みなさまお元気ですか 暑さも少し落ち着いてきて、ようやく外に出てもいいかなという気になってきました。季節の変わり目体調には気をつけていきたいですね。 実は、一ヶ月くらい前に Linux PC を自作して Mac から移行しました。そのときの考え、その後の感想を残しておきます。 また、学んだことや作業のログを細かく残しておきたいと思います。（どこかの誰かが不安に思ったときに同じ失敗や疑問を経験した人がいて安心してもらえたら嬉しい） Ubuntu のインストール画面 (ベストオープンソースと開発しよう！) 目次 Mac をやめるきっかけ、経緯 Ubuntu に移行して一ヶ月の感想 おまけ1: どのような PC になったか おまけ2: 事前に学んだこと おまけ3: PC の組み立て おまけ4: Ubuntu のセットアップ 加筆/修正 指摘のあった誤字を修正 NVEnc について誤った内容があっ
はじめに こんにちは！今回は、Pythonを使ってポモドーロタイマーを作成する過程を、要件定義から実装まで詳しく解説します。このプロジェクトを通じて、以下のスキルを身につけることができます： ソフトウェア開発のプロセス（要件定義、仕様策定、設計、実装） Pythonの基本的な構文とオブジェクト指向プログラミング Tkinterを使ったGUIアプリケーションの作成 時間管理の基本概念とその実装方法 それでは、プロジェクトの各段階を見ていきましょう。 1. 要件定義 まず、ポモドーロタイマーの基本的な要件を定義します。 1.1 機能要件 25分の作業時間を計測するタイマー機能 5分の短い休憩時間を計測するタイマー機能 15分の長い休憩時間を計測するタイマー機能（4回の作業セッション後） タイマーの開始、一時停止、再開、リセット機能 現在のフェーズ（作業、短い休憩、長い休憩）の表示 完了したポモ
前回の、社内プライベートポッドキャスト実現方法で、ポッドキャストサイトを静的配信しつつBasic認証をかけるというアイデアを書いた。しかし、Basic認証などなかなか使わなくなり、ネイティブでサポートしている静的ホスティングサービスも少ない。今回はCloudflare PagesのFunctions機能でリクエストをラップするミドルウェアを書けば実現できることが分かり、その方式を採用することにした。多少実装必要になるのと、認証周りを自前で書くのはあまりやりたくはないが、廉価に比較的省力で実現できるので受け入れる。 ネット上にいくつかサンプルは見つかるが、今回実装するにあたっては以下の点を留意した。 コード内に認証情報を載せない 複数ユーザーのIDとパスワードを管理できるようにする パスワードは定数時間比較してタイミング攻撃を防ぐ これらを以下のように解決することとした。 認証情報は環境変数
Cloudflare の新しいロードバランサ Pingora を試してみる - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。クラウド基盤本部の野島です。 今年のインターンシップでは、プラットフォーム(自社基盤)コースとして2名の方を受け入れ、それぞれ異なる課題をやってもらいました。 そのうちの一つは Pingora に関する課題で、覚道さんに取り組んでいただきました。（もう一つの課題は nginx のキャッシュの性能に関するもので、これについては昨日の記事をご参照ください） Pingora は Cloudflare が開発したロードバランサのためのフレームワークであり、Rust を使って好きなロジックを組み込んだロードバランサを書くことができます。 今回のインターンでは Pingora を使って TLS のクライアント証明書を使った認証プロキシを作ってもらいました。 そこで、この開発の中で得られた Pingora や OpenSSL に関する知見を共有しようと思います。 この記事は覚道さんのインター
Postgresqlのltreeを活用した階層構造の便利な利用法 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに ltreeとは ltree型 ltreeの操作 活用法 1. 承認フローの構築 事前準備 テーブル作成 データ追加 2. テーブルに細かくアクセス制御をかける 事前準備 ltreeの有効化 テーブル作成 ポリシー作成 行セキュリティポリシーの有効化 ポリシーの設定 データを追加 ユーザー作成 試す まとめ はじめに こんにちは！ エンジニア2年目のTKDSです！ 今回はltreeについて調べ、その活用法を考えてみました。 ltreeについて、ltreeの活用法の2段構成です。 ltreeとは 階層ツリー構造を模した構造を格納する機能を提供する拡張機能です。 詳しくはドキュメントをみてください。 ltree型 階層ツリー構造を表す型です。 例）`Company.Department.Team1 ドット区切りで大文字小文字は区別しないようです。 各データはラベルと呼びます（上記でのC
Wasmでお金を稼げるプロダクトは作れるのか？ こんにちは。私は技術者としてはかなりミーハーな部類に入ります。 そんなミーハーな私は盛り上がっている分野についてはとりあえず触ってみたい欲が先行します。 ここ数年で盛り上がっている分野といえば色々とありますが、例えばWasmはソフトウェアエンジニア界隈を中心に盛り上がっている分野の一つとして数えてもよいでしょう。 私自身Webフロントエンド開発なども行っているため、分野的にもWasm、そしてWasmを活用した事例などは気になるところです。 ところでこういった気になる分野の技術については、なるべくビジネス的にも機能する形で落とし込みたいと常日頃考えています。 つまり その技術を使うことでお金を得ることができる という状況で使いたいのです。 これは私の性格的な部分が大いに影響していると思いますが、趣味的な用途でしかその技術を利用しない場合、ちょっ
