Hatena Engineer Seminar #17 にて発表しました。 hatena.connpass.com Hatena::Letの式年遷宮 from Takafumi ONAKA www.slideshare.net 発表内容をかいつまんで記事にも書いておきます。 Hatena::Let とは はてラボ のサービスの一つ。 僕も入社するまで、はてラボ == ベータ版、だと思ってたんですが、 ラボならではの挑戦的なサービス 運用費が会社持ちで、会社の名前で出しても良い、はてなスタッフの有志が運営するサービス、という制度 も含んでいます。 で、Hatena::Let は、現在は主に id:onk が開発している、ブックマークレットをかんたんに作成・公開できるサービスです。 ソフトウェア式年遷宮とは 初出は 2013 年の id:kenjiskywalker によるもので、このときはイ
ITエンジニアから研究者へ。社会人博士として大学院にも再挑戦し、自分の「代表的プロダクト」を追求するわけ - Findy Engineer Lab
こんにちは、坪内佑樹です。Web上では、ゆううき（@yuuk1t）と呼ばれています。 僕は現在、さくらインターネット研究所で研究員を務めています。専門領域は、ITエンジニアが情報システムに対して常に変化をもたらしながら、同時に情報システムの信頼性を高めていくための技術である、Site Reliability Engineering（SRE）です。 これまで、大学院を中途退学したのち、Webサービス企業でWebオペレーションエンジニアおよびSREを5年間務めました。そして昨年（2019年）の2月から現職で研究開発に取り組んでおり、今年はさらに情報系の大学院の博士課程に社会人博士として進学します。 本記事では、昨今注目を浴びているSRE分野において「代表的プロダクト」を作ることに憧れ、それを目標の軸に据えて、なぜエンジニアから研究者になる「選択」をしたのかをご紹介します。 大学で研究するより、
こんにちは。 秋田県出身の丹（たん）です。 JAWS FESTA 2023 KYUSHU の盛り上がりにやる気をもらって本記事を書き始めました！（書き始めて既に２週間経過しました・・）オフラインイベントに参加したい今日この頃です。 JAWS FESTA当日は、家族行事で東北にいたため当然現地参加できていませんが、X（旧Twitter）から雰囲気だけ楽しんでいました。 JAWS FESTAとは、地方で地方のJAWS-UG支部が主催で開催するカンファレンスで、2019年札幌開催後４年ぶりとなります。 NRIネットコムも企業サポーターとして応援しています。 Supporters | JAWS FESTA 2023 KYUSHU cloud.nri-net.com さて、本題に入っていきましょう。 今回は、AWSマルチアカウント管理においてAWSアカウントを分ける観点を中心に、利用規模に応じてAW
ベストセラー本著者がApple入社→社員2千人以上の反対署名で即解雇2021.05.24 19:00101,177 satomi いくらFacebookとAppleが戦争状態だからって、よく雇ったなあ。 ｢カオスなモンキーたち｣とシリコンバレーを描いたベストセラーの作者がAppleに採用された途端、｢あんな本の著者、なぜ雇うんだ!?｣｢人物査定はどうなってんの？｣とApple社員2000人以上が反対署名！ あっという間にお払い箱になり、ちょっとした話題を振り撒いています。 Antonio García Martínez, a newly hired engineer on Apple’s ads team, is gone from Apple after employee backlash regarding sexist comments he made in his book Cha
Bing Chat で画面イメージからHTML/CSSの内容を生成してみる（日本語でもできました） - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 昨日、マイクロソフト主催のMicrosoft Inspireにて、Bing Chat の更新内容が発表されました。 news.microsoft.com その中でも、特に Bing Chat の「Visual Search in Chat」の機能が気になったので、早速試してみました。 Bing Chat 新機能の概要 Visual Search in Chatは、画像から文脈を解釈し答えを返してくれる生成AI機能です。 旅行先で見かけた建築物について知りたいときや、冷蔵庫の中身からレシピを考えたいときなど、 Bing Chatに画像をアップロードするだけで、ウェブの知識を活用して回答される、とのことです。 バックエンドで動くモデルは、OpenAIのGPT-4モデルのようです。 デモでは、手書きの絵からHTML/CSSのコードを生成する例が
Staff EngineerとSenior Engineerの違いを知る「Staff Engineer」 - stanaka's blog
