｢これはHEAD^^｣ ｢これはHEAD^2｣ ｢これはHEAD~2｣｢HEAD@{2}､reflog用｣｢全部いっしょじゃないですか｣｢違う!!もっとよく見ろ!!｣ - Qiita
｢これはHEAD^^｣ ｢これはHEAD^2｣ ｢これはHEAD~2｣｢HEAD@{2}､reflog用｣｢全部いっしょじゃないですか｣｢違う!!もっとよく見ろ!!｣Git 画像略 TL;DR(Too Long; Didn't Read) ~nは単純なコミットの親をたどる(ブランチの分岐がある場合は現在のブランチのみで辿れるコミット) ^nはマージコミット向けで^2は｢そのコミットの2番目の親(取り込んだブランチの前回のコミット)｣ だからHEAD^n(n > 2)は存在しない 2024/06/04追記： OctopusなMergeだと３つ以上のブランチからマージできるので^nも存在する......があまり見かけることはない HEAD^^は｢HEAD^の親｣､HEAD^2は｢HEADのもう一人の親｣みたいな......｡タラちゃんがHEADだと波平がHEAD^^でマスオがHEAD^2です(
以下の文書はBashを使う前提の話。 Bashにはコマンド置換(Command substitution)というのがある。$(another-command)のように、$()でコマンドを括る記法だ。これを利用すると、括弧で括られたコマンドが実行され、その標準出力が文字列として取り出され、$()全体を置き換える。シェルスクリプトでは非常によく見る技術だ。 この$()でファイルの内容を読み出すというのを最近見た。このような用法は非常によく見る。 foo-command $(cat params.txt) しかし、より良い書き方があるのでこれを提唱したい。$(< params.txt)と書くことで全く同等のことができる。しかも速いのでこちらのほうが完全に上位互換となる。 foo-command $(< params.txt) この方法はBashのドキュメントのコマンド置換のコーナーにちゃんと書か
【無料】高精度&爆速で文字起こしが終わるAIツール「Gladia」がスゴイ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、インハウスマーケティング部のかけるです。 生成AIによってライティング業務の効率化が進むなかで、「文字起こし」は生成AIが得意とする領域の一つです。 今回は数ある文字起こしAIのなかでも、実際に使ってみて良かった文字起こしAI「Gladia」について、その使い方や魅力をご紹介します！ 「Gladia」は精度が抜群 https://www.gladia.io/ まず前提として、Gladiaの文字起こしの技術には、OpenAIがオープンソースとして公開している文字起こしAI「Whisper」が活用されています。 Gladiaの大きな魅力は、なんといっても音声から文字を起こす（Speech-to-Text）際の精度の高さです。 一般的に、音声認識の精度は「単語誤り率 （WER）」という、その音声認識モデルが音声をテキストへ変換する際にどれぐらい間違えてしまったのかという評価尺度があり
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B
はじめに GMO NIKKOの吉岡です。 みなさん、生成AIは活用してますか？ ChatGPTに始まり、Claude3やGeminiなど、実用的なAIがどんどん出てきてますね。 自分も使ってはきましたが、課金が気になってしまいます。 これではサービスに組み込むことは難しいですよね。 そのためローカルで動くLLMを追ってきましたが、今年に入って実用的な日本語を返すことができるモデルがいくつか出てきているので、サーバー構成からインストール方法、LLMの起動まで紹介しようと思います。 ローカルLLMを動かす上で一番重要なのはGPUのVRAMです。 LLMは7B、13B、70Bモデルが多いですが、量子化しない場合、必要なVRAM容量は動かすモデルの大体2倍なので、13Bモデルでは26GのVRAMが必要です。 NVIDIAのGPUを使ったCUDAが前提になっているのですが、一般向けでは24Gモデルが
PHP の use 文では、クラス名や関数名、定数、名前空間などのエイリアスを設定できます。 <?php use App\Foo; use App\Bar as ABar; $foo = new Foo(); $bar = new ABar(); https://www.php.net/manual/ja/language.namespaces.importing.php この use 文は指定したシンボルにエイリアスを設定する、言い方を変えると名前空間をインポートするもので、オートロードでクラス定義 PHP ファイルを読み込むものではありません。*1 例えば、上記コードの場合、use 文の時点で App\Foo や App\Bar に対するオートロードは動作しません。 この動きを確認してみます。 use 文のみを実行 use 文でオートロードが動作するかは下記のようなコードで簡単に確かめ
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
Next.js 15 RC
The Next.js 15 Release Candidate (RC) is now available. This early version allows you to test the latest features before the upcoming stable release. React: Support for the React 19 RC, React Compiler (Experimental), and hydration error improvements Caching: fetch requests, GET Route Handlers, and client navigations are no longer cached by default Partial Prerendering (Experimental): New Layout an
php-fpm(php) をビルドして gdb でデバッグ実行できる Docker Compose 環境を作った - Shin x Blog
php-fpm と php コマンドを php-src からビルドして、gdb コマンドでデバッグ実行できる Docker Compose 環境を作りました。 github.com 利用方法 gdb コマンド php-src の .gdbinit さいごに 利用方法 リポジトリを git コマンドでチェックアウトして、make コマンドを実行します。make コマンドを実行すると、php-src からソースをチェックアウトして、Debian の Docker コンテナで php-fpm と php コマンドをビルドします。 $ make # ビルド完了後 $ docker compose run --rm php-fpm /php-src/php/bin/php -v PHP 8.3.8-dev (cli) (built: Jun 1 2024 04:00:02) (NTS DEBUG)
Introducing Apple’s On-Device and Server Foundation Models
At the 2024 , we introduced Apple Intelligence, a personal intelligence system integrated deeply into iOS 18, iPadOS 18, and macOS Sequoia. Apple Intelligence is comprised of multiple highly-capable generative models that are specialized for our users’ everyday tasks, and can adapt on the fly for their current activity. The foundation models built into Apple Intelligence have been fine-tuned for u
