7/11 なんかツイッターの有名な方に拡散していただいたようでありがとうございます！！！とんでもないことになってしまった… 子育て終わった開放感で書き殴った日記がこんなことになるとは思ってもみませんでした。 取材に関しては、別の媒体で内容を掲載されることで息子に微妙に違ったニュアンスでこの日記の内容が伝わってしまうもしれないリスクがあるので申し訳ありませんがお断りさせてください。 ひぇーーーー！なんかめちゃくちゃ読まれてる！！今更恥ずかしい！！ お祝いのコメントありがとうございます！！！ めちゃくちゃ嬉しいです！！！ 子どもはインスタとかビーリアル(ビリアル？かどっちか)をちょっとしかやってないらしいし、仕事に関する勉強で忙しいらしいからこの日記も読まれないと思ってはいるけど、もし読んじゃったら教えてね！！！ 私が本当は愛せるか分からなかったし子供産むの怖かったって話はちょっと前チラッとし
自分の居場所をつくるには ──鼎談｜星野源×ARuFa×ダ・ヴィンチ・恐山〈前編〉 | YELLOW MAGAZINE＋ | 星野源 オフィシャルサイト
星野源にまつわる情報やコンテンツをディープにお届けするメンバーシップサイト。星野さんから毎月届く写真での近況報告や、年4回のトーク生配信、対談や関係者へのインタビュー記事など企画はさまざま。毎月2回の更新に加えライブチケット先行受付やオリジナルグッズ販売なども予定しています。 2024年6月1日に発足から1周年を迎えた、星野源にまつわる情報やコンテンツをディープにお届けするメンバーシップサイト『YELLOW MAGAZINE＋』。今回、1周年記念スペシャル企画として、ウェブライターのARuFaさん、エッセイスト＆小説家のダ・ヴィンチ・恐山さんをお招きし、星野さんとの鼎談をお届けします。 ウェブメディア『オモコロ』やYouTubeチャンネル『オモコロチャンネル』を中心に幅広く活動されているお二人。星野さんは以前からネットラジオ『匿名ラジオ』を始めとしたお二人の手がけるコンテンツを、ネット上の
ジムの会員管理システムを作った僕に「エニタイムフィットネスみたいなことがしたい」とジムを家族経営するお客さんから相談された。 「えっ！？会員管理を作ったついでにエニタイムフィットネスみたいな仕組みをやりたい！？予算は無い！？不正防止のため、入退室時の写真も撮りたい？！ログもとりたい！？」 さすが筋トレに明け暮れてるオーナーさんの要望はマッチョだと思った。 普通にやれば電子錠の仕組みや工事やらで一店舗あたり数百万から一千万掛かるような仕組みだろう。 そんな予算無いみたいだし、既存の店舗をそんな大々的に工事もできない。そもそも自分にそんな工事の知識もない。 結果Raspberrypiを使い、それを一店舗予算10万円代で実現、会員カードを他店舗と共有した24時間営業にできた。 その詳しい技術的な内訳を共有する。 （なお執筆時点では２０２４年だが、これ自体は５年前、２０１９年の仕事である。） 前提
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
海外のセキュリティ企業「Phylum」はトロイの木馬化された「jQuery」がnpmやGitHub、jsDelivr のCDNホストで拡散している事を指摘しました。 「jQuery」を悪用したサプライチェーン攻撃の概要 Phylumは 2024 年 5 月 26 日以来、トロイの木馬化された jQuery のバージョンを悪用する執拗なサプライ チェーン攻撃者を監視しており、最初に npm でこのjQuery を悪用する亜種を発見しました。 そこでは、1 か月にわたって数十のパッケージで侵害されたバージョンが公開されていました。 調査の結果、GitHubや、jsDelivr の CDN ホスト リソースでも、トロイの木馬化された jQuery のインスタンスを発見しました。 なお、今回解説されている内容は正規の「jQuery」へ今回のトロイの木馬が紛れ込んでいるのではなく、 悪意のあるユーザ
GitHub Actionsで実現する高度なイシュー管理: 安野たかひろ都知事選マニフェストリポジトリの自動化ワークフロー解説 - Sun wood AI labs.2
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
Krita の AI Diffusion プラグイン、SD のインターフェースとしてかなり良い。話題の LCM によるライブペイントも便利だし、イラストレーションツールだからレイヤーや選択ツールが使えるのが強い。すでに SD でできたことだが、こんな感じの変換が素早く、気持ちよく行える。https://t.co/bUPOZrKs1n pic.twitter.com/0hn8iMHHms — Naoto Yokoyama (@builtinnya) November 18, 2023 これらを ControlNet8 で入力して AnimateDiff を使えば済むと考えていたが、甘かった。 動画生成 AI に期待しているのは、この2枚の画像の間のフレームを説得力のある形で補間することである。しかし、7秒という長さでは、例えば次の動画1のようになってしまう。 動画1. 図1と図2を使い、パラ
