PHPでデータベースを作ってみた/create-data-with-php
PHPカンファレンス福岡2024の登壇資料です。
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Y-E DATAとTEACが標準化を頑張ったUSB FDD（1.44MB、1998年頃～）：ロストメモリーズ File023 | テクノエッジ TechnoEdge
[名称] YD-8U00、FD-05PU （参考製品名 「LFD-31U/W」「UFD-01」ほか） [種類] 磁気ディスク [記録方法] 磁気記録 [サイズ] 約104×160×22.3mm（UFD-01） [接続] USB1.1（バスパワー） [容量] 720KB、1.2MB、1.44MB [登場年] 1998年頃～ ひとつ、またひとつと消えていき、記憶からも薄れつつあるリムーバブルメディア。この連載では、ゆるっと集めているメディアやドライブをふわっと紹介します。 ロストメモリーズの記事一覧「YD-8U00」はY-E DATA、「FD-05PU」はTEACが開発した、USB接続のフロッピーディスクドライブ（FDD）。独自仕様ではなく、USB-IFの規格に準拠したドライブとして登場しました。 1998年の時点ですでにフロッピーディスク（FD）は時代遅れとなり、あまり使われなくなっていまし
28 May 2024 DuckDB Doesn’t Need Data To Be a Database One of the many enjoyable things about databases is that they generally try to separate how data is represented internally (say on disk) from how it is used. To the point that it has become the norm to not even store the data on the same hardware that is running the queries. Databases have gotten so good at this, that the term is almost mislead
Reported Supply Chain Compromise Affecting XZ Utils Data Compression Library, CVE-2024-3094 | CISA
Official websites use .gov A .gov website belongs to an official government organization in the United States. Secure .gov websites use HTTPS A lock (A locked padlock) or https:// means you’ve safely connected to the .gov website. Share sensitive information only on official, secure websites.
意思決定に繋げるためのデータ分析の型『Data Analytics Seven Steps』｜高橋 光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
こんにちは。高橋です。普段はコンサルとしてデータ分析を活用したデジタルマーケティング支援をやっております。最近では『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』を出版してSQLを使ったデータ分析の普及活動を頑張っております。 今回は自分が本業や複業などで色々なデータ分析案件に携わった経験から意思決定に繋げるためのデータ分析のステップについてまとめてみました。 正しくデータ分析ができているかデータ分析がビジネスにおいて重要であるということは、今の時代当たり前になりつつあります。 どんな企業でも、どんなビジネスパーソンでもデータを活用する流れはもはや止めることはできない時代に来ています。 しかし、実際にデータ分析が正しくできているかと言うと、必ずしもそうではないと感じることがあります。 データを見ただけて終わる 今あるデータから何かわからない？ そもそも使えるデータなんてない デ
FineWeb: decanting the web for the finest text data at scale - a Hugging Face Space by HuggingFaceFW
Discover amazing ML apps made by the community
New ways to quickly format and organize data with tables in Google Sheets
Join the official community for Google Workspace administrators In the Google Cloud Community, connect with Googlers and other Google Workspace admins like yourself. Participate in product discussions, check out the Community Articles, and learn tips and tricks that will make your work and life easier. Be the first to know what's happening with Google Workspace. ______________ Learn about more Goo
[初心者向け] Kinesis Data Streams に Lambda でデータを流す様子を理解するために図を書いた | DevelopersIO
コーヒーが好きな emi です。 Kinesis Data Streams にデータを流し込むときのデータの動きや構造を理解するために絵を描いてみました。 また、Lambda から Kinesis Data Streams に実際にデータを流し込み、挙動とデータの順番を見てみました。 Kinesis Data Streams の内部の仕組みと用語解説 見覚えのある方も多いかもしれませんが、Kinesis Data Streams のアーキテクチャは以下のようになっています。 プロデューサー プロデューサーと呼ばれる各種アプリケーションや AWS サービスから Kinesis Data Streams にデータを流し込みます。 コンシューマー Kinesis Data Streams からレコードを取得して処理します。 シャード 流れてくる一連のデータレコードを保持します。データが乗っかるベ
