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 迎え入れる準備できてますか？新卒研修・オンボーディングを集合知に！オンボーディングハンドブック全公開！ オンボーディングハンドブックは、新卒研修や新メンバーのオンボーディングを円滑に進めるためのガイドです。会社の文化や基礎知識を効果的に伝え、新メンバーが組織の中ですぐに実力を発揮出来たり、よいキャリアプランを描いていけるためのノウハウが詰まっています。 オンボーディングガイドブックは、オンボーディングのTIPSを約50種記載したカタログです。下記画像はイメージです。 Miroにて作成したものをどなたでも利用可能です！ 利用はこ
GitHubでhttpsのパスワード認証が廃止された。Please use a personal access token instead. - Qiita
$ git push origin branch名 remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021. Please use a personal access token instead. remote: Please see https://github.blog/2020-12-15-token-authentication-requirements-for-git-operations/ for more information. fatal: unable to access 'https://github.com/名前/リポジトリ.git/': The requested URL returned error: 403 Please use a personal access t
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? [6/8 12時頃追記] Vueは死んでないし殺すつもりもないし私はVueが大好きだ、誤解しないでほしい Vue3でOptions APIは消えてないし今後消えていく方向のAPIでもないし挫折した人もこっちつかって再挑戦してほしい [6/8 11時頃追記] 「俺はComposition API使えてるぞ！」「便利じゃん！何をいってるんだこいつは！」 あなたはすごい、でもVueを挫折した人の話を聞くに、Composition APIが「アタリマエでしょ？」の雰囲気の前にうまく馴染めず散っていったという話で、Composition API自
最初に 本記事では、非エンジニアな方でも理解しやすいように「オンラインアクションゲームを開発するにあたって知っておきたい仕組み」について、丁寧に解説していきます。 対象読者は以下の通りです。 ゲームサーバーを運営したり、シンプルなオンラインゲームを構築した経験があり、実際の開発ではどういった仕組みを用いているのか興味がある方 プログラムやゲームエンジンを触ったことがあり、オンラインゲーム開発の基礎について学びたい方 なんもわからんけど知見として持っておきたい方 今回、前編と後編で記事を分割しています。 前編で紹介する内容は以下の通りとなります。 ゲーム開発における基本用語 非同期型について 非同期型における「アイテムデュープ」などの問題 後編では以下の内容を記載します。 同期型について 同期型におけるフルメッシュ型とスター型の違い C/SやP2Pの簡単な概要について グローバルIPアドレス
HRzine Day（エイチアールジン・デイ）は、人が活き会社が成長する人事のWebマガジン「HRzine」が主催するイベントです。毎回、人事の重要課題を1つテーマに設定し、識者やエキスパードが持つ知見・経験を、参加者のみなさんと共有しています。
AWS IAM再入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 いまさらだけども理解しているつもりできちんと理解していなかったIAMについて、改めて勉強したので忘れないようにまとめる。 参考にした資料： 【AWS Black Belt Online Seminar】AWS Identity and Access Management (AWS IAM) Part1 【AWS Black Belt Online Seminar】AWS Identity and Access Management (AWS IAM) Part2 ※この記事で利用しているSSは上記資料内のものです。詳しく知りたい方
ジュニアエンジニアがClaude Codeでバイブコーディングした結果、上司に迷惑をかけた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Claude Code、超すごい そんな話を聞いて、使い始めたら上司に迷惑をかけてしまった。 願わくばみんな同じ轍を踏まないで欲しい(超イラつかせてしまったすみませんでした) ※助言大歓迎です。むしろください。他の視点や課題、解決策、議論があればぜひコメントで教えてください 何が起きたか 開発速度は間違いなく2,3倍になったが、必要以上のコード が量産され、上司のコードレビューの負担が5倍ぐらいに増えた なぜ起こるか コーディングエージェントの特性への理解の無さ ジュニアエンジニアと強強エンジニアのコーディングエージェントの使用方法のギ
