この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
今まで、バンクーバー→バルセロナ→シンガポール→香港で働いてきました。それでいろいろな職場を見てきたので、海外のゲーム会社であった制度について、列挙してみました。 日本の会社でも、既に同様の制度をやっていて、珍しくない場合も多くあると思います。 複数の会社のケースを混ぜて書いています。 ゲーム開発技術に関することは、ほとんど書いていません。 ご指摘がありましたら、修正したり詳細を追加しますので、お気軽にどうぞ（内容が後で変わる可能性があります） 人事（採用） 面接 ビザ リファラル採用 リファレンスチェック（照会） カンファレンス時の招待者限定パーティー 人事（評価） 相互評価制度 OKR（Objectives and Key Results） 人事（解雇） 解雇 PIP（Performance Improvement Plan） スタジオ閉鎖 人事（その他） 若手が海外スタジオで1年間働
by Adam Harvey Linuxを利用していると「シェル」や「grep」「プロセス」といった言葉を目にします。エンジニアのCarl Riis氏はそんなLinuxの基礎用語の意味や仕組みをさまざまなウェブサイトから学習し、「10のミニプロジェクト」を作成することでスキルを向上させたとして、その詳細を公開しています。 Getting better at Linux with 10 mini-projects - carltheperson https://carltheperson.com/posts/10-things-linux GitHub - carltheperson/10-things-linux: Getting better at Linux with 10 mini-projects. https://github.com/carltheperson/10-thing
IT(?)に立ち向かうための心構えとか考え方
anond:20201130214610 いろいろ面白かったので、適当に回答する。 ＞ 1.具体的な事が分からないプログラミングで主にやる事は下記の2つ。 ①IFでAかBを選択させてどっちかの設定を実行 ②Whileで決められた回数分繰り返す これでやりたいことは分かる。分かるけれどこれでどうやって動画や音楽のエンコードをしたり 画像処理をしたりするソフトウェアになるのかというのがよく分からない。 とてつもなく複雑で冗長な処理によって実行されている。 複雑すぎて人間の直感で理解することは不可能だ。 わかりやすいので画像処理でいうと、数十万から数百万の画素（RGBAの24bitで表される数値）を小さなブロックに分解し、数学的に周波数の重なりとして計算して変換、含まれる頻出パターンをテーブルにして圧縮伸張を行なう。みたいなことが瞬間的に行われている。 「まさかそんな事できるわけないだろ」という
《形容詞A if 形容詞B》の構造, awkwardの語義（バラク・オバマの回想録と時事通信の誤訳） - Hoarding Examples (英語例文等集積所)
【後日追記】この件についてのエントリはカテゴリでまとめて一覧できるようにしてあります。【追記ここまで】 今回の実例は、予定を変更して、今日まさにTwitterで話題になっている件について。 米国のバラク・オバマ前大統領が回想録を出したとかで、今週は英語圏の各メディアでもロング・インタビューを出すなどしていた。BBCも（ドナルド・トランプがぎゃあぎゃあ言ってるのをよそに）オバマのインタビューをトップニュースにしていた。それがトップニュースになっているときのキャプチャは取っていないが、記事はこちら: www.bbc.com 回想録そのものについては、BBCに出てるのはこれだけかな: www.bbc.com ほかの媒体のサイトを見るなどすれば、回想録についての記事はたっぷり出てくるだろう。今回の本題はそれではない。 この回想録について、日本語圏でも日本語で「報道」がなされている。そして、その日本
Intro Fetch API の実装が広まり、 IE もリタイアを迎えたことで、今後忘れ去られていくことになるだろう XMLHttpRequest について。 どのように始まり、どのように広まり、どのように使われなくなっていくのか。その間に残した多大な功績を残す。 XMLHttpRequest の始まり この名前は非常に長いため、通常 XHR と略される。 この API は、現在の Web API のように W3C/WHATWG による標準化を経て策定された API ではない。 Microsoft によるいわゆる独自実装の API として始まり、後追いで標準化される。 したがって、 Web API の中でもかなり異質な命名である XHR が、 XmlHttpRequest でも XMLHTTPRequest でもなく XMLHttpRequest である理由も、 Microsoft の命
こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ
かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む（特におすすめ） 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ（特におすすめ） トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨
世の中には、経営やマーケティングのためのフレームワークや論理モデルが数多く存在しています。これらを学ぶことは、ビジネスパーソンとしての私の基礎力に繋がるのではないかと思い、特に著名なフレームワークを中心に、作られた背景や基本的な特徴を少し調べてみました。 3C マッキンゼー・アンド・カンパニー在籍時代の大前研一氏が1982年に発表した著書『The Mind of the Strategist』の中で提唱したフレームワークです。環境分析の手法のひとつといえるもので、外部分析と内部分析を簡潔に組み合わせて、市場機会を発見することを目的としています。 1980年代、トヨタ、SONYなど日本の製造業が世界市場で高い競争力を持っていました。しかし、成功している企業には必ずしも優秀な戦略コンサルタントがいた訳ではなく、洞察力と直感力による戦略立案がなされていました。 経営やマーケティングに関する「天賦
この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました！わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA（Non Disclosure Agreement）にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います（1コイン分の金額で
MacOS ユーザが WSL では無い Windows のコンソール環境を整える - 2nd life (移転しました)
先日、メインの開発環境を MacOS から Windows 10 Professional へと移しました。理由としては主に2点で、現在仕事を自宅の固定席で行っており PC を持ち運びする必要がなくなったため Mac より高速で安価な Windows デスクトップ機を使いたいこと(Ryzen 9使いたい!)、WSL2 が正式版となり使ってみた感じ問題なく WSL2 で仕事の開発ができそうだったことが挙げられます。 WSL2 はふつうに Linux なので問題なく開発環境の構築が行なえ、Windows からも VSCode Remote のおかげでで違和感なくWSL2上のコードを編集、実行ができ快適な開発が行えています。(なお、WSL2 についての記事は山程溢れているので、ここでは殆ど触れません。) しかしながら、WSL2 ではないふつうの Windows 上で開発する機会が出てきたので、M
Twitterを4ヶ月凍結されて、弁護士に依頼して凍結解除してもらった話 - gecko655のブログ
訂正(2022/10/12 15:00) 本文中で「Twitter日本法人に内容証明郵便を発送した」と書いていましたが、 これは「Twitter本社（アメリカ）の日本担当者に内容証明郵便を発送した」の間違いでした。 今朝いきなり凍結されましてね…… pic.twitter.com/025nwyqdZJ— gecko (@gecko535) 2022年6月9日 アカウントを取り戻しました！！！！！！！！！！！— gecko655 (@gecko655) 2022年10月6日 2022年6月9日10時〜2022年10月6日12時の間、Twitterの @gecko655 のアカウントは凍結されていました。 この記事では、凍結解除されるまでに何をやったか、凍結解除のためにどのくらい費用がかかったか等を記録していきます。 なんで凍結されたの？ 凍結されたあとにやったこと 公式の異議申し立てフォーム
2020年6月1日追記：私はいわゆる「純ジャパ」の「文系エンジニア」だが、どちらの言葉もあまり好きではない。タイトルはこれらの言葉の普及を皮肉ったものだ。 エンジニアを狙った悪質な情報商材が増えているようだ。皆様にも用心していただきたい。 はじめに日本人は英語ができないとよく言われるが、本当だろうか。ヨーロッパで数年勤めた今、残念ながらこれは事実として認めざるを得ない。度々挙がる「TOEIC900点論争」などを見ても明らかなように、海外で要求される語学力は国内での一般的な理解と乖離している。経済的競争力があった親世代の駐在員とは違い、我々の多くは現地の従業員と対等な立場で仕事をすることになる。 高い人事評価を得るには、仕事の対象を個人<チーム<チーム横断<組織全体<業界全体というように拡大していく必要があり、これには高度な言語能力が不可欠である。20代に技術一本で海外を渡り歩いたが、気づけ
