目指すのは「オタク向けmixi」「平成のインターネット」……? ユーザー爆増の純日本産SNS『Misskey』開発・運営インタビュー この1年、『X(旧・Twitter)』に大きな変化が起きている。イーロン・マスクによるTwitter社の劇的な買収劇にはじまり、サードパーティアプリの停止、APIの有料化、名称変更、大量のユーザーアカウントを停止する“凍結祭り”など、これまで恩恵を享受してきたユーザーにとってネガティブな出来事も多く、こうした事件が起きるたびに「ポスト・ツイッター」について議論がなされてきた。 個人的にもXに変わるテキストSNSの動向は注視しており、Meta社が公開したテキストSNS『Threads』のレビューや、『Mastodon』に代表される分散型SNSを取り巻く状況についても都度レポートしている。今回は分散型SNS、『Misskey』の開発を行うsyuilo氏と同サービ
2023年9月以降、Amazonアカウントの不正アクセス被害が急増しています。不正アクセス被害は2段階認証を設定しているアカウントでも報告されており、何らかの方法で2段階認証をすり抜け、ギフトカードなどを無断購入される被害が増えています。 2段階認証を設定したアカウントで不正アクセス被害が報告 2023年9月以降、Amazonアカウントの不正アクセス被害が相次ぎ発生しており、SNSなどで「ギフトカードを購入された」「2段階認証を突破された」など、被害を報告する声が増えています。 また、2段階認証(2SV)を設定していたとするユーザーからも不正アクセス被害が報告されており、何らかの方法で2段階認証がすり抜けられてしまうことがあるようです。 Amazonのアカウント、不正利用されたー 夜中にギフトカード5,000円×20枚購入されて、速攻メールでどこかに送信されたらしく、即時クレカに請求が来て
無料で提供されているオープンソースの音声編集ソフトウェア「Audacity」をフォークし、ブラウザ上で動作するようにした「Wavacity」が公開されています。 Wavacity https://wavacity.com/ 上記のリンクにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。本家のAudacityは表示言語を日本語に設定する必要がありますが、Wavacityは最初から日本語で表示されるので、日本語ネイティブユーザーにとってかなり取っ付きやすくなっています。 記事作成時点で最新バージョンとなる本家Audacity(v3.3.3)の画面が以下。 比較するとこんな感じ。スライダーを右に動かすとWavacityが、左に動かすとAudacityが表示されます。 楽曲ファイルをインポートするには「ファイル」から「開く」をクリックし、ファイルを選択します。 タイムライン上でドラッグすると、編集
Stability AI は、音楽とサウンド生成のための初のAIモデルとなる Stable Audio を発表しました。 Stable Audio は、最新の生成 AI 技術を駆使し、使いやすい Web インターフェースを介して、より高速で高品質な音楽とサウンドエフェクトを提供する世界初の製品です。Stability AI は、45秒までのトラックを生成してダウンロードできる Stable Audio の基本無料版と、商用プロジェクト用にダウンロード可能な90秒のトラックを提供する「Pro」サブスクリプションを提供しています。 StabilityAI の CEO である Emad Mostaque は、「唯一の独立した、オープンでマルチモーダルな生成 AI の会社として、音楽クリエイターをサポートする製品を開発するために私たちの専門知識を活用できることを嬉しく思います。私たちの願いは、St
Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に Modular社はPythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づける新言語「Mojo」をローカル環境で実行可能にする、コンパイラなどのツール群を公開しました。 Mojo is now available for download locally to your machine! Beyond a compiler, the Mojo SDK includes a full set of developer and IDE tools that make it easy to build and iterate on Mojo applications. Let’s build the future together!https://t.co/KxmLvsxx5e — Modula
jqがjqlang organizationに移譲され、数名の新たなメンテナーを入れた開発体制に移行してから三か月が経ちました。 私にとってこの三か月はとても濃厚で、これまでのOSS活動の中でも特に大変な期間でした。 itchyny.hatenablog.com github.com リポジトリの管理権限をいただいてからまずやったことは、既存のissueやPRの整理でした。 500ほどのissueとPRに目を通し、ラベルをつけて、解決済みのものを閉じて、直近で入れたいものを独断でリリースマイルストーンに入れていきました。 この整理がついた頃には他のメンテナの活動も活発になり、私の作ったマイルストーンのissueやPRを確認してくれました。 そして先日、ようやく1.7をリリースしました。 1.6から実に五年弱、一時は開発が完全に止まってしまいプロジェクトの存続を危ぶむ声も上がるような状況から
