最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整

このように、Cookie自体はいきなり誰かの個人情報・プライバシーに触れる仕組みではありません。あくまでアクセスを識別するための技術です。また、ECサイトやSNSのように、利用者を識別して動作しなければならないWebサイトではCookieはかならず必要になります。 サードパーティークッキーって？ 今回話題になっているのは、「サードパーティークッキー (3rd Party Cookie)」です。これもCookieの一種なのですが、ここまで出てきたものと少し扱いが異なります。それは、Cookieが複数のWebサイトをまたがって利用されるという点です。 サードパーティーCookieの説明のために、A社のWebサイト、B社のWebサイトという、無関係な二つのWebサイトがある事にしましょう。そして、ここにP社のWebサイトを追加します。P社のWebサイトと書きましたが、ここで想定しているのは、A社

3. 副作用 冪等、安全、キャッシャブルのセクションに入る前に、まず「副作用」について解説します。 2014 年 6 月に廃止された RFC-2616 の「9.1 安全と冪等メソッド」のセクション では、「副作用（side effects）」という表現が使用されてきましたが、多くの方は、この「副作用」のことを、「リソースの状態の変化」と解釈されてきたことと思います。[ 1 ] 特に関数型プログラミングにおいては頻出する表現ですが、ソフトウェア工学的にも コンピューターの論理的な状態を変化させ、以降の結果に影響を与えること [ 2 ] とされています。 しかし、HTTP の「冪等と安全」の解釈の混乱を招いてきた要因 [ 3 ] の一つのは、この「副作用」の表現方法が適切ではなかった、ということではないでしょうか。 以下では、その理由について解説しますが、その必要のない方はこのセクションはスキ

こんにちはChoimirai Companyのサンミンです。 0  はじめにDifyがLangChainと決別し、独自の「Model Runtime」を採用したのが2024年の1月。 LangFlowやFlowiseなど複合AIシステムではLangChainに依存した設計が多い。DifyもLangChainベースの設計だったけど今年の1月に独自の「Model Runtime」を発表👏↓。当時は難しい判断だったと思う。が、変化のスピードとDifyが描いてる世界観を考えると正解だった。Difyを勧めるもう一つの理由、です。 https://t.co/AybwXRXkJ9 pic.twitter.com/n7d9aae76N — sangmin.eth | Dify Ambassador (@gijigae) April 24, 2024 LangChainの導入を慎重に考えるべきだとする声は

初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ

「Refined GitHub」はGitHubに多数の使いやすい機能を導入してくれるブラウザ拡張機能です。 GitHub - refined-github/refined-github: :octocat: Browser extension that simplifies the GitHub interface and adds useful features https://github.com/refined-github/refined-github Refined GitHubの導入手順は次の通り。まず、上記のリンクをクリックしてRefined GitHubのGitHubリポジトリを開きます。Refined GitHubはChrome版・Firefox版・Safari版がありますが、今回はChromeを使うのでChromeのロゴの横のボタンをクリック。 Chromeウェブストア

ども、もこ(札幌オフィス)です。 本日開催のClassmethod Odyssey (DevelopersIO 2024) で登壇いたしましたので、資料とソースコードを公開します。 資料 ソースコード DEMOでお見せしたコードは下記にて公開しております。 https://github.com/mokocm/go-task-backend 所感 gRPC、なんとなく難易度が高そうなイメージがありますが、Protocol Bufferとの親和性も高く、非常に洗礼されたエコシステムとなっているため、是非これきっかけで興味を持っていただけると幸いです！

G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT（Gemini 1.5 Pro） 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

にんにくたっぷり @maboroshiitake 弊社Slackには「婆さんや飯はまだか」というチャンネルがあり、ここでは何度聞いたか分からないことを聞いても怒らず答えるというルールで運用されている。たびたび「先週も答えましたよぉ」とリンクが飛び交うが、チャンネル名がチャンネル名なので誰も彼もちゃんと応えてくれる。

「NoLang」は「○○の解説動画を作って」と入力するだけで解説動画を作成できるウェブアプリです。新たに、画面端にキャラクターを2体配置して対話形式で物事を解説する「ゆっくり解説」形式の動画が作成可能になったので、実際に試してみました。 【🔥重大発表】🐬NoLang 2.0をリリースしました！！ ついに、「ゆっくり解説」形式の動画生成や縦型ショート動画の作成が可能に！ 他にも動画の長さ指定、プロンプトによるスタイル制御、画像生成AIなど新機能が目白押し。 圧倒的進化を遂げたNoLangを是非お試しください！https://t.co/WcRBvKLhP1 pic.twitter.com/JOFN8t45KK— マーベリック|生成AI@NoLang (@sayhi2ai_jp) July 7, 2024 ・目次 ◆1：NoLangのアカウント登録 ◆2：「ゆっくり解説」形式の動画を作る設定

