GitHub Actions 以前調べたのですが、いろいろあって個人プロジェクトでサクッとビルドするのみに使っていました。 今回改めて調べを進めたのでメモ。 幾つかのリポジトリを GitHub Actions に移行したけど、記事にしようとまとめてたらやった内容以上に調べることになってめちゃめちゃ時間かかった。 目次 目次 TL;DR トレンド GitHub Actions の基本 使用条件 使用制限 料金 ホストランナーの指定 ハードウェアリソース インストールされるツール IP OSの選択 実行権限 ファイルパス 環境変数 シークレット GITHUB_TOKEN コンテキスト Artifact トリガーイベント Cache Actions 通知 YAML Getting started YAMLシンタックス on env jobs.<job_id>.needs jobs.<job_id
ベヨネッタ英語版元声優、「金目的の嘘つき」との指摘に反論。しかし最初の声明とは内容食い違い総ツッコミ受ける - AUTOMATON
ホーム ニュース ベヨネッタ英語版元声優、「金目的の嘘つき」との指摘に反論。しかし最初の声明とは内容食い違い総ツッコミ受ける 『ベヨネッタ』シリーズの主人公ベヨネッタの英語版声優をかつて務めた俳優のHellena Taylor氏は10月24日、自身のTwitterアカウントを通じて新たな声明を発表した。同氏は先日、新作『ベヨネッタ3』に参加しないことになった背景を説明。そのなかで、新作での報酬について言及し波紋を呼んだ。 まず、これまでの経緯を簡単に振り返っておこう。Hellena Taylor氏は、プラチナゲームズの『ベヨネッタ』『ベヨネッタ2』の主人公ベヨネッタや、彼女の母親ローサの英語版ボイスを担当してきた人物だ。しかし『ベヨネッタ3』では同氏に代わって、俳優のJennifer Hale氏がベヨネッタの英語版声優を担当することとなった。 Taylor氏は10月15日に声明を発表。ベヨ
自分はシリコンバレーで働き始めて随分になる。エンジニアである。 それなりの数の会社、職種、ランクを経験してインタビューされたりインタビューしたりの回数は数えきれない。 さて、かなりの乖離があるのだ。そんな自分の知るシリコンバレー事情と、はてなの投稿やコメントから伺える日本在住の方々の憶測との間に。 なので何回かに分けて自分の見聞きしてきたことを書いていこうと思う。 自分の時間の制約もあるので一回を30分以内で書けるものにする。 前提IT系の会社を前提とする。 Individual Contributor (IC)を前提とする。採用やインタビューの話をするときに、応募者にそれなりの学歴・素養があることを前提とする。TCとSalary一回目はこれについて。まずはAmazonの以下の例をlevels.fyiから見てみようTitleSalaryRSU etc (/year)BonusSE 1 (L
5/27にWindows 10 2004 Updateが正式リリースされて、それに伴いWSL2もWindows Insider Preview版を使用しなくても利用可能となりました しかしWSL2を使用してるとVmmemというプロセスのメモリ使用量が増加し続けて、Windowsホストのメモリが枯渇してしまう問題があります。そしてこの問題は正式リリース後も解消されず残っています。 NOTE: Windowsホストで動いているVmmemプロセスで「WSL2のHypver-V仮想マシン全体が消費＆確保しているCPUとメモリ」を確認できるという大雑把な理解でOKです。 microsoft/WSLのIssueは１年近くOpenのままとなっており、Microsoft側も問題を認識して取り組んでいるものの未だに根本対処されていません。 本問題のアップデート情報 (2023/07/04更新) 本問題に関す
インフラ・ストリーミングチームの id:udzura （@udzura）です。今回は、Goミドルウェアのメモリリークを見つけて解決する際に、どのようなプロセスを踏んでいったかを解説します。 Go製のミドルウェアの概要 ミラティブでは、Webアプリケーションのみならず、ミドルウェアに相当する部分についても必要なものは内製しています。その中の一つに、社内で「Radisha」と呼んでいる各種集計とキャッシュなどを行うためのミドルウェアがあります。Radishaは以下のような特徴を備えています。 GET、SET、SETEXなど基本的なRedis互換のコマンドを実装している。そのため、既存のRedisクライアントライブラリから操作が可能である。 ランキング集計、一定時間内のアクセス集計などが行えるよう、Redis にない独自のコマンドを実装している。 高い可用性を志向しており、オンメモリのデータは
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
Record, replay, and measure user flows | Chrome DevTools | Chrome for Developers
Take a glance at the new Recorder panel (preview feature) with the video below. Complete this tutorial to learn how to use the Recorder panel to record, replay, and measure user flows. For more information on how to share the recorded user flows, edit them and their steps, see the Recorder features reference. Open the Recorder panel Open DevTools. Click on More options > More tools > Recorder.
