日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
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
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
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
【感想】『Amazon Web Servicesを使ったサーバーレスアプリケーション開発ガイド』：Lambdaで本格サービス開発まで - Rのつく財団入り口
サーバーレスアプリケーション開発ガイド Lambda関数を用いたサーバーレス開発をもっと知っておこうと思って読んだ本の感想です。2018年4月刊行、サーバーレスの主要サービス解説にコードはPython、のみならずフロントはVue.jsを使った本格開発まで、実践的な内容が詰まった本です。 作者は現Amazon Web Services Japan所属のKeisuke69こと西谷圭介さん。Twitterでもよくお見掛けします。(@Keisuke69) サーバーレスアプリケーション開発ガイド Chapter1 サーバーレスアプリケーションの概要 1-1 サーバーレスアプリケーションとは 1-2 ユースケースとアーキテクチャパターン 1-3 サーバーレスアプリケーションのライフサイクル管理 Chapter2 Amazon Web Services（AWS）利用の準備 Chapter3 インフラを自
日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか？ 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか？ しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
数日前にTwitterで, JavaScriptのオブジェクトに対する===の挙動が初心者には難しいみたいな話を見かけた. 発端や周辺の議論をちゃんと追いかけてないからとくに出典は貼らない. たぶん元々の話は「へぇ, こういう挙動なんだ, 簡単ではないね」くらいの話だったのかもしれない. 自分のタイムラインの観測範囲では「そうだそうだ, (参照の同一性ではなく)同値性にしとけばいいのに」と思っている人もそれなりにいそうに見えた. 個人的にも同値性が簡単に確認できるとよい気はするものの, 「なんでそうしないんだ, オブジェクトの中身を確認していくだけだろ!」みたいな簡単な話ではないことも知っているため, 以下のようなツイートをしたのだった. JavaScriptのオブジェクトの同値性、再帰的な構造とか作るとぜんぜん自明じゃないんだよなぁ。リンクの構造は違うけどプロパティを辿ったときのパスはど
Docker Compose と Amazon ECS を利用したソフトウェアデリバリの自動化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Docker Compose と Amazon ECS を利用したソフトウェアデリバリの自動化 この記事は Automated software delivery using Docker Compose and Amazon ECS を翻訳したものです。 2020 年 11 月、Docker Compose for Amazon ECS の一般提供を開始しました。開発者はコンテナ化されたマイクロサービスベースのアプリケーションをワークステーションから取り出し、AWS クラウドに直接デプロイすることがさらに簡単になりました。以前紹介したこのブログにあるように、開発者は docker compose up コマンドを実行して既存の Docker Compose ファイルをそのまま Amazon ECS にデプロイできます。Docker Comp
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
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
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
これから流行る言語 | 雑記帳
新言語にできることはまだあるかい なんとかWIMPS 最近（1ヶ月くらい前）、こんな記事が出ました： 新しいプログラミング言語が出てこない(新しく出てた言語を追記) – きしだのHatena Kotlin, TypeScript, Rust, Swift以降にみんなが話題にするような新しい言語が出てこない、それはなぜか、みたいな趣旨です。客観的に見れば「新しい言語は常に出続けている」わけですが、「みんなが話題にするような」というのが多分曲者なんでしょうね。 例え話をすると、新しい若木は常に生えてきているんだけど、大木に成長するには時間がかかるので、大木にしか興味のない人には「この8年間で新しい大木は登場していない」と判断してしまうのかもしれません。 まあ私としても、Web (HTTP) APIを書く言語とか、JSON色付け係が使う言語はもう出揃ってしまったのかもしれないという気はしなくもな
私のチームで行っているドキュメント管理方法の紹介(GitHub Actions, S3, AsciiDoc) | DevelopersIO
ドキュメントツールのインストール(Windows) Macの場合の設定方法は、本項の後に記載 PowerShellの起動 各種ツールをインストールするため、PowerShellを管理者として実行 Windowsボタンを押下 powershell と入力 右クリックで管理者として実行 を選択します Chocolateyのインストール 本手順は前述で起動したPowerShellを利用 1.Chocolatey のサイトにアクセスし、インストールコマンドをクリップボードへコピー 2.前項でコピーしたコマンドをPowerShellにペーストして実行します Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServiceP
次世代のワークフロー管理ツールPrefectでMLワークフローを構築する CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
