マーティ・フリードマン「僕の人生を変えた10枚のアルバム」発表 - amass
マーティ・フリードマン（Marty Friedman）は「僕の人生を変えた10枚のアルバム」発表。Classic Rock History企画 # 1 KISS / Alive! 「これは、僕にミュージシャンであること、そして演奏するとき、どういうわけか底なしのエネルギーの井戸を見つけるタイプのミュージシャンであることを強いたアルバムだった。今でも興奮するよ。このアルバムを聴く前は、これほどエキサイティングなものはなかった。このアルバムは、コンサートとは何なのかという僕の考えを完全に変え、コンサートのあるべき姿を形作ってくれた。10代前半でこのアルバムに出会ったことは、おそらく多くのロックスターを夢見るきっかけになっただろうね」 # 2 The Ramones / Leave Home 「これを買ったのは、革ジャンを着た4人組がかっこよく見えたから。僕は50年代のものが大好きな子供だった。
"提案"のレベルを上げる - Konifar's ZATSU
組織で物事を進めるのが早い人は、"提案"のコミュニケーションを取っていることが多い気がする。 "指摘"で止まるのではなく課題の解決に向けた"提案"までやる方がいいんだけれど、そもそも提案って一言で言ってもまあ難しいよね。とある1on1で雑談していて、"提案"のスキルを上げていくにあたってはいくつかのレベルに分けて考えてみるといいかもしれないと思ったので、声かけのワード別に自分の考えを雑にまとめてみる。洗練されていないので意見がほしい。 レベル0: 「どうすればいいですか」 何か問題があった時の「どうすればいいですか」という聞き方は提案ではなく指摘で止まっている。 指摘してくれるということは気づいているということだし、それを伝えてくれること自体も素晴らしいことなのだけれど、そこからどうしていくかを決めるのが大変な部分なので次のレベルにも染み出していきたい。 レベル1: 「どれにしましょうか」
trocco・BigQuery・Tableauを採用。アソビューがデータ分析基盤の再構築に挑んだ理由 - what we use（技術スタックデータベース）
はじめまして、アソビューでデータ基盤チームに所属している霧生です。 近年、モダンデータスタックの登場などによりデータ分析基盤は一層盛り上がりを見せています。選択肢も増えてできることが多くなった反面、どう構築していくか迷う場面も多いのではないでしょうか。今回はアソビューのデータ分析基盤の構成と現状の課題、将来的な改善をどう考えているのかなどを解説しますので、ご参考になれば幸いです。 現在のアソビューのデータ分析基盤アソビューは創業10周年を超えており、当然ながら今までもデータを分析して事業やサービスに役立ててきました。しかし、コードやインフラの継ぎ足しを重ねたことにより秘伝のタレのような状態と化してしまい、多くの課題が生まれています。そこで、アソビューではこの問題を解消するために、昨年から株式会社DATALEさんとともにデータ分析基盤の再構築を行いました。 データ分析基盤を構築するにあたり、
技術の洪水に立ち向かう: 開発者の心を軽くするプラットフォームエンジニアリングの話
Findy主催のイベント「なぜ話題？Platform Engineering最前線 〜いま注目を浴びている理由とは〜」 https://findy.connpass.com/event/298961/ でお話しした資料です
タスク処理のコツは「考える」を事前に済ませておくこと。
この記事で書きたいことは下記のようなことです。 ・私が知っている中で一番「整理整頓」「片付け」が上手い人は、昔居候していたバーのマスターです ・マスターに「片付けのコツ」を聞いてみたところ、「頭と手を同時に動かそうとするな」と言われて、以下のようなことを教わりました ・片付けというのは要は「カテゴライズ」であって、単純化すると物品を分類するだけの行為 ・人間は複数のことを同時にやるのが苦手であって、「考えながら手を動かす」のは高いコストを要求される ・だから、「考えておけることは事前に考えておく」だけで片付けのハードルが下がる ・お前は片付けの時、手を動かしながら分類まで考えようとしているので全然片付けが出来ない、先に考えるべきことを考えろ ・その教えを後から思い出して、だいぶ(片付けに限らず)タスク処理が上手くなりましたので、片付けが苦手なひとはご参考まで 以上です。よろしくお願いします
株式会社はてな後援、Scalaわいわい勉強会を開催しました！ #scala_waiwai - Scalaわいわいブログ