UUIDs are often used as database table primary keys. They are easy to generate, easy to share between distributed systems and guarantee uniqueness. Considering the size of UUID it is questionable if it is a right choice, but often it is not up to us to decide. This article does not focus on "if UUID is the right format for a key", but how to use UUID as a primary key with PostgreSQL efficiently. P
チュートリアル: Yjs, valtio, React で実現する共同編集アプリケーション - ROUTE06 Tech Blog
Yjsは、リアルタイム共同編集を実現するためのアルゴリズムとデータ構造を提供するフレームワークです。Notion や Figma のように、1 つのコンテンツを複数人で同時に更新する体験を提供することができます。 Y.Map, Y.Array, Y.Text といった共有データ型を提供し、それらは JavaScript の Map や Array のように利用できます。さらにそのデータに対する変更は他のクライアントに自動的に配布・同期されます。 Yjs は Conflict-free Replicated Data Types (CRDT) と呼ばれるアルゴリズムの実装であり、複数人が同時にデータを操作してもコンフリクトが発生せず、最終的に全てのクライアントが同じ状態に到達するように設計されています。 クイックスタート Y.Map がクライアント間で自動的に同期されるコード例を見てみましょ
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こんにちは。アクセシビリティ本部のアクセシビリティエンジニアの五十嵐です。SmartHRでは主にアクセシビリティテスターが見つけた課題を技術的な観点から改善したり、根本的な問題を解決するための仕組みづくりを担当しています。 さて、Meta が開発する UI ライブラリとして長い間人気を博している React ですが、2024年4月に最新版であるバージョン 19 のRC版が公開されており、注目を集めています。 バージョン 19 では "use client" や "use server" でも知られる Server Components を含む様々な機能が含まれる予定ですが、この記事では、そんな React バージョン 19 をアクセシビリティの観点からキャッチアップし、特に便利になりそうな点や、注意が必要になりそうな点などを見ていきます。 forwardRef が不要になった 仮想 DOM
鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Python製の静的サイトジェネレーターSphinxを使用してWebサイトを構築し、テーマを適用、外部へ公開する流れについて紹介します。後半ではSphinxの便利な拡張機能を紹介し、Webサイトをより便利にしていきます。 Markdownでドキュメントを書くだけで、きれいなWebサイトが簡単に公開できるので、ライブラリのドキュメントなどでもよく使われています。 Sphinxとは SphinxはPython製の静的サイトジェネレーターです。静的サイトジェネレーターとは、Markdown等の軽量マークアップのテキストファイルから、静的なWebサイトを生成するアプリケーションのことを言います。Python製の静的サイトジェネレーターにはSphinxを含め以下のツールなどがあります。 Sphinx：h
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 golangでずっと課題に思っていたエラーの処理について試行錯誤してみました。 イオンモール センソックシティは、カンボジアにある商業施設。本文には関係ありません。 エラー処理のベストプラクティスは？ ぼくがかんがえるエラー処理の要件 検討したパッケージ 構造化ログ パッケージの検討 pkg/errors cockroachdb/errors goark/errs go-errors/errors go-errors/errors がよさそう? pkg/errors や cockroachdb/errors は使えないのか ラップして使う errors.WithStack(err) と呼びたい slogで使う errors.Join() に対応したい まとめ We are hiring! エラー処理のベス
マルチエージェントで性能が上がったText-to-SQLのいま/Text-to-SQL