Git 2.38がリリースされました。 このバージョンから大規模Gitリポジトリの操作を高速化するscalarが同梱されるようになりました。 今回はこのscalarによって、どれぐらいGitの操作が高速化されるのかを簡単に検証します。 結論から言うとgit statusが約43秒かかっていたのが約1秒で操作できるようになります。 Install Git 2.38 Git 2.38からscalarが同梱されましたので、各自の環境にあわせてInstallなりVersionUpなりをしてください。 $ git --version git version 2.38.0 Before 大規模Gitリポジトリとしてchromiumを利用しました。 普通にgit cloneしてきて、git statusを実施すると約37秒かかります。 ❯ time git status On branch main Y
Waiting Listにもっと時間がかかるかと思ったのだが、予想外に早く(一日)APIのロックが解除された。ただしまずは8Kトークン版のみ。 GPT-3.5が4Kトークンだったから倍の長さのストーリーが出せるということだ。 ただし値段はChatGPT APIの10倍。元に戻った感じ。 これはどっちを使うべきか結構悩むぞ。 こんな感じで呼ぶ % curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer APIKEY'\ -d '{ "model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "宮崎駿について"}], "temperature": 0.7 }'答えはこ
MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h
なぜタヌキなのか? その謎は謎のままだが、とにかく日本語性能がGemini1.5Proに次ぎ、少し前のGPT-4よりも高い上に商用利用可能という太っ腹仕様なので使わない手はない。むしろこれさえあればもう誰もGPTに課金しなくて済む、そんな未来が来るのかもしれない。 しかし、Tanukiは特殊な何かをしてるらしくMLXに簡単にコンバートできずvllmで動かすときもちょっと魔改造したvllmが必要になるという。 最近ローカルづいてる吾輩としてはできればMLXで動かしたいのだがMLXがまだTanukiに対応してない(し、そもそも何をすればTanuki対応にできるのかよくわからない)ので、とりあえず「非推奨」とされてはいるものの、Macでもギリギリ動きそうなGGUF版を動かしてみた。 from llama_cpp import Llama filename = "Tanuki-8B-dpo-v1.
経緯 world.hey.com DHHが「オタクくん見てる〜？ 今からうちのレポジトリからTypeScriptを剥しま〜す」と宣言したことにより、Web開発者界隈でTypeScriptの是非自体の話になり騒ぎになった*1*2。 github.com その後、野次馬がたくさん集ってきてrevertプルリクエストを立てる人やTypeScript公式リポジトリから全ソースコードを消すプルリクエストを出す*3ようなキッズムーブをする人も出てきた world.hey.com 実際の変更 8617行のTypeScriptがJavaScript化された。(Sloc 便利) ❯ scc src/ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Language Files Lines Blan
jestでDBありのテストを高速化する
課題link お手伝いしているシステムでNestJSを採用しているバックエンドのテストが遅いという課題があったので対処した。 前提link フレームワークDBテストランナーその他 テストの総数は700弱。 最終結果link 最終的には2段階の改修を経てローカルのテストが3倍速程度高速化した。 # before Test Suites: 145 passed, 145 total Tests: 2 skipped, 681 passed, 683 total Snapshots: 0 total Time: 925.063 s Ran all test suites. Done in 926.48s. # ts-jestを@swc/jestに置き換えた Test Suites: 145 passed, 145 total Tests: 2 skipped, 681 passed, 683 t
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
RDS Auroraを使っているところで、OSの空きメモリが少なくなったアラートが出たので、それについて細かく考察したら、それなりの量になったのでまとめた感じです。 別にAuroraじゃなくRDS MySQLでも、MySQL Serverでも同じ話なのですが、クラウドならではの側面もあるなということでタイトルはRDSにしております。 RDSのメトリクス監視 RDSはブラックボックスとはいえ、必要なメトリクスはだいたい揃っているので、CloudWatch を見たり……APIで取得してどっかに送りつけたりして利用します。 なので、まずは接続数とメモリについて復習です。 SHOW STATUS 的には Threads_connected です。 CloudWatch Metrics 的には、DBInstanceIdentifier → DatabaseConnections です。 見た感じ、ど