Engineering for Slow Internet How to minimize user frustration in Antarctica. Hello everyone! I got partway through writing this post while I was still in Antarctica, but I departed before finishing it. I’m going through my old draft posts, and I found that this one was nearly complete. It’s a bit of a departure from the normal content you’d find on brr.fyi, but it reflects my software / IT engine
Many software developers working in a Scrum environment see Scrum as a “company tax” — additional overhead they need to adhere to because their company expects them to. Dailies, reviews, refinements, and retros are seen as ceremonies; something you have to endure that don’t really add much value to your work. If this is how Scrum feels to you, you’re not alone. In this article, I want to explain w
I worked at Stripe for about seven years, from 2012 to 2019. Over that time, I used and contributed to many generations of Stripe’s developer environment – the tools that engineers used daily to write and test code. I think Stripe did a pretty good job designing and building that developer experience, and since leaving, I’ve found myself repeatedly describing features of that environment to friend
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Diffusers welcomes Stable Diffusion 3 1. Stable Diffusion 3「SD3」は、3つの異なるテキストエンコーダー (CLIP L/14、OpenCLIP bigG/14、T5-v1.1-XXL)、新しい MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer)、および「Stable Diffusion XL」に類似した16チャネルAutoEncoderで構成される潜在拡散モデルです。 「SD3」は、テキスト入力とピクセル潜在を埋め込みシーケンスとして処理します。位置エンコーディングは潜在の2x2パッチに追加され、その後パッチエンコーディングシーケンスに平坦化されます。このシーケンスは、テキストエンコーディングシーケンスとともに MMDiTブロックに送られ、共通の次
F# developer stories: how we've finally fixed a 9-year-old performance issue - .NET Blog
Programming language authors have to think about many things at once: overall language design, runtime dangers, possible feature misuse, backward compatibility, forward compatibility, and so on. All these aspects, together with communication hiccups and time constraints, might get in the way of some seemingly clear and manageable problems. The Bug The story began in the summer of 2015 with this is
Instead, add missing details relevant for debugging. Some people like to complain that Go requires writing tons of “if err != nil { return err }” blocks. Those people don’t understand Go errors. The thing is, what they complain about is actually a completely wrong way of handling errors in Go: return err is an antipattern. Let me show what I mean on some sample code: a helper library for configuri
目次 目次 はじめに 検証環境 pyenv + Poetryのインストールとプロジェクト作成 pyenvのインストール Poetryのインストール プロジェクト作成 Ryeのインストールとプロジェクト作成 インストール プロジェクト作成 pyenv環境とRye環境のPythonの挙動の違い readlineモジュール なぜRyeのPythonはlibeditを使用するのか pyenvよるPythonのインストール RyeによるPythonのインストール ライセンスの問題 ユーザへの影響 まとめ はじめに Pythonの開発において、pyenvによるバージョンの切り替えと、Poetryによるプロジェクト管理の組み合わせを使用されている方は多いかと思います。 そんな中、ワンストップなプロジェクト・パッケージ管理ツールとして近年登場し、話題となっているのがRyeです。 rye-up.com Ry
Cloudflare R2 + NextCloudで作る自分専用クラウドストレージのススメ | フューチャー技術ブログ
Cloudflare連載の4つ目です。 はじめにみなさんこんにちは、TIG所属の大岩潤矢( @920OJ )です。 Cloudflareのサービス、Cloudflare R2と、NextCloudを利用した自分専用クラウドストレージの構築について紹介します。 Cloudflare R2とはCloudflare R2とは、Cloudflareが提供するオブジェクトストレージサービスです。誤解を恐れず簡単に言ってしまえば、Amazon S3のCloudflare版、という表現が当てはまると思います。 https://www.cloudflare.com/ja-jp/developer-platform/r2/ 料金体系Cloudflare R2の大きな特徴は、データ転送量が無料であることから、他社サービスに比べてコストを抑えて利用できることが挙げられます。以下にCloudflare R2の料金
Amazon CloudWatch Application Signals, for application monitoring (APM) is generally available - AWS