EKSでKubernetes DaemonSetを用いたロギング：Fluent-bitの運用とトラブル事例 - MonotaRO Tech Blog
モノタロウのプラットフォームエンジニアリング部門 コンテナ基盤グループの宋 明起です。 私たちは、アプリケーション開発者からコンテナシステムの認知負荷を取り除き、アプリ開発に専念できるコンテナ基盤の構築と基盤を改善し、開発者はより楽に、より安全にアプリケーションのデプロイと運用できるように支援しています。 背景 基本設計 方針 構成 サンプル モニタリング サンプル 障害 障害1. Memory overflowエラーが発生 障害2. 大量のログが欠損になっている (refresh_interval) 障害3. まだ一部ログが欠損になっている (Prestop) [FAQ] 背景 モノタロウでは以下の記事にあるようにバックエンドのAPIをコンテナ化から始め様々なレイヤーの様々なアプリケーションをEKSの上で運用しています。 EKSコンテナ移行のトラブル事例：ALBの設定とPodのライフサイ
はじめに こんにちは。newmoでソフトウェアエンジニアをやっている@tenntennです。 newmoには2024年8月に入社しました。この記事を書いているのは2024年9月なので、入社してだいたい1ヶ月ちょっとが経過したところです。 なお、筆者が入社した経緯などは次の記事を読んでください。 note.com 入社した当初、newmoのバックエンドコードのコードを眺めていると、次のように宣言された関数を見つけました。 func Now(_ context.Context) time.Time { return time.Now().In(time.UTC) } 単にtime.Now関数を呼び出して、LocationをUTCに設定しているだけです。 しかも、引数はブランク識別子になっているので使用していません。 しかし、筆者はこれを見て、これは後々のことを考えているなと感心しました。 ちな
こんにちは！ ラブグラフ開発インターンの arawi です。 今日は Rails (ActiveRecord) を使っていると発生してしまいがちな N+1 問題についての記事です！ TL;DR preload は SQL でデータを取得したあとインスタンス化するので、大量のレコードを prelaod するととても重くなる 想定する読者 N+1 問題を理解している Rails/ActiveRecord の経験がある 特に、preload を使ったことがある 発端 サービス上のとあるページの高速化を図るため、ページの SQL クエリを見直していました。 このページではカメラマン(Photographer)とカメラマンが1回の撮影で取った写真集(Album)、そして撮影された写真(Photograph)を表示していたのですが、アルバムや写真が preload や eager_load で事前読み
GoでKubernetesクラスター上にモックリソースをサクッと構築するOSSを開発しました - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。株式会社ZOZOのSRE部プラットフォームSREチームに所属しているはっちーと申します。 本記事では、Kubernetesクラスター上にモックリソースをサクッと構築する「モック構築ツール」を紹介します。ZOZOの事例をもとにした説明となりますが、Kubernetesクラスター上での負荷試験やフロントエンド開発などの効率化において広く一般的に活用できるツールのため、OSSとして公開しています。GitHubリポジトリは以下です。 github.com 本ツールは、私個人のOSSとして管理しています。ZOZOでは、社員がOSS活動しやすいように、「業務時間中に指示があって書いたソフトウェアでも著作権譲渡の許諾によって個人のものにできる」というOSSポリシーがあります。ありがたいです。 techblog.zozo.com 目次 はじめに 目次 モック構築ツールとは 開発のきっ
Storybook 8.3 のリリーつについて 先日 Storybook 8.3 がリリースされました。 このリリースでの目玉機能は、なんといっても、待望の Vitest 対応ではないでしょうか。 以下は、7月末に一部公開されていたスクリーンキャスト。 とはいえ、何故か大々的に告知されていなかったり、Changelog には以下のようにあるのですが ⚡️ First-class Vitest integration to run stories as component tests 🔼 Next.js-Vite framework for Vitest compatibility and better DX 🗜️ Further reduced bundle size for a smaller install footprint 🌐 Experimental Story globa