Announcing AWS Lambda Function URLs: Built-in HTTPS Endpoints for Single-Function Microservices | Amazon Web Services
AWS News Blog Announcing AWS Lambda Function URLs: Built-in HTTPS Endpoints for Single-Function Microservices Organizations are adopting microservices architectures to build resilient and scalable applications using AWS Lambda. These applications are composed of multiple serverless functions that implement the business logic. Each function is mapped to API endpoints, methods, and resources using s
ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
GNU Assembler互換(サブセット)のアセンブラをGo言語でフルスクラッチで作ってみました。 開発22日目で自作Goコンパイラ(をセルフホストしたときに出力される20万行のアセンブリ)をアセンブルすることに成功しました。 どうやって作ったかというと、小さいコードを GNU Assembler (以下 as) に食わせて出力されたバイナリを観察する、を繰り返して中のロジックを推定し再現しました。as の実装は見ていません。(一瞬見たけど巨大すぎて何もわからなかった) アセンブラ自作は、やってみるとコンパイラ自作よりだいぶ簡単でハマりポイントも少ないので、学習テーマとしてはおすすめです。2箇所ほど難所(命令エンコーディングのルールを理解するのと、ジャンプ命令の最適化)がありましたがそれ以外はさくさく楽しく作れました。 作ってみた結果、アセンブリ言語の理解が深まったのはもちろんのこと、E
こんにちは。 id:Pocke です。マネーフォワードでは Rails を用いた Web アプリケーションの開発と、RBS という Ruby の静的型システムの開発を行っています。 最近 RBS の開発をする中で、「不要な処理を削除すると実行速度が遅くなる」という不思議な現象に遭遇しました。この記事ではその現象を解説しようと思います。 なおこの記事は Ruby の知識を前提としないように執筆されており、Ruby の知識が必要となるところには注釈を加えて補足しています。 普段 Ruby を書かない方にも読んでいただければ幸いです。 問題を引き起こした変更 今回の問題は、RBS のメモリ使用量の削減を行っている中で遭遇しました。まずはどんな変更を行おうとしていたかを解説します。 変更の動機 最近私は RBS のメモリ使用量の削減に取り組んでいます。1 その取り組みの中で、RBS のパーサーが作
どんな人向けの記事？ 医薬品のような難しい検索ニーズにこたえるためにベクトル検索を利用する知見を見てみたい MySQLの全文検索と、ベクトル検索の精度や速度を比較してみたい ベクトルDBとEmbeddingモデルを利用した簡単なベクトル検索の実装方法を知りたい 医薬品の検索ニーズは多様なので、ベクトル検索で解決できるか試したい 1つの医薬品を指す名称は、複数存在するため医薬品検索は意外と面倒な問題です。 例えば、日本人なら頭痛や生理痛、発熱したときに「ロキソニン」を飲んだことがあるかもしれません。この名称は商品の名称ですが、成分の名称は「ロキソプロフェンナトリウム水和物」です。 さらに、ロキソプロフェンには錠剤以外にもテープやパップといった剤形の違いがあります。 そして最後に、ロキソプロフェンを作っている会社は複数あるので、末尾に「トーワ」や「ファイザー」などの組み合わせが存在します。ロキ
Amazon Web Services ブログ AWS Copilot のご紹介 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) をご利用中、あるいはご利用を検討されている皆さまへ 本記事でご紹介する AWS Copilot は Amazon ECS CLI の後継に当たるものです。日本はこの ECS CLI を多くのお客様にご利用いただいている地域の1つであることに加え、ECS でのコンテナ実行をもっと簡単に行えるようにしたい、シンプルなワークフローを実現したいというリクエストを多数いただいていることから、本記事を英語記事と同じタイミングで公開することにしました。 Amazon ECS でのコンテナ実行に新たな体験を提供する AWS Copilot の紹介記事です。お楽しみください！ −トリ (皆さまからの Copilot へのフィードバック、
