日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
世の中には多くの C# に関する誤解が蔓延っています。 偏見にも満ちています。 そして技術的に正しい批判ではなく、根本的に技術的に誤った批判ばかりで正直悲しい。 技術的に正しい形の批判なら「お、そうだな。そしてそれの解決策はですねぇ...(ﾆﾔﾆﾔ)」となるのですが...。 そして C# 界隈から一歩出ると、「え、C# で作ってるの！？なんで？？」とか言われる事が非常に多い始末。 C# 大好きマンとしては非常に嘆かわしい。 嘆かわしい限りなので、ここでなぜ C# を私が好むか、そして何故ソフトウェアの開発に向いているかを語りたいと思います。そして誤解が解けたら嬉しい。ついでに C# を書きたいと思ってくれたら嬉しい。 想定読者 前書きという名の予防線 事前知識: C# と .NET C# はパフォーマンスの高い言語 C# はビルドも高速 C# はオープンソースかつクロスプラットフォーム 言
こういうのが欲しかったんだよ。マジで。 コマンドラインからLLMを呼び出せるgptmeというツールがアツい これは、gptmeコマンドを追加するというもの。 環境変数としてOPENAI_API_KEYとかAnthropicのキーとかを設定しておくと勝手にAPIを呼び出してくれる。もちろん、クラウドに送信するとかけしからんという勢にはローカルLLMでも対応できる。 こいつはコマンドライン版ChatGPTのようなものなので、コマンドラインで動くのだが、その真価は例えばパイプで繋いだ時とかに発揮される。 $ du -d 1|gptme "一番容量を食ってるフォル ダは何Gバイト使ってんの?" Found OpenAI API key, using OpenAI provider [10:13:32] No model specified, using recommended model for
「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
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
とほほのRust入門 - とほほのWWW入門
目次 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)
API シナリオテストツール Postman・Tavern・runn 徹底比較 – 私が runn を選んだ理由 - TechDoctor開発者Blog
はじめに はじめまして、テックドクターでバックエンドエンジニアをしている筧と申します。 最近、弊社では API の品質を担保するために「API シナリオテスト」をプロダクトに導入しました。今回は、この API シナリオテストのツールである Postman(+Newman)、Tavern そして runn を比較し、最終的に runn を選んだ理由をご紹介します。 API シナリオテストとは？ API シナリオテストとはなんでしょうか？ 開発におけるテストといえば、ユニットテストや結合テスト、API テストや E2E テストなどをよく耳にします。しかしAPI シナリオテストという言葉はあまり聞き馴染みがないという方も多いかもしれません。 API シナリオテストは API テストの一種で、複数の API を連鎖的に呼び出して実行するテストです。以下の特徴を持っています。 複数の API を順序
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 皆さん、最近話題の AI 駆動開発、試していますか？ 私は普段フリーランスの Web エンジニアとして活動しており、そちらでは AI エージェントをフル活用した開発を行っています。 そして業務だけでなく、個人開発の中でも AI を活用して、開発効率を劇的に向上させています。 そんな中、個人開発として Cursor と Claude をフル活用して、プログラミング学習サイトを たった 1 ヶ月で作り切る ことができました。 今回作ったのは「Learning Next」というサイトで、プログラミング学習用のテキスト
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
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 3.1.0 がリリースされました（Ruby 3.1.0 リリース ）。今年も Ruby 3.1 の NEWS.md ファイルの解説をします。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 プロと読み解くRuby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ 本記事は新機能を解説することもさることながら、変更が入った背景や苦労な
WebAssemblyを用いてBERTモデルをフロントエンドで動かす - OPTiM TECH BLOG
はじめまして。R&Dチーム所属、20.5卒の伊藤です。 普段の業務では自然言語処理と格闘していることが多いです。 今回は自然言語処理モデルとして有名なBERTをWebAssemblyを使用してフロントエンドで動かしてみた話になります。 最近、自然言語処理ライブラリとして普段お世話になっているHugging Face社のTransformersのTokenizerがRustで実装されていることを知り、それならばWebAssemblyにコンパイルして動かせるのではないかと試したみたのがきっかけです。 Tokenizerのみ動かしても実用性に乏しいため、Tokenizerから得られた結果からBERTを用いた推論をブラウザで動作させるまでを行い、備忘録がでら手順をまとめました。 どなたかの参考になれば幸いです。 8/26追記 本記事内のコードを含むリポジトリを公開しました！Dockerを使用してブ
GPT-5 の新パラメータとツール｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・GPT-5 New Params and Tools - OpenAI Cookbook 1. verbosity1-1. 概要「verbosity」は、出力トークン数を調節できます。 ・low : 簡潔なUX、簡潔な文章 ・medium (デフォルト) : バランスの取れた詳細 ・high : 詳細な情報。監査、教育、引き継ぎに最適 1-2. verbosityの効果の確認プロンプトを一定に保ったまま、「verbosity」を変更することで、効果を確認できます。 response = client.responses.create( model="gpt-5", input="人生、宇宙、そして万物に関する究極の問いに対する答えは何でしょうか?", text={ "verbosity": "low" } ) print(response
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
