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  • 日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話(バイブコーディング)

    いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか? なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。(とにかく温泉に入りたい) また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。(そりゃそう) そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。(まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し) 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易

      日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話(バイブコーディング)
    • Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書

      0 issue "letsencrypt.org" 0 issuewild "letsencrypt.org" 0 iodef "mailto:yourmail@example.jp" §OS再インストール 初期設定で期待通りの設定ができていない場合は、OSの再インストールをする。 さくらVPSのコントロールパネルから、OSを再インストールするサーバを選ぶ。 www99999ui.vs.sakura.ne.jp §OSのインストール操作 Ubuntu 24.04 LTS を選ぶ。 OSインストール時のパケットフィルタ(ポート制限)を無効にして、ファイアウォールは手動で設定することにする。 初期ユーザのパスワードに使える文字が制限されているので、ここでは簡単なパスワードにしておき、後ですぐに複雑なパスワードに変更する。 公開鍵認証できるように公開鍵を登録しておく。 §秘密鍵と公開鍵の作成 ク

        Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書
      • 浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記

        お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑

          浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記
        • LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog

          TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。(バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが) github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ

            LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
          • Content-Disposition の filename という地雷。 (1個の観点で17個の脆弱性を見つけた話) - ぶるーたるごぶりん

            English ver: https://gist.github.com/motoyasu-saburi/1b19ef18e96776fe90ba1b9f910fa714#file-lack_escape_content-disposition_filename-md TL;DR 1つのブラウザ、1つのプログラミング言語、15個の { Web Framework, HTTP Client ライブラリ, Email ライブラリ / Web Service 等} で脆弱性を見つけました。 見つけた脆弱性は、全て 1つの観点で発見した (多分 50-80 くらいのプロダクトの調査をした)。 RFC の記載では、(かなりわかりにくく)この問題に対する要件が記載されており、WHATWG > HTML Spec の方はしっかりと書かれているといった状況にある。 この問題は、 Content-Dispo

              Content-Disposition の filename という地雷。 (1個の観点で17個の脆弱性を見つけた話) - ぶるーたるごぶりん
            • act: GitHub Actions のワークフローをローカル環境で実行する - kakakakakku blog

              GitHub Actions でワークフローを実行するときに git commit と git push を実行して GitHub Actions の実行を待つことがよくある.より迅速に実行して,結果を受け取るために「act」を使って GitHub Actions をローカル環境(コンテナ)で実行する仕組みを試してみた.便利だったので紹介しようと思う❗️ 当然ながら GitHub Actions を完全再現できてるわけではなく,最終的には GitHub Actions を使うことにはなるけど,特に開発中に頻繁にテストを実行できるのはメリットだと思う.うまく併用しながら開発体験を高めよう👌 github.com セットアップ macOS の場合は Homebrew を使って簡単にセットアップできる.他には Chocolatey (Windows) や Bash script も選べる.今回

                act: GitHub Actions のワークフローをローカル環境で実行する - kakakakakku blog
              • WebAssemblyを用いてBERTモデルをフロントエンドで動かす - OPTiM TECH BLOG

                はじめまして。R&Dチーム所属、20.5卒の伊藤です。 普段の業務では自然言語処理と格闘していることが多いです。 今回は自然言語処理モデルとして有名なBERTをWebAssemblyを使用してフロントエンドで動かしてみた話になります。 最近、自然言語処理ライブラリとして普段お世話になっているHugging Face社のTransformersのTokenizerがRustで実装されていることを知り、それならばWebAssemblyにコンパイルして動かせるのではないかと試したみたのがきっかけです。 Tokenizerのみ動かしても実用性に乏しいため、Tokenizerから得られた結果からBERTを用いた推論をブラウザで動作させるまでを行い、備忘録がでら手順をまとめました。 どなたかの参考になれば幸いです。 8/26追記 本記事内のコードを含むリポジトリを公開しました!Dockerを使用してブ

