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  • ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO

    何年後かの自分へ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 業務で使用する新しいMacが届きました。 新しいMacを初期セットアップするにあたって「今の設定どうだったっけ...」と調べる時間が結構かかってしまいました ということで何年後かの自分がまた新しいMacに乗り換える際に手間取らないように、設定した内容を書き記しておきます。 移行先のMacの情報は以下の通りです。M1 Max、嬉しい。 # OSのバージョンの確認 > sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.4 BuildVersion: 21F79 # カーネルのバージョン確認 > uname -r 21.5.0 # CPUのアーキテクチャの確認 > uname -m arm64 # CPUの詳細確認 > sysctl -a machdep.cpu machdep.cpu.

      ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
    • Dear Rubyists: Shopify Isn’t Your Enemy

      I’ve been meaning to write a post about my perspective on Open Source and corporate entities. I already got the rough outline of it; however, I’m suffering from writer’s block, but more importantly, the whole post is a praise of how Shopify engages with Open Source communities. Hence, given the current climate, I don’t think I could publish it without addressing the elephant in the room first anyw

      • Deno で browser-use を自作してみた (勉強用)

        AI 経由でブラウザを操作する browser-use を deno で実装してみました。 元は python ですが、コア部分を自分で作れるように書き直しました。 注意: 勉強用の作例であって、本番で使えるものではないです。 以下の記事を読みながら実装しました tl;dr アクセシビリティ要素を列挙 各要素にブラウザ上でオーバーレイで操作用インデックスを書き込みつつ、インデックスに対応する xpath を作っておく claude のスクリーンショットと xpath を渡す claude に対応する xpath の操作方法を教える ツールとして対話的に実行 ステップ Tool Runner Puppeteer BrowesrTool Tool Runner まず、Tools を使って AI と対話する部分を作ります。 import { anthropic } from "@ai-sdk/a

          Deno で browser-use を自作してみた (勉強用)
        • チームで培われたベストプラクティスをlintとして周知する - エムスリーテックブログ

          こんにちは。AI・機械学習チームの氏家(@mowmow1259)です。 エムスリー福岡オフィスの一人目のエンジニアとして福岡で働いています。 マクドナルドの月見バーガーが好きで、今年も発売開始当日に食べに行きました。 私が所属するAI・機械学習チームでは基本的に2週間から1ヶ月程度で新規プロダクトをリリースするなど、高速にプロダクトを開発しています。 その過程で、「この書き方は落とし穴があるから使わない方がいい」といった開発に際したベストプラクティスが溜まっていきます。 そういったベストプラクティスはレビューでの指摘や技術共有会*1でチームに浸透してきますが、レビュー負荷や新メンバーへの周知などに課題がありました。 この記事では、それを解決するためにベストプラクティスをLinterの独自ruleとして規定し、CIで自動検知することでチーム全体に周知する取り組みについて紹介します。 独自ru

            チームで培われたベストプラクティスをlintとして周知する - エムスリーテックブログ
          • 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

              LangGraph を用いた LLM エージェント、Plan-and-Execute Agents の実装解説 - Algomatic Tech Blog
            • What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)

              It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B investment in AI by 2025. LLMs are also broadly accessible, allowing everyone, not just ML engineers and scientists, to build intelligence into

                What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
              • 「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の問題と改善 - ill-identified diary

                この記事の要約 はじめに 問題点の要約 (追記) 先行研究について GARCH(っぽい)モデルによるシミュレーション シミュレーション前の理論分析 選択的夫婦別姓との比較 (追記) ゴルトン゠ワトソン分枝過程について 使用するデータ シミュレーションの技術的な補足 乱数生成について GARCHモデルの結果 シミュレーションの追試 より複雑なシミュレーションについて 男女別 世代重複 創作苗字 三親等の婚姻禁止ルール より高度な人口学的モデル 結論 2024/4/22: 先行研究とゴルトン゠ワトソン分枝過程の解説の追記 2024/4/23: 多数の言い回しのおかしい箇所の校正 2024/4/24: グラフ上の記載ミスとグラフ描画コードを修正 この記事の要約 先日報道された「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の内容に違和感を覚えた. 資料を確認してみると, 大きな問題のある方法で試

                  「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の問題と改善 - ill-identified diary
                • 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

                    4 Pandas Anti-Patterns to Avoid and How to Fix Them
                  • Announcing TypeScript 5.2 - TypeScript

                    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

                      Announcing TypeScript 5.2 - TypeScript
                    • 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

