ミラティブのサーバサイドをGo + Clean Architectureに再設計した話 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは、テックリードの夏です。 今年4月にCTOからテックリードに肩書が変わり、ガリガリコードを書くようになりました。 背景については、こちらをご覧ください。 www.wantedly.com 普段はプロダクト側の機能開発と、サーバ側の基盤開発を半々ぐらいの割合で仕事しています。 一口にサーバ側の基盤開発といっても定義が曖昧なのですが、基本的にはこんな感じのタスクをやっています。 インフラコストの最適化 不正なアクセスからの防御 障害の再発防止 新技術の導入やアーキテクチャの整備 今回はこのうち「新技術の導入やアーキテクチャの整備」の中で、サーバサイドをGo + Clean Architectureで再設計したことについてお話したいと思います。 背景 ミラティブは2015年春頃に開発が始まり、同年8月にサービスがリリースされ、2020年8月で5周年を迎えました。 その過程で組織やプロダ
次世代の監視技術 - Telemetry技術のご紹介 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの三島です。 本記事では、次世代の監視技術として期待されるTelemetry技術についてご紹介します。 この記事について 本記事では下記の3点を共有します。 従来の監視技術が抱える課題とTelemetryの可能性 Telemetryの技術概要と、各社の実装状況 NTT Comのネットワーク上で検証し得られた知見と、期待されるユースケース 従来の監視技術が抱える課題 ネットワーク運用においては、障害検知やパフォーマンス分析のため監視技術が重要となります。 従来のネットワークでは、SNMP（Simple Network Management Protocol）と呼ばれる技術が広く利用されています。 SNMPの仕組みを図1に示します。SNMPはUDPベースなネットワーク監視技術です。データモデルはMIB（Management Information Base）と
Only My Rails Way
これは何 「Rails Wayに沿って〜」とはReview欄などでよく言われるが、定義が人によってぶれている気がするので俺のRails Wayを示した記事です。 もはや本来のモノとは別物かも知れませんが、俺はこういう観点でRailsをみて、コードを書いているよ、ということを知ってもらう意味でもこの記事を公開することにしました。 前提として、「数人以上のチームでプロダクトを実際に開発して運用する」場合の自分のスタンスを示したものです。（私も仕事では独自DSLは書きませんが自由研究用途なら自分も独自DSLを書いたりします。） それでは、いってみましょう。 Model層 データベースの操作およびビジネスロジックを記述する。 テーブルの属性は原則NOT NULLにするべき。どうしても要件上NULLを許容しなければならない場合のみNULLを許容する。 Controllerからparamsを無思考で渡
基盤となる部分が変われば、その上に置かれるものにも影響が及ぶ ―― それは物理と音楽の両方における基本原理である。1970年代後半から1980年代前半にかけてのイングランドでは、そのことが特に顕著だった。1960年代の革新的なベーシストたちのプレイが、ポスト・パンクやニュー・ウェーヴのサウンドに応用されるようになったのである。 ＜関連記事＞ ・早弾きだけじゃない、新たな方向性を開拓した80年代のギター・ヒーロー ・プログレッシヴ・ロック界のベーシスト・ベスト20 ・史上最高のベーシスト・ベスト50 エルヴィス・コステロとブルース・トーマス クラッシュ、セックス・ピストルズ、ダムドといったグループは、UKパンク界が送り込んだ第一の軍勢にすぎなかった。狡猾なミュージシャンたちは、そのあとで次なる一手を模索し始めたのである。「White Riot（白い暴動）」や「God Save The Que
電気自動車のテスラ・モデルSのオーナーが、バッテリーの交換に2万ユーロ(約260万円)もかかるといわれたことから、爆破専門YouTuberであるPommijätkätからの協力を得て、およそ30kgのダイナマイトで愛車を爆破するムービーが公開されています。 Tesla owner blows up Model S instead of footing $22,600 repair bill - The Verge https://www.theverge.com/2021/12/26/22853573/tesla-model-s-explosion-repair-bill 実際にテスラ・モデルSを爆破するムービーが以下。 Mies joka räjäytti TESLANSA!! Tesla Model S & 30kg dynamiittia. - YouTube フィンランド南部にある
CSSを最適化してページの読み込み時間を高速化する方法