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
iOS14の衝撃。モバイルマーケターはこの激変を今すぐキャッチアップせよ。｜Akira Morishita / 森下 明
2020/7/2更新：以下に本記事の続報で詳細な分析を行った記事をUPしました。是非、こちらも御覧ください。 iOS14に関するつぶやきをしておりますので是非、Twitterアカウントフォローください。 やや煽った記事になりましてすいません。 2020年6月22日(月) – 2020年6月26日(金)で実施されている 2020 Apple Worldwide Developers Conference にてiOS14の内容が公開されIDFAの取り扱いに大幅なアップデートがありました。 本記事は以下の構成です。 ・本アップデートによる各ステークホルダーへの影響範囲をサマリー ・その根拠となる文献の日本語翻訳を7記事掲載 本アップデートによる各ステークホルダーへの影響範囲 結論から申しますと、モバイルマーケティングのステークホルダー ・代理店、媒体社 ・ツール会社 ・広告主 全員に影響がありま
はじめに ヒューゴー賞についての基本 2013年――始まり 2014年――サッド・パピーズ2 2014年――ゲーマーゲートと「SJW」 2014年――「悪の同盟」とジョン・C・ライト 2015年――サッド・パピーズ3とラビッド・パピーズの登場 ヴォックス・デイについて 2013年――SFWA性差別論争とデイの除名 2015年――ヒューゴー賞最終候補への影響 2015年――「該当作なし」が続出した授賞式 2015年――アルフィー賞、木星賞、不時着賞 あるパピーの視点から 事件に対する評など その後のヒューゴー賞 ドラゴン賞 コミックスゲートとデイ キャンベル新人賞の改名 おわりに――SFF読者と作家の男女比など 謝辞 注釈に載せた以外の参照先 追記1 追記2 はじめに ケン・バーンサイド（Ken Burnside）によるエッセイ The Hot Equations: Thermodynami
はじめに 10 年前の今日、2012/02/03 に Just Quick Search という iOS アプリをリリースした。 個人で開発を行い、100% すべての要素を自分で考え作り上げてきた。 今日はこのアプリに関する 10 年間の思い出と技術的な部分についてをアツく語りたいと思う。 アプリ紹介 Just Quick Search は検索補助アプリである。 このアプリを使うと普段 iPhone で行っている 検索 というアクションをほんの少しだけ 速く 実行できるようになる。 以下がキーワード iphone を検索している時の挙動だ。 ip と入力したところで候補に出てきた iphone をタップし、キーボード右下の search をタップすると Safari が立ち上がり Google での検索結果が表示されるというものである。 メインの機能はこれだけだ。 一見ただ検索をしているだ
この文についてこの文は「プロジェクト・ヘイル・メアリー」の誤訳についてのものだ。 だから、未読の人はまずは本書を読んでみてほしい。 できれば原書を、それが難しいなら翻訳を。 「プロジェクト・ヘイル・メアリー」は素晴らしい本だ。 原文はもちろん、そして訳文もある程度は。 翻訳がひどいとは言わない。 この本のAmazonのレビューは4.7だ。 ひどい翻訳なら決してこうはならない。 しかし、誤訳は誤訳であり、この翻訳はそれによってある程度損なわれている。 誤訳だらけの素晴らしく読みやすい翻訳と、誤訳のない読みにくい翻訳はどちらがいいか？ これはもちろん程度問題なのだが、少なくともこの翻訳については、「誤訳のない読みにくい翻訳よりいい」と言える。 それぐらい読みやすい翻訳だ。 では、なぜぼくは世間にあふれる誤訳のない読みにくい翻訳について書くのではなく、この翻訳——誤訳だらけの素晴らしく読みやすい
EC サイトの URL 構造 ベスト プラクティス | Google 検索セントラル | ドキュメント | Google for Developers
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 e コマース ウェブサイトの URL 構造を設計する Google が e コマースサイトのウェブページを効率的に発見して取得できるように、URL を適切に設計してください。お客様が URL の構造を管理されている場合には（たとえば、独自のサイトをゼロから構築されているなど）、このガイドを参考にして URL 構造を決定すると、Google が e コマースサイトをインデックス登録する際の問題を回避できます。 URL 構造が重要である理由 URL 構造の設計が適切であれば、Google はサイトをクロールしやすく、インデックス登録もしやすくなります。URL 構造に不十分な点があれば、以下の問題が発生する可能性があります。 Googlebot が 2 つの URL で同じコンテンツが返される
