あるレポジトリのサブディレクトリ配下を別のレポジトリへ履歴付きで移行する - $shibayu36->blog; の逆バージョン。 あるレポジトリでずっと開発していたが、やっぱりモノレポの中に入れたいとなって、履歴付きでモノレポの特定のサブディレクトリ配下に移動したい時があった。たとえば https://github.com/shibayu36/go_todo_app の履歴をすべて https://github.com/shibayu36/go-playground のgo_todo_appディレクトリに移したいみたいなケースだ。この時コミット履歴としてはgo-playgroundのgo_todo_app/配下で初めから開発していたかのように移したい。 この解決策として Gitのサブツリーのマージについて - GitHub Docs にあるように、サブツリーマージという方法も取れる。しか

LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co

以前少しだけElasticsearchを触った時に、自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog; というElasticsearchに入門した時のメモをまとめていた。しかし、その頃はElasticsearchを使って完全に一人で一つの機能を作るというところまではいけなかった。 最近になってまたElasticsearchを一から導入する仕事をすることになった。この時以前自分がまとめた記事を読みながらやっていたのだが、実践で一から導入するためにはこの記事だけでは知識が足りなかった。 そこで、前の記事の知識をベースに、一から導入するために少しずつ学んでいき、自分のブログにまとめるなどのことをしてきたので、今回はその締めくくりとして、知識ゼロからElasticsearchを使えるようになるために学習したことについて書いておきたいと思う。 今回書くこと・書かないこと 今

僕はこれまでまともに学習したプログラミング言語がPerlとJavaScriptしかなくて、静的言語的パラダイムや関数型パラダイムは概念は知っているものの、それがどう役に立つのか、逆にどういう面で課題がありどのように対処されているのか、などといったことを知らなかった。知らなくてもまあ仕事はPerlとJSでやっているので問題ない。しかしすでにこれらの言語から得られる概念的な知識の吸収の速度が鈍化してきていて、このままではエンジニアとしてまずいのではないかという危惧感があった。 そこで静的言語であり、関数型言語であり、また社内でも使われ始めているためサンプルコードがあるScalaの学習をすることにした。 学習するにあたって困ったことは、どういうドキュメントを読み、どのように実践するとScalaの概観をつかめるか分からないということだった。そこで今回は自分の経験を踏まえて、このように入門していくと