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  • プロと読み解く Ruby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ

    技術部の笹田(ko1)と遠藤(mame)です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.0.0 がリリースされました。一昨年、昨年に続き、今年も Ruby 3.0 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は一昨年の記事を見てください(なお Ruby 3.0.0 から、NEWS.md にファイル名を変えました)。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ Ruby 3.0 は、Ruby にとってほぼ 8 年ぶりのメジャーバージョンア

      プロと読み解く Ruby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ
    • ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事|Clirea

      はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは?使い方区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c) ================================ ←これが区切り線 上記のコードについて教えてください 結論先に結論を言うと、4個~16個連続した「-」か「=」 もしくは8の倍数の「-」か「=」が区切り線としてはベストでした。 ---- ---------------- -------------------------------- ==== ==

        ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事|Clirea
      • 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

          N番目の素数を求める - すぎゃーんメモ
        • プロと読み解くRuby 3.4 NEWS - STORES Product Blog

          プロと読み解くRuby 3.4 NEWS テクノロジー部門技術基盤グループの笹田(ko1)と遠藤(mame)です。Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.4.0 がリリースされました(Ruby 3.4.0 リリース )。今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.4 の NEWS.md ファイルの解説をします(ちなみに、STORES Advent Calendar 2024 の記事になります。他も読んでね)。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者

            プロと読み解くRuby 3.4 NEWS - STORES Product Blog
          • The Prompt Engineering Playbook for Programmers

            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

              The Prompt Engineering Playbook for Programmers
            • 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

                GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
              • Python×株式投資:従来の100倍!銘柄選抜のバックテストを高速化した話 - Qiita

                # ----------------------------- # 2nd Screening V1 # ----------------------------- import time global_start_time = time.time() from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np import os from tqdm.notebook import tqdm import yfinance as yf from curl_cffi import requests # -------------------------------------------------- # ヘルパー関数定義セクション # --------

                  Python×株式投資:従来の100倍!銘柄選抜のバックテストを高速化した話 - Qiita
                • GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody

                  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

                  • PacketProxyで探るGemini CLIのコンテキストエンジニアリング 〜AIエージェントを信頼できる相棒に〜 | BLOG - DeNA Engineering

                    2025.07.18 技術記事 PacketProxyで探るGemini CLIのコンテキストエンジニアリング 〜AIエージェントを信頼できる相棒に〜 by akira.kuroiwa #gemini-cli #ai #security #aiエージェント #コンテキストエンジニアリング #packetproxy 「なんかよく分からないけど、すごい」で終わらせないために こんにちは、DeNA セキュリティ技術グループの 黒岩 亮 ( @kakira9618 ) です。 AIエージェント、とくに Gemini CLI のようなコーディングを支援してくれるツールは非常に強力で、私たちの開発体験を大きく変えようとしています。しかし、その一方で、こんな風に感じたことはありませんか? 「このファイルの情報、勝手にAIに送られたりしない? 大丈夫かな?」 と、情報管理・セキュリティ面で漠然とした不安を

                      PacketProxyで探るGemini CLIのコンテキストエンジニアリング 〜AIエージェントを信頼できる相棒に〜 | BLOG - DeNA Engineering
                    • 2025年、それはスクワットの時代 🏋️ - マンガ〜ノ伊藤ノ〜ト

                      この記事は「はてなエンジニア Advent Calendar 2024 - Hatena Developer Blog」の 41 日目の記事です。昨日は id:masayosu さんの「AWS EKS Automode のノード管理について」でした。 はてなのマンガアプリチームで Android エンジニアをやっている id:mangano-ito です。 スクワット最強説 スクワットは筋トレの中でもオススメらしいのです。 理屈はよくわかってないけど、筋トレやるならスクワットがオススメだよみたいなことはよくきくと思います: diamond.jp ので、自分は風呂前や風呂中に気休め程度にスクワットをやっている。たまに変な腹筋もやっていますが…自分のヘソを見つめるやつ。 www.nisshin.com それはさておき、スクワットのいいところとしましては、映像をみながらやりやすいということです。

                        2025年、それはスクワットの時代 🏋️ - マンガ〜ノ伊藤ノ〜ト
                      • The Scary Thing About Automating Deploys - Engineering at Slack

                        Most of Slack runs on a monolithic service simply called “The Webapp”. It’s big – hundreds of developers create hundreds of changes every week. Deploying at this scale is a unique challenge. When people talk about continuous deployment, they’re often thinking about deploying to systems as soon as changes are ready. They talk about microservices and 2-pizza teams (~8 people). But what does continuo

