そんなにプライベートを犠牲にして大丈夫? - kurainの壺
最近読んだソフトウェアエンジニアのキャリアの話が、みんなプライベートの時間も勉強しなきゃダメだという論調で、ちょっと私は疲れている。 hrnabi.com www.pasonacareer.jp paiza.hatenablog.com 曰く環境変化の激しいWeb系エンジニアは、プライベートを犠牲にして勉強しなければ最先端にはいられない。高給取りにはなれない。わりとみんな信じていることのように聞こえる。しかし本当だろうか。犠牲にするって、どのくらい犠牲にすればいいんだろう? 犠牲と比例して、技術力が伸びたり、給与が増えたりするんだろうか? あっという間に知識が陳腐化するという仮定においては、時間の自由が大きい若い人ほど先端の勉強に時間を割くことができて、もっとも有能になりやすい。実際若くて有能な人は増えているように思う。それでも、オッサンたちがマネージャーにならず、第一線で働くことは可能な
Mac を使っているなら必ず使うべき2つの機能 "Automator" と "サービス" - kurainの壺
Automator ってなんか超高機能なマクロみたいなイメージがありますが、とても便利なのでご紹介。 もともとは、会社の上司が Windows から Mac に移行したのだけれど、"秀丸みたいに選択範囲を ruby で evalできないの" とおっしゃっており、しかも Emacs は微妙とのことなので、Automator でどうにかしてみた。Service でできるんじゃないかねと教えてくれた同僚に感謝。 追記(2013/02/24) デバッグ方法を別エントリに書きました できること 文字列選択して Ctrl+= を押すと選択文字列が ruby で実行されます。編集可能なテキストエリアならだいたい何処でも。 作り方 アプリケーション ディレクトリにある Automator を起動します。 新しくサービスを作ります ユーティリティ > "シェルクスクリプトを実行"というアクションを選んで右の
kurainの壺
あけましておめでとうございます。 今年は、もうちょっとblogを書こうかなということで、三が日のうちに1つ出してみようと思います。 さて、2023年はLLMの利用と同時にベクトル検索が急に利用されるようになった年でした。 Retrieval-Augmented Generation(RAG)をみんな使い出したのと、OpenAI の embedding APIの性能が思った以上に良かったことが主な理由だと思います。 ベクトル検索は faiss でもchromaでも、qdrant でも何を使ってもよいと思いますが、numpy を使えば数行で実装できるし性能も悪くないことがわかったので書き残しておきます。 import numpy as np class SimpleVecSearch(): def add(self, ndarray): self._ndarray = ndarray def
nginx はデフォルトで merge slash する - kurainの壺
久しぶり技術ネタを一つ。 問題 nginx を reverse proxy として使っていると original http://example.com/hoge/huga//path proxied http://example.com/hoge/huga/path みたいな感じに重なったslash を merge してから proxy される。path最後の '//path' が '/path' となって、状況によってはありがたい。これが default なのが良いかは分からないが。slash は 2 以上連続していると、1つになる。 さらに、 original http://example.com/entry/http%3A%2F%2Fwww.hatena.com%2F proxied http://example.com/entry/http%3A%2Fwww.hatena.com%
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