日本中で愛を叫んだけもの - 動物園と動物アニメは、絶滅危惧種への関心を高め、寄付を促進する - | 東京大学大学院農学生命科学研究科・農学部
発表者 深野 祐也(東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構 助教) 田中 陽介((公財)東京動物園協会 多摩動物公園) 曽我 昌史(東京大学大学院農学生命科学研究科生圏システム学専攻 准教授) 発表のポイント インターネットの検索データと動物園への寄付記録を使い、動物園と動物アニメ(けものフレンズ、注1)が、市民の絶滅危惧種への関心と保全のための行動に与える影響を、全国スケールで定量化しました。 日本各地の動物園と動物アニメの放映は、絶滅危惧種動物への検索数や閲覧数を大きく増加させていました。さらに、アニメの放映後、アニメに登場する動物への寄付が増加していました。 ウェブデータと動物園の記録を組み合わせることで、動物園やメディアといったこれまで定量化の難しかった普及啓発の効果を明らかにできました。また市民の関心の増加が、寄付という実際の保全行動につながることをはじめて示しまし
今年も GitHub トレンドから 2022 年の JavaScript/TypeScript を振り返ります。去年の記事はこちらです。 — GitHub のトレンドで振り返る 2021 年の JavaScript | WEB EGG 集計方法 本記事の集計期間は 2022/01/01〜2022/12/07、対象言語は JavaScript および TypeScript です。 なお GitHub がそのリポジトリをなんの言語と見なしてトレンドに掲載したかをもとに集計対象を決定していることにご留意ください。 別言語で書かれた Rust 製の JS 向けのツールや CSS フレームワークなどは基本的に対象外となります。 集計に利用したデータですが、GitHub は過去のトレンドを閲覧する方法を提供していないため、独自の仕組みで GitHub トレンドのアーカイブを生成しそのデータを利用しまし
Docker Compose入門 (4) ～ネットワークの活用とボリューム～ | さくらのナレッジ
これまでのDocker Compose入門は、Docker Compoesの紹介に始まり（第1回）、簡単なウェブサーバを起動する方法（第2回）、ネットワークの理解を深める方法（第3回）でした。今回は連載のまとめとして、ネットワークとボリュームの活用によって、1つのサーバもしくはPC上に複数のアプリケーション環境を動かす方法をみていきいましょう。 Docker Composeはプロジェクトごとにネットワークを持つ 前回はDockerのネットワークの扱いを学びました。Dockerコンテナを実行すると、そのコンテナ内のプロセスは、デフォルトで「bridge」という名称の仮想的な内部ネットワークを通して通信を行います。またホスト上のブリッジ（仮想的なネットワーク・スイッチ）を経由して、Dockerが作成する他の内部ネットワークや、ホスト側のインターフェースを通して、インターネットなどの外部ネットワ
知っている人は知っていると思うが、Qiitaではたびたび大量のスパム記事が投稿されている。 深夜24~26時頃に記事一覧を確認してみて欲しい。 スパム記事がわんさか出てくるはず。 登録したてのQiitaユーザは不安よな。1 ———— @dcm_chida 動きます🧐 はじめに これはNTTドコモサービスイノベーション部AdventCalendar2019の1日目の記事です。 我々の部署では日頃から「KDDCUP2」や「論文読み会」に取り組んでおり、若手から中堅社員まで最先端の技術取得に励んでいます。 そうした活動をもっと外部へと発信していこうと始めたのがこのAdventCalendarです。社員一人一人が書いた記事を通して、少しでも多くの方に興味を持って頂ければ幸いです。 さて、僕は4年目社員ですがプログラミング初心者の頃から現在に至るまで、Qiitaにはかなりお世話になりました。 自分
gzip圧縮だとあまり圧縮できていなく、スライディングウィンドウが小さいせいかなと思ったのですが、実際に大きさがかなり違うみたいなので、それが原因としてありえそうです。 Gzip uses a fixed size, 32KB window, and Brotli can use any window size from 1KB to 16MB, in powers of 2 (minus 16 bytes). This means that the Brotli window can be up to 512 times larger window than the deflate window. Results of experimenting with Brotli for dynamic web content - The Cloudflare Blog AudioContextの
import numpy as np import scipy from scipy.stats import binom %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print("numpy version :", np.__version__) print("matplotlib version :", matplotlib.__version__) print("sns version :",sns.__version__) numpy version : 1.18.1 matplotlib version : 2.2.2 sns version : 0.8.1