今年読んだ本は今年のうちにレビューしてしまおう、の第二弾「Staff Engineer」です。 Staff Engineer すこし前にTwitter界隈でIndividual Contributor(以下、IC)の話が話題になってましたが、そのICとしてのキャリアの先にある、日本ではあまり馴染みのないStaff Engineerについての本です。ちなみに本の内容は全て https://staffeng.com/ でも読むことができますので、紙が不要な人はこちらからどうぞ。 Staff Engineerは、会社ごとに、またおそらく部署ごとでも様々なバラエティのある役割の定義があり、この本は著者での経験に基づく記述と、各社のいろいろなStaff Engineerの人たちからのインタビューから構成されています。 著者の経験によると、Staff Engineerの典型例として、一つ、もしくは複数
Leaving Google
Last Friday was my last day at Google. Of course, when you leave Google you have to write some kind of letter or rant. Seriously it's a rule: they won't remove your neural implant until you hit publish. Jokes aside, this is more of a memoir than a polemic. Of course I have opinions, but now's not the time. This is more about reflecting on the last seven years of my life, thinking about what was im
20 Things I've Learned in my 20 Years as a Software Engineer
Hard disagree with most of the 20 items. 1. Writing software is difficult, tedious and needs real work. No silver bullet libraries, no methodology, no framework, no IOT, no amount of unit tests will get the work done faster. 2. Developers collect tools, libraries and pet technologies and make projects go over their time and budget by doing it. 3. Code should encapsulate algorithms and not be struc
「仕事ではじめる機械学習 第2版」を読んで思った「ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティスト, ML Ops」のこと - Lean Baseball
このエントリーのテーマです このエントリーは, 「仕事ではじめる機械学習 第2版」出版お祝いのエントリーとなります. 仕事ではじめる機械学習 第2版 作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝オライリージャパンAmazon 私自身, 第1版登場の2018年頃*1から「機械学習エンジニア」「企画・提案のフェーズから機械学習プロジェクトを回すマン」など, まさに機械学習を仕事とするロール・立ち位置で働いたり個人開発をしたりしていた身として, 色んな場面で参考にしていた書籍の待望の第2版登場で嬉しいです. 待ちに待った仕事ではじめる機械学習第2版、戴きました🙏 週末読んで感想書くぞ📕 pic.twitter.com/66mcTzxja5— Shinichi Nakagawa / 中川 伸一 / Senior Engineer (@shinyorke) 2021年4月15日 縁あって著者の皆様およ
恐れずに「アウェイに飛び込め」ー ソフトウェアエンジニアが活躍できる場所づくりに私が挑む理由 - Findy Engineer Lab
コミュニティの代表を務めたりカンファレンスでキーノートを任されるソフトウェアエンジニアともなれば、代名詞ともなるプロダクトやサービスを何かしら持っているものです。そういった意味で、株式会社リクルートのデータエンジニアリング組織でマネージャーを務める竹迫良範さんは少し変わったキャリアを歩んできたのかもしれません。 Webアプリケーション開発の初期にプログラミング言語Perlのコミュニティで代表を務め、Webセキュリティの領域でも活動し、今でもブログで技術的な投稿をしながら、未踏事業やセキュリティ・キャンプといった若手エンジニアの育成にも積極的に取り組んでいます。むしろ自分が手を動かしてプロダクトを作り上げるより、誰かが自由に手を動かせる環境作りにこそ熱心であるようにも見えます。 経験したことのない仕事に誘われたら基本的に断らないと語る竹迫さんが、頼まれたアウェイな機会をどのように生かして活動
ノンデザイナーズ・Wantedly デザインシステム完全理解ペーパー | Wantedly Engineer Blog
