突然ですが、質問です！ 以下の文章で、登場人物が実際に声に出して言っている部分と、心の中で思い浮かべている部分はどこでしょうか。 「みんなはね、ずいぶん走ったけれども遅れてしまったよ。ザネリもね、ずいぶん走ったけれども追いつかなかった」と言いました。 ジョバンニは、 （そうだ、ぼくたちはいま、いっしょにさそって出かけたのだ）とおもいながら、 「どこかで待っていようか」と言いました。 青空文庫 宮沢賢治『銀河鉄道の夜』 https://www.aozora.gr.jp/cards/000081/files/43737_19215.html 答えは簡単ですね。 「 」の中の言葉が声に出して言っている部分、（ ）の中の言葉が心の中で思い浮かべている部分です。 前後の文章からも読み取れると思いますが、括弧の使い分けがされていることで、より分かりやすくなっています。 このように括弧類は主に文章内で会
IPA のけしからん技術が再び壁を乗り越え、セキュアな LGWAN 地方自治体テレワークを迅速に実現
IPA のけしからん技術が再び壁を乗り越え、セキュアな LGWAN 地方自治体テレワークを迅速に実現 2020 年 11 月 3 日 (火) 独立行政法人情報処理推進機構 (IPA) 産業サイバーセキュリティセンター サイバー技術研究室 登 大遊 独立行政法人 情報処理推進機構 (IPA) 産業サイバーセキュリティセンター サイバー技術研究室は、このたび、できるだけ多くの日本全国の地方自治体 (市町村・県等) の方々が、LGWAN を通じて、迅速に画面転送型テレワークを利用できるようにすることを目的に、J-LIS (地方公共団体情報システム機構) と共同で、新たに「自治体テレワークシステム for LGWAN」を開発・構築いたしました。 本システムは、すでに 8 万ユーザー以上の実績と極めて高い安定性 を有する NTT 東日本 - IPA 「シン・テレワークシステム」をもとに、LGWAN
押谷教授（クラスター対策班）のこのスライドは、「第二派」を迎え撃つクラスター対策の現状を理解する上で必読。 いわば「クラスター対策2.0」。 一番のポイントは、「見えないクラスター」は若年層（生物学的理由）だけでなく、社会的理由でも発生することだろう。https://t.co/EbBmQOJ5xB pic.twitter.com/wCwtebjGwp — 吉峯耕平（「カンママル」撲滅委員会） (@kyoshimine) March 31, 2020 4/2朝時点の私の（素人なりの）全体見通しです。 極めて厳しい状況です。クラスター対策はなお進行中であ、続けるべきですが、いくつか穴があいているようです（いました） ①海外流入の検疫体制不備 ②夜の街クラスター ③医療体制の再構築（軽症者の処遇） ④保健所のリソースの限界 ⑤検査の遅れ pic.twitter.com/szByiTwxCa —
パラパラと雑誌を読んでいると、1つのグラフが目を引きました。マンガアプリの上位5社のユーザー数を比較した図です（日経BP『日経エンタテインメント！』2021年7月号、93頁より引用）。 「LINEマンガ（LINE）」が615万人（前年比123.5％）、「ピッコマ（Kakao Japan）」が511万人（同168.6％）の2強が他マンガアプリを圧倒しています。 3-5位は「少年ジャンプ＋（集英社）」が229万人、「マンガワン（小学館）」が182万人、「マガポケ（講談社）」が181万人と、いわゆる3大出版社が並びます。 不思議に思ったのは、2強の着実なユーザー数の伸びに比べて、3大出版社の伸びが鈍化していたことでした。なぜでしょうか？ マンガアプリは2種類ある 国内には100超のマンガアプリがあります。3大出版社は上記のアプリだけを提供しているわけではありません。つまり、鈍化の理由は「3大出版
みなさまは日頃、仕事でどのようなツールを使っていますか？ ドキュメント管理はQiita teamやesa、表計算はスプレッドシート、ファイル管理はBoxやDropbox、タスク管理はTrelloなどなど、用途に応じて複数のツールを使い分けているのではないでしょうか。 そうした情報が、ひとつに集約できちゃう神アプリ。それが「Notion」です！ 世界で多くのファンを有し、日本でも大ブーム間近のNotion。今回はそんなNotionの使い方について、基礎編・応用編・発展編にわたってお届けします！ 基礎編となる本記事では、「Notion気になってはいるけど、使い方がよくわからない」「他のツールとなにが違うの？」といった方に向けて、Notionの基本的な使い方と特徴をわかりやすく解説します。 ▼応用編・発展編も同時公開しました！ 「Notion」を無敵にする、データベース機能を徹底解説！その使い方