![[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c2288eb344765bc26ac66fb71d3ea3b95ee9641/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwayama.io%2Fimages%2Favatar.webp){kind=avatar}
...and how to ptrace the entry point and m3ss w1th da stack. In this article, you will learn what happens inside the Linux Kernel when a process calls execve(), how the Kernel prepares the stack and how control is then passed to the userland process for execution. I had to learn this for the development of Zapper - a Linux tool to delete all command line options from any process (without needing r
はじめに 概要 Apache Iceberg(アイスバーグ)とは [重要] Icebergの本質はTable Specである Table Spec バージョン Icebergハンズオン Icebergの特徴 同時書き込み時の整合性担保 読み取り一貫性、Time Travelクエリ、Rollback Schema Evolution Hidden Partitioning Hidden Partitioningの種類 時間 truncate[W] bucket[N] Partition Evolution Sort Order Evolution クエリ性能の最適化 ユースケース Icebergのアーキテクチャ Iceberg Catalog Iceberg Catalogの選択肢 metadata layer metadata files manifest lists manifest f
「Oculus」の売上がXboxを上回ったという報告
by Maximilian Prandstätter 2021年は、Facebookが「Meta」へと社名変更を行ってメタバースへの取り組みを強化することを発表するなど、VR(仮想現実)やAR(拡張現実)分野の今後の成長が期待された年でした。そんな2021年に、MetaのVRブランド「Oculus」関連の売上がMicrosoftのゲーム機ブランド「Xbox」を上回ったと、データサイエンティストのジャック・ソスロー氏が報告しています。 2021 was the year of VR, and I have one stat to show you why: This year, Oculus has sold more headsets than Microsoft did Xboxs. This marks the beginning of ARVR's predominance. A t
ついにご家庭にやってきたシンギュラリティ。AIサイエンティストが勝手に仮説を立て、実験して、論文を書く｜shi3z
SakanaAIがまた面白い研究を発表した。その名も「AI Scientist(AI科学者)」 AIの研究をする科学者ではなく、科学者をやるAIである。 しかもすごいのは、基本的に難しいAIはすべてクラウド上で動作する(GPT-4oやOpenRouter対応LLMなど)ので、ご家庭で手軽に遊ぶことができる。AIの実験をする場合はGPUくらいは欲しいところだが、AIじゃないものを研究する場合はGPUすら不要だ。 実際に動かしてみると様々な罠があるぞ(まだ) AI-Scientistの使い方は簡単・・・とまではいかないが、templateを書いて「こういう仮説があるんだよね」というアイデアをいくつかseed_ideas.jsonに書いてあとは電子レンジでチンするが如く実行するだけだ。 ただ、記事執筆時点(2024/8/13 18:50 JST)では、リポジトリが不完全なのか書かれた通りにコマン
Sections What is time Representing time Where do we usually find time on Unix System time, hardware time, internal timers Syncing time with external sources What depends on time Human perception of time What is time Time is relative Measuring time and standards Coordinating time Time zones DST Time, a word that is entangled in everything in our lives, something we’re intimately familiar with. Keep