※ DynalystではAWSを全面的に採用しているため、AirflowもManaged版を調査しています。 導入後の状態 Prefect導入後は、以下の構成となりました。 ポイントは以下の点です。 ワークフローをDocker Image化することで、開発・本番環境の差を軽減 staging・productionはECS Taskとしてワークフローを実行、開発ではローカルPC上でコンテナ実行 ML基盤のGitHubレポジトリへのマージで、最新ワークフローが管理画面であるPrefect Cloudへデプロイ 従来のyamlベースのdigdagから、DSに馴染み深いPythonベースのPrefectに移行したことで、コード量が減り開発負荷が軽減しました。 Prefect 入門 ~ 基礎 ~ 注意: 本記事ではPrefect 1系を扱います。Prefect 2系が2022年7月にリリースされてい
DuckDB でハイブリッド検索
DuckDB を利用してベクトル検索と日本語全文検索の両方を同時に利用できます。さらにこれらの結果をマージして Reranking を行うことでハイブリッド検索をサクサクっと実現する事ができます。 Rerankerどうやらベクトル検索した結果と日本語全文検索した結果をマージして、クエリーとマージ結果を再度ランキング付けする仕組みのようです。 ここでは参考にした記事を共有する程度にしておきます。 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - A Day in the Lifeリランキング モデルによる RAG の日本語検索精度の向上 - NVIDIA 技術ブログ今回は Reranker に hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1 を利用しました。 以下は参考コードです。 [projec
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS テクノロジー部門技術基盤グループの笹田（ko1）と遠藤（mame）です。Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.4.0 がリリースされました（Ruby 3.4.0 リリース ）。今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.4 の NEWS.md ファイルの解説をします（ちなみに、STORES Advent Calendar 2024 の記事になります。他も読んでね）。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者
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.
Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased
ElasticsearchとKibela APIを使ってSlackでのCSお問い合わせ対応業務を改善した話 - BASEプロダクトチームブログ
この記事はBASE Advent Calendar 2020の11日目の記事です。 devblog.thebase.in BASE株式会社 Data Strategy チームの@tawamuraです。 BASEではオーナーの皆様や購入者様のお問い合わせに対して、Customer Supportチームが主となって対応をしています。その中でもいくつかの技術的なお問い合わせに対しては、以下のようにSlackの専用チャンネルを通して開発エンジニアに質問を投げて回答を作成することになっています。 CSチームから調査を依頼されるお問い合わせの例 これらのCS問い合わせ対応は日々いくつも発生しており、CSお問い合わせ対応を当番制にして運用してみた話 でもあるように週ごとに持ち回り制で各部門のエンジニアが対応しているのですが、どうしても調査や対応に時間が取られてしまうという問題が発生していました。 dev
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
AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……！というわけで大いに気に入った（ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない）ので、C#で使い倒していきたい！そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです！.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cysharp/Claudia 今回のSDKを作るにあたっての設計指針の一番目は、公式のPython SDKやTypeScript SDKと限りなく似せる
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 最近「医療言語処理」という本を読んで、医療用語の表記ゆれ吸収や意味構造検索などについて学びました。 医療言語処理 (自然言語処理シリーズ) 作者:荒牧 英治発売日: 2017/08/01メディア: 単行本 そこで今回はElasticsearchと患者表現辞書を使った意味構造検索がどのくらい実戦投入できるかを簡単に試したので、概要と実装方法を簡単にご紹介します。 患者テキストの表記ゆれ 患者テキストの表記ゆれとは MEDNLPの患者表現辞書 トークンによる検索の課題と対策の検討 主語が違うのにヒットしちゃう？ 意味構造検索 係り受け解析と患者表現辞書を使った意味構造検索の実装 患者表現辞書を使った係り受け解析 患者表現辞書の表現をクエリに展開する
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
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
新規事業統括部の山本です。 今日OpenAIのChatGPTのモデルとして、GPT-4が利用可能になりました。早速使ってみようと思います。 やってみる 今回は画像のビューワを作成してみます。ちょうどデータセットの画像や、画像モデルに入力した結果を表示するツールがほしいと思っていました。 import os import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import Image, ImageTk def browse_folder(): folder_path = filedialog.askdirectory() if not folder_path: return images_frame.delete("all") load_images(folder_path) def load_images(folder_
