プログラマーではない人向けのQMK Firmware入門 - Qiita
はじめに 自作キーボード #2 Advent Calendar 2018 5日目の記事です。 ここではプログラマーではない人向けの入門記事です。 構成としては、以下になります。 1. QMK Firmwareのビルド環境構築 2. QMK Firmwareのビルド 3. キーマップの変更 3のキーマップの変更だけをやりたいところですが、プログラマーでない人向けということで、1や2で躓くことが多いので、ここらに説明をそれなりに割いています。 QMK Firmwareのビルド環境構築 ビルド環境といいましても、いろいろとバリエーションがあります。 OS（Windows、Mac OSX、Linux）も複数ありますし、ファームウェア作成用のWebサービス1があったり、実際にファームウェアへの書き込み方法もCUIだけでなく、GUI操作のQMK Toolboxなどがあります。 とはいえ、ここではすべて
Google、超高速に評価可能でポータブルな式言語「Common Expression Language」（CEL）発表
Google、超高速に評価可能でポータブルな式言語「Common Expression Language」（CEL）発表 式言語とは一般に、プログラミング言語の一部やネットワークなどの構成ファイル、テンプレートファイルなどの中で、簡易な式やロジック、ポリシーなどを記述する際に使われる言語のことです。 こうした用途では、さまざまなプラットフォームに対応する移植性、起動時やプログラムの実行中に評価されることがあることから高速に評価が完了すること、安全に評価が実行できること、用途に応じて拡張しやすいこと、などが求められます。 CELは超高速に評価、ポータブル、サブセットサポート CELは正にこうした要件に対応した式言語となっており、Googleは次のような特徴があるとしています。 ナノ秒からマイクロ秒程度の高速な評価に最適化されている C++、Java、Goでサポートされるスタックによるポータブ
PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
Protocol Buffers
Protocol Buffers are language-neutral, platform-neutral extensible mechanisms for serializing structured data. message Person { optional string name = 1; optional int32 id = 2; optional string email = 3; } // Java code Person john = Person.newBuilder() .setId(1234) .setName("John Doe") .setEmail("jdoe@example.com") .build(); output = new FileOutputStream(args[0]); john.writeTo(output);
Dropbox Engineering Career Framework
IC1 Software Engineer I deliver lots of high quality production-ready code with direction from the team Scope Area of ownership and level of autonomy / ambiguity I execute on defined tasks and contribute to solving problems with defined solutions. Collaborative Reach Organizational reach and extent of influence I work within the scope of my team with specific guidance from my manager/TL Impact Lev
高度に発達したウォーターフォールはアジャイルと見分けがつかない - An Epicurean
tl;ldr ウォーターフォールという言葉を悪口として使うのは良くないんじゃない？ 空想上の開発手法ウォーターフォールと進化したウォーターフォール アジャイル開発の説明がされるとき、アンチパターンとして「ウォーターフォール」が使われることがあります。これは「ダメな開発現場」と同義で使われており、共通仮想敵としての空想上の開発手法とも言えます。 それは、曰く、硬直化していて変化や手戻りを許さず、一本道でフィードバックサイクルがない、数十年アップデートされていない古臭い手法のことらしい。 もちろんそういう開発をしている現場もまだ数多く存在するでしょう。ただ、ウォーターフォールをカイゼンし進化させている人達もいます。そういう人たちの話を聞くと、例えば以下のような話を聞きます。 一ヶ月で１ウォーターフォールを回す 前の手順に戻る手続きが定められている 初期フェーズから開発者を巻き込む 定期的なレビ
A visual guide on troubleshooting Kubernetes deployments
A visual guide on troubleshooting Kubernetes deploymentsMay 2024 TL;DR: here's a diagram to help you debug your deployments in Kubernetes (and you can download it in the PDF version and PNG). This diagram is also translated into the following languages: 中文, Translated by Addo Zhang (PDF | PNG)Português — Translated by Marcelo Andrade (PDF | PNG)Español mexicano — Translated by Raymundo Escobar & J