VSCode拡張機能『Infracost』を使って TerraformテンプレートからAWS利用費を試算してみた | DevelopersIO
VSCode拡張機能版Infracostを利用するとTerraformテンプレートを書いているだけで簡易的なAWS利用費の見積もりができます。無料で始められるのでまずはインストールしてみてください。 あしざわです。 皆さんは、これから作成するAWS環境の利用費の見積もり、どうやっていますか？ 最近アップロードされたAWS Dev Day 2023 Tokyoのアーカイブ動画を見ていたところ、『Infracost』というIaCテンプレートベースでAM利用費の見積もりができるツールの存在を知りました。 主にTerraformユーザーの方向けになりますが、誰でも無料で始められ導入も簡単かつ便利なツールなのでぜひ皆さんにも使ってほしいと思いブログを書きました。 まとめ InfracostはTerraformテンプレート(.tfファイル)からインフラコストを試算できるツール 無料のInfracost
こんにちは、しが あきとし(@akitosihga)です。 先日あるMeetUpで良いコードの書き方について考える機会がありました。 『良いコード』の定義は幅広く様々な解釈があると思います。 その中でも、自分が敬愛するプログラマーのケント・ベックから学んだ事に焦点を当てて良いコードの書き方についてまとめました。 ケント・ベックとは テスト駆動開発(TDD)で有名なプログラマー アジャイル開発におけるエクストリームプログラミング(XP)の考案者としても有名 アジャイル開発関連の書籍に度々登場するCRCを発明したのも彼だったりする 代表的な著書は「テスト駆動開発」「エクストリームプログラミング」 TDDのイメージが強い彼ですが、実はコーディングに対して並々ならぬ情熱を持っているのです。 彼の著書「実装パターン」では以下のように語っています。 『 70年の人生は、20億秒を少し超えるに過ぎない。
関東でも6月11日に梅雨入りし、ジメジメした日々が始まります。 そして梅雨が明けると夏が待っています。 新型コロナは梅雨や夏にはどうなるのでしょうか？ 湿度や気温と新型コロナの関係について、今あるエビデンスを整理しました。 温度や湿度が低い地域ほど新型コロナの症例が多い？冬に流行するインフルエンザのように、新型コロナも寒い環境の方が流行しやすいのではないか、と誰しも思うのではないでしょうか。 しかし、その一方でかぜの原因ウイルスであるヒトコロナウイルスは冬に多いものの年中流行しています。 果たして気温は新型コロナの流行に影響を与えるのでしょうか。 国内の新型コロナと気温との関係を見た研究があります（Int J Infect Dis . 2020 Apr 30;95:301-303.）。 私の同僚の氏家無限医師（@carpe_diem0820）らの報告になります。 彼は北海道では新型コロナの
前回の記事では、JavaScript の実行エンジン V8 の JIT 出力コードを読んでみました。記事は M1 Mac 上で動かした結果でしたので、ARM アーキテクチャのアセンブラを読むことになりました。 さてそんな ARM アーキテクチャですが、最近の ARM には FJCVTZS という JavaScript 専用の機械語命令があるのをご存知でしょうか？CPU に、特定の言語（それもコンパイラを持たない JavaScript）専用の命令があると知ったとき、私は大いに驚きました（過去にも Jazelle みたいなものはありましたが） 今回は、この FJCVTZS 命令について、実際にどれだけ効果があるのか、V8 をビルドしながら調べてみましょう。 FJCVTZS 命令とは？ FJCVTZS 命令は、Arm v8.3 から導入された JSCVT 命令の一つで、JavaScript の言
こんにちは。 先日AIエージェント開発の技術解説記事を書いて「今後ChatGPTライクのAPIが出てきた瞬間に進化すると思う」という話をしたのですが… まさか3日後にChatGPT APIが出てくるとは思いませんでした。 というわけで今回はUnityからChatGPT APIを叩く方法について書いてみます。 先日の記事で用いたGPT-3のTextCompletionAPIよりも(Langchainなどを使わず)カスタマイズ無しで実際のAI利用シーンに活用できそうな印象を受けました。 具体的には… 応答速度が早い(応答の文章の長さによりますが、手元の環境では1~3秒で返ってきました) AI側の応答の前提条件の設定ができる。(キャラクターの性格や語尾など) (過去のプロンプトや生成結果を次のプロンプトに引き継ぐような実装をすることで)会話の文脈を考慮した応答をすることができる。 という特徴があ
屋外ではマスクを外したほうがよい？ マスク着用による身体の変化と熱中症のリスクについて（倉原優） - エキスパート - Yahoo!ニュース