![[初心者向け] Kinesis Data Streams に Lambda でデータを流す様子を理解するために図を書いた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1b22e45515e901074206a3d756be13e4eb277a72/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Fkinesis-data-streams.png)
RIP Redis: How Garantia Data pulled off the biggest heist in open source history — Momento
A poem is never finished, only abandoned. You can keep refining it endlessly, making it better with every iteration. As a solo project, full agency is reasonable. However, a unilateral decision to upend a joint project with over a decade of love, support from a thriving community, and functional governance is a bold—dare I say reckless—transaction. Redis is a Swiss army knife of features and cap
Microsoft、任意のデータで生成AIサービスを構築できる「Azure OpenAI Service On Your Data」を提供開始
Microsoftは2024年2月20日（米国時間）、「Azure OpenAI Service」の新機能「Azure OpenAI Service On Your Data」の一般提供を開始したと発表した。 この新機能では、GPT-4のようなOpenAIのAI（人工知能）モデル（以下、OpenAIモデル）に企業データを接続し、取り込み、グラウンディングして（※）、パーソナライズされた生成AIサービスを迅速に作成することなどが可能だ。企業は構築したサービスを、ユーザーの理解度の向上、タスク処理の迅速化、業務効率の向上、意思決定の支援などに利用できる。 ※AIモデルが質問への回答に使用するソースとして、ユーザーが特定のデータを指定することを指す。 Microsoftは、自社のデータ上でOpenAIモデルを直接実行することで、モデルの大規模なトレーニングが不要になる他、エンタープライズグレード
イオンが立ち上げる超巨大データ基盤/Super huge data platform launched by AEON
https://techplay.jp/event/924680 データマネジメントの勘所 大手企業3社から学ぶ！データ分析基盤と組織のリアル
UNC5537 Targets Snowflake Customer Instances for Data Theft and Extortion | Google Cloud Blog
UNC5537 Targets Snowflake Customer Instances for Data Theft and Extortion UPDATE (June 17): We have released our Snowflake threat hunting guide, which contains guidance and queries for detecting abnormal and malicious activity across Snowflake customer database instances. Default retention policies for the relevant views enable threat hunting across the past 1 year (365 days). Introduction Through
近年のReactのルーティングライブラリには当たり前のようにデータ取得を行うAPIが提供されています。その先駆けになったのがReact Routerでしょうか。React RouterではRemixから逆輸入される形でLoader APIが提供され、ルートごとにデータ取得を実行することができるようになりました。 それと同様にTanStack RouterにもLoader APIが存在しデータ取得を行うことができます。では、なぜルーティングに責務を持つライブラリがデータ取得のAPIを提供しているのでしょうか。 ⭐️本記事はこのLoader APIがSPAでデータ取得をする際に如何に重要な存在であるかを、2つの視点から整理することを目的とします。 はじめに ここでは以下2つの視点からLoader APIの重要性を整理します。 無駄なRequest Waterfallを防ぐ役割 ページ遷移前にP
FirebaseのバックエンドをGoogle Cloud SQLと接続「Firebase Data Connect」発表。AI用のベクトルサーチも可能に
FirebaseのバックエンドをGoogle Cloud SQLと接続「Firebase Data Connect」発表。AI用のベクトルサーチも可能に Googleは日本時間5月15日と16日に開催したイベント「Google I/O 2024」で、モバイルアプリケーション向けプラットフォーム「Firebase」の新機能として、バックエンドデータベースをGoogle Cloud SQLと接続する「Firebase Data Connect」を発表しました。 Firebaseが提供するバックエンドデータベースはNoSQLデータベースですが、Firebase Data Connectを利用することでFirebaseのバックエンドを通じて、Google Cloudが提供するCloud SQL Postgresデータベースサービスに接続できるようになります。 これによりクライアントアプリケーション
NotionのデータベースビューテーブルにcURLからData APIで行を追加してみた | DevelopersIO
Notionのデータベースビューテーブルのレコードの追加は、親ページに子ページを追加して実現されています Notionのデータベースビューテーブルでは、レコードの追加は親ページ(データベース)に子ページ(レコード)を追加して実現されています。 呼び出すAPIは https://api.notion.com/v1/pages への POST リクエストであり、APIに利用するインテグレーションには「コンテンツを挿入」機能が必要です。 初手でインテグレーションの挿入権限不要、データベースの更新APIを検討して回り道してしまったので、知見を共有します。 RDBへのSQL操作でも、レコード追加はテーブルへの更新(ALTER)ではなく、テーブルへのレコード追加(INSERT)なので、このようなAPI操作は自然です。 なお、 Notionのテーブルはシンプルテーブルとデータベースビューテーブルの2種類
