Contents Command Line Interface Guidelines An open-source guide to help you write better command-line programs, taking traditional UNIX principles and updating them for the modern day. Authors Aanand Prasad Engineer at Squarespace, co-creator of Docker Compose. @aanandprasad Ben Firshman Co-creator Replicate, co-creator of Docker Compose. @bfirsh Carl Tashian Offroad Engineer at Smallstep, first e
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
Apache Iceberg とは何か - Bering Note – formerly 流沙河鎮
はじめに 概要 Apache Iceberg(アイスバーグ)とは [重要] Icebergの本質はテーブル仕様である Table Spec バージョン Icebergハンズオン Icebergの特徴 同時書き込み時の整合性担保 読み取り一貫性、Time Travelクエリ、Rollback Schema Evolution Hidden Partitioning Hidden Partitioningの種類 時間 truncate[W] bucket[N] Partition Evolution Sort Order Evolution クエリ性能の最適化 ユースケース Icebergのアーキテクチャ Iceberg Catalog Iceberg Catalogの選択肢 metadata layer metadata files manifest lists manifest files
【Streamlitよりいいかも？】機械学習系のデモアプリ作成に最適！Gradio解説 - 学習する天然ニューラルネット
はじめに Streamlit vs Gradio Gradioの設計思想 Interface 入出力に応じたUI Interface String Shortcut 入力データのサンプルのセット ドキュメンテーション テーマの変更 タイムアウトへの対処 中級者への第一歩、デモを作る際に知っておきたい処理 Gradioが担当する前処理について プログレスバー もろもろの出力結果を保存するには？ 認証認可（というか認可） その他、解説しないが需要の有りそうなもの まとめ 追記 : 動画になりました。 はじめに 機械学習系のデモアプリを作成することがしばしばありStreamlitを使用していたが、パラメーターなどをいじるたびに処理が最初から走るなどといった挙動に悩まされていた。 同僚がGradioというのを使っていたのでサーベイがてらメモしていたらブログが出来上がってしまった。 本ブログでは、G
YAML完全活用マニュアル──AIエージェント開発とプロンプト工学の次世代標準｜hirokaji
はじめに：いま、YAMLを再評価する理由2025年、生成AIとプロンプトエンジニアリングの発展は新たな開発様式をもたらしました。 ChatGPT、Claude、Geminiといったモデルの急速な進化により、LLM（大規模言語モデル）との対話は単なる質問応答を超え、構造化された命令、複雑な推論、そしてマルチエージェント間の協調へと展開しています。 こうした「AIが行動する時代」において、従来のコードやスクリプトだけではカバーしきれない、構成・設定・意味づけのインターフェースとして脚光を浴びているのが YAML です。 YAMLはもともと構成ファイルとして使われてきた言語ですが、 自然な階層構造 可読性の高さ コメントによる意図の明示 データとしての再利用性 JSON互換性 といった特徴により、人間とAI、開発者とエージェントの共通言語としての地位を獲得しつつあります。 特に近年はX（旧Twi
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. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
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
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
WASMの前提知識がない者が WebAssembly Component Model の概要を知ろうとしたときのメモです（2024年10月時点）。 トピック概観 基盤になっているものから順に： WebAssembly (Core) Specification 2.0 Wasmのコア仕様（Core Wasm）はかなり低水準なインタフェースしか提供しない。実際のところ各言語のWasmを支援するツールチェインがその言語側やブラウザ側などに独自のバインディング用コードをたくさん生成することで成立している。Wasmモジュール間の相互運用性は乏しい。 WebAssembly Component Model Wasmのための標準の高水準インタフェースを定めることで、Wasmの相互運用性などを実現しようとするもの。 WASI 0.2〜もこの Component Model のインタフェースに従って実現され
本記事では、2024年4月18日からVersion 2 になったAssistants APIの使い方を1から解説します。 この記事は、OpenAI公式サイトの内容と、実際に手元で実践した結果を混合したものになっています。 まだ探りきれていないので、この記事をアップデートしていく予定です。 まず、以下が新機能の概要です： Assistants API v2（ベータ版）の新機能 -- 2024年4月 -- Assistants APIに様々な新機能と改良を発表し、ベータ版を新しいAPIバージョン`OpenAI-Beta: assistants=v2`に移行します。 新機能は以下の通りです。 * 改良された検索ツール`file_search`を導入しました。アシスタントあたり最大10,000ファイルを取り込むことができ、以前の500倍となります。高速化され、マルチスレッド検索による並列クエリをサ
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
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
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
Parsing SQL - Strumenta
The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However
Agentic GraphRAG for Commercial Contracts | Towards Data Science