Wantedly では新卒含む新入社員向けに研修を毎年実施しています。これは「新入社員向け」といいつつ既存の社員も自由に参加できるものです。今年はこの研修のフォーマットを借りて、Wantedly のプロダクト開発を支える重要な概念のひとつである「Wantedly の UI デザインシステム」についての研修を、ソフトウェアエンジニアの @izumin5210 (筆者) とプロダクトデザイナーの @NishaMe で実施しました。 デザインの構造を正しく捉えることは、UI の実装を専門にしているかどうかを問わず、正しい実装 - 開発生産性が高く、ユーザにとっても使いやすい実装 - のための重要なポイントです。よってこの研修は「広義のフロントエンドエンジニア」、業務中に UI を実装することがある全てのエンジニアを対象としました。 Web フロントエンドエンジニアモバイルエンジニア専門ではないが
2ヶ月かけて新卒エンジニアのスキル向上を目指す、メルカリ技術研修「DevDojo」のすべて | mercan (メルカン)
こんにちは、メルカリ新卒エンジニアの育成サポートをしているEngineering Office Teamのyuki.tです。 メルカリでは、毎年4月と10月の年2回、新卒メンバーが入社します。10月に入社するメンバーは、海外の学校を卒業した外国籍メンバーが大半です。 入社時には毎回、入社する新卒メンバーのスキルやバックグラウンド、配属先チームからのニーズに合わせて研修をアレンジ。必要なスキルを研修によって補うことで、配属後いち早くチームで活躍できるようにサポートしています。なかでも、メルカリには新卒エンジニアたちそれぞれのスキルや経験に合わせた技術スキル向上と、配属先チームの受け入れ負荷を軽減することを目的とした技術研修「DevDojo」があります。 そこで今回のメルカンでは、2019年10月に入社した新卒エンジニアたちを対象に2ヶ月間かけて実施したDevDojoの全貌をご紹介します！ ま
SendGridでメールを配信するまでに知っておきたいことをまとめてみた - SMARTCAMP Engineer Blog
こんにちは、スマートキャンプでBiscuetを開発している井上です。 今回はSendGridでメール配信をするときにやったこと、知っておきたいことなどをまとめてみました！ SendGridとは? SendGridでメールを配信する理由 メールに必要な機能が充実している 送信実績 日本語ドキュメントの充実感 料金プランについて検討する 共有IPと固定IPの違い 共有IPの場合 固定IPの場合 共有IPと固定IPでの作業の違い IPを育てる なぜ, IPを育てる必要があるのか？ レピュテーションとは？ IPウォームアップ とは？ IPウォームアップのやり方 レピュテーションを維持するための宛先のクリーニング 宛先のクリーニングとは？ 宛先のクリーニング対応方法 SendGrid側でやってくれる対応 オプトアウトの対応をする オプトアウトとは？ SendGridのオプトアウト機能 メールイベント
40代で新しいキャリアを選択したエンジニアが語る、プログラミングの世界に起きている面白い変化とは - Findy Engineer Lab
一昔前まで囁かれていた「エンジニア35年定年説」。 しかし近年では、技術に特化した専門職・ICなど、マネジメント職以外の選択肢も少しずつ増えています。エンジニアとしては、今後のキャリアをどのように考えるべきなのでしょうか。 ファインディでは「40代でキャリアチェンジした2人の本音は？混沌な時代を生き抜くエンジニアのキャリア戦略を考える」と題したイベントを開催。 ミドル世代で新たなキャリアを選択したメリカリ牧さんと、LINE Fukuokaきしださんをお招きし、お話を伺いました。 お二人は「マーケットトレンドの変化は今後起こりにくくなる」と前提しつつ、自分が納得する道を選ぶべきだと語られました。 パネリスト 牧 大輔さん/@lestrrat 株式会社メルカリ jwxや peco の開発責任者。Go/Perl/Cプログラマ、講演、執筆、動画プロデュースなどを生業としている。過去には技術カンファ
Azure OpenAI Service 「on your data」 で独自データを使ったチャットを実現する - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日は台風の影響が出る前に出かけられて、リフレッシュできました。 今回は、Azure OpenAIとチャットする際に、独自データを使用してみます。 独自データの使用（原文の表記はon your data）は、2023年8月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 techcommunity.microsoft.com 独自データの使用（以降、on your dataと表記します）により、例えば企業内ドキュメントやFAQをAzure OpenAIに検索させることで、ユーザーからのチャットでの問い合わせに対して企業内ドキュメントやFAQを検索した結果をAzure OpenAIがチャットの応答として返すことができるようになります。 今回は、on your dataを利用するまでの流れを試したいと思います。 on your dataのポイント on your d
