技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで 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、ついに Ruby 3.0.0 がリリースされました。一昨年、昨年に続き、今年も Ruby 3.0 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は一昨年の記事を見てください（なお Ruby 3.0.0 から、NEWS.md にファイル名を変えました）。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ Ruby 3.0 は、Ruby にとってほぼ 8 年ぶりのメジャーバージョンア
SQLiteでベクトル検索を可能にするsqlite-vssそんなポータブルで便利なSQLiteですが、そのSQLiteでベクトル検索ができるとなるとより夢が広がります。 SQLite自体はファイルベースなので、あらかじめベクトルデータを設定したSQLiteデータベースファイルをアプリに組み込んで配布しても良いわけです。そうすればデータベースサーバを用意しなくて済む分コストも圧縮されますし、組み込みなのでアプリからは軽量に動作します。 ホスティングする場合でもFly.ioのようにボリュームイメージを利用できるPaaSを利用すれば、問題なく運用が可能です。 前置きが長くなりましたが、このような夢を叶えてくれる拡張がsqlite-vssです。ベクトル検索はFaissベースで実装されています。 とっても良さげではあるのですが、実際に組み込んでみた場合のコード例が見つからなかったので、手を動かして試
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
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/
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
この記事は、新しくプログラミング言語を設計する際に数値型をどうするべきかについて、私の持論をまとめたものです。 数の体系 JavaScript（BigInt以前）やLua（〜5.2）などは唯一の数値型が浮動小数点数型で、整数も実数も同じ「number」型で表現します。ミニマルな言語を作るのならそういう設計もアリかもしれませんが、ネイティブコンパイルも視野に入る実用的な言語を作るなら整数と実数を一緒くたにする設計はやめた方が良いと思います。 特に、JavaScriptにコンパイルする言語を作るからと言って、数値型の設計まで真似る必要はありません。 整数を浮動小数点数で表現すると、思わぬ性能低下の要因になったりします。最近（2023年2月）、次のツイートが話題になりました： これは正のゼロと負のゼロが値として区別され、正のゼロは内部的に整数扱いされるのに対し負のゼロはそうではないことによるもの
今回テックブログを書くにあたり、以下の記事を参考にしました。 qiita.com こちらの記事では、マクドナルドのメニューを対象に組み合わせ最適化問題を扱っており、内容も非常に面白く読ませて頂きました。 今回、弊社askenでも自社データを使用して食事の組み合わせ最適化問題をやってみたのでご紹介します。 はじめに こんにちは！ askenで機械学習エンジニアとして働いているyumaです。 shoku_panという名前でTwitterをやってます。 さてみなさん、弊社ダイエットアプリ「あすけん」をご存知ですか？ www.asken.jp あすけんでは、その日の食事内容を記録すると栄養士の未来（みき）さんからアドバイスをもらえます。点数も出るので、高得点をとることがモチベーションになっている方もいらっしゃると思います。 もちろん僕も使っています。ちなみに今年のお正月はこのような結果になりました
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
Introducing Ezno
Ezno is an experimental compiler I have been working on and off for a while. In short, it is a JavaScript compiler featuring checking, correctness and performance for building full-stack (rendering on the client and server) websites. This post is just an overview of some of the features I have been working on which I think are quite cool as well an overview on the project philosophy ;) It is still
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
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
「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
Updated Mon Feb 5 10:22:02 EST 2024 Available in paperback and e-book formats. Order at Amazon and other fine booksellers. Introduction This page holds material related to the second edition of The AWK Programming Language. The first edition was written by Al Aho, Brian Kernighan and Peter Weinberger in 1988. Awk has evolved since then, there are multiple implementations, and of course the computi
複数の AWS アカウントの AWS Security Hub 検出結果を Google BigQuery と Google DataPortal(DataStudio) により可視化した話 - Adwaysエンジニアブログ
こんにちは、インフラの天津です。今日は 複数アカウントの AWS Security Hub 検出結果の可視化についてお話したいと思います。 前提 モチベーション AWS Security Hub とは 構想 ツール・サービスの選定 検出結果データのエクスポートについて 可視化用データベース（またはクエリサービス）と可視化ツールについて 構築 全体像 検出結果データエクスポート 検出結果データの S3 -> GCS への転送と BigQuery へのインポート Security Hub からエクスポートしたデータには BigQuery のカラム名に使用できない文字(以下禁則文字)が使用されている件 自動判別で生成されたスキーマでインポートした際に INTEGER 型のカラムに STRING 型のデータが入ってくることがありインポートエラーが発生する件 AWS アカウントデータの S3 ->
Note: This blog post is also available as a documentation page on Transformers. Large Language Models (LLMs) such as GPT3/4, Falcon, and LLama are rapidly advancing in their ability to tackle human-centric tasks, establishing themselves as essential tools in modern knowledge-based industries. Deploying these models in real-world tasks remains challenging, however: To exhibit near-human text unders
","eos_token":"<|return|>","pad_token":"<|endoftext|>"},"chat_template_jinja":"{#-\n In addition to the normal inputs of `messages` and `tools`, this template also accepts the\n following kwargs:\n - \"builtin_tools\": A list, can contain \"browser\" and/or \"python\".\n - \"model_identity\": A string that optionally describes the model identity.\n - \"reasoning_effort\": A string that describes t
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
