pairs(ペアーズ)距離検索(位置情報)でバレる危険がないオフ設定方法
例えば、北海道だと札幌と釧路は300km以上離れてるので、マッチングしても会うのが大変なわけです でも、ペアーズの検索条件は都道府県しか設定できず、同じ市町村の人を検索できるわけではないんです そういう時に距離検索（位置情報）機能が役立つわけです
例えば、北海道だと札幌と釧路は300km以上離れてるので、マッチングしても会うのが大変なわけです でも、ペアーズの検索条件は都道府県しか設定できず、同じ市町村の人を検索できるわけではないんです そういう時に距離検索（位置情報）機能が役立つわけです
Amazon Web Services ブログ 生成系 AI アプリケーションでベクトルデータストアが果たす役割とは この記事は、The role of vector datastores in generative AI applications を翻訳したものです。 生成系 AI は今、質問に答えたり、ストーリーを書いたり、アート作品を制作するだけでなく、コードも生成することができるその力で、人々の想像力をかき立て、業界に変革を起こしています。AWS のお客様からも、生成系 AI をビジネスで最も効果的に活用するにはどうすれば良いのかというご質問が多く寄せられるようになっています。ほとんどのお客様は、特定分野のデータ (財務記録、健康記録、ゲノムデータ、サプライチェーン、その他) を豊富に蓄積しており、それらのデータから自社のビジネスや業界全体について、貴重な独自の視点を得ています。こ
Amazon Web Services ブログ 【開催報告＆全資料まとめ＆録画公開】Amplify Meetup #03 こんにちは！アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 スタートアップソリューションアーキテクトのじゃが（@jagimogmog）です。 本記事では4月2日に開催しました、「Amplify Meetup #03」の資料まとめと録画を掲載します。Amplify Meetupは4ヶ月ごとの開催のため、今回をもって約一年継続できた形となります。今までご参加・ご登壇いただいた皆さま、誠にありがとうございました！引き続きAmplifyでの開発・ナレッジシェアを一緒に楽しめましたら幸いです。 おさらい：「Amplify Meetup」とは？ 「Amplify Meetup」はAWS Amplifyに興味のあるすべてのエンジニアのためのコミュニティイベントです。また「AWS Amplif
レコード間の名寄せ(Entity Recognition/Deduplication)を省力化・自動化できるかもしれない入門~ - Qiita
レコード間の名寄せ(Entity Recognition/Deduplication)を省力化・自動化できるかもしれない入門~自然言語処理機械学習名寄せデータクレンジング Introduction 皆様、"Enitity Matching""Deduplication"したことありますか? おそらく多くのエンジニアの方は、 なんじゃいって感じになるかと思います。 しかし簡単に言えば、テーブル内・テーブル間のレコードの名寄せです。 多くの人が経験したことがあるでしょう。 一言に言うと、表記ゆれとかあっても"fuzzyにjoin/distinct"する事です。 SQLのJOINで扱えるレベルなら、簡単です。 しかし表記ゆれや誤りを考慮に入れた途端、厄介になります。 今回はそんな名寄せについて自動化・省力化するために、 まずその概要をまとめました。 Notice 概要です。各論は個別記事を追加
どうしてあなたの共通化は間違っているのかの目次はこちら はじめに この記事では、モジュール分割において最も重要な概念でありながら、あまり言語化されることのない2種類の主要な性質である、抽象度と文脈依存度について解説します。見慣れない概念だとは思いますが、基本的な例から始めて分かりやすく解説するので、ぜひついてきてください。 いいね・ストックが励みになります！ モジュールとは ソフトウェアを分割する何らかの単位のことです。クラス・関数・パッケージなど様々な設計単位があります。 モジュールは別のモジュールを呼び出すことが出来ます。呼び出した側を上位モジュール、親モジュールと呼び、呼び出された側を下位モジュール、サブモジュール、子モジュールと呼びます。 サブモジュールに分割するメリット 一般的に、モジュールを分割してサブモジュールを作成するときは以下に列挙するようなメリットがあると言われています
はじめに マイベストでBackendエンジニアをしている rince です。 今回は、Google MapのAPIとElasticsearchを使って位置情報検索を実装した話について書きたいと思います。 背景 弊社では自社検証を強みとしてユーザーの"選択"をサポートする商品比較サービス 『マイベスト』 を運営しています。 これまでは実際にECで購入できるモノを中心に扱っていたのですが、ここ最近はモノ以外のサービスの比較・検証にも力を入れています。 その中で、英会話、塾、ジム、買取サービス、クリニックなど自分の通える範囲に店舗や施設があるかどうかが重要なカテゴリにおいて、「新宿駅周辺の英会話教室」や「渋谷から通える大学受験塾」など「位置 × カテゴリ」でページを作って、地図上でどこに店舗があるかを見た上で商品（サービス）を選びたいというニーズが出てきました。 やったこと そこで、ある位置から
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どうしてあなたの共通化は間違っているのか：第2章「抽象度と文脈」 - Qiita
Google MapのAPIとElasticsearchを使って位置情報検索を実装する