Amazon CloudWatch Application Signals, for application monitoring (APM) is generally available Today, AWS announces the general availability of Amazon CloudWatch Application Signals, an OpenTelemetry (OTeL) compatible application performance monitoring (APM) feature in CloudWatch, that makes it easy to automatically instrument and track application performance against their most important business
Comments (GitHub discussion) Comments (Hacker News) tl;dr: I learned some Vulkan and made a game engine with two small game demos in 3 months. The code for the engine and the games can be found here: https://github.com/eliasdaler/edbr This article documents my experience of learning Vulkan and writing a small game/engine with it. It took me around 3 months to do it without any previous knowledge o
How To Organize Continuous Delivery of ML/AI Systems: a 10-Stage Maturity Model | Outerbounds
BlogHow To Organize Continuous Delivery of ML/AI Systems: a 10-Stage Maturity Model This article outlines ten stages of operational maturity for deploying ML/AI systems to production. Which stage are you at? Every production-oriented ML/AI team grapples with the same challenge: how to work with data, code, and models effectively so that projects are readily deployable to production. The challenge
私はAndroidでエミュレーター無しでスクショテストができる Roborazzi というライブラリを作っていて、もう少し周辺について詳しくなっておこうと思いまして、周辺技術のベストプラクティスを薄く広く軽く調べて見ます。 Jestを使ったスナップショットテスト: テストの流れが以下のように書いてあります。 実行して、画面を描画する Captureする 保存する もう一度実行する 比較する 画像をアップデートする 比較のところではdiffや比較の画像を出したりする。 以下のtoMatchSnapshot()で、なければ保存したり、あれば比較したりする。 test(‘should match snapshot’, () => { const data = {name: ‘John’,age: 30,email: ‘john@example.com‘}; expect(data).toMatc
Ramp and the AI Opportunity
Welcome to the 93 newly Not Boring people who have joined us since Thursday! If you haven’t subscribed, join 226,688 smart, curious folks by subscribing here: Subscribe now Hi friends 👋, Happy Tuesday and welcome back to our fourth Not Boring Deep Dive on Ramp. Ramp is one of the fastest-growing, best-run startups in the world. It’s also just one of my favorites. I met Ramp CEO Eric Glyman the fi
Introducing the next generation of the Buf CLI: still v1 and backwards-compatible The Buf CLI and its associated configuration have been completely overhauled to support monorepos as first-class citizens. We'd call it a v2 of buf, but it's not. Buf is enterprise-grade software, and we want you to be minimally impacted. The v1.32.0 release of buf introduces v2 config formats for both buf.yaml and b
Kern-Switar 50mm f1.8 AR ALPA Review作例 おすすめ神オールドレンズ銘玉。ARは1次色収差補正型アポクロマートの意味。マクロスイターは操作性を犠牲にして最短撮影距離を縮めたが、こちらのスイターは最短撮影距離を無理せずに操作性を優先した。滲みはマクロスイターの方が多い。どちらを選ぶかはあなた次第。 シネマレンズ専門Kern社唯一のスチル用オールドレンズがALPA SwitarALPAは自社製レンズは作らず各国の優秀なレンズメーカーに生産を依頼していた。セレクトしたレンズはアルパ特有で、アルパ専用のレンズもあり世界中のファンを魅了し続けてきた。 Kern社はスイスのムービーカメラ専用のレンズメーカーで、唯一のスチル用カメラがALPA用Switar。アルパの最大の魅力はこのKern Switarと言っても過言ではない程優れた性能を誇るレンズ。 1次色収差補正型の
【It Is Ticking】Chapter.10 The Laboratory その５ - Cou氏の徒然日記
■ IT IS TICKING いよいよChapter.10も大詰め。Stage.9とStatge.10です。 ★これまでの登場したコンポーネント★ (1) Bomb Default Contoller タイマーが 0 になるか、「DET」ポートが作動すると、爆弾の信管に点火する。 [爆弾を解除する方法] 電源を切る (赤いポートへの通電を抑止する) すべての解除ポートへの通電をする (すべての緑色ポートへ通電させる） 【警告】「DET」ポート（黄色ポート）への通電はしないこと (2) Manual Switch スイッチをクリックして出力を制御する。 ON : 電力が通過する OFF：電力の流れをブロックする (3) Baterry 回路に対して電気を定常的に供給する (4) Normal Wire 2本の埋め込みワイヤーを接続し、電気を流す。 デフォルトでは2本の埋め込みワイヤーを接続
One of Rust's notable differences from C is its requirement that all values have a defined size, which enables runtime bounds-checking and advanced static analysis tooling such as MIRI. For dynamically-sized types (DSTs) this requirement is implemented using thick pointers, such that each pointer to a dynamically-sized value is an (address, size) tuple. Thick pointers are more convenient and easie
