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こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」(~約2万件) プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」(0~1500件/施設) 客室の情報(~100件/
最近 Cloudflare のサービスを耳にすることが増えました。 その中で Clouflare D1 に特に興味を持ったので軽く触ってみることにしました。 今回は使ってみたかった Remix と合わせて、 Remix + Cloudflare Pages + D1 の最初の一歩目を紹介できればと思います。 本当に軽くしか触れてませんが、作ったものは下記のリポジトリにあります。 準備 最初に下記 2 つの準備が必要です。 Cloudflare のアカウントを取得する Cloudflare Workers 等の CLI ツールである Wrangler をインストールしておく Cloudflare のアカウントは下記から取得しましょう。 Wrangler は下記のコマンドでインストールできます。
using System; using UnityEngine; using UnityEngine.InputSystem; #if UNITY_EDITOR using UnityEditor; #endif [Serializable] public class InputBindingReference { // Actionへの参照 [SerializeField] private InputActionReference _actionRef; // BindingのGUID [SerializeField] private string _id; #region プロパティ // InputActionAsset public InputActionAsset Asset => _actionRef != null ? _actionRef.asset : null; //
StableVicunaの概要非商用ライセンス 高いパフォーマンスを実現するために、Vicuna をベースモデルとして活用し、以下の3段階のRLHFパイプラインを採用して訓練しています。 具体的には、3つのデータセットを混合したものを用いて、ベースとなるVicuna モデルをさらに教師付き微調整(SFT)により訓練しています: OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1)は、人間が生成し、人間が注釈を付けたアシスタントスタイルの会話コーパスで、35種類の言語、66,497本の会話ツリーに分散した161,443件のメッセージから構成 GPT4All Prompt Generations、GPT-3.5 Turboで生成された437,605個のプロンプトとレスポンスのデータセット OpenAIのtext-davinci-003エンジンで生成された52
映画『Winny』の公開に伴い、記憶から消えかけている20年前の諸々の思い出話をする「Winnyとは何だったのか v2.0b7.1」。ここで杉浦氏が登壇。Winnyを解析してわかったことと、当時リリースしたサービスについて紹介します。 Winnyの解析をしていた杉浦氏 杉浦隆幸氏(以下、杉浦):杉浦です。今日は「Winny解析技術と」ということで、(Winnyを)解析した当初(のこと)を思い出して話そうと思います。 自己紹介ですが、Winnyの暗号技術を解読した人ということで。今日はそれで十分かと思います。当時の趣味は通信の解析で、いろいろな通信を解析していました。楽しかったです。 映画『Winny』を、2月14日に舞台挨拶付きの試写会で観てきました。非常に楽しかったので、今日の発表はその伏線も入れたものとなります。 Winnyの登場、そして逮捕者の発生 (スライドを示して)20年前。47
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む(コマンドなし) ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む(コマンドなし) こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
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