新たな翻訳サービス「Kagi Translate」が登場しました。無料で使えてページ全体の翻訳も可能なうえ、DeepL翻訳やGoogle翻訳など既存の翻訳サービスを超える精度で翻訳できるとのことなので、実際に使って試してみました。 Kagi Translate https://translate.kagi.com/ Kagi Translate - We speak your language | Kagi Blog https://blog.kagi.com/kagi-translate まずはKagi Translateの公式ブログでページ全体の翻訳を試してみます。ページ全体を翻訳するにはURLを編集すれば良いとのこと。 「https://」の後ろに「translate.kagi.com/」を挿入し、Enterキーを押せばOK。 「人間であることを確認します」をクリックします。 ページ
コンピュータシステムの理論と実装 第2版
コンピュータシステムをゼロから作って学ぶベストセラー書の改訂第2版。コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることです。コンピュータの構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できます。本書では、これらコンピュータの構成要素をひとつずつ組み立てます。具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計します。そして、アセンブラ、仮想マシン、コンパイラ、OSなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション（テトリスなど）を動作させます。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 ハードウェア I.1 Hello, World Below（こんにちは、低レイヤの世界） I.2 Nand to Tetris I.3 抽象化と実装 I.4 方法論 I.5 この先の展望 1章 ブール論理 1.1 ブール代数
大規模言語モデル(LLM)をベースにしたAIは高い能力を発揮できる一方で、ウソにダマされやすいといった特徴があったり、算数の文章題への推論能力が小学生未満という研究結果があったりと、脆弱(ぜいじゃく)さについてもしばしば指摘されます。AIの能力の限界を示す「ストロベリー問題」という脆弱性について、機械学習エンジニアのチンメイ・ジョグ氏が解説しています。 The 'strawberrry' problem: How to overcome AI's limitations | VentureBeat https://venturebeat.com/ai/the-strawberrry-problem-how-to-overcome-ais-limitations/ ChatGPTやStable DiffusionなどのジェネレーティブAIは、高度な文章やコードを書けたり、イラストやリアルな画
こんにちは、Platform Team の荒引 (@a_bicky) です。前回は続・何でも屋になっている SRE 的なチームから責務を分離するまでの道のり 〜新設チームでオンコール体制を構築するまで〜という話を書いたんですが、今回は Repro の運用に 7 年以上携わる中で私が遭遇して印象的だった Aurora MySQL 絡みのトラブルについて紹介します。 Aurora MySQL が詰まってデータ処理のスループットが下がるとか、API のレスポンスが遅くなるとか、ALTER TABLE する度にアプリケーションエラーが発生するとか、胃が痛くなる胸が熱くなる話が多いので、Aurora MySQL を利用していなくても楽しんでいただけるのではないかと思います。Aurora MySQL を利用している方であれば参考になる情報もあるでしょうし、通常の MySQL にも適用可能な話もあります
ついにBitNet Llama8Bが登場! CPUのみで爆速推論するLLM,BitNet.cpp｜shi3z
科学の世界では、それまでの常識が覆ることを俗に「パラダイムシフト」と呼ぶ。 しかし、もしもAIの世界にパラダイムシフトという言葉があるとしたら、今週の人類は一体何度のパラダイムシフトを経験しただろうか。 そのトドメの一撃とも言えるのが、BitNetのLlama8B版だ。 Lllama-8B構造で学習された最初のBitNetであり、全てを変えてしまうゲームチェンジャーでもある。CPUのみで秒間5-20トークンを出力する。超強力なLLM推論エンジンの出現だ。 BitNetとは、そもそも1.58ビットに相当する情報量で、本来は4ビット以上必要な大規模言語モデルの計算を劇的に高速化する技術である。 LLMの推論には通常は巨大な浮動小数点数(8ビットから16ビット)の、大量の乗算(掛け算)が必要なため、GPUなどの特殊な半導体を必要としていた。特にNVIDIAのGPUがこの目的にマッチしていたので今
AWSのALB(Application Load Balancer)のログはS3に置かれるが、この中身をサクッと調べたいとき、Athenaを使う方法が標準的で、下記で案内されているようにパーティション射影(Partition Projection)でテーブルを作ってAthenaからクエリする。 パーティション射影を使用して Athena で ALB アクセスログ用テーブルを作成する - Amazon Athena 私も従来はその方法を使っていたが、Athenaはブラウザから使うと動作がもっさりしているし、決まったクエリを1回きり実行して結果を取得したいだけのときならまだしも、探索的にクエリを何発も実行したいときには使い勝手が悪い。 最近他のプロジェクトでDuckDBを使うようになって、使い勝手の良さに感動していたが、DuckDBはALBのログを探索的に調べたいときにもめっちゃ使えると思った
