現
ZOZOの新卒1年目MLエンジニアが行くCVPR 2024 参加レポート - ZOZO TECH BLOG
DMCAを悪用して競合サービスを検索結果から削除する「SEO」を行っていた人物にGoogleが勝訴
GraphRAGシステムの使い方：初心者向け完全ガイド - Sun wood AI labs.2
RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)
Kaggleランカーの5人に聞いた、2023年面白かったコンペ5選と論文5選 | 宙畑
Kaggle Grandmasterになったので取り組み方や今までを振り返る(kami編)