並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 40 件 / 204件

新着順 人気順

diagramの検索結果1 - 40 件 / 204件

  • 水は変わった物質

    水はありふれた物質? 変わった物質? 岡山大学 異分野基礎科学研究所 松本 正和 (理科教室2019年7月号に寄稿) 水に満ちあふれた世界 宇宙から地球を眺めると、水と雲と氷(雪)がほぼ全表面を覆っています。生物は水の中で発生し進化してきました。私たちの生活も水に深く結びついていますし、科学・工業・食品・農業・医療などのさまざまな産業も、水とは切離せません。あまりに身近であるために、私たちは物質の性質を考えるときに、ともすれば水が普通だと考え、水を基準にして比較してしまいがちですが、ほかの物質と比較すると、水はいささか変わった性質を持っています。例えば、汗をかいたり水に氷をうかべて飲んでいる時に、水の異常性を実感する人はまずいないと思います。しかし、他の物質と比べて水の蒸発潜熱は非常に大きいし、融ける時に体積が縮む物質は非常に稀です。水に隠された変わった性質はどのくらいあるのかは、水だけを

    • 構成図を描く際に気をつけていること - NRIネットコムBlog

      こんにちは、越川です。 皆さんは構成図を描く機会ありますか? 僕の場合、内部のメンバーやお客様との議論の場で、構成図を描いて図解ベースで説明することが多いです。実際に描いてみると色々と考慮すべき点が多く、今回は自分なりに普段意識している点を言語化してみようと思います。 なぜ構成図を描くのか 構成図を描く際に意識している3つのこと 1. 導線 2. 引き算思考 1. 主役を決める 2. 読者を想定する 3. 高さや大きさを揃える さいごに なぜ構成図を描くのか 構成図のメリットは相手に伝えたいことをシンプルに伝えられる点だと思います。文章で書くと沢山書かなければいけないことが構成図を使うとスムーズに相手に伝わります。例えば、以下の文章を読んでみて下さい。 ユーザーはDNS登録されたFQDNへHTTPSアクセスする CloudFrontはBehaviorに指定されたALBにHTTPSリクエスト

        構成図を描く際に気をつけていること - NRIネットコムBlog
      • JSON Canvas

        An open file format for infinite canvas data. Infinite canvas tools are a way to view and organize information spatially, like a digital whiteboard. Infinite canvases encourage freedom and exploration, and have become a popular interface pattern across many apps. The JSON Canvas format was created to provide longevity, readability, interoperability, and extensibility to data created with infinite

          JSON Canvas
        • DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab

          こんにちは!サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users

            DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
          • 【バックエンド】駆け出しエンジニアが目指すジュニアレベルのエンジニアとは【2024年版】 - Qiita

            はじめに こんにちは。 普段はフロントエンドの開発をメインでやっておりますmamiと申します。 最近バックエンドの方の勉強や、少しずつですがDB設計やAPI作成などの業務もやらせてもらえるようになったので、自分のエンジニアとしてのレベル感や、この先目指すべき道筋を明確にしたいな〜という思いでこの記事を書いております。 これは自分のための記事であると同時に、同じように駆け出し中のエンジニアさんや、ミドル層を目指す手前のエンジニアさんにも刺さる内容になっているかと思います。 今、自分がどのようにキャリアアップしていくべきなのか、どのような道筋でスキルを磨いていけばいいのか。そんなふうに悩んでいる方は是非読んでみてください。 ※内容はバックエンドエンジニアが対象になりますが、フロントエンドの方もなにか通じるものがある…かもしれません。 ちなみにですがフロントエンドの方の記事は下記で執筆しています

              【バックエンド】駆け出しエンジニアが目指すジュニアレベルのエンジニアとは【2024年版】 - Qiita
            • draw.ioを使ってAWSの構成図を作成するコツ - Qiita

