Build beautiful, usable products faster. Material Design is an adaptable system—backed by open-source code—that helps teams build high quality digital experiences.
javascripter です。ハローでは、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。 今回は、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、社内で継続的に技術Tipsやガイドラインの整備・蓄積を行っています。 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 新メンバーのオンボーディング支援 今回紹介するドキュメント 今回は、その中から「reac
eigonoD ( eigonod )がつくったVocabankメーカーの購入ページです。このページは英語のディーが提供するVocabankメーカーの公式販売ページです。■ご購入前に注意事項などの詳細を利用規約に記載してあります。必ず下記の利用規約を確認の上、ご購入頂くようお願いいたします。https://vocabank.eigonod.com/terms-of-use/■商品情報Vocabankメーカーには「下記の2つのコンテンツ」が含まれています。①ショートカット(単語帳を自動で作るプログラム)②Notionテンプレート※①はApple端末のみでご利用できる「ショートカット」アプリにて機能します。AndroidやWindows端末には非対応ですのでご注意ください。※その他注意事項などは利用規約をお読みください。■使用方法や機能について使用方法や機能などは下記URLにアップロードしてい
DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。RAGエンジンを使用して、エージェントから複雑なAIワークフローまでLLMアプリを編成します。
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大変ご無沙汰しております、今年度もあと少しです。この記事ではAutoReserveでのCLS改善についてお話します。 Web高速化シリーズ第2弾となります、第1弾「メンバーを巻き込み、分析基盤を整える」も併せてご覧ください。 CLSはきちんと改善を行えば必ず満点の25点を取ることができる、Page Speed Insightsの中でもある意味特別な指標です。CLS以外の指標は「~するまでの”時間”」を示しますが、CLSだけは「1画面のなかでコンテンツがずれた”総量”」を示しているためです。秒数を削るのはある程度限界がありますが、「コンテンツがずれないようにする」のはほぼ完璧に対応することができます。 Page Speed Insightsが登場してすぐの頃はCLSは5点しか持っていませんでした。 5点にしてはUXへの影響が大きいなあと思っていたら、バージョン8で15点、現在のバージョン10
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル(Large Language Model:LLM)の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
Enterprise chat applications can empower employees through conversational interaction. This is especially true due to the continuous advancement of language models, such as OpenAI's GPT models and Meta's LLaMA models. These chat applications consist of a chat user interface (UI), data repositories that contain domain-specific information pertinent to the user's queries, language models that reason
こんにちは、yukoです。 2023年も終わりに近づいてきましたが、不動産屋さんはじめました。 私の自己紹介は次回以降で改めてどこかでできたらと思いますが、今まで、投資銀行でM&Aアドバイザリーをしたり、商社で海外投資をしたり、テック企業でfintechサービスを作ったり、あたらしい暮らしを提案するスタートアップで働いてきました。 住宅売買に関する知識はあらゆるサイトで公開されているので、最近考えていることに触れつつ、マンション購入時に私自身が見ていたことや調べていたことを踏まえ、家を買う時はこれだけ見ておけばだいたいわかったな、という情報をまとめていきます。 これだけ見ておけば、と言いつつ14,000字の長文です。。既に一度売買をご経験されている方は、第三章だけでもお読みいただけたら嬉しいです! この記事の目標 第一章 購入前の準備 ・資産性を理解する ・お金についてがっつり考える 第二
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