                  WebAssemblyを用いてBERTモデルをフロントエンドで動かす - OPTiM TECH BLOG
                • PostgreSQL Client から自作 DBMS に接続する - goropikariの備忘録

                  最近、Go の練習がてら書いていた自作 DBMS に PostgreSQL client で接続できるようになったので、そのやり方を残しておきます。(これから紹介するサンプルコードはすべて Python ですが) github.com psql --version psql (PostgreSQL) 13.2 pgcon の資料と PostgreSQL の公式 Document、加えて PostgreSQL server と client 間に流れるパケットを眺めると、自作DBMSは client から接続されたときにどういうパケットを返せばいいのかが見えてきます。 https://www.pgcon.org/2014/schedule/attachments/330_postgres-for-the-wire.pdf https://www.postgresql.org/docs/13/

                    PostgreSQL Client から自作 DBMS に接続する - goropikariの備忘録
                  • SaaS におけるテナントリソースへのリクエストルーティングを JWT を用いて実現する | Amazon Web Services

                    Amazon Web Services ブログ SaaS におけるテナントリソースへのリクエストルーティングを JWT を用いて実現する みなさんこんにちは。ソリューションアーキテクトの福本です。 本投稿のテーマは Software as a Service(SaaS)におけるルーティングです。 SaaS ではテナントごとにサーバーなどのリソースが分離されていることがあります。そのため、各テナントに属するユーザーからのリクエストを適切なリソースへとルーティングする必要があります。 具体的なルーティングの話に入る前に、SaaS のテナント分離モデルについて説明をします。SaaS では、テナントの分離モデルとしてサイロ、プール、ブリッジモデルが存在します。また、ユーザーがサブスクライブしている利用プラン (ティア) によって、リソースの分離形態が変わるような、階層ベースの分離もあります。 サイ

                      SaaS におけるテナントリソースへのリクエストルーティングを JWT を用いて実現する | Amazon Web Services
                    • ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO

                      何年後かの自分へ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 業務で使用する新しいMacが届きました。 新しいMacを初期セットアップするにあたって「今の設定どうだったっけ...」と調べる時間が結構かかってしまいました ということで何年後かの自分がまた新しいMacに乗り換える際に手間取らないように、設定した内容を書き記しておきます。 移行先のMacの情報は以下の通りです。M1 Max、嬉しい。 # OSのバージョンの確認 > sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.4 BuildVersion: 21F79 # カーネルのバージョン確認 > uname -r 21.5.0 # CPUのアーキテクチャの確認 > uname -m arm64 # CPUの詳細確認 > sysctl -a machdep.cpu machdep.cpu.

                        ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
                      • プログラムを「書き始める」「試しに実行する」コストを下げる工夫

                        はじめに 物事を上達するためには反復を、というのはよく聞きますが、もちろんプログラミングでも大事なのかと思います。とくに自分は「一を聞いて十を知る」ような器用なことはできないので、何度も何度もプログラムを書いて、試していました。 このような反復を支援するためには、できるかぎり「書き始めるコスト」と「実行して確認するコスト」は低い方がいいと思っています。書き始めるのがだるいと、そもそも「ちょっと書いてみようかな」となかなか思わないですし、実行するための手数が多いと、「書いて→結果を確認」の回数が減ります。 本稿では、この「書き始めるコスト」と「実行して確認するコスト」を下げる私が20年くらい行っている工夫についてご紹介します。 筆者が Ruby が好きなので、Ruby の例が多いですが、別に Ruby に限った話ではありません。 プログラミング言語による違い たとえば、C 言語ですと、プログ

                          プログラムを「書き始める」「試しに実行する」コストを下げる工夫
                        • 2023パズル をRustで解いてみる - すぎゃーんメモ