![ついに日本語化！神アプリ「Notion」の基本的な使い方と特徴をご紹介【基礎編】 | SELECK [セレック]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/241164961ec511de0764f97babd223053dc82501/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdpd29bjwmgbr8.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F12%2F22192030%2F49650e90f500f87d444ceb5a20b4638f.png)
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
単語はわかるのに英文がわからない人のための頻出英熟語 ６５０選【PHRASE List & PHaVE List】｜相川真司（かわんじ） #DiQt
【要約】 英語力の向上のためには、英熟語を覚えることは重要です。 しかし、英熟語には、単語から意味を推測しにくいものも多く、覚えるのが難しいという課題がありました。 このnoteでは、その課題を解決する『頻出英熟語リスト』を紹介し、その英熟語データを無料で配布いたします。 昨年、『この英単語を覚えるだけで、英文の９割は読めるようになる話』というnoteを書きました。 ありがたいことに、このnoteは多くの方々にご評価いただき、なんと『2020年はてなブックマーク年間ランキング』で第６位にノミネートいただきました。 うれしい！！！！ このnoteをきっかけに、DiQtは多くの方々に使っていただけるようになりました。 とりわけ嬉しかったのが、短期的な利用ではなく、現在に至るまでずっと継続してDiQtを使っていただけるユーザーに多く出会えたこと。 そしてユーザーインタビューから、DiQtが実際に
はじめに あなたのふりかえりを拡張するふりかえりチートシートを公開いたします！ この記事では、技術書典7以降配布している「ふりかえりチートシート」の説明を行います。 ふりかえりチートシートは、ふりかえりの手法84個とその特徴を網羅した一覧表です。下記画像はイメージです。 pdfはBoothで無料DLできます。 DLはコチラ => （DL版）ふりかえりチートシート ふりかえりチートシートとは ふりかえりの様々なシチュエーション（ひとり、チーム、プロジェクト、組織）で利用可能なふりかえりの手法をまとめたチートシートです。 ふりかえりの各手法を「ふりかえりの5つの流れ」と「ふりかえりの8つの型」に沿って分類しています。 B5の2ページ分のpdfファイルで、両面印刷したものをイベント等で配っています。 DLしていただいたものは、ご自由に印刷＆ご利用ください。 ふりかえりチートシートの想定利用対象者
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
誰でもわかる全文検索入門
全文検索エンジンも、事前に検索対象のデータを調べてこのような索引を作っておくことで、高速な検索を実現しています。 インターネット検索の例 たとえばインターネット検索の場合、まず各サイトからデータを収集して、その中から索引に載せる単語を選んで索引を作ります。索引のデータは下の図の右側のような表になっています。各単語と、それがどのサイトのどこにあったのかを記録しておく形です。 検索の時は、この索引データを調べます。例えば利用者が「理解」という言葉で検索したら、索引の「理解」のところを調べます。そうすると「サイトAの8文字目と18文字目、サイトGの……」と出現場所がわかるので、すぐに結果を返せます。 なお、この図では索引の単語の並び方が適当ですが、実際には本と同じように「あいうえお順」などに並べておいて、すぐに単語を見つけられるようにしてあります。 索引にない単語 この仕組みの場合、索引にある単
モダンアプリケーション開発ホワイトペーパー（日本語改定版）が公開されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ モダンアプリケーション開発ホワイトペーパー（日本語改定版）が公開されました 皆さん、こんにちは！ モダンアプリケーション開発スペシャリスト ソリューションアーキテクトの福井です。 私が執筆したモダンアプリケーション開発のホワイトペーパー（日本語版）がAWSホワイトペーパーサイトで公開されましたので、その内容を紹介させて頂きます。このホワイトペーパーは、以前こちらのブログで紹介させて頂いたModern Application Development on AWS（英語版）の日本語版になります。 ホワイトペーパーの内容 公開されたホワイトペーパードキュメントは、「AWS モダンアプリケーション開発 – AWS におけるクラウドネイティブ モダンアプリケーション開発と設計パターン」（日本語版）というタイトルの51ページのドキュメントで、 はじめに
