Why Japanese Websites Look So Different
& how to analyze design choices without jumping to conclusions Over the years, I have had many encounters with Japanese websites — be it researching visa requirements, planning trips, or simply ordering something online. And it took me a loooong while to get used to the walls of text, lavish use of bright colors & 10+ different fonts that sites like this one throw in your face: Hankoya — a website
LlamaIndex : ChatGPTで独自のデータに対して質問するためのフレームワーク
プロンプトによる知識の外挿ChatGPTは大規模なテキストデータで学習されていますが、学習されていないデータに関しては知識が乏しいという問題があります。 例えば、特定の製品に対して質問できるチャットボットを作ろうとした場合、ChatGPTはその製品の情報を持っていないため、適切な回答ができません。 この問題は、ChatGPTのPromptに製品の情報を埋め込むという方法で解決できます。例えば、 「Aという製品でCという機能が使えないがなぜか。」 という質問の前に、 「Aという製品はBという機能とCという機能を持っており、Bという機能はCという機能と組み合わせることができない。」 という仕様書のテキストを結合して、 「Aという製品はBという機能とCという機能を持っており、Bという機能はCという機能と組み合わせることができない。Aという製品でCという機能が使えないがなぜか。」 というクエリにす
GraphQL 2021
Today marks the first release of the GraphQL spec ratified by the GraphQL Foundation. This is the culmination of three years of work, both technical and procedural. This is a proud moment and one worth celebrating. What took so long?The last ratified spec release was over three years ago, in June 2018. What took so long for this release? Certainly a worldwide pandemic didnʼt help our collective fo
Flutter×GCP/Firebaseでしっかり作る時のポイント13個。
Flutter×GCP/Firebaseで何かを作っていく(る)方に参考になればと思います。 上記の技術構成でリリースした Othellode というアプリは、 iOS/Android で公開済みなので、興味あればダウンロードしてみて下さい。 “しっかり”とは？下記のような観点を考慮することを指しています。 運用を前提とする設計やフロー整備多言語対応負荷分散セキュリティモニタリング費用バックアップロギングdevelopment/staging/production 管理これらに関する知見から、13個厳選して広く浅く書きました。 (ポイントというより感想みたいな項目もありますが..) なお、情報漏洩対策(IP制限やBasic認証)やアセットパイプライン,BQによる分析等は、今回本腰を入れてない( 必要がなかった)ため触れませんし、詳しくありません。 目次Useful Information
【Kaggle】Katibで船コンペ銅メダル
Kaggle部作りましたこんにちはNTT研究所の大嶋です． 最近社内にKaggle部を作って同僚とKaggleに勤しんでいます．この度初参加したコンペの結果が出たのでその活動報告をしたいと思います． Kaggleとはもはや説明する必要も無いほど有名ですが，Wikipediaによると ”Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。” です． KubeFlow/KatibについてそもそもKaggleに参加しようと思ったきっかけは，私の開発するKubeflow/Kaitbの実験場として最高だと思ったからです．Katibは機械学習におけるハイパーパラメータチューニングを簡単かつ効率よく行うことを 目的としたOSSであり，私はメンテナの一人として活動しています．Katibの詳
Loom PlasmaChainに初めてのアプリをデプロイしよう: Loomのインストール、環境設定、鍵の生成
本記事は、Deploying Your First App to Loom PlasmaChain: Installing Loom, Setting up Your Environment, and Generating Keys(Dev Bharel) の翻訳です。万一誤訳などありましたらPrivate Note機能でお知らせ下さい。 Loom PlasmaChain入門あなたが開発者で、Ethereum上のスケーラブルなDApps構築に関心をお持ちであれば、トランザクションスループット及びトランザクションあたりのコスト対処という問題に直面するだろう。 Delegated Proof of Stake(DPoS)を使用したサイドチェーンネットワーク・Loomを導入すると、Ethereumメインネットへのトランスファーゲートウェイを使ってセキュリティのチェックポイントを取りつつ、スループ
webpack 4: Code Splitting, chunk graph and the splitChunks optimization
webpack 4 made some major improvements to the chunk graph and added a new optimization for chunk splitting (which is a kind of improvement over the CommonsChunkPlugin). Let’s take a look at some of the drawbacks of the old chunk graph. In the old graph chunks were connected to other chunks via parent-child-relationship and chunks contain modules. When a chunk has parents it can be assumed that at
WebRTC 利用の現実 (2018-06)
2018 年 6 月現時点でどうなっていくのかを書いていきたい。ここで書くのはあくまで自社からみた WebRTC であって、それ以上ではない。 そのため、自社製品の WebRTC SFU を前提とした話になる。 XR (AR/VR) x WebRTCまだまだ先だと思っていたが Oculus Go の影響なのか 360 度を遅延を少なくして配信するという世界がでてきている。 また WebXR が Chrome に来たりと、思ったより早い段階で動いているようだ。 色々お声がけいただいているので、うまくお手伝いができればと思っている。 会議システム x WebRTC弊社製品のスポットライト機能をいろいろな企業に試してもらっている。 既存の高価な会議システムが繋がらない、不安定という中、安定して繋がるということで高評価を得ている。自社内で会議ステムを持ちたいという大きめの企業がターゲット。 実際か
プログラミングを教えるときの10のポイント (という論文の紹介)
1. ギークの遺伝子なんてないことを心に留めようよく、「プログラミングには得意不得意がある(some kids get it, and some kids don’t)」とか、さらには「プログラミングには向いていない子がいる」とか聞きますね。 大学のコンピュータサイエンスの授業の成績分布が、とても良く理解できる生徒と何もわかっていない生徒にくっきりわかれる、という話も聞きます。本当でしょうか？Patitsasらの最新の研究によると、実際にはそんなことはなく、くっきりと成績の分布が分れてしまったコンピュータサイエンス入門のクラスは、5.8％に過ぎなかったそうです。 この論文では、「プログラミングには得意不得意がある」という迷信は、プログラミングを学びだしたときに躓きがちな生徒でなく（意識的か無意識的かにかかわらず）、スムーズに学ぶ生徒の方へ教える時間や熱意を費やすことにつながり、ひいてはコン
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
🍾🚀 webpack 3: Official Release!! 🚀🍾
After we released webpack v2, we made some promises to the community. We promised that we would deliver the features you voted for. Moreover, we promised to deliver them