はじめに こんにちは、kenです。みなさんコンフリクト解消してますか！ チーム開発をしているとコンフリクトとは嫌でも向き合うことになりますが、コンフリクト解消って緊張感のある作業なのでやりたくないですよね。 そんなコンフリクト解消をちょっぴり楽にする(かもしれない)コマンドを最近知ったので今回はそれを紹介します、その名もgit rerereです。 git rerereとは Gitの公式ドキュメント（日本語版）には次のように記載されています。 git rerere コマンドはベールに包まれた機能といってもいいでしょう。これは “reuse recorded resolution” の略です。その名が示すとおり、このコマンドは、コンフリクトがどのように解消されたかを記録してくれます。 そして、同じコンフリクトに次に出くわしたときに、自動で解消してくれるのです。 ここに書かれているように、git
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どうも ryo_grid です。 昨年はRustを覚えたいと思い、題材としてRESTインタフェースを持った分散KVS（実質はいわゆる分散ハッシュテーブル）を書いたりしました。 FunnelKVS: Rust implementation of autonomous distributed key-value store which has REST interfaces この記事では、他言語を使ってきた私が、経験のないRustを用いてそこそこのコード規模・複雑さのシステムソフトウェアを書いてみた上で、Rustについて感じたことを、独断と
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 面接時に役に立つ、Terraformにおける実践的な基礎知識やベストプラクティスを学べる問題集を作ってみました。 面接形式なので、サンプルコードの記述が少なく、わかりにくい部分もあるかと思いますが、Terraformの基本的な概念の整理にお役立ていただけます。ぜひ面接の準備や知識の確認にご活用ください。 注意事項 本問題集はTerraformのv1.5.xを基準に作成されています。 本問題集は、Terraformにおける実践的な基礎知識やベストプラクティスなどを学ぶための問題集であり、全ての問題が実際の企業採用面接時に出題され
はじめに 今回はエンジニア初心者から中級者が読むべき書籍を10冊厳選して紹介します。 1年目の自分に読んでもらいたい書籍としてまとめました。 リーダブルコード エンジニアの必読書 他の人が理解しやすいコードの書き方が学べる 我流からの脱却 豊富なコードが掲載されているので実践しやすい 「美しいコードを見ると感動する。優れたコードは見た瞬間に何をしているかが伝わってくる。そういうコードは使うのが楽しいし、 自分のコードもそうあるべきだと思わせてくれる。本書の目的は、君のコードを良くすることだ」(本書「はじめに」より)。 コードは理解しやすくなければならない。本書はこの原則を日々のコーディングの様々な場面に当てはめる方法を紹介します。 名前の付け方、コメントの書き方など表面上の改善について。コードを動かすための制御フロー、論理式、変数などループとロジックについて。 またコードを再構成するための
みなさん、デザインツールの Figma を使っていますか？ 私はまだ「使っている」と言えるほど使えていません というわけで勉強会を開催して勉強します Figma とは 公式の紹介文は以下のとおりです デザインの追求からプロトタイプ作成、制作物のコーディングまで、Figmaはチームがコラボレーションして製品開発するためのプラットフォームです 本記事のタイトルと同じように、「デザインからデモ・実装までチームで製品開発できる」旨が書かれています まさにその通りで、ブラウザ上で UI をデザインし、そのまま動かしてみることができ、最終的にはコードの生成までできてしまうツールです Figma の人気 2022年に世界中のデザイン関係者を対象としたアンケートでも Figma は圧倒的な人気です いずれのランキングでも2位の10倍以上の得票数になっています メインで使っている UI デザインツール第1位
こんにちは、はじめまして @daimat と申します。 Microsoft Security Advent Calendar 2022 4 日目にお邪魔させてもらいます。 はじめに セキュリティに携わるみなさま、突然ですが Microsoft Defender 脅威インテリジェンス(MDTI) というプラットフォームをご存じですか？ 今年の 8 月に公開されたばかりですので、まだ知らない。という方も多いと想像しますが、まずは次のページにアクセスしてみてください。 *Microsoft 365 または Microsoft アカウントが必要です。 接続するとこのような画面が表示されたと思います、これが Microsoft Defender 脅威インテリジェンスのトップ画面です。 このページの上段には脅威に関するおすすめの記事が表示されていますので、興味に応じていくつかの記事を開いてみてください
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 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。
