英会話にしっかり取り組んでみようと思った。今年の3月のことだった。 正直言って取り組む対象はなんでもよかった。衛生管理者試験でも電験二種でも企業法務検定でも。その直前に受けた情報セキュリティの資格試験の勉強で身につけた学習習慣を、このままむざむざと失ってしまうのが嫌で、とにかく何かをしたかった。 そこで思いついたのが英会話。実はこの5年くらいの間、何回もトライはしてみたもののなんとなく続かなかった。しかし、学習習慣自体は身についた今だったらもしかすると、と思ったのだった。 また英会話、ひいては英語の勉強についてはずっと心に引っかかっていたことがあった。 僕が中学校に入学した時の担任は、英語教師だった。その人は入学式の後、父兄が教室に居並ぶ中「英語についてはまず、NHKの「基礎英語」を毎日聞くのをお子さんに習慣化させるようにしてください。そのうちに圧倒的な違いが出てきます」と言った。 僕も（

東大ファッション論集中講義 (ちくまプリマー新書) 作者:平芳裕子筑摩書房Amazon ファッションの本は色々な方向性・難易度のものがあってとっつきにくい。 大きな書店の、ファッションのジャンルの棚を探せば望みの本に出会える気がするかもしれない。が、なかなかうまくいかない。なぜなら、ファッションの本は新書コーナーや○○文庫や××シリーズのコーナーに配置されていたりもするからだ。店内検索もあまり役に立たない。タイトルや著者がわかっていなければ検索が難しく、そもそもタイトルや著者がわかっていれば苦労しないわけで。 そうしたなか、最近、『東大ファッション論集中講義』という本に出会った。これが良かったので、ブログに読書感想文を置き残したい。 『東大ファッション論集中講義』はこんな本 はじめに、『東大ファッション論集中講義』という本を無理矢理ワンセンテンスに要約してみよう。 「近世～現代までのファッ

中国のサイバーセキュリティー企業から“内部文書”が流出した。詳しい実態が分かっていない中国のサイバー空間での「暗躍」を明らかにできるのではないか。 NHKは世界7つの国と地域の専門家と共に文書を徹底分析した。 シリーズでお伝えしている「追跡 中国・流出文書」。今回は、文書の流出元とみられる企業の本社を直撃。サイバー攻撃への関与が疑われる“実働組織”の「素顔」をあぶり出す。 （NHKスペシャル取材班/福田陽平・高野浩司・新里昌士）

はじめに 数か月ほど前、住所の正規化が話題になりました。こちらの記事が特に有名ですね。 関連して、こちらの記事も話題になりました。 当時はほかにも色々な人が日本のヤバい住所の例をあげてくれて、とても楽しかったです。 実は弊社でもAddressianという住所正規化サービスを提供しています。初めて目にする変わった住所を見かけたら、とりあえず自社のAPIに投げてみて「おお、正規化できた」「すごい！」などといいながら遊んで働いています。 サービスは無料で利用できますが、今までは利用の手順が面倒でした。 ユーザー登録する APIキーを発行する 住所正規化APIを呼び出すプログラムを用意する（サンプルコードあり） プログラムを実行して住所を正規化する そこで、もっと気軽に住所正規化を試してもらえるように、ユーザー登録しなくても使えるデモ機能を作ってみました。 デモ機能の概要 住所正規化デモ画面 こち

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逐次処理の鳥籠から飛び立ち、スケールアウトを目指す すべての開発者のために 本書は Kirill Bobrov, "Grokking Concurrency", Manning Publishing, 2023 の邦訳です。 現代的なアプリにふさわしい高パフォーマンスのコードを書くためには、並行処理の理解が不可欠です。Webアプリ、IoTシステム、ビッグデータ処理など、並行処理はあらゆる局面で活用されていますが、そこには初学者が中心的に学ぶ「逐次実行を前提にしたプログラム」ではどうしても理解できない複雑な概念や特徴があります。それらをきちんと押さえることで、暴走せずにパフォーマンスを高める並行処理を手に入れることができるのです。 本書ではその核となる概念が徹底的に説明されており、楽しくわかりやすい文章と興味深いイラストで、洞察力に富んだ例や、独自のプロジェクトに適用できる詳細なテクニックが

こんにちは、ニケです。 皆さん、Cursor 使っていますでしょうか。 私は去年の10月末から使い続けているのであと一ヶ月で1年が経過します。時間が経つのは早いですね。 前回書いた記事（↓）から半年経ち、開発の仕方が少しアップデートされたので改めて記事にしようと思います。 ちなみにこちらの記事ではブラウザ版のClaudeも紹介していますが、Claude-3.5-SonnetがCursorで利用できるようになってからはあまり使っていません。設計の壁打ちとかでたまに使ったりするくらい。 そのため、この記事ではCursorにフォーカスを当てて紹介していきます（最後に少しだけ他に使用しているAIツールを共有します）。 なお、役割によって用途が変わってくると思うので、予め私の属性を提示しておきます。 仕様を考えたりコード書くことがメインの仕事 仕事以外でも暇なときはコードを書いている 0 → 1 で

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樫原辰郎@700万年のLIKE A ROLLING STONEおじさん @tatsurokashi 戦前の寿司屋にはカウンターがなく座敷に座って皿に盛られた1人前を食べたというのは池波正太郎が書いている。屋台の寿司屋は昔からあったから地続きに見えるけど、案外と戦後のカウンターは洋酒のバーからヒントを得たのではないか。 樫原辰郎@700万年のLIKE A ROLLING STONEおじさん @tatsurokashi 洋酒バーのカウンターはかなり昔からあったはずで、起源はわからないけど明治か少なくとも大正時代にはあったろう。外国の映画、特に西部劇には付き物だから、これが屋台の寿司屋とイメージが合体して寿司屋のカウンターになったのではないか。

2024.09.04

Parquetは便利なファイル形式で、列志向のフォーマットとしてはデファクトの1つと言っても過言ではないでしょう。 ですが、jsonやcsvとは違い、ファイルを見ただけでどんな構造かわかるものではありません。 この記事は、Parquetの具体的な構造について記述します。 はじめに この投稿は、Parquetの構造について、バイナリを見ながら確認するものです。 ただし、Parquetの大枠に注目した投稿なので、delta encodingやrun-lengthなど、個別の圧縮方法については取り扱いません。 ※ Parquetの作成には https://github.com/parquet-go/parquet-go を使用していますが、goの知識は必要ありません tldr Parquetは以下の構造を持っています。 ファイルはRowGroupとメタデータに分かれている RowGroupの中に