                        • The AWK Programming Language, Second Edition

                          Updated Mon Feb 5 10:22:02 EST 2024 Available in paperback and e-book formats. Order at Amazon and other fine booksellers. Introduction This page holds material related to the second edition of The AWK Programming Language. The first edition was written by Al Aho, Brian Kernighan and Peter Weinberger in 1988. Awk has evolved since then, there are multiple implementations, and of course the computi

                          • 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)
                            • 📖 vLLMのコードを読んでみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

                              こんにちは、NTTドコモR&D戦略部の門間です。 この記事では、vLLMのコードを追いつつその中身の動きに迫りたいと思います。 最近、業務やプライベートでLLM関連のいろいろを触っていますが、 OSSのコードリーディングを通じてLLMの推論処理への理解を深めたいというモチベーションです。 🤖 vLLMって? 📚 前提知識 Attention Is All You Need Paged Attention Continuous Batching 📦 vLLMの開発用インストール (Pythonコード開発のみ) Wheelのインストール リポジトリのクローン 起動確認 Pythonコードの改変 デバッガを使ったOSSのコードリーディングのススメ 🧩 vLLMのソフトウェアアーキテクチャ オンライン推論 : FastAPIサーバの立ち上げとEngineClientの生成 1. Engin

                                📖 vLLMのコードを読んでみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
                              • Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond

                                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

                                  Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
                                • Things we learned about LLMs in 2024

                                  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

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                                  • Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew

                                    Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction In this series of tutorials, we will delve into creating simple 2D games in Common Lisp. The result of the first part will be a development environment setup and a basic simulation displaying a 2D scene with a large number of physical objects. It is assumed that the reader is familiar with some high-level programming language, has a gener

                                      Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew
                                    • June 2022 (version 1.69)

                                      Update 1.69.1: The update addresses these issues. Update 1.69.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the June 2022 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: 3-way merge editor - Resolve merge conflicts wit

                                        June 2022 (version 1.69)
                                      • 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
                                        • RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)

                                           Internet Engineering Task Force (IETF) K. Davis Request for Comments: 9562 Cisco Systems Obsoletes: 4122 B. Peabody Category: Standards Track Uncloud ISSN: 2070-1721 P. Leach University of Washington May 2024 Universally Unique IDentifiers (UUIDs) Abstract This specification defines UUIDs (Universally Unique IDentifiers) -- also known as GUIDs (Globally Unique IDentifiers) -- and a Uniform Resou

                                            RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)
                                          • 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

                                            • CohereLabs/c4ai-command-r-plus · Hugging Face

                                              ","chat_template":[{"name":"default","template":"{{ bos_token }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% elif false == true %}{% set loop_messages = messages %}{% set system_message = 'You are Command-R, a brilliant, sophisticated, AI-assistant trained to assist human users by providing thorough responses. You

                                                CohereLabs/c4ai-command-r-plus · Hugging Face
                                              • AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation

                                                233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete

                                                • 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

                                                    Parsing SQL - Strumenta
                                                  • Argilla を使って生成 AI の出力クオリティ向上を目指す! - Techtouch Developers Blog

                                                    はじめに 導入背景 Argilla とは なぜ Argilla を選んだか 実現したいこと 設計 実装方針 その他実装における工夫点 今後の課題 まとめ はじめに こんにちは。データエンジニアの acchan です。 現在 DAP Lab とよばれるチームに配属しており、生成 AI 技術を使ったプロダクト開発に従事しています。生成 AI の新たな可能性と課題に挑む私たちの取り組みについて、今回は AI 出力改善のワークフロー構築に Argilla と呼ばれるツールを組み込んだ背景や、具体的な機能などについて紹介します。 導入背景 弊社はノーコードWebシステム改善プラットフォーム「テックタッチ」を展開しています。 この「テックタッチ」に対して、DAP Labでは生成 AI を使った機能(以下、AI 機能)のリリースを控えています。 この機能は「テックタッチ」の利用効率化を目的としたものです

                                                      Argilla を使って生成 AI の出力クオリティ向上を目指す! - Techtouch Developers Blog
                                                    • A new way to bring garbage collected programming languages efficiently to WebAssembly · V8

                                                      Show navigation A recent article on WebAssembly Garbage Collection (WasmGC) explains at a high level how the Garbage Collection (GC) proposal aims to better support GC languages in Wasm, which is very important given their popularity. In this article, we will get into the technical details of how GC languages such as Java, Kotlin, Dart, Python, and C# can be ported to Wasm. There are in fact two m