この先を生き残るために!!「生存戦略としてのLLMアプリ開発技術」/20240124_PE-BANK
大規模言語モデルが「ハルシネーション（幻覚）」を生成することはよく知られている。ただ、その仕組みから明らかのように、LLMの出力は本質的にはすべてハルシネーションであり、間違いが発覚したものがそう呼ばれているだけだ。 by Will Douglas Heaven2024.06.24 58 25 この記事の3つのポイント チャットボットは間違った情報を提供することがある 大規模言語モデルは統計的確率に基づいてテキストを生成する ハルシネーションを完全に防ぐことは不可能である summarized by Claude 3 2024年4月2日、世界保健機関（WHO）の新しいチャットボットが「善意の意図」の下にリリースされた。 リリースされたのは、「GPT-3.5」が搭載された新顔のバーチャル・アバター「サラ（SARAH：Smart AI Resource Assistant for Health
コードのコメントやドキュメントなどのテクニカルライティングを生成AIが提案、補完、校正など支援するツール「Grazie」、JetBrainsが提供開始。日本語は未対応
コードのコメントやドキュメントなどのテクニカルライティングを生成AIが提案、補完、校正など支援するツール「Grazie」、JetBrainsが提供開始。日本語は未対応 Kotlin言語や統合開発ツールIntelliJ IDEAなどの開発を行っているJetBrainsは、IT系のテクニカルライティングのためのAI作文支援ツール「Grazie」（紹介動画によると発音は「グラッツィ」のようです）を発表しました。 JetBrainsの説明によると、Grazieで利用している言語モデルはハイテク業界のテキストを学習させているため、テクニカルライティングを的確に支援できるとのことです。 Introducing Grazie, a new AI writing companion! Streamline non-coding tasks right inside your JetBrains IDEs,
Claude3.5、シンセサイザーつくれてすごい
import React, { useState, useCallback, useMemo } from 'react'; const AmbientSynth = () => { const [audioContext, setAudioContext] = useState(null); const [activeOscillators, setActiveOscillators] = useState({}); const initializeAudioContext = useCallback(() => { if (!audioContext) { const context = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)(); setAudioContext(context); } }, [audioConte
社内用AIアシスタント「おっさんずナビ」を作った話、そして人間らしく振る舞う重要性を認識した話 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは、羽山です。 みなさんは業務に LLM（生成AI）を活用していますか？ラクーングループでは生成系AI LT大会を開催するなど、積極的な利用を推し進めています。 そこで今回は私がその生成系AI LT大会で発表し、隙間時間で開発して、社内で幅広く利用されるに至った AIアシスタント「おっさんずナビ」を紹介します。 おっさんずナビは LLM + RAG（Retrieval-Augmented Generation）を利用した Slackボットで「ラクーンホールディングスの社風を教えてください」という質問に 社内事情を踏まえた回答 をしてくれます。 ファインチューニングを利用せず RAG のみで精度を高めているのと、ベクトルDBなどの外部リソースを必要としないのがポイントで、使い込まれた Slack ワークスペースさえあればアプリを起動するだけで 社内事情通のAIアシスタント ができあが
![社内用AIアシスタント「おっさんずナビ」を作った話、そして人間らしく振る舞う重要性を認識した話 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/292dc217b044ae9f6c9ffa45c4ee8295851f9349/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F07%2Fossans_navi_thumb.png)
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
ジャンプTOON Flutter アプリの全体像 | CyberAgent Developers Blog