              案件でAWSの構成図を作成する機会があったので備忘兼ねて投稿します。 ※約5分で読めます 1. グループの内側から作成していく AWSの基本的なグループ構成はこんな感じ 添付の場合、個人的には Public subnet or Private subnet > Availability Aone > VPC > Region > AWS Cloudの順番で作成することをオススメします。理由は内側のグループが肥大すると外側のグループの手直しが発生するためです。 今回作成した時に外側から作成してしまい、めっちゃ時間がかかってしまいました... 2. グループの左上を掴む 日本語が下手ですみません。 なぜ左上を掴まないといけないか?試しにPublic subnetをクリックしてドラッグをすると、添付の様になりました。 クリックをするとグループの外から選択されてしまうため、選択したグループ内に存在

                draw.ioを使ってAWSの構成図を作成するコツ - Qiita
              • GitHub - ByteByteGoHq/system-design-101: Explain complex systems using visuals and simple terms. Help you prepare for system design interviews.

                Architecture styles define how different components of an application programming interface (API) interact with one another. As a result, they ensure efficiency, reliability, and ease of integration with other systems by providing a standard approach to designing and building APIs. Here are the most used styles: SOAP: Mature, comprehensive, XML-based Best for enterprise applications RESTful: Popul

                  GitHub - ByteByteGoHq/system-design-101: Explain complex systems using visuals and simple terms. Help you prepare for system design interviews.
                • AWSの構成図をChatGPT(GPT-4V)に読み込ませてIaCコードを生成してみた | DevelopersIO

                  こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です! 最近ChatGPTがGPT-4Vを発表し、AI業界がさらに盛り上がりを見せてますね。 GPT-4Vを用いる事で、ChatGPTがユーザ側から入力された画像を読み取った上で、応答を返してくれるようになります。 GPT-4V(ision) system card この機能追加により、なんと以下のようにAWSの構成図を読み取って、IaCコードを生成できる事が話題になっていました。 本日をもって引退します pic.twitter.com/fygAQDQ5kj — 電気ひつじ(onoteru) (@teru0x1) October 13, 2023 これを見て私もGPT-4Vを試してみたくなったので、今回はChatGPTを使って、様々なAWSの構成図を入力し、どこまで正確にIaCコードを生成できるか確認してみます! GPT-4Vを利用する際

                    AWSの構成図をChatGPT(GPT-4V)に読み込ませてIaCコードを生成してみた | DevelopersIO
                  • プログラマーがソースコード内に書いた「アスキーアート」図2000点以上を収集 使われ方を分析しデータベース化【研究紹介】 レバテックラボ(レバテックLAB)

                    米カリフォルニア大学サンディエゴ校に所属する研究者らが発表した論文「Taking ASCII Drawings Seriously: How Programmers Diagram Code」は、ソースコード内で使用するアスキーアート(ASCII art)を収集し分析した研究報告である。 ▲ソースコード内で活用されたアスキーアートの一例 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容 オープンソースのソフトウェア開発では、プログラマーがコードの中にアスキーアートを使って図を描き、アイデアを視覚的に表現することがよくある。アスキーアートはコードや自然言語では表現しにくい概念を視覚的に明快に説明でき、またコードよりも詳細度は低いものの、コードを理解するうえで「サムネイル」のような役割を果たす。 こうしたアスキーアートは、実際のソフトウェア開発

                      プログラマーがソースコード内に書いた「アスキーアート」図2000点以上を収集 使われ方を分析しデータベース化【研究紹介】 レバテックラボ(レバテックLAB)
                    • Secrets from the Algorithm: Google Search’s Internal Engineering Documentation Has Leaked

                      Google, if you’re reading this, it’s too late. Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to it. Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has leaked. Google’s internal microservices appear to mirror what Google Cloud Platform offers and the internal version of documentation for the deprecated Document AI Warehouse was accidentally published publicly to a code repository for the c

                        Secrets from the Algorithm: Google Search’s Internal Engineering Documentation Has Leaked
                      • データウェアハウスのデータモデリングを整理してみた - Qiita