当社社員が作成協力した「セキュリティ対応組織の教科書 第3.2版」が公開されました | NTTデータ先端技術株式会社
ISOG-J（日本セキュリティオペレーション事業者協議会）より、当社セキュリティ＆テクノロジーコンサルティング事業本部の河島 君知、藤原 稔也が作成協力している「セキュリティ対応組織の教科書 第3.2版」が公開されました。 「セキュリティ対応組織の教科書」は、日本のセキュリティオペレーション事業従事者たちがまとめた組織構築・運用ノウハウと国際勧告ITU-T X.1060を統合し、グローバルにも適用できるセキュリティ体制構築・運用・評価のフレームワークを提供しています。 今回公開される第3.2版では、64のサービスの着手事例が新たに紹介されています。これらの事例は、実際の運用に基づいた具体的なアプローチを示しており、セキュリティ対応組織が参考にできる貴重な情報が提供されています。また、セキュリティ対応組織の教科書 第2.1版からセルフアセスメントシートが刷新され、より実践的で具体的な評価が可
美しすぎる。神の言語といわれるLISPは、数学のように純粋で美しいロジックが展開できる言語。オシャレな LISP インタプリタ。 - Qiita
「本記事は、技術的な視点から情報を提供することを目的としております。内容については可能な限り正確性を期しておりますが、記事内の見解は執筆者の意見や理解に基づいており、すべての方にとって普遍的な結論を示すものではありません。技術の分野は常に進化し、新たな知見が追加されることもあります。ご意見がある場合には、建設的な対話を歓迎いたしますが、批判的な意見を展開する際も、お互いの尊重を大切にしたコミュニケーションを心がけていただけると幸いです。」 タイトル: 「東京プログラマー リスプを書かずにはいられない物語」 新宿の夜景を見下ろすカフェで、主人公の大輔は、ノートパソコンに向かって静かにキーボードを叩いていた。彼は東京で働くプログラマー。コードの世界に浸り、特に最近夢中になっているのが関数型言語LISPだった。 LISPは、数学のように純粋で美しいロジックが展開できる言語。大輔は「この関数型の世
AWSのワークショップをあさってました。 実践力を鍛えるBootcamp - クラウドネイティブ編 - いいですね～ 実践力、鍛えましょう！ で環境構築をするぞーと見ていると。。。 VS Code ServerをEC2で起動するCloudFormationテンプレートが用意されている！！！ さりげない優しさ すてきすぎ やってみました。 手順 上記ページの「Launch」リンクをクリックします マネジメントコンソールのログインが必要でしたら、ログインしてください スタックのクイック作成画面が表示されます。必要でしたらパラメータなどを修正してください デフォルト値は以下のとおりです スタックのデプロイが始まりますので完了するまで待ちます 出力タブに「PasswordURL」と「URL」が表示されますので、まずは「PasswordURL」のリンクをクリックします Secrets Manager
ドキュメントファイルの解析と変換に特化したオープンソースツール「docling」を試してみた | DevelopersIO
AWS事業本部コンサルティング部の石川です。最近、文書ファイルの解析と変換に特化した オープンソースツール「docling」 が注目を集めています。このツールは、最先端のAIモデルを活用して、ドキュメントの構造を理解し、様々な形式に変換することができます。今回、実際にdoclingを使用して日本語のドキュメントファイルからMarkdownファイルとJSONファイルへ変換を試してみます。 doclingとは doclingは、ドキュメントの変換と解析に特化したオープンソースのPythonパッケージです。最先端の人工知能モデルを活用し、レイアウト解析にDocLayNetモデル、表構造認識にTableFormerモデルを使用しています。一般的なハードウェアで効率的に動作し、少ないリソースで高性能を発揮します。JSONやMarkdown形式への変換が可能で、拡張性も高く、新機能やモデルの追加が容易
「良いサンプルコード」を考える
最近、技術書を読んでいると「完成形から逆算された、書き手にとって嬉しいコード」によく遭遇しています。 これが自分の理解ステップと噛み合わず、自分はこうだと嬉しい、といっても文句だけいうのも良くないと思い、自分の思う良いサンプルコードをまとめてみようと思います。 先に言っておきます。自分も自分の要求を全部同時に満たすことはできません。また、普段が自分が書くものは想定読者は自分として手を抜いています。手間を書けたとしても、一定以上の文量で必ず手間や実現性の部分でトレードオフが発生します。 自分の考える良いサンプルコード 最小スタート ステップ毎に何らかの動的/静的検査で検証できる。TDD だと望ましい 一度のコード追加は20行あたりが上限 上から順にコピペするとモジュールが動作する 最小スタート これは何らかのコンパイラを想定した適当なサンプルコードで、良い点悪い点両方あります。 // BAD
強いチームと開発生産性
2024-11-15 開発生産性Kaigi https://developer-productivity-engineering.connpass.com/event/332852/
Google Apps Script を TypeScript に移行した話 - Stanby Tech Blog
株式会社スタンバイでフロントエンドエンジニアをしている川野です。 フロントエンドエンジニアという役割を担っていますが、最近では開発者体験や開発生産性というところに興味があり、そのあたりの改善にもよく取り組んでいます。 はじめに 私たちのチームでは、Google Apps Script (GAS) を利用して、非エンジニアの人たちがシステムにスプレッドシートのデータをアップロードできる仕組みを構築しています。 GAS は手軽に開発でき、プロジェクト開始当初の小さな要求を満たすには十分なものでした。 しかし、プロジェクトが進むにつれ次第に要件が増えていき、GAS で対応するのが大変になるほど複雑になってきました。 また GAS では、型の恩恵を受けることが難しかったり、エディタのサポートが満足いくものでなかったりし、増大していく複雑さに立ち向かうのが難しくなってきました。 このような課題を解決