アメリカやイギリスなどの諸外国では現在、屋外の公共スペースでのマスク着用は不要とされています。日本でも、屋外で人と人との距離が保たれておれば、熱中症を防ぐためにマスクを外すことを推奨しています。子どもに対しても無理にマスクを着用させる必要がないことが周知されています。 マスク着用によって私たちの身体にどういう変化があるのか、また熱中症のリスクを増加させるのか、について解説したいと思います。 ※参考にさせていただいた論文は過去の記事と一部重複していますので、こちらもあわせてご覧ください。 ■マスクを着用していると、受験に影響が出るほど酸素飽和度低下や息苦しさが起こるのか？ 科学的考察（URL：https://news.yahoo.co.jp/byline/kuraharayu/20220118-00277854） 屋外でのマスク着用について私たちのマスク生活1年目である2020年の時点で、政
TypeScriptのモノレポ構成を考える
はじめにlink あまりモノレポの構成について語られている記事が多くないなと感じたので、現時点で自分が考えている設計をまとめてみる。 以前にTwitterでディレクトリ構成と内容については言及したが、実際に利用する技術についてはあまり触れなかったので改めて検証してみた。 https://twitter.com/koh110/status/1617510034266808322 クライアントサイドとサーバーサイドのコード共有については下記の記事がよくまとまっていた。 https://capelski.medium.com/effective-code-sharing-in-typescript-monorepos-475f9600f6b4 上記の記事の構成も参考にしつつ、自分の考えも加えて検証していく。 相対パスを利用する方法 npmのローカルパス指定（file:xx）を利用する方法 シンボ
Secrets from the Algorithm: Google Search’s Internal Engineering Documentation Has Leaked
Watch Our Google Algorithm Leak Webinar Replay Google, if you’re reading this, it’s too late. Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to the Google algorithm leak. Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has been discovered. Google’s internal microservices appear to mirror what Google Cloud Platform offers and the internal version of documentation for the deprecated Document
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GitHub Actions ことはじめ - tech.guitarrapc.cóm
で、シリコンバレーでいくら稼げるのか(Part 1)
WSL2によるホストのメモリ枯渇を防ぐための暫定対処 - Qiita
Go製ミドルウェアのメモリリークを解決した話 - Mirrativ Tech Blog
git statusが43秒かかっていたのを1秒に高速化する大規模Gitリポジトリの操作を高速化するためのscalarを紹介 | Act as Professional
GPT-4 APIがやってきた!3.5と"性能"を比較する｜shi3z
Ultimate Guide to Improving MySQL Query Performance
【これがゲームチェンジャーか!】松尾研のTanuki-8BとTanuki-8x8Bを試す｜shi3z
Remove TypeScript - laiso
LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
RDSで接続数とメモリ消費量の調整事例 | 外道父の匠
アセンブラをゼロから作って自作コンパイラをアセンブルするまで(日記)
不要な処理が実行速度を速くする謎を追う - Money Forward Developers Blog
医薬品検索にベクトル検索を導入したら、デフォで検索ニーズをほぼ満たせそうだった話
AWS Copilot のご紹介 | Amazon Web Services
GitHubのトレンドで振り返る2022年のJavaScript/TypeScript
Qiitaのスパム狩りをしたらAutoMLに仕事を奪われた件 - Qiita
Web Speed Hackathon 2021 miniでほぼ満点を出しました
[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明
How does the Linux Kernel start a Process
Apache Iceberg とは何か - 流沙河鎮
Time on Unix
ケント・ベックに学ぶ良いコードの書き方🗒️ - Qiita
気温や湿度と新型コロナの関係（忽那賢志） - エキスパート - Yahoo!ニュース
ARM に存在する JavaScript 専用命令「FJCVTZS」を追う（ついでに V8 をビルドする）
ChatGPT APIをUnityから動かす。｜ねぎぽよし