こんにちは、いちび( @itiB_S144 )です。 2021年12月25日にWindowsイベントログ解析ツールとして「Hayabusa」がリリースされました🎉 Hayabusaは事前に作成したルールに則ってWindowsイベントログを調査し、インシデントや何かしらのイベントが発生していないか高速に検知することができるツールです。 私も開発を微力ながらお手伝いさせていただきました。 本記事では多くの方にHayabusaを触っていただきたいため、簡単な使い方を紹介していきます。 We just released two Windows event log analysis tools: Hayabusa and WELA: https://t.co/nFHxSgUl2q #yamasec— Yamato Security Tools (@SecurityYamato) 2021年12月2
日本語言語モデル「Japanese StableLM Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AI Japan は70億パラメータの日本語向け汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」及び、指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を一般公開しました（略して「JSLM」)。これらのモデル はベンチマークスイート「lm-evaluation-harness」による複数の日本語タスクを用いた性能評価において、一般公開されている日本語向けモデルで最高の性能を発揮しています。 汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」「Japanese StableLM Base Alpha 7B」はウェブを中心とした大規模なデータを用いてテキスト生成を学習したモデルです。学習データは主に日本語と英語で、それに加えソースコードが約2%含まれています。学習データに
LLM chatbotが人類にもたらすのは、絶望なのか希望なのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT（そして後続の各種LLM chatbot）ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ
Terraform, Dockerfile, KubernetesなどIaCの脆弱な設定をCI/CDで検知する - knqyf263's blog
概要 自分の所属企業であるAqua SecurityがTFsecというOSSを買収しました。 blog.aquasec.com TFsecはどういうツールかというとTerraformの静的解析スキャナーです。Terraformの設定ファイルを渡すことでセキュリティに関する設定ミスを主に検知してくれます。 github.com そのアナウンスに伴い、TFsecは自分が開発している脆弱性スキャナーであるTrivyに統合されました。TrivyではTerraformに加えDockerfileやKubernetesなど、いわゆるInfrastructure as Code（IaC）の設定ミスを検知するマネージドポリシーも提供しています。他にもJSONやYAMLなど一般的なファイルフォーマットに対応しているため自分でポリシーを書くことでそれらの検知にも使えます。CloudFormationやAnsib
このページでは、あるネット上の記事への疑問をきっかけにして書いた、ドラクエ以前の日本国内のパソコンゲームの状況を説明した文章を掲載しています。 このページはかなり長文です。また、記事への反論の形で書いてあるため、まわりくどい書き方もしています。全体の概要は下記のリンク先にまとめてあるので、概要を知りたい方はそちらを参照してください（関連する一連の文書は「要約のトップページ」を参照）。 要約のページ このページを書くために今まで調べてきた内容を短くまとめて、初代ドラクエを紹介する文章を書きました。ぜひ読んでみてください。 PCゲームの文化をファミコンへ伝えたドラゴンクエスト ドラクエ以前のPCゲームに存在した様々な要素は下記にまとめてあります。 ドラクエ開発時に参考にできた要素について このページに関連してこれまでに書いてきた様々な文章を一覧できるページを下記のリンク先に作りました。全体を把
自作RDBMSやろうぜ!（Zenn出張版）
Disclamer 本記事は自作DBMSやろうぜ！ のページの 22/05/27 JST 22:38 の時点での内容をZenn記事向けに修正して作成したものです 元コンテンツのライセンスについては以下をご参照ください LICENCE 元コンテンツの方は更新が継続されていますので、よろしければそちらもご覧ください この記事の目的 RDBMS（いわゆるリレーショナルデータベース）というものはプログラミング言語の処理系や、OSなどと同様に、世の中で広く使われているソフトウェアであるにも関わらず、いざ自作してみようと思うと日本語で記述されている必要な情報・情報源がまとまったサイトやブログ記事がないことに気づきました そこで、叩き台として、筆者および数名のコミッタで開発している自作RDBMSである SamehadaDB が軌道に乗るまでの経験をベースに、自作RDBMSに関する情報をある程度整理して書