さる2023年10月13日にプログラミング言語Scalaの勉強会『Scalaわいわい勉強会』を開催しました。この記事では会場の様子や勉強会の理念、その他もろもろを紹介します(この記事はid:Windymeltとid:tanishiking24による共同執筆です)！ わいわいしている様子（活況でした） Scala Tokyo meetup is back! 🤩 26 engineers gathered for 2 presentations and 4 LTs. The meetup was friendly and lively, and everyone looked forward to the next one! Thanks to @hatenatech for providing the nice venue and food🍣🍱 #Scala #scala_waiwai
【決定版】DALL·E 3完全攻略ガイド｜ChatGPT研究所
ChatGPT に DALL·E 3が導入され、世界に激震が走っています。 ※ DALL·E 3で生成した画像ですChatGPT の自然な会話の流れからハイクオリティな画像を出力してもらうことができます。 今までの画像生成AIとの明確な違いは、圧倒的に使いやすいことです。 ChatGPT が代わりに画像生成プロンプトを組み立ててくれるため、難しいプロンプトは必要がありません。 その代わり、必要になってくるのがデザインそのものの知識、ディレクション能力などです。また、細かい制御にはシード値への理解が不可欠です。 この note ではそこにフォーカスしてDALL·E 3を解説します。 note の内容は受賞歴のある本職現役デザイナーの方に監修してもらっています。 無料部分で大体のことはわかります。 有料版はDALL·E 3やデザインをもっと理解して業務利用したいという方のために書いています。
BigQuery Studio は何者なのか
はじめに こんにちは、クラウドエース データ ML ディビジョン所属の工藤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータ ML ディビジョンです。 データ ML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今回紹介するリリースは、BigQuery Studio です。BigQuery Studio の登場により、BigQuery 上で Python ノートブック環境が使えるようになりました。Duet AI によるコード補完もサポートしていますので、非エンジニアの方もデータ分析しやすい環境
AI搭載コードエディタCursorが快適すぎる｜shi3z
VScodeよりもさらに過激にAIを取り入れたコードエディタであるCursorが面白そうだったので試してみたところ、もうSublime Textちゃんに戻れない体になってしまったかもしれない。 VScodeの場合は、あくまでもコードは補完されるもの。 それに対して、Cursorは、VScodeのコード補完的な機能に加えて、コードについて相談できる。 日本語で語りかけることも可能。返事が英語になっちゃうこともあるけどご愛嬌。シェルも内蔵されているのでアプリを切り替えることなくコードを実行できる ディレクトリ内の複数のファイルを見てくれるのでもっと高度なことも頼めるのかもしれない。スネークゲームを作ってくれと言ったらPythonでうごくテキストベースのスネークゲームを作ってくれた 個人的にはHHKB Studioとの相性がとてもいい気がする。全てホームポジションから全く手を離さずに操作できる。
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
local LLMをChatGPT API互換サーバとして使う方法まとめ(2023/10版) - Qiita
はじめに openai chat completions api(以下ChatGPT API)を使っているが、コストダウンやドメインに特化したfinetuneモデルを使いたいといったニーズでlocal LLMを使いたいというニーズがあると思います。 その場合に、ChatGPT APIを利用する側のアプリケーションコードはそのままで、local LLMをサーバとしてたてて、使用するLLMだけ変えるという実現方法が考えられます。 幾つか良い実現方法があったため、現状、どのようなツールを使用して実現できるか簡単にまとめました。 ところで、偉い人に「うちもChatGPT作って」と言われた時、あなたならどうしますか？ （その答えの一つを「おわりに」に書きました） 解説 ChatGPT API互換サーバを作る場合、自分でlocal LLMをラップしてAPIサーバを実装してしまうことも考えられますが、そ