2021.07.14 同じLED電球なのに300円と15,000円？ 分解してわかった価格差の”裏側” 日常生活で商品を選ぶ基準といえば、「機能」「価格」「デザイン」などが挙げられます。とくに価格は、ものを選ぶ際の大きなポイントでしょう。しかし、機能はほとんど同じなのに価格差があり、違いがわかりにくい商品も。その一例がLED電球です。 そこで、金額が異なるLED電球3つを分解して、仕様の違いやコストと価格の関係性を探ってみました。分解するのは、『「100円ショップ」のガジェットを分解してみる！』の著者である「ThousanDIY」こと山崎雅夫さん。過去には100円ショップのBluetoothマウスを分解し、その秘密を暴いていただきました。LED電球を分解して分かった価格差の“裏側”に迫っていきます。 ThousanDIY 山崎雅夫さん 電子回路設計エンジニア。現在は某半導体設計会社で、機能
Team Topologiesを読んだ
https://teamtopologies.com/ DevOps consultantとして技術と組織の両面からDevOpsの支援を行なってるMatthew SkeltonとManuel Paisによる本．Consultant本は大体中身が薄く感じることが多くなり手に取ることは少なくなってきたが，各所で見かけたり，2人によるDevOpsにおけるチームのあり方のパターンをまとめたWhat Team Structure is Right for DevOps to Flourish?が良かったので読んでみた． 本書はDevOpsの視点から高速なDeliveryを実現するためにどのようなチームや組織を作るべきかについてまとめている．個人ではなくチームをDeliveryの最も重要な単位と考え（Team first-thinking），チームが最大限にパフォーマンスを発揮するために，チームの人数
「パパ、どうして技術記事を書くの？」無職やめ太郎が関西型言語でアウトプットを続ける理由 - Findy Engineer Lab
無職やめ太郎(@Yametaro1983) さんは、株式会社ゆめみに所属するエンジニアです。エンジニアコミュニティサービス「Qiita」にて、関西型言語（関西弁）を駆使した文体で記事を執筆・投稿しており、多くの読者からの人気を集めています。 Findy Engineer Lab編集部はそんなやめ太郎さんに「普段どおりのポップな文体で、ご自身のキャリアを振り返る記事を書いてください」とリクエストしてみました。知られざる「やめ太郎さんが技術記事を書き続ける理由」とは？ とある休日 娘「ねぇ、パパ？」 ワイ「なんや？娘ちゃん」 娘「パパはどうして、関西弁のコントみたいな記事をQiitaに書くの？」 ワイ「コント・・・？」 ワイ「ああ、関西型言語による技術記事のことやな」 娘「なんでもいいけど、あの関西弁の会話調の記事を書き始めたきっかけを知りたいな〜と思って」 ワイ「うーん、それはなぁ」 きっか
HashiCorpの創業者の一人であるミッチェル・ハシモト氏が先月（2023年12月）中旬、HashiCorpを去ることを明らかにしました。 ハシモト氏は2012年の同社創業から2016年まで同社CEOを務め、その後2021年までCTOを務めた後にフルタイム開発者として社員の立場で仕事をしていました。 After more than 11 years, I've decided to move on from HashiCorp. HashiCorp achieved more than my wildest dreams and I'm proud of the role I played. While this has been long planned, its still an emotional day. Here is the letter I shared with empl
データサイエンティストとは データサイエンティストは、端的にいえばAI社会におけるデータを扱うプロフェッショナルです。大量のデータを集め、整理し、パターンやトレンドを分析し、ビジネス上の課題や問題に対する解決策を見つける役割を果たします。 近年、人々の生活のデジタル化が進んだことで、知らず知らずのうちに人々の行動がデータとして蓄積されています。例えば、インターネットで使用した「検索ワード」や、ECサイトにおける購入履歴、SNSにおける投稿など、人々が行動した過程や結果で生成されるさまざまな記録は、すべてその人の特徴を表すデータの一部になります。 また生成されるのは個人のデータだけでなく、事業者のデータも数多く存在します。例えば農業や水産業などの一次産業、その先の二次産業、三次産業においても、気象状況や収穫量、工場での生産量、実際の市場での流通量など、企業活動を通じてさまざまなデータが生成さ