                          tkihiraさんの問題が面白そうだったので挑戦してみた。 2023年クイズ! 上の例のように、数字の合間に四則演算(+−×÷)や括弧を入れることで、2023 を作ってください。 - 数字の間に必ず演算子を 1 つ入れてください - ただし 9 と 8 の間には既に ÷ が入っています - 括弧は複数重ねて使用できます - 10×(-9 ÷ 8) のようなマイナス記号の使用は禁止です pic.twitter.com/K0w2miMXJA— Takuo Kihira (@tkihira) December 31, 2022 既に解説記事が出ているので解答はこちらをどうぞ。 nmi.jp 結局自分は自力では解けなくて 他の人の解法や上記の解説記事を読んでようやくできた、のだけど… 自分なりに理解して改めてRustで実装してみた。 RPN(逆ポーランド記法)の backtracking 探索の高

                            2023パズル をRustで解いてみる - すぎゃーんメモ
                          • GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers

                            Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte

                              GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
                            • Rustで将棋の局面画像生成、そしてCDN Edgeで動的生成 - すぎゃーんメモ

                              背景 先行・類似事例 自作のメリット Rustで局面画像生成 盤・駒画像の素材 画像処理 入出力 Generatorと下準備 Publish Web Appで使う CDN Edgeで動かす wasm-packでWebAssembly作成 Deno Deploy Vercel Edge Functions Cloudflare Workers Fastly Compute@Edge その他 まとめ Repository 背景 ATrium という AT Protocol のためのライブラリを自作している が、まったくドッグフーディングしていなかった ので、Blueskyに詰将棋の問題を放流するBotを作ってみることにした gfx氏が作ったBot を参考に というわけで、詰将棋の問題の局面を画像で投稿したい が、あまり自分好みの画像を生成できるライブラリやWebサービス等がない ので、結局それ

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                              • MCP Python SDK のドキュメント|npaka

                                以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク

                                  MCP Python SDK のドキュメント|npaka
                                • 【いまさらやるPostfix】GmailにPostfix+Rspamd(SPF/DKIM)を使ってメールを送る - LIVESENSE ENGINEER BLOG

                                  はじめに Gmailの送信制限 Postfixの構築 前提条件 インストール 基本設定 Rspamdの構築 インストール 初期設定 DNSの設定 SPF DKIM DMARC PostfixとRspamdの連携 メール送信テスト コード例 実行 テスト結果 おわりに おまけ はじめに 技術部インフラグループの鈴木です。最近Postfixをいじっているのですが、Gmailにメールを送信するのに苦労しました。今回はその経験をもとに、PostfixからGmailにメールを送信するための設定をまとめました。 メール送信ではSMTPというプロトコルが使われますが、そのシンプルさ故にパッチが次々と当てられている経緯があります。そのため一から構築するとあれこれとミドルウェアが増えることがあります。 なので、今回は最低限のミドルウェア構成でPostfixからGmailにメールを送信するための設定をまとめま

                                    【いまさらやるPostfix】GmailにPostfix+Rspamd(SPF/DKIM)を使ってメールを送る - LIVESENSE ENGINEER BLOG
                                  • GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody

                                    January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv

                                    • LLMによるパワポ自動生成にチャレンジしてわかった課題 - Insight Edge Tech Blog

                                      はじめに こんにちは。2023年12月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから幅広い分野のAIや機械学習だけでなく、API構築やクラウドと関わり海外出張までする機会があって非常に感謝しています。 最近、LLMを使ってPPTXを生成する案件に携わり得た知識を共有しようと思ってこの記事を書きました。 目次 PPTXファイルの構成 PythonによるPPTXライブラリ(python-pptx) わかった課題 まとめ PPTXファイルの構成 皆様ご存知だと思いますが、PowerPointが世界一使われている発表資料です。OpenOffice等のオープンソースアプリも存在しますが人気度がそこまで高くありません。 PowerPointは2007においてPPTからPPTXフォーマットに変わってその中身の仕様は大きく変わりました。中身は非常に複雑