Have you ever needed to read .csv or .dat files line by line for data analysis? In this article, we will walk you through the process of reading files line by line using Python. Steps to Read a File The steps to read a file are as follows: Prepare the file. Write code to read the file. Execute the program. While the basic process remains the same for different file types like dat or csv, the code
Reading Bulk Data from a dat File Preparing the dat File We have prepared a data file named “average_temperature_kyoto_2018.dat” containing average monthly temperatures in Kyoto city for the year 2018. # averaged temperature in 2018 @ Kyoto city # 01: month 02: averaged temperature in the daytime 1 3.9 2 4.4 3 10.9 4 16.4 5 20.0 6 23.4 7 29.8 8 29.5 9 23.6 10 18.7 11 13.5 12 8.2 Save this file in
On Your Data is now Generally Available in Azure OpenAI Service
We're thrilled to announce the much-anticipated Azure OpenAI Service On Your Data is now generally available! The groundbreaking feature empowers you to leverage the power of OpenAI models, such as GPT-4, and incorporates the advanced capabilities of RAG (Retrieval Augmented Generation) model, directly on your data with enterprise-grade security on Azure. This cutting-edge capability transforms th
データ品質をコード化！ LINEヤフーのMLOpsを最適化する "ACP Data Quality" の紹介
第7回Data-Centric AIの登壇資料です。 発表者： 古川新 発表内容： エンタープライズのMLOps成長戦略において、開発効率が成熟してくるとモデルの運用の信頼性が課題になってきます。LINEヤフーのAIプラットフォームでは、データ品質管理を適切に管理することで運用の信頼性を向上するACP Data Qualityというマネージドサービスを提供しています。このセッションでは、一貫性のあるデータ品質管理を実現するための中核的機能の1つであるDQML（データ品質モデル言語）によるデータ品質のコード化の取り組みについて紹介します。
アドテクのビッグデータを制するSnowflakeの力 / data-cloud-world-tour-tokyo-2023
イベントページ https://www.snowflake.com/events/data-cloud-world-tour-tokyo/ セッション説明 このセッションでは、Snowflakeがどのようにして、アドテクで発生する多種多様なビッグデータの一元管理を可能にし、データの真の価値を引き出す方法について詳しく説明します。データサイロの解消から多様なワークロードへの対応、Snowflakeがどのように運用上の課題を解決可能にし、ビジネス価値を引き立てるのかを、具体的な事例と共に解説します。 このセッションを通じて、Snowflakeの優れた特性を理解し、ビッグデータをより効果的に活用するための新たな視野を開くことを目指します。
[アップデート] Amazon Data Firehose に CloudWatch Logs ログイベントからメッセージデータのみを抽出出来るオプションが追加されたので有効にしてみた | DevelopersIO
[アップデート] Amazon Data Firehose に CloudWatch Logs ログイベントからメッセージデータのみを抽出出来るオプションが追加されたので有効にしてみた いわさです。 今朝のアップデートで Kinesis Firehose、いや、Amazon Data Firehose で次のアップデートがアナウンスされました。 なんと、CloudWatch Logs + Firehose でログ転送を行う時に、オプションでログのソースレコードを抽出してくれるようになります。 通常特に指定しないと場合は CloudWatch Logs によって次のように構造化されたメッセージにソースメッセージを含める形になります。 { "messageType": "DATA_MESSAGE", "owner": "550669467088", "logGroup": "API-Gatew
![[アップデート] Amazon Data Firehose に CloudWatch Logs ログイベントからメッセージデータのみを抽出出来るオプションが追加されたので有効にしてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fa8842c4fe695534f961cebe27b798d31ddf7fb9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F02%2Famazon-data-firehose-1200x630-1.png)
AI and Data Scientist Roadmap
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Data Ingestion ETL の技術選定の変遷をADRで振り返る / Data Ingestion ETL ADRs at DataOps Night#4
DataOps Night#4 https://finatext.connpass.com/event/320643/