株式会社MIXIで『家族アルバム みてね』（以下みてね）のSREグループに所属している本間です。 みてねは現在、1,500万人を超えるユーザに175の国と地域でサービスを提供しています(2022年8月現在)。そこで、より高い信頼性と可用性を担保するためにみてねのSREグループではオンコールエンジニア制度を設けています。 今回はこの「みてねのSREグループにおけるオンコールエンジニア制度の取り組み」についてご紹介させて頂きます。 オンコールの定義 まず、どのような条件でアラートを設定しオンコールを実施するかの定義について簡単に触れておきます。 現在はさまざまなソースから多種多様な情報を収集することができます。 たとえば、みてねではKubernetes（Amazon EKS）を採用しています。Kubernetesだけでも非常に多くのメトリクスが収集できますが、それだけではなくアプリケーション
はじめに 疲れたら山頂を見るな。振り返ろ こんにちは、Watanabe JIn(@Sicut_study)です。 今回は「努力する」「継続する」ために知っておくべき考え方やテクニックについて紹介していきます。 あなたは努力が得意でしょうか？ 努力ができる/できないは才能で決まっています そしてこの才能は後天的に身につけられるものとなっています。 私の周りをみてみると「継続」が得意な人はかなり少ない印象です。 つまり世の中的にも、継続が得意という人は、得意でない人よりも圧倒的に多いのではないかと思います。 多くの人が苦手とする「続ける」という行為ですが、これには考えとやり方が存在していて、これらを理解して実践することができれば才能が身につくようになります。 想像してみてください。あなたが続けていこうと意気込んだけど3日で終わってしまったこと、今でも続けていたらどんな未来が待っていたでしょうか
こんにちは！スマートキャンプでWebアプリケーションエンジニアとして働いている中川です。 さて、唐突ですがみなさんは別の開発チームに異動した経験はありますか？ いくつかプロダクトを抱えていたり受託開発をしている会社では割とよくある現象なので、少なくない数の方が経験されたことがあるかなと思います。 と、この書き出しで察しの良い方はお気づきかと思いますが、かくいう自分もこの度チームを異動して、6月からBOXIL開発チームで働いています。 今回の記事では、自分が新しいチームに参加することになったときにどういうキャッチアップを行っているかについてご紹介していこうと思います！ また、今回の記事で前提としているのは異動のシーンですが、転職でも通ずるような内容は多いと思っています。 キャッチアップする目的を考える なにをキャッチアップしていくか考える プロダクトに慣れる ビジネスモデルを知る 使われてい
[書評]シニアエンジニアから先のキャリアを考える「スタッフエンジニア マネジメントを超えたリーダーシップ」 | DevelopersIO
「シニアエンジニアになったけど、この先何を目指すべきなのか？マネージャー?」のような悩みのある方に向けたマネージャー以外の選択肢に関する本「スタッフエンジニア マネジメントを超えたリーダーシップ」の書評です。 はじめに 「シニアエンジニアになったけど、この先何を目指すべきなのか？マネージャー?」 「会社としてシニアエンジニアに今後どんなキャリアを提示できるだろうか？」 社内で一定以上のキャリアに到達すると、従来の大企業などの場合はマネージャーに昇進することが多かったかと思います。国内の先進的な企業ではエキスパート、ICなどの肩書きが生まれている印象です。海外ではシニアの上位でエンジニア寄りのポジションとしてスタッフエンジニアなどの役割を作っています。スタッフという言葉が日本では聞き馴染みなかったですが、「エンジニアのリーダー」や「幹部の補佐」に相当するポジションです。では、スタッフエンジニ
![[書評]シニアエンジニアから先のキャリアを考える「スタッフエンジニア マネジメントを超えたリーダーシップ」 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c7810caf2fbb484cabe37f366edd569a62a2c183/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F05%2Fstaff_engineer_book.jpg)
- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
「自分が現場に関与しなくても開発組織が円滑に回る状態」が理想。花谷拓磨がフロントエンドエンジニアとして実現したいこと
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアにいろいろと話を聞く「LINE Engineer Insights」。LINEの技術組織で働く個々人に、何を重視して技術者としてのキャリアを歩んでいるのか、今LINEで何に取り組んでいるのか、今後実現したいことなどを聞いていきます。 今回登場するのは、フロントエンド開発センターに所属する、フロントエンド領域のスペシャリストでありエンジニアリングマネージャーを担う花谷拓磨です。花谷がLINEに入った理由や働くうえで大切にしていること、OSS活動にかける思いなどをインタビューし支える思想や行動指針を聞きました。 事業や組織の核心に迫る仕事に携わりたくて、LINEへ入社 ――花谷さんがLINEに入った理由につ
hi18n (i18nライブラリ) の紹介 (1) 設計思想と基本方針 | Wantedly Engineer Blog