初めての方は、初めまして。そうでない方も、初めまして。クラウドエース SRE 部で Professional Cooking Architect をしている zeta です。私はドンドコ島の充実度をオンライン1位(多分)にしましたが皆さんいかがお過ごしでしょうか。 はじめに クラウドエースの SRE 部は Google Cloud のインフラの面倒を見ることが主な業務です。世の中の多くの企業の似たような役割を持つ部署でもそうだと思いますが、インフラの設計・構築・運用といったフェーズを行っていきます。こういったインフラエンジニア的なことをやっていると、みなさんも一度ぐらいは「設計だけやったら勝手にインフラ構築されねーかな〜」なんて思ったことはあるのではないでしょうか。技術の力でコンピュータに働かせてサボるというのは IT エンジニア開闢以来ずっと存在し続けた悲願であり、エンジニアリングのモチ

はじめに 以前自分の大学でGoogleの本社で働いている韓国の方の話を聞けるイベントがあったのでその内容をメモとして共有しようと思います。(すべて韓国語で聞いたので多少間違っている内容があったり、変な日本語になってるかもです) 講義してくれた人について 講義してくれた人はGoogleの本社で働いており、今までに韓国のLGやamazonなどでも開発経験のある韓国の方でした(名前は伏せます)。当時はYoutubeのショート動画関連の開発に関わっていたとおっしゃっていました。 ソフトウェアエンジニアとは プログラマー = コードを書く人 ソフトウェアエンジニア = コードを書く仕事を含めた全ての開発業務(データベース, アーキテクチャ, teckleadなど) Googleではソフトウェアエンジニアリングの知識がある人がデータサイエンティストやプロジェクトマネージャーになる。 googleが強調

この記事では、さまざまなデータソースと接続し、分かりやすい全自動のレポートが作成できる無料のレポート作成ツール「Looker Studio」の使い方をわかりやすく解説します。この記事を参考に、面倒なレポート作業はLooker Studioで自動化し、重要な業務に集中できるようにしましょう。 さらに、インハウスプラスのテンプレートを使えば、あらかじめ出来上がった高品質なテンプレートをベースに必要な部分だけをカスタマイズするだけで良いので、自分で一からレポートを作るよりも遥かに短い時間で高いクオリティのレポートが作成できます。ぜひご利用ください。 今すぐ無料で利用する ＞ ＼　導入社数2,000社突破！　／ Looker Studioをフル活用するならインハウスプラス GA4・Web広告・SNSなど対応媒体36種類以上 初期設定なしで誰でもかんたんレポート自動化！

読み飛ばしてください おはようございます、しなもんです。 Pythonの公式ドキュメントを読んでたら、なんか知らない便利機能がたくさん出てきました。 なんだこれ。 というわけでまとめてみました。 参考になれば幸いです。 f-stringsの拡張機能 f-strings、便利ですよね。大好きです。 そんなあいつには裏技があるみたいです。 デバッグ用の=演算子 Python 3.8以降、f-stringの中で=演算子を使用することで 変数名とその値を同時に表示できるらしい。

はじめに この記事は Python Advent Calendar その 2 の 7 日目の記事です。 僕はふだんは Ruby や JavaScript のコードを書いています。一方 Python は趣味で使っていて、Python 歴は 1 年ほどです。この言語を勉強していて with 文が気に入ったので、今回はこの with 文とコンテキストマネージャについて語ります。 with 文について with 文が Python に導入された経緯については PEP 343 の Abstract で次のように書かれています。 This PEP adds a new statement "with" to the Python language to make it possible to factor out standard uses of try/finally statements. try

フィードバックを送信 Google Meet REST API の概要 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。 Google Meet REST API を使用すると、Google Meet と Google Meet を使用したビデオ会議を アプリからユーザーに直接、エントリ ポイントを提供します。 Meet REST API を使用すると、次のことができます。 会議スペースを作成して、ビデオでユーザーをつなぐ。 会議室または会議をリソース名で取得します。 参加者と参加者セッションのリストを取得する。 会議のアーティファクト（録画、文字起こし、文字起こしのエントリ）を取得する。 Google Meet のカレンダーの招待状を使用して Google Workspace Events API。変更の通知を受け取るには、 指定したユーザーに属するすべて

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