『ロックマン2』の“35年越しの疑問”が、開発者のこぼれ話で氷解する。バブルリードの「リード（Lead）」は「鉛」じゃなくて「導く」 - AUTOMATON
『ロックマン2 Dr.ワイリーの謎』（以下、ロックマン2）に関して、同シリーズ初期作品を手がけた開発者がコメント。海外コミュニティを中心に長年の疑問とされてきた、「バブルリード」の正しい意味が明らかになり注目を集めている。 『ロックマン2』は、カプコンから1988年（米国向けには1989年）に発売されたファミリーコンピュータ用アクションゲーム。Dr.ワイリーの野望を阻止するため、ロックマンはボスとして立ちふさがる8体のロボに立ち向かうこととなる。前作『ロックマン』に引き続き、プレイヤーが攻略ステージを選択できる仕組みや、ボス撃破で入手した武器を切り替え活用するシステムが存在。多彩な武器でボスの弱点を突くなどの戦略が、攻略に重要になってくる。 『ロックマン2』ニンテンドー3DSバーチャルコンソール版 今回『ロックマン2』を手がけた開発者のA.Kこと北村玲（Akira Kitamura）氏が、
Continual Few-shot Patch-based Learning for Anime-style Colorization
OLM Digital, Inc., IMAGICA GROUP Inc. Nara Institute of Science and Technology (NAIST) Chiba University Computational Visual Media 2024 Our method colorizes a line-drawing image (first and thrid row) using only a few (typically 1 to 5 out of 10 to 20) line-drawings which are manually colorized by an artist as training data (surrounded by blue dashed lines). Our continual patch-based learning enabl
How we applied qualitative learning, human labeling and machine learning to iteratively develop Airbnb’s Community Support Taxonomy. By: Mia Zhao, Peggy Shao, Maggie Hanson, Peng Wang, Bo Zeng BackgroundTaxonomies are knowledge organization systems used to classify and organize information. Taxonomies use words to describe things — as opposed to numbers or symbols — and hierarchies to group things
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part II)
To hear directly from the authors on this topic, sign up for the upcoming virtual event on June 20th, and learn more from the Generative AI Success Stories Superstream on June 12th. Part I of this series can be found here and part III can be found here. A possibly apocryphal quote attributed to many leaders reads: “Amateurs talk strategy and tactics. Professionals talk operations.” Where the tacti
Updated:May 28, 2024 | at 03:49 PM•16 min read The excessive use of microservices is still widespread, and this is bad for the earth! I assumed it was common knowledge by now, but I was very wrong. This article aims to clearly explain why you should minimize or eliminate the use of microservices and opt for properly structured modular systems (or any better alternative) instead. Table of Contents
How to Document Picture-in-Picture in React (with Typescript) | HackerNoon
How to Document Picture-in-Picture in React (with Typescript) by@dlitsman Too Long; Didn't ReadThe Chrome 116 update introduced the Document Picture-in-Picture API, expanding developers' control over custom controls and UI for Picture-in-Picture mode. This feature is currently supported in Chrome and Edge, with potential for wider browser support. The API allows opening, closing, and detecting Pic
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
Bashで$(cat foo.txt)していませんか？$(< foo.txt)しよう - Lambdaカクテル
【Phi-3-Medium】GPU2台構成でローカルLLMを動かす【Ubuntu24】
use 文は PHP ファイルを読み込まない - Shin x Blog
php-fpm リクエストサイクル - Shin x Blog
Engineering for Slow Internet – brr
“Why Scrum” for Software Developers
Stripe's monorepo developer environment - Made of Bugs
diffusers での Stable Diffusion 3 の使い方｜npaka
Don’t return err in Go — akavel's digital garden
Ryeに見る自己完結型Pythonとライセンスの話 - techtekt
How I learned Vulkan and wrote a small game engine with it
スクリーンショットテストのプラクティスについて調べるメモ - Qiita
Introducing the next generation of the Buf CLI: still v1 and backwards-compatible
Kern-Switar 50mm f1.8 AR ALPA Review作例 おすすめ神オールドレンズ銘玉
Rust and dynamically-sized thin pointers
T-LEAF: Taxonomy Learning and EvaluAtion Framework
Don't Microservice, Do Module | Ali Khaleqi Yekta