CSSを最適化して、ページの読み込み時間を高速化する方法を紹介します。 シンプルなCSSのファイルをはじめ、大規模プロジェクトで使用されるCSSまで、すべてのCSSに効果があるテクニックです。 Optimizing CSS for faster page loads by Tomas Pustelnik 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに 読み込みに時間がかかるのはなぜか？ スタイルシートのファイルサイズを制限する クリティカルCSSを使用する 遅延読み込みのスタイルシート スタイルシートにコード分割を使用する まとめ はじめに 先日、私は自分のWebサイトの読み込み時間を改善することにしました。すでにかなり高速にロードされていましたが、まだ改善の余地があり、CSSの読み込みがその原因の1つであることが分か
「充電池より使い捨ての方が高性能」「単三電池は重い電池ほど長持ち」など単三アルカリ電池に関する俗説を徹底検証した結果が公開中
量販店の店頭やネットショップで電池を買おうとして、どれがいいのか迷ってしまった経験がある人は多いはず。アルカリ電池は、マンガン電池に比べて長時間安定した電圧・電流を維持できるので、特に一般的な規格の単三アルカリ電池は懐中電灯や携帯オーディオ機器、おもちゃやゲームのコントローラーなど幅広い製品の動力源となっています。そこで、太陽光発電や電化製品の専門家が、市販されているさまざまな単三アルカリ電池や充電池の性能を実際に計測して、その分析結果を公開しました。 Great AA Alkaline Battery Test – Pt 1: Battery Testing Fundamentals | Gough's Tech Zone https://goughlui.com/2016/12/19/great-aa-alkaline-battery-test-pt-1-battery-testing
日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡が示された分布図が話題となる→可視化されたことで地域的な差異などが一目瞭然に、分類毎の分布図も公開される
かぬそぬ @omisoi 🖥Simulation考古学者/📝専門は歴史地理情報処理，Agent-based model，人口動態推定等/🗾GIS開発者/📷LiDAR/⛰古墳/🎨創作/🏳️⚧️Nonbinary Gender/🏛歴史地図アプリ開発中： github.com/AsPJT/PAX_SAPI… github.com/AsPJT かぬそぬ @omisoi 日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡の分布図が完成しました〜😆 ほとんどのデータは「日本列島出土鏡集成(2016年)」です。盾形銅鏡など2017年以降の出土鏡も一部入れています。 データ内部に遺跡時期や鏡式の情報があるので、条件付きの結果も出すことができます☺️ 大きさの比較も簡単♪ pic.twitter.com/RmYCuzl5cx 2024-04-01 22:01:40
【AI動画生成】Sora 要素技術解説
もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
初めに きっかけ 新人研修中にDDDとか、PoEAAとかの話が少しだけ出ました。 ただ、イマイチわからないとの声が多数。 理由 なぜなら予備知識がたくさん必要だからです。(ほんとに多い) これはわからなくて当然。 そこで 独断と偏見で、予備知識となる用語を解説します。 偏見多いので、より正確な情報は、書籍やWebで調べてね。 この辺を説明します UML クラス図/シーケンス図 デザインパータン GoF/PoEAA 階層化アーキテクチャ DDD本のサマリ 知らなきゃいけない知識が多くて面倒だね。 説明しないけど、オブジェクト指向やデータベースとかの知識も必要だよ。 説明前にDDD本のページを見てみよう！！！ DDD本の最初のページ 「エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計」より ??? よくわからないね さっきの図って何? 灰色の中心部分はソフトウェア設計のモデリングを表しています。 モデリ
SQLアンチパターン簡単まとめ
「SQLアンチパターン」について、自分の勉強がてら内容を簡単にまとめました。 「とりあえずSQLは触れてWebアプリが作れる」「シンプルなアプリを実務で作ったことがある」くらいの人が読むととても勉強になると思います。 また、「現場での良くない設計」が詳細に言語化されているので、経験豊富な人でも新たな発見があると思います。 詳しく知りたい方は是非本を買って実際に読んでみて欲しいです。 第一章 ジェイウォーク パターン 1カラムにコンマ区切りで値を入れて複数の紐付きを表現しようとする なぜダメか 検索しづらい 文字列カラムの文字数制限という暗黙の制約を受ける バリデーションかけられない 解決策 交差テーブルの作成 第二章 ナイーブツリー パターン 木構造を表現するとき、常に親のみに依存する(parent_idだけ持ってしまう) 隣接リスト なぜダメか 階層を深く掘ろうとするとそのぶんSQLをか
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 こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