このようなゲームを作りました。基本的には迷路のゲームです。 サイトのリンク 本記事ではこのゲームの製作過程を掲載すると共に、きっと有益にな情報をまとめます。楽しんで頂けたら幸いです。 Step0 前提 まず用語を整理します。 Blender : 3DCG制作ソフト。Pythonによって操作が可能になっています。 Python : 言わずと知れた有名プログラミング言語。 Unity : ゲーム制作ソフト。スタート画面の表示やゲームオーバーの判定などをしてくれます。言語はC#です。 大まかな流れとしては、 Step1. Blenderで3Dオブジェクトを作成 Step2. Pythonでそれを迷路に組み立てる Step3. Unityでゲームとして完成させる という風になっています。 コードに関しては、読みやすさも考え記事中においては一部抜粋に留めています。もし全体のコードを知りたい場合はプル
それぞれのツールに関する詳しい説明は本記事では行いません。詳しく知りたい方は、ツール名のリンクから公式ドキュメント等を参照してみてください。 上記の表に挙げたツール群にはそれぞれに特徴があります。pyenv、venv、pipのように単一機能に特化したものから、Condaのようにデータサイエンスや機械学習プロジェクトで使用される複雑なパッケージの依存関係や環境管理をサポートするツール、PoetryのようにPythonパッケージインデックス（PyPI）への公開をサポートするツールなど、開発シーンに合わせて選択することができます。 uvとは uvは2024年の2月中旬に発表されたばかりの新しいパッケージ管理ツールです。Rustで書かれており、ここ最近で飛躍的に使用されるようになったRust製のPythonリンター＆フォーマッター「Ruff」を開発しているAstral社によって提供されています[1
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
Raspberry PiとAWSを利用して子どもたちのゲーム時間を可視化してみた | DevelopersIO
DynamoDBの作成 さっそくテーブルをCDKで構築してみます。 from aws_cdk import ( Stack, RemovalPolicy, aws_dynamodb as dynamodb, # DynamoDBのライブラリをimport ) from constructs import Construct class GameCounterStack(Stack): def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None: super().__init__(scope, construct_id, **kwargs) # The code that defines your stack goes here # ここから下に追記していきます。 # DynamoDB ログデータ格納用
CIの時間を(できるだけ楽して)半分にしてみた - Nealle Developer's Blog
こんにちは、ニーリーの佐古です。 現在開発速度や開発者体験の向上のため、取り組みの諸々を遂行しています。 開発者体験とCI 天井の雨漏りが4か月ほど止まらないので私の開発者体験は酷いことになっています。 さて、皆さんCIの待ち時間はお好きですか？私は大嫌いです。 弊社バックエンドリポジトリのPR時CIはプロダクトの成長に合わせて実行時間が順調に伸びており、 開発速度と開発者体験の双方に悪影響をもたらしていました。 実は別チームで改善のための試みがなされたことはあったのですが、 そこで行き当たった問題をある程度解決してどうにかエピソードになる程度の成果を得られたので 簡単に記しておこうと思います。 前提 プロダクトはDjangoで、リポジトリはGitHubで管理されています。 AS-WAS ついこないだまでのPR時CI。 こちらがもともとのGitHub CIのグラフです。 正直経験上そこまで
LangChain v0.0.141 に SVM Retriever という実装が入った。これは embeddings(集合)から、単一 embedding と類似しているもの top-K を SVM を使って見つけるという実装で、えっどうやってるの？と追っかけてみたら、知らない知識で面白かったのでメモ記事に。 kNN vs SVM この実装の元となった、knn_vs_svm.ipynbというnotebookがあって、冒頭を機械翻訳すると以下となる。 よくあるワークフローは、あるデータを埋め込みに基づいてインデックス化し、新しいクエリの埋め込みがあれば、k-Nearest Neighbor検索で最も類似した例を検索することです。例えば、大規模な論文コレクションをその抄録に基づいて埋め込み、興味のある新しい論文を与えると、その論文に最も類似した論文を検索することが想像できます。 私の経験では
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
I use Claude Code. A lot. As a hobbyist, I run it in a VM several times a week on side projects, often with --dangerously-skip-permissions to vibe code whatever idea is on my mind. Professionally, part of my team builds the AI-IDE rules and tooling for our engineering team that consumes several billion tokens per month just for codegen. The CLI agent space is getting crowded and between Claude Cod
CloudFormation 一撃で EC2 の Blue/Green Deployment の CodePipeline を構築する | DevelopersIO
