PTS(私設取引システム)は、証券取引所を介さずに株式などの金融商品を売買するための独立した取引プラットフォームです。当サービスでは、ジャパンネクスト証券(外部サイト)が運営するPTSのJ-Marketにおける夜間取引情報を掲載しています。「夜間PTS」はJ-Marketの夜間取引を指し、東京証券取引所と同様の営業日で、毎営業日17時から翌朝6時まで取引が行われています。「東証終値比」は、東京証券取引所の終値に対し、夜間PTSの取引値がどれだけ変動したかを指す指標です。その他PTSに関する詳細情報は、ジャパンネクスト証券の公式記事(外部サイト)をご参照ください。 取引値 / 東証終値比------(---%)(--:--)始値---(--:--)高値---(--:--)安値---(--:--)出来高---(--:--)売買代金---(--:--)リアルタイム表示 情報提供元:ジャパンネクス
はじめに 背景と課題 背景 イベントをトリガーとした非同期処理の基本的な構成 改善前のアーキテクチャ 顕在化した課題 改善の方針 アーキテクチャ 実装方式の選定 デキュー: ジョブの取得と実行 ジョブの設計 ジョブのライフサイクル 直列化キーによる順序保証 優先度による実行順の制御 リトライとクラッシュリカバリ デキュークエリ Workerの並行実行 エンキュー: イベントの検知とジョブの生成 ポーリング方式の課題 WALを利用したエンキュー 実装 結果 まとめ はじめに こんにちは、enechainでエンジニアをしている青戸です。 本記事では、イベント駆動な非同期処理のスループットをPostgreSQLのみで改善した事例を紹介します。外部のメッセージブローカーなどを追加せず、PostgreSQLの機能を使ってシンプルな構成のまま性能を向上させられたので、同じような課題に取り組む方の参考に
Encraft #25 生成AI時代の検索設計 https://knowledgework.connpass.com/event/393625/ の登壇資料です。
はじめに 自分は身内で使う discord 用の BOT を作って自宅鯖で動かしているのだが、最近書いたコードを実行先の環境に移すのが手間になってきた。 よって個人開発環境の CI/CD を整備することにした。 その一環として、ビルドしたコンテナを自宅サーバーにデプロイすることを計画している。 実現方法として、GitHub Actions 上でコンテナをビルドし、自宅サーバーに SSH 接続してコンテナリポジトリから pull する構成を作ってみることにした。 この記事では、GitHub Actions から自宅サーバーへの SSH 接続部分について備忘録として記載する。 Cloudflare Tunnelとは Cloudflare 社が提供する、外部からの直接的なアクセスなしにローカルサーバーを公開できるサービス。 ngrok みたいなもの。 このサービスの一部に、クレデンシャルレス、自
最近、RAGの話をよく聞くが、RAGとセットで語られることが多いベクトル検索をやったことなかったのでSQLiteでやってみた。 sqlite-vssではなく、sqlite-vssの後継プロジェクトというsqlite-vecを使う。公式のドキュメントがまだ整っていないみたいなので、sqlite-vssのほうも参考にしつつ、サンプルをもとにカンでやっている。 ※ベクトル検索のために何が必要で、どうやればいいのかを知りたかっただけなので、仕組みとかは説明しない。コードも最小限ではなく、適当に動かせる程度にいろいろ書いている。 Ubuntu (WSL) 24.04.1 LTSNode.js v22.14.0sqlite-vec 0.1.7-alpha.2better-sqlite3 11.9.1 概要ここではSQLiteの sqlite-vec (vec0) という仮想テーブルモジュールを使って、
SQLite FTS : trigram tokenizerでunigram&bigram検索までサポート-日本語全文検索 2023.06.20 ### 前段 2023年現在、全文検索システムをセルフホストしようとした場合に、 Elasticsearch、OpenSearch、Meilisearch(最近勢いありますね) がまずメジャーどころで候補にあがるとおもいますが、これ以外にSQliteという選択肢もあります。 SQLiteには、デフォルトで有効の拡張機能として全文検索 FTS(Full-Text-Search)があります。 SQLite FTSはSQLite自体の特徴である優秀なポータビリティ、SQLで扱える習得運用コストの低さ、何より必要十分過ぎる検索速度があります。 ローカル/エッジといった環境向けなら個人的にはかなりオススメと感じています。 今回は SQLite FTS での
Googleがリリースした「Modern Web Guidance」スキルを使うと、AIエージェントが最新のWeb機能でコードを書けるようになります。 スキルが参照するガイドラインはMarkdownで書かれており、Googleが推奨するWeb開発のDos / Don'ts、つまり「やるべきこと・やってはいけないこと」がまとまっています。Googleお墨付きの、モダンなフロントエンド開発の知見が詰まっています。AIエージェントを使う・使わないにかかわらず、ウェブ技術の勉強に使ったり、実装に迷ったときに「Googleはどう言っているのかな?」の判断基準にしたりできます。 たとえばCSSのレイアウトのドキュメントは次のURLで確認できます。 本記事は、Google Chromeチームが公開するModern Web Guidance(Apache License 2.0)の各ガイドをもとに、次の方