日本時間で3月15日未明、OpenAIが大規模言語モデルのGPTシリーズ最新バージョンであるGPT-4を発表しました。 GPT-4は、人間向けの試験問題やベンチマークテストで従来のモデルよりも高い成績を収め、日本語でもGPT-3.5の英語性能を超えているそうです。 また、GPT-4は、ChatGPTの有料版（月20ドル）に加入していれば、すぐに使用できます。 今回、MicrosoftがBingのチャットモードもGPT-4を利用していることを明らかにしました。そこで、実際にGPT-4の性能とBingの性能を比較してみることにしました。 ※表紙の画像は、プロンプトに「GPT-4」と入力して生成した画像です。 １．GPT-4についてChatGPTに聞いてみた ChatGPT（Model:GPT-4）に、GPT-4について聞いてみたところ、回答は以下のとおりでした。 問 GPT-4について教えてく
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
Modern Data Stack / モダンデータスタックというトレンドについて - satoshihirose.log
はじめに Modern Data Stack ? Modern Data Stack の特徴やメリット、関連するトレンド データインフラのクラウドサービス化 / Data infrastructure as a service データ連携サービスの発展 ELT! ELT! ELT! Reverse ETL テンプレート化された SQL and YAML などによるデータの管理 セマンティックレイヤーの凋落と Headless BI 計算フレームワーク (Computation Frameworks) 分析プロセスの民主化、データガバナンスとデータメッシュの試み プロダクト組み込み用データサービス リアルタイム Analytics Engineer の登場 各社ファウンダーが考える Modern Data Stack さいごに Further Readings はじめに Modern Dat
Webブラウザのレンダリングの仕組みを理解する
どうもフロントエンドエンジニアのoreoです。 今回はWebブラウザのレンダリングの仕組みについてまとめたいと思います。あまり意識していなくても開発はできますが、知っていればパフォーマンスの改善やAccessibilityの向上に役立ちそうですね。 1 レンダリングとは？ 普段私たちは、WebブラウザにURLを指定することで、そのリソースをブラウザ画面に表示できます。この時の 「指定したリソースをブラウザ画面に表示すること」を「レンダリング」と言います。 Webブラウザは、下記のように多くの機能を搭載していますが、この中でRendering engineが、レンダリングを実行します。 参考：https://web.dev/howbrowserswork/ ちなみに、ブラウザごとのRendering engineは下記になります。 Rendering engine Browser 参考：ht
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
GPTが出した回答の確からしさを見えるようにしてみる - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。 第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com 第1弾では、GPTになるべく正確な回答をさせるために、回答の情報を持つ文書を検索し、それをもとに回答を生成するという内容を試しました。 文書をもとに回答を生成することで比較的正確な回答を取得することができました。 ただし、この回答も必ずしも正確な回答とは限らないので、どれくらい信頼していいのかを自動で判定する仕組みが欲しくなります。 今回は第1弾のシ
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行が世界規模で進行している中、感染拡大を防ごうとする各国では国境封鎖などの対策がとられていますが、パンデミックの際には人間の予期せぬ行動によって感染が拡大してしまうケースもあります。そんな新しいウイルスが広まる中で起きる人々の予測不可能な行動について、世界一プレイヤーが多いMMORPG(大規模多人数同時参加型オンラインRPG)で過去に発生した「死の伝染病のパンデミック」から、ヒントが得られるかもしれないと研究者が主張しています。 The researchers who once studied WoW's Corrupted Blood plague are now fighting the coronavirus | PC Gamer https://www.pcgamer.com/the-researchers-who-once-stud
ChatGPTプロンプトエンジニアリングのコツ8箇条～OpenAI公式のベストプラクティスから学ぶ～ - Qiita
