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
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからLibraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 前回のおさらいはこちら Python library｜Python ライブラリWe provide a Python library, w
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/
BigQuery (Standard SQL) でレイトレーシングをしてみました。 レイトレーシングとは レイトレーシングとは、光の輸送(屈折や反射)を物理シミュレーションして現実的なCG画像を作りだす技術です。 最近では RTX や PS5 など、リアルタイムレイトレーシングが台頭してきています。 レイ トレーシングとラスタライズの違い | NVIDIA レイトレーシングではピクセルごとにレイを飛ばして計算するため計算量が膨大になりがちですが、 ピクセルごとに独立に計算することができるので、処理の高速化が期待できます。 それなら BigQuery が得意分野じゃないか？と思い今回の挑戦をしてみました。 BigQuery とは 超高速でSQLを分散実行し数秒でペタバイト級データに対しても結果が返ってくるデータ分析向けサーバーレス・データウェアハウスです。詳細は以下をごらんください。 Big
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
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
Introducing Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) As the volume and complexity of your data processing pipelines increase, you can simplify the overall process by decomposing it into a series of smaller tasks and coordinate the execution of these tasks as part of a workflow. To do so, many developers and data engineers use Apache Airflow, a platform created by the commun
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
はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 一般的にデータアナリストはデータの収集・分析を通して組織の意思決定を支援する役割を期待されることが多く、ドワンゴ教育事業における私のミッションもKPI動向の可視化やダッシュボード / レポートの作成・提供を通してデータドリブンな組織に貢献するところにあります。 私たち教育事業には施策を実行する企画者やビジネス上の意思決定者だけでなく、サービスを活用して教育の現場に立っている方々、サービスに展開している教材を制作しているチームなど多様な方面からデータ収集・分析の需要があります。それだけにやりがいも大きく楽しい日々を過ごしています。 課題について（導入に代えて） クエリを書いて、結果を分析して、資料にまとめて、展開して、共有して・・・みたいな仕事をしているとSQLで抽出した縦持ちのデータを横持ちに作り変えたいことがよくあり
背景 & Disclaimer 自分自身はこれまでBigQuery Scriptingをほぼ使っていませんでした BigQuery自体は3年くらいの利用歴 SQL単発で済ませるのが苦しそうな場合は、Pythonなどのプログラミング言語 + ワークフローエンジンの組み合わせで戦っており、自分としては特に困っていなかった 社内で他の方が使うケースをぼちぼち見ることがある 自分は困っていなくても、社内のBigQueryユーザーでBigQuery Scriptingを使っていて困っている人がそれなりにいる 著者はそれなりのBigQueryユーザーがいる企業のデータ基盤の人間です さすがに「使ったことないので、分からないですねー」で済ませるわけにはいかなくなってきた そもそもどんなユースケースで便利なのかすらも分かっていない状態なので、便利そうに思える場合をまとめてみることにしました というわけで、
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
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
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
Context is all you need: Better AI results with custom instructions
Context is all you need: Better AI results with custom instructions March 26, 2025 by Rob Conery, @robconery.com, Burke Holland, @burkeholland Earlier this month, we announced the general availability of custom instructions in Visual Studio Code. Custom instructions are how you give Copilot specific context about your team's workflow, your particular style preferences, libraries the model may not
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
Vjeux » Birth of Prettier
