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この記事のオリジナルは voxxed に投稿されたものです。 JavaScript関連の問題を抱えるチームをサポートする仕事を通じて、いくつか共通の問題点があることに気づきました。もしあなたもJavaScriptに対するイライラを感じているのであれば、この記事は何らかの助けになるかもしれません。おことわり:私がお教えするヒントはすでにご存知のものもあるとは思いますが、うまくいけば、多少なりとも有用な情報があるかもしれません。特にエンタープライズアプリケーションやCMSソリューションを構築する際に有効なヒントです。チームの誰もが話したがらないCMSのコードについてお話しします。いずれも必要に応じて採用できるものです。 debuggerステートメント 大半のブラウザでサポートされているにもかかわらず、JavaScriptを書く際に最も活用しきれていない機能の1つです。debuggerステートメ
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか? SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
「これはHEAD^^」 「これはHEAD^2」 「これはHEAD~2」「HEAD@{2}、reflog用」「全部いっしょじゃないですか」「違う!!もっとよく見ろ!!」Git 画像略 TL;DR(Too Long; Didn't Read) ~nは単純なコミットの親をたどる(ブランチの分岐がある場合は現在のブランチのみで辿れるコミット) ^nはマージコミット向けで^2は「そのコミットの2番目の親(取り込んだブランチの前回のコミット)」 だからHEAD^n(n > 2)は存在しない 2024/06/04追記: OctopusなMergeだと3つ以上のブランチからマージできるので^nも存在する......があまり見かけることはない HEAD^^は「HEAD^の親」、HEAD^2は「HEADのもう一人の親」みたいな......。タラちゃんがHEADだと波平がHEAD^^でマスオがHEAD^2です(
仮想的なシステムであり、実際の普及は想定されていない。 言語学習や異文化コミュニケーションのツールとしての可能性がある。 結論ローマ字運動とJaphalbetは、どちらも日本語の表記をラテン文字化する試みという点で共通していますが、その目的、アプローチ、そして想定される使用範囲に大きな違いがあります。ローマ字運動が日本の近代化と識字率向上を主眼としていたのに対し、Japhalbetは国際的な日本語学習とコミュニケーションの促進を目指しています。 また、ローマ字運動が日本語の文法構造をほぼそのまま維持したのに対し、Japhalbetはより大胆な文法の簡略化を提案しています。これは、Japhalbetが非日本語話者にとっての理解のしやすさを重視しているためです。 結果として、ローマ字運動は日本社会に一定の影響を与え、特に技術分野での応用を見出しましたが、Japhalbetは現時点では理論的な提
「人間50年〜」と謡ったのは織田信長ですが、私たちは今や人生100年時代に突入しようとしています。 これは動物界でもトップクラスの長さになりますが、それでも私たちがまったく敵わない動物がいます。 「ニシオンデンザメ」です。 彼らの寿命は平均でも250年、最長だと512歳の個体が見つかっています。 512歳だと生まれは1500年の初めになりますから、1534年生まれの信長より年上なわけです。 「どうしてニシオンデンザメはそんなに長生きできるのか?」これは生物学者にとっての大きな謎でした。 そんな中、英マンチェスター大学(UoM)がその長寿の秘密の一端をついに解明したと報告。 それによると、ニシオンデンザメは代謝が年齢でほぼ変化しておらず真に不老の状態にあったようです。 この研究は2024年7月2日から5日にかけてプラハで開催された生物学会『Society of Experimental Bi
こんにちは!最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです!👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します! 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです! そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです! 1.NotebookLMの概要公式サイト:https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
NotebookLM gives you a personalized AI, grounded in the information you trust.NotebookLM is only available in the U.S. for users 18 and up.Try NotebookLM Collaborate with a virtual research assistantWhen you upload the documents that are central to your projects, NotebookLM instantly becomes an expert in the information that matters most to you.
最近「アサクリ」という言葉がXに毎日出てきます。これは「アサシン クリード」というゲームですが、そのもとは小説です。 この人は相当差別的で日本を意図的に蔑んでいると言わざる得ない😠 アサクリで話題のトーマスロックリーの著「信長と弥助 本能寺を生き延びた黒人侍」より、 「地元の名士のあいだでは~権威の象徴としてアフリカ人奴隷を使うという流行が始まった…」… pic.twitter.com/YfZ5D0gD54 — ラビ ウィリアム@ヨーロッパで在宅YouTuber中 (@RabiWilliam) July 16, 2024 一部のゲームファンから始まった「弥助」騒動。もとは単なる金もうけで架空の「黒人侍」の小説を書いたようだが、ゲームのキャラクターに使われ、嘘が世界に広がって騒ぎになり、作者(日大准教授)はSNSアカウントを削除して逃亡。https://t.co/VsZGmX0vL9 —
円安はなぜ長引いているのか。どこから外貨が流出しているのか。観光という「労働集約的な産業」で稼いだ外貨が、「資本集約的な産業」である海外の頭脳労働への支払いに充てられており、その帳尻は為替(端的には円安)に影響を及ぼすのではないか。『弱い円の正体 仮面の黒字国・日本』(唐鎌大輔著/日経プレミアシリーズ)から抜粋・再構成してお届けする。 「国内の肉体労働」vs「海外の頭脳労働」 クラウドサービスやインターネット広告などに代表されるデジタルサービスの提供は、多くの日本人が漠然と「海外(とりわけ米国)に後れを取っている」と感じていた分野ではないかと察する。その漠然としたイメージを数字で可視化したのがその他サービス収支赤字、すなわち「新時代の赤字」であり、日本銀行の分類でいえばデジタル関連収支ということになる。 こうして見ると、その他サービス収支赤字は為替需給という論点を超えて、日本経済が現在直面
