Intel第13～14世代CPUが不安定になる不具合、新たな情報 ［Update 1: Intelの声明を加筆。根本的な原因はeTVBではない］ | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z
更新履歴 ［記事初公開日: 2024/6/15 AM07:51］ ① Intelの新たな声明によると、CPUが不安定になる根本的な原因はeTVBの設定ミスではないそうです。当初、記事に「原因判明」と記していましたが、これは誤りでした。謹んでお詫びいたします。記事下部にIntelの声明を加筆するとともに、記事タイトルおよび内容を改訂いたしました。 ［2024/6/15 PM18:18］ ［New］ 事の発端Intelの第13世代Core 13000シリーズ(Raptor Lake)や第14世代Core 14000シリーズ(Raptor Lake Refresh)のK付きCPU (Core i9-13900KやCore i9-14900Kなど)を使用していると、数か月後くらいに突然不安定になって、ゲームがクラッシュしたり、「Out of video memory trying to alloc
モノレポでマージキューと必須ステータスチェックを運用するためのTips - ROUTE06 Tech Blog
ROUTE06 でソフトウェアエンジニアをしている @MH4GF です。 GitHub のマージキュー(Merge Queue)を私のチームでの開発フローに取り入れてから数ヶ月経ちました。マージキューは非常に便利ですが、挙動の理解やセットアップに難しさがあると感じています。いくつかの課題の対処ができ安定した運用ができてきたので、この記事ではセットアップでつまづきがちな点を紹介します。 マージキューとは マージキューは 2023 年 7 月に一般公開された比較的新しい機能で、簡単に説明すると「プルリクエストのマージ前にマージ先ブランチを取り込んだ上で CI を実行し、通ることを確認してからマージする」機能です。 複数人で GitHub を利用した開発をしていると、main ブランチの取り込み漏れにより「プルリクエストでの CI は通るものの、マージ後の main ブランチの CI は失敗する
ワークフローツールを AWS Step Functions に移行した話 | CyberAgent Developers Blog
AI事業本部の協業リテールメディアdivでソフトウェアエンジニアをしている 中澤 といいます。直近では、プロダクト開発以外にAI 事業本部の新卒研修の運営を行なったりもしていました。 私が所属しているチームで最近、定期バッチを行うワークフロー管理ツールを AWS Step Functionsへ移行したので、移行の背景や得た知見を記事として公開します。 移行前の構成 私たちのチームでは、ワークフロー管理ツールを AWS Step Functions に置き換える前には、Prefect を使っていました。 Prefect に関しては、弊社ブログの別記事があるので、Prefect について知りたい方はそちらも参考にしてみてください。 Prefect を利用している時の構成では、Prefect 側でワークフローのスケジュール管理やワークフロー内のタスク実行を Prefect、実際のワークフローのタ
php-fpm がリクエストを処理しているサイクルをざっくりとまとめました。 php-fpm ワーカープロセスの生成 リクエストループ 1) リクエスト接続待ち listen_socket の生成 FastCGI リクエスト 2) リクエスト開始処理 実行PHPファイルパスの決定 スーパーグローバルへの格納 3) PHPファイル実行 4) リクエスト終了処理 PHP コード実行リソースの解放 max_requests チェック FastCGI クライアントとの通信 接続開始 リクエスト読み取り レスポンス書き込み 接続終了 さいごに php-fpm ワーカープロセスの生成 php-fpm は FastCGI リクエストを処理する SAPI 実装の一つです。いわば、PHP コードを実行する FastCGI サーバです。prefork 型となっており、nginx 等からの FastCGI リク
Monitoring user experience
of Flutter apps with SLI/SLO (日本語)
こちらは 2024年6月に https://flutterninjas.dev/ で登壇した資料です。 SLI/SLO is often heard as a SRE word, but it is not familiar to mobile app development. In my product, the failure rate is high, and I needed a mechanism to detect and solve the problems as early as possible. So I adapted the SLI/SLO mechanism to fit mobile apps and created a mechanism to detect poor user experience. This mechanism allows for imm
先日The Registerを見ていたらアジャイル開発の失敗率は268%も高い Study finds 268% higher failure rates for Agile software projectsという記事が目に入りました。 The RegisterはITニュースサイトで、日本で言うところのITmediaやWIRED、GIGAZINEみたいなところですかね。 その記事は元記事を紹介しているもので、『元記事はImpact Engineeringの宣伝ではあるが、アジャイル開発は期待ほどうまくいかないという疑念を抱かせるのにも十分である』というようなまとめになっていました。 ではImpact Engineeringってなんなんだよと元記事268% Higher Failure Rates for Agile Software Projects, Study Findsを最後まで読
Introducing the Advanced Python Wrapper Driver for Amazon Aurora | Amazon Web Services
AWS Database Blog Introducing the Advanced Python Wrapper Driver for Amazon Aurora Building upon our work with the Advanced JDBC (Java Database Connectivity) Wrapper Driver, we are continuing to enhance the scalability and resiliency of today’s modern applications that are built with Python. The ability to scale is critical to handle millions of users on demand, and with stateful applications such
トランプの有罪
2024年6月15日 田中 宇 5月30日、米ニューヨーク州地裁が、口止め料裁判（34の裁判の集合体）でドナルド・トランプを有罪にした。この裁判は、米国の権力と権威を握る民主党やエスタブ勢力が、反エスタブな共和党のトランプが11月の選挙で大統領に返り咲くことを防ぐため、無理矢理に進めて有罪評決にした。 裁判の形式をとった政治弾圧になっているが、同時に、有罪判決が覇権放棄屋トランプの支持者を増やす結果になるという隠れ多極主義的な色彩を持っている。 （Yale Law Professor Shreds Trump Verdict, Cites "Serious" Constitutional Problems） この裁判は、トランプが2016年の選挙前に、以前の不倫相手だったストーミー・ダニエルズに弁護士経由で13万ドルの口止め料を払い、その支払いを、口止め料でなく、弁護士への一般的な報酬であ
As we continue to focus our AI research and development on solving increasingly complex problems, one of the most significant and challenging shifts we’ve experienced is the sheer scale of computation required to train large language models (LLMs). Traditionally, our AI model training has involved a training massive number of models that required a comparatively smaller number of GPUs. This was th
This is a search field with an auto-suggest feature attached. Today is your first day of switching to a new project. You have been testing your previous application for almost a year and you are not an expert but an advocate of the application. However, today you are going to be an apprentice in this new project. The first thing you would do is explore the application to get an insight into how it
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
php-fpm リクエストサイクル - Shin x Blog
『アジャイル開発の失敗率は268%も高い』のコメント欄が面白かったので紹介するよ - Qiita
How Meta trains large language models at scale
Heuristics - The Tester's Guidestick