退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 関連ファイル サンプルコード 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
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
N番目の素数を求める - すぎゃーんメモ
SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Wheel factorization オチ Repository References 環境 手元のMacBook Pro 13-inchの開発機で実験した。 2.8 GHz Intel Core i7 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Pythonでの実装例 例1 最も単純に「2以上p未満のすべての数で割ってみて余りが0にならなかったら素数」とする、brute force 的なアプローチ。 import cProfile import io import pstats import sys def m
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog (2月5日 16:30追記) SNS等で多くのご指摘をいただき、再度掲載していたコードや表現について社内で議論いたしました。それを踏まえて以下の通り、補足および訂正させていただきます。 エラトステネスのふるいの実装方法については、高速化のための実装ではなく、アルゴリズムなどの勉強をしっかり行ってきたか、ということを示すための1例として紹介しましたが、あたかも高速化を目指したコードとしての例示となり、誤解を招く表現でした。上記の意図を明確にするために、本文中に高速化するための実装ではないことを明記しました。 また、"個性がない"という表現も、上記と同様に"アルゴリズムなどの勉強をしっかり行ってきたという実績や経験がコードから判断
キャッシュフローを考慮……？ 例えばなのだが「1000 万円を〇〇に投資したら、10 年後に 1300 万円になりました！ 300 万円、つまり 30%も儲かりました！」というような話をしている人がいる。これは儲かったと言えるのだろうか？これを年利に換算すると、2.6%程度の利益になる。これはインフレ率が 2-3%という前提で考えると、実質的にはほとんど儲からなかったもしくは損をした、 ということになる。S&P500 の平均リターンは 10%程度ということを考えると、ちょっと分が悪い投資だな、という感想になるだろう。これが逆に 1 年で 1300 万円になった場合は、 30%のリターンになるので、これはかなりいい投資だった、ということになる。 このように、投資の成果を評価するときには、単純に金額だけでなく、キャッシュフローを考慮することが重要になる。賃貸と不動産購入を比較するときに、「購入
とほほのRust入門 - とほほのWWW入門
Rustとは インストール Hello world Cargoプロジェクト キーワード コメント(//) 値 変数・定数(let, mut, const) 型 基本の型(bool, i16, char, str...) 型変換(as) 構造体(struct) 共用体(union) 列挙型(enum) タプル(tup) 配列(array) ベクタ(vec) ハッシュマップ(HashMap) 文字列(&str, String) 演算子(+ - ...) ヒープ領域(Box) スライス(&var[n..m]) 関数(fn) クロージャー(|...|{...}) マクロ(macro_rules!) 制御構文 条件分岐(if) 繰り返し(while) 繰り返し(for) ループ(loop) ループ制御(break, continue) マッチ(match) インプリメンテーション(impl) トレイ
防衛省サイバーコンテスト 2025 writeup - st98 の日記帳 - コピー
2/2に12時間というちょうどよい競技時間で開催された。21時終了だったけれども、11時45分ぐらいに最速で全完して1位🎉 第1回以来4年ぶりの優勝だ。昨年大会の第4回ではヒントの閲覧数で優勝を逃してしまって悔しい思いをしたので、雪辱を果たすことができ嬉しい。開始直後からずっと1位を独走できており、450名以上のプレイヤーがいる中で圧勝だったのも嬉しい。 昨年度や一昨年度はバルクが作問を担当していたが、今回はAGESTが担当していた。これまでの問題と比較すると全体的に易化したように思うが、解くにあたって発想の大きな飛躍を必要とするいわゆる「エスパー要素」のある問題はごく一部を除いて存在しておらず*1、よかったと思う。また、昨年度・一昨年度に引き続きwriteupは公開可能というのもよかった。 戦略というほどの戦略は立てていなかったけれども、とりあえずWebを見た後は全カテゴリを上から見て
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
Microsoft Power Automate DesktopでRPAを実現してみる | 🌴 officeの杜 🥥
自分自身の個人的意見としては、エンドユーザコンピューティングは大いに結構だと思ってるけれど、一方で日本でジリジリと熱さが消えつつある国内の有象無象のRPAについては滅んだほうが良いとも思ってる。理由は後述するとして、本日良いニュースが発表されました。Power Automate Desktopについて追加費用無し無償で利用可能になるとのこと。これは既にあるMicrosoft365のEnterpriseプランなどに標準で利用できてるPower Automateのデスクトップ版のようで、Windows10に標準でついてくるようになるとのこと。 ということで、現時点のMicrosoft365で使えてるPower Automate Desktopを使ってみて、どんな感じなのか？またリリース後にその違いなどをここに記述していこうかなと思っています。また、Seleniumベースのウェブ自動化についても
Docker is deleting Open Source organisations - what you need to know
Coming up with a title that explains the full story here was difficult, so I'm going to try to explain quickly. Yesterday, Docker sent an email to any Docker Hub user who had created an "organisation", telling them their account will be deleted including all images, if they do not upgrade to a paid team plan. The email contained a link to a tersely written PDF (since, silently edited) which was mi
Building a highly-available web service without a database