はじめに OpenAI API (ChatGPT含む) のプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスが公式から出ているのを知り、和訳しながら読んでいきたいと思います！ プロンプトエンジニアリング8箇条 (忙しい人向け) 最新のモデルを使用する 指示をプロンプトの最初に配置し、###または"""で指示と文脈を分ける 望む文脈、結果、長さ、形式、スタイルなどについて具体的で詳細に記述する 例を使って望む出力形式を明示する ゼロショットから始め、効果がなければファインチューニングを行う 曖昧で不正確な表現を減らす やってほしくないことだけでなく、代わりにやってほしいことも記述する コード生成には、特定のパターンに誘導する「leading words」を使用する How prompt engineering works (プロンプトエンジニアリングの仕組み) インストラクション・フォロー・モデ
Welcome back to TechCrunch’s Week in Review. This week had two major events from OpenAI and Google. OpenAI’s spring update event saw the reveal of its new model, GPT-4o, which…
はじめに ドキュメントデータベースかリレーショナルデータベース、どちらを選ぶか。 この選択で、アプリケーションのパフォーマンス、コスト、コードの可読性など幅広い影響が出るため、慎重な判断が必要です。この記事では、自分が思う「考慮すべきポイント」を解説したいと思います。 考慮すべきポイント 1. どのデータモデルがアプリケーションコードに最適か スキーマ制約を課さずに、データレコードをドキュメント（つまりJSONオブジェクト）として保存すべきか？それともスキーマを正規化してデータをいくつかのテーブルに分けるべきか？ このような判断をするために、開発しているアプリケーションのモデルの関係性（例: UserとTaskの関係が1:N）と、一度に読み込むデータの種類を見た方がいいです。 ドキュメントDBがおすすめの時 アプリケーションのデータは、以下のような木構造で表現できますか？普段そのデータを一
The Modelとは、マーケティング・インサイドセールス・外勤営業・カスタマーサクセスに至るまで、「各部門の情報を可視化・数値化し、それぞれの部門の特性や専門性を最大化することで生産性を最大化する」というビジネスモデルのことです。 The Modelが生まれた背景には、2つの時代変化があります。 ひとつは、購入検討の主導権が売る側から買う側に移ったことです。インターネットの発達などによって「購買プロセスの67%は、営業が接点を持つ前に終わっている」という時代になりました。買い手側による購入前の調査・評価が重要な意思決定の要素になっていることが伺えます。 もうひとつの時代変化は、SaaS企業やサブスクリプション型サービスなどを筆頭にサービス・商品を売ってからがビジネスの始まりになったことです。買い切り型のサービス・商品と異なり、契約更新型のサービス・商品は、顧客が成果を出せなければ契約が終
週末に自分がよく使っている技術をまとめたら反応が良かったので、テンプレートを作りました。 なにかWebサービスを作るときに、自分はこれらのライブラリを基本的には入れます。 ベースはcreate-next-appとなりますが、そこで生成された状態だと認証もDBも何もありません。 しかし、サービスを作るにあたって必要なケースがほとんどです。 このテンプレートには特定のライブラリを入れると毎回書かないといけない項目等を事前に作っておき、 開発に集中できる仕組みを作るのがゴールとなります。また、例を示しつつ削除するコード量を最小限に抑えます。 主にNext.js固有のハマるポイントや環境構築などめんどくさいけど毎回書いている点をカバーします。 linterと関連があるVSCode, pre-commit等の設定NextAuthに指定されたDB Schemaの作成やAPI routeの設置開発、テス
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
バグハンターmageに聞くバグハンティングの方法とセキュアなサービス作りに必要なこと｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
バグハンターmageに聞くバグハンティングの方法とセキュアなサービス作りに必要なこと バグハンターとは、Webサービスやソフトウェアなどに含まれる脆弱性を、システム改善のために探し出す人々です。バグハントの方法は非常に多岐にわたりますが、具体的な手法、使用ツール、ハントのマナーを凄腕のバグハンターに聞きました。mageの名で知られる馬場将次さんが語り下ろす実践的なノウハウは、サービスをセキュアなものにしたいエンジニアのみなさんにとっても重要な知見になるでしょう。 バグハンティングを犯罪にしないために必ず知っておきたいこと 馬場流バグハント手法「調査」「解析」「実証」。そして「普通はやらない」を無数に試す 防御のために、言語やフレームワークの実装を学ぼう。コード読解から、違和感を見つけ出す方法を実践してみる XSSの現在。技術の進化と並走する攻撃手法の進化 セキュリティを理解するためにまずは