準備 CodeCommitに以下をプッシュします。 なお、CodePipelineによる自動デプロイではファイル上書きデプロイを設定できないので、必要に応じて appspec.ymlで元のファイルを削除するように対応します。 ソースコード(index.html, hello.conf) appspec.yml (本稿では beforeInstall.sh を利用) ちなみに、index.html や hello.conf の素材は こちら を使っています。 参考 ## appspec.yml version: 0.0 os: linux files: - source: ./hello.conf destination: /etc/nginx/conf.d/ - source: ./index.html destination: /usr/share/nginx/html/ hooks:
February 05, 2024 · 9 mins · 1675 words Share on: X · HN Discussion on HackerNews. Last September I hopped on board with Wallapop as a Search Data Scientist and since then part of my work has been working with Solr, an open-source search engine based on Lucene. I’ve got the basics of how a search engine works, but I had this itch to understand it even better. So, I rolled up my sleeves and decided
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
With each major Python release, all the attention goes to the new language features: the walrus operator, dictionary merging, pattern matching. There is also a lot of writing about asyncio and typing modules — they are developing rapidly and are obviously important for the core team. The rest of the standard library modules receive undeservedly little attention. I want to fix this and tell you abo
型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog
はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています（LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変）。 とはいうものの、Agentの普及によってより複雑かつ高度な推論も出来るようになってきています。弊社の社内外のプロジェクト状況を見ていても最近では単純なRAG案件は減りつつあり、計画からアクションの実行、結果
the peculiar case of japanese web design a project that should not have taken 8 weeks how is japanese web design different? in this 2013 Randomwire blog post, the author (David) highlighted an intriguing discrepancy in Japanese design. While the nation is known abroad for minimalist lifestyles, their websites are oddly maximalist. The pages feature a variety of bright colours (breaking the 3 colou
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Command Line Interface Guidelines
Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書
再帰的な構造のデータの同値性判定はどうしたらいいか - 貳佰伍拾陸夜日記
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS - STORES Product Blog
ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
The Prompt Engineering Playbook for Programmers
neue cc - Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方
GiNZAと患者表現辞書を使って患者テキストの表記ゆれを吸収した意味構造検索を試した - エムスリーテックブログ
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
【ChatGPT】GPT-4でPythonの画像ビューワを作成してみた | DevelopersIO
BlenderとPythonとUnityで巨大な立体迷路を作成する - Qiita
Rust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう | gihyo.jp
SVMを使った類似 embeddings 検索 - kNN ではない類似検索の選択肢 - A Day in the Life
Writing a C compiler in 500 lines of Python
How I Use Every Claude Code Feature
A search engine in 80 lines of Python
Python standard library changes in recent years
the peculiar case of japanese web design - sabrinas.space