hi18nとはhi18n は現在Wantedlyで開発中の、TypeScript/JavaScript向け翻訳テキスト管理ライブラリ (i18nライブラリの一種) です。 本記事ではhi18nの重要な設計上の判断やその背景について説明します。 GitHub - wantedly/hi18n: message internationalization meets immutability and type-safety Installation: npm install @hi18n/core @hi18n/react-context @hi18n/react npm install -D @hi18n/cli # Or: yarn add @hi18n/core @hi18n/react-context @hi18n/react yarn add -D @hi18n/cli Put the
氷河期後期で難があった人の末路。
多分元増田より少し下の21世紀初頭社会デビュー世代なんだけど（もっと辛い氷河期、とか言い出すと角が立つからやめよう。） この世代の人の就活のハガキが届いた企業で、合否を分けるバイトを大学の部活の先輩がやってた。 大学名と学部で指定が出ていて、それ以外はゴミ箱に入れるらしい。 東大・早慶と指定の国立、Marchや関関同立の一部で学部は理系はOK、文系は文学部や芸術学部いくつかはNG。性別では分けてなかった。 ハガキに名前と住所と学部大学と資料請求の言葉が書いてあって、対象なら合格の箱に。 観光学部の人がすごい小さな字で熱意原稿用紙5枚分くらいある内容をハガキに書いて送ってきたらしい。が、対象外なので苦しいながらもゴミ箱側に入れたと言っていた。 高校時点で、自分の頃には就活がもうダメかもしれない、と言われていたので、どっちにも行けるようにしていたが理転して工学部行った。東工大は落ちた。 最初は
はじめに エンジニアとして就職する前に読んだ「なれる!SE 2週間でわかる?SE入門」の内容があまりにも厳しく、業界に就職するのが怖くなったことを覚えています。本の中に登場する中学生の少女にしか見えない凄腕のSE、室見立華さんのような人物は現実には存在しないでしょうが、実際の業界には彼女のような凄腕エンジニアや年齢不相応な技術力を持つ人間も確かに存在します。 なれる！SE ２週間でわかる？ＳＥ入門 (電撃文庫) 作者:夏海 公司,IxyKADOKAWAAmazon SREの探求『Becoming SRE』の内容紹介 私は「なれる!SE」が好きすぎるあまり、「なれる!SRE」というタイトルのクソみたいな文章を吐き出したこともありましたが、そのクオリティがあまりにも低かったため、外には公開せずに留めておきました。そんな中、SREの探求の原著者であるDavid Blank-Edelman(ott
ChatGPTの新機能「Custom Instructions」を試してみる - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日7/21(金)に、ChatGPTの新機能「Custom Instructions」が発表されました。 openai.com 今回、その新機能を試してみたいと思います。 目次 概要 Custom Instructionsの設定項目 実際に使ってみた 機能を有効化する 条件を与えて出力させる まとめ 概要 Custom Instructionsは、ChatGPTに事前情報として文脈や制約を教えることができる機能です。 ChatGPTから期待する回答を得るには、文脈や制約を与えることが重要になってきます。 そのため、プロンプトを以下のような形で与えることがよくあります。 あなたはPythonのエキスパートです。 以下の条件を元に、AWS Lambdaのコードを出力してください。 # 仕様 # 利用フレームワーク # 補足 これを共通的に設定
簡単に利用できる PDF 文字認識 OCR 比較まとめ ～ AI OCR の頭抜けた実力 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.M.です。今回は RPA にて PDF を OCR で読み取る検証をしたお話です。 TL;DR ・実用性は AI OCR しか勝たん。 ・AI OCR は Google vs Microsoft の構図。 両者精度高。 ・Google も Microsoft も API に無料枠があり Python などのプログラムで連携できる。 ・Microsoft は有料の RPA 連携機能が超絶楽勝なのでコードを書かない前提ならこっちも選択肢。非エンジニアでも楽々自動化できる。 ※関連記事 AI OCR でクレカ読み取りをやっています。 スマホNativeアプリでクレジットカード番号の読み取り機能の技術検証結果まとめ https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/technical_review_ocr_solutions_on_auto_detect