コーチング技術 〜 基本技術を学ぼう｜コーチング技術 -1- | Sqripts
ソフトウェア開発の世界では、アジャイル開発やスクラムが一般的になってきました。そのアジャイル開発のコアとも言えるのが、対話や協調です。この連載では、アジャイル開発におけるコミュニケーション・コラボレーションスキルを解説しながら、ファシリテーションスキルのレベルアップを目指します。 第5回目のテーマは前回解説した「ファシリテーション」と合わせて学びたい「コーチング」です。 ＜スクラムマスターのためのコミュニケーション講座 連載一覧＞※クリックで開きます ・#イントロダクション：優れたスクラムマスターが絶対に言わないこと【連載初回、全文公開中】 ・あなたの提案はなぜ受け入れられないのか？｜ファシリテーション技術-1- ・よりよい場を作るための9つのルール［前編］｜ファシリテーション技術 -2- ・よりよい場を作るための9つのルール［後編］｜ファシリテーション技術 -3- 前回のおさらい 前回は
フルリモートで相手に気持ちよく仕事をしてもらうためのコツあれこれ
社内のプチ発表に使った資料です。 文章のコツ 前置き フルリモートでは、文章でのやり取りがメインになる。 なので、文章がヒドいと「この人と仕事するのキツイ」と思われちゃう😢 そう思われないための色々思ったことを自戒メモ。 なるべく箇条書きにする
メール送信サービスのResendが日本でもまともに使えるようになったので紹介したい
API経由でメール送信をするためのサービスといえば、SendGrid, Amazon SES, Postmarkのような名前が出てくるかと思います。 そんな中、弊社(トラストハブ)でも利用しているResendというサービスがとても使いやすいので紹介します。また、記事後半でResendを日本で使うにあたり重要なアップデートがあったので、どんな点が変わったかを紹介します。 そもそもResendとはどんなサービスか Resendは後発サービスなだけあり、開発体験の良さに主眼が置かれて開発されています。テストでメールが送信できていることを確認する機能や、ログを確認する機能など、細かいところが使い勝手が良いなと感じています。 SDK・設定がシンプル 公式でたくさんの言語のSDKが用意されています。また、フレームワークごとに組み込むためのドキュメントも充実しています。 Knowledge Baseを見
NotebookLMでドキュメントベースのAIアシスタントを手軽に試してみた - Taste of Tech Topics
はじめに 台風も過ぎ、少しずつ夏へ向けて暑さが増してくる中、皆様いかがお過ごしでしょうか。 そろそろ仕事にも慣れてきた新人エンジニアの木介です。 今回は先日Googleより発表のあった簡単にドキュメントベースのAIアシスタントが使えるNotebookLMの紹介をしていきます。 はじめに NotebookLMとは？ 使い方 日本語能力の検証 コードを生成出来るか試してみる まとめ NotebookLMとは？ まずNotebookLMとはGoogleが試験的に提供を開始した、個別にカスタマイズが可能なAI調査アシスタントです。 notebooklm.google 具体的なサービス内容としては、ドキュメントをアップロードすると、その情報を元にした回答、要約を行うAIアシスタントが利用できます。 こちらのサービス自体は2023年7月には英語版のみで提供が開始されていましたが、2024年6月6日より
業界別生成AI活用のすゝめ｜Deloitte Japan
生成AIの登場は世界を喜ばせ、驚かせ、かつてはまだ遠い未来のことと思われていたAIの能力への扉を開きました。斬新なアウトプットを生成する驚くべき能力を持つ生成AIは、この種のAIを組織の利益のためにどのように貢献できるかという点で、興奮と刺激的なアイデアを促しています。洗練されたチャットボット以上に、生成AIはイノベーションを解き放ち、新しい働き方を可能にし、他のAIシステムやテクノロジーを増幅させ、あらゆる業界の企業を変革する可能性を秘めています。 この「業界別生成AI活用のすゝめ～The Generative AI Dossier～」では、6つの主要業界における生成AIの最も魅力的な60のユースケースを紹介しています。 消費財（消費財、小売、自動車、宿泊、レストラン、旅行、運輸を含む）エネルギー・資源・生産財（ER&I）金融サービス（FSI）政府・公共サービス（GPS）ライフサイエンス
EnvoyのYAMLの読み方 - Carpe Diem
概要 Envoyのyamlは非常に長大で初めて読む人からするととても分かりにくいです。 しかし実際は各要素の役割を理解するととてもシンプルに構成されていることが分かります。 そのための手助けとしてこちらで図を交えながら説明します。 環境 Envoy 1.22.0 要素の説明 まずは各要素を理解します。 downstreamとupstream 要素 説明 downstream Envoyからみたクライアント upstream Envoyがサービスに対するリクエストを転送する際に接続するエンドポイント（ネットワークノード） よくあるパターンで図示してみると以下です。 front proxyモデル sidecarで外部からリクエストを受ける sidecarでローカルアプリケーションからのリクエストを転送する このようにsidecarモデルのローカルアプリケーションは、downstreamにもup
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PostgreSQL as a Vector Database: Create, Store, and Query OpenAI Embeddings With pgvector
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