                        Agents
                      • TypeScript and the dawn of gradual types

                        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

                          TypeScript and the dawn of gradual types
                        • Python is a Compiled Language

                          This blog post hopes to convince you that Python is a compiled language. And by “Python”, I don’t mean alternate versions of Python like PyPy, Mypyc, Numba, Cinder, or even Python-like programming languages like Cython, Codon, Mojo1—I mean the regular Python: CPython! The Python that is probably installed on your computer right now. The Python that you got when you searched “python” on Google and

                          • Announcing TypeScript 5.2 RC - TypeScript

                            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

                              Announcing TypeScript 5.2 RC - TypeScript
                            • May 2025 (version 1.101)

                              Release date: June 12, 2025 Security update: The following extension has security updates: ms-python.python. Update 1.101.1: The update addresses these issues. Update 1.101.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the May 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version

                                May 2025 (version 1.101)
                              • Understanding AWS Lambda Proactive Initialization

                                AWS Lambda warms up your functions, such that 50%-85% of Lambda Sandbox initializations don't increase latency for users. In this article we'll define Proactive Initialization, observe its frequency, and help you identify invocations where your cold starts weren't really that cold. July 13, 2023 This post is both longer and more popular than I anticipated, so I’ve decided to add a quick summary: T

                                  Understanding AWS Lambda Proactive Initialization
                                • Better Fbx Importer & Exporter

                                  About Virus WarningThe Bitdefender Enterprise Support Team has verified that it is a false positive, here is the reply: Hello, Thank you for contacting the Bitdefender Enterprise Support Team. We have received an update from our laboratories. The files are clean and detection should be removed in the next couple of updates. Please let us know if there is anything else we can assist you with or if

                                    Better Fbx Importer & Exporter
                                  • Python's "Type Hints" are a bit of a disappointment to me

                                    blog - git - desktop - images - contact Python's "Type Hints" are a bit of a disappointment to me 2022-04-21 Preface You are reading version 2.0 of this blog post. I've incorporated some feedback I got into this revised version. Introduction Over the course of several Python 3.x versions, "type hints" were introduced. You can now annotate functions: def greeting(name: str) -> str: return 'Hello '

                                    • Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64

                                      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

                                      • NLP | GINZA v5で固有表現抽出のルール追加を試してみた|Koji Iino

                                        「BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人口知能プログラミング実践入門」を読んで、リクルートのAI研究機関「Megagon Labs」提供の「GINZA」という日本語の自然言語処理ライブラリがあることを知りました。 ※書籍へのリンクも記載していますが、このnoteは書籍の内容に従わずにあくまでも勝手に最新バージョンで試したことに対する内容です 興味を惹かれBERTくらいしか自然言語処理ライブラリの名前を知らなかったため興味を惹かれたのですが、書籍内のGINZAのバージョンは4.0.5であり少し古いバージョンでした。2021/08/26にv5がリリースされているようで、2021/10/01時点では最新は5.0.2 (2021/09/06)となっていました。 試そうとするもせっかく試すならば最新で試したいと思ったところ、v4からv5になった際にbraking c

                                          NLP | GINZA v5で固有表現抽出のルール追加を試してみた|Koji Iino
                                        • SRE2.0: LLMサービスの信頼性を測る新しい評価指標の紹介 | メルカリエンジニアリング

                                          こんにちは。Fintech SREの佐藤隆広(@T)です。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の11日目の記事です。 Google社が提唱し、Site Reliability Engineering Bookによって広く知られるようになったSREの信頼性マネジメントは、開発と運用の関係性を再定義し、SLI/SLOとエラーバジェットに始まり、Availability・Latency・エラーレート・トラフィック・リソース飽和度・耐久性といったような指標で補強されてきました。 ところが近年、大規模言語モデル(LLM)の進歩が著しく、サービスにLLMを利用する機会が増えることによって、 プロンプトを数行変えただけで回答品質が変動する Latencyやエラーレートが良好でも幻覚(ハルシネーション)が急増する モデルの軽微なアップデートで回

                                            SRE2.0: LLMサービスの信頼性を測る新しい評価指標の紹介 | メルカリエンジニアリング
                                          • Advent of Code on the Nintendo DS

