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
法律のデータ構造と検索
デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ：
みなさん、こんな経験はありませんか もちろんありますよね。ということで無料で無限にクラウドストレージを使う方法を考えました。（月額130円で50GBは破格だけど） Youtube好き 今回使うのはYoutubeです。ほぼ全員Youtubeを見たことあると思いますが、Youtubeに動画をあげたことがある人はあんまりいないんじゃないでしょうか。 なんとこのYoutube、動画のアップロード数に制限がありません！！！じゃあファイルを動画にしてアップロードしたら好きな時にダウンロードして使えるじゃん。 動画化の方法 ということでやっていきます。まず、ファイルを動画化する方法を考えます。 すべてのファイルはバイト列なので、そいつらをそのまま画像のピクセルにして、そいつらを動画にしたらいいんじゃないかというのが一番最初に思いつくと思いますが、それは甘いです。甘すぎます。 Youtubeに動画をアップ
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
サーバーサイドで動的にOGP画像をシュッと作る方法 - FastAPIとCairoSVGで作る画像生成API - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアの@shinyorke（しんよーく）です. 最近は色んなエンジニアリングをしつつ, イベントの司会業をしています（詳細は最後の方を見てね）. 開発しているサービス・プロダクトの要件で, TwitterやLINE, FacebookでシェアするOGP*1コンテンツ（タイトル・本文・画像）が欲しい コンテンツはユーザーさんの操作で動的に変わる テキストだけじゃなくて, 画像も変えたい←これ なんて事は非常によくある話だと思います. 私はちょっと前に開発したAIワクチン接種予測でそれがありました. こういうやつです 例えば上記画像のテキスト（地域・年齢・接種可能時期）は予測の結果を動的に画像テンプレートに入れて都度作っています. 上記のOGPを生成するために必要なことはこういう感じだろうなー, と以下の絵の通り整理し, やったこと 結果的に, OGPを生成するためのサ
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
This post is about why we need a coroutine package for Go, and what it would look like. But first, what are coroutines? Every programmer today is familiar with function calls (subroutines): F calls G, which stops F and runs G. G does its work, potentially calling and waiting for other functions, and eventually returns. When G returns, G is gone and F continues running. In this pattern, only one fu
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 2 - RAKSUL TechBlog
はじめに 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 3. アーキテキチャ及びディレクトリ構造 オニオンアーキテクチャを採用 オニオンアーキテクチャとは 誕生の背景 依存関係逆転の原則の活用 採用理由 参考になった記事 ディレクトリ構造 全体の構成 api schema apiとusecaseの間のデータ構造を提供する役割 schemaはパスオペレーション関数のリクエストとレスポンスの構造を提供する役割 usecase domain infrastructure core container_config exception 参考にしたもの まとめ はじめに ラクスルグループのノバセルで新卒2年目のエンジニアをしています田村(tamtam)です。 第1回では、AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発を実現する上で役立つであろ
NETGEAR社製ルーターにおける認証不要の任意コード実行の技術的解説(PSV-2022-0044) - GMO Flatt Security Blog
※本記事は先立って公開された英語版記事を翻訳し、日本語圏の読者向けに一部改変したものです。 画像出典: https://www.netgear.com/business/wifi/access-points/wac124/ はじめに こんにちは、株式会社Flatt Securityのstypr(@stereotype32)です。 一昨年、日本のOSS製品で発見された0day脆弱性に関する技術解説をブログに書きました。 それ以来、私は様々な製品に多くの脆弱性を発見してきました。残念ながら私が見つけたバグのほとんどはすぐに修正されなかったので、今日まで私が見つけた、技術的に興味深い脆弱性の情報を共有する機会がありませんでした。 本記事では、NETGEAR社のWAC124(AC2000)ルーターにおいて、様々な脆弱性を発見し、いくつかの脆弱性を連鎖させて、前提条件なしに未認証ユーザーの立場からコ