Properly Testing Concurrent Data Structures Jul 5, 2024 There’s a fascinating Rust library, loom, which can be used to thoroughly test lock-free data structures. I always wanted to learn how it works. I still do! But recently I accidentally implemented a small toy which, I think, contains some of the loom’s ideas, and it seems worthwhile to write about that. The goal here isn’t to teach you what y
【翻訳】Bilibiliは如何にしてApache IcebergでData Lakehouseを構築したか？ - 流沙河鎮
この記事は著者であるRui Li氏の許可を得て翻訳したものです。 Original article: How Bilibili Builds OLAP Data Lakehouse with Apache Iceberg | by Rui Li | Medium. 文中の注釈は、訳者(@_Bassari)が読者の理解を助けるために付け加えました。 はじめに Bilibiliは中国最大級の動画共有サイトです。私たちはBilibiliのbig data infrastructureチームとして、2021年にApache Iceberg1を使用したlake-warehouseプラットフォームを構築するためのプロジェクトを開始しました。このプラットフォームは、主にOLAP分析シナリオに焦点を当てています。 このプロジェクトの前は、当社のdata warehouseはApache Hive2をベース
GitHub - xaitax/TotalRecall: This tool extracts and displays data from the Recall feature in Windows 11, providing an easy way to access information about your PC's activity snapshots.
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38TB of data accidentally exposed by Microsoft AI researchers | Wiz Blog
Executive summary Microsoft’s AI research team, while publishing a bucket of open-source training data on GitHub, accidentally exposed 38 terabytes of additional private data — including a disk backup of two employees’ workstations. The backup includes secrets, private keys, passwords, and over 30,000 internal Microsoft Teams messages. The researchers shared their files using an Azure feature call
Fine-tuning language models~(LMs) on human-generated data remains a prevalent practice. However, the performance of such models is often limited by the quantity and diversity of high-quality human data. In this paper, we explore whether we can go beyond human data on tasks where we have access to scalar feedback, for example, on math problems where one can verify correctness. To do so, we investig
日本IBMは、2024年4月26日、AI・データプラットフォームである「IBM watsonx」の主要コンポーネントのひとつである「watsonx.data」に関する勉強会を開催した。 watsonx.dataは、AIとデータ活用を促進するためのデータプラットフォームであり、2023年7月からソフトウェア、およびAWS、IBM Cloudのマネージドサービスとして展開されている。同製品は、大きく別けて2つの顔を持つ。 ひとつは、“データストア”としての側面である。情報系インフラにおいて切っても切れない、コストとパフォーマンスの課題を解決するレイクハウス・アーキテクチャーで構築されていることが、watsonx.dataの価値だという。 もうひとつが、AIを活用するための、AIが組み込まれた“AIデータベース”としての側面だ。生成AIのアウトプットにおける信頼性を担保する「ベクトルデータベース
Preview – Connect Foundation Models to Your Company Data Sources with Agents for Amazon Bedrock | Amazon Web Services
AWS News Blog Preview – Connect Foundation Models to Your Company Data Sources with Agents for Amazon Bedrock In July, we announced the preview of agents for Amazon Bedrock, a new capability for developers to create generative AI applications that complete tasks. Today, I’m happy to introduce a new capability to securely connect foundation models (FMs) to your company data sources using agents. Wi
生データを最速で取り込むチャレンジ ~LayerXデータ基盤成長物語 part1~ / Building a data infrastructure that captures raw data at the fastest
『Data Engineering Study #22 5社のデータエンジニアが振り返る2023』の登壇資料。 https://forkwell.connpass.com/event/299633/ カジュアル面談はこちら: 全員アナリストを実現する Data Enablingを支えるData Engineeringについて語らいましょう〜〜！！！ https://jobs.layerx.co.jp/2c0258fa624f4a25975bc59767a81225
GitHub - obsidianmd/jsoncanvas: An open file format for infinite canvas data.
