勉強から研究へ
hep-th 系の学生さんと話をしていると、勉強の仕方はわかっているのだけれど、 そこから論文を書くことになかなか移行できないケースが散見されます。 ではどうやったらいいのか、という話を何度かすることがあり、毎度同じような助言をしているので、 この際まとめておこうかと思った次第です。 理論物理で且つ hep-th にしか適用できない話も多いかと思いますので、悪しからず。 また、最近子供と話すことが多いので、口調が幼い子供相手のものに引きずられている気がしますが、すいません。 (初稿:2024/9/20) なぜ論文を書かないといけないの? 勉強しているだけではダメなの? 他のところでも書きましたが、教科書や、著名な大論文の勉強をやっていると素晴らしいことを学んで、理解が深まって、とても楽しいです。 一方で、論文を書くためにがんばって新しいことがすこしわかったとしても、自分でなしとげた、という
C言語1000行でテキストエディタを作るチュートリアルをやった
結果的に1200行を越えましたが。 kilo 成果物はこれ↓ 参考サイトはこれです↓ インスパイア元↓ 感想 C言語は10年ぶりくらいに書いた 進めていくうちになんとなく思い出すことができた 最初にちゃんと授業で学んだ言語なので懐かしく思った Cに出会っていなければプログラミングしてなかったかもしれないので感慨深い しかしこのレベルのメモリ管理は正直たいへん 「この関数で確保したメモリはこっちの関数で開放されるので問題ありません」みたいな この調子でやっていったらバグる未来しか見えない 1000行・1ファイルというコンセプトは良いのだがファイル分けて管理したいナ〜〜と思った 配列や文字列の操作、メモリ管理がやりやすい別の言語で書き直したい Cを書くの大変だな…という感想を持った 速さはともかく他の言語で書きたい もっとimmutableに… お手本よりも行数が増えた 1行のif文などでもブ
雰囲気でDocker Composeを触っている状態から脱するために調べたこと（2023） - Activ8 Tech Blog
エンジニアの岡村です。 自分はサーバーがメインではなく、あまり業務でガッツリ触るわけでもないのですが、最近それなりに活用するようになってきました。しかし、ネット上の日本語情報を読んでいるだけではこれの書き方が正しいのかよく分からない、と悩むことが結構あったため、色々情報を漁ってみました。 この記事は、特に自分が気になった部分の調べた結果を記事に纏めてみたものです。対象読者はdocker-composeを雰囲気でupやdownは叩けるけどComposeファイルの書き方がよく分からんとなってる人です。 Docker Composeの概要とcompose.yaml、Compose Specの関係 compose.yamlの書き方は Compose Specに準拠すればOK Compose Specの場所 推奨のファイル名はcompose.yaml compose.yaml内にバージョンを記述する
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
インデックスを理解したい - Qiita
はじめに みなさんはDBのインデックスを正しく使えていますか？ 私はなんとなく「DBのパフォーマンスを向上するためのもの」という認識はあったのですが、 どのような場面で使うものなのか、逆にどのような場面では使うべきでないのかなど 明確に理解できていませんでした。 今回はそんなインデックスについての理解を深めたいと思います。 インデックスとは インデックスとは、その名の通り「索引」です。 表現の仕方と変えると、(x, a)という形式の配列であるとも言えます。 xというキー値とそれに結びつくaというデータ情報があり、 これを利用することですべてのデータを網羅して見ることなく、 まさに本の索引のように目的のデータにたどり着くことができます。 インデックスはSQLのパフォーマンスを改善するための非常にポピュラーな手段であり、 理由としては下記の3点が挙げられます。 アプリケーションのコードに影響を
事業に失敗しつづけた末に編み出した「IR1000本ノック」が、かなり効果的だった話｜黒崎 俊 / プレックス代表取締役
僕は2018年にPLEXという会社を立ち上げました。それから５年、メンバーは200人を超え、今期の売上は30億円を見込んでいます。資金調達は今のところしていませんが、新規事業への投資ができるぐらいの利益も出ています。 まだまだ「大成功！」とまではいえませんが、この先の大きな成長を見据えられるぐらいには、安定して伸びてきました。 ただ、僕自身は決してビジネスセンスがあるタイプではありません。実は学生時代も含めると４つほど、「なんとなくいけそう」と感覚で事業を作っては、伸びずに潰してしまったんです。 だからこそ、今回は事業を立ち上げる前に入念な「事前準備」をしました。徹底的にリサーチをして、ビジネスの成功パターンを学んで、仮説を検証する。そのうえで事業を立ち上げた。 その結果気づいたのが、 事業づくりにはちゃんと「やり方」があって、実は誰でもできるレベルまで落とし込める ということです。 起業
リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
データベースを勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
社内用語集を気軽に質問できるSlackBotを作ってみた (RAGの応用アプリ) - ABEJA Tech Blog
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。 LangChain を使用すれば、RAG [Retrieval Augment Generation] を使用した LLM アプリケーションを簡単に作成できるので便利ですよね。 今回 LangChain での RAG を使用して、LLM が学習に使用していない特定ドメインでの用語を応答する Slack ボットをさくっと作ってみたので共有します。 本コード一式は、以下の GitHub レポジトリに保管しています。 github.com 使い方 コード解説 アーキテクチャ RAG の仕組み ヒューマンインザループによる継続的品質改善 まとめ We Are Hiring! 使い方 事前準備として｛用語集スプレッドシートの作成・Slack アプリの初期設定・各種
RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
LPI-Japan、無償公開中のLinuxサーバー構築学習用教材「Linuxサーバー構築標準教科書」のバージョンアップを発表 ～最新のLinuxディストリビューションに対応し、仮想マシンを用いて独学でも学習しやすい構成に変更～｜IT資格といえばLPI-Japan | LinuC/OSS-DB/HTML5/OPCEL
LPI-Japan、無償公開中のLinuxサーバー構築学習用教材「Linuxサーバー構築標準教科書」のバージョンアップを発表 ～最新のLinuxディストリビューションに対応し、仮想マシンを用いて独学でも学習しやすい構成に変更～ 報道関係各位 LPI-Japan、無償公開中のLinuxサーバー構築学習用教材「Linuxサーバー構築標準教科書」の バージョンアップを発表 ～最新のLinuxディストリビューションに対応し、仮想マシンを用いて独学でも学習しやすい構成に変更～ オープンテクノロジー技術者認定機関としてLinux技術者認定「LinuC（リナック）」などを実施する特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（以下：LPI-Japan、東京都千代田区、理事長 鈴木 敦夫）は、実習を通してLinuxサーバー構築の知識を学べる学習用教材「Linuxサーバー構築標準教科書」（以下：本教科書）のバージョ
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
キャッシュを活用するために必要な知識と勘所 - そーだいなるらくがき帳
どうもキャッシュバスターズ、 id:Soudai です。 Cache（以下、キャッシュ）は特定の場面に置いて劇的な効果を発揮し、様々な問題を解決する反面、新たなコンポートやミドルウェアが追加され、複雑性が上がり、運用のレベルが上がるため、扱いに注意する必要があります。 キャッシュを活用することで、パフォーマンスの改善や負荷軽減が行われ、コンピュータリソースの最適化によるサーバコストの削減や、レスポンスの改善によるユーザエクスペリエンスの改善がされます。 反面、その劇的な効果に毒され安易に多用すると、サービスが強くキャッシュに依存してしまい、非常に壊れやすくなり、運用が難しくなってしまいます。これをWeb界隈では「キャッシュは麻薬」と比喩されて、戒められてきました。 そのためキャッシュを使わずにサービスが運用できるのであれば使わないに越したことはないのですが、ある一定以上の規模になった際にコ
Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書
0 issue "letsencrypt.org" 0 issuewild "letsencrypt.org" 0 iodef "mailto:yourmail@example.jp" §OS再インストール 初期設定で期待通りの設定ができていない場合は、OSの再インストールをする。 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 24.04 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