Rust でも学べる関数型ドメイン駆動設計 - Domain Modeling Made Functional の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに なぜ 2026 年に、2018 年出版の本を再読するのでしょうか。正直に言えば、『Architecture Modernization』の翻訳作業で DDD の概念が頻出し、「分かったつもり」の理解では訳せなくなったからです。初読から 7 年。関数型の視点で DDD を説明する本書を、今度こそ腹落ちさせたかった。 読む動機 『Domain Modeling Made Functional』は、DDD と関数型プログラミングを組み合わせたアプローチを解説する書籍です。 Domain Modeling Made Functional: Tackle Software Complexity with Domain-Driven Design and F# (English Edition) 作者:Wlaschin, ScottPragmatic BookshelfAmazon 著者の
【Python 3.12】型ヒント機能がいつの間にか進化していたので、慌ててキャッチアップする - ABEJA Tech Blog
ABEJA でプロダクト開発を行っている平原です。 先日、バックエンドで使っているGo言語のお勉強しようと「go言語 100Tips ありがちなミスを把握し、実装を最適化する」を読んでいました。その中でinterfaceは（パッケージを公開する側ではなく）受け側で定義するべきという記述を見つけてPythonでも同じことできないかと調べていると（PythonではProtocolを使うとうまくいきそうです。）、どうやら型ヒント機能がかなりアップデートされていることに気づき慌てて再入門しました。（3.7, 3.8あたりで止まってました。。） この記事では、公式ドキュメントを見ながら適当にコードを書き散らし、どの機能はどこまで使えるのか試してみたことをまとめてみました。 docs.python.org 環境 Python: 3.12.1 エディタ: Visual Studio Code Pylan
SHAPで因果関係を説明できる？ - Qiita
はじめに 予測モデル（機械学習モデル）を解釈するのに有用なSHAPを用いて因果関係を説明することができるか、についてPythonによるシミュレーションを交えてまとめました。内容に誤り等ございましたら、ご指摘いただけますと幸いです。 結論 基本的に、SHAPで因果関係は説明できません。これは、SHAPが予測モデルの因果ではなく相関を明らかにするものであるからです。 そこで今回は、予測モデルをSHAPで解釈する上でありがちなミスリーディングや、それに関連する因果効果を推定するためのアプローチについて記載しています。 そもそもSHAPとは SHAPとはSHapley Additive exPlanationsの略で、協力ゲーム理論のShapley Valueを機械学習に応用した手法です。「その予測モデルがなぜ、その予測値を算出しているか」を解釈するためのツールとしてオープンソースのライブラリが開
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
【実践】PythonとOpenStreetMapで学ぶ経路システム開発入門 - uepon日々の備忘録
前回はGoogle Map APIを使用して開発を行いましたが、今回はOpenStreetMapを使用した似たようなことにチャレンジしてみようと思います。Pythonを使ってOpenStreetMapの経路検索URLを生成する方法ことを目的とします。 参考 uepon.hatenadiary.com オープンストリートマップ（OpenStreetMap）とは？ オープンストリートマップ（英語: OpenStreetMap、OSM）は、自由に利用でき、なおかつ編集機能のある世界地図を作るオープンコラボレーションプロジェクトである。GPS機能を持った携帯機器、空中写真、衛星画像、他の地理情報システムからのデータをもとに作られていくのが基本だが、編集ツール上で道1本から手入力での追加も可能である。与えられた画像とベクトルデータセットはオープンデータベースライセンス（ODbL）1.0のもと再利用可
寺田 学（@terapyon）です。2025年10月の「Python Monthly Topics」は、データ検証ライブラリのPydanticを紹介します。 型安全とデータ構造 主題のPydanticの説明に入る前に、Pythonにおける型安全の考え方とデータ構造についておさらいしておきます。 型安全のための型ヒント Pythonは動的型付け言語です。型を宣言せずにコーディングすることができますが、型ヒントを書くことで型安全にコーディングできます。最近のPythonコードには型ヒントが書かれていることが多くなっているかと思います。 本連載（Python Monthly Topics）でも過去に型ヒント関係のトピックを扱っていますので、参照してください。 2022年9月：Python最新バージョン対応！より良い型ヒントの書き方 2024年11月：Python型ヒントの動向と新しい機能の紹介
TL;DR; We are changing std::sort in LLVM’s libcxx. That’s a long story of what it took us to get there and all possible consequences, bugs you might encounter with examples from open source. We provide some benchmarks, perspective, why we did this in the first place and what it cost us with exciting ideas from Hyrum’s Law to reinforcement learning. All changes went into open source and thus I can
ChatGPT風の画面を表示できるChatbot UIをFastAPIで作成した自作LangChainサーバに接続させる方法｜mah_lab / 西見 公宏