JavaScript is undoubtedly the most used programming language in the world and is hugely influential on one of the largest technologies we have all come to rely on – the internet. With this power comes great responsibility, and the JavaScript ecosystem has been rapidly evolving, making it incredibly hard to keep up with the latest JavaScript best practices. In this blog post, we will cover several
10,000リクエストを166msで送信する、Race Conditionの新手法のリサーチについて - Flatt Security Blog
※本記事は筆者RyotaKが英語で執筆した記事を、弊社セキュリティエンジニアShion1305が日本語に翻訳したものになります。 はじめに こんにちは、Flatt SecurityでセキュリティエンジニアをしているRyotaK(@ryotkak)です。 2023年にPortSwigger社のJames Kettle氏は、同社の記事でSingle-packet attackという新しい攻撃手法を提案しました。これはネットワークのジッター値に関係なくレースコンディションを悪用できるというものです。 Smashing the state machine: the true potential of web race conditionsより引用 最近私は、同時に約10,000件のリクエストを送信することで安定して成立するレースコンディションを発見し、Single-packet attackを適用
900行のコードをノーミスで出力するClaude 3.5 Sonnet (New) やるなお主｜平岡憲人（ノーリー）
こんにちは！ ノーリーです。ClaudeやChatGPT、Gemini使ってますか？ 今朝リリースされた、Claude 3.5 Sonnet (New)のコード生成能力を味う記事です。 では、まったり参りましょう！ １．公式情報Claude 3.5 Sonnetは、コーディング能力において大きな進化を遂げたAIモデルだそうです。このモデルの新機能と改善点は以下の通りです。 強化されたコーディング支援: Claude 3.5 Sonnetは、JavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語でコード生成する能力に優れています。簡単なコード補完から複雑な問題解決シナリオまで対応可能で、開発プロセスを大幅に効率化できます。 問題解決能力の向上: HumanEvalベンチマークで64%の問題を解決する能力を示し、前バージョンのClaude 3 Opusの38%から大幅に向上しました。
自動化するLLMシステムの品質管理: LLM-as-a-judge の作り方 - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy の seya (@sekikazu01)と申します。 LLM-as-a-Judge、名前の通り何かしらの評価にLLMを使う手法です。 LLMは非構造化データでもうまいこと解釈してくれる優れものなため、通常のプログラミングでは判断することが難しいことでも、それらしき判断やスコアをつけてくれます。 本記事ではそんなLLM-as-a-Judgeを、LLMを使ったシステムの振る舞いの改善の確認 and デグレ検知目的で作っていく際の、私なりの流れやTipsなどを紹介していきます。 なぜLLMでJudgeしたいのか？ はじめに「なぜLLMでの評価がしたいのか」、その目的を整理したいと思います。 まず大上段の目的として、LLMシステムが改善しているか、または劣化(デグレ)してないかを検知したいというのがあります。 LLMを使っ
ファインディ株式会社でフロントエンドのリードをしている新福(@puku0x)です。 弊社では Nx を活用してCIを高速化しています。この記事では、最近導入した Nx Agents でフロントエンドのCIをさらに高速化した事例を紹介します。 Nxについては以前の記事で紹介しておりますので、気になる方は是非ご覧ください。 tech.findy.co.jp フロントエンドのCIの課題 Nx Agents Nx Agents導入の結果 Nx Agents利用上の工夫 プロジェクトを細かく分割する Node.jsのバージョンを揃える キャッシュの活用 特定のステップの省略 高度なエージェント割り当て まとめ フロントエンドのCIの課題 これまで「キャッシュの活用」や「並列化」「マシンスペックの向上」といった工夫により、フロントエンドのCIを高速化してきました。 しかし、コードベースの増大により時間