The FullScreenMario project burned brightly for a few short weeks in October 2013 after Boing Boing lauded it as “a pretty impressive example of what HTML5, in-browser functionality can do.” A few days later, it went viral on Reddit and by November, attention turned to scrutiny, and Nintendo took the project down with a DMCA request. Josh Goldberg speaks of his former project with a bit of pride—i
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
What’s in which Python
Created 17 May 2022, last updated 16 August 2025 This is a summary of what features appeared in which versions of Python. Items with a star were introduced with a __future__ import. The Python release cycle is explained in PEP 602. Each release has its own PEP with specific dates, listed here. The Python Developer’s Guide has a page summarizing the release cycles of Python versions. 3.14: expected
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
大阪オフィスの玉井です。 題名の通り、極めて先進的な（？）データレイクの構築に成功したので、当記事にて詳細をお伝え致します。 概要説明 NADL（Nakamori Akina Data Lake）とは？ 日本が誇る歌姫である中森明菜氏の（ほぼ）全ての楽曲に関するデータを保存したデータレイクです。 SnowflakeはDWHのイメージが強いですが、データレイクを構築・運用する機能を備えています。今回、Snowflakeのデータレイク周りの機能を活用して、NADLを構築しました。 構築作業の流れ SpotifyのAPIから中森明菜の楽曲データを取得する 楽曲データの取得には Get Track’s Audio Analysisを使用 取得した楽曲データをGoogle Cloud Storage（GCS）にアップロードする 上記のGCS（のバケット）をSnowflakeの外部ステージとして連携す
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
How I developed a faster Ruby interpreter | Red Hat Developer
In this article, I will describe my efforts to implement a faster interpreter for CRuby, the Ruby language interpreter, using a dynamically specialized internal representation (IR). I believe this article will interest developers trying to improve the interpreter performance of dynamic programming languages (e.g., CPython developers). I will cover the following topics: Existing CRuby interpreter a
This blog tries to summarize all the choices and paths you could take to implement your next programming language, more specifically the frontend for your language. There are a lot of factors that will influence your choices. Maybe you have your favorite host language that you would like to use for implementing your language, whether your language is dynamically or statically typed, or you are des
Over the course of my Spring 2020 semester at Harvey Mudd College, I developed a self-hosting compiler entirely from scratch. This article walks through many interesting parts of the project. It’s laid out so you can just read from beginning to end, but if you’re more interested in a particular topic, feel free to jump there. Or, take a look at the project on GitHub. Table of contents What the pro
2025-05-06, Version 24.0.0 (Current), @RafaelGSS and @juanarbol We’re excited to announce the release of Node.js 24! This release brings several significant updates, including the upgrade of the V8 JavaScript engine to version 13.6 and npm to version 11. Starting with Node.js 24, support for MSVC has been removed, and ClangCL is now required to compile Node.js on Windows. The AsyncLocalStorage API
This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second
Wasm core dumps and debugging Rust in Cloudflare Workers
Wasm core dumps and debugging Rust in Cloudflare Workers2023-08-14 A clear sign of maturing for any new programming language or environment is how easy and efficient debugging them is. Programming, like any other complex task, involves various challenges and potential pitfalls. Logic errors, off-by-ones, null pointer dereferences, and memory leaks are some examples of things that can make software
Model Spec (2024/05/08)
May 08, 2024 Overview This is the first draft of the Model Spec, a document that specifies desired behavior for our models in the OpenAI API and ChatGPT. It includes a set of core objectives, as well as guidance on how to deal with conflicting objectives or instructions. Our intention is to use the Model Spec as guidelines for researchers and data labelers to create data as part of a technique cal
Building a recommendation engine inside Postgres with Python and Pandas | Crunchy Data Blog
Building a recommendation engine inside Postgres with Python and Pandas I'm a big fan of data in general. Data can tell you a lot about what users are doing and can help you gain all sorts of insights. One such aspect is in making recommendations based on past history or others that have made similar choices. In fact, years ago I wrote a small app to see if I could recommend wines based on how oth
