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週一サーフィンw 冷たい・・ - MOSSA LOG
週一サーフィンw 海水はまだまだ冷たい､､､ 先週の風邪？から完全復活、週一サーフィンのMOSSA11号です 今日も腰ぐらいのファンウェーブ、勢いよく海に入ると､､､ なんだか、妙に水が冷たい でもそんなの関係無え!!! めっちゃ関係あった 先週ほど波数が多くないものの、前半は非常に楽しめたのですが、後半、波待ちの時間が長くなって海に浸かる時間が長くなると、身体、特に脚が冷えて、テイクオフの際にうまく持ち上げられません 怪我をする前に、少し早めに切り上げました いつもより少し時間が短いとはいえ、最初から最後まで沖でひたすらパドル それなりにパドル力がついてきたかな？？ 今週もガッツリ塩分補給 来週も海に行くでやんすよww
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UNC5537 Targets Snowflake Customer Instances for Data Theft and Extortion | Google Cloud Blog
UNC5537 Targets Snowflake Customer Instances for Data Theft and Extortion Introduction Through the course of our incident response engagements and threat intelligence collections, Mandiant has identified a threat campaign targeting Snowflake customer database instances with the intent of data theft and extortion. Snowflake is a multi-cloud data warehousing platform used to store and analyze large
Flaxを使用したRecurrentGemma2Bグリフィンモデルのファインチューニングチュートリアル(Kaggle、GoogleColabノート付) - Sun wood AI labs.2
こんにちは！今回は、Flaxを使用して2Bグリフィンモデルをシンプルな翻訳タスクにファインチューニングする方法を学びます。グリフィンモデルは強力な言語モデルで、ファインチューニングによって特定のタスクに適応させることができます。 初心者の方にも分かりやすいよう、コードの説明を丁寧に行いながら、ステップバイステップでチュートリアルを進めていきます。それでは、早速始めていきましょう！ RecurrentGemma-9b: 革新的な自然言語処理モデルの登場はじめに近年、自然言語処理（NLP）の分野では、大規模な言語モデルが目覚ましい進歩を遂げています。そんな中、Googleが開発したRecurrentGemmaモデルが注目を集めています。RecurrentGemmaは、従来のGemmaモデル...hamaruki.com2024.06.12 セットアップ まずは必要なライブラリをインストールし、
6月9日（日） 早朝ジョグなし。 そのかわり、昼前に3.6kmのジョグ&ウォーク。 95%はジョグだった。 25℃という夏の気候だったが、曇りでちょうどいい体感気温だった。 もちろん汗はそこそこかく。 いつも昼前に3kmちょっと走って、そのまま近くのスーパーで昼を買って帰る。 ジョギングのスタイルのまま、汗止めのヘアバンドをして、短パンで汗をかいたTシャツを着て、レジの列に並ぶのだ。 走るときは基本的に小銭は持たないので（真夏は水分補給用に200円ほど持つ）、アームバンドにつけているスマホで、電子マネー決済をする。 そうしている間に、汗がボタボタ垂れてくる。 走っている間より、走り終わってからの方が汗が出てくる気がするのは、気のせいだろうか？ ネットで調べてみたら、走っている間は風を受けてすぐに乾くのだという。 風があった方が洗濯物が乾きやすいのと同じ、とのこと。 ChatGPTに聞いたら
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 --><!--株価検索 中⑤企画-->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">
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999 crates of Rust on the wall
tl;dr I’ve been comparing crates on crates.io against their upstream repositories in an effect to detect (and, ultimately, help prevent) supply chain attacks like the xz backdoor1, where the code published in a package doesn’t match the code in its repository. The results of these comparisons for the most popular 9992 crates by download count are now available. These come with a bunch of caveats t
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悪いことはしてないんですけどね。 会社でやっている仕事の延長で、係替え的なのがありました。 私はいろんなことを兼務状態だったため責任もあいまいなので、そこを明確にするために人事上きちんと整えろと訴えた結果です。 その係替え自体も別に希望通りではなかったのですが、最後の最後に「係変わったから給料下げるね」という話になりました。 一切給与の話は聞いてなかったので、私からしてみると完全に裏切られた形ですが、もはや拒否権はなかったようです。 ついでに言えば、別の業務まで押し付けようとしているようで、仮に押し付けられても放置でいいかなと思っています。 それにしても、この賃上げ＆物価高な風潮の中で、年収で言えば最低でも１割、ざっと計算しても２割弱は下がりそうです。 しかも最悪なことに、健康保険料などが決まる４～６月はそのままで、７月から下がるんですよね。 嫌がらせなのかな。 これまでカツカツで生活して
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[Agents for Amazon Bedrock] 居酒屋の案内と予約ができるエージェントをCDKでデプロイしてみました | DevelopersIO
[Agents for Amazon Bedrock] 居酒屋の案内と予約ができるエージェントをCDKでデプロイしてみました 1 はじめに CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 Agents for Amazon Bedrockを使用すると、Knowledge bases for Amazon BedrockやLambdaを呼び出して複雑な処理ができるエージェントを作成することができますが、今回は、これを手軽にデプロイ出来るようにとCDK化してみました。 最初に、作成したエージェントが動作している様子をご確認ください。 居酒屋に関する質問は、ナレッジベースの情報を使ってレスポンスし、予約を希望すると、日時や人数など必要な情報を聞き取って、「予約」を行っているのがわかります。 ナレッジベースとして使用したのは、前回作成した「架空の居酒屋案内」です。 予約は、「予約AP
![[Agents for Amazon Bedrock] 居酒屋の案内と予約ができるエージェントをCDKでデプロイしてみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5fc5d99a3e7a01fd348d908da8951bc0b3ca082b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Famazon-bedrock.png)
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