ジャンプTOON アプリチームの國師です。 5 月にサービスを開始した 「ジャンプTOON」 は、Flutter を採用し Android, iOS, iPadOS 向けのアプリを提供しています。 本記事では、ジャンプTOON モバイルアプリの開発で採用している技術スタックやプロジェクト構成、開発手法を紹介します。 目次 SDK・ツール管理 プロジェクト管理・タスクランナー CI・CD ディレクトリ構成 テーマ管理 ルーティング アセット管理 状態管理 サーバ通信 Lint テスト UI カタログ Web Preview PDR SDK・ツール管理 Flutter の SDK バージョン管理には、Flutter 以外の SDK やツールもまとめて管理できる asdf を採用しています。 Flutter の開発者界隈では FVM も人気ですが、次の点から、アプリチームに限らず開発チーム全体で
TL;DR 2024/06/26 実害が出ているようです、polyfill.ioを利用している場合は直ちに利用を止めましょう。 GIGAZINE: JavaScriptライブラリ「Polyfill.io」にマルウェアが混入され10万以上のサイトに影響 Codebook: Polyfill.io使ったサプライチェーン攻撃でサイト10万件以上に影響 polyfill.ioから配信されるスクリプトが汚染される環境下にあり、危険な可能性があります。利用している方がいらっしゃいましたら外しておくことをおすすめします。または安全なバージョンのものがCloudflareとFastlyから利用できるので、ドメインをpolyfill-fastly.netやpolyfill-fastly.ioに変更して利用しましょう。 背景 自社で使用しているマーケティングプラットフォームサービスで作成したWebページをGo
先月からXにCSSテクニックを定期的に投稿しているので、それのまとめです。 テキストの中央寄せだからといって text-align:center を指定したほうが良いかは考えたほうがいい ポストを別枠で表示する 和文をtext-align:centerで中央寄せすると複数行になった際に見栄えが悪くなるケースが多いです。 inline-size:fit-contentとmargin-inline:autoでセンタリングすることで、1行の場合は中央寄せ、複数行の場合は左寄せといった実装が可能となります。
比較したいテキストやソースファイルをドラッグ&ドロップするだけで差分表示が可能なマージ機能搭載のMac用diffツール「JuxtaText」がリリースされています。詳細は以下から。 JuxtaTextはソースコードの差分やマージが可能なGitクライアント「JuxtaCode」を開発しているオーストラリア・メルボルンのYori Mihalakopoulosさんが新たに公開したMac用のDiffツールで、比較したい2つのテキストやソースファイルをドラッグ&ドロップするだけで差分を表示し、サイドバーから比較ファイルを素早く変更するこも可能です。 Compare and merge any text with this simple tool. Works intuitively with code, documents or any text-based content. JuxtaText –
あまりに良かったので即課金した。俺のデイリーAIニュースで活躍しまくり・・・なの、だが、あまりにも便利なのであっという間にポイントを使い果たしてしまった。 また、動画なのだが動画の画像自体にあまり意味がないので本当は音声だけ聞き流しながらじっくりと論文本体を目で追いかけたい。 そう、まるで優秀でやる気満々の大学生インターンが、隣で興奮気味に「これすごいんですよ」とギャーギャー騒いでるかのような反応を聞き流しながら「ふーん」と眺めたいのだが、NoLangだとそういう目的とはちょっと異なる。 そこで、Claude3を使ってChrome拡張を作ることにした。ちなみにChrome拡張を作るのは生まれて初めてではないが人生で二回目くらいだし前に作ったのは10年前くらいだからもはやChrome拡張素人と言える。 Chrome拡張には三つのファイルが必要だ。 まず、適当なディレクトリを作る。 そこに、以
『劇場総集編ぼっち・ざ・ろっく！ Re:』喜多郁代役・長谷川育美インタビュー「この結束バンドという形態がめちゃくちゃ幸せで大好き」
『劇場総集編ぼっち・ざ・ろっく！ Re:』喜多郁代役・長谷川育美インタビュー「この結束バンドという形態がめちゃくちゃ幸せで大好き」 極度の人見知りで陰キャな少女・後藤ひとりと、彼女がメンバーとして加入する4人組バンド・結束バンドの活動と成長を描くTVアニメ『ぼっち・ざ・ろっく！』。2022年に放送されて一躍話題作となった本アニメを再編集した劇場総集編の前編『劇場総集編ぼっち・ざ・ろっく！ Re:』が、映画館で大ヒット公開中。リスアニ！では、後藤ひとり役・青山吉能のインタビューに続き、今回は結束バンドのメインボーカリスト・喜多郁代役の長谷川育美に、映画に期待するポイントや主題歌である新作曲のエピソード、そしてこれまでのステージから得てきた経験をもとに夏からのライブへ向かう意気込みを聞いた。 INTERVIEW & TEXT BY 日詰明嘉 OP・EDを飾る結束バンドの新曲2曲「上位に食い込む