2024-08-06, Version 22.6.0 (Current), @RafaelGSS Experimental TypeScript support via strip types Node.js introduces the --experimental-strip-types flag for initial TypeScript support. This feature strips type annotations from .ts files, allowing them to run without transforming TypeScript-specific syntax. Current limitations include: Supports only inline type annotations, not features like enums o
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
概要 Anthropic 社の生成 AI サービスである Claude から Projects という機能が新しく公開されました。今回は、この Projects に特定のライブラリのリファレンスをコンテキストとして入れ、そのリファレンスをもとにこちらの質問に回答できるのかを試してみます。 モチベーション 多くの IT エンジニアがコーディング作業で ChatGPT や Claude , Gemini などの生成 AI を活用しているかと思いますが、 新しくリリースされたライブラリやリポジトリを利用する場合、生成 AI に質問をしても適切に回答してくれないことが多いです。また、活発に開発が行われているライブラリの場合、生成 AI に質問をしても回答内容が最新のものではないということも多々起こります。 このような場合に、新機能である Projects にライブラリのリファレンスの情報を与え、質
AWS Step Function承認フローをAWS Step Functionsのワークフローから呼び出して多段階承認フローを作成する方法(AWS Systems Manager Automation ＆ Amazon EventBridge編) - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 AI技術の急速な進化に伴い、従来の業務プロセスを見直す必要性が高まっています。 特に、多段階承認フローのあり方について、新しい視点からアプローチしたいと考え、この記事を執筆しました。 これまで多段階承認フローは、しばしば冗長で効率が悪いと批判されてきました。しかし同時に、専門知識や権限を持つ人間が最終判断を下す重要な場でもあります。 そこで私は次のような理由から、将来的に生成AIを多段階承認フローに組み込むことを見据え、AWS Step Functionsを活用した多段階承認フローシステムを試作してみました。 APIを介して承認フローをシステム化することで、人間と生成AIの間で意思決定プロセスを柔軟に切り替えられる 初期段階では人間が承認を行い、生成AIの能力が十分と判断された場合に段階的にAIへ移行できる 生成AIの判断に不安がある場合や、最終確認が必要な場合は、人間が承
The Go Programming Language and Environment – Communications of the ACM
Go is a programming language created at Google in late 2007 and released as open source in November 2009. Since then, it has operated as a public project, with contributions from thousands of individuals and dozens of companies. Go has become a popular language for building cloud infrastructure: Docker, a Linux container manager, and Kubernetes, a container deployment system, are core cloud techno
Photo by Mariia Shalabaieva on UnsplashBackgroundAllowing non-technical users to ask questions from a database has been a problem of interest in academia and industry for years. The recent advances in Large Language Model (LLM) technology, such as GPT-4, have improved the accuracy of proposed solutions. However, since the most advanced LLMs have not been open for fine-tuning, recent work in the sp
Tips on Adding JSON Output to Your CLI App - Brazil's Blog
Brazil's Blog Musings on automation, scripting, programing, DevOps, and cybersecurity A couple of years ago I wrote a somewhat controversial article on the topic of Bringing the Unix Philosophy to the 21st Century by adding a JSON output option to CLI tools. This allows easier parsing in scripts by using JSON parsing tools like jq, jello, jp, etc. without arcane awk, sed, cut, tr, reverse, etc. in
はじめに 技術本部 R&D の小松です。先日、一橋大学の手島健介教授より『経済セミナー』2023年2・3月号をご恵贈いただきました。 www.nippyo.co.jp 手島教授はその中で「米国経済学会データエディター制度の取り組み 再現性向上のためのreplicationチェック」を書かれています。私たちが『経済セミナー』にて「実証研究マネジメントのためのツールキット」の連載時に、手島教授を始めとした研究者の皆さんに草稿を確認いただいたのですが、このトピックはその際に出た議論をまとめられたものです。 そこでは手島教授が体験した、採択された研究論文の再現性チェックのプロセスが事細かに書かれており、興味深いです。現在 AEA P&P のために replication code を準備している私たちにとっても、大変参考になっています。 その中で論文の筆者として行うべきこととして、以下の4点が挙げ
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
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SQLiteでベクトル検索ができる拡張sqlite-vssを試す｜mah_lab / 西見 公宏
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新しくプログラミング言語を作る際に数値型をどうするべきか
線形計画法使ってあすけんで100点とってみた - asken テックブログ
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
Writing a C compiler in 500 lines of Python
The AWK Programming Language, Second Edition
Optimizing your LLM in production
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TypeScript and the dawn of gradual types
RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)
Snowflakeに中森明菜データレイク（通称NADL）を構築しました | DevelopersIO
The path to implementing a programming language
Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64
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Claude の Projects にライブラリのリファレンスを丸ごと入れてみる - Qiita
Fine-tuning GPT-3.5-Turbo for Natural Language to SQL
分析の再現性を担保する工夫 - Sansan Tech Blog
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