In every business, legal contracts are foundational documents that define the relationships, obligations, and responsibilities between parties. Whether it’s a partnership agreement, an NDA, or a supplier contract, these documents often contain critical information that drives decision-making, risk management, and compliance. However, navigating and extracting insights from these contracts can be a
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.70.1: The update addresses these issues. Update 1.70.2: The update addresses these issues. Update 1.70.3: This update is only available for Windows 7 users and is the last release supporting Windows 7. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welc
If you combine this with the Unicode table, you’ll see that English is encoded with 1 byte, Cyrillic, Latin European languages, Hebrew and Arabic need 2, and Chinese, Japanese, Korean, other Asian languages, and Emoji need 3 or 4. A few important points here: First, UTF-8 is byte-compatible with ASCII. The code points 0..127, the former ASCII, are encoded with one byte, and it’s the same exact byt
Delimiter-first code
Summary I argue for wider usage of delimiter-first in the code three friends [tic, tac, toe] becomes three friends ・tic ・tac ・toe. A new top-level syntax for programming languages is proposed to show advantages of this method. New syntax is arguably as simple, but more consistent, better preserves visual structure and solves some issues in code formatting. Related: comma-first formatting A well-kn
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
Release date: May 8, 2025 Update: Enable Next Edit Suggestions (NES) by default in VS Code Stable (more...). Update 1.100.1: The update addresses these security issues. Update 1.100.2: The update addresses these issues. Update 1.100.3: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2025 release
Update 1.97.1: The update addresses these security issues. Update 1.97.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the January 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Next Edit Suggestions (preview) - Co
Update 1.82.1: The update addresses this security issue. Update 1.82.2: The update addresses these issues. Update 1.82.3: The update addresses this security issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key hi
Update 1.78.1: The update addresses this security issue. Update 1.78.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Accessibility improvements - Better scre
KDL is a small, pleasing document language with xml-like semantics that looks like you're invoking a bunch of CLI commands! It's meant to be used both as a serialization format and a configuration language, much like JSON, YAML, or XML. It looks like this: package { name "my-pkg" version "1.2.3" dependencies { // Nodes can have standalone values as well as // key/value pairs. lodash "^3.2.1" optio
Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models
Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models Aitor Lewkowycz∗, Anders Andreassen†, David Dohan†, Ethan Dyer†, Henryk Michalewski†, Vinay Ramasesh†, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur∗, Guy Gur-Ari∗, and Vedant Misra∗ Google Research Abstract Language models have achieved remarkable performance on a wide range of tasks that require