Over the past few months, during the lead-up to the TypeScript 5.0 beta, our team spent a good portion of our time looking for ways to improve the performance of our compiler so that your projects build faster. One of the ways we improved was by looking into an oft overlooked aspect of many JavaScript VMs: inline caching. A Brief Primer on Inline Caching Inline caching is an optimization often use
エンジニアの事業貢献のために、開発生産性っぽいものを定量化した話 - Adwaysエンジニアブログ
どうも、アドプラットフォーム事業のプロダクト組織の大曲です。 ADWAYS DEEEの子会社化に伴い、組織改編がありプロダクト開発組織（PdM、エンジニア、デザイナー、データサイエンティストが所属している）が子会社の中で一番人数が多い組織になりました。そこを統括する責任を持つ人間として予算額や影響を考えるたびに、「ああ〜なんかヒリヒリする〜」と思うようになりました。 今回は、社内でのアウトプットを出来るだけそのまま貼っているため細かい言葉などが読みづらい点があるかもしれないです。細かく理解するというよりも全体感を理解して貰えたら嬉しいです。 簡単に話すことをまとめると。 エンジニアの事業貢献のために「仕事の定量化」を求められた 戦略を策定し、事業貢献を表す指標を決め、運用した 完璧でなくとも定量化することで方針判断に活用できるが、遅行指標であることを意識すべき 背景 取り組んだこと 戦略策
AWSの静的ウェブサイトホスティングで入門するAWS Amplify(Console、CLI) － 概要編 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事を書こうと思ったきっかけは、タイトルの通りAWS Amplifyの登場です。 AWS CLI、AWS CloudFormation、AWS Serverless Application Model(AWS SAM)、AWS Cloud Development Kit(AWS CDK)といったAWSインフラストラクチャをプログラマブルに操作するサービスが登場してきましたが、AWS Amplifyはこれまでとは違う新たなアプローチになっています。 今までAWS CLIは使っていたけど結局色々あってAWS CloudFormationはあまり使ってこなかったというケースでもAWS Amplifyがユースケースにマッチする可能性があるかもしれません。 今回はAWSのサーバーレスな静的ウェブサイトホスティングを題材にAWS Amplifyの特徴と簡単な使い方について書こうと思
All of Graphite’s data lives on Amazon Aurora Postgres. Our database load is sizable — far larger than a typical startup of our size. This is because we sync bidirectionally with GitHub for everything a user does on Graphite, so Aurora plays a crucial role in helping us handle and scale massive amounts of data. If Uber were to sign up for Graphite tomorrow, we could handle the countless webhook ev
ざっくり理解するSRE - Qiita
昨今では自社のプロダクトやシステムのエンゲージメント向上のために、「DevOps」や「アジャイル」といったキーワードのもと、大小さまざまな企業がシステムやアプリの開発手法の改善を試みています。その中において、最近だと「SRE」というキーワードを聞く頻度も多くなってきたかと思います。 しかしアジャイルやCICDなどと比べ、SREについては「言葉は知ってるけど具体的になんなのかはよくわからない」という方もいるのではないでしょうか？ここではそんな方々向けに、SREの最初の一歩となる概要について、独自の解釈を交えつつまとめていきます。 ここで話すこと SREって何？ なぜSREが必要？ SREってどんなことするの？ ここで話さないこと SREの技術の具体的なところ（k8sやAPMの導入手順、設定方法など） プラクティスの実践例・具体例（アーキテクチャ、各種設定値、モニタリング指標など） TL;DR
Go: A Documentary
Go: A Documentary by Changkun Ou <changkun.de> (and many inputs from contributors) This document collects many interesting (publicly observable) issues, discussions, proposals, CLs, and talks from the Go development process, which intends to offer a comprehensive reference of the Go history. Disclaimer Most of the texts are written as subjective understanding based on public sources Factual and ty