                                                      • 【Python】四分木の中で最も複雑な領域を分割し続けるアートを実装してみた - Qiita

                                                        はじめに 数ヶ月前に、このツイートが目に留まりました。 非常に魅力的で、自分でも作りたいと思ったのですが、アルゴリズムや実装が公開されているにもかかわらず、実際にやっている人が少ないようでした。 そこで、本記事では、Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)を使用して、四分木の中で最も複雑な領域を分割し続けるアートの実装方法について解説します。 アルゴリズム 以下の操作を再帰的に繰り返します。 キャンバス上のすべての矩形領域の中から、最も複雑な領域を選んで四分割する。 新しくできた矩形領域において画像の複雑度(score)と平均色を求め、領域を平均色で塗りつぶす。 詳しくは元記事を参照してください。 実装 Rectクラス Rectクラスは、長方形のフレームの座標情報を保持するクラスです。 calc_areaは長方形のフレームの面積を計算するメソッドです。 class Rect:

                                                          【Python】四分木の中で最も複雑な領域を分割し続けるアートを実装してみた - Qiita
                                                        • 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

                                                          • Firebase Studio lets you build full-stack AI apps with Gemini | Google Cloud Blog

                                                            Millions of developers use Firebase to engage their users, powering over 70 billion instances of apps every day, everywhere — from mobile devices and web browsers, to embedded platforms and agentic experiences. But full-stack development is evolving quickly, and the rise of generative AI has transformed not only how apps are built, but also what types of apps are possible. This drives greater comp

                                                              Firebase Studio lets you build full-stack AI apps with Gemini | Google Cloud Blog
                                                            • February 2021 (version 1.54)

                                                              Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.54.1: The update addresses an issue with an extension dependency. Update 1.54.2: The update addresses these issues. Update 1.54.3: The update addresses this issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the February 2021 release of Vi

                                                                February 2021 (version 1.54)
                                                              • Patterns for Building LLM-based Systems & Products

                                                                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.”

                                                                  Patterns for Building LLM-based Systems & Products
                                                                • July 2022 (version 1.70)

                                                                  Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.70.1: The update addresses these issues. Update 1.70.2: The update addresses these issues. Update 1.70.3: This update is only available for Windows 7 users and is the last release supporting Windows 7. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welc

                                                                    July 2022 (version 1.70)
                                                                  • 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

                                                                      A Walk with LuaJIT
                                                                    • ベクトルデータベース Pinecone の概念を整理する | DevelopersIO

                                                                      前回の記事ではじめてPineconeを使いました。Pineconeについて、もう少し詳しく知りたいと思ったので、公式ドキュメントを読んで内容をまとめました。基本的には分かりやすい概念が多いのですが、1つだけ難しいなと思った概念がでてきたので、サンプルとともに説明します。 ベクトルデータベースとは 機械学習では、文章、画像、音声、動画などのあらゆるデータを、特徴を抽出したベクトルに変換して扱うことが多いです。ベクトルは、数百から数千の次元の数値として表現されます。ベクトルデータベースは、このような特殊なデータ構造を持つデータを扱うために作られたデータベースです。 ベクトルデータベースを使うことで、ベクトル間の類似性を高速に検索することができます。これによって、文章のセマンティック検索、画像・音声・映像などの類似検索、ランキングやレコメンド、重複検出、異常検出、などに応用することができます。

                                                                        ベクトルデータベース Pinecone の概念を整理する | DevelopersIO
                                                                      • Why I use attrs instead of pydantic

                                                                        This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second

                                                                        • Ruff v0.1.0

                                                                          As a reminder: Ruff is an extremely fast Python linter, written in Rust. Ruff can be used to replace Flake8 (plus dozens of plugins), isort, pydocstyle, pyupgrade, and more, all while executing tens or hundreds of times faster than any individual tool. Ruff is used in production by tens of thousands of open source projects and major enterprises. In the last year, we've been working to expand Ruff'

                                                                            Ruff v0.1.0
                                                                          • How Much Memory Do You Need to Run 1 Million Concurrent Tasks? | Piotr Kołaczkowski

                                                                            In this blog post, I delve into the comparison of memory consumption between asynchronous and multi-threaded programming across popular languages like Rust, Go, Java, C#, Python, Node.js and Elixir. Some time ago I had to compare performance of a few computer programs designed to handle a large number of network connections. I saw huge differences in memory consumption of those programs, even exce

                                                                            • python_modules.pdf

                                                                              Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p

                                                                              • What's new in Python 3.11?

                                                                                What's new in Python 3.11?Built-in TOML support, better exceptions, and typing improvements. By Tushar·InsightsPython The first beta release of Python 3.11 is out, bringing some fascinating features for us to tinker with. This is what you can expect to see in 2022's release of Python later this year. Even better error messagesPython 3.10 gave us better error messages in various regards, but Python

                                                                                  What's new in Python 3.11?
                                                                                • 0.8.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language

                                                                                  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