関数名、メソッド名、変数名でよく使う英単語のまとめ
プログラミングをしていると関数名、メソッド名、変数名をどうするか悩みます。 ロジックより命名に時間を費やすこともざらにあります。翻訳したり、一般的な命名規則なのかいつも検索して大変です。 よく使うサイトの内容をコピってメモしておく 関数名とメソッド名の違いについて よく使う英単語のまえに、いつもごっちゃにして使っているけど、定義はこんな感じ 「関数」と「メソッド」の違い 似ているところ どちらも何か（引数）を入れると処理をして何か（戻り値）を返してくれます。 違うところ やってること自体は大差ありません。概念としては違います。 メソッドはオブジェクト指向で登場する用語で、オブジェクトの動作を定義したものです。 まずオブジェクトありきなのですね。一方の関数は、オブジェクト云々は関係ありません。 個人的な使い分け Java で登場する関数は「メソッド」です。C 言語で登場する関数は「関数」と呼
「Postgres で試した？」と聞き返せるようになるまでもしくはなぜ私は雰囲気で技術を語るのか？ — Just use Postgres 読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann
DuckDB で日本語全文検索
DuckDB-VSS と PLaMo-Embedding-1B を利用することで、ベクトル検索を実現できますが、DuckDB-FTS (Full-Text Search) と形態素解析ライブラリである Lindera を組み合わせて日本語全文検索を実現できます。 DuckDB-FTS + LinderaDuckDB の全文検索拡張は日本語には対応していないないのですが、スペース区切りでトークン化することで、日本語の全文検索を利用する事が出来ます。トークン化には Meilisearch にも利用されている信頼と安心の Lindera を利用することにしました。 今回この参考コードを Lindera の作者であり検索の専門家でもある Minoru OSUKA 氏にレビューいただきました。本当にありがとうございます。 以下は参考コードです。 [project] name = "duckdb-ft
DuckDB でハイブリッド検索
DuckDB を利用してベクトル検索と日本語全文検索の両方を同時に利用できます。さらにこれらの結果をマージして Reranking を行うことでハイブリッド検索をサクサクっと実現する事ができます。 Rerankerどうやらベクトル検索した結果と日本語全文検索した結果をマージして、クエリーとマージ結果を再度ランキング付けする仕組みのようです。 ここでは参考にした記事を共有する程度にしておきます。 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - A Day in the Lifeリランキング モデルによる RAG の日本語検索精度の向上 - NVIDIA 技術ブログ今回は Reranker に hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1 を利用しました。 以下は参考コードです。 [projec
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
Performance comparison: counting words in Python, Go, C++, C, AWK, Forth, and Rust
Performance comparison: counting words in Python, Go, C++, C, AWK, Forth, and Rust March 2021 Summary: I describe a simple interview problem (counting frequencies of unique words), solve it in various languages, and compare performance across them. For each language, I’ve included a simple, idiomatic solution as well as a more optimized approach via profiling. Go to: Constraints | Python Go C++ C
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
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
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
LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節（Decoder Clause）： テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
yt-dlp オプション一覧及びそのメモ - †MASAYOSHI†のオンラインメモ帳
youtube-dlの開発が止まっておりfork版のyt-dlpに移る事にした。yt-dlpはyoutube-dlのforkであるyoutube-dlcのそのまたforkになる。オリジナルであるyoutube-dlのオプション解説はyoutube-dl オプション一覧及びそのメモ。 2022/06/19更新 2022/09/06更新 OPTIONS -h, --helpヘルプを表示する。 --versionプログラムのVerを表示する。 -U, --update --no-update (default)プログラムのupdateを実行するかどうか。 -i, --ignore-errorsダウンロードエラーを無視する。プレイリストごとダウンロードするような時に使う。エラーで失敗してもダウンロードは成功したとみなされる。 --no-abort-on-error (default) --abor
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
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
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Building MCP servers for ChatGPT and API integrations 1. はじめに「MCP」は、AIモデルに追加ツールや知識を拡張するための業界標準となりつつあるオープンプロトコルです。「リモートMCPサーバ」は、インターネット経由でモデルを新しいデータソースや機能に接続するために使用できます。 このガイドでは、プライベートデータソース (ベクターストア) からデータを読み取り、API経由でChatGPTで利用する「リモートMCPサーバ」の構築方法について説明します。 【注意】開発者モードベータ版では、完全なMCPコネクタを構築して使用できます。ProおよびPlusユーザーは、「設定 → コネクタ → 詳細設定 → 開発者モード」を有効化してください。 2. データソースの設定「リモートMCPサーバ
GitHub - opendatalab/MinerU: A high-quality tool for convert PDF to Markdown and JSON.一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。
2025/08/01 2.1.10 Released Fixed an issue in the pipeline backend where block overlap caused the parsing results to deviate from expectations #3232 2025/07/30 2.1.9 Released transformers 4.54.1 version adaptation 2025/07/28 2.1.8 Released sglang 0.4.9.post5 version adaptation 2025/07/27 2.1.7 Released transformers 4.54.0 version adaptation 2025/07/26 2.1.6 Released Fixed table parsing issues in ha
31st December 2024 A lot has happened in the world of Large Language Models over the course of 2024. Here’s a review of things we figured out about the field in the past twelve months, plus my attempt at identifying key themes and pivotal moments. This is a sequel to my review of 2023. In this article: The GPT-4 barrier was comprehensively broken Some of those GPT-4 models run on my laptop LLM pri