対象読者 IoTに興味があり、C#と電子工作の基本的な知識がある方を対象とします。C#や電子工作のごく初歩的な説明は割愛していますので、「C#ではじめるラズパイIoTプログラミング」の記事なども併せて参照してください。 はじめに 連載第5回の今回は、マトリックスLEDを使った電光掲示板表示や距離センサーの値を表示するプログラムを作成します。 マトリックスLEDとは マトリックスLEDは、複数のLEDを行列状にならべて一体化したLEDです。今回は、8×8ドット（LED縦横8個、計64個）のマトリックスLEDを利用します。 マトリックスLEDは、行と列を選択して特定のLEDを点灯させます。8×8ドットなら、計16ビットのデータで制御できるということです。前回解説した16ビットシフトレジスタMAX7219を使うことで、かんたんに制御することができます。 マトリックスLEDディスプレイモジュール
福田（@JunyaFff）です。本連載Python Monthly Topicsで2024年3月に公開したRust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう で紹介した「uv」が、さらなる進化を遂げました。今回は、その新機能を紹介します。 はじめに Astral社が開発するRust製の高速なpipの代替ツール「uv」がパッケージマネージャーとして8月にアップデートされました。pipの代替ツールとしてだけでなく、Pythonプロジェクト、コマンドラインツール、単一ファイルスクリプトさらにPython自体を管理できるようになりました。uvは、pipやpipx、venv、poetryやpyenvのような機能を包括していると言え、そしてそのすべてが非常に高速に動作します。 本記事では、アップデートした「uv」の新機能を中心に紹介します。 基本的な使い方は Rust製のPythonパ
トリガーを用いたPostgreSQLのデータ変更検知方法 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに 事前準備 トリガーを使用する方法 補足：トリガーと関数のみ消す方法 まとめ はじめに こんにちは！ エンジニア２年目のTKDSです！ PostgreSQLでのテーブル変更検知方法について調べました。 今回はトリガーを使用する方法について説明します。 事前準備 DBの準備(compose.yaml) services: db: image: postgres:16.4-bullseye container_name: db environment: POSTGRES_USER: postgres POSTGRES_DB: postgres POSTGRES_PASSWORD: postgres ports: - "127.0.0.1:5432:5432" volumes: - db_data:/var/lib/postgresql/data - ./init.sql:/docker
Secretlint v8.3で、単体のバイナリファイルとしてsecretlintコマンドを配布するようにしました。 Release v8.3.3 · secretlint/secretlint どういうことができるようになるかというか、Node.jsをインストールしなくてもsecretlintコマンドを使えるようになります。 次のようにCurlでダウンロードして実行するだけで、機密情報の検出ができるようになります。 #!/usr/bin/env bash set -euo pipefail SECRETLINT_VERSION="8.3.3" # secretlintのバージョン ARCH=$(uname -m) OS=$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]') # Map architecture to the expected format ca
ストレージの暗号化は実施して当然のセキュリティ対策のひとつとなりつつあります。一般的なスマートフォンであればほぼ暗号化された状態ですし、WindowsやmacOSでも暗号化するための設定が用意されています。たとえばWindowsの場合、PCの購入時点で暗号化がオンになっているケースもあります。サーバーも用途によっては暗号化したい場合もあるでしょう。 ここで問題になるのが、どのようにしてストレージ復号用のパスフレーズを入力するのか、です。今回はUbuntuのルートファイルシステムを暗号化した上で、起動時にリモートからSSH経由でストレージの復号する方法を紹介しましょう。 ストレージ暗号化における復号の手間と意味 Ubuntu自体は10年以上前から、インストール時にストレージを暗号化するオプションが提供されていました。現在はその手法としてLVMとLUKSを利用したLinuxにおける一般的な暗号
開催されたばかりのRailsWorld 2024で発表されたKamal 2を使って、さくらのVPSにRailsアプリをデプロイしましたので報告します。 Linuxのサーバデプロイの知識がある程度あることを前提に、私が引っかかったポイントを中心に説明します。入門的な内容は、いつか別途書きたいと思います。 TL;DR Kamalを使うと さくらのVPSなどに、Railsアプリを簡単にデプロイできます VPS、ドメイン、Dockerイメージレポジトリは事前に用意が必要です SSLもLet's Encyryptから自動的に取得され、追加の設定が不要です 多数のアプリをひとつのVPSに同時に載せることができますので、ポートフォリオや個人開発には最適です Railsに限らず、Docker化できるアプリならなんでもいける 自分の感触だと、AWSよりマジでずっと簡単 (例えばこの例など) 前提とする知識