こんにちは。クラメソのスジェです。 ほとんどのサービスにはベストプラクティス（=best practices）というのがあります。 そのサービスを利用する際、このベストプラクティスを守るとより効率的に性能を100%活用することができます。 もちろんterraformにもこのようなベストプラクティスがあります。 今回はこのベストプラクティスについて整理してみました。 参考資料 本記事は下記の資料を参考にして作成しました。 本記事ではほとんどのプロジェクトに活用できる程度の項目を紹介しています。つまり、ベストプラクティスについて軽く説明している感じなので、詳細な内容までは上記の資料をご参照ください。 また、紹介した資料以外にもベストプラクティスを調べてみたら、たくさんの資料がありますので、そちらもあわせて確認することをお勧めします。 読む前に 実際にベストプラクティスをプロジェクトに適用しよう
こんにちは、検索基盤部 検索基盤ブロックの渡です。私は検索基盤ブロックで、主にZOZOTOWNの検索周りのシステム開発に従事しています。 以前の記事では、Elasticsearchのマッピング設定の最適化について取り上げました。そして、今回は日本語による形態素解析を実現するまでの手順をご紹介します。 techblog.zozo.com 目次 目次 はじめに Elasticsearchで全文検索を実現させる手順 全文検索のためのマッピング定義 Analyzerの構造 日本語対応のAnalyzer 日本語対応のためのプラグイン追加 kuromoji Analyzerを指定したマッピング定義の例 kuromojiプラグイン機能 カスタムしたAnalyzerのマッピング定義 Analyzerの動作確認 modeを選択した場合のマッピング定義の例 Analyzer適用の注意点 kuromoji以外の
(注) 本記事は、Software Design 2020年6月号に掲載された「月刊Fedora Journal」初出の記事に修正を加えたものです。 Red Hat ソリューションアーキテクトの小島です。 Fedora系列の主要なLinux Distributionとしてよく名前が挙げられる、Fedora, CentOS, RHELに加えて、2019年9月に発表された新しいDistributionであるCentOS Streamの特徴や関係性をご紹介します。 Fedora系列の主要なLinux Distribution Fedora CentOS Stream CentOS Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Red Hat Insights Red Hat Developer Program Red Hat Universal Base Images (UBI
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強する上で個人的にオススメな日本語の教科書10冊を簡単に紹介したいと思います． 一般的な方法論・基礎理論 中妻照雄『入門ベイズ統計学』 簡単な例と実践的な例を使ってベイズ推論の考え方が導入された後，マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の基礎的な事項がまとめられています．基本的な数理統計学が理解できていれば十分読める内容になっている印象です．この本の続編である中妻照雄『実践ベイズ統計学』では，ファクターモデルやそのポートフォリオ選択への応用，ベイズ的線形回帰モデル，モデル平均化法などのより発展した内容について丁寧に解説されています． 伊庭幸人・種村正美・大森裕浩・和合肇・佐藤整尚・高橋明彦『計算統計II』 かなりボリュームのある内容の本です．基本的な話題として，MCMCの基礎や標準的な統計モデルにおけるベイズ推論に関して数
文書の数が多い場合、単語の種類(ボキャブラリ)も多くなり単語の次元が大幅に増えていきます。 一方、一つの文書に含まれる単語の数には限りがあるため、これは全体として疎行列になります。 また、単語が各次元として扱われますが、文書ごとの出現順序など、単語間での関連性を示す情報は抜け落ちたものとなります。 それに対して低次元(通常数百次元程度)の密な行列で単語の意味を定義する方法があります。 これは、「分散表現」や「埋め込み表現」と言われるものになっております。 この表現を獲得するため手法は様々なものがありますが、ここではWord2Vecを紹介します。 元論文 : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 具体的な実装についての解説 : word2vec Parameter Learning Explained Wor