                                        LLMによるパワポ自動生成にチャレンジしてわかった課題 - Insight Edge Tech Blog
                                      • Rust でも学べる関数型ドメイン駆動設計 - Domain Modeling Made Functional の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる

                                        はじめに なぜ 2026 年に、2018 年出版の本を再読するのでしょうか。正直に言えば、『Architecture Modernization』の翻訳作業で DDD の概念が頻出し、「分かったつもり」の理解では訳せなくなったからです。初読から 7 年。関数型の視点で DDD を説明する本書を、今度こそ腹落ちさせたかった。 読む動機 『Domain Modeling Made Functional』は、DDD と関数型プログラミングを組み合わせたアプローチを解説する書籍です。 Domain Modeling Made Functional: Tackle Software Complexity with Domain-Driven Design and F# (English Edition) 作者:Wlaschin, ScottPragmatic BookshelfAmazon 著者の

                                          Rust でも学べる関数型ドメイン駆動設計 - Domain Modeling Made Functional の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
                                        • yt-dlp オプション一覧及びそのメモ - †MASAYOSHI†のオンラインメモ帳

                                          youtube-dlの開発が止まっておりfork版のyt-dlpに移る事にした。yt-dlpはyoutube-dlのforkであるyoutube-dlcのそのまたforkになる。オリジナルであるyoutube-dlのオプション解説はyoutube-dl オプション一覧及びそのメモ。 2022/06/19更新 2022/09/06更新 OPTIONS -h, --helpヘルプを表示する。 --versionプログラムのVerを表示する。 -U, --update --no-update (default)プログラムのupdateを実行するかどうか。 -i, --ignore-errorsダウンロードエラーを無視する。プレイリストごとダウンロードするような時に使う。エラーで失敗してもダウンロードは成功したとみなされる。 --no-abort-on-error (default) --abor

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                                          • 900行のコードをノーミスで出力するClaude 3.5 Sonnet (New) やるなお主|平岡憲人(ノーリー)

                                            こんにちは! ノーリーです。ClaudeやChatGPT、Gemini使ってますか? 今朝リリースされた、Claude 3.5 Sonnet (New)のコード生成能力を味う記事です。 では、まったり参りましょう! 1.公式情報Claude 3.5 Sonnetは、コーディング能力において大きな進化を遂げたAIモデルだそうです。このモデルの新機能と改善点は以下の通りです。 強化されたコーディング支援: Claude 3.5 Sonnetは、JavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語でコード生成する能力に優れています。簡単なコード補完から複雑な問題解決シナリオまで対応可能で、開発プロセスを大幅に効率化できます。 問題解決能力の向上: HumanEvalベンチマークで64%の問題を解決する能力を示し、前バージョンのClaude 3 Opusの38%から大幅に向上しました。

                                              900行のコードをノーミスで出力するClaude 3.5 Sonnet (New) やるなお主|平岡憲人(ノーリー)
                                            • Writing a C compiler in 500 lines of Python

                                              A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog

                                              • Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG

                                                本稿では、ファストドクターのモバイルアプリのリリースフローを整備した取り組みについてご紹介します。 モチベーション ファストドクターのモバイルアプリは、2022年夏にFlutterでのフルリプレースを実施し、それ以降は機能の開発が完了次第随時リリースをするという戦略を取っていました。 この戦略はシンプルであり、開発に関わっているステークホルダーが少ない状況下でうまく機能していました。しかし、組織の拡大に伴い以下のような問題が発生するようになりました。 複数機能の開発スケジュールの調整をしたり、バックエンドのリリース・QAとの整合性を取ったりという必要性が増し、調整コストが肥大化 リリースが不定期なため、いつPull Requestをマージすれば良いか分からずopenされたままのPull Requestが多数 この状況を改善するために、以下の要件を念頭に定期的なリリースとそれを支える仕組みを