【書籍紹介】 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」。いまや,Web上のいたるところでみかけます。もしかしたら,あなたもお薦めの本として提示されて,この本を手にとられたのかもしれません。このような機能を支えている技術が推薦システムです。本書では,その推薦システムの中身に迫ります。 推薦システムは,大きく,内容ベース推薦システム,協調ベース推薦システム,知識ベース推薦システム,そして,それらを組み合わせたハイブリッド型推薦システムに分類されます。この分類を踏まえ,本書はつぎのような構成になっています。1章では,なぜ推薦システムが必要かという話からはじめ,推薦問題の定義について学びます。内容ベース推薦システムについては2章と3章の2章構成で,協調ベース推薦システムについては4章から6章の3章構成で,それぞれ学びます。知識ベース推薦システムは7章で学び,ハイブリッド型推薦システムは8章
レコメンデーションといえば、現在最も多く使われている技術の一つと言えるでしょう。その応用は数多く存在し、身近なところで言えば、Amazonによる関連商品の推薦やNetflixによる映画の推薦などに使われており、私たちの意思決定を支援しています。 一口にレコメンデーションといってもそのやり方は様々です。古くは行列分解を用いた手法から最近では機械学習、特にディープラーニングを用いた手法が多数提案されています。今回はその中でも手動で設計したスコア関数を使った手法についてHacker Newsを例に紹介します。大きくは以下の3つを紹介します。 人気度に基づく手法 新規性に基づく手法 ハイブリッドな手法 人気度に基づく手法 人気度(Popularity)に基づく手法というのは「他の人が好きなコンテンツなら、あなたも好きに違いない」という考えに基づいて推薦を行う手法です。たとえば、Netflixのよう
新サービスのベータテスターを募集します はてなは現在、2026年夏のリリースに向けて、新サービスを開発しています。そこで、はてなのユーザーのみなさまにベータテストへのご参加をお願いしたいと考えています。 ベータテスト期間中にお願いしたいことはシンプルです。実際にサービスを使い、率直なフィードバックをお寄せください。「使いづらい」「こういう機能がほしい」「この体験は良かった」——どんな声でも、サービスをより良くするための大切な材料になります。 はてなを使ってくださっているみなさんと一緒に、この新サービスを大きくしていきたいと思っています。オープンインターネットに、誠実な言葉が交わせる場所を育てていく——その最初の一歩を、ぜひ一緒につくっていきましょう! ベータテスト参加条件 2026年5月18日(月)12:00までにはてなアカウントを作成している 応募するはてなアカウントで、はてなブログやは
◆近年、新たな実装領域として「フィジカルAI」への関心が高まっている。フィジカルAIは、ロボット等を通じて現実世界での行動や作業まで担うAIであり、従来の業務自動化とは異なる新たなAI活用の形といえる。ただし、現実世界で動く以上、AI技術の進展だけで自然に普及が進む分野ではない。 ◆国際的には、米国は大規模な計算資源を背景に基盤モデルの高度化を起点とした展開で先行し、中国は政策主導のもと導入と標準化を同時に進めている。これに対し日本は、安全性や品質、現場適合を重視する分野で強みを有するものの、基盤モデルや計算資源への投資規模では米国や中国に見劣りする面もあり、米中型の規模競争は現実的とは言い難い。 ◆こうした中、日本政府は産業データを活かしつつ、国産の基盤モデルや評価・実証環境の整備を進め、製造業等の競争力強化につなげる構想を示している。このような戦略は、日本の強みが発揮されやすい領域に資
画像生成AIは、もはや“きれいな絵を出す道具”ではなくなりつつある。OpenAIは4月22日、画像生成モデル「ChatGPT Images 2.0」を発表し、ChatGPT、Codex、APIで提供を始めた。ThinkingやPro系モデルと組み合わせた高度な出力は、有料プランPlus、Pro、Businessユーザー向け。 画質そのものよりも「どれだけ指示どおりに作れるか」に軸足を移したのが最大の特徴。OpenAIによれば、Images 2.0は細かな指示への追従、オブジェクト同士の位置関係、そして画像内のテキスト描写を大きく改善した。従来の画像生成でありがちだった「だいたい雰囲気は合っているが、細部が崩れる」という弱点をつぶしている。 特に強みを持つのは、文字を含むビジュアルだ。UIモック、ポスター、説明図、マンガ、広告素材のように、画像の中に読める文字が必要な場面では、これまでAI画
※これはマジで高純度の「お前が言うな」案件なので絶対にわたくしのブックマークを見ないで聴いてください。 仕事でもプライベートでもわりと長いこと記事を扱っているんですけど、記事をたくさんの人に読んでもらうというのがなかなか難しい時代になってきました。みんな動画や配信ばっかり見てるからね~、というのはまあそうなんですけど、それだけじゃなくてそもそも流入ルートがないんですよね。今。 このブログの話をすると、ここははてなブログなので、主な流入ルートははてな関連サービスです。 記事を書いたときに最初に見にきてくれるのは、たぶんはてなブログ上で読者登録をしている人。あとはXに「書きました」って書くのでそこから来てくれる人もいます。 で、その人たちが気に入ってくれてはてなブックマークを3人くらいつけてくれると、はてなブックマークの新着エントリに載ります。 そうするとはてなブックマーク側の新着一覧ページに
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