Reactのコアアーキテクチャは、与えられた関数（すなわちコンポーネント）を繰り返し呼び出します。この仕組みはReactのメンタルモデルを単純化し、その人気に一役を買いましたが、同時にパフォーマンスの問題が生じる原因にもなりました。関数のパフォーマンスコストが高いと、アプリの動作は総じて遅くなります。 開発者はReactにどの関数をいつ再実行するか手動で指示しなくてはならなかったため、パフォーマンスチューニングが悩みの種になっていました。Reactチームが最近リリースしたReact Compilerというツールは、コードを書き直すことにより、開発者が手動で行っていたパフォーマンスチューニングの作業を自動化します。 React Compilerはコードに何をするのでしょうか？裏ではどのような処理が行われるのでしょうか？使った方がいいのでしょうか？こうした疑問について詳しく見ていきたいと思いま
GitHub - dleemiller/WordLlama: Things you can do with the token embeddings of an LLM
from wordllama import WordLlama # Load the default WordLlama model wl = WordLlama.load() # Calculate similarity between two sentences similarity_score = wl.similarity("i went to the car", "i went to the pawn shop") print(similarity_score) # Output: 0.06641249096796882 # Rank documents based on their similarity to a query query = "i went to the car" candidates = ["i went to the park", "i went to th
Dataflow Indexer データ整合性担保と性能改善 - LegalOn Technologies Engineering Blog
はじめに こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの臼井（jusui）です。 私たちのチームは、LegalOn Technologies が提供する主要サービス—「LegalOn Cloud」、「LegalForce」、「LegalForceキャビネ」—の検索・推薦システムの開発と運用を担当しています。 2024年7月に当チームから「Dataflow 実践開発セットアップ」を公開しました。 tech.legalforce.co.jp 今回は、2024年4月から提供開始した弊社の新サービス「LegalOn Cloud」の初回リリースに向けて開発した Indexing pipeline とその後の改善についてご紹介します。具体的には、Cloud Pub/Sub と Cloud Dataflow を活用した Indexing pipeline の開発により、Elas
Today we’re excited to announce the release of TypeScript 5.6! If you’re not familiar with TypeScript, it’s a language that builds on top of JavaScript by adding syntax for types. Types describe the shapes we expect of our variables, parameters, and functions, and the TypeScript type-checker can help catch issues like typos, missing properties, and bad function calls before we even run our code. T
週刊Cloudflare - 2024/09/22週
こんにちは！あさひです 🙋♂️ 今週は Birthday Week の変更分があったりで更新多めです！ 早速キャッチアップしていきましょう。 この記事の主旨 この記事では、Cloudflare のサービスにどんな変更があったかをざっくりと理解してもらい、サービスに興味を持ってもらうことを目的としています。そのため、変更点を網羅することを優先します。 2024/09/22 ~ 2024/09/28 の変更 Wrangler 3.78.12 パッチアップデート Queues が正式に GA（一般提供）となったことを反映し、警告メッセージから「ベータ」という記載が削除されました。 3.78.11 パッチアップデート wrangler設定ファイルで[routes]が変更された際に、その設定を自動的に検証する機能が追加されました。 3.78.10 パッチアップデート nodejs_compatフ
An Library to assist in TPM communication capture and tampering - CyberDefenseInstitute/tpmproxy 準備 PC が 1 台必用です。 TPM は無くても構いませんが、あった方が少しだけ楽しみが増えます。 Linux（Ubuntu） をインストール後、Linux 上で仮想マシンに Windows をインストールする流れになりますので、Windows 11 がインストール可能な程度のスペックが必用です。 PC が用意できたら次の作業を行ってください。 BIOS（UEFI）で仮想化機能を有効化 Ubuntu 24.04 インストール Linux 上で仮想マシンが動かせれば何でも構いません（Arch Linux はいいぞ） 本稿では Ubuntu 24.04 のコマンド、パッケージ、パスを前提に手順を解説