                                                  Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG
                                                • Rustのバックエンド開発の最近の動向を追う - Findy Media

                                                  はじめにyukiです。RustのカンファレンスであるRust.Tokyoのオーガナイザーを務めているほか、『実践Rustプログラミング入門』『RustによるWebアプリケーション開発』といった書籍を共著で執筆しました。 この記事のテーマは、近年利用が進み人気が高まるRustのバックエンド開発における動向です。前半で、現在人気のあるライブラリの動向を簡単にまとめます。次に、私が現在開発の動向に注目しているいくつかのライブラリについて紹介します。 人気のバックエンド開発ライブラリの動向Rustによるバックエンド開発[1]では、やはり最近でも次の2つのクレートが選ばれる傾向にあるようです。「デファクトスタンダード」と呼べるくらいには、そろそろなってきたのではないでしょうか。 axum actix-web 数年前であればactix-webが一強ではあったものの、近年はtokioチームが開発するax

                                                    Rustのバックエンド開発の最近の動向を追う - Findy Media
                                                  • 自社プロダクトのデータ基盤における BigQuery SQLテストシステムについて - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド

                                                    「データ活用をより多くの人が、より効率的に実施できるようになる取り組み」をエンジニア観点から自発的に実施するカルチャーを持つ、自社開発プロダクト「Rtoaster(アールトースター)」のエンジニアチーム。今回は、データ基盤チームで作成した BigQuery でのテストシステムを紹介します! こんにちは、プロダクトビジネス本部開発部の柴内(データ基盤チーム)です。今回は、自社製品である「Rtoaster」プロダクトのデータ基盤チームで作成した BigQuery でのテストシステムについてご紹介します。 背景 データ基盤チームでは、 Rtoaster製品からリアルタイムに連携される、WebやアプリのトラッキングといったデータをGCSや BigQuery に蓄積するデータレイク データレイクにあるデータを BigQuery で加工・変換して利用しやすい形式にしたデータマートやデータウェアハウス

                                                      自社プロダクトのデータ基盤における BigQuery SQLテストシステムについて - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド
                                                    • Announcing .NET 10 - .NET Blog

                                                      Today, we are excited to announce the launch of .NET 10, the most productive, modern, secure, intelligent, and performant release of .NET yet. It’s the result of another year of effort from thousands of developers around the world. This release includes thousands of performance, security, and functional improvements across the entire .NET stack-from languages and developer tools to workloads-enabl

                                                        Announcing .NET 10 - .NET Blog
                                                      • LangGraph を用いた LLM エージェント、Plan-and-Execute Agents の実装解説 - Algomatic Tech Blog

                                                        はじめに こんにちは。Algomatic LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇(@catshun_)です。 Wang+’23 - A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents ChatGPT が発表されてからおよそ 1 年が経ち、AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative Agents, ChatDev, Mind2Web, Voyager, MetaGPT, Self-Recovery Prompting, OpenCodeInterpreter, AutoAgents などなど、大規模言語モデル (LLM) の抱負な知識および高度な推論能力を活用した LLM エージェント (AIエージェント) が発表されています。 直近ではコード生成からデバッグ、デプロイまで自律的に行う

                                                          LangGraph を用いた LLM エージェント、Plan-and-Execute Agents の実装解説 - Algomatic Tech Blog
                                                        • Spin 1.0 — The Developer Tool for Serverless WebAssembly

                                                          We are delighted to introduce Spin 1.0, the first stable release of the open source developer tool for building serverless applications with WebAssembly (Wasm)! Since we first introduced Spin last year, we have been hard at work together with the community on building a frictionless developer experience for building and running serverless applications with Wasm. For this release, we focused on bui

                                                            Spin 1.0 — The Developer Tool for Serverless WebAssembly
                                                          • 人手のリサーチをデータパイプラインに。dbt Python model × LLM Web Searchで公開情報をSnowflakeに載せるまで - LayerX エンジニアブログ