ChatGPT風の画面を表示するOSSがいくつか出てきている中で、コードの読みやすさと操作性を比較した上でオススメしたいのが、Next.jsで書かれているChatbot UIというOSSだ。 ローカルでサクッと起動ができ、立ち上がるとこんな画面が表示される。 ChatGPTの画面とうり二つOpenAIのAPI Keyを入力すれば簡単にOpenAIのチャットモデルと接続される。API接続のChatGPTなので、本家のChatGPTよりはやりとりできる文字量が制限されるものの、本家のChatGPTではセンシティブな情報を扱うことができないため、API接続のUIにも価値はある。 ところでこのChatbot UI、ソースコードを読んでみると環境変数でAPI接続先を差し替えることができるようになっている。process.env.OPENAI_API_HOSTの部分だ。 utils/app/const
4 Pandas Anti-Patterns to Avoid and How to Fix Them
pandas is a powerful data analysis library with a rich API that offers multiple ways to perform any given data manipulation task. Some of these approaches are better than others, and pandas users often learn suboptimal coding practices that become their default workflows. This post highlights four common pandas anti-patterns and outlines a complementary set of techniques that you should use instea
Dataflow Indexer データ整合性担保と性能改善 - LegalOn Technologies Engineering Blog
はじめに こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの臼井（jusui）です。 私たちのチームは、LegalOn Technologies が提供する主要サービス—「LegalOn Cloud」、「LegalForce」、「LegalForceキャビネ」—の検索・推薦システムの開発と運用を担当しています。 2024年7月に当チームから「Dataflow 実践開発セットアップ」を公開しました。 tech.legalforce.co.jp 今回は、2024年4月から提供開始した弊社の新サービス「LegalOn Cloud」の初回リリースに向けて開発した Indexing pipeline とその後の改善についてご紹介します。具体的には、Cloud Pub/Sub と Cloud Dataflow を活用した Indexing pipeline の開発により、Elas
Transformers高速化ライブラリvLLMのAsyncLLMEngineを利用した非同期高速文章生成 - 端の知識の備忘録
概要 先日までKaggleのAIMOコンペ(数学の問題をLLMに解かせて正答率を競う)に参戦していました。結果は初のチーム参加でメンバーに助けられつつ運もあり、なんとか銀メダルを取れました！これでMasterにリーチがかかりましたが、金メダルは未だ取れる気がしないので遠い道のりです……。 www.kaggle.com このコンペについて、近い内に同様のコンペが開催予定なこともあり上位解法があまり出ていない状態なので、どのような手法が良かったのかまだわかっていないのですが、とりあえず公開されている情報を元にすると、 LLMとしてはほぼほぼ全員が数学問題に特化したLLMであるDeepseek-Math-7Bを利用している LLMが出力したPythonコードを実行するインタープリターを実装することで、LLMのハルシネーションによる計算ミスを防ぐパイプラインが有力であった LLMの出力を比較的高い
Agents
Intelligent agents are considered by many to be the ultimate goal of AI. The classic book by Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (Prentice Hall, 1995), defines the field of AI research as “the study and design of rational agents.” The unprecedented capabilities of foundation models have opened the door to agentic applications that were previously unimaginabl
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
I thought it would be fun to go outside of my comfort zone of web development topics and write about something completely different and new, something I have never written about before. So today, I'm going to show you how to implement a programming language! The project will parse and execute programs written in a simple language I called my (I know it's a lame name, but hey, it is "my" language).
