世の中には多くの C# に関する誤解が蔓延っています。 偏見にも満ちています。 そして技術的に正しい批判ではなく、根本的に技術的に誤った批判ばかりで正直悲しい。 技術的に正しい形の批判なら「お、そうだな。そしてそれの解決策はですねぇ...(ﾆﾔﾆﾔ)」となるのですが...。 そして C# 界隈から一歩出ると、「え、C# で作ってるの！？なんで？？」とか言われる事が非常に多い始末。 C# 大好きマンとしては非常に嘆かわしい。 嘆かわしい限りなので、ここでなぜ C# を私が好むか、そして何故ソフトウェアの開発に向いているかを語りたいと思います。そして誤解が解けたら嬉しい。ついでに C# を書きたいと思ってくれたら嬉しい。 想定読者 前書きという名の予防線 事前知識: C# と .NET C# はパフォーマンスの高い言語 C# はビルドも高速 C# はオープンソースかつクロスプラットフォーム 言
GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena
OpenAIでGPTを使ったAPIにembeddingというのがあって、これを使うと文章同士の距離がとれるので、近いエントリを取得したり文章から検索したりができるということで、試してみました。 思いのほかちゃんと動きました。おそらく、GPTで一番実用的なんじゃないでしょうか。 GPTで実際に一番出番がありそうなEmbeddingを使った、近いブログをとってきたり検索したりするやつ。 pic.twitter.com/Vzgy57a7ju— きしだൠ(K1S) (@kis) 2023年3月9日 embeddingとは なんか、文章の特徴を表す多次元のベクトルに変換してくれるらしい。 ようわからん。 OpenAIでは1500次元くらいのベクトルに変換します。 そして、このベクトルの距離が近ければ文章の内容も近いやろということで、似たエントリの抽出などができます。 しかし、テキストが要素数1500
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
C/C++ ベースで CPU で LLM が動く llama.cpp すご... 便利... pytorch + CUDA なんていらんかったんや... モデルロードも爆速です. 最近日本語も文字化けせず使える感じになってきました! 開発はかなりアクティブで, 機能がどんどん追加されたり, weight ファイルフォーマットも結構まだまだ変化する感じです. 本記事を 2023/05/15 より 2 週間以上経て読んだ方は, 一度 llama.cpp の git repo を見直しするとよいでしょう. 環境 Ryzen9 3950X + 128 GB mem Ubuntu 20.04 Python 3.10(conda で構築) ビルド CMake ファイルが用意されていますので, それでいけます. (ファイル数少ないので, 自前ビルドシステムに組み込むのも容易でしょう) デフォでは普通に
PHPerKaigi 2022【参加レポート】 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
配配メール開発課Jazumaです。 2022/04/09(土) ~ 04/11(月)の3日間に渡ってPHPerKaigi2022が開催されました。 今回は初のハイブリッド開催となり、現地・配信ともに大盛況でした。 このイベントは日本PHPユーザ会主催のイベントで、ラクスはスポンサーとして協賛させていただいています。 phperkaigi.jp ラクスからは3人が登壇した他、多くのメンバーが参加しました。 そこで今回は参加者によるレポートを紹介させていただきます。 PHP関連の取り組みは以下をご確認ください！ ◆ PHPイベント PHPerのための「PHPer Kaigi 2022 を振り返る」PHPTechCafe 参加申込はこちら forms.gle ◆ PHP関連記事 ・毎月開催しているPHPerのための学習コミュニティ、PHPTechCafe【21年度 まとめ】 ・ラクスによる Th
【感想】『りあクト！ TypeScriptで始めるつらくないReact開発 第3.1版』【Ⅰ. 言語・環境編】： #りあクト で最強React入門 - Rのつく財団入り口
りあクト！ でReact再入門 しばらく前のエントリで書きましたがReact＋TypeScript回りを学んだので、一緒に読んだ本の感想エントリです。技術同人誌界隈では非常に高評価、なんと累計1.5万部も売れた3部構成のReact入門書。作者はフリーランスのエンジニアの大岡由佳さん。 React推しの技術同人誌なので前書きからすでにアツく、最近はVue.jsが採用されたり書籍が多いのにもどかしさを感じたり、実際のプロジェクトで見てきたひどいコードをもっと良くしたいと思った…などなど、現場のエンジニアの技や思いがたっぷり詰まっています。ReactってJavaScriptぢからの高い優秀な人が使ってそうな勝手なイメージがあったのですが、そうではない場合もあるのですかねえ。 技術が出てくる経緯、歴史と思想にも踏み込み、仕事で使えるReact本を目指したとのことで、実際にそれを実現した本となってい
Pure Kotlin+gRPC（protobuf）なWebアプリを作るまで - ロコガイド テックブログ
この記事はロコガイド Advent Calendar 2020の7日目です。 みなさんこんにちは！ ロコガイドサウナ部の部長こと、id:ar_tamaです。 自粛期間中に気が触れてついにテントサウナを購入してしまいました……が後悔していません。プライベートサウナ、最高です。おすすめですよ😉 さて、ロコガイドテックブログではFigma PluginやらIoTやらPython(Luigi)やらとさまざまな記事を書いてきましたが、今回は趣向を変えて、サーバサイドKotlinのお話をお届けします。 はじめに - ロコガイドとサーバサイドKotlin サーバサイドKotlin、巷でもだいぶ聞かれるようになりましたよね。 JVM言語のひとつであるところのKotlinは、そのJavaとの親和性・互換性の高さから（資産を活用できる）Javaがメインの現場での採用事例をよく目にしますが、一方でLL言語など
JSON Schemaとは 簡単な例 キーワード インストール Pythonの場合 Perlの場合 PHPの場合 Node.jsの場合 JSON Schemaのバージョン Draft 2020-12 Draft 2019-09 Draft-07 ドキュメント定義 スキーマバージョン($schema) ボキャブラリー($vocabulary) コメント コメント($comment) アサーション(制約) 型指定(type) 文字列(string) 整数(integer) 数値(number) 真偽値(boolean) ヌル値(null) 配列(array) オブジェクト(object) 文字列の最小・最大文字数(minLength, maxLength) 文字列の正規表現パターン(pattern) 文字列のフォーマット(format) 整数倍(multipleOf) 最小値・最大値(以下・以
Meta(Facebook) の偽ECサイト (Phishing) 広告の自動検出 - ぶるーたるごぶりん
はじめに こん〜！ 今回は、いつかやろうと思っていた Meta(Facebook) 広告上でばら撒かれまくっている悪性広告を自動検出する試みについて、 うまくいったこと・いかなかったこと・考察等をまとめていこうと思います。 先にまとめ Facebook の GraphQL API だと、検索できる広告タイプが限られており、 Graph API を用いた自動化は（現在は）できない 広告ライブラリAPI という Web Page 機能 からの API サーチだと広告の検索が可能であり、悪性広告を検索可能 広告ライブラリAPI からの検索は、（多分）全文検索だと思われるので、特定のキーワード・ドメインをキーワードとした検索が可能 作成したカスタムクエリの一つは、検索結果の２０件が全て悪性広告であった 広告の先が悪性なECサイトであるかを判定する方法として、robots.txt を参照する方法を考
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【C#】何故 C# を好むのか。～他の言語と比較しながら～ - ねののお庭。
llama.cpp で CPU で LLM のメモ(2023/05/15 時点日本語もいけるよ)
とほほのJSON Schema入門 - とほほのWWW入門