                                                            LayerX BizOps 部データグループのさえない (@saeeeeru) です。最近は娘と『名探偵プリキュア!』にハマっています。「自分で見て、感じて、考えて、"本当"の答えを出す」。AI 時代だからこそ刺さるメッセージです(推理パートをちゃんと解けるようになりたい)。 前回の記事では、dbt Python model から外部 API を呼び出す実装パターンを紹介しました。今回はその応用として、LLM の Web Search 機能を使って公開情報を取得し、それをデータパイプラインに組み込む実践例を書きます。 この記事では、まず LLM の Web Search 機能をどう使うとデータパイプラインに載せやすい形になるのか を説明し、そのうえで Snowflake / dbt にどう載せたのか、そして本番運用の中でどんな品質課題が見えてきたのか、という順に整理します。 Web Sea

                                                              人手のリサーチをデータパイプラインに。dbt Python model × LLM Web Searchで公開情報をSnowflakeに載せるまで - LayerX エンジニアブログ
                                                            • 缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる

                                                              はじめに ——あるいは、「知っている」と「理解している」の間 Rustのことは、知っていた。学習もしていた。実務でも使っていた。 でも、それは知っているつもりだった。 知ってるつもり 無知の科学 (ハヤカワ文庫NF) 作者:スティーブン スローマン,フィリップ ファーンバック早川書房Amazon 日々Rustで開発し、BoxとRcとArcを使い分け、tokio::spawnでタスクを生成し、?演算子を当たり前のように書いている。FFI?PyO3使えばいいでしょ。WebAssembly?wasm-bindgenがあるじゃない。技術的には、確かに「使える」レベルにはあった。 でも、心のどこかで感じていた違和感があった。 オートバイのエンジンを分解できる人と、エンジンが動く原理を理解している人は違う。コードが動くことと、なぜそう書くべきかを理解することも違う。私は前者だった。メカニックではあった

                                                                缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
                                                              • 野球のビッグデータをGCPとPySparkでいい感じに使いやすくしてみた - DataprocとGCFを使った緩いデータ基盤 - Lean Baseball

                                                                最近の野球界隈の出来事が斜め上すぎて驚いてるマンです.*1 本業の仕事および, 本業じゃない個人開発や趣味プログラミングにおいて, データの量が多くて 単位やフォーマットが不揃いで それでも仕事(もしくは趣味の分析)をこなすため, いい感じの使いやすいデータセットにしないと(使命感) という機会は非常に多いです. いや, 機会が多いというより多かれ少なかれ毎日戦っている気がします. 今回は, ちょっとした分析とお遊びのため, メジャーリーグの公式データサイト「Baseball Savant」のデータを使ったBigQueryデータベースを作りたくなったので, クローラーでBaseball Savantのデータを取ってCSVにして CSVからデータを集計したり整えたりしていい感じの単位にして BigQueryから使えるようにしてみたよ! というタスクをGoogle Cloud Platform

                                                                  野球のビッグデータをGCPとPySparkでいい感じに使いやすくしてみた - DataprocとGCFを使った緩いデータ基盤 - Lean Baseball
                                                                • Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew

                                                                  Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction In this series of tutorials, we will delve into creating simple 2D games in Common Lisp. The result of the first part will be a development environment setup and a basic simulation displaying a 2D scene with a large number of physical objects. It is assumed that the reader is familiar with some high-level programming language, has a gener

                                                                    Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew
                                                                  • RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)

                                                                     Internet Engineering Task Force (IETF) K. Davis Request for Comments: 9562 Cisco Systems Obsoletes: 4122 B. Peabody Category: Standards Track Uncloud ISSN: 2070-1721 P. Leach University of Washington May 2024 Universally Unique IDentifiers (UUIDs) Abstract This specification defines UUIDs (Universally Unique IDentifiers) -- also known as GUIDs (Globally Unique IDentifiers) -- and a Uniform Resou