こんにちは。サーバーサイドエンジニアの @atolix_です。 今回はメドピアで運用しているアプリケーションのkakariの監査ログをDB管理からS3管理に移行したので、その方法と手順について紹介したいと思います。 kakari.medpeer.jp 背景 従来kakariではAuditedを用いて、監査ログを専用のauditsテーブルに保管する処理を行っていました。 github.com # application_record.rb class ApplicationRecord < ActiveRecord::Base ... include Auditable # auditable.rb module Auditable extend ActiveSupport::Concern included do audited ... end しかしレコードの変更の度にauditsテーブ
技術的なアウトプットはえらい
TL;DR 技術的なアウトプットってえらい、ということをお伝えし隊 blog を書くのはえらい、技術同人誌を書くのはもっとえらい 全員、えらい はじめに ごきげんよう、前回の 進歩が速い IT の分野においても本は大事だと思う に続き、なんとなく気分が続く限り poem をまた続けていくことにしましょう。 今回は、アウトプットはえらい、ということを書いていこうと思います。 blog を書いてる人はえらい 世界中見渡しても割りとそうですが、なんとなく IT 技術系の人たちは blog を書いてるのが多いですね。 なぜ技術記事を書くのか の記事にあるように、様々な人が様々なモチベーションで blog を書いています。 そんなみんな全員、えらい。 私個人として blog を書いているのは、人間が覚えていられる量、特に記憶の中でぱっと引っ張り出せるスピード感の記憶の量はかなり限りがあると考えており
Apple初の空間コンピューティングデバイスであるApple Vision Proは、周囲の現実に仮想コンテンツを重ねる複合現実(MR)を体験できるヘッドセット型端末です。VRを専門とする開発者であるアザド・バラバニアン氏が、Apple Vision Proを旅行先で使いまくった体験の詳細なレポートを自身のブログに公開しています。 Traveling with Apple Vision Pro – Azad's Blog https://azadux.blog/2024/10/08/traveling-with-apple-vision-pro/ ◆準備 Apple Vision Proには、本体とバッテリーケースを梱包(こんぽう)できる純正の「Apple Vision Proトラベルケース」が存在します。しかし、バラバニアン氏は「Apple Vision Proトラベルケースは不必要に大
ROUTE06 では全社ワークスペースとして GitHub を利用しており、社内資産をはじめとしたあらゆる情報を GitHub Projects で管理しています。 例えば、プロジェクトごとのアサイン状況、社内で承認/活用されているツールやライセンス、費用承認稟議など、その範囲は多岐にわたります。 GitHub という強力なプラットフォーム上に、社内のあらゆる情報が一元化されることよって生じるメリットは、非常に大きいと感じています。 一方で、デフォルトの機能だけではやや課題が残ることも事実です。 本記事は GitHub Actions でワークフローを構築することで課題を補ってみたよ、という記事です。 課題 例えば、プロジェクトごとのアサイン状況であれば、以下のようなカスタムフィールドを準備し、管理します。 - プロジェクト名 - 稼働割合 - 稼働開始日 - 稼働終了日 - 雇用形態 -
【VertexAI Gemini】社内用AI議事録生成アプリを作ってみたので、開発経緯および学んだことを紹介 - Insight Edge Tech Blog
はじめに 開発経緯 作成したアプリの構成および議事録作成手順 構成 議事録作成手順 半年間運用して得られた学び 議事録自動生成の精度がどうだったか？ 使用したモデルおよびコストについて モデル コスト 安全フィルターについて プロンプトおよび生成過程について VertexAI Geminiの凄さについて 議事録を投稿できるまでの手順の制限について まとめと今後の期待 はじめに こんにちは、Insight Edgeで開発エンジニアをしているニャットです。 入社から1年以上が経ちましたが、まだまだ学ぶことが多く、日々、社内の勉強会やリソースをフル活用して新しい技術の習得に挑戦し続けています。 今回は、勉強会の時間を活用しつつ「社内用の議事録自動作成アプリ」を少しずつ開発し、半年間社内で運用しながら改善を重ねたので、その開発経緯と得られた学びを紹介します。 開発経緯 2024年5月頃、Googl
[Rust] 自作言語での TUI デバッガのススメ
Rust で作るプログラミング言語シリーズです。 バイトコードコンパイラの難しさ 書籍での心残りの一つが、第６章のバイトコードの難易度です。本書ではプログラミング言語を作るにあたってステップ・バイ・ステップで難易度を上げていくように構成を考えていますが、第６章のバイトコードの実装の時点で難易度が急激に上昇します。例えば、次のようなジャンプアドレスの計算を行う必要があるのですが、これはかなり込み入ったロジック計算が必要になります。 条件分岐では、下図のようにジャンプしますが、このアドレス計算が厄介です。 ループについても同じくジャンプ命令が必要ですが、こちらはループの先頭にアドレスを戻します。 この実装の難しさは、プログラムの意味を理解する(意味論)ロジックと、それをバイトコードへ変換するロジックを一つとしてデバッグしなくてはならないところにあります。どちらに問題があるかを切り分けるのは簡単