そうめんを使って作る「葱油拌麺（台湾ねぎ油まぜそば）」パンチのあるねぎが食欲そそる絶品メニュー！【アレンジ集付き】 - メシ通 | ホットペッパーグルメ
こんにちは、料理・食文化研究家の庭乃桃です。 本日ご紹介するのはそうめんを使った「葱油拌麺（ツォンヨウバンミィェン・台湾ねぎ油まぜそば）」です。 「葱油拌麺」というのは、台湾や上海で愛されているとてもシンプルな麺料理です。 作り方はとっても簡単で、まずは多めの油でねぎをじっくりと揚げ焼きにして香りを移し、そこに醤油と砂糖を混ぜ入れて食欲そそる味わいのたれを作ります。そのたれを、茹であげた麺にからめればできあがり。 ねぎ油で作ったたれは作り置きができるので、まとめて作っておくと、麺を茹でるだけでいつでも食べることができます。 ねぎの香ばしさと深いコクが食欲をそそる「ねぎ油だれ」は、大葉やミョウガ、ショウガなど、そうめんの定番の薬味や具材とも相性抜群。店によってはさらに調味料や具材がプラスされることもあり、アレンジはまさに無限大です！ 記事の後半では、おすすめの追加トッピングや味変調味料につい
サーバー構築の練習ができるLinux学習サイトInfraAcademy(インフラアカデミー) - Qiita
こんにちは、 InfraAcademyというLinuxやネットワークの学習サービスを作成しております、ryuと申します。 サーバー構築が練習できるLinux学習サイトInfraAcademyについてご紹介します！ シミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができる InfraAcademyでは、Linuxのシミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができます。 今までは、VirtualBoxで学習を進めていた人も多いでしょう。 私自身もVirutalBoxでサーバーの学習をしていました。しかし、環境構築に時間が掛かります。特に、複数台の連携したサーバー構築の準備に時間がかかりました。 しかし、InfraAcademyではそのような手間は一切かかりません！ 関連記事:インフラ学習におすすめのサイトInfraAcademyとは？ 環境の準備が１クリック Linuxの環境準備は1クリックで完了です！
GitHub - ByteByteGoHq/system-design-101: Explain complex systems using visuals and simple terms. Help you prepare for system design interviews.
Architecture styles define how different components of an application programming interface (API) interact with one another. As a result, they ensure efficiency, reliability, and ease of integration with other systems by providing a standard approach to designing and building APIs. Here are the most used styles: SOAP: Mature, comprehensive, XML-based Best for enterprise applications RESTful: Popul
歴史的地名の「行政区画変遷」を大規模オープンデータ化～『日本歴史地名大系』を平凡社地図出版との協働により機械可読データとして強化～ - 国立情報学研究所 / National Institute of Informatics
2023/10/18 歴史的地名の「行政区画変遷」を大規模オープンデータ化 ～『日本歴史地名大系』を平凡社地図出版との協働により機械可読データとして強化～ 情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設 人文学オープンデータ共同利用センター（以下ROIS-DS CODH、センター長 北本朝展）と株式会社平凡社地図出版（代表取締役 西田裕一）は、『日本歴史地名大系』の機械可読データ化に向けた協働を推進し、このたび歴史的地名の「行政区画変遷」に関する大規模オープンデータを公開しました。 『日本歴史地名大系』（用語解説1）とは、全国の歴史研究者の協力を得て地名研究・地域史研究の全成果を結集し、株式会社平凡社が25年（1979年～2004年）をかけて出版した50巻51冊の地名辞典です。この地名辞典の編集にかつて関わった人々の全面的な協力を得て、地名辞典の内容の更新や位置情報（緯度経度）の
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