徳丸さん、こんにちは。 読売のような大手メディアのサイトでもサポート詐欺の偽警告が表示されるようになってしまいましたし、今の時代は広告ブロッカーが必須と考えたほうが安全なのでしょうか? 徳丸が書いていないことを質問いただくことが時々ありますが、私が書いてないのは書きたくない理由があるから(単にめんどうくさいも含む)です。ですが、せっかく質問いただいたので、思うところを書いてみようと思います。 まず、私自身は広告ブロッカーを使っていないです。その理由は、広告ブロッカーには危険なものがある(原理的にあり得るし、過去にあった)からです。過去には、広告ブロッカーが元の開発者から売却され、マルウェア化した例が複数あります。具体例は示しませんが、検索するとすぐに見つけられると思います。 広告ブロッカーがマルウェア化すると、これらはブラウザアドオンの形で動くため、非常に強い権限があり、すべてのサイトの情
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: Common Distance Metrics Implemented in Ruby 原文公開日: 2023/07/22 原著者: Domhnall Murphy 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 metricsの訳語は原則として「測定」としています。 機械学習や人工知能の分野は、基本的に2点間の距離(distance)を測定する機能に依存しています。本記事では、よく用いられる測定方法のいくつかを紹介し、それらの解釈について説明するとともにRubyで実装する方法を示します。 🔗 はじめに 機械学習がらみのタスクの多くは、エンティティを「特徴(features)のセット」という観点で記述することから始まります。 たとえばテキストベースの学習タスクであれば、おそらく語(word)ごとの出現頻度が特徴となるでしょうし、
先日、他社のFlutter製のアプリを触っていて、よくできているなーと感心していました。 いい意味でFlutter感がないなと。 しかし、そのことをデザイナーの友だちに伝えたところ、「まだFlutter感ある!」と言っていたのです。 さすがデザイナーだなと感心していたのですが、その視点はどこに向けられているのかを深掘りしてみました。 角丸に現れるFlutterっぽさ この2つのオブジェクト、よく見ると微妙に角丸が違うのがわかりますでしょうか。 右の方が優しい印象を受けます。 この2つの違いはCorner smoothingを取り入れているかどうかになります。 もうちょいわかりやすいようにオブジェクトを重ねてみました。 どちらもRadiusは20pxですが、青色の方ははCorner smoothingを取り入れています。 青色の方が丸くなっていく角度が滑らかになっています。 角を滑らかにする
Claude-3 Sonnetがだいぶ良いので、前々から考えていた、「Lispっぽい記法で書けるけど他の言語に慣れた人にも使える言語」の処理系を作ってみた。仮にEasyLispという名前にした。 この言語ではこんな感じでプログラムが書ける (define person (object)) (set! person.name "Alice") (set! person.age 30) (print person.name)personというオブジェクトのプロパティをnameやageがあって、これをドット記法で指定するとpersonオブジェクトのプロパティにアクセスできる。 同じことをCommon-Lispでやろうとするとこうなる (defun example () (let ((person (make-object :name "Alice" :age 30))) (format t "N
トヨタ自動車の本社(「Wikipedia」より) トヨタ自動車の豊田章男会長は18日、報道陣を前に「(自動車業界が)日本から出ていけば、大変になる。ただ、今の日本はがんばろうという気になれない」「“ジャパンラブ”の私が日本脱出を考えているのは本当に危ない」「日本のサイレントマジョリティーは、自動車産業が世界で競争していることに、ものすごく感謝していると思う」と発言(「朝日新聞」記事より)。これを受け、トヨタが本社をはじめとする主要拠点を日本から海外へ移転させることを検討しているのではないかと注目されている。豊田会長の発言の真意は何か。また、もしトヨタが主要拠点を海外に移転させた場合、日本経済にどのような影響をおよぼすのか。専門家の見解を交えて追ってみたい。 型式指定の認証不正問題が発覚したトヨタ自動車。不正があった3車種は、国土交通省による型式認証の基準適合調査が行われている関係で8月末ま
株式会社NexTone(本社:東京都渋谷区、代表取締役CEO:阿南雅浩、以下「当社」)は、動画配信サービス「YouTube」における管理範囲を拡大し、これまでの日本地域に加えて、一部地域を除く全世界のYouTube上で視聴される動画を対象として、運営会社であるGoogle LLCからの著作権使用料の直接徴収を開始しましたので、下記のとおりお知らせいたします。 記 1.使用料徴収開始日 2024年7月1日(月) 2.管理対象国・地域 全世界(*1 カナダ及び中南米17カ国を除く) 3.対象サービス・権利 動画配信サービス「YouTube」の動画視聴における著作権使用料(*2 演奏権・録音権) (*3 アメリカ合衆国、ブラジル及びアジア8カ国における演奏権使用料を除く) *1 の除外国と*3 の演奏権使用料については、当社の既存海外徴収ネットワークを通じて使用料の徴収が行われます。 *2 Yo
はじめに X68000 のクロス開発環境 elf2x68k では、Linux (WSL) や MinGW、macOS などの環境で以下のような X68000 のクロス開発を行うことができます。 C/C++ プログラムのコンパイル X-BASIC プログラムの C への変換とコンパイル X68000 で実行するプログラムの GDB を用いたリモートデバッグ 今回、初めて Mac を導入して X68000 のクロス開発環境を macOS 上で構築してみたので、その手順をまとめてみました。 動作は M3 MacBook Air の macOS Sonoma (14.5)上で確認しています。 事前の準備 ターミナルへのフルディスクアクセス設定 macOS のターミナルは Finder の アプリケーション → ユーティリティー から開けます。zsh が動いて UNIX 系の CUI 環境が最初から
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