大雑把な理解としては問題ないですが、実は setTimeout の隠された能力はそれだけではありません。 setTimeout の隠された能力を知るとどんな良いことがあるのでしょうか？ 例えば、次のような良いことがあります。 ブラウザに対する理解が深まる Web サイトのパフォーマンスを向上させることができる ドヤれる まず、 ブラウザに対する理解が深まります 。 かのアリストテレスはこう言い残しました。 Knowing setTimeout is the beginning of all wisdom. ( setTimeout を知ることは、すべての知恵の始まりである) setTimeout を知ることは（ブラウザの）すべての知恵のはじまり と言って過言ではありません。 普段なにげなく setTimeout を使っていても、「実はブラウザは裏でこんなことしているんだー」という新しい知見
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は DeNA 24 新卒 Advent Calendar 2023 の 23 日目の記事です。 TL;DR DBMSの基本的な仕組みを知るのに有益だったリソース CMUのDBMS講義 先人の素晴らしい自作DBMSの解説記事&ソースコードリーディング 小さな小さな自作DBMSの設計と実装 最小限SELECTやINSERTなど基本的なSQLが動く この記事のゴール データベースの内部構成を超ざっくり理解するために有用なリソースを知り、そして（全開発者のロマンである）自作 DBMS に一歩踏み出すきっかけになればうれしいです。 モチベ
はじめに Playwright を使うことで比較的簡単に E2E テストを実装することができます。しかし、通常テストコードは実装したら終わりということではなく、継続的にメンテナンス（保守）が必要になります。その際に保守しやすいように実装するため、Playwright の公式ドキュメントに記載されているベストプラクティスの中で参考になりそうな部分を確認しておこうと思います。 テストの独立性を高める 可能な限りテスト間の依存が無いようにして、テストを分離すると良いというプラクティスです。各テストが独立していることで、 １つのテストが失敗しても他のテストに影響しない テストの順序を考慮する必要がない テストをシンプルに保つことができる あたりのメリットがあるかと思います。また、特定の処理（例えば特定の URL に遷移する処理）の繰り返し実装するのを避けるために before and after
最近実際に開発現場にコンテナを導入してきた経験から、公式ドキュメントに記載されているベストプラクティスに実際どうなんだということを言ってみようと思います。公式に書いてあることを間違ってると指摘という意図はありません 発言は個人の見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 2023/12/3更新: 燃えかけてるのでタイトルを変えました。 補足: こちらの環境は下記を想定しています。 Java CICD/本番環境イントラネット内に整備 WF開発 マルチステージ・ビルドを使う マルチステージビルドの目的 公式ドキュメントには、下記のように記載があります。 マルチステージ・ビルド は、中間レイヤとイメージの数を減らすのに苦労しなくても、最終イメージの容量を大幅に減少できます。 つまり、最終イメージの容量を減らすことが目的であって、その一つの手段としてマルチステージビルドを進めて
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は契約書の更新差分の比較をGPT-3とGoogle Document AIを使ってやってみたいと思います。 概要 異なるバージョンの契約書をPDF解析システムとGPT-3を使って自動的に比較し、リスクなどの検討も自動で出力する仕組みを作る。 Colab 使い方 Document AIの準備 (作成方法など詳しくは後述) Google CloudのDocument AIでプロセッサを作成する プロセッサ一覧から作成したプロセッサを選び、予測エンドポイントをコピーする https://console.cloud.google.com/ai/document-ai/processors json形式のAPIキーファイルをダウンロードしておく OpenAI APIキーの準備 すべてのセルを実行 比較した
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、食べログシステム本部長の京和です。 本エントリでは Shopify の Engineering Blog から、Kirsten Westeinde による「Deconstructing the Monolith: Designing Software that Maximizes Developer Productivity」を翻訳して掲載します。 食べログではユーザーや飲食店に価値を届けるスピードを最大化するべく、マイクロサービス化などをはじめとしたこれまでの組織やアーキテクチャを刷新するための取り組みを始めています。しか