失敗しない部屋探しのコツ8選が参考になる→「物件探しは2ヵ月前から」「大島てるは大事」「最初から不動産屋はNG」「内見前にGoogleMap」
いちかり君🏡お部屋探しの教科書(東京/神奈川) @ichikaritokyo 部屋探しプロが『一人暮らし、カップルさん向け賃貸暮らしライフハック』発信🗣️ フォローすると賃貸暮らしの失敗が減ります | 過去ツイを定期で再ツイ |この中の人→@nakayudayo《東京：仲介手数料0円〜お部屋探しエージェントマッチング▶︎https://t.co/HdkO4pyd3A》 youtube.com/channel/UC2ju9… いちかり君🏡お部屋探しの人(東京/神奈川) @ichikaritokyo 失敗しない部屋探しのコツ8選 ・最初から不動産屋に行くはNG ・物件探すのは入居希望日2ヶ月前〜 ・希望条件に優先順位つける ・間取りは家具配置イメージして選ぶ ・デザイナーズは実用面を考える ・安い物件は大島てる見る ・内見前にGooglemap見て無駄足減らす ・迷ったら条件増やすのでな
ペーパーバック版の『Functional Programming in Scala, Second Edition』を買った - Magnolia Tech
既にセールの時に電子書籍版で買っていた『Functional Programming in Scala, Second Edition』、ペーパーバック版の方も追加で買った。 Functional Programming in Scala, Second Edition (English Edition) 作者:Pilquist, Michael,Chiusano , Paul,Bjarnasson, RúnarManningAmazon ソフトウェア関係の技術書がこの先、どのくらい需要があるのか、タイムリーに改版されるのか、更には日本で翻訳版が出版されるのか......市場のことはよく分からないけど、「この本はずっと手元に置いておく価値が有る」と思ったものはなるべく紙の書籍で手元に置くようにしている。 電子書籍だと、すっかりその存在を忘れてしまって、最後まで読まなくなってしまうのと、情報
Snap、Google Cloud 上で KeyDB データベースを使用してレイテンシを 96 パーセント短縮 | Google Cloud 公式ブログ
Snap、Google Cloud 上で KeyDB データベースを使用してレイテンシを 96 パーセント短縮 ※この投稿は米国時間 2023 年 10 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 モダンなアプリケーションは高度に分散化が進み、マイクロサービスや API がマルチクラウドのような多数の異なる環境で実行されるケースが多くなっています。このアプローチには、レジリエンスやスケーラビリティなどを向上させて、チームの共同作業を加速するメリットがある一方で、レイテンシの面では懸念があります。この投稿では、Google Cloud コンサルティング（GCC）と Snap が共同で Snap の「ユーザー サービス」マイクロサービスのレイテンシを 96% 短縮し、最終的には、パフォーマンスを許容範囲内に維持しながらマルチクラウド環境でデータ分析を行える
BigQueryの大本命！BigQuery データクリーンルームを実際に触ってみた
こんにちは！Acompanyのマッケイです！ 今回は、2023年8月にプレビュー版リリースされたBigQueryのデータクリーンルームについて、その概要を調べ、実際に触ってみたのでまとめてみました。 データクリーンルームとは データクリーンルームとは、プライバシーを保護しながら複数事業者のデータを連携できる環境のことです。 データの中でも特に個人情報といったセンシティブデータを連携するための環境として利用されることが多く、データクリーンルーム内ではデータは完全に保護されており、データを公開することなく共有、統合、分析などに行われます。 Analytics Hubとは？ Analytics Hubは、組織間での大規模なデータ共有を可能とするデータ交換プラットフォームです。 Analytics Hubを利用することで、組織は煩雑なIAM管理やプロジェクト管理から解放され、「誰に」「どのようなデ