![[Rust] 自作言語での TUI デバッガのススメ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2ede71696574ef619411f7f3787d9de8f73803f8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--PAaNTtma--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BRust%25255D%252520%2525E8%252587%2525AA%2525E4%2525BD%25259C%2525E8%2525A8%252580%2525E8%2525AA%25259E%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252581%2525AE%252520TUI%252520%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%252590%2525E3%252583%252583%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252583%2525A1%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Amsakuta%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUFUWEFKeG5tZ0ZYQlJsZjJpZVh1QWlwOG9LaFdpT2FSczg2dXRzWlcwN3o9czk2LWM%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
【Google Cloud】プロジェクト横断のロギング基盤を構築（データ収集から可視化まで） - Insight Edge Tech Blog
目次 1. はじめに 2. ログデータの収集 GCP インフラ構成の説明 各サービスの設定 ディレクトリ構成 共通リソースの作成 個別プロジェクトリソースの作成 3. ログデータの可視化 4. まとめ 1. はじめに こんにちは。Insight Edge で Developer をしている熊田です。 普段システム開発を進める上で、システムの利用者数や頻繁に利用されている機能を調べたいと思うことはありませんか？ 特にPoC検証やシステム運用フェーズにおいては、そのようなニーズが多くあるのではないでしょうか。 そのようなニーズに応えるためには、ログを収集する必要があります。また、上記のようなニーズはプロジェクト共通のものであることが多いかと思います。 これら要望に応えるために、GCP の複数プロジェクトにまたがるログ収集及び可視化をするためのロギング基盤を検証構築してみたので、その紹介をしたい
Windows がアップデートされたことで、今まで動いていた構成が急に動かなくなりました。 なぜこうなったのか、どうやって解決したか記録しておきます。 こんな構成にしていた できるだけ Microsoft が提供しているものを使う・それ以外は Pageant だけ、という構成にして運用していました。 +-------------------------------------------------------------+ | Windows | | VSCode | | Remote SSH | | ssh.exe (Windows搭載) --- Pageant | | | .ssh/config --openssh-config オプション | | | pageant.conf <---------+ | +---------|----------------------------
Weird Lexical Syntax
I just learned 42 programming languages this month to build a new syntax highlighter for llamafile. I feel like I'm up to my eyeballs in programming languages right now. Now that it's halloween, I thought I'd share some of the spookiest most surprising syntax I've seen. The languages I decided to support are Ada, Assembly, BASIC, C, C#, C++, COBOL, CSS, D, FORTH, FORTRAN, Go, Haskell, HTML, Java,
念を押しておきますが、このブログの「内容は個人の考えであって、所属組織とは方針が異なる」と考えてください。 前のエントリでは、MySQL 8.0は、clangのPGO+LTOでビルドしないと本来の性能が出ない。ということを証明しました。その後、PGO+LTOといってもプロファイリングをどうしたらいいのかと、デスクトップマシンの空き時間でひたすらビルドとtpcc(ramfs)を繰り返した結果、興味深いことがわかりました。 tpccのようなある程度複雑なベンチマークは、 ベンチマークそのもの（この場合tpcc）をプロファイリングするよりも、 mysql-testのスクリプトを組み合わせて工夫したほうが性能が出る ということです。（少なくとも私の環境で、ではですが） つまり、 ビルドしてテストスクリプトが流せる環境であれば、総合的に最適に近いバイナリが生成できるということです。誰でもビルドできま
またこのブログでは testing パッケージの使い方やpackageの指定の仕方などに関して、詳細な説明はしません。 フラグを全部見てみる とりあえずすべてのフラグを見てみます！ 以下のコマンドを実行すれば、現時点 (2024/10) で go test が受け付けるすべてのフラグが分かります。 The 'go test' command takes both flags that apply to 'go test' itself and flags that apply to the resulting test binary. Several of the flags control profiling and write an execution profile suitable for "go tool pprof"; run "go tool pprof -h" for mo