日本語画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AIは日本語向け画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」を一般公開しました。入力した画像に対して文字で説明を生成できる画像キャプション機能に加え、画像についての質問を文字で入力することで回答することもできます。 Japanese InstructBLIP Alpha「Japanese InstructBLIP Alpha」は、先日公開された日本語向け指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を拡張した、画像を元にしたテキストが生成されるモデルです。 「Japanese InstructBLIP Alpha」は、高いパフォーマンスが報告されている画像言語モデルInstructBLIPのモデル構造を用いております。少ない日本語データセットで高性能なモデルを構築するために、モデルの一部を大規模な
定冠詞のtheについて（ついつい「イン・ザ・～」と口をついて出てきてしまうかもしれないあなたへ） - Hoarding Examples (英語例文等集積所)
今回の実例は、Twitterから。 昨日、少し連続ツイートしたのだが、一般的に、地名や人名などの固有名詞には定冠詞のtheはつけない。例えば地名の「銀座」はGinzaで、「中央区」はChuo, またはChuo City, Chuo Ward, あるいはChuo-kuと言い、「東京都」はTokyoで「日本」はJapanだ。いずれにもtheはつかない。「ロンドン」はLondonだし、「ニューヨーク」はNew Yorkだ。 ここまでは誰も疑問に思わないだろう。 「イングランド」も無冠詞でEnglandだし、「スコットランド」も無冠詞でScotland, 「ウェールズ」「北アイルランド」もそれぞれ無冠詞でWales, Northern Irelandだ。 だが、「連合王国」になるとthe United Kingdomと定冠詞のtheがつく。 「アメリカ合衆国」もthe United States
データ基盤チーム0人で運用は回るのか？！ 前人未踏チャレンジ・クックパッドデータ基盤のすべて2020 - クックパッド開発者ブログ
技術部データ基盤グループの青木です。 ここ1、2年はなぜか成り行きでBFFをでっちあげたり、 成り行きでiOSアプリリニューアルのPMをしたりしていたので あまりデータ基盤の仕事をしていなかったのですが、 今年は久しぶりに本業に戻れたのでその話をします。 突然の1人チーム、そして0人へ…… 今年のデータ基盤チームは消滅の危機から始まりました。 間違いなく去年末は5人のチームだったと思うのですが、 メンバーがイギリスへグローバルのデータ基盤チームを作りに行ったり、 山へ検索システムを直しに行ったり、川へレシピ事業の分析業務をやりに行ったり、 海へ広告のエンジニアリングをしに行ったりするのをホイホイと気前よく全部聞いていたら、 なんと4月から1人だけのチームになってしまいました。 事はそれで終わりません。 恐ろしいことに10月にはわたし自身も育休に入ることになったので、 10月はデータ基盤が0
アンチウイルスソフト Antivirus for Amazon S3 を本番環境に導入してみてわかったメリット・デメリット - ANDPAD Tech Blog
こんにちは。SREチームの吉澤です。 アンドパッドでは最近、AWSのS3バケット上のファイルをスキャンするために、アンチウイルスソフト Antivirus for Amazon S3 を本番環境に導入しました。その結果、私たちの要件はほぼ全て満たされたうえに、従来比で大幅なコスト削減を実現できました。 Antivirus for Amazon S3について日本語で書かれた記事はまだ少ないですが、S3に対するウイルススキャンが求められるケースでは、導入を検討する価値があるソフトです。 そこで、今回はこのAntivirus for Amazon S3の概要、私たちが本番環境に導入してみてわかったメリットやデメリット、そしてこのソフトが適した状況をご紹介します。 背景 S3に対するウイルススキャンが必要な理由 Antivirus for Amazon S3の導入前に利用していたソフト Antiv
対談者プロフィール Dain 書評ブログ「わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる」（スゴ本）管理人。「その本が面白いかどうか、読んでみないと分かりません。しかし、気になる本をぜんぶ読んでいる時間もありません。だから、（私は）私が惹きつけられる人がすすめる本を読みます」 読書猿 「読書猿 Classic: between / beyond readers」管理人。正体不明。博覧強記の読書家。メルマガやブログなどで、ギリシャ哲学から集合論、現代文学からアマチュア科学者教則本、陽の当たらない古典から目も当てられない新刊までを紹介している。人を喰ったようなペンネームだが、「読書家、読書人を名乗る方々に遠く及ばない浅学の身」ゆえのネーミングとのこと。知性と謙虚さを兼ね備えた在野の賢人。著書に『アイデア大全』『問題解決大全』（共にフォレスト出版）。 谷古宇浩司 株式会社はてな 統括編集長／
【完全版】インスタはGoogle化し、Amazon化し、TikTok化する。企業が知っておくべきInstagramの歴史と未来｜SNSコラム｜ホットリンク