                                            It is December. That means annoying Christmas things are everywhere, including but not limited to the annual programming semi-competition known as Advent of Code. The problem with Advent of Code is that it is a waste of time. Most of the puzzles are in the realm of either string processing (somewhat applicable to programming), logic puzzles (not really applicable to most programming), or stupid go

                                            • VSeeFace

                                              Contents About Download Terms of use Credits VSFAvatar Tutorials Manual FAQ Virtual camera Transparency Network tracking Special blendshapes Expressions VMC protocol Model posing iPhone tracking Perception Neuron ThreeDPoseTracker Troubleshooting Preview in Unity Translations Running on Linux Troubleshooting Startup Tracking/Webcam Virtual camera Model issues Lipsync Game capture Log folder Perfor

                                              • A leap year check in three instructions

                                                With the following code, we can check whether a year 0 ≤ y ≤ 102499 is a leap year with only about 3 CPU instructions: bool is_leap_year_fast(uint32_t y) { return ((y * 1073750999) & 3221352463) <= 126976; } How does this work? The answer is surprisingly complex. This article explains it, mostly to have some fun with bit-twiddling; at the end, I'll briefly discuss the practical use. This is how a

                                                • Blog

                                                  Hachi: An (Image) Search engine Only the dead have seen the end of war .. George Santayana For quite some time now, i have been working on and off on a fully self-hosted search engine, in hope to make it easier to search across Personal data in an end to end manner. Even as individuals, we are hoarding and generating more and more data with no end in sight. Such "personal" data is being stored fro

                                                  • Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021

                                                    In this report, we look at the data generated by the O’Reilly online learning platform to discern trends in the technology industry—trends technology leaders need to follow. But what are “trends”? All too often, trends degenerate into horse races over languages and platforms. Look at all the angst heating up social media when TIOBE or RedMonk releases their reports on language rankings. Those repo

                                                      Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021
                                                    • PytorchのTransformersのT5を使って要約モデルを作る - 見習いデータサイエンティストの隠れ家

                                                      インターネットの世界にニュースが溢れる昨今、満足度が高いものを的確に読みたいという方も多いかと思います。そのためには、見るニュースをどれにするか判断することが必要になります。そこで、ニュース全体の主旨を短い文章で表す要約の価値が高まっています。 自然言語処理における要約は、大きく2つに分けられます。それは、抽出型と抽象型です。抽出型は、文章の中から重要な文を抜き出すことで要約を作ります。要約として選ばれた文は元の文章にあるものなので、方向性が大きく異ることや誤字脱字がうまれる可能性は低いです。しかし、要約として選ばれた文のそれぞれは関係があるわけではないので、流暢な要約にならないことも多いです。それに対して、抽象型は人間が作るように要約としての文章の流暢さを考慮しながら作ります。本来人間がほしい要約はこちらになりますが、抽出型に比べると難易度が上がり、全く意味がわからない文章になる可能性も

                                                        PytorchのTransformersのT5を使って要約モデルを作る - 見習いデータサイエンティストの隠れ家
                                                      • Announcing TypeScript 5.2 Beta - TypeScript

                                                        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

                                                          Announcing TypeScript 5.2 Beta - TypeScript
                                                        • 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

                                                          • 【Autodock Vina】 Sminaを使ったin silicoスクリーニング【in silico創薬】 - LabCode

                                                            Smina とは? インシリコスクリーニングは、数千~数百万の化合物ライブラリを仮想的に試し、ターゲットタンパク質に最も強く結合する候補を探す手法です。代表的なツールとして AutoDock Vina がありますが、 Smina はその改良版です。 AutoDock Vina は 高速かつ使いやすい ドッキングツールで、スコアリング関数は固定ですが、並列処理により効率的なスクリーニングが可能です。一方、Smina は スコアリング関数を変更できる ため、AutoDock4(AD4)やカスタム関数を用いた評価が可能です。また、Smina では --score_only 機能により、ドッキングせずに 結合エネルギーを計算するだけ の処理ができ、大規模スクリーニングの高速化に適しています。さらに、--autobox_ligand を利用すると、リガンドサイズに基づいて自動的にグリッドボックスを設

                                                            • Who needs Graphviz when you can build it yourself?