agent loop �� �p�� You are Manus, an AI agent created by the Manus team. You excel at the following tasks: 1. Information gathering, fact-checking, and documentation 2. Data processing, analysis, and visualization 3. Writing multi-chapter articles and in-depth research reports 4. Creating websites, applications, and tools 5. Using programming to solve various problems beyond development 6. Variou
PowerShell: the object-oriented shell you didn’t know you needed
PowerShell is an interactive shell and scripting language from Microsoft. It’s object-oriented — and that’s not just a buzzword, that’s a big difference to how the standard Unix shells work. And it is actually usable as an interactive shell. Getting Started PowerShell is so nice, Microsoft made it twice. Specifically, there concurrently exist two products named PowerShell: Windows PowerShell (5.1)
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
最近、一部のローカルLLM勢のあいだでChatVectorで遊ぶのが流行っている。 ChatVectorとは何か？というとこちらの論文で発表された技術だ。 [2310.04799] Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages (arxiv.org) こちらの解説記事が分かりやすい。 Chat Vectorを使って日本語LLMをチャットモデルに改造する – Qiita 要するに、ChatVectorとは指示チューニングでチャット能力を獲得したモデルのウエイトから、ベースになったモデルのウエイトを差し引いた差分の事である。 そしてChatVectorを別のモデルのウエイトに加算すれば、そのモデルにチャット能力を付与する事が
訓練データ（教科書）での性能: R²スコアが0.551。これは、モデルが学習に使ったデータの内容を、約55%は説明できていることを示します。完璧ではありませんが、データから何らかのパターンを学習しようとした努力の跡が見えます。 テストデータ（本番試験）での性能: R²スコアが -0.205。これは衝撃的な結果です。マイナスの値は、モデルの予測が「常に全データの平均値を予測する」という最も単純な予測よりもさらに悪いことを意味します。つまり、このモデルは未知の問題に対しては全く役に立たない、むしろ有害でさえあるということです。 過学習の診断：グラフが語るモデルの「病状」 この「訓練データではそこそこ、テストデータでは最悪」という性能の大きなギャップこそが、「過学習」の典型的な症状です。モデルが訓練データに存在するパターンを「丸暗記」することに終始してしまい、物性の背後にある普遍的な法則を学ぶこ
【GROMACS】Umbrella samplingによるMD simulation 【In silico創薬】【SMD】 - LabCode
Windows 11 Home, 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700, 64 ビット オペレーティング システム、x64 ベース プロセッサ, メモリ：32GB Umbrella Samplingの概要と目的Umbrella Samplingは、分子がめったに起こさないような状態変化（たとえば、タンパク質同士が離れるなど）を詳しく調べるための計算手法です。通常の分子動力学（MD）では、エネルギー的に安定な状態にとどまりやすく、重要な変化が起こる確率が低いため、十分な情報が得られません。 たとえば、タンパク質AとBがくっついている状態から、少しずつ離れていく様子を観察したいとき、まずAとBを少しずつ引き離すSteered Molecular Dynamics（SMD）などのシミュレーションで、さまざまな距離の構造を取得します。その中から、0.5nm、0.7
prompts.chat
Welcome to the “Awesome ChatGPT Prompts” repository! While this collection was originally created for ChatGPT, these prompts work great with other AI models like Claude, Gemini, Hugging Face Chat, Llama, Mistral, and more. ChatGPT is a web interface created by OpenAI that provides access to their GPT (Generative Pre-trained Transformer) language models. The underlying models, like GPT-4o and GPT-o
Transformer models: an introduction and catalog — 2023 Edition January 16, 2023 52 minute read This post is now an ArXiV paper that you can print and cite. Update 05/2023 Another pretty large update after 4 months. I was invited to submit the article to a journal, so I decided to enlist some help from some LinkedIn colleages and completely revamp it. First off, we added a whole lot of new models,
はじめに お疲れ様です。矢儀 @yuki_ink です。 こちらのAWS公式ハンズオンをやってみました。 ECSとFargate/EC2を利用した環境構築から、CI/CDパイプラインを利用したデプロイまで、一通り体験できる素晴らしいハンズオンでした。 次のようなみなさんにおすすめです。 ECSを知識として知ってはいるが、実際に触ったことがない コンテナの何が優れているのか、実感を持っては理解できない CI/CDパイプラインでコンテナをデプロイしてみたい ハンズオンで構築する環境の構成イメージはこちら。 1. VS Code Serverの構築 このハンズオンでは、開発環境として Visual Studio Code Server (VS Code Server) を利用するとのことで、まず、CloudFormationでVS Code Serverを構築していきます。 ハンズオンページの