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
機械学習のための「前処理」入門 作者:足立悠リックテレコムAmazon 目的 データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが 時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、 統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、 毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで こういった前処理の方法をいつでも確認できるように メモしておこうと思います。 目次 目的 目次 日時のデータをdatetime型に変換する 最初の日時からの経過時間を計算する 各データの統計量を計算する 欠損値の確認と補完 経過時間の単位を変換する データフレーム結合する 基準日時からの経過時間を計算する 重複した行を削除する 特定のデータ列をインデックスにする 部分的時系列を抽出して統計量を計算する データフレームの各列をリストにして結合する 不均衡データから教師データを作成する データの読み込みと可視
tl;drJSON Schema で指定したフォーマットで出力を制御可能になったよ cURL / Python / JavaScript のそれぞれで試してみたよ 具体的な実用例があったのでそれも動かしてみたよ 使う上での tips や今後どんな機能が追加されるかまとめたよ 公開されたブログの流れに準拠しつつ、意図がズレない範囲で翻訳、解説、コードの実行をしていきます。チュートリアルになっているので、よかったら手を動かして試してみてください。 Ollama が structured outputs をサポート。JSON Schema で定義したフォーマットに LLM の出力を制御するすることが可能になりました。Ollama の Python と JavaScript のそれぞれのライブラリにおいてもサポートするよう更新。 ブログでは structured outputs のユースケースとし
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
AIエージェントのUXを進化させる「A2UI」でアプリを構築 - Taste of Tech Topics
こんにちは。大塚です。 普段は生成AIを利用したサービスの開発に携わっているのですが、直近の仕事では、数理最適化の手法を扱う機会がありました。 実は、大学の授業で数理最適化をかじっており、教授がよく 「人の勘や経験に頼っている部分を数式に落とし込むことで、合理的な意思決定ができるようにしよう。」 といっていたことを思い出しました。 まさに今、それを仕事で実践できており、面白くなってきました。 さて、今回のテーマは最適化ではなく、AIエージェントのUIについてです。 現在の生成AIアプリのUIといえば、「チャット」形式がほとんどの状況だと思いますが、チャットのアプリは汎用的な一方で、入力を制御したり、画像や動画の表示が難しかったりと、限界を感じることってありませんか？ そんな悩みを解決してくれる、「A2UI（Agent to UI）」という、AIエージェント用のUIプロトコルが、2025年1
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
プロと読み解くRuby 4.0 NEWS テクノロジー部門技術推進グループの笹田（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 4.0.0 がリリースされました（Ruby 4.0.0 リリース | Ruby）。今年も STORES Product Blog にて Ruby 4.0 の NEWS.md ファイルの解説をします（ちなみに、STORES Advent Calendar 2025 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
A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog
the peculiar case of japanese web design a project that should not have taken 8 weeks how is japanese web design different? in this 2013 Randomwire blog post, the author (David) highlighted an intriguing discrepancy in Japanese design. While the nation is known abroad for minimalist lifestyles, their websites are oddly maximalist. The pages feature a variety of bright colours (breaking the 3 colou
Generative Agents論文を参考にした長期記憶機構をもつLLMエージェント×非同期コミュニケーションの実装 - 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椿（@mikr29028944）です。 今年の8月にお台場で行われた世界最大級のアイドルフェスにて、ユーザーの投稿に反応する「バーチャルAI-DOL（バーチャルアイドル、以下 AI-DOL）」のサービスを同コミュニティアプリ内で提供しました。 このサービスには「ファンが育てるAIアイドル」というコンセプトのもと、次の機能を搭載しました。 ユーザーが投稿すると、AI-DOLが返答する。 ユーザーの投稿を記憶し、それに基づいて会話内容が進化する。 AI-DOLが記憶に基づいて2023のアワード選出をする。 たとえば「今年の初出演アイドルで最も輝いていたのは誰？」と聞くと、それに合致したアイドルを選出理由とともに答えてくれる。 GPT-4登場以降、LLMを使ったAIサービスがたくさん出ていますが、基本
型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog
はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています（LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変）。 とはいうものの、Agentの普及によってより複雑かつ高度な推論も出来るようになってきています。弊社の社内外のプロジェクト状況を見ていても最近では単純なRAG案件は減りつつあり、計画からアクションの実行、結果
LogLog Games
The article is also available in Chinese. Disclaimer: This post is a very long collection of thoughts and problems I've had over the years, and also addresses some of the arguments I've been repeatedly told. This post expresses my opinion the has been formed over using Rust for gamedev for many thousands of hours over many years, and multiple finished games. This isn't meant to brag or indicate su
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
Amazon SageMakerを利用した効率的な機械学習 with Rust | ⬢ Appirits spirits
はじめに デジタルイノベーション部の浅田です。 クラウドを利用した開発を行うにあたって、クラウドを上手く利用しようとすればするほど、ローカル開発環境と本番環境（クラウド環境）とでの実装方法の差分を少なくすることが効率的に開発を行う上で重要になってきます。 例えば、Amazon DynamoDBを利用してサービスを開発しようとすると、ローカル開発環境でどのように開発を進めるか？という課題が生まれます。DynamoDBであれば、ローカルのエミュレータが提供されているので、それを利用するという解決策が考えられます。 機械学習においても、ローカル開発環境と本番環境とのやり方を統一できたほうが、効率的に開発ができます。 その一つのやり方が、Amazon SageMaker（以下SageMaker）を利用することで、ローカル環境と本番環境とで差分の少ない、統一的な方法で開発することです。 また、機械学
話題のDeepSeek-R1が1.58bで動くようになったので早速試してみた。 これだと、H100 80GBx2で全てVRAMに乗せて動かすことができる。 継之助なら8台あるので4つ動かせることになる。やったぜ! 「秋葉原を舞台にしたラブストーリーを全て 日本語で書け。12話で完結するようにしろ。先に構成を決め、それから各話を三幕構成で全て書け」というプロンプトを与えてみた。 t$ ./llama.cpp/llama-cli --model DeepSeek-R1-GGUF/DeepSeek-R1-UD-IQ1_S/DeepSeek-R1-UD-IQ1_S-00001-of-00003.gguf --cache-type-k q4 _0 --threads 12 -no-cnv --n-gpu-layers 61 --prio 2 --temp 0.6 --ctx-size 18192 -
差分指向テスト（DOT: Difference Oriented Testing）という考え方 - MNTSQ Techブログ
はじめに MNTSQ(モンテスキュー)株式会社 フロントエンド担当の安積です。 入社して4ヶ月とちょっと。 コードに取り組もうと入社して、まさに日々格闘しております。 私の後ろの席にはこんなバズ記事書く人や、こんなイカつい記事書く人が座ってまして、そんなプレッシャー期待の中からお送りいたします。 tech.mntsq.co.jp tech.mntsq.co.jp 昨日はこんな記事も公開されています。 tech.mntsq.co.jp はじめに 現在のステータス またはMNTSQ考古学 リファクタリングやるぜっっ！ 仕様書大事だよね 差分指向テストとは テスト環境の概要 テストデータ ブラウザ操作自動化 スクリーンショット比較 Playwriteの操作 ちょっとコードのサンプル 最後に この記事を書いた人 現在のステータス またはMNTSQ考古学 コードベースから見たMNTSQのフロントエン
Sublime Text 4
The first stable release of Sublime Text 4 has finally arrived! We've worked hard on providing improvements without losing focus on what makes Sublime Text great. There are some new major features that we hope will significantly improve your workflow and a countless number of minor improvements across the board. A huge thanks goes out to all the beta testers on discord and all the contributors to
こんにちは！株式会社ｉｉｍｏｎでフロントエンジニアをしている「ひが」です！ 本記事はアドベントカレンダー19日目の記事になります！ 先日夢で「メリークロージャマス！！！」と叫んでスベる夢を見ました。 冬だからか、みなさん冷たかったです（現実では暖かいです） そのようなこともあり、思い切って記事にしてみようと思いました！ どうか、暖かい目で見守っていただけると嬉しく思います！！ 本題 本題ですが、みなさんはクロージャをご存知でしょうか。 MDNよりお言葉を借りると クロージャは、組み合わされた（囲まれた）関数と、その周囲の状態（レキシカル環境）への参照の組み合わせ です！ 初見だと何言ってるかよくわからないですよね。 本記事でざっくり掘っていきますので、是非一緒に見ていただければ幸いです！ ※ 本記事は基本的にMDNの内容に沿う形で進めつつ、たまに脱線したり小ネタを挟んだりします ※ コード
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: So You Want To Remove The GVL? | byroot’s blog 原文公開日: 2025/01/29 原著者: byroot -- Railsコアコミッター、Rubyコミッターであり、ShopifyのRuby/Railsインフラチームのシニアスタッフエンジニアです 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 GVLは「グローバルVMロック」の略ですが、「ジャイアントVMロック」とされることもあります。 参考: Rubyの（グローバル）VMロックをトレースする（翻訳） 参考: スレッド (Ruby 3.4 リファレンスマニュアル) 私がやりたいのは、Pitchforkに関する記事を書いて、これがどんな理由でできたのか、なぜ現在のような形になったのか、そして今後どうなるのかについて説明することです。しかし
Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities April 7, 2026 Nicholas Carlini, Newton Cheng, Keane Lucas, Michael Moore, Milad Nasr, Vinay Prabhushankar, Winnie Xiao Hakeem Angulu, Evyatar Ben Asher, Jackie Bow, Keir Bradwell, Ben Buchanan, David Forsythe, Daniel Freeman, Alex Gaynor, Xinyang Ge, Logan Graham, Kyla Guru, Hasnain Lakhani, Matt McNiece, Mojtaba Mehrara, Renee Nichol, A
AWS公式SDKにも存在した、署名付きURLにおけるパストラバーサル - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは。GMO Flatt Securityのセキュリティエンジニアの松井（@ryotaromosao）とチョン（Eui Chul Chung）です。 皆さんは、「署名付きURLにおけるパストラバーサル」の脆弱性をご存知でしょうか？ Webアプリケーションで署名付きURLを実装する際、AWS公式のSDKを用いることが多いかと思います。過去にはその公式SDK自体にパストラバーサルの脆弱性が見つかった事例がありました。また一方で、公式SDK側では正しい対策がされているものの、アプリケーション開発者の実装ミスによってパストラバーサルが引き起こされてしまうケースも存在します。 本記事では、実際にAWS SDKで見つかった脆弱性の事例を交えながら、コードベースで署名付きURLにおけるパストラバーサルの脆弱性を深掘りしていきたいと思います。また、後半では、SDKを利用するアプリケーション
Embedding Model を用いたキーフレーズ抽出の検証といろんな Embedding Model の比較 - ABEJA Tech Blog
こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。ABEJAアドベントカレンダー2024 の11日目のブログになります！ キーフレーズ抽出を簡単に試すという機会がよくあるのですが、簡単に検証する範囲だといつも同じツール・モデルを使っているため、他の方法でも上手くキーフレーズ抽出ができないか？ということで今回いくつか検証してみました。やることとしては、まず Embedding Model を使って日本語の長めの文章からキーフレーズを上手く抽出できるか？というのを検証します。その上で、色々な Embedding Model 間で抽出されるフレーズがどのように違うか？も比較してみます。 目次 目次 はじめに キーワード抽出・キーフレーズ抽出とは？ キーフレーズ抽出の手法 1. グラフベース・統計ベース 2. LLM ベースのアプローチ 3. Embedding ベースのアプローチ
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
Ruby: frozen_string_literalの歴史と現状、未来を考察する（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Frozen String Literals: Past, Present, Future? | byroot’s blog 原文公開日: 2025/10/28 原著者: byroot -- Railsコアコミッター、Rubyコミッターです 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 frozenは基本的に英ママとしました。 なお、Ruby 3.4以降ではRUBYOPT環境変数でRUBYOPT="--enable-frozen-string-literal"のように指定すれば、その環境で文字列リテラルをデフォルトでfrozenにできます。また、Ruby実行時に--disable-frozen-string-literalを指定すれば一時的にこの設定を解除できます。 Rubyistの皆さんなら、Rubyソースコードのほどんどのフ
Rubyの型アノテーションの現状についていくつか思うこと（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: A few words on Ruby's type annotations state 原文公開日: 2023/05/05 原著者: zverok 参考: 週刊Railsウォッチ20230531: Rubyの型アノテーションの現状についていくつか思うこと ...を軍の訓練施設で書いているうちに、ついつい5,000ワードになってしまった。 今これをスマホで書いている、それもウクライナ軍の訓練施設にある、200人を越える戦友たちと過ごしている兵舎で。もっぱら訓練と訓練の合間の短い時間（たいてい夜と日曜だが）をこの作業に当てている。 率直に言うと、軍に入隊して以来、まさかRubyについて何か書く時間やインスピレーションを得られるとは思ってもみなかったが、今ここでこうして書いている。 最近、Redditの/r/rubyで興味深い長大な議
","eos_token":"<|return|>","pad_token":"<|endoftext|>"},"chat_template_jinja":"{#-\n In addition to the normal inputs of `messages` and `tools`, this template also accepts the\n following kwargs:\n - \"builtin_tools\": A list, can contain \"browser\" and/or \"python\".\n - \"model_identity\": A string that optionally describes the model identity.\n - \"reasoning_effort\": A string that describes t
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【C#】何故 C# を好むのか。～他の言語と比較しながら～ - ねののお庭。
可愛すぎかよ! ハッカーの新しい相棒 コマンドラインからLLMを使えるgptme｜shi3z
【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
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プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ
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プロと読み解くRuby 4.0 NEWS - STORES Product Blog
Writing a C compiler in 500 lines of Python
the peculiar case of japanese web design - sabrinas.space
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