                        概要 スタースキーマからスノーフレーク、ギャラクシー、そしてデータボールトやアンカーモデリングまで、各スキーマの特徴、利点、そして適用シナリオを掘り下げます。 スタースキーマ スタースキーマを元に整理します。 スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 DWHに利用される最も単純なスキーマ 唯一または少数のファクトテーブルと、複数のディメンションテーブルが含まれる スノーフレークスキーマの一種 モデル ファクト表はデータウェアハウスでの解析で利用され、複数の異なるディメンションに区分される。ファクト表は主要なデータを持つ一方、ディメンション表は相対的にサイズが小さくディメン

                          データウェアハウスのデータモデリングを整理してみた - Qiita
                        • ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics

                          最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ! 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL(Data Definition Language:SQLのデータ定義言語)から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし

                            ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
                          • AWS アーキテクチャ作図入門/aws-architecture-diagram-101

                            Update: 2023/10/8 内容を更新 (JAWS-UG広島21回目@酒まつりで披露できなかった幻のスライド) 2023/8/12 開催「JAWS-UG静岡 AWS勉強会 202308」における、ソラコム松下(@ma2shita)からの発表資料。

                              AWS アーキテクチャ作図入門/aws-architecture-diagram-101
                            • マリオカートのER図について考える - Qiita

                              さて、 今回はオフィスにて「ER図とは?」を学ぶランチを開催しました🍔 ゲームのDBなんて考えたことが無いので、ER図アウトプットに至るまでを記事に残してあげようと思います。 今回は、リリース時に同僚みんなで遊んでいたスマホゲーム「マリオカート ツアー」を使って マリカーのフレンドランキング画面を出すために必要なDB設計を考えます。 軽いランチなので、事前に参加者が通勤中の電車内で作成できるくらいのボリュームを目指しました。 データベースとは・・・?という初心者メンバーでもイメージしやすいように。 こういうアウトプットは初めてですが、徐々に慣れていきたいです。 【開催概要】 ・参加者:ファッションIT企業のPM、エンジニア、事務・・・などなど ・開催時間:1時間(事前アウトプット作成:20〜30分程度) ・その後:SQLを初心者と書いてみるランチも実施しました。 →BigQueryがSQ

                                マリオカートのER図について考える - Qiita
                              • ChatGPTをフル活用したUI勉強会!プロンプトも大公開|つむら

                                はじめにこんにちは!つむです🐈 8月より社内で実施するchatGPTをフル活用したUI勉強会を実施しています📚 開催までの背景や内容決定までのプロセス、プログラムをご紹介します🚩 使用するペルソナ・ユーザーストーリー・情報アーキテクチャ図を生成するプロンプトも公開しますのでぜひご覧ください✨ 自己紹介2022年KDDIにUXデザインコースで新卒入社(KDDIアジャイル開発センターに兼務出向中) auショップ向けDX施策やワーケーション施設検索サービス「タビトシゴト」などでUIUXを担当 背景UI業務多いのにUIデザイナーが少ないKAGデザイナーは基本的に上流を主戦場に置くUXデザイナーやサービスデザイナーとして業務をしている方が多いです。 しかし私は学生の頃からUIが得意たっだため最初はUIデザイナーからスタートし、徐々に上流へ足を広げる方針にしていただきました🙌 配属直後はUIデ

                                  ChatGPTをフル活用したUI勉強会!プロンプトも大公開|つむら
                                • AWS CDKのコード変更時にリアルタイムで構成図のプレビューを表示する

                                  TL;DR プレビュー対象はcdk synthで出力されたCloudFormationのテンプレートファイル 構成図はVSCode拡張機能aws toolkitのApplication Composerでプレビュー表示(変更検知機能利用) nodemonを用いて、プレビューを開いた状態でtsファイル保存時にcdk synthを実行することで再表示させる nodemon -e ts --ignore cdk.out --exec 'cdk synth' 情報元: aws-summit-2024-iac-booth-demo/realtime-draw-diagram at main · aws-samples/aws-summit-2024-iac-booth-demo · GitHub 前準備 ※コンテナ開発/TypeScriptを前提とする。 1. CDKプロジェクト作成 すでに作成済み