最終更新日：2024年1月10日 Instagramの国内利用者数は3,300万人を超え、いまやInstagramは、人々の意思決定や購買に大きな影響を与えています。 近年は短尺動画のリールズ機能が搭載されたり、ショップ機能が導入されたりなど、機能変更の大きな動きがあります。 このレポートでは、Instagramの変遷を追うことで、過去と現在を繋ぎ、そこから導き出せる未来を考察しました。 プラットフォームの成長と発展の歴史から見えてくる未来図がどんなものなのか？ 未来を見据えて、今のうちから企業はどのようなことを意識し、プランしておくと良いのか？ このレポートを参考にして頂ければ幸いです。 【忙しい人のための概要】 ・Instagramは「映え」から「日常」を発信する場へ ・コミュニケーションの形態は、パブリックからプライベート（DM）へ ・InstagramのGoogle化（検索エンジン
はじめに 23年6月19日にAzure OpenAIに独自データを追加できる機能「Add your data」がパブリックプレビューで発表されました。GPTは自分が知らない情報に関して、答えることができないですが、この機能を使うことで独自のデータとGPTモデルを簡単に連携させることができ、GPTが知らない独自のデータを参照して回答を生成できるようになります。また、回答のソースを独自データに限定することもできるので、ChatGPTの活用の幅が大きく広がります。 一通り使ってみたので、具体的な利用方法を解説していきます(公式ドキュメントにも詳しく記載されています)。 (23年9月追記) Add your dataにベクトル検索の機能が追加されました。詳細はこちらのブログで丁寧に解説されていますので、ご参照ください。 独自データの追加 使えるモデルはチャット形式のモデル「gpt-3.5-turb
平均年収は614万円、35%が副業経験あり！2020年のエンジニア転職・キャリアトレンド最前線 - Findy Engineer Lab
Findyの末本(@sueHRpro)と申します。 ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする転職サービス「Findy」、フリーエンジニア向け案件紹介サービス「Findy Freelance」を運営するFindyでは、2019年末から2020年にかけてユーザー向けに「エンジニアの転職に関する意識調査アンケート」を実施しました。 今回、アンケート結果をまとめましたのでご報告します！エンジニアの皆様にとって今後のキャリア選択や転職活動に役立てていただければ幸いです。 ※有効回答数442名。アンケート実施概要は文末をご参照ください エンジニアの平均年収は「614万円」、35%の方が既に副業を経験！ キャリアパスではテックリード志望エンジニアが多数！ 職場に求めることは「自己研鑽へのサポート」の声が多数！ 転職先の決め手は「キャリアに有益」「待遇の条件面が魅力的」が極めて重要！ 人気企業は「未上
Oculus Quest2用に作ったFacebookアカウントが停止される問題まとめ※追記あり - ビログ
Oculus Quest2用に作ったFacebookアカウントが停止（凍結、BAN）される問題、多くの人が訴えていますが、自分も直面しましたので事の顛末やこれからの予想などまとめます。 はじめに 2020/10/13日に発売されるOculus Quest2、初代Questを遥かに超える高スペック、PC用VRHMDとして使えるOculus Linkにも正式対応、PC用として考えてもViveProやCosmos、Valve Indexを超える高解像度液晶を備えていて高画質なのも期待できるにも関わらずお値段は税込みわずか37,180円と格安で大きな期待をもっていました。 自分も予約開始時に即座に予約しました。 Quest2の利用にはFacebookアカウントが必要 これまでのOculus Rift,RiftS,QuestなどのハードではOculusアカウントで使いましたが、Quest2以降の新ハ
この記事は、 Mercari Bold Challenge Month の18日目の記事です。 こんにちは。メルカリで Product Manager として働いている津田と申します。私は社内で「会計システム」と呼ばれる、会社が運営するサービスに付随して発生した債権債務の増減を記録・集計するシステムを開発するチームで働いています。 はじめに メルカリでは、お客さまの行動に応じて日々さまざまなお金の流れが発生しています。たとえばメルカリで商品が出品され購入された（取引が行われた）場合を考えてみます。 この取引は、会社から見るとそれぞれの相手先に対する債権債務関係の変化と捉えることができます。メルカリにとっては、購入したお客さまに対する債権（= 商品代金）と出品したお客さまに対する債務（= 売上金）が発生します。このとき、商品代金の一定割合（通常は 10%）が販売手数料としてメルカリの売上とな