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
Intro 前回の記事で、奇遇にも本サイトの AMP 対応を落とすことになった。しかし、そうでなくても AMP をどこかでやめることは考えていたため、きっかけの一つが SXG 対応になったのは、順当な流れだと筆者は感じている。 これは AMP がなぜ始まり、なぜトーンダウンしつつあるのか、そしてこれからどうなっていくのか、という流れをまとめるいい機会でもある。 その過程で生み出され、本サイトでも検証を続けてきた Performance Timing API, Core Web Vitals, Signed HTTP Exchange 、そして今構想されている Bento AMP などを踏まえ、一連の流れを覚えている範囲で記録としてまとめておく。 ソースは筆者の主観であり、眺めてきた体感を mozaic.fm の Monthly Web などで話してきたものがベースなので、信頼性や正確性は期
TypeScriptではじめるChatGPT API：入門から一歩進んだテクニックまで - Uzabase for Engineers
NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょうか1。 というわけで、弊社でもこの新しい技術をより多くのエンジニアに使いこなせるようになってもらいたいと考え、ChatGPT API に関する社内勉強会を先日開催しました。本記事ではこの勉強会の内容を再構成してお届けします。 とりあえず使うだけなら簡単な ChatGPT ですが、本記事では、長文を扱ったり、ChatGPT と外部のシステムを連携させたりするテクニックなど、知っている人はすでに知っているが、まだそれほど広く
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
How to implement Japanese full-text search in Elasticsearch
全文検索は一般的に知られていますが、検索エクスペリエンスで非常に重要な役割を果たしています。ただし、日本語など、一部の言語では、全文検索を実装するのが難しい場合があります。このブログでは、日本語で全文検索を実装する際の課題を探り、Elasticsearchでこれらの課題を解決する方法をいくつか示します。 全文検索とは？ Wikipediaより、下記が定義となります。 全文検索とは、コンピュータにおいて、複数の文書（ファイル）から特定の文字列を検索すること。「ファイル名検索」や「単一ファイル内の文字列検索」と異なり、「複数文書にまたがって、文書に含まれる全文を対象とした検索」という意味で使用される。 全文検索は、現在多くのデジタル体験を強化するものです。全文検索は、データセット内に隠れている可能性のある単語やフレーズを見つけようとしてくれます。例えば、ネットショッピングして「phone」を検
株式会社estieでデザイナーをしている荒井謙（@rakenarai）です。社内ではもっぱらあらけんと呼ばれています。 estieが開発・運営しているサービスのデザイン全般とフロントエンドの実装を担当しています。 趣味はラジオを聞くことで、ハライチのターンとおぎやはぎのめがねびいきのヘビーリスナーです。ラジオメールを送るレベルで好きです。 このブログで書くこと 2020年度のグッドデザイン賞に応募して落ちちゃったことを提出資料とともに振り返ります。 今年の受賞作品は2020/10/1（木）に公開されていますので以下のページでご確認いただけます。 www.g-mark.org わざわざ落選したことを公開するのはメリットないしダサいし若干の抵抗がありましたが、提出資料を作っている時に公式情報以外で参考になる情報が見つからず、手探り状態が辛かったのでGIVEの精神で書きます笑 公式ページでは今年
0 issue "letsencrypt.org" 0 issuewild "letsencrypt.org" 0 iodef "mailto:yourmail@example.jp" §OS再インストール 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 22.04 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 クライアントマシン側で生成した公開鍵を ~/.ssh/authorized_k