2024年8月9日に登場した「Raspberry Pi Pico 2」には、ArmコアとRISC-Vコアを搭載した独自開発マイコン「RP2350」が搭載されています。RISC-Vコアを簡単に使えて面白そうだったので、実際にRP2350のRISC-Vコアを使ってLチカを実行してデバッグも試してみました。 Raspberry Pi Pico 2 – Raspberry Pi https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-pico-2/ GitHub - raspberrypi/pico-examples https://github.com/raspberrypi/pico-examples?tab=readme-ov-file ・目次 ◆1：用意する物 ◆2：LチカのコードをRISC-Vコア向けにビルドする ◆3：デバッグ環境を構築 ◆4
Linux Daily Topics Adelie Linux開発者、systemdをmusl libcに移植 Adelie Linux開発者のA. Wilcoxは9月5日、自身のブログ「The Cat Fox Life」に「Porting systemd to musl libc-powered Linux（systemdをmusl libcベースのLinuxに移植する）」と題した記事を投稿、Adelie Linuxのようにmusl Cライブラリを使用するディストリビューション上でも実行可能なsystemdを開発したことを明らかにした。すでにパッチセットがGitLab上に公開されており、Wilcoxはパブリックベータに向けたテストを呼びかけている。 Porting systemd to musl libc-powered Linux -The Cat Fox Life commi
編集部員向けに、画像を自動でGIGAZINEに掲載する時の形式に整えるツールを作成しました。せっかくなので、作り方を記事にしてみました。 画像を変換する方法は多数存在していますが、今回はJavaScriptのライブラリである「sharp」を使用します。 sharp - npm https://www.npmjs.com/package/sharp 最初に開発環境を整えるため、Node.jsをインストールします。Node.jsのダウンロードページで「Prebuilt Installer」をクリックし、「Download Node.js v○○.○○.○」をクリック。 ダウンロードしたmsiファイルをダブルクリックして実行します。 Node.jsのセットアップウィザードが起動するので「Next」をクリック。 ライセンスに同意して「Next」をクリックします。 インストール先のフォルダを確認して
Hello friends, this is the first of two, possibly three (if and when I have time to finish the Windows research) writeups. We will start with targeting GNU/Linux systems with an RCE. As someone who’s directly involved in the CUPS project said: From a generic security point of view, a whole Linux system as it is nowadays is just an endless and hopeless mess of security holes waiting to be exploited
Sentryで大量のエラー通知を監視するために、カスタムフィルタリングを実装した話 - asoview! Tech Blog
はじめに こんにちは、アソビューでフロントエンドエンジニアをしている村井です。 皆さんは、Sentryを使っていてエラーにノイズが多くて困ったことはありませんか？ 私のチームでも、Sentryを導入した際に同様の課題に直面しました。本記事では、このエラー通知のノイズを削減した方法とその効果について解説します。 Sentryを利用している方や、エラー監視の効率化を図りたい方の参考になれば幸いです。 カスタムフィルタリングが必要になった背景と課題 Sentryを導入した当初、私のチームでは想定以上のエラー通知が発生し、その多くが実際の問題解決には直結しないものでした。具体的には、以下のようなケースが頻発していました。 ユーザーの操作による意図的なエラー：フォームのバリデーションエラーや、アクセス権限がないページへの遷移など、ユーザーの操作によって発生するエラー 特定のAPIから頻発するエラー：
自分でコードを書かずにどこまでやれるか？「GitHub Copilot」をフル活用してReact＋ExpressのWebページ実装に挑戦