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Azure OpenAI + Add Your Dataによる自社データを基に回答可能な閉域AIサービスを試作したお話 - NFLabs. エンジニアブログ
はじめに 目的 実現イメージ Azure OpenAI Serviceについて 前提条件 Azure OpenAIの構築 Add Your Dataについて 指定可能なデータソース Azure AI Searchの導入 Azure AI Document Intelligenceの導入 日本語ドキュメントのインデックス作成 Add Your Dataのテスト プライベートアクセス（閉域網化）の実現について 利用する各サービスの費用感について おわりに はじめに こんにちは。研究開発部の待井と申します。 本記事はNFLaboratories Advent Calendar 2023の2日目となり、Microsoftが提供しているAzure OpenAI Serviceおよび拡張機能である独自データに基づいた応答を実現するAdd Your DataをAI初心者が触ってみたお話です。 adven
Whether they’re building a new product or improving a process or feature, developers and IT leaders need data and insights to make informed decisions. When it comes to software development, this data exists in two ways: unstructured and structured. While structured data follows a specific and predefined format, unstructured data—like email, an audio or visual file, code comment, or commit message—
Index - Data Engineering Wiki
Free data transfer out to internet when moving out of AWS | Amazon Web Services
AWS News Blog Free data transfer out to internet when moving out of AWS You told us one of the primary reasons to adopt Amazon Web Services (AWS) is the broad choice of services we offer, enabling you to innovate, build, deploy, and monitor your workloads. AWS has continuously expanded its services to support virtually any cloud workload. It now offers over 200 fully featured services for compute,
Over the past few months, I have been thinking a lot about workflows to automatically and dynamically improve LLM applications using production data. This stems from our research on validating data quality in LLM pipelines and applications—which is starting to be productionized in both vertical AI applications and LLMOps companies. (I am always very thankful to the teams in industry who find my wo
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Kenn Ejima on X: "NTT DATAもルーマニア拠点経由でランサムウェアにやられとるみたいだけど、大丈夫？ こっちは銀行とかクレカとか日本人の財布のインフラ全部握ってるんで、そのへんが流出したらヤバさはKADOKAWAの比ではないと思うんだが…"
DuckDB Doesn’t Need Data To Be a Database
なぜルーティングにData Fetchの責務（Loader API）があるのかを考える
How to Read Data Files Line by Line in Python - LabCode
How to Read a Data File in Bulk Using Python - LabCode
[DATAで見るケータイ業界] 携帯ショップの削減が進む中、量販系が台頭する代理店業界再編
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Properly Testing Concurrent Data Structures
Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models
「watsonx.data」のデータストア・AIデータベースとしての実力は？ IBMが説明
Unlocking the power of unstructured data with RAG
[DATAで見るケータイ業界] 通信キャリア各社の決算から、契約数とARPUの動向を整理する
![[DATAで見るケータイ業界] 通信キャリア各社の決算から、契約数とARPUの動向を整理する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71caf98c56cdc9e8979ed09ae72c4a36c11edc05/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1549%2F746%2F20231120_1.png)
Index - Data Engineering Wiki
Data Flywheels for LLM Applications