![[翻訳] Shopifyにおけるモジュラモノリスへの移行 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dfb840670b1246203f99547145b4b7b27db28e26/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwU2hvcGlmeSVFMyU4MSVBQiVFMyU4MSU4QSVFMyU4MSU5MSVFMyU4MiU4QiVFMyU4MyVBMiVFMyU4MiVCOCVFMyU4MyVBNSVFMyU4MyVBOSVFMyU4MyVBMiVFMyU4MyU4RSVFMyU4MyVBQSVFMyU4MiVCOSVFMyU4MSVCOCVFMyU4MSVBRSVFNyVBNyVCQiVFOCVBMSU4QyZ0eHQtY29sb3I9JTIzM0EzQzNDJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NDUxODQ2MjU3YTEzNDMwMjQ4MDU3ODNmYzM3MjM3NGI%26mark-x%3D142%26mark-y%3D100%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDB0a3lvd2EmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWZiZDJlOGIzYmQzMjk3ZDIxOTA4MjFhZDlkMGI0NTE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D455%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g6aOf44G544Ot44Kw%26txt-width%3D972%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D550%26s%3Dfb3a6bbe6d17db94858fcbdae8bc1b62)
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 Claude CodeとCodex、どちらを使うべきか迷っていませんか？ そこで今回、同じ要件定義のToDoアプリを両ツールで作成し、コード品質を5つの観点から徹底比較してみました。 結果から言うと、それぞれに明確な強みがあることが分かりました。 今回はその比較結果をお伝えしていきます！ なお、この収録を行っている時点では、Claude Codeの性能が一時的に低下していると言われています。 公平な比較ではない可能性があるので、修正されたら改めてチェックしてみようと思います。 忙しい人のために要約 同じToDo
はじめに ブラウザ上で動くゲームボーイエミュレータを OCaml で書きました。以下のページで試せます。 デモページ いくつかの homebrew ROM も一緒になっているのでいろいろ遊んでみてください。おすすめは「Bouncing ball」と「Tobu Tobu Girl」です。最近のスマホならだいたい安定して 60 FPS 出るはずなので、スマホでも遊べます。 レポジトリはこちらです。 スクリーンショット なぜ OCaml でゲームボーイエミュレータ？新しいプログラミング言語を学ぶ過程で以下のように思ったことはないでしょうか？ 簡単なプログラムなら書けるが、中規模以上のコード1をどうやって書けばよいのか分からない 発展的な言語機能2も勉強しなんとなく理解した気になったが、実践のなかでどのように活用すればいいのかが分からない OCaml を本格的に勉強し始めてた数ヶ月前の筆者はまさに
【Power Automateの新しいRPA機能】Power Automate Desktopの操作方法(ExcelとWebブラウザ操作の自動化) - Qiita
サンプルファイルについて 2021/7/24 追記 Github に、本ページで扱う Excel ファイルやサンプルのフローをアップロードしました。 よろしければご使用ください。 以下のイベント用にで作成したファイルになります。 はじめに Microsoft Igniteの発表でPower Automateの「per user with attended RPA plan」で「Power Automate Desktop」が使用できるようになりました。2020年9月24日でPreview版です。 この記事でPower Automate DesktopのWebレコーダーによる自動化やExcel操作を通じて、変数の扱いや画面機能ついて説明します。 また、2020年9月24日時点の既知の不具合情報についても途中記載しています。 トライアル開始手順もまとめてみましたので併せてご覧ください。 【Po
スクワッド体制における留意点として、**「Spotifyは "Spotifyモデル "を使っていない [3]」**で以下のように述べられているように、単に方法論を真似るのではく、自分の組織と向き合い、学習して、進化し続けることが大切であると思います。READYFORにおいても日々、組織体制について議論し、改善を進めています。 ビジネスユニット、部門、チーム、マネージャーは、Spotifyの失敗した方法論に固執してはいけません。彼らはSptifyのモノマネよりも効果的に組織構造の役割と責任を伝えることができるのです。 あなたがSpotify Modelを見つけたのは、自分のチームをどのように構成するかをいつも考えていたからでしょう。でもここで止まってはいけません。学習を続けてください。 1-2. READYFORのスクワッド体制 READYFORの場合、どのようなスクワッド体制を敷いているか