静的サイトジェネレータ「Astro 3.0」正式リリース。JavaScriptなしでSPAのようなアニメーションの画面遷移など新機能 オープンソースで開発されている静的サイトジェネレータ「Astro」の最新バージョンとなる「Astro 3.0」が正式にリリースされました。 Astro 3.0 is out now! 30% faster and more powerful than ever. View Transitions, Image Optimization, JSX Fast Refresh, and so much more. https://t.co/vOi44246Hg — Astro (@astrodotbuild) August 30, 2023 Astroは、ReactやVue、Svelte、Alpine.js、TypeScriptなどのさまざまなフレームワークやライ
はじめに Blender。めっちゃ楽しいです。 仕事が終わって帰ってきてから、ほぼ朝の時間までBlenderにひたすら打ち込んで 休日の大半もBlenderに捧げるような生活をここ3週間くらい続けてきました。 ここまでの学びの整理と、Blender布教のために この記事に概要をまとめたいと思います。 Blenderの世界観 Blenderを始めるにあたって、まず第一にぶち当たる壁として 「3Dソフト特有の概念」があると思います。 他の、3Dソフトを触ったことがある人はすんなり扱えるかもしれませんが、 僕はなかったので、概念理解にちょっと苦戦しました。 Blenderの世界を構成する主な要素として シーン オブジェクト ライト カメラ これらが挙げられます。 シーンとは、 一つのBlenderファイル内に格納されている要素全てを包含する3Dワールドのようなものです。 オブジェクトとは、 一次
原画と原画の間にあたる画像を複数枚入れることで、自然な連続性のある動きを作る。アニメの基本となる「中割」作業を画像生成AIが実現する可能性が出てきました。鍵になっているのは「AnimateDiff」という技術。8月に入って、様々なユーザーのアップデートによって機能拡張が進められています。それは完全な画像生成AIで作られるアニメの可能性を垣間見せるほどのものです。 16コマ/2秒の短い動画が生成できる AnimateDiffは7月10日に発表された、上海AIラボ、香港中文大学、スタンフォード大学の共同研究による技術。画像生成AI「Stable Diffusion」の仕組みとデータセットを利用しつつ、数百万本の動画を学習させた「モーションモジュール」と呼ばれるデータセットを別途に参照させることで、連続するキャラクターの動きを生成可能にするというのが基本原理です。生成できる時間は、16コマ/2秒
はじめに リーダブルコード読破しました。総ページ237ページ。 マジできつかった・・・。2日程度かけて読み込みましたが、結構しんどいです。 書いているコードをある程度理解するのも難しいので、プログラミング初学者にはあまりおすすめ出来ません。正直後半は流し読みでした(´・ω・`) それでもかなり実務に役立ちそうな箇所は多くあったので、わかりやすくまとめてこれから実務で実践していく用として記録していきます。 参考文献・参考記事 ・リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック ・リーダブルコードを読んだので、殴り書き この記事にリーダブルコードの全てが記載されていた。この記事読む意味ないので、こっち読んで下さい(・_・)(これ読んだら記事書く意味がなくなったww) 参考文献・参考記事記載の通り、リーダブルコードを読んだので、殴り書き に全てが記載されていたので、個人
* こちらはオプトテクノロジーズ社内勉強会での発表資料になります TypeScript リポジトリの歩き方 TypeScript のコードリーディングのはじめの一歩としてどこから手を付ければ良いのかを知る手助けになればと思いこさえました 目次 コードベースの概観についてドキュメントから知る 実装のエントリポイントから読み進める 動かして試す 自分が実際にコードリーディングしたときの例 コードベースの概観についてドキュメントから知る まず TypeScript の内部アーキテクチャの概観について知っていきましょう TypeScript の wiki が大変参考になります Architectural Overview: コード上のコンポーネントを図示しつつ説明している Layer Overview や全体で利用されているデータ構造を説明する Data Structures といった、実装を理解
Kubernetes Novice Tokyo #27 で発表した資料です。 https://k8s-novice-jp.connpass.com/event/293144/ 発表のライブ配信はこちら。 TODO スライドで紹介した参考リンク集: https://bells17.medium.com/things-you-should-know-about-reading-kubernetes-codes-933b0ee6181d https://www.amazon.co.jp/dp/4297104385/ https://www.amazon.co.jp/dp/4297118378/ https://go.dev/tour/welcome/1 https://gopherdojo.org/studyroom/ https://www.amazon.co.jp/dp/4621300253
9/11に開催された、【Chatwork × みてね勉強会】EKS&Aurora最新ノウハウでお話させていただいた、みてねSREの伊東の登壇資料です。