プロジェクトの生成 最初に、実装のもととなるプロジェクトを作成していきます。 Reactプロジェクト 「TypeScriptを利用したReactプロジェクトの生成方法」をCopilot Chatに質問すると、図2の通り、Create React Appを利用する方法を提案してきました。 図2 Copilot Chatが提案したReactプロジェクトの生成方法 しかし、Create React Appを利用する方法は、Reactの古いページには記述があるものの、現在の公式ページには記述がなく、方法として古い点が気になります。そこで「create-react-appは古いのでは」とCopilot Chatに質問すると、図3の通りViteを利用した方法を提案してきました。 図3 「create-react-appは古いのでは」と質問した様子 本記事ではこの提案に基づき、Viteを利用して、リスト
新Linuxカーネル解読室 - netfilterにおける排他制御 - VA Linux エンジニアブログ
「Linuxカーネル2.6解読室」（以降、旧版）出版後、Linuxには多くの機能が追加され、エンタープライズ領域をはじめとする様々な場所で使われるようになりました。 それに伴いコードが肥大かつ複雑化し、多くのエンジニアにとって解読不能なブラックボックスとなっています。 世界中のトップエンジニア達の傑作であるLinuxカーネルにメスを入れ、ブラックボックスをこじ開けて、時に好奇心の赴くままにカーネルの世界を解読する「新Linuxカーネル解読室」プロジェクト。 1. はじめに 1.1. RWロックとRCUのおさらい 2. netfilterについて 2.1. netfilterのデータ構造・実装 2.2. ルールの参照 2.3. ルールの追加・更新 3. RWロック・RCUの比較 3.1. RWロックで保護した場合 3.1.1. 競合区間の保護 3.2. RCUで保護した場合 3.3. 更新処
キャラクター付けを目的としたファインチューニング-ローカルLLMの底力 | IIJ Engineers Blog
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 こんにちわ。とみーです。皆様いかがお過ごしでしょうか？ 今回色々ローカルLLMの活用法を模索する中で、やっぱファインチューニングも必要だということで取り組んでいたりします。 その内容について、知った内容等をまとめてみました。 RAGはやっぱり便利だ-この技術の活用法を模索中 実は現在、社内情報を使ったRAG(Retrieval Augmented Generation)向けチャットをさらに良いものにするためにどういう対応が必要かを調べて回ったりしています。これまでの投稿を見ていただけ
AIでディープフェイクを作るFaceFusionのインストールと使い方とNSFWフィルターの解除方法2024-06-30 FaceFusionとは？ いわゆるDeepFakeというのが作れるやつです。 トムブラウンの漫才でみちおの顔がトム・クルーズになってたりするあれが作れるやつです。 https://github.com/facefusion/facefusion 今回はWindowsでの導入方法を公式の説明を参考に確認していきます。 https://docs.facefusion.io/installation すべてコマンドプロンプト上で実行すればよいです。 必要なツールのインストール Git winget install -e --id Git.Git Conda winget install -e --id Anaconda.Miniconda3 --override "/Add
Linux/4004 Slowly booting full Linux on the intel 4004 for fun, art, and absolutely no profit TL;DR I booted Debian Linux on a 4-bit intel microprocessor from 1971 - the first microprocessor in the world - the 4004. It is not fast, but it is a real Linux kernel with a Debian rootfs on a real board whose only CPU is a real intel 4004 from the 1970s. The video is sped up at variable rates to demonst
honeylab.hatenablog.jp honeylab.hatenablog.jp honeylab.hatenablog.jp 上の３つの記事と私のTwitterで随時解析情報をお知らせしてきましたが、一定の成果を 得られたためここに記しておきます。 ハードウェア、ファームウェアについて ・CPUはAllWinnerの８コア 2.0GHz A572という割と豪華な奴 ・ストレージ８G,うち２GをゲームROM含むrootsとして使用 ・Linux Kernel 5.15 Linux version 5.15.123-yocto-standard (oe-user@oe-host) (aarch64-poky-linux-gcc (GCC) 11.2.0, GNU ld (GNU Binutils) 2.38.20220313) #1 SMP PREEMPT Mon Jan 29 0
非エンジニアが一年間Neovimを使った感想