React Conf is around the corner and it's been almost 10 years since Prettier was released. I figured it would be a good time to recount the journey from its early days to now. This is the story of how the "Space vs Tabs Holy War" ended, not through one side winning over the other but instead a technological invention making it the underlying source of tensions no longer being a thing. Back Story S
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
一番大きな単位としてデータベース (Database) があり、その中に複数のテーブル (Table) を持つことができ、そのテーブルの中に複数のタイムシリーズ (Time-Series) が入っています。タイムシリーズ (Time-Series) は時系列に並んだレコード (Record) のまとまりとなっていて、その中にディメンション（Dimension）と呼ばれる測定値を識別するための属性情報とメジャー (Measure) と呼ばれる測定値でテーブル内で一意に決まるものに対して、タイムスタンプごとにレコード (Record) と呼ばれる単一のデータポイントが記録されています。 各構成要素の細かい制約はこちらを参照してください。では、Amazon Timestream の基本操作のイメージを掴んでいただくために、Timestream のデータベースとテーブルを作成し、データを挿入後、検
クラスメソッド データアナリティクス通信(AWSデータ分析編) – 2023年7~9月合併号 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 コンサルティングチームの石川です。コンサルティングチームメンバーを中心に、日々AWSのアナリティクス関連サービスのアップデートとそのブログを追っています。 先月、先々月は業務多忙のため、合併号とさせていただきます。（ゴメンナサイ m(_ _)m） Amazon Redshiftは、Redshift Serverlessのスケジューラやシングルサインオンの対応、 Amazon Forecastとの統合、QUALIFY句のサポートを開始しました。AWS Glueは、AWS Glue for RayがGAになった他に、AWS Glue for Apache Spark 向け Snowflake 接続の一般提供開始、Amazon CodeWhisperer をサポートするようになりました。Amazon QuickSightは、CI/CDを可能にするアセットのデプロイを
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
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
Kubeflow PipelinesからVertex Pipelinesへの移行による運用コスト削減 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田（@TrsNium）です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から「Vertex Pieplines」へ移行して運用コストを削減した取り組みを紹介します。 目次 目次 はじめに Vertex Pipelinesとは Vertex Pipelinesへの移行 Vertex Pipelinesへ移行するワークフロー 1. ワークフローのKubeflow Pipelines SDK V2への移行 コンパイラのデータ型の制約が厳しくなった ContainerOp APIが非推奨になった Kubeflow PipelinesのPlaceholderを使用できなくなった 2. スケジュール実行されているワークフローへ前回実行分が終わるまでの待機処理を追加 3. Vertex
みんなのPython 第5版、予約受付中です。Pythonにt文字列（template strings）が追加されます。 見た目はf文字列に似ていますが、最初にtを加えたリテラルで表記します。また、f文字列はその場で評価されますが、t文字列はTemplateオブジェクトになるのが大きな違いです。遅延評価・自動エスケープ・構造化ログなどの安全な処理を一貫して適用でき、f文字列では実現できなかったような処理が可能になります。 この記事では、簡単に機能の説明をしながら、具体的な利用方法を見てゆきます。Python 3.14から追加された可能性てんこ盛りの新機能を、便利にかしこく活用する方法について解説しましょう。 t文字列ってなに？Python 3.14で導入（string.templatelibモジュールが追加）。ステアリング・カウンシルは2025年4月10日にPEP 750を承認しました。
データカタログにConnected SheetsやLooker Studioの情報を取り込んでレポートのデータソースを追跡する - LayerX エンジニアブログ
はじめに こんにちは！バクラク事業部 機械学習・データ部 データチームの@TrsNiumです。 弊社では、データの意味やデータの質、データの利活用を一元的に管理することを目的として、データカタログソリューションの一種であるOpenMetadataを導入しました。OpenMetadataを利用することで、様々な種類のデータベースやBI、CRMと連携し、データの管理と可視化を効率化しています。 弊社では主にBIツールとしてLooker Studioを使用しています。また、Google SheetsはConnected Sheetsの機能を使い、BigQuery上に構築されたデータ基盤のデータを用いて簡易的にデータ分析や可視化を行うツールとして利用しています。しかし、これらのツールはOpenMetadataのビルトイン機能ではサポートされていませんでした。そのため、データ変更時の影響範囲の把握や
Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2024 の 12 日目の記事です。 はじめに LLM が広く普及し、活用範囲が急速に拡大してきたことで、ツール連携機能を活用した AI エージェントを構築する機会も増えてきています。このような LLM とツールの連携により、チャットインターフェースから様々なシステムやサービスを制御・自動化できるようになりました。 しかし、AI エージェントの開発には2つの困りごとがあると感じています。1つ目は、複雑な指示を処理するために必要な高性能モデルの応答速度が遅い点、2つ目は複数のプロジェクトでツールを再利用する際の実装効率の問題です。 本記事では、これらに対する解決策の一例を紹介します。LLM から BigQuery を操作するユースケースにおいて、応答速度が遅い点については Gemini 2.0
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)
BigQueryを補完する技術: DuckDBとDataflowでのデータ処理入門 - yasuhisa's blog
背景 & Disclaimer DuckDB 概念や代表的なユースケース 使ってみる 1週間〜一ヶ月などある程度の期間、分析で使いたい場合 便利なCLIツールとして使う 所感 参考 Dataflow 代表的なユースケース 具体例 参考 背景 & Disclaimer BigQueryは非常に便利で、BigQueryにさえ上がってしまえばSQLで巨大なデータを簡単に相手にできます とはいえ、BigQueryに行きつくまでが大変な場合もありえます 例: 個人情報を含むsensitiveなデータで、BigQueryに気軽に上げられないケース 一時的であっても、相談なしにその手のデータを気軽にアップロードするのはやめてください... 数万件程度であれば手元のエクセルで開いて、問題ない行/列だけに絞る、ということもできるが、もっと量が多いデータだとそういうわけにもいかない。そもそも分析はSQLでやり
入門 Python 3 第2版
データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなど、さまざまな分野で人気を獲得してきているPython。本書は、ベストセラー『入門 Python 3』の6年ぶりの改訂版で、プログラミング初級者を対象としたPythonの入門書です。プログラミングおよびPythonの基礎から、ウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、実践を見据えたPythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。Python 3.9に対応し、f文字列などの新機能も追加され大幅にボリュームアップしました。Pythonの機能をひと通り網羅し、リファレンスとしても便利です。 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷数をご確認の上、ご利用ください。 第1刷正誤表 ※2022年4月更
SQLAlchemyを何となくで使用していたのでこの機会に入門してみました。 Flask-SQLAlchemy を用いてRDBをORMとして扱い、REST APIを作成します。 ORMとは ORM（Object-Relational Mapping）とは、データベースとオブジェクト指向プログラミング言語とのマッピングを行うことを指します。 ただこれだけ聞くと、イメージしづらいですが、簡単に言うと、SQL文を直接記述せずに、通常のオブジェクトを扱うようにデータベースを扱うことができるということです。 Pythonでは、ORMモジュールの1つに SQLAlchemy があります。 SQLAlchemy SQLAlchemyは、Pythonでポピュラーに使用されているORMライブラリの1つのようです。 SQLite、Postgresql、MySQL、Oracleなどさまざまなエンジンにも対応して
週刊Railsウォッチ（20210607前編）ActiveRecord::Relationのone?とmany?が高速化、RubyKaigi Takeout 2021登壇者募集開始ほか｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。RubyKaigi Takeout 2021の登壇者募集が始まりましたね。 CFP for RubyKaigi Takeout 2021 (the online version of RubyKaigi) is now OPEN! https://t.co/VeJ1Tv5iyr #rubykaigi — RubyKaigi (@rubykaigi) June 2, 2021 週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙇 TechRachoではRubyやRailsな
この記事ではDuckDBを使用した地理分析や、Python上でLangchainを使ったモデルを利用することで話し言葉でSQLを実行させる例を紹介します。 Duckdb, Python, SQL, Data Analysis, Geospatial, LLM, langchain SQLの価値 2023年も残り数ヶ月ですが、2022年では最も人気あるプログラミング言語のアンケートでSQLはPythonを抑えて3位でありました(参照)。今年はどうなるでしょうか。ただSQLがここに位置するのは必要性が上昇しているからでしょう。 同僚もデータサイエンス分野ではPythonかRで良かった(はずな)のに、SQL学びなおすのかと笑いながら話していました。 軽く聞いたアンケートでも、多くの人がSQLは「まあできる」「ベーシックはわかるよ」と言います。でもアメリカ人のそれは「SELECT * FROM t
はじめにこんにちは。TIGの藤田です。 Python連載 の8日目として、PySparkを使用したGlueジョブ開発のお話をします。 ETLツールとして使用されるAWS Glueですが、業務バッチで行うような複雑な処理も実行できます。また、処理はGlueジョブとして、Apache Spark分散・並列処理のジョブフローに簡単に乗せることができます！ 特に複雑な処理は、やや割高な開発エンドポイントは使用せず、ローカル端末で、しっかり開発・テストを行いたいですよね。そのためのローカル開発Tipsをご紹介します。 内容 Glueジョブの開発と実行概要 Tip1: ローカル環境構築 Tip2: PySpark, SparkSQL開発 Tip3: 単体テスト(pytest) Tip4: データカタログどうする問題 Glueジョブの開発と実行概要ローカル開発の前に、AWS Glueでのジョブ実行方法を