フランスでのエンジニア就活体験記August 19, 2023 | 15 min read | 6,939 views jafrancecareerフランスのスタートアップでソフトウェアエンジニアとして働くことになったので、そのときの体験と面接対策について書きます。 自分の個人的経験について公に語るのは気が引けるものですが、私自身、海外就活をする上で、先達が書いた同様の体験記1234を大いに参考にしました。しかし、日本からフランスでの仕事を探したという事例はまだまだ希少なので、フランスでエンジニアとして働くことに関心のある方に向けて少しでも情報提供をできればと思い、筆を取りました。また、今後は家探しやフランス語のことなど、パリでの生活事情についても書いていければと思っています。 さて、本編に入る前にお断りですが、「海外就活」と一口に言っても、国やその人の国籍、職種、スキル、準備期間
Red Hat でコンサルタントをしている菅原と申します。 この記事では、意外とあまり説明されていないような気がする Linux システムで発生するハングタスクについて少し説明したいと思います。現場のシステムでもハングタスク検知の設定がされていることが多いと思いますが、ハングタスクとは何なのかを正しくご理解いただくことで、ハングタスク検知を行う目的が明確になること、また、実際の障害事例もご紹介することで、通常あまりハングタスクと関連づけて考えないような設定でもハングタスク発生につながる場合があることを知っていただき、少しでもシステム管理や障害の理解、障害対応などのお役に立てれば幸いです。 なお、この記事では RHEL のみを対象に書いていますが、他の Linux ディストリビューションにも適用される内容と思います。 ハングタスク (hung tasks) とは ハングタスクとは読んで字のご
はじめまして。六月と申します。 ・ツイッターはこちらです ・AtCoderのプロフィールはこちらです 風の噂で、AtCoderでは色が変わった際に色変記事というものを書く文化があり、この時ばかりは大いに自分語りが許されると聞きました…。 そこで、もしかすると人によっては、私の色変記事が参考になる可能性もあるのではないかと思い、筆をとりました。 きみたち、おぢさんの話を聞いてみないか…。 お暇な方はどうぞお付き合いください。 簡単な自己紹介 私は40代で、社会人生活の折り返し地点を迎えつつあります。私生活では小学生の子供を持つ父でもあります。大学は文系で、これまで情報科学の教育・訓練を受けた経験はありません。 業界の特性もあり、私の勤務先ではいまだにFAXと手書き書類がかなり使われています。普段はそのような、おおよそITとは無縁の、むしろ昭和ライクな環境で仕事をしています。 そういったことも
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
簡単最速！アフィリエイトブログ最初の一歩【はてなブログ公式アフィリエイトブログのすすめ第1回】 - 週刊はてなブログ
はてなブログでは、2019年10月から営利利用が解禁*1になり、アフィリエイトブログが作れるようになりました。「何から始めたらいいの？」「こういう使い方は大丈夫かな？」というご質問も多くいただいています。 そこで、週刊はてなブログ編集部では「はてなブログ公式アフィリエイトブログのすすめ」と題し、はてなブログでの商品リンクの貼り方から押さえておきたいルールやポイントまで、わかりやすく紹介する特集をはじめます！ 第1回となる本記事では、初心者さんに最もおすすめの、はてなブログの機能を使ったアフィリエイト広告の掲載方法をご紹介します。 「はてなの機能を使ったアフィリエイト」が初心者さんにおすすめの理由！ アフィリエイトをはじめる前に！欠かせない2つの前準備 1. アフィリエイトプログラムへの契約 楽天アフィリエイト Amazonアソシエイト（アフィリエイト）プログラム iTunesアフィリエイト
Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」 - Qiita
Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」AzureCognitiveServicesgpt-3AzureOpenAIServiceonyourdata Azure Open AIの新機能「Add your data」の使用方法の概説、試してみた結果、そして私なり感じた4つの所感とその解決策？を紹介いたします。 ※本領域は変化が激しいです。この内容は23年6月24日時点の情報となります 【記事の目次】 23年Buildでのデータサイエンス・AI系のアップデータについて Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法 Azure Open AI「Add your data」を使用した結果と、ChatGPT、 Bing AIチャットの比較 私の4つの所感と解決案？ 4.1 引用元の引用部
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