                                    AWS CDKのコード変更時にリアルタイムで構成図のプレビューを表示する
                                  • People Can't Believe This Photo of a Bird Isn't Photoshopped or AI-Generated

                                    People Can’t Believe This Photo of a Bird Isn’t Photoshopped or AI-Generated Japanese photographer Kenichi Ohno makes regular visits to a local marsh in order to practice his nature photography. But one image in particular, which shows an egret wading in the shallow water, is causing a stir. After being awarded an honorable mention in the Nature in Japan photo contest organized by the The All-Japa

                                      People Can't Believe This Photo of a Bird Isn't Photoshopped or AI-Generated
                                    • Screwtape / sqlite-schema-diagram · GitLab

                                      GitLab.com

                                        Screwtape / sqlite-schema-diagram · GitLab
                                      • GitHub - drawdb-io/drawdb: Free, simple, and intuitive online database design tool and SQL generator.

                                        You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                          GitHub - drawdb-io/drawdb: Free, simple, and intuitive online database design tool and SQL generator.
                                        • テストプロセスを詳細化した話 - レビュー・テスト分析 - Qiita

                                          以前、シフトレフトのために静的テスト、動的テストの2つのアプローチからどんなアクションを取れるかを記事にしました。 上記記事で書いたように、以前までのwith QAチームではテスト設計以降の作業を重視せざるをえず、上流工程でのテスト活動を明文化できていませんでした。しかし、メンバーの増強とユニット制への体制移行により、より上流工程から積極的にQAが関わっていけるようになりました。 その中でQAとして何ができるとよいのかを考えた結果、より積極的にテスト活動が行えるようテストプロセスを詳細化することにしました。具体的にはwith QAチームでは新たにレビューとテスト分析をテストプロセスとして明示することになりました。1 今回は、このレビューとテスト分析を中心に、実際に何が変わったのかを書いていきます。 前提の確認 本題に入る前に、レビューとテスト分析とは何かという確認から行います。 「レビュー

                                            テストプロセスを詳細化した話 - レビュー・テスト分析 - Qiita
                                          • ChatGPTでPythonのdiagramsを使ってAWSのサービス構成図生成コードを作ってもらう - Taste of Tech Topics

                                            夏の暑さもだいぶ落ち着いてきていよいよ秋めいてきました、そろそろサンマがおいしい季節ですね、菅野です。 AWSを用いて様々なアーキテクチャを作成することが可能ですが、どういった構成になっているのかを一目で表すには図が効果的です。 手動でPowerPointや、draw.io等の作図ツールを用いて作成することも多いのではないか、と思いますが、ChatGPTで簡単に出力できたら便利ですよね。 Advanced Data Analysysの動作環境ではDiagramsライブラリがインストールされていないため、Pythonコードを直接ChatGPTで動かして構成図を出力してもらうことはできませんでした。 なので、今回はChatGPTにPythonのライブラリDiagramsを用いてクラウドの構成図を作成するPythonコードを作成してもらいましょう。 今回の検証ではGPT-4モデルを利用します。

                                              ChatGPTでPythonのdiagramsを使ってAWSのサービス構成図生成コードを作ってもらう - Taste of Tech Topics
                                            • Figma and Adobe are abandoning our proposed merger | Figma Blog

                                              Fifteen months into the regulatory review process, Figma and Adobe no longer see a path toward regulatory approval of our proposed acquisition. Figma and Adobe have reached a joint decision to end our pending acquisition. It’s not the outcome we had hoped for, but despite thousands of hours spent with regulators around the world detailing differences between our businesses, our products, and the m

                                                Figma and Adobe are abandoning our proposed merger | Figma Blog
                                              • research!rsc: Coroutines for Go

                                                This post is about why we need a coroutine package for Go, and what it would look like. But first, what are coroutines? Every programmer today is familiar with function calls (subroutines): F calls G, which stops F and runs G. G does its work, potentially calling and waiting for other functions, and eventually returns. When G returns, G is gone and F continues running. In this pattern, only one fu