PWA(Progressive Web Apps)対応サイトの作り方・実装方法まとめ・入門 － AWS上で学習したPWA導入例とLighthouse Report Viewerの使い方 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 現在、AWSの静的ウェブサイトホスティングで入門するAWS Amplify(Console、CLI) － 概要編などAWSのサーバーレスな静的ウェブサイトホスティングをテーマにしたブログ記事を執筆しています。 今回もAWSは関係しますが、フロントエンドに近い話題で、最近動向が本格的になってきたと感じているPWA(Progressive Web Apps)について私が自主的に学習した内容を記事にしてみました。 私の場合はAmazon S3、Amazon CloudFront、AWS Certificate Manager、Amazon Route53を使用した静的ウェブサイトに最小限のコンテンツをデプロイしてPWAの実装について学習しました。 また、Lighthouse Report ViewerというPWAなどの品質テストができるツールを使用して、PWAの基準に合格し、Pe
はじめに 自分は Martin Kleppmann が言うデータ指向アプリケーションやそれを実現する周辺の技術領域が好きで、業務としてそのような領域のエンジニアリングを引き続きやっていけたらなと思っています。 世の中には関連する職種の求人が多々ありますが、同じ名前のロールでも職務内容がコンテキストによって異なることが多かったりします。 ここではそれぞれの職種の違いについて自分の観点からまとめます。 1. データエンジニア 求人を眺めていると、データエンジニアは企業によって割と役割がぶれるので分けて説明します。 1-1. 小さめの事業会社のデータエンジニア まずは、小さめの事業会社のデータ分析基盤の構築・運用をするロールです。 ここでは ETL 処理の実装・運用のほかに、各種ツールを使ったデータ基盤の構築・運用知識やクラウド上のアプリケーション構築の知識などが求められることが多いです。 さら
Open Interpreterを使ってReactプロジェクトを自動生成してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近アニメ「葬送のフリーレン」を観て、漫画を全巻購入してしまった安部です。 今回は、Open Interpreterを使ってみます。 Open Interpreterは、ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧Code Interpreter）のように、プロンプトから判断して自動で処理を実行するという動きを、ローカル環境で実現してくれます。 ローカル環境で動くため、ディレクトリに置いてあるファイルを読み込ませたり、ファイルを特定の場所に出力させたりできます。 今回は、OpenAI のAPIで、gpt-3.5-turboを利用していますが、API Keyを持っていない場合は、Metaが公開した大規模言語モデル（LLM）である「Code-Llama」が自動でダウンロードされて利用できるようになります。 Open InterpreterのChatGPTとの一番
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ソフトウェア式年遷宮という概念の歴史と、Hatena::Let での実例 - id:onk のはてなブログ
AWSマルチアカウント管理の考え方～利用規模に応じたAWSアカウント分割編～ - NRIネットコムBlog
ベストセラー本著者がApple入社→社員2千人以上の反対署名で即解雇
同じLED電球なのに300円と15,000円？ 分解してわかった価格差の”裏側”
ミッチェル・ハシモト氏、HashiCorpを去る。「新しい分野に踏み出す準備ができた」
データサイエンティストを目指す人におすすめの資格・コンペ｜難易度や試験内容も解説
『家族アルバム みてね』を支えるオンコールエンジニア制度 | gihyo.jp
モチベーション高く『継続』して勉強する技術 - Qiita
異動先の開発チームに高速で適応する技術 - SMARTCAMP Engineer Blog
Rustで扱える機械学習関連のクレート2021 - Stimulator
なれる!SRE - Becoming SREで学んだこと - じゃあ、おうちで学べる
Introducing Deopt Explorer - TypeScript
How an AWS Aurora feature cut our DB costs by 90%
データ系エンジニアの職種の違い - satoshihirose.log