Photo by Claudio Schwarz on Unsplash. How to create a Python package? In order to create a Python package, you need to write the code that implements the functionality you want to put in your package, and then you need to publish it to PyPI. That is the bare minimum. Nowadays, you can also set up a variety of other things to make your life easier down the road: continuous testing of your package;
Today we’re excited to announce the release of TypeScript 5.2! If you’re not familiar with TypeScript, it’s a language that builds on top of JavaScript by making it possible to declare and describe types. Writing types in our code allows us to explain intent and have other tools check our code to catch mistakes like typos, issues with null and undefined, and more. Types also power TypeScript’s edi
Concerns over the performance of programs written in Python are often overstated — for some use cases, at least. But there is no getting around the problem imposed by the infamous global interpreter lock (GIL), which severely limits the concurrency of multi-threaded Python code. Various efforts to remove the GIL have been made over the years, but none have come anywhere near the point where they w
Today we’re excited to announce our Release Candidate of TypeScript 5.2! Between now and the stable release of TypeScript 5.2, we expect no further changes apart from critical bug fixes. To get started using the RC, you can get it through NuGet, or through npm with the following command: npm install -D typescript@rc Here’s a quick list of what’s new in TypeScript 5.2! using Declarations and Explic
Masato Hagiwara Open in Recto Pad Google Colab Github Recto Pad TL;DR Recto is a 2D programming language that uses nested rectangles as its core syntax, encoding structure and recursion directly in space instead of a linear stream of text. Recto explores new ways to write, parse, and reason about code—and even natural language—spatially. Introduction Open in Recto Pad Virtually all the languages w
Meta’s Systematic Code and Asset Removal Framework (SCARF) has a subsystem for identifying and removing dead code. SCARF combines static and dynamic analysis of programs to detect dead code from both a business and programming language perspective. SCARF automatically creates change requests that delete the dead code identified from the program analysis, minimizing developer costs. In our last blo
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
*if you include word2vec. Chris and I spent a couple hours the other day creating a search engine for my blog from “scratch”. Mostly he walked me through it because I only vaguely knew what word2vec was before this experiment. The search engine we made is built on word embeddings. This refers to some function that takes a word and maps it onto N-dimensional space (in this case, N=300) where each d
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。好きな言語はGo。情報検索系の話が好物です。 今回はネット上に公開されている医療用語辞書を検索特化させるために統計的複合語分割を試したお話です。 医療用語辞書を検索で使う際の問題 辞書の複合語分割問題 辞書による複合語分割の指定 分割単位をどのように決めるか問題 対数尤度比を使った複合語分割 対数尤度比とは 医療用語辞書を対数尤度比で複合語分割しない単語を抽出 クエリログも含めたLLR まとめ We're hiring !!! 医療用語辞書を検索で使う際の問題 辞書の複合語分割問題 現在公開されている医療用語辞書には様々なものがあります。例えばComeJisyoは形態素解析での用途を想定した医療用語辞書です。しかし、これをそのまま検索用の辞書として利用すると、辞書に登録さ
日本語埋め込みモデルRuliを使ったBM42 on Elasticsearchと形態素解析器Sudachiによるトークン矯正 - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 1日目の記事です。 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。 今回はQdrantが開発した新しいスコアリングアルゴリズムであるBM42を簡単に紹介し、それをElasticsearch上で構築する方法とその所感をお話しします。さらに形態素解析器のSudachiを使って類似語展開やトークン修正を行ない、BM42の精度を矯正する方法を試したのでその紹介をします。 BM42の紹介に関してはQdrantの記事が最も詳しいですが、このブログでも導入として簡単に紹介します。 qdrant.tech BM25の弱点 BM42とは BM42をElassticsearchで動かす Sudachiによる矯正 モデルによっては意図しないトークンが生成される問題 表記揺れ、シノ
A Lisp Interpreter Implemented in Conway’s Game of Life
Lisp in Life is a Lisp interpreter implemented in Conway’s Game of Life. The entire pattern is viewable on the browser here. To the best of my knowledge, this is the first time a high-level programming language was interpreted in Conway’s Game of Life. Running Lisp on the Game of Life Lisp is a language with a simple and elegant design, having an extensive ability to express sophisticated ideas as