                                                • bpftraceによるGoアプリケーションのトレース|hayajo

                                                  はじめにシステムの状態を的確に捉え、運用に必要なインサイトを継続的に得るための特性は「オブザーバビリティ」と呼ばれます。オブザーバビリティを実現することで、パフォーマンスのモニタリングやトラブルシューティングを効果的に行い、システムの信頼性を高めることができます。 この重要な特性を実現する上で、eBPFやbpftraceは強力なツールとなります。 本記事では、Goアプリケーションにおけるオブザーバビリティを実現するための一つの方法として、bpftraceを用いたトレースの手法を紹介します。 内容が多いため、目次を活用して段階的に読み進めることをお勧めします。 eBPFとbpftraceはじめに、eBPFとbpftraceについて簡単に説明します。 eBPFとはeBPF(Extended Berkeley Packet Filter)はLinuxカーネル内で動作する柔軟なプログラミングフレー

                                                    bpftraceによるGoアプリケーションのトレース|hayajo
                                                  • 大震災に備えた救急箱に何を入れるべきなのか? - 若くない何かの悩み

                                                    大震災に備え我が家に備えておく救急箱に何を入れるべきか検討した記録です。 TL;DR 以下の用品が災害時に多い傷病に対する応急手当プロセスに必要でかつ救急箱に入るものです。: 品名 数量 製品の例 ゴム手袋 1組 [マツヨシ] 使い捨て手袋 ニトリルグローブ ホワイト 粉なし 100枚入り 病院採用商品 (松吉医科器械) (M, 新パッケージ) (M) マツヨシAmazon ※男性はサイズ M だと入らないかもしれません。私もMはパツパツでした サージカルテープ 1本 Nexcare キズあと保護&肌にやさしい不織布テープ 22mm MPB22-3P スリーエム(3M)Amazon 巻き包帯 1本 ニチバン 自着性伸縮包帯 つきつき包帯 Lサイズ 6.0cm幅 3m巻き(伸長時) 1巻入り×2セット ニチバンAmazon 感染防護具 1つ CPRポケットフェイスシールド オレンジ 人工呼吸

                                                      大震災に備えた救急箱に何を入れるべきなのか? - 若くない何かの悩み
                                                    • デジタル復調の学習を目的として、ワンセグチューナーで地デジのフルセグTSを抜く - Qiita

                                                      お詫びと訂正 タイトルにて「ワンセグチューナー」と表記しておりますが、正しくは「ワンセグチューナーの技術を応用したSDR受信機」となります。お詫びして訂正いたします。 本題 さて、茶番はこのあたりにして(今回は使わなかったと言うだけで、本物の「ワンセグチューナー」でもフルセグを受信できるはずなので、あながちタイトが誤っているというわけではないのですが、茶番をやりたいための茶番でした)。 今回はデジタル変調の復調を学習することを目的としているので、それ以外の部分(例えば受信機のハードウェアや、リードソロモン誤り訂正のような情報理論的分野)には触れません。また、限定受信を目的としたスクランブルの解除や映像の復号にも一切触れません。一方で、海外の人が作ったGNU Radioのソースコードをコピペして「受信したよ!」と言っても学習という意味では全く意味がありませんから、ISDB-Tの復調に関しては

                                                        デジタル復調の学習を目的として、ワンセグチューナーで地デジのフルセグTSを抜く - Qiita
                                                      • Why stdout is faster than stderr? - Orhun's Blog

                                                        I recently realized stdout is much faster than stderr for Rust. Here are my findings after diving deep into this rabbit hole. I have been using the terminal (i.e. command-line) for most of my day-to-day things for a while now. I was always fascinated by the fact that how quick and convenient the command-line might be and that's why I'm a proponent of using CLI (command-line) or TUI (terminal user

                                                          Why stdout is faster than stderr? - Orhun's Blog
                                                        • AWS Lambda Under the Hood

                                                          Transcript Danilov: We'll talk about AWS Lambda, how it's built, how it works, and why it's so cool. My name is Mike Danilov. I'm a Senior Principal Engineer at AWS Serverless. A decade ago, I joined EC2 networking team, and it was a fantastic ride. Then, five years back, I heard about Lambda. I really liked the simplicity of the idea. We run your code in the cloud, no servers needed, so I joined