はじめに これは、非エンジニアの学生が一年間Neovimを使ってみて感じたことを気ままに書いた記事です。 エディタ遍歴 まず最初に自己紹介がてらこれまでのエディタ遍歴を紹介します。 Eclipse(2022/4 ~ 2023/7) 最初に使ったエディタ(IDE)は、Eclipseです。 学校の授業で半年間だけc言語をやる機会があったので、その時に入れました。 本当はVS Codeを入れたかったのですが、当時のわたしはVisual StudioとVisual Studio Codeの違いすら分からないエディタ弱者だったので断念しました。 しかし、ここでVS Codeを使っていたらおそらくNeovimには出会えなかったと思うので、結果的には幸運だったと思います。 Eclipseは、c言語を書く以外にも学校のレポートをTeXで書くために使っていました。 エディタ内で編集やコンパイルやPDFのプレ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに コマンドラインツールを開発する際、機能の追加や変更が容易で、拡張性の高いアプリケーションを作ることは重要です。この記事では、Commandパターンを活用してコマンドラインツールの拡張性を高める方法について解説します。 なぜCommandパターン？ Commandパターンは、GoF（Gang of Four）デザインパターンの1つで、リクエストをオブジェクトとしてカプセル化することができます。このパターンを使うことで、コマンドの追加や変更が容易になり、アプリケーションの拡張性が向上します。 ユースケース Commandパターンは
tl;drGemma 2 2B の日本語版が発表されたよ Google Colab と macOS で試したよ macOS では transformers と MLX で試したよ 2B にしてはかなり日本語が流暢で、ローカル LLM の進展をすごく感じるよ Gemma 2 2B JPN とは Gemma-2-JPN は日本語に特化した Gemma 2 の事後学習モデル。英語と同様の性能。使用例として挙げられているものは、詩の作成や翻訳、コード生成など。モデルの訓練には TPU を用いており、JAX、ML Pathways を使用したよう。モデルの性能評価は GPT-3.5 と LLM as a Judge で比較。一般的なベンチマークというより、日本語で聞いたら日本語で答えるという RLHF をしているらしい（Gemma Developer イベントで話していた記憶より）。 試したくてうず
import asyncio import websockets import pyaudio import numpy as np import base64 import json import wave import io import os API_KEY = os.environ.get('OPENAI_API_KEY') #わからない人は、上の行をコメントアウトして、下記のように直接API KEYを書き下してもよい #API_KEY = "sk-xxxxx" # WebSocket URLとヘッダー情報 WS_URL = "wss://api.openai.com/v1/realtime?model=gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01" HEADERS = { "Authorization": "Bearer "+ API_KEY, "Open
［解決！Python］dir関数やinspectモジュールを使ってオブジェクトのメソッドや属性の一覧を取得するには
［解決！Python］dir関数やinspectモジュールを使ってオブジェクトのメソッドや属性の一覧を取得するには：解決！Python dir関数とgetattr関数を組み合わせてオブジェクトの属性とその値を取得する方法やinspectモジュールが提供する関数を使って同様なことをさらに詳細に行う方法を紹介する。 o = 10 members = dir(o) # oの属性を取得 for m in members: print(f'{m}: {getattr(o, m)}') # 属性とその情報を表示 members = [(member, getattr(o, member)) for member in dir(o)] members.sort() # 属性名でソート # inspectモジュールを使って同じことをする import inspect members = inspec
Introduction | ell documentation
ell is a lightweight prompt engineering library treating prompts as functions. After years of building and using language models at OpenAI and in the startup ecosystem, ell was designed from the following principles: Prompts are programs, not strings¶ import ell @ell.simple(model="gpt-4o-mini") def hello(world: str): """You are a helpful assistant""" # System prompt name = world.capitalize() retur
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