Google Cloud Operations Suite で実現する "頑張らないオブザーバビリティ" - KAYAC engineers' blog
SRE チームの市川恭佑です。 先日、CloudNative Days Tokyo 2023 のプロポーザルを提出したのですが、残念ながら採択に至らなかったので、今回は宇宙最速の（？）供養エントリになります。 シェア・投票など、ご応援をくださった皆様にはこの場でお礼を申し上げます。ありがとうございました。 event.cloudnativedays.jp 背景とか、経緯とか 筆者は、カヤックの SRE チームにちょうど2年ほど在籍しています。とは言っても半年ぐらいは学生アルバイトだったので、正社員としては1年半ほどです。カヤックに入る前も、いくつかの会社で IT エンジニアとしてインターンやアルバイトをしていました。 という訳で、何だかんだ仕事で使うプログラムを書き始めてトータル4年半ほどになりますが、そのうち3年半ほどは全て Amazon Web Services（AWS）でホストされる
育児支援ダッシュボードを支える技術 - 人間だったら考えて
この記事はなに？ 構成・実装 育児記録 室内の温湿度 現在の天気 ダッシュボード 取得情報のデータベースへの格納 ダッシュボードに何を掲出すべきか？ まとめ 参考 この記事はなに？ 以下の育児支援ダッシュボードの構築ポストに触発され、自分もダッシュボートを作ってみました。 我が家の最終形態こんな 日中妻が試す→不満・希望を夕方俺に伝達→夜俺が治すみたいなサイクルを2週間回した後の図 pic.twitter.com/PHYRx7m1MS— Dr.10(どく・とぉと読んでください) (@Dr10_TakeHiro) 2023年10月2日 現時点で、自分が作ったダッシュボードは以下のようになっています。 育児支援ダッシュボード この記事では、上記の育児支援ダッシュボードを支える技術について解説します。 構成・実装 ダッシュボードには大きく分けて以下の3つの項目を載せています。 育児記録：「ぴよロ
【書き起こし】BigQueryのコンピューティングリソース管理の取り組み – Go Kojima【Merpay & Mercoin Tech Fest 2023】 | メルカリエンジニアリング
Merpay & Mercoin Tech Fest 2023 は、事業との関わりから技術への興味を深め、プロダクトやサービスを支えるエンジニアリングを知ることができるお祭りで、2023年8月22日（火）からの3日間、開催しました。セッションでは、事業を支える組織・技術・課題などへの試行錯誤やアプローチを紹介していきました。 この記事は、「BigQueryのコンピューティングリソース管理の取り組み」の書き起こしです。 @gouki：「BigQueryのコンピューティングリソース管理の取り組み」にと題して発表します。 株式会社メルペイ ソフトエンジニアのGo Kojimaです。よろしくお願いします。私は2年前にメルペイにジョインし、当初は機械学習システムの基盤開発に携わりました。その後、現在も所属しているデータマネジメントチームに異動し、主に今回発表するBigQueryコンピューティングリソ
Cloud Logging 構造化ログの特別な JSON フィールドまとめ
Google Cloud のログ管理サービスである Cloud Logging は JSON で出力されたログを構造化ログとして認識します。その際に特別な JSON フィールドを使うとログに特別な属性を与える事ができます。本記事ではそれらの特別な JSON フィールドを用途ごとにまとめて紹介します。 本記事の技術的な内容はほぼすべてこのドキュメント 1 ページに書いてありますが、「実際に UI でどう表示されるのか」と「その特別な JSON フィールドにどんな価値があるのか」はドキュメントにないので参考にしていただけると思います。 Cloud Logging へのログ書き込み Cloud Logging へログを書き込むには大きく 2 つの方法があります。API で LogEntry を直接書き込むか、それ以外かです。 API で直接書き込む方法の場合、メジャーな言語であれば各言語のライブ
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