                                                            AWS Lambda Under the Hood
                                                          • AWS環境を可視化できるソリューション【Lucidscale】を使って構成図を自動生成してみた | DevelopersIO

                                                            こんにちは。 繁松です。 はじめに AWS,Azure,GCPなどのクラウド環境を可視化できるサービス「Lucidscale」を使ってAWSの構成図を自動生成してみたのでブログにしました。 Lucidscaleを使うことで以下のような構成図を自動で生成することができます。 やってみた アカウント作成 Lucidscaleのアカウントを作成します。 https://lucidscale.com/ja 料金 2週間は無料で利用できます。 無料期間以降も継続利用する場合の料金は以下です。 インディビジュアルプラン(個人利用プラン) 1ユーザー(作成者):¥269,000/年 チームプラン(チーム利用プラン) 1ユーザー(作成者);¥269,000/年 1ユーザー(エクスプローラー):¥54,900/年 https://lucid.app/ja/pricing/lucidscale#/pricin

                                                              AWS環境を可視化できるソリューション【Lucidscale】を使って構成図を自動生成してみた | DevelopersIO
                                                            • Reduce, recycle, reuse

                                                              To enable a fast and reliable continuous integration process, McDonald’s turns to reusable workflows and GitHub Actions. By Michael Gorelik, Senior Solution Architect and Achintya Pillai, Software Engineer III McDonald’s Engineering teams are at the forefront of digital innovation, creating seamless and engaging e-commerce applications that allow customers to conveniently order their favorite meal

                                                                Reduce, recycle, reuse
                                                              • Typograms / Overview

                                                                https://github.com/google/typograms/ Overview Typograms (typographic diagrams) is a lightweight image format (text/typogram) useful for defining simple diagrams in technical documentation. Like markdown, typograms is heavily inspired by pre-existing conventions found in ASCII diagrams. A small set of primitives and rules to connect them is defined, which you can use to build larger diagrams. Typog

                                                                • How we built JSR

                                                                  We recently launched the JavaScript Registry - JSR. It’s a new registry for JavaScript and TypeScript designed to offer a significantly better experience than npm for both package authors and users: It natively supports publishing TypeScript source code, which is used to auto-generate documentation for your package It’s secure-by-default, supporting token-less publishing from GitHub Actions and pa

                                                                    How we built JSR
                                                                  • The problem with using a UUID primary key in MySQL — PlanetScale

                                                                    Universally Unique Identifiers, also known as UUIDs, are designed to allow developers to generate unique IDs in a way that guarantees uniqueness without knowledge of other systems. These are especially useful in a distributed architecture, where you have a number of systems and databases responsible for creating records. You might think that using UUIDs as a primary key in a database is a great id

                                                                      The problem with using a UUID primary key in MySQL — PlanetScale
                                                                    • Kafka is dead, long live Kafka

                                                                      TL;DRWarpStream is an Apache Kafka® protocol compatible data streaming platform built directly on top of S3. It's delivered as a single, stateless Go binary so there are no local disks to manage, no brokers to rebalance, and no ZooKeeper to operate. WarpStream is 5-10x cheaper than Kafka in the cloud because data streams directly to and from S3 instead of using inter-zone networking, which can be

                                                                        Kafka is dead, long live Kafka
                                                                      • The architecture of today's LLM applications

                                                                        We want to empower you to experiment with LLM models, build your own applications, and discover untapped problem spaces. That’s why we sat down with GitHub’s Alireza Goudarzi, a senior machine learning researcher, and Albert Ziegler, a principal machine learning engineer, to discuss the emerging architecture of today’s LLMs. In this post, we’ll cover five major steps to building your own LLM app,

                                                                          The architecture of today's LLM applications
                                                                        • 第278回 「AIがRISC-Vを設計」というニュースを読んで、はや失業(!?)かと思ったら……