TypedDict was introduced in PEP-589 which landed in Python 3.8. The primary use case was to create type annotations for dictionaries. For example, class Movie(TypedDict): title: str movie: Movie = {"title": "Avatar"} I remember thinking at the time that this was pretty neat, but I tend to use dataclass or pydantic to represent 'record' type data. Instead I use dictionaries more as a collection, so
Getting Started with Python
Python is a powerful programming language that provides many packages that we can use. Using the versatile Python programming language, we can develop the following: AutomationDesktop applicationAndroidWebIoT home automationData Science and the list goes on.In this article, our primary focus will be knowing how to start learning Python and the essentials required to be a data scientist. Below is t
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
ChatGPT x LangChain で独自ドキュメントのベクターストア検索をチューニングする - 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。 ChatGPT を開発の現場で活かしていくためにベクターストア活用の方法を検証しました。 結論ファースト A. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントの抽出 ⇒ unstructured が使えるかも B. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントのチャンク分け ⇒ タイトル。キーワードをメタデータで付加 C. ベクターストアに投げる質問プロンプトの最適化 ⇒ 形態素またはキーワード抽出でプロンプトを精査 D. ベクターストア検索結果の精査 ⇒ ContextualCompressionRetriever による検索結果要約とDocumentCompressorPipeline による検索結果絞り込みがよさげ 「検索結果が質問に沿ったものか精査させる」タスクをChatGPTに担当してもらうことが私の業務課題には適しているのではという気付きがありました。 E. （おまけ）ベク
If you are a Rubyist, you’ve likely been writing # frozen_string_literal: true at the top of most of your Ruby source code files, or at the very least, that you’ve seen it in some other projects. Based on informal discussions at conferences and online, it seems that what this magic comment really is about is not always well understood, so I figured it would be worth talking about why it’s there, w
Phrase Expressに代わるスニペットツール! Windows版テキスト拡張ツール「aText」入門 - Ohina Work
Phrase Expressに代わるスニペットツール! Windows版テキスト拡張ツール「aText」入門 はじめに aTextは、Tran Ky Nam Softwareが開発した特定のキーを入力することで、予め設定したスニペット(定型文)を挿入したり、設定したスクリプトを起動させることができるテキスト拡張ツールです。 https://www.trankynam.com 2011年Mac OS用に提供されていましたが、2021年現在、Windowsでも利用できるようになっています。 本記事では、Windwos版のaTextのインストール方法と、使い方について紹介します。 インストール方法 Windwos版はMSストアからインストールすることができます。 https://www.microsoft.com/ja-jp/p/atext/9n68hc1srr0k?rtc=1&activeta
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
Today we are excited to announce the availability of TypeScript 5.2 Beta. To get started using the beta, you can get it through NuGet, or through npm with the following command: npm install -D typescript@beta Here’s a quick list of what’s new in TypeScript 5.2! using Declarations and Explicit Resource Management Decorator Metadata Named and Anonymous Tuple Elements Easier Method Usage for Unions o
日本語埋め込みモデルRuriを使ったBM42 on Elasticsearchと形態素解析器Sudachiによるトークン矯正 - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 1日目の記事です。 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。 今回はQdrantが開発した新しいスコアリングアルゴリズムであるBM42を簡単に紹介し、それをElasticsearch上で構築する方法とその所感をお話しします。さらに形態素解析器のSudachiを使って類似語展開やトークン修正を行ない、BM42の精度を矯正する方法を試したのでその紹介をします。 BM42の紹介に関してはQdrantの記事が最も詳しいですが、このブログでも導入として簡単に紹介します。 qdrant.tech BM25の弱点 BM42とは BM42をElassticsearchで動かす Sudachiによる矯正 モデルによっては意図しないトークンが生成される問題 表記揺れ、シノ
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
vim9script4pythondevelopers.md Vim9 script for Python Developers Vim9 script�Vim script��������������������������������������������������系��� def������義����������Vim script��vim9script�����使����������(vim9script���
We're proud to announce that Apache Airflow 2.0.0 has been released. I am proud to announce that Apache Airflow 2.0.0 has been released. The full changelog is about 3,000 lines long (already excluding everything backported to 1.10), so for now I’ll simply share some of the major features in 2.0.0 compared to 1.10.14: A new way of writing dags: the TaskFlow API (AIP-31) (Known in 2.0.0alphas as Fun
Renato Athaydes
Revenge of Lisp (Part 1⁄2) Background vector created by upklyak - www.freepik.com This may surprise you if you know me, but I’ve been learning Common Lisp for a few weeks now. It all started when I was reading, funnily enough, a blog post about another, much more hyped, language called Julia. The post was titled Julia and the reincarnation of Lisp, and in it the author lamented that despite his lo
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