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習（ディープラーニング, Deep Learning） への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習
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 こんにちは。元ガチプログラマーのプレイングマネージャです。 できれば、プログラムをカタカタ打ってPC画面に向かって「いい感じのコードを書いちゃったなぁー」と独り言だけを言っていたい人間だったのですが、それだと仕事にならないなあと。 ということで最小限のコミュニケーションで仕事をする方法について考えたことをまとめておきたいと思います。 最小コミュニケーション術 『プロジェクトのゴールに対する』自分や相手の課題を解決できるようにコミュニケーションをとることが、コミュニケーションを最小にする方法と考えます。 相手の課題を解決するため
ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita
はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp
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ストックマークのプロダクト開発・運用では、Node.jsを利用してAWS Lambda を月間1.6億秒利用しています。本記事ではそこから分かった知見を紹介します。
はじめに こんにちは、Latte72 です。 慶應義塾大学公認サークル Computer Society で低レイヤーを扱うシステム班の班長を務めることになったので、後輩たちに低レイヤー技術（特に自作言語やコンパイラ・インタプリタの実装）について興味を持ってもらうにはどうしたらいいかと考えながらこの記事を書いています。 この記事は私のサークルに入会した新入生や、プログラミング言語がどのようにして動いているのかに興味がある人、低レイヤーにあまり詳しくないけど自作言語や自作コンパイラに興味がある人たちに向けたものです。 プログラミングに関する事前知識がなくても読めるように、多くの補足をつけています。 既にプログラミングに精通している方にとっては説明が不適切に感じる部分があるかもしれません。温かい目でご覧いただき、コメント欄にてご指摘いただければありがたいです。 当初は１つの記事として公開しよう
構成図 as Code - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 内容 draw.ioを使用してネットワーク構成図を書いていますが、構成管理が結構手間になります。IaCを導入して、gitベースでインフラの構成管理が出来ても構成図だけは手動で管理となってしまうため、IaCの様に構成図もコードで管理出来ればと思っています。今回は特別何かのツールを入れるわけではなく、drow.ioにインポート用のXMLファイルを作成するプログラムを作成します。構成変更が発生した際はプログラム修正を行うと、新しいXMLファイルが作成されるため、こちらをインポートすることで構成図に反映する流れとなります。 構成 オンプレミスで
SELECT table_a.id, table_a.name FROM table_a INNER JOIN table_b ON table_a.id = table_b.id; メリットとしては、 どちらかのテーブルのid列のインデックスを使用可能 サブクエリがないことで中間テーブルが作成されない しかし、インデックスがない場合はEXISTSの方が良い場合があります ソートの回避 SQLでは暗黙的にソートが発生する演算が存在するので、 パフォーマンスにも影響するため、ソートが必要ない場合は考慮する必要があります ソートが発生する演算 GROUP BY句 ORDER BY 句 集約関数（SUM, COUNT, AVG） DISTINCT 集合演算子（UNION, INTERSECT, EXCEPT） ウィンドウ関数（RANK, ROW_NUMBER 等） メモリ上でのソートだけではなく
ここ最近、何やらデータベースの相談をされることが何やら多くなってきたmasamikiです。 今、とあるプロダクトの開発をしようと、要件まとめたり設計したりたりしてるのですが、この仕組みをやるためには…version管理いるなぁ…gitが欲しいなぁ……となってます。 そして、調べてみたところ、2年も前のものですがこんな記事を見つけました。 「DoltとDoltHubが我々の結論だ」とおっしゃってます。 Doltとは Doltは、Gitリポジトリと同じように、フォーク、クローン作成、ブランチ、マージ、プッシュ、プルできる最初で唯一のSQLデータベースです。（← by Google翻訳） おぉ、まさしく、そのままんま、これだ。 他にも、GitRows とかも使えそうかな…と思ってみていたものの、どうやら今の要件にあうのあはDoltっぽそう。 上記事だと、他にもdata.world（Microso