                                                                          第278回 「AIがRISC-Vを設計」というニュースを読んで、はや失業(!?)かと思ったら……:頭脳放談 中国の研究チームが、人工知能(AI)ソフトウェアで「RISC-V」のCPUを自動設計したという。「何でもAI」という最近の風潮が、CPUの設計にまでと思い、論文を読んだところ、当初思っていたのとかなり違っていた。その違和感について勝手な意見を述べさせていただく。 中国の研究チーム(中国科学院/中国科学院大学のShuyao Cheng氏などを中心としたチーム)が、人工知能(AI)ソフトウェアで「RISC-V」のCPUを自動設計したという論文が話題になっていた(論文は、「Pushing the Limits of Machine Design: Automated CPU Design with AI[PDF]」)。何でもかんでも「AI」といえばもてはやす風潮は収まっていない。 今度は、

                                                                            第278回 「AIがRISC-Vを設計」というニュースを読んで、はや失業(!?)かと思ったら……
                                                                          • Claude3.5の新機能!Artifacts:Claudeとの新しい対話方法 – 完全ガイド - Sun wood AI labs.2

                                                                            はじめに みなさん、こんにちは!今日は、AI技術の世界に革命を起こす新機能「Artifacts(アーティファクツ)」について、わかりやすくお話ししていきます。Claudeという人工知能と、より効果的に協力して作業ができるようになる、とてもワクワクする機能なんです。 Artifactsとは何か? 簡単な説明 Artifactsは、Claude.aiで導入された新機能です。ユーザーがClaudeに何かを作ってもらう時、その成果物を会話とは別の専用ウィンドウで見ることができます。つまり、会話しながら同時に作品を見て編集できる、そんな魔法のようなツールなんです。 Artifactsの主な特徴 リアルタイムの表示: Claudeが作った内容をすぐに見ることができます。 編集可能: 表示された内容を自由に編集できます。 作業の継続性: 一度作ったものを基に、さらに改良を加えていけます。 Artifac

                                                                              Claude3.5の新機能!Artifacts:Claudeとの新しい対話方法 – 完全ガイド - Sun wood AI labs.2
                                                                            • AIライティングアシストとは?英語学習への効果やデメリット・最新の研究も紹介 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ

                                                                              はじめに 今回はAIライティングアシストの英語学習への効果やデメリットについて考えていきたいと思います。さらに、最新の研究も紹介していきます。AIライティングアシストを支えているのが自然言語処理であり、それを言語に最適化したツールとしてChatGPTやGrammalyが英語学習のツールとして注目されています。今回はそれらのAIライティングアシストの正しい使い方について考えていきたいと思います。 ↓↓英語学習動画を随時アップしています www.youtube.com 主な参考文献 「言語と身体性」 「はじめての認知言語学 」 「ゼロからわかる人口知能」 AIライティングアシスト AIライティングアシストとは 英語学習者(EFL)とAIライティングアシスト AIと第二言語習得研究 自然言語処理(NLP) 自然言語処理とは 自然言語処理の発展 脳内に入り込んだニューラルネットワーク ディープラー

                                                                                AIライティングアシストとは?英語学習への効果やデメリット・最新の研究も紹介 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
                                                                              • HTTP/2 Rapid Reset: deconstructing the record-breaking attack

                                                                                HTTP/2 Rapid Reset: deconstructing the record-breaking attack10/10/2023 This post is also available in 简体中文, 繁體中文, 日本語, 한국어, Deutsch, Français and Español. Starting on Aug 25, 2023, we started to notice some unusually big HTTP attacks hitting many of our customers. These attacks were detected and mitigated by our automated DDoS system. It was not long however, before they started to reach record b

                                                                                  HTTP/2 Rapid Reset: deconstructing the record-breaking attack
                                                                                • Text Editor: Data Structures

                                                                                  The first step in building my text editor is to implement the core API. If you’re wondering why I want to do this, the original article is here. I researched several data types, and I tried to be language agnostic. I wanted my decision to not be influenced by any particular language, and first see if there was a “best way” out there, solely based on operations. Of course, a “best way” rarely exist