This is a guest post from the gccrs project, at the invitation of the Rust Project, to clarify the relationship with the Rust Project and the opportunities for collaboration. gccrs is a work-in-progress alternative compiler for Rust being developed as part of the GCC project. GCC is a collection of compilers for various programming languages that all share a common compilation framework. You may h
というジョブマーケット論文を掲載しているサイトにタイラー・コーエンがリンクしている。原題は「Thinking about the Economy, Deep or Shallow?」で、著者はPierfrancesco Mei、Lingxuan Wu（いずれもハーバード大のPhD Candidateで、この論文は後者のジョブマーケット論文）。 以下はその要旨。 We propose a theory of shallow thinking to capture people’s limited understanding of the long causal chains involved in the propagation of shocks. We conceptualize general equilibrium as a system of causal relations in
Endorse the Open Source AI Definition: have your organization appended to the list of supporters of version 1.0 version 1.0 See FAQs See list of endorsements Endorse the OSAID Preamble Why we need Open Source Artificial Intelligence (AI) Open Source has demonstrated that massive benefits accrue to everyone after removing the barriers to learning, using, sharing and improving software systems. Thes
1. Overview The following command causes REPLICA to become a copy of ORIGIN: Use the --help or -? flag to see the complete list of options. Option flags may appear before, after, or between the ORIGIN and REPLICA arguments. Add the -v option to see more output, in a format similar to "rsync". 2. Features One or the other of ORIGIN or REPLICA may be of the form "USER@HOST:PATH". The other is just a
【成功への道筋】インプットよりアウトプットで地に足固める
インプットとアウトプットの話。 ここ最近、人と話していて、そのような兆候があったので、 改めて考えるようになりました。 インプットとアウトプット。 どちらのほうが大切なんですかね。 これに対しては特に、答えがあるわけではないと思うのですが・・・ 一流の経営者と言われる人たちはきっと、 常人では考えられないほどのインプットをしていて、 その結果として、今の地位があるんでしょうね。 そういう意味では、社会一般的にはどちらかと言うと、インプットのほうが大切という兆候にあるのかもしれません。 でも、今は本当にインプット全盛期といえる世の中なんじゃないかと思います。 なににしても、インプットが優先されます。 というか、インプットが容易にできる世の中になっています。 やはり、You TubeやSNSの存在は大きいですよね。 動画で簡単に様々な情報を仕入れることができてしまいます。 しかし、その分さまざ
How Shopify improved consumer search intent with real-time ML | Google Cloud Blog
In the dynamic landscape of commerce, Shopify merchants rely on our platform's ability to seamlessly and reliably deliver highly relevant products to potential customers. Therefore, a rich and intuitive search experience is an essential part of our offering. Over the past year, Shopify has been integrating AI-powered search capabilities into our merchants’ storefronts. Shopify Storefront Search ha
Xᴇɴᴏɴ