{ "plpgsqlLanguageServer.database": "データベース名", "plpgsqlLanguageServer.user": "ユーザ名", "plpgsqlLanguageServer.password": "パスワード", "plpgsqlLanguageServer.definitionFiles": [ // glob をサポート。 "**/*.sql", "**/*.psql", "**/*.pgsql" ], // Language Server が対応するファイルの拡張子はデフォルトで ['*.pgsql', '*.psql'] です。 // （ SQLite など他の RDS と競合させないためです。） // '*.sql' のファイルも対応させたい場合は、下記の設定を追加してください。 "files.associations": { "*.sq
$ sudo apt-get update Ign:1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease Ign:3 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy-updates InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease Ign:4 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy-backports InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease
# Constraints problem += 47.7*AA+ 55.8*AB+ 66.6*AC+ 48.4*AD+ 52.4*AE+ 36.4*AF+ 31*AG+ 27.1*AH+ 57.5*AI+ 38.9*AJ+ 36.8*AK+ 35.5*AL+ 57.5*AM+ 9.5*AN+ 38.1*AO+ 27.3*AP+ 27.2*AQ+ 31.4*AR+ 30.8*AS+ 39.2*AT+ 37.7*AU+ 37*AV+ 47.3*AW+ 30.3*AX+ 0*AY+ 92.9*AZ+ 40.2*BA+ 41.8*BB+ 35.8*BC+ 26.4*BD+ 29.1*BE+ 52.7*BF+ 30.2*BG+ 34.3*BH+ 41.9*BI+ 42.4*BJ+ 42.4*BK+ 31.2*BL+ 0.1*BM+ 62.8*BN+ 76*BO+ 44.1*BP+ 31*BQ+ 3
Python×株式投資：都度DLはやめた─yfinanceで爆速テクニカル分析を回したい - Qiita
yfinaceデータを用いた軽量データセット（個人用）の構築 はじめに これまでテクニカルスクリーニングのバックテストを行う中で、 処理速度の遅さに課題を感じていました。 特に、複数銘柄に対してループ処理を行う際、 毎回 yfinance を通じて株価データを取得していたため、 同じ銘柄でも都度ダウンロードが発生し、非効率でした。 →今のスクリーニング系の問題について書いたのがこちらの記事です。よければ参考に。 例えば以下のようなコードが問題でした。 # ----------------------------- # スクリーニング条件別ループ # ----------------------------- summary = [] for cond in screening_conditions: result = [] chart_dir = お好きなディレクトリ os.makedir
プロンプトインジェクション対策｜ChatGPT APIのLINEボットを一ヶ月運用して戦った記録 - Qiita
ChatGPTのチャットボットを安全に運用する方法 プロンプトインジェクションは、不適切な文字列や悪意のあるコードを含むプロンプトがChatGPTに送信されることで発生するセキュリティ上の懸念です。 2023/04/11現在、LINEボットとして公開されている多くのサービスでプロンプトインジェクション対策がなされていないようです。この記事では、プロンプトインジェクション対策の背景や具体的なプロンプトの例を紹介し、ChatGPT APIを安全に利用する方法を説明します。 背景 ChatGPT APIは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルで、自然言語処理のタスクを実行するために利用されます。しかし、APIを利用する際にはセキュリティ上の問題が生じることがあります。プロンプトインジェクションはその一例で、攻撃者が意図的に悪意のあるプロンプトを送信することで、システムやユーザーに悪影響を与え
OCRはもう不要？視覚的特徴とテキストを高精度に捉える！次世代マルチモーダルAIモデル『MPLUG-DOCOWL2』登場！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 株式会社ulusageの技術ブログ生成AIです！今回は、PDF解析とドキュメントインテリジェンスの最先端技術 「MPLUG-DOCOWL2」 について、解説していきます。このモデルは、高解像度のマルチページドキュメントを効率的かつ正確に解析する技術として注目されています。特に、従来のOCR（光学文字認識）ベースの解析手法が抱える課題を解決し、従来のOCR技術を必要とせず、新しい水準の性能と効率を実現しました。 この記事では、技術的な背景、MPLUG-DOCOWL2の構造と革新性、他の技術との比較、そして具体的なデモンストレーションを交え
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