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
Pydantic AIで作る！実践Text-to-SQLシステム構築ガイド 〜自然言語によるデータ抽出の自動化で分析業務を効率化〜
Pydantic AIで作る！実践Text-to-SQLシステム構築ガイド 〜自然言語によるデータ抽出の自動化で分析業務を効率化〜 こんにちは、Ubieでアナリティクスエンジニア/データアナリストをしているmatsu-ryuです。 普段は、Ubieが提供するサービスから得られる様々なデータを活用し、「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」というミッションの実現に向けて取り組んでいます。 皆さんの職場では、こんなやり取りはありませんか？ 「先月のカテゴリ別売上トップ3、都道府県別で出せますか？」 「レビュー評価が星1つの商品のリストと、その商品を買ったユーザーのリストをお願いします。」 データドリブンな意思決定が重視される昨今、こうしたデータ抽出・分析の依頼は日常的に発生します。しかし、その裏側では多くの組織が共通の課題を抱えています。 SQLの壁: 分析したい人が必ずしもSQLを書ける
これは Kyash Advent Calendar 2025 の6日目の記事です。 年の瀬ですね。今年は おかあさんといっしょファミリーコンサート に行ってきまして、ゆういちろうおにいさんの歌唱を生で見て感動したのが印象的でした。毎朝見慣れているうたのおにいさんおねえさん、たいそうのおにいさんおねえさんですが、ステージ上の彼らは煌びやかで、感動的でした。 ステージといえば、今年は Kyash TechTalk #8 - スポットマネー開発の裏側 という、弊社主催のイベントのスピーカーとして壇上に立って発表してきました。おにいさん、おねえさんのように、うまく立ち回ることができず、また久々の登壇機会だったのでしどろもどろしてしまいましたが、なんとか体裁だけは保てたように思います。 speakerdeck.com この資料の以下のページでも話してきたのですが、今回のブログは そんなにうまいことで
ABEJA でエンジニアをしている石川です。これは ABEJA アドベントカレンダー 2024 の 18 日目の記事です。 CoreML で機械学習モデルを動かす swift-transformers を試す Mistral 7B モデルを動かす swift-transformers で推論を実装する Python で動かしてみる CoreML モデルに変換 Swift で動かす パフォーマンス We Are Hiring! macOS/iOS で機械学習モデルを動かすにはいくつかの方法がありますが、Apple シリコンの能力を十分に引き出すためには CoreML を使うのが最適です。 Python 向け機械学習フレームワークである PyTorch も MPS バックエンドによって、Apple シリコンの GPU を利用することはできます。しかし、Apple の NPU (Neural P
はじめに ルミナイR&Dチームの栗原です。 ここまでの記事では、レビュー論文 “Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey” (Gao et al., 2024) を手がかりに、 Fig.2 / Fig.3：RAG の基本フローと Naive / Advanced / Modular RAG の違い Fig.4：Prompt / Fine-tuning / RAG の「守備範囲」と使い分け方 Fig.5：Iterative / Recursive / Adaptive Retrieval という、エージェント寄り RAG のフロー RAG の評価：LLM に採点させる RAGAS もどき のミニ実装 をざっくり整理してきました。 ここまでの流れは、だいたい次のような前提を置いていました。 毎回、固定の
Rustacean のための F# 入門
また、 F# の decimal 型は Rust には標準で存在しませんが、 5m という書き方をします。 数字の間に _ を入れて読みやすくすることができるのも同様です。 let num = 8_000_000; その他の型について ... F# の char は Rust の char に似ていますが、 前者が UTF-16 なのに対し、 Rust の char は UTF-32 で常に 4bytes です。これは、 Rust とは違い、 char の配列がほぼそのまま string として扱えることを示しています。 Rust の unit と F# の unit は両方とも () で表され、役割も同じです。 文字列型に関しては Rust には色々あるので、簡単な比較はできませんが、 string は immutable な char の配列で、 mutable に扱いたい場合は St
Skills in OpenAI API
Upload, manage, and attach reusable skills to hosted environments. Agent Skills let you upload and reuse versioned bundles of files in hosted and local shell environments. For the full reference, see the Skills documentation. What is a skill? A skill is a reusable bundle of files (instructions + scripts + assets), packaged as a folder and anchored by a required SKILL.md manifest. OpenAI copies tha
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
Cursor はどこが GitHub Copilot より優れているのか（独自機能Docsの実力） - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.M. です。 AI 搭載で話題の IDE である Cursor について、 GitHub Copilot と比べた場合の利点を掘り下げてみます。 結論ファースト ・現段階では一長一短。Cursor にしかない機能もあれば、 GitHub Copilotにしかない機能もある。 → 特に Cursor の Docs は独自機能（GitHub Cipolotにはない） ・両方併用できる。 ・Cursor のAI自動プログラミングスキルは既存の「GPT-4」と同等（ただ、モデルを変更できる） 簡単な単発バッチ処理は高速で実装できる。 複雑化すると100点は難しい。 現段階では、AIに全部書かせるのではなく、補助ツールとしてとらえるほうが効果的。 導入編：Cursorとは AI がプログラミングしてくれる時代 2022年11月にChatGPTが発表されて以降、 LLM は簡単なプログラミングが可
At Endcrawl we're always thinking about the hard work that goes into making film and TV, and how that work translates to on-screen credits. A feature film may involve thousands of people, hundreds of distinct job titles or "roles," and dozens of departments. So there's plenty for a producer to worry about, like: Did we forget or misspell a name? Is this the correct way to credit that role? Do all