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
背景 最近、「コンテナはもうわかってきたので、これからKubernetesについて腰を据えて勉強したいが、どのように勉強すればいいかわからない」という相談をいただくことがすごく多くなった。 必要に応じて必要なリソースの挙動などを調べてきたし、僕自身も知らないことばかりなので、全てを伝えることはできない。 とはいえ、「入門しにくいサービスが伸びにくい」というのは、間違いないので、Kubernetesに入門する上でこの順番で学習したら、基本的な内容を身につけられるのではないかというロードマップを一つ公開しておくことで、これから業務でKubernetesを理解していく必要がある方の最初の一歩を助けられるかもしれないと思い、公開する事とした。(このQiitaのリンクを渡すだけで質問に回答できるという状態を作りたいという観点もある。) 自分の今の、Kubernetesに対する理解をうまく表現できてい
自動車のタッチパネル操作は物理ボタンの4倍時間がかかる
By Glenn Lindberg/Vi Bilägare 近年ではスマートフォンだけでなく冷蔵庫や扇風機など多くの製品にタッチパネルが搭載されており、物理ボタンをポチポチ操作する機会が徐々に減少しています。自動車でも同様に大型タッチパネルを採用する車種やモデルが増加しており、エアコンや音楽再生などをタッチパネルで操作できるようになっています。しかし、自動車メディアVi Bilägareの調査では「タッチパネルは物理ボタンよりも操作に時間がかかる」という事実が明らかになりました。 Physical buttons outperform touchscreens in new cars, test finds | Vi Bilägare https://www.vibilagare.se/nyheter/physical-buttons-outperform-touchscreens-new
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
はじめに バックエンドエンジニアは、プログラミングの中で特にイメージがわきにくい分野である。簡単に言えば、バックエンドエンジニアはユーザから見えない部分にあるシステムである。(例えば、ユーザ認証やデータベース設計・操作・運用などが例として挙げられる) 例えば、ECサイトを運用する際に、ユーザから見えるUIだけを作っても作動しない。バックエンドになるシステムの構築も必要なのだ。 今回はバックエンド開発を理解する上で必要な10の知識を徹底解説する。その中で、個人の見解に過ぎないが初心者にオススメのバックエンドのフレームワークを3選紹介する。あくまで一個人の見解に過ぎないが、今回の記事を通してバックエンドの学習方法またはその魅力を十分に理解していただければ非常に幸いである。 本題に入る前に、本記事における「バックエンド」はあくまで認証やデータベースなどシステムやソフトウェアの裏側で動作しているも
ちょっと調べてみたところ、やはりそうだった。具体的には『タクティクスオウガ』(1995)のスタッフで『ファイナルファンタジータクティクス』(1997)にも参加しているのは、松野、皆川、吉田という中核スタッフ3人と、外部のサウンドスタッフである岩田、崎元だけだった。 私がFFTから感じていた「タクティクスオウガ感」は、お話、絵、音楽という表層的なものだったのか（もちろんスクウェアのスタッフもタクティクスオウガに“寄せて”作ってただろうけれど）。 件の中核3人以外の『タクティクスオウガ』スタッフは、その後ニンテンドー64で任天堂より発売された『オウガバトル64』(1999)に参加している。 クエストはそこからGBAで『タクティクスオウガ外伝 The Knight of Lodis』(2001)をリリースするのだが、そこに『タクティクスオウガ』のスタッフはほぼ残っていない。 ここに至ってクエスト
この記事は Retty Advent Calendar 2019 の20日目です。 昨日は、平野さんの『Retty データ分析チーム - 立ち上げ2年目の振り返り 〜データプラットフォーム/データ民主化/統計モデル〜』でした。 はじめまして。20卒エンジニアとして現在 Retty でインターン中の幸田です。 とりあえず参加登録して何を書こうか迷いましたが、通っている大学の研究室で運用している入退出管理システム(電子錠)を自作したので、その話をしようと思います。 補足 はてなブックマークなどでたくさんの意見をいただきました。ありがとうございます。 一部の方からご指摘のあった通り、「夜間に室内から出られなくなった」という問題が発生した時の Slack 上でのリアクションは不適切であった為、削除させていただきました。 こういった内容を、ブログで取り上げたこともふさわしくないことだったと反省してお
こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学