3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その3 AWS固有の優位性について)AWSAzureGoogleCloud はじめに 今年のはじめに書いた3大クラウドの比較シリーズに関して長いこと続編を書いてませんでした...。 最近、知人/友人のみならず取引先からも「AWSやGCPに関して続編書かないんですか?」と言われることが増えてきたので、今回はAWSを本番運用していて感じたAWS固有の優位性について感想を述べていきます。 AWS 固有の優位性 周知の事実ではありますが、AWSは長年クラウドベンダーとして世界トップシェアを維持し続けています。 AWSをクラウド基盤として利用しているサービスを一切利用せずに1日を過ごすことは不可能なんじゃないかというレベルで日本国内では利用されています。 もはや電気/ガス/水道等の社会インフラに近い状態です。 そして
VSCode の新機能「built-in port forwarding」を使いローカルサーバーにインターネット側からアクセスHTMLJavaScriptNode.jsVSCode はじめに この記事は、以下の公式ポストや、VSCode のアップデート後のリリースノートにも出ていた「built-in port forwarding」を試してみた話です。 この機能を使うと、ローカルにあるサーバにインターネットからアクセスできるようになります。 同様のことを実現するものには、有名どころの 1つに「ngrok(エングロック)」があったり、その他にもたくさんの類似サービスがあります。 実際に VSCode の built-in port forwarding を試してみる それでは、VSCode の built-in port forwarding を試してみます。 自分が試す際に参考にした情報は
追記(2023.09.13) X にて、この記事が引用されて多くの議論が投稿されました。 それらの多くは以下の通り「ALB等の利用できる環境の現代であればもうNginxコンテナは不要」という内容が多数です。 その上で、本文に入って頂ければと思います。一部「いいね」が多いポストを貼り付けさせていただきます。 本文にショートカットしたい場合は、ここをクリック ここから本文 以前、チームで以下のような会話が生まれました。 「コンテナに nginx 立てずに、直で rails Appサーバに ALB から流せばいいじゃん?」 みたいな話。その際に理由を即座にレスできなかったので、調査しました。 puma や Unicorn はあくまでAppサーバなのでユーザ直アクセス用途として設計されていない バッファリング処理が弱い バッファリング処理(処理速度や処理にかかる時間の違いを調整すること) ngin
データ関連の仕事のオファーをもらい、いざ新しい会社で仕事し始めたところ、期待していたものと現実の間に大きなギャップがあり失望してしまうということはよくあります。そこで、どういったことがよく問題になるか、それらを事前に明らかにするために就活インタビューの際にどういったことを質問すべきかをまとめた記事があったので、こちらに要訳として紹介します。 Red Flags to Look Out for When Joining a Data Team 以下、要訳。 1. データがない 入社したら、そもそも分析対象となるデータがまったくなかったり、または整理されていなかったりアクセスできなかったりするというのはよくあります。 これは、まだ顧客があまりいないスタートアップやデータを自社で管理していない企業などにありがちです。 どんなデータを収集しているのですか?またはあなたのシステムから取り出しているの
1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter
つまり、Open Interpreterの推しポイントはこちらです。 動作環境 Open Interpreterはクラウドとローカル環境の両方で動作するため、インターネットへのフルアクセスが可能です。これにより、外部APIやデータベースに自由にアクセスでき、プロジェクトの柔軟性が大幅に向上します。 パッケージとライブラリの選択肢 Open Interpreterでは、任意のパッケージやライブラリを使用できます。これは、特定のプロジェクトに最適なツールを選べるという点で非常に価値があります。 制限のない実行時間とファイルサイズ Open Interpreterは実行時間やファイルサイズに制限がありません。大規模なデータ分析や計算処理もスムーズに行えます。 セキュリティの確保 Open Interpreterは、コードを実行する前にユーザーの確認が必要です。不正なコードの実行を防ぐことができ、
text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM,XGBoost,CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください.検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください. 全て日本語で対応してください. """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn(データセットの取得)、pandas(データの操作)、numpy cikit-learn(クロスバリデーションと精度評価)、lig
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル(LLMs)を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