マテリアルズインフォマティクス（MI）入門②【勾配ブースティング（CatBoost）を用いた未知組成からの高精度な物性予測】 - LabCode
訓練データでの性能: R²スコアが0.996と、ほぼ完璧です。これは、CatBoostが訓練データのパターンを非常に高い精度で学習できる、強力な表現力を持っていることを示します。 テストデータでの性能: R²スコアが0.805と、訓練データよりは低いものの、非常に高いレベルを維持しています。線形回帰のマイナススコアとは雲泥の差であり、実用的な予測モデルとして機能していることを示します。 汎化性能の獲得: 訓練データとテストデータ両方で高い性能が出ており、モデルが未知のデータに対しても（過学習を抑制しつつ）うまく機能する、高い汎化性能を持つことがわかります。 モデルパフォーマンスの可視化 グラフでは、訓練データ（青）はほぼ完全に理想線上に乗っており、テストデータ（赤）も多少のばらつきはありますが、全体として理想線に強く追従しています。これは、CatBoostが線形回帰では捉えきれなかった非線
Introduction Pandas is the main Data analysis package of Python. For many reasons, Native Python has very poor performance on data analysis without vectorizing with NumPy and the likes. And historically, Pandas has been created by Wes McKinney to package those optimisations in a nice API to facilitate data analysis in Python. This, however, is not necessary for Rust. Rust has great data performanc
Node.js
Notable Changes crypto update root certificates (Richard Lau) #40280 deps upgrade npm to 8.0.0 (npm team) #40369 update nghttp2 to v1.45.1 (thunder-coding) #40206 update V8 to 9.4.146.19 (Michaël Zasso) #40285 tools update certdata.txt (Richard Lau) #40280 Commits [34f3021ca3] - benchmark: add util.toUSVString()'s benchmark (Khaidi Chu) #40203 [f83b9bcb6f] - build: support Python 3.10.0 (FrankQiu)
I did this in 2020 and then again in 2021, but I’m in the mood to look around again. Let’s look through Are We GUI Yet? and see what’s up these days. The task today is to have a text label and an input field that can change the text in the label. In React, for example, this is basically free: const Demo = () => { let [state, setState] = useState("Hello, world!"); return ( <div> <p>{state}</p> <inp
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
Amazon FSx for NetApp ONTAPファイルシステム上のiSCSI LUNをマウントしてみた | DevelopersIO
Amazon FSx for NetApp ONTAPは単純なファイルサーバーじゃないぞ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはMulti-AZのEBSボリュームを欲しいなと思ったことはありますか? 私はあります。 EBSボリュームはAZ単位なのでAZ障害のことを考えるとちょっと心配です。かと言って自分でブロックレベルのレプリケーションを実装するのも何だか大変です。 そこで、Amazon FSx for NetApp ONTAPの出番です。 Amazon FSx for NetApp ONTAPはファイルサーバーとしての機能だけではなく、ブロックストレージとしての機能も有しています。 Q: Amazon FSx for NetApp ONTAP はどのプロトコルをサポートしていますか? A: Amazon FSx for NetApp ONTAP は、ネットワークファイ
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Command Line Interface Guidelines
Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書
Writing a C compiler in 500 lines of Python
Announcing .NET 10 - .NET Blog
Wasm Component Model や WASI の概要を調べる（2024年10月）
ChatGPT Assistants API の使い方｜ChatGPT研究所
June 2022 (version 1.69)
RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)
July 2022 (version 1.70)
The Absolute Minimum Every Software Developer Must Know About Unicode in 2023 (Still No Excuses!) @ tonsky.me
0.8.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
April 2025 (version 1.100)
January 2025 (version 1.97)
August 2023 (version 1.82)
April 2023 (version 1.78)
The KDL Document Language
Manus tools and prompts
0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
ChatVectorで新モデル作って評価して遊ぶヤツ、自分もやりたい
マテリアルズインフォマティクス（MI）入門①【線形回帰で挑む物性予測と「過学習」の罠】 - LabCode
Transformer models: an introduction and catalog — 2023 Edition
AWS公式のECSハンズオンがとても良かった!! - Qiita
Data Manipulation: Pandas vs Rust
A 2025 Survey of Rust GUI Libraries
What's New in Emacs 28.1?