I’m a fairly frequent Hacker News lurker, especially when I have some other important task that I’m avoiding. I normally head to the Active page (lots of comments, good for procrastination) and pick a nice long discussion thread to browse. So over time I’ve ended up with a good sense of what topics come up a lot. “The Bay Area is too expensive.” “There are too many JavaScript frameworks.” “Bootcam
Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしているkodai（@r34b26）です。 Gaudiyでは、以前からフロントエンド(Next.js)とGateway(Node.js)の通信においてGraphQLを使用しています。 techblog.gaudiy.com その際に、GraphQLスキーマからコードを自動生成するツールとしてGraphQL-Codegenを活用してきましたが、開発者体験やユーザー体験においていくつかの課題を抱えていたため、今回、gql.tadaに移行しました。 この記事では、課題背景から実際の移行プロセスを紹介してみるので、gql.tadaが気になっている人やGraphQLの運用に課題感のある人の参考になれば嬉しいです。 1. GaudiyとGraphQL 2. GraphQL-Codegenにまつわる課題 3. gql
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
とほほのFlask入門 - とほほのWWW入門
Flaskとは インストール チュートリアル Hello world! デバッグモード ルーティング指定 @app.route() URL末尾のスラッシュ データを受け取る requestオブジェクト メソッド・パス情報 リクエストパラメータ その他のリクエスト情報 ファイルアップロード データを返却する レスポンスデータ HTTPステータス テンプレートファイル スタティックファイル レスポンスヘッダ Cookie リダイレクト URLを関数名で指定する その他ノウハウ エラーページのカスタマイズ JSONを扱う セッション ロギング 前処理・後処理 グローバルオブジェクト コンフィグ クラスメソッドを呼び出す 実装サンプル ログイン認証 REST-APIサンプル リンク Flaskとは 「フラスク」と呼ばれます。理科実験で使用する「フラスコ」と同じ単語です。 Pythonベースの軽量な
davepeck.org
Template strings, also known as t-strings, have been officially accepted as a feature in Python 3.14, which will ship in late 2025. 🎉 I'm excited; t-strings open the door to safer more flexible string processing in Python. What's the big idea with t-strings? Since they were introduced in Python 3.6, f-strings have become a very popular way to format strings. They are concise, readable, and powerf
Azure Databricksで試す、レイクハウスでの非構造化ログの分析 - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2024 12日目の記事です。 Azure Databricksを使ってレイクハウスアーキテクチャのログ基盤を構築し、 構造化されていないアプリケーションログの保管や加工、分析を試します。 はじめに レイクハウスアーキテクチャ ログ基盤とレイクハウス Azure Databricksでアプリケーションログを分析する Azure Databricksの準備 Terraformを使ったリソース作成 カタログとスキーマの作成 ログの取り込み ログの加工 BronzeからSilver SliverからGold ログの分析 (可視化) まとめ 参考文献 はじめに こんにちは、コミュニケーション&アプリケーションサービス部の吉仲です。 2022年度に入社し、初期配属からメール系システムと文書要約APIの開発・運用業務に取
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Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#2 GET STARTED 後編｜ゑぐみかるちゃあ
BigQuery SQL でレイトレーシング - Qiita
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
BigQuery縦持ちデータを動的に横持ちデータにする方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
BigQuery Scriptingの便利な使い方をまとめてみた - yasuhisa's blog
Announcing .NET 10 - .NET Blog
Spin 1.0 — The Developer Tool for Serverless WebAssembly
初めての Amazon Timestream 入門 | Amazon Web Services
Python 3.14から追加された「t文字列」、何に使う？ #こまPy｜Atsushi Shibata
Gemini 2.0 Flash から MCP を利用して BigQuery を操作する
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DuckDB爆速すぎてGISに使ったりChatGPTと組み合わせてみる｜gisp_shin
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Hacker News folk wisdom on visual programming