Pythonクイックリファレンス 第4版
本書はPythonの機能を十分に活用するためのリファレンスです。チュートリアルとしての「Pythonを使ってみる」、型アノテーションや文字列といった「Python言語と組み込み機能」、ファイルやテキスト、時間の操作、数値処理などをまとめた「Pythonの標準ライブラリと拡張モジュール」、HTTPの処理や構造化テキストを学ぶ「ネットワークとWebプログラミング」、バージョン移行などに関する「拡張、配布、バージョンのアップグレードと移行」という5部構成となっています。Pythonを本格的に学びたい人から、さらなるスキルアップを目指したい人まで、Pythonを最大限に活用するための有益な情報がぎっちり詰まった1冊です。Python 3.11対応。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、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。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷
日本語の全文検索ぜんぶんけんさく (full-text search, FTS) を、高速に実行する Python コード例です。 Python の標準モジュール sqlite3 を使用しました。 sqlite3 から、SQLiteエスキューライト の全文検索 (FTSエフティーエス) を使ってみました。 試したのは、FTS4エフティーエスフォー と FTS5エフティーエスファイブ の２種類です。 ところで、SQLite の読み方は色々ありました。YouTube では、エスキューライト、エスキューエライト、スィクライト、スィクエライト、などの発音を聞きました。 全文検索の使い方（FTS の使い方）ですが、テキストを N-Gram にして、FTS4 か FTS5 の仮想テーブルに INSERT するだけでした。 （2022年2月5日 追記）MeCab の使い方も書きました。 MeCab で
Update 1.60.1: The update addresses these issues. Update 1.60.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2021 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you will like, some of the key highlights include: Automatic language detection - Programming l
July 2, 2025 Volume 23, issue 3 PDF When Is WebAssembly Going to Get DOM Support? Or, how I learned to stop worrying and love glue code Daniel Ehrenberg Is WebAssembly (Wasm) really ready for production usage in web applications, even though that usage requires integration with a web page and the APIs used to manipulate it, such as the DOM? Simultaneously, the answer to this question is that "Wasm
o1 pro + AIエンジニアにチャットで指示しながら、研究的なことをさせてみる ｜Kan Hatakeyama
はじめに自律的にプログラミングをしてくれるAIエンジニアをいい感じに動かせるようになってきたので、今日はChatGPT + devinで研究的なことをさせてみます。 自動研究といえば、昨年の夏に話題になった、Sakana AIのAIサイエンティストが有名です。 ただ、研究のネタを考えるのはまだあまり得意でない気がしたので、今回は適宜、そこはスマホで指示を出しながら、human in the loopで進めていきます。 最初のセットアップを除いて、チャットをするだけで、基本的な研究作業をこなせそう感じでした。 下準備: リポジトリを作ってdevinに登録するはじめに、パソコンを使って設定をします。このセクションの作業以降は、スマホがあればOKです。 githubでレポジトリを作り、一つだけ、開発方針に関するファイルを作っておきます。 DevelopmentPolycy.md 開発､コメントな
Introduction: Density Is King (With a Tiny VM) I've previously come to the conclusion that there's little reason for using bytecode in the modern world, except in order to get more compact code, for which it can be very effective. So, what kind of a bytecode engine will give you more compact code? Suppose I want a bytecode interpreter for a very small programming environment, specifically to minim
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Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書
Youtubeは無限のクラウドストレージ - Qiita
【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
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
research!rsc: Coroutines for Go
バクラクMLチームの技術スタックの変遷 - LayerX エンジニアブログ
Writing a C compiler in 500 lines of Python
データ検証ライブラリPydanticの紹介 | gihyo.jp
Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
Building a Toy Programming Language in Python
Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64
やり残していたことの答えっぽいもの - Webメモ
swift-transformers で LLM を動かしてみた - ABEJA Tech Blog
RAGの精度を上げる自己評価付き検索の設計 — Self-RAGで「検索＋自己採点」を回す
0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
Ordering Movie Credits With Graph Theory
【Python】SQLite で日本語を全文検索するコード例【N-Gram, FTS4/FTS5】
August 2021 (version 1.60)
When Is WebAssembly Going to Get DOM Support? - ACM Queue
bytecode interpreters for tiny computers ⁑ Dercuano