ハローワークの求人情報をスクレイピング（Python + Selenium + BeautifulSoup） - ai_makerの日記
この記事は、以下のハローワークインターネットサービスから求人情報を自動で取得する試みを記録したものです: www.hellowork.mhlw.go.jp まずは、ソースコードと実行結果をお見せし、後ほどこの記事を書いた経緯などを話します。 ソースコード：HelloWork_Scraping_ST.py from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import Select import time from bs4 import BeautifulSoup import re # ハローワークインターネットサービスのURL url = "https://www.hellowork.mhlw.go.jp/" # 以下からご自分で使用しているChromeのバージョンに合ったChromeDriverをダウンロ
【6/8追記】 官房長官の定例会見で、今回の記事に関する質問がありましたので、そちらを新しい項を立てて追記しました。 また、紙面には、脚注で指摘した通り「日本政府関係者」が「中国への問題提起はしている」と話した「欧米の対応と大きな違いはない」という部分が掲載されていたようで、こちらも加えた形が共同の記事の全容となりそうですね。以下の投稿からご教示いただきました。 共同通信の記事の全文は新聞紙面を読まなきゃ分からない｜いるか｜note さきほど呟きました*1が、ちょっと怪しい共同の記事。 香港への国家安全法制の導入を巡り、中国を厳しく批判する*2米国や英国などの共同声明に日本政府も参加を打診されたが、拒否していたことが6日分かった。複数の関係国当局者が明らかにした。中国と関係改善を目指す日本側は欧米諸国に追随しないことで配慮を示したが、米国など関係国の間では日本の対応に失望の声が出ている。
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：
みなさんはC++の読み書きができますか？ 自信がある方、いつ頃勉強しましたか？もし20世紀に勉強したのであれば、その知識は相当古いです。実質現在のModernC++(C++11以降のC++)とは概念上の互換性がないので脳のアップデートが必要です。 自信がない方、文法は知っているけどなんとなく使いこなせていない方、マサカリ屋にあーだこーだ言われて大混乱している方。必勝パターンを身につければもっと楽にコードを読み書きできるようになるかもしれません。 この文章の目的は、ModernC++におけるメンタルモデル(考え方)や必勝パターンをざっくりと導入することでみなさんが楽にModernC++を読み書きできるようなお手伝いをすることです。主要な内容としてはムーブセマンティクスと右辺値 とその次の章でだいたいA4換算で15ページくらい？ほかは正直流し読みしてもらえるような内容です。また、内容的にはその
ローグライクしかやったことがない人間が「Rogue」やってみた。見ろよこの冗談とすら思える，いとしき理不尽さを ライター：つきひ ローグライク。それはマップのランダム生成や，死ぬとイチからやり直しになる“パーマデス”を特徴とする，昨今の一大ジャンルだ。 日本では“不思議のダンジョン”シリーズ「トルネコの大冒険」や「風来のシレン」が有名で，近年ではデッキ構築型の「Slay the Spire」，サバイバー系の「Vampire Survivors」など，ローグライクと別ジャンルを組み合わせた路線が大ヒットしたのも記憶に新しい。 でも……ローグライクの“ローグ”とはなんなのか？ 「Rogueという作品をリスペクトしているからローグライク」という解説はいくらでも見聞きしてきたが，私はローグを知らずにライクを愛した。それと同じように，ローグのことを知らない人も多いはずだ。 だから，40年以上前のコン
１．コーディングインタビューとは何か コーディングインタビュー（Coding Interview、またはProgramming Interview）とは、1時間ほどの制限時間内に小さなプログラミング問題を解かせる面接形式のことをいう。プログラマー、またはデータサイエンティストなどの採用試験として、米国を含むいくつかの国で用いられている。「物理的なホワイトボード上にプログラムを書く」という形式で実施されることが多い。「オンライン上の共有エディタで書く」といった形式のこともある。Googleなどは自社のYoutubeチャンネル動画でも説明している。 出題される問題としては、例えば、「複数の数字numbersと整数kが与えられたとき、合計がkとなる数字の組を1つ出力せよ」といったものがある。この問題は有名なので通称が付いており、Two Sumと呼ばれる。 Two Sumの一例。与えられた数値の並