自宅サーバを運用していると突発的なリブートや設定ミスによるアクセス不能などなどが起こり、そのたびにリモートKVMが欲しくなる…。 しかし、リモートKVMは主にエンタープライズ向けで対応した筐体や装置が高額でなかなか手が出づらい…。 そこでどこのご家庭にもある余ったラズパイとPiKVMを使って安価にリモートKVMを作ろうというのがこの記事の趣旨。 PiKVMとは PiKVMは、Raspberry Pi(ラズパイ)を用いて遠隔地から物理的なコンピュータにキーボード、ビデオ、マウス（KVM）スイッチとしてアクセス可能にするオープンソースプロジェクトである。 この記事を書いている現在(2024/03/24)では、DIY PiKVM V1～v4の4つのバージョンがある。 V3とV4はラズパイ内蔵の完成品になっていて、これらのバージョンを自作することはできない？ので今回の選択肢からは外す。 V1とV2
同社はこれまでにも米国で人気の高いテスラやトヨタなどの多くの車両を分解してきたが、今回ついに中国のEVに目を付けた。 中国国内で海鴎の販売価格は7万～9万元（約150万～200万円）。米国で製造した場合のコストで計算すると、少なくとも3倍以上の価格にしなければ採算がとれず、BYDがどうやってこの価格を実現しているのか皆目分からなかった。 価格が安いだけでなく、装備は豊富でコストパフォーマンスも高い。エアバッグは6つ、電子制御システムを備え、高品質なブレーキ制御部品を採用するなど、安全面も十分に考慮されている。外観も内装も安っぽい作りではない。 運転してみると、静粛性が高く、コーナーリングや振動もハイクラスのEVと変わらないことが分かり、加速時に他のEVで感じるような酔う感覚もなかった。 Caresoft Globalは、これはBYDのコストコントロールと製造技術の両方が非常に行き届いている
技術的負債を徹底的に解消した話 - オミカレのシステムフル刷新のためにやったことを全部教える - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
技術的負債を徹底的に解消した話 - オミカレのシステムフル刷新のためにやったことを全部教える 技術的負債、デザイン面での課題など、サービスを構成するシステムを全面にわたってリニューアルしたプロセスを、オミカレの高橋一騎さんが克明に伝えます。 株式会社オミカレでテックリードをしております、高橋一騎（たかはし・いっき／ @ikkitang ）です。私たちが提供する婚活メディアサービス「オミカレ」は、2019年3月にシステムのフルリニューアルに踏み切りました。本稿では、このリニューアルのプロセスをできるだけ詳細にお伝えしたいと思います。 さて、「技術的負債」という言葉を耳にすることがあります。なぜ負債が生まれるのか。「品質を犠牲にしてでも早々にサービスをリリースし、短期的にビジネスの速度を上げる」という判断はその理由の一つに挙げられるでしょう。エンドユーザーへの価値提供スピードを得るための見返り
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
“低音の革命”：UKのニュー・ウェーヴとポスト・パンクがいかにしてベースの奏法を変えたか
「バッテリー交換に260万円かかる」と言われたテスラ・モデルSのオーナーが30kgのダイナマイトで愛車を爆破
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
DDD本を読むためには前提知識が非常に多いよ - Qiita
コンビニ陳列ロボ「Model-T」誕生。ファミマとローソンに導入
36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
GPT-4の性能をBingと比較してみた｜IT navi
英語の学術論文をChatGPT-4で執筆する際の手順メモ｜Kan Hatakeyama
Sakana AI
Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
世界一プレイヤーが多いMMORPGで流行した「死の伝染病」からパンデミックに対処するヒントを得られる可能性
TechCrunch | Startup and Technology News
ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う？ - Qiita
「The Model」（ザ・モデル）とは？概念と実践をSalesforceが分かりやすく解説
Webサービスを作るときのテンプレートを作った - hiroppy's site
話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ - Qiita
Kubernetesに腰を据えて入門する方向けのロードマップ - Qiita
バックエンド開発の基本を理解するために必要な10の知識 2022年版
タクティクスオウガとFFタクティクス、そんなにスタッフかぶってないのでは？→かぶってない
研究室を IoT 化したら守衛さんを監禁してしまった話 - Qiita
自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常
余ったラズパイで作る自宅サーバ向けリモートKVM - ぶていのログでぶログ
中国BYDの高コスパEVは「米国には作れない」 車両の分解で明らかにされた驚きの理由 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア