却下されたPHP RFCを見てみる その1 - Qiita
その1 / その2 / その3 Declined RFC 最近のPHPでは、新機能はまずML等にアイデアを出してRFCを作成し、投票において有権者の2/3の賛同を得て初めて導入されるという流れになっています。 その関門を通り抜けたものだけが新機能としてデビューできるわけですが、中には当然却下されたものも存在します。 せっかくだから却下されたRFCを、新しい順に10件見てみます(2016/08/09時点)。 今後通りやすいRFCを提案する際の参考になるかもしれません。 その2に続くかどうかは不明。 New operator for context-dependent escaping 賛成0/反対27で却下。 <?* $str, 'html' ?> <?= htmlspecialchars($str, ENT_QUOTES | ENT_HTML5 | ENT_DISALLOWED | ENT
UXデザインにおける「けもの道」現象とは デザイン会社 ビートラックス: ブログ
先日サンフランシスコ市内の公園を歩いていたら、ふとあることに気づいた。本来設計されている道とは異なるルートが作られているのだ。 そう、アスファルトで舗装されている通行用ルートではなく、芝生になっている箇所を複数の人が通ったことによる近道、いわゆる「けもの道」が生成されている。 これはデザイナー的観点から見るとかなり興味深い。 というのも、ユーザーに対して元々設計されていた「導線」とは異なるルートをユーザーが選択した結果、いつの間にかそのルートの方を他のユーザーも利用するようになった。これは明らかにデザインミスでは無いのか？と。 けもの道 (Desire Paths) について英語ではこの現象をDesire Pathsと呼び、Wikipediaには下記のような説明がされている。 公認されていない自転車道や歩道のことで、定期的に自転車や人間が通ることによって時間をかけて作られた道のことを指す。
オープンソースの源流、VAリサーチ社の黎明期 | kazekiriの日記 | スラド
https://shujisado.com/2017/05/15/612044/へ移転 昔々、VA Researchという会社がシリコンバレーにあった。この社名を知っている人は日本ではほとんど存在しないが、この会社はVA Linux Systemsと名を変え、その後に歴史的な株式公開を果たして上場会社となったことでわずかに記憶が残っている人達もいることだろう。さらにこの会社はVA Software、SourceForge、Geeknetと名称を変更し続け、2015年に最後まで残った事業がゲームビデオゲームの小売で最大手となるGameStop社に買収され、独立企業としての生涯を終えた。 今となっては歴史から抹殺されているが、このVA Research社がオープンソースという言葉や運動に影響を与えたことは間違いなく、(傍系はまだ存在するが)直系となる企業はもはや存在していないので、いずれ私の記
「クリーンアーキテクチャ」をこう読んだ - No Purpose
Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計 (アスキードワンゴ) 作者:Ｒｏｂｅｒｔ Ｃ．Ｍａｒｔｉｎ,角 征典,高木 正弘発売日: 2018/08/01メディア: Kindle版 読み終えた。良い本だったと思う。 この本を読んだモチベーション Goで書かれた簡素なレイヤードアーキテクチャによるマイクロサービスを会社で触る機会があったり、新たなサービスの切り出しを検討していたりして、Rails以外のサーバサイド設計についてもっと知見を深めたかった。 そんな中で、上司との1on1で「マイクロサービスパターン」を紹介してもらい、その本を読む前段の読み物としてよさそうと感じた。 「Design It!」を社内の読書会で読んでいて、アーキテクチャ関連の本をほかにも読みたかった。 僕はこう読んだ 例の"同心円状(玉ねぎ)のアーキテクチャ"(= "クリーンアーキテクチャ"
池袋に秘密基地てきな部屋を借りて運営してみた振り返り :die_with_zero: - ku-sukeのブログ
この度、1年半ちょっと借りた作業部屋を解約することになりました。そこは仕事仲間や、Slackコミュニティのエンジニアたちがフラっと集まる、端的に言ってめちゃくちゃエモい場でした。 この記事は「なんか、出勤するってわけじゃないんだけど、みんながフラっと集まれる場所あるといいよな～そういうスペース作りたいな～」みたいなことを考えた人のために振り返りを残したいと思います。 何を構築したか 池袋徒歩８分、事務所利用可40平米ちょいの築古物件を賃貸し、快適なネットと椅子とWiFiを敷設して知り合いのフリーランスやSlackコミュニティのメンバーが集まれる場所を作りました。 その結果どうだったか めちゃくちゃ楽しかったです。 なにが、というと難しいし、開始するとき想い描いていた形とはちょっと違ったのですが、とにかくやってよかったな、得難い経験に課金できたなという気持ちです。昨年、DIE WITH ZE
意思決定を行うためのprompt技術 ReAct
Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao 概要 大規模言語モデルの使いこなしに関する研究． 既存研究のでchain-of-thoughtでは，言語モデルが生成する文章の根拠を自身に生成させることで質問応答タスクの精度が向上した．しかしながら，この「根拠」は言語モデルの内部知識を活用したものなので，間違う可能性が大いにあった．また思考の過程もブラックボックスのまま． そこでReActという新しいprompting手法を考案した．ReActは理由づけと行動計画を言語モデル自身に複数回行わせる．これによって思考の過程が明確になるだけでなく，外部知識の活用がスムーズになった． ReActをより詳しく ReActのpromptの書き方は、以下の論文から引用した図を見ると
「ハッカーと画家」から何を学ぶか - 今日学んだこと
世の中には２種類の人間がいる。 名著と呼ばれるものを読んで「ふーん」で終わる人間か、もしくはそこから何かを学び取ることができる人間だ。 僕は残念ながら前者である。 世の中には「ハッカーと画家」という名の名著がある。嬉しいことに日本語に訳され出版されている。 ハッカーと画家 コンピュータ時代の創造者たち 作者: ポールグレアム,Paul Graham,川合史朗出版社/メーカー: オーム社発売日: 2005/01メディア: 単行本購入: 109人 クリック: 4,884回この商品を含むブログ (582件) を見る 僕は数年前に読んだが、内容をほとんど覚えていなかった。Lisp讃歌な本だったという認識がうっすらあるだけだ。 世の中では名著とされており、少なくない頻度でTwitterやブログなどで読んだ感想や引用を見かける。 が、僕も読んだにもかかわらず内容をほとんど思い出せない。 今、本棚を整理
機械学習を工学する話・イン・宮島 | LeapMind inc.
こんにちは。LeapMindでエンジニアやってます、今井です。 今日は私の「副業」について、ちょっくらお話をば。 副業と言っても、不動産投資でお金儲けウッハウハとか、そういう話ではありません。割とマジメなお話です。 私達が扱うDeep Learning、あるいはDeep Learningを含む機械学習という技術が、近年爆発的に普及しつつあるのはご存知のとおりです。 が、この機械学習というのは、実は製品化するのがとてもとても難しい技術なのです。 以前から、ITシステム・ソフトウェアを作るために「ソフトウェア工学」と呼ばれる学問があり、かれこれ50年ほどの歴史があります。お客様からの要求をいかに実現可能な仕様に落とし込み、それを日々の開発でどう作り上げ、どう品質確保して、お客様にお出しするか、という一連の技術に関する学問です。 ところが、機械学習・Deep Learningを使った途端、これが
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青空文庫×StudyCode×ssmjp 2018年2月6日 https://ssmjp.connpass.com/event/74186/ LT発表スライド
![地図 [データ] と著作権](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0300c0d9a14fd8892206886d97833e1ccc44f1ae/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F9e37ef85f2904539af27e8dc0f159377%2Fslide_0.jpg%3F9365672)
Web Machine Learningについて – Rest Term
W3Cが推進しているWeb Machine Learning (WebML)という取り組みについて少し調べてみました。今回は解説記事というわけではなく個人用のメモに近いので正確性についてはあまり自信がありませんが。。 Web Machine Learning (WebML)とは Web Machine Learning | Making Machine Learning a first-class web citizen W3C Web Machine Learning Working Group standardizes Web APIs for in-device machine learning inference working together with the W3C ecosystem using well-received Community Group incubatio
Parquet+Petastormを使って画像分類モデルをSparkで学習させてみました！ - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog
こんにちは、CCCMKホールディングス技術開発の三浦です。 最近寒い日が続いています。寒いと温かい飲み物が欲しくなりますが、近ごろは緑茶を飲むようになりました。お湯を入れたらすぐに飲むことが出来る粉末タイプのものもあって、気軽に楽しむことが出来ます。 今回の記事は分散処理フレームワークSpark周りについて調べた内容です。普段深層学習モデルの分散学習をDatabricksを通じ、Sparkクラスタで行っています。その中で最近少し引っかかっていたのが画像やテキストなどのモデル学習用データを読み取る処理がボトルネックになっている点でした。この部分をどう改善すれば良いのかなかなか分かりませんでした。 今のデータの入力処理は特にSparkの特徴を活かしきれているとは言えず、TensorFlowやPyTorchのDataLoaderを通じて都度画像ファイルやテキストファイルを読み込んでモデルに入力さ
BigQuery ML (BQML) の料金計算方法 2023/02/07版 - Qiita
ちゃお…† まいおり…† はじめに BigQuery ML (BQML) って知ってる？BQMLは、BigQueryのデータをSQL文みたいな感じで機械学習モデルを作ったりできる便利なサービスです。ローカルのマシンではとてもメモリに乗り切らない130GBのデータでも短時間でよしなにやってくれます。しかもブーストツリーモデルでは前処理もやってくれる！ 料金計算のドキュメントが古い… ただ、これを書いてる現在 (2023/02/07) では、BQMLの料金計算の説明が古くてドキュメント通りにやろうとしても料金計算ができません……。 7.データが入力されたら、[表示設定] をクリックして [カスタム フィールドを変更] を選択します。 Cloud LoggingのUIが変わって[表示設定]っていう項目がないんですよね……。 2023/02/07時点での料金計算はこれ！ ここではBigQuery
法令における「等」の登場回数とそのパターンを検証してみた｜カルアパ
11月11日の日経新聞に以下の記事（本件記事）が掲載されました。読めない方のために一言で雑に要約させていただくと、「法令には『等』が多用されており、それがルールを不明確にしている面がある」という内容です。 本件記事に対してはいろいろツッコミたい点はあるのですが、私も含め多くの法律実務家が違和感を覚えるのは、「法令中で『等』が用いられるのは定義語や略称としてのケースが大半で、キャッチオール的な意味で用いられているケースはほとんどないのでは」という点かと思います。 といっても、これは肌感覚にすぎませんので、実際どうなのか検証してみたいと思います。ここしばらく法令データを解析に取り組んでいることもあり、個人的には興味のあるトピックです。 検証の目的と手法本件記事では金商法における「等」の出現回数（4,407回）に言及がありますので、本記事でも金商法を対象に検証します。 まず、本件記事の記者さんが
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