本記事は AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 7日目の記事です。 🎆🏆 6日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 8日目 🏆🎆 すっかり夏ですね、単純に嫌です。 日が落ちないと外に出るのも厳しい暑さですが皆様いかがお過ごしでしょうか。 西です。 今年は無事 2024 Japan AWS All Certifications Engineer に残れましたので AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 7 番手です。 はたしていつまで All Certifications Engineer に残り続けられるのでしょうか。 さて、本題です。 今回も例によって Amazon CloudFront (CloudFront) についての記事です。 CloudFront はリクエストのあった Web コンテンツをキャッシュすることが主な役割です。 しかし、コンテンツにはキャッシュして良いものと
はじめに ファイルをアップロードすることができる機能を持ったWebアプリケーションやクラウドサービスは世の中に多数あります。しかし、アップロードしたzipファイルを自動で展開（解凍）してくれて、中身のファイルが閲覧できる機能を持ったサービスは、あまり多くはないかもしれません。 もし、Google Cloud上で、zipファイルをアップロードし自動的に展開してGCSに配置するシステムを作るとしたら、どうやって実現すればよいでしょうか。たとえ100GBのzipファイルでも問題なく展開できるようにするには？ そんな難題に挑み、GCSにアップロードされた100GB級のzip/7zファイルを自動的に展開することができるシステムをGoで実装し、プロダクションレベルで実現しました。その技術について解説します。 背景 PLATEAU VIEWの画面 Eukaryaでは、国土交通省が主導しているProjec
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こんにちは、JX通信社でシニアエンジニアをしているSirosuzumeです。 JX通信社の「FASTALERT」には、ユーザーが事前に設定した地域で発生した災害情報を、メールで受信する機能があります。 しかしテストする手順も複雑で、配信条件も多様化していったこともあって、手動でのテストを行うことに限界を感じていました。 設定画面の挙動確認など、ブラウザ上で完結するテストであればPlaywrightを使って自動化することもできていたのですが、実際にメールを受信するところのテストを自動化する方法についてのノウハウ不足が課題でした。 そこで、Amazon SESの機能を改めて確認していたところ、特定のメールアドレスで受信したメールをS3に保存する機能があることを知り、E2Eテスト内からS3にアクセスすることでメールの受信テストまで自動化でカバーできるのではないか、と考えたことが、今回のチャレンジ
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【都知事選】マニュフェストがGithubに公開されたので、Github Actionsのワークフローで何をしているのか解説する - Qiita
# 各種ライブラリのインポート import os from typing import List, Dict, Any import regex as re from github import Github from github.Issue import Issue from github.Repository import Repository from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct import openai # GitHub Actions環境で実行されていない場合のみ.envファイルを読み込む if not os.getenv('GITHUB_ACTIONS'): from dotenv import load_dotenv load_dotenv(
javascripter です。ハローでは、初期メンバーとしてプロダクトのローンチ前からAutoReserve の開発に関わっています。 前回の記事に引き続き、筆者が社内で書いている技術ガイドラインについて紹介します。 はじめに ハローでは、高品質なコードを維持し、開発チームの技術レベル向上を図るため、チーム横断的に、有用な技術Tips、ベストプラクティス・コーディングガイドラインなど情報をNotion上に集約し、自由にエンジニアが閲覧・編集できるようになっています。 この取り組みの目的は以下の通りです： コード品質の向上と統一 開発チームメンバーの技術スキル向上 「どう」直すかでではなく「なぜ」そう修正すべきかまで理解してる人を増やす 効率的な開発プロセスの確立 前回の記事については、こちらを参照下さい。 Reactベストプラクティス: react-hooks/exhaustive-de
Microsoft Defenderが「このコンテンツは利用できなくなりました」と書かれたテキストファイルを「重大な脅威」と誤検知して削除してしまうと判明
WindowsにはMicrosoftが開発したアンチウイルスソフトウェア「Microsoft Defender」が搭載されており、一般ユーザーであればサードパーティー製のセキュリティスイートを入れずとも強力なウイルス対策が可能とされています。しかし、このMicrosoft Defenderに特定のテキストファイルを重大な脅威と見なしてしまうバグが発見されました。 Microsoft Defender flags text file containing ‘This content is no longer available.’ as a severe threat | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/software/antivirus/microsoft-defender-flags-text-file-containing-th
安野たかひろ事務所 技術チームで活動している角野です。普段は機械学習や自然言語処理関連の仕事をしています。 安野とは大学時代の学科の同級生で、彼が創業したBEDORE（現・PKSHA Communication）で一緒に働いていた縁もあり、技術面で今回の選挙活動をサポートしています。 私はAIあんのの開発を担当しており、特に次の3点の開発に携わっています。 返答生成ロジックの開発 返答生成に用いるデータの整備 音声合成 今回の記事では、1点目の返答生成ロジックについて解説します。システムの全体像については伊藤の記事でも解説されていますが、返答生成部分の技術により焦点を当てた記事となります。 返答生成フローについて返答生成は次の4つのパートで構成されています。 知識検索 知識のフィルタリング・リランキング 返答生成 ハルシネーションチェック 返答生成フローの全体像返答生成フローの設計思想全体
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- Section BGN -->\n<div class=\"Section jukentokushu_naka6_list pc\">\n<div class=\"Title\">\n<h2><a href=\"https://www.asahi.com/edu/exam/\">受験ニュース</a></h2>\n<ul class=\"SubLink\" style=\"float:right;font-size:.8rem;\">\n<li class=\"Fst\"><a href=\"https://www.asahi.com/edu/kyotsu-exam/\">大学入学共通テストへ</a
2024年もいつの間にか半分が過ぎました。夏越の祓も終わり、なぜか既に始まっている気もする本格的な夏に向けて心機一転気合を入れる時期です。 今回は、研修期間が終わった途端にもう誰がメンテナンスしているかもわからなくなった古いサーバーのリプレースを依頼された不幸な新社会人に向けて、改めてUbuntuサーバーの初歩的なインストール方法について紹介します。 ちなみにUbuntuデスクトップや基本的な部分については、第811回「ゴールデンウィーク特別企画 新学生・新社会人向けのUbuntuデスクトップ講座2024」を参照してください。 図1 Ubuntuサーバーのインストール画面 Ubuntuサーバーとは まず最初にUbuntuサーバーに関する一般的な話をしましょう。「とりあえずUbuntuのインストール方法がわかれば良い」のであれば、「Ubuntuサーバーのインストール手順」まで読み飛ばして
こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事では弊社 podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一つとして "Claude 3.5 Sonnet Model Card Addendum" を読んだので、その備忘を共有いたします。 なお概要については npaka 氏の以下の note 記事が参考になりますので、本記事の前にこちらを参照いただくことをおすすめします。 note.com おことわり 解釈や引用に誤りがありましたらご指摘いただけると幸いです。 本記事では詳細な解説を含みません。詳細な調査等は必ず参照元の論文等をご確認ください。 引用時の名称や図は原則として引用先の媒体で記述されているものに従っています。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本
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