                                                              We recently overhauled our internal tools for visualizing the compilation of JavaScript and WebAssembly. When SpiderMonkey’s optimizing compiler, Ion, is active, we can now produce interactive graphs showing exactly how functions are processed and optimized. You can play with these graphs right here on this page. Simply write some JavaScript code in the test function and see what graph is produced

                                                                Who needs Graphviz when you can build it yourself?
                                                              • Deciphering Glyph :: Stop Writing `__init__` Methods

                                                                The History Before dataclasses were added to Python in version 3.7 — in June of 2018 — the __init__ special method had an important use. If you had a class representing a data structure — for example a 2DCoordinate, with x and y attributes — you would want to be able to construct it as 2DCoordinate(x=1, y=2), which would require you to add an __init__ method with x and y parameters. The other opti

                                                                • EC2インスタンスのユーザーデータ内のdnfコマンドやyumコマンドが失敗する場合の緩和策を考えてみた | DevelopersIO

                                                                  ユーザーデータでパッケージのインストールをしようとすると失敗するんだが こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはEC2インスタンスのユーザーデータでdnfコマンドやyumコマンドが失敗したことはありますか? 私はあります。 具体的にはユーザーデータでdnf upgradeやdnf install パッケージ名を実行すると、以下のようにRPM: error: can't create transaction lock on /var/lib/rpm/.rpm.lock (Resource temporarily unavailable)とログが出力されます。 $ dnf upgrade -y --releasever=latest Amazon Linux 2023 repository 30 MB/s | 23 MB 00:00 Amazon Linux 2023 Ker

                                                                    EC2インスタンスのユーザーデータ内のdnfコマンドやyumコマンドが失敗する場合の緩和策を考えてみた | DevelopersIO
                                                                  • Azureの請求情報分析のためのデータを Python で取得してみました - Qiita

                                                                    概要 Azureの請求アカウントIDから請求データを取得するPythonプログラムです。このプログラムの応用編です。 請求月指定でデータを取得します 1000件以上のデータ取得に対応しました 取得データはCSVでローカルに保存します 実行環境 macOS Ventura 13.0 python 3.8.12 事前準備 この記事 の「事前準備」を完了していること 実行プログラム import json import os import sys import requests import argparse from datetime import * from dateutil.relativedelta import relativedelta import time import logging import pandas as pd import numpy as np # 請求管理者

                                                                      Azureの請求情報分析のためのデータを Python で取得してみました - Qiita
                                                                    • What's New in Emacs 28.1?

                                                                      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

                                                                      • Type Parameters Proposal

                                                                        Ian Lance Taylor Robert Griesemer August 20, 2021 StatusThis is the design for adding generic programming using type parameters to the Go language. This design has been proposed and accepted as a future language change. We currently expect that this change will be available in the Go 1.18 release in early 2022. AbstractWe suggest extending the Go language to add optional type parameters to type an

                                                                        • Python behind the scenes #11: how the Python import system works

                                                                          If you ask me to name the most misunderstood aspect of Python, I will answer without a second thought: the Python import system. Just remember how many times you used relative imports and got something like ImportError: attempted relative import with no known parent package; or tried to figure out how to structure a project so that all the imports work correctly; or hacked sys.path when you couldn

                                                                          • The simplicity of Prolog

                                                                            Back to homepage Nowadays the most popular programming languages are Python, Javascript, Java, C++, C#, Kotlin and Ruby, and the average programmer is probably familiar with one or more of these languages. It's relatively easy to switch from one to another (barring any framework specific knowledge that may be needed), since they are all imperative (and for the most part object-oriented) languages,

                                                                            • May 2023 (version 1.79)

                                                                              Update 1.79.1: The update addresses this security issue. Update 1.79.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the May 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Read-only mode - Mark specific files and f

                                                                                May 2023 (version 1.79)
                                                                              • Large Text Compression Benchmark

                                                                                 Large Text Compression Benchmark Matt Mahoney Last update: July 3, 2025. history This competition ranks lossless data compression programs by the compressed size (including the size of the decompression program) of the first 109 bytes of the XML text dump of the English version of Wikipedia on Mar. 3, 2006. About the test data. The goal of this benchmark is not to find the best overall compressi

                                                                                • Practical SQL for Data Analysis

                                                                                  Pandas is a very popular tool for data analysis. It comes built-in with many useful features, it's battle tested and widely accepted. However, pandas is not always the best tool for the job. SQL databases have been around since the 1970s. Some of the smartest people in the world worked on making it easy to slice, dice, fetch and manipulate data quickly and efficiently. SQL databases have come such

                                                                                    Practical SQL for Data Analysis