                                                                      RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)
                                                                    • June 2022 (version 1.69)

                                                                      Update 1.69.1: The update addresses these issues. Update 1.69.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the June 2022 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: 3-way merge editor - Resolve merge conflicts wit

                                                                        June 2022 (version 1.69)
                                                                      • ISUCON12予選参加記 Rustで予選突破した

                                                                        2022年7月23日(土) に開催された ISUCON 12 に Rust で参加して20位で予選突破しました。 チーム チームO omu: https://omuric.github.io/posts/isucon12-qualify/ dice801: https://zenn.dev/dice801/articles/760f8fc6af5a08 daiju (自分) 事前準備 基本的には前年までに用意したツールを活用する cargo-make で3台の EC2 への deploy や再起動やログの集計をコマンド一発で実行可能にする isuconf で現地と手元の設定ファイルの同期 omu の自作コマンド どちらも年に1回しか登場しないので、事前の練習でコマンドを手に馴染ませておく。 Rust のためのトレースツールの整備 https://github.com/hinohi/rust

                                                                          ISUCON12予選参加記 Rustで予選突破した
                                                                        • GitHub Actions on AWS with CDK - NTT docomo Business Engineers' Blog

                                                                          はじめに こんにちは、イノベーションセンターの福田です。 今回、開発環境改善の取り組みとして GitHub Actions の self-hosted runners を AWS 上に構築しました。 この構築で得られた知見について共有します。 概要 GitHub Actions は GitHub で CI/CD を手軽に実現する機能です。 GitHub が提供している環境を利用して、 CI/CD のジョブを実行できます1。 一方で、ハードウェア等をカスタマイズできないため、例えば容量が大きくより速度の早いストレージを利用したい場合や、より多くのメモリを利用したい場合に対応ができません。 そこで、GitHub Actions には self-hosted runners という機能があり、自身の環境で GitHub Actions の CI/CD ジョブを走らせる環境を用意できます。 今回は

                                                                            GitHub Actions on AWS with CDK - NTT docomo Business Engineers' Blog
                                                                          • WSL2でunslothのGPROトレーニングを試してみる|noguchi-shoji

                                                                            「DeepSeek-R1 の推論を自分のローカル デバイスで再現できるように」「わずか7GBのVRAMでアハ体験を」とのことなので、UnslothのGRPO(Group Relative Policy Optimizatin)トレーニングを試してみます。 今回は Phi-4 (14B)で試してみます。 You can now reproduce DeepSeek-R1's reasoning on your own local device! Experience the "Aha" moment with just 7GB VRAM. Unsloth reduces GRPO training memory use by 80%. 15GB VRAM can transform Llama-3.1 (8B) & Phi-4 (14B) into reasoning models. Blo

                                                                              WSL2でunslothのGPROトレーニングを試してみる|noguchi-shoji
                                                                            • Prompt Engineering

                                                                              Date: March 15, 2023 | Estimated Reading Time: 21 min | Author: Lilian Weng Prompt Engineering, also known as In-Context Prompting, refers to methods for how to communicate with LLM to steer its behavior for desired outcomes without updating the model weights. It is an empirical science and the effect of prompt engineering methods can vary a lot among models, thus requiring heavy experimentation a

                                                                              • Harden-Runner detection: tj-actions/changed-files action is compromised - StepSecurity

                                                                                IntroductionWe have concluded our investigation into the critical security incident involving the `tj-actions/changed-files` GitHub Action. The issue has been reported to GitHub, and an official CVE — CVE-2025-30066 — has been published to track the incident. You can find more details in GitHub Issue #2463. Based on our findings, the Action was compromised and posed a significant risk by exposing

                                                                                  Harden-Runner detection: tj-actions/changed-files action is compromised - StepSecurity
                                                                                • AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation

                                                                                  233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete