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
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
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クリック率を最大化しない推薦システム
セレンディピティのある推薦、多様性のある推薦、コンテンツ生産者を配慮した推薦など、クリック率の最大化（だけ）を目指さない推薦システムについての紹介です。 連絡先: @joisino_ (T…
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
あけましておめでとうございます。株式会社ミツエーリンクスの中村直樹です。昨年と同じく、2023年のWebアクセシビリティに関連する出来事を振り返りつつ、2024年のWebアクセシビリティの展望について俯瞰していきたいと思います。 WCAG 2.2の勧告とWCAG 2.1の更新 長らく待ちわびていたWCAG 2.2について、2023年10月5日付けでようやくW3C勧告（Recommendation）となりました（日本語訳はまだありません。詳細は後述の「臨時WGの活動状況」を参照）。また、これと連動する形でWCAG 2.1（日本語訳）の勧告も改めて発行されました。 今回のWCAG 2.1の更新では、達成基準4.1.1構文解析に注記が設けられています。これにより、WCAG 2.2で削除された達成基準4.1.1の扱いについて連続性が保たれるようになっています。WCAG 2.1からの変更点は、公
筆者は、より多くのWebサイトやWebサービスが、より高いアクセシビリティをもつものになることを強く願っています。 （2024/02/04追記）もう少しわかりやすく書き直したものを投稿しました Webアクセシビリティと合理的配慮 「2024年からWebアクセシビリティ対応が義務化される」というようなことが書かれたWeb上の記事が増えているようです。 しかし、2024年1月現在、日本で「Webアクセシビリティ」について法的な義務が発生している・または2024年内に発生するようになる法的な根拠はおそらくありません。法律の改正が施行され、「やったほうがいい」度合いは高まっていると解釈できますが、「Webアクセシビリティは義務です」とまでは明言できないはずです。 ところが、「アクセシビリティ 義務化」などでWebを検索すると、「2024年にアクセシビリティが義務化します」と説明していたり、あるいは
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
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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
jocd39.jp - このウェブサイトは販売用です！ - jocd39 リソースおよび情報
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
2024年のWebアクセシビリティ | gihyo.jp
まだ日本ではWebアクセシビリティが義務化されません（2024年4月から6月の時点では）
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