タイタニック号探索潜水艇タイタン号で起きた悲劇は、「メートルとフィートを間違えて設計した」せいではないし、「CEOが多様性思想にかぶれて有能な人材を取らなかった」からでもない - Hoarding Examples (英語例文等集積所)
【追記】たくさんのブクマをありがとうございます。1つ前のエントリにある、The Syria Campaignの国連加盟国宛て請願文と署名も、よろしくお願いします。【追記ここまで】 ネットでは無根拠な憶測や事実に照らして正しくない誤情報がバズりすぎるということは今やただの常識、「ネットってそんなもんでしょ」と言って済ませればいいだけのことかもしれないが、それにしたって日本語圏はひどい、という事例に今朝接したので、そのことについて簡単に書いておくことにする。ついでに見つけた英語圏の事例についても。 111年前の1912年に氷山に衝突して大海の藻屑と消えた豪華客船タイタニック号の残骸を見物するために、海底3800メートルにまで行く潜水艇 （submersible*1, 略してsub*2） が音信不通になったことが伝えられたのは、6月18日（月）だった（北米東海岸の時間）。以降の数日間、BBC N
はじめにTIG DXユニット 1真野です。 RESTfullとかRESTishな方針でWebA PIの横断検索を設計する際にチーム内で方針について議論したやり取りの備忘記事です。 注意としてB2C向けなWeb APIを提供するというよりは、主に企業間または企業内部で使われるようなAPIの設計のバイアスがあります。LSUDs（Large Set of Unknown Developers）かSSKDs（Small Set of Known Developers）で言えば、確実にSSKDs脳で記事が書かれています。 REST API広く使われているため日本語記事も多数です。実践RESTful HTTP - InfoQ や、0からREST APIについて調べてみた など良さそうな記事が沢山でてくるの読むと良いでしょう。一般的な設計方法はやや古いですがWeb API: The Good Parts
【2019年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ (Web問題のwriteupぜんぶ読む) - こんとろーるしーこんとろーるぶい
CTF Advent Calendar 2019 - Adventarの25日目の記事です。 1つ前は@ptr-yudai氏の2019年のpwn問を全部解くチャレンジ【後半戦】 - CTFするぞでした。 はじめに 対象イベント 問題数 読み方、使い方 Cross-Site Scripting(XSS) SVGファイルを利用したCSPバイパス GoogleドメインのJSONPを利用したCSPバイパス サブリソース完全性(SRI)機能を利用した入力チェックバイパス Chrome拡張機能のパスワードマネージャーKeePassの悪用 HTML likeコメントを使用したコメントアウト jQuery.getJSONのJSONP機能を使用したスクリプト実行 DOM Clobberingによるコードハイジャック Service Workerを利用したスクリプト実行 XSS Auditor機能のバイパス
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
Firebase + Spreadsheet で Slack Bot を作ったら社内用語辞典の運用が3倍楽しくなった話
最近作った Slack Bot が好評だったのでまとめてみました！ どこの Slack ワークスペースでも導入できるように詳細に設定方法も記載しています。 🛠 作ったもの tell-me-bot（社内では tell-me-paccho）という、社内用語辞典をいい感じに管理してくれる Slack Bot を作りました。 社内ではもともと Spreadsheet で社内用語を管理していたのですが、メンテナンスする人が限られ、あまり積極的には利用されていない状況でした。 そんな時に@しかじろうさんのこちらの記事を発見して、これはおもしろいアイデアだと思い、Firebase + Bolt（TypeScript）にて作ってみました（アイデアをくれた@しかじろうさんに感謝🙏）。元記事の機能を参考に+αの機能も色々実装しています。 構成 Cloud Functions for Firebase で
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GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
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