If you’ve ever built a web service or a web app, you know the drill: pick a database, pick a web service framework (and in today’s day and age, pick a front-end framework, but let’s not get into that). This has been the case for several decades now, and people don’t stop to question if this is still the best way to build a web app. Many things have changed in the last decade: Disk is a lot faster
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
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
> BTC: bc1qs0sq7agz5j30qnqz9m60xj4tt8th6aazgw7kxr ETH: 0x1D834755b5e889703930AC9b784CB625B3cd833E USDT(Tron): TPrCq8LxGykQ4as3o1oB8V7x1w2YPU2o5n Ton: UQAtBuFWI3H_LpHfEToil4iYemtfmyzlaJpahM3tFSoxomYQ Doge: D7GMQdKhKC9ymbT9PtcetSFTQjyPRRfkwTdismiss OOP: the worst thing that happened to programming [2/24/2025] In this article, we will try to understand why OOP is the worst thing that happened to prog
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
ソースコード & ドキュメントに対応したGraph RAGの実装（Tree-sitter + LightRAG）
(module (function_definition (identifier) # ← ここに関数名「sample_func」が含まれます (parameters) (block (expression_statement (call (identifier) (argument_list (string)))))) (expression_statement (call (identifier) (argument_list)))) ノードが色々取れましたが、「function_definition」が関数、その子である「identifier」が関数名を表すため、 function_definition == 子ノード ==> identifier となっている箇所を探索すれば抽出できます（関数ではあっても「lambda」など異なる場合もあります）。 今回は上記のようにTree-si
ChatGPT と Whisper で発音練習アプリを作ってみた - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 の15日目の記事です。 この記事では、ChatGPT と 音声認識モデルの Whisper を用いた発音練習アプリケーションをご紹介します。 ChatGPT に読み上げる文章を考えてもらい、その文章の読み上げた音声を Whisper で文字起こしします。 正確に発音できていれば、正確に文字起こしできる、という考えから、 原稿と文字起こし結果を比較すれば発音練習に使えるのではないかと考えました。 実際に使ってみた結果、発音のどこが悪かったのかといったフィードバックはもらえませんが、 自分の発話した音声に対して評価がつくだけでも、結構楽しく練習できると感じました。 音声認識を活用したアプリケーションは、一般に音声認識精度がネックになると思いますが、 このアプリケーションは音声認識精度が100%ではないことを逆手に
LangGraph を用いた LLM エージェント、Plan-and-Execute Agents の実装解説 - Algomatic Tech Blog
はじめに こんにちは。Algomatic LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 Wang+’23 - A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents ChatGPT が発表されてからおよそ 1 年が経ち、AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative Agents, ChatDev, Mind2Web, Voyager, MetaGPT, Self-Recovery Prompting, OpenCodeInterpreter, AutoAgents などなど、大規模言語モデル (LLM) の抱負な知識および高度な推論能力を活用した LLM エージェント (AIエージェント) が発表されています。 直近ではコード生成からデバッグ、デプロイまで自律的に行う
Rewriting the Ruby parser
At Shopify, we have spent the last year writing a new Ruby parser, which we’ve called YARP (Yet Another Ruby Parser). As of the date of this post, YARP can parse a semantically equivalent syntax tree to Ruby 3.3 on every Ruby file in Shopify’s main codebase, GitHub’s main codebase, CRuby, and the 100 most popular gems downloaded from rubygems.org. We recently got approval to merge this work into C
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
JavaScriptの識別子
JavaScriptの識別子として使えるもの・使えないものに関して整理しました。 識別子、予約語、キーワード ECMAScriptでは識別子、予約語、キーワードを以下のように使っています 識別子 (identifier) とは、ざっくり言うとローカル変数名に使える名前のことです。が、この定義は細かいことを言うと状況によってぶれがあり複雑です。これを細かく見ていくのが本記事の主眼です。 例: foo 規格上は Identifier がこれに相当しますが、様々な例外を勘案するとこれをそのまま使うのが自然とは言えないため、以降では微妙に異なる定義を採用します。 予約語 (reserved word) とは、識別子と同じ形式であるにも関わらず識別子としては使えないもののことです。 例: if, public (strict modeの予約語だが、使い道はない) 非例: async (識別子として自
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
こんにちは。TSUNADE事業部研究チームリサーチャーの坂田です。 本記事では、Hugging Face 社が開発しているTransformersのPipelinesという仕組みを使って日本語の固有表現抽出を行う方法をご紹介します。 Transformersとは？ 日本語学習済み言語モデル Pipelines Trainer 固有表現抽出とは？ 実際に日本語NERTを試してみる 必要な各種依存ライブラリのインストール 使用するデータ 日本語固有表現抽出データセットでのFine-tuning Pipelinesを使った固有表現抽出 実行例 おわりに 参考 Transformersとは？ TransformersはHuggingFace社が公開しているPython用ライブラリで、BERTを始めとするTransformer系の言語モデルを使用する際のデファクトスタンダードになっています。また、最