Xenon is the best way to represent information: Native support for arrays. Native support for a graph structure, elements may have multiple parents. Native support for types used in serializing program data. Unambiguous choice of data structure. Readable multiple line indented text. Terse, efficient to write by hand. Can be implemented to be blazingly fast or using a mode-less tokenizer. The xenon
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? まえがき 近年ソフトウェア開発、チーム開発におけるエンジニアリングマネージャーの重要性は高まってきている一方、マネージャーを目指したいというソフトウェアエンジニアはあまり多くないのが実態で、どのようにマネージャーを育成していけばよいのか悩まれている企業も多いのではないでしょうか。 私自身6年ほどエンジニアリングマネージャーとして仕事をしていくなかで、日々どのような仕事をしているのか、何を考えているのか、何に悩むのか、どのようなに気持ちの持ちようでいるのか、考えるている部分をまとめられそうかなと思い記事に書いてみることにしました。 ※個人
Classmethod strengthens Zenn blog platform security, maintains reliable performance, and cuts costs with Cloudflare Based in Japan, Zenn is an information-sharing platform that hosts technical blogs written by engineers. Driven by a mission of “rewarding engineers for sharing knowledge,” Zenn enables engineers to easily contribute their unique insights to the IT community. Zenn is run by Classmeth
Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem
Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem At Apple, we believe privacy is a fundamental human right. Our work to protect user privacy is informed by a set of privacy principles, and one of those principles is to prioritize using on-device processing. By performing computations locally on a user’s device, we help minimize the amount of data that is shared with App
Table of Contents Highlights Handling of Filenames in Shell Modern C Limits & Cooperation Makefiles Logging Internationalization Minor Changes Changes Index In the 1950s, computers did not really interoperate. ARPANET has not yet happened (that would become a thing in the 60s), and every operating system was typically tied to the hardware that was meant to run on. Most communication actually happe
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GPT-4やClaudeなどの大規模言語モデルが抱える「ストロベリー問題」とは？
Repro で遭遇した Aurora MySQL にまつわるトラブル 5 選 - Repro Tech Blog
S3にあるALBログの調査はAthenaよりDuckDBのほうが簡単 - road288の日記
AWSさんがワークショップの環境を用意してくれているので大声で言いふらしたい - Qiita
JavaScript Best Practices | The WebStorm Blog
Nx Agentsを導入してフロントエンドのCIを約40%高速化しました - Findy Tech Blog
監査ログの保管先をRDBからS3に移行する - メドピア開発者ブログ
「Apple Vision Pro」といっしょに旅行するとこんな感じになる
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Windows の OpenSSH で認証できなくなった話 - Qiita
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go test の33個のフラグを全て解説してみた！！！ (サンプルコード付き)
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