マイクロソフトは、同社が提供する生成AIによるさまざまな支援機能を提供する「Copilot」製品群が、著作権侵害の心配なく使えると約束する「Copilot Copyright Commitment」を発表しました(英語、日本語) マイクロソフトは、生成AIがソースコードを生成してくれるGitHub Copilotや、プレゼン資料などを生成してくれる「Microsoft 365 Copilot」など、生成AIを活用した「Copilot」製品群を積極的に展開しています。 一方で、こうした生成的AIは既存のソースコード、画像、文書などを学習しているため、何らかの要因で既存のソースコードや画像、文書の複製に相当するものが生成され、それを知らずに利用した場合に利用者が著作権侵害により訴えられる可能性があるのではないか、と心配されています。 今回のマイクロソフトの発表した「Copilot Copyri
【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発文化の現実 https://cyberagent.connpass.com/event/292982/
僕の20年来の親友にnpakaというプログラマーがいるんだけど、彼はもう超凄い。何でもすごい。何でも書けるし何でも早い。本を書くのもプログラムを書くのも、新しいわけわかんない説明書がバグだらけの環境に慣れるのも早い。 んで、これまではちょっとしたことも難しいことも全部npaka(布留川君)に頼んでたんだけど、最近二人とも独立したからつまんないこと頼むのは悪いなと思って「あれはできるんだっけ」くらいのことは自分で何とかしようかなと思った。 それでChatGPTに「Swiftで⚪︎⚪︎やるにはどうすんの?」と聞いたら、Swiftについてほとんど何も勉強してないのに作りたいものが何となくすぐにできてきちゃって、でもまあやっぱりChatGPTだと知識が古いので詰まったらネットで検索すると、だいたい結局npaka(布留川君)のページが出てきてやはり信頼と実績の大先生(仲間内ではそう呼ばれている)です
昨今、継続的にプロダクト開発していくことが主流となり、Four Keysなどの開発パフォーマンスを測る指標なども出てきており開発生産性を向上させることが注目されています。 しかし、かつての開発現場では今では信じられないような開発生産性を爆下げするようなことをやっていました。 この記事では10年以上前に私が経験した開発生産性を爆下げする事例を書いていこうと思います。 (私が体験したことをベースに書いているので10年前は全てがこうだったということではないのでご留意ください ) 修正前のコードはコメントアウトで残す 当時、ウォーターフォールで開発していました。 ウォーターフォールでは開発工程とテスト工程が分かれています。 開発工程で一通りコーディングして、テスト工程で動作確認を行いバグを潰します。 問題はここからです。 とある現場では、テスト工程でバグを直すときにコードを破壊的に直すのではなく、
私は普段、お客様のチームに入り込み、SEとして仕事をしております 今日はそのチームで実際に起こった出来事からなぜか勝手に敗北感を味わった話をしたいと思います まずなにがあったか 普段すでに本番運用がされているシステムに新規要件を実装してまして、定期的に新機能をリリースするようなそんな運用となっています そんな中のある日、定例(朝会)の中で、直近リリースで発生したインシデントの共有がありました えーっと実は昨日〇〇という障害が本番環境で発生してその対処をしてました 調べてみた結果、原因は〇〇さんのこのプルリクでして (私:おいおい個人名だすのか!! このファイルのこの行でNullチェックが漏れてました (私:わわわわ、公開処刑だぁぁぁ まぁたしかにこの辺はほげほげふがふがで (私:ふむふむさすがにフォロー入るかぁ でもテストやレビューでちゃんとカバーしときたかったですね (私:全員巻き込んで
こんにちは。株式会社InnoScouter CTOの大西(Twitter: @monarisa_masa)です。 InnoScouterでは、開発手法として、スクラム開発に取り組んでいます。 今回は、「なんちゃってスクラム」に気づくためのコツ、というトピックで話していきたいと思います。 自分自身数年にわたり、他社の方から「スクラム開発やってる?」と聞かれたときに、「なんちゃってスクラムですかねぇ」と言い続けてきました。長らく「なんちゃって」状態だったのですが、最近個人的にそれを脱するタイミングを味わったので、その話をさせてください。 ※ そもそもスクラム開発をよく知らないという方にもわかるように、適宜スクラム開発自体の説明もしていきます。 この記事の対象読者 現在進行形で、スクラム開発をやっているが、なんか違いそうと感じている方 (前職などで)1度スクラム開発をやった経験はあるが、いまいち
仕事ができない人がやっている「禁じ手」の種類 「あいつは仕事ができるなぁ」 「彼は上司に評価されているなぁ」 「なぜあの人はお客様に信頼されているんだろう」 そんなふうに人のことを羨ましく思ったり、憧れたりした経験はありませんか。 「仕事ができる人」と「仕事ができない人」は、一体何が違うのでしょうか? 仕事ができる人と、仕事ができない人の間には、仕事の進め方に対する明確な違いがあります。 その違いとは「仕事を進める順番」です。 仕事ができる人は、仕事を始める前に「しっかりと考える」のです。 これが仕事のできる人、できない人を大きく分ける最大の要因だと言えます。もちろん、その「考える」の精度の違いも重要なのですが、まずは考えるかどうかが大切です。 たとえば、パワーポイントで資料を作るときに、「いきなりパワーポイントを開いて資料を作り始めてはいけない」と言われます。似たようなことを、あなたも一
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