Update 1.99.1: The update addresses these security issues. Update 1.99.2: The update addresses these issues. Update 1.99.3: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the March 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highligh
Weird Lexical Syntax
I just learned 42 programming languages this month to build a new syntax highlighter for llamafile. I feel like I'm up to my eyeballs in programming languages right now. Now that it's halloween, I thought I'd share some of the spookiest most surprising syntax I've seen. The languages I decided to support are Ada, Assembly, BASIC, C, C#, C++, COBOL, CSS, D, FORTH, FORTRAN, Go, Haskell, HTML, Java,
Golang Mini Reference 2022: A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY)
Golang Mini Reference 2022 A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY) Harry Yoon Version 0.9.0, 2022-08-24 REVIEW COPY This is review copy, not to be shared or distributed to others. Please forward any feedback or comments to the author. • feedback@codingbookspress.com The book is tentatively scheduled to be published on September 14th, 2022. We hope that when the release da
とほほのAWK入門 - とほほのWWW入門
AWKとは Hello world 簡単な利用例 実行方法 レコードとフィールド 基本文法 パターン アクション コメント 演算子 配列 多次元配列 配列の配列 入出力 print文 printf文 リダイレクト getline文 制御構文 if文 while文 do-while文 for文 switch文 break文 continue文 next文 nextfile文 exit文 関数 正規表現 インクルード(@include) ライブラリロード(@load) ネームスペース(@namespace) コマンドラインオプション ビルトイン変数 ビルトイン関数 ライブラリ関数 環境変数 ネットワークアクセス リンク AWKとは 「オーク」と呼びます。 開発者の Aho(エイホ)さん、Weinberger(ワインバーガー)さん、Kernighan(カーニハン)さんの頭文字から名前付けされまし
Note: I received a lot of great feedback from the discussions at Mastodon and Hacker News, so I've updated the post with some improvements to the font! I've also added some further examples and acknowledgements at the end. Syntax Highlighting in Hand-Coded Websites The problem I have been trying to identify practical reasons why hand-coding websites with HTML and CSS is so hard (by hand-coding, I
Blog Home Archive Sections Some of my Favorites (Collections) Management Tips Speaker Tips Developer Relations Thoughts Interop Briefs Some of my Favorites (Individual posts) O/R-M is the Vietnam of Computer Science The Fallacies of Enterprise Computing SSCLI 2.0 Internals Recommended reading list Functional Java On Finding learning The Value of Failure Programming Promises; a Programmer's Hippocr
はじめに こんにちは、iOSアプリエンジニアの羽柴です。本記事では、LINEの膨大なソースコードを扱う上で欠かせない「コードオーナー」の設定率を向上させるため、GitHub Actionsとして実装したチェッカーツールについてご紹介します。 プロジェクトの背景 LINEは、2011年のリリース以来急成長を遂げて来たアプリです。その巨大なコードベースにおいて、特に古くからある機能などに、どのチームがオーナーシップを持っているのかわからないことがあります。これを解決するのがコードオーナーです。ファイルにコードオーナーが設定されていれば、そのコードに修正を加える際に迅速な議論や開発をすることができます。したがって、LINEプロジェクトにおけるコードオーナーの設定率向上を目指す"CODEOWNER Improvements"というプロジェクトが発足しました。このプロジェクトの取り組みの一つが、今回
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
Patterns for Building LLM-based Systems & Products [ llm engineering production 🔥 ] · 66 min read Discussions on HackerNews, Twitter, and LinkedIn “There is a large class of problems that are easy to imagine and build demos for, but extremely hard to make products out of. For example, self-driving: It’s easy to demo a car self-driving around a block, but making it into a product takes a decade.”
A Walk with LuaJIT
The following is a chronicle of implementing a general purpose zero-instrumentation BPF based profiler for LuaJIT. Some assumptions are made about what this entails and it may be helpful to read some of our other work in this area. One major change from prior efforts is that instead of working with the original Parca unwinder we are now working with the OpenTelemetry eBPF profiler. If you missed t
2021年7月1日に、EUでCOVID-19ワクチン接種のデジタル証明書（EU Digital COVID Certificate：EUDCC）の運用が正式にスタートした。このEUDCC、技術的に面白いところがあって、例えば、Base45という新たなエンコード方式を導入していたり（ビットコインのBase58を彷彿させますよね）、フォーマットとしてCWT（CBOR Web Token）を採用していたりする。CWTは、JWTのバイナリ版と言ってよいもので、比較的新しく故にマイナーな規格である。最近、個人的にCWTと戯れていることもあって、このEUDCCの規格まわりの調査と、テストデータを使った検証コードの実装を行ってみたので備忘録としてまとめておく。 なお、こうした新しい技術を取り入れた規格をこのCOVID騒動のさなか1年足らずで出せるのすごいなーということで、付録として規格化と実装の経緯も軽
Since I was unable to travel for a couple of years during the pandemic, I decided to take my new-found time and really lean into Rust. After writing over 100k lines of Rust code, I think I am starting to get a feel for the language and like every cranky engineer I have developed opinions and because this is the Internet I’m going to share them. The reason I learned Rust was to flesh out parts of t
The joy of building a ray tracer, for fun, in Rust. // flurries of latent creativity
TLDR? You can find the code and a bunch of examples on GitHub at dps/rust-raytracer. Over the holiday break, I decided to learn Rust. Rust is a modern systems programming language which has a really interesting type system. The type system can catch broad classes of common programming mistakes - e.g. ensuring memory is accessed safely - at compile time while generating tight, performant machine co
ダブルエリミネーション方式のトーナメント大会は、どの程度適切な順位付けができるか - YONの土鳩ブログ
この記事では、トーナメント大会を行う形式の一つである｢ダブルエリミネーション方式｣(ダブルイリミネーションとも)が、通常のトーナメント方式に比べて、どの程度適切な順位付けをできるかについて書く。 なお、この記事は寝椅子氏の企画であるスマブラAdventCalendar2020に参加している。リンク先の他のブログ記事も是非読んでみてほしい。また、リーグ戦については以下の過去記事で考察している。 ダブルエリミネーションはシングルエリミネーションの問題を緩和する ダブルエリミネーションによる順位付けを数理的に評価する 大会をシミュレーションし、大会形式の影響を調べる 総評 【追記おまけ】組合せ運だけを評価できないか？ ダブルエリミネーションは シングルエリミネーションの問題を緩和する 多くの競技で採用されている普通のトーナメント戦は、1敗した時点で順位が確定する。この形式をシングルエリミネーショ
How to improve Python packaging, or why fourteen tools are at least tw
There is an area of Python that many developers have problems with. This is an area that has seen many different solutions pop up over the years, with many different opinions, wars, and attempts to solve it. Many have complained about the packaging ecosystem and tools making their lives harder. Many beginners are confused about virtual environments. But does it have to be this way? Are the current
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
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LINEの新卒採用試験ズバリ問題解説～アルゴリズム問題編～
キャッシュフローを考慮して賃貸と分譲を比較する - draftcode.osak.jp
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
OOP: the worst thing that happened to programming
BlenderとPythonとUnityで巨大な立体迷路を作成する - Qiita
Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
TransformersのPipelinesで日本語固有表現抽出 - Retrieva TECH BLOG
March 2025 (version 1.99)
Font with Built-In Syntax Highlighting
You Want Modules, Not Microservices
LINEのアプリ開発を支えるコードオーナー管理
Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64
Patterns for Building LLM-based Systems & Products
EUのCOVID-19ワクチン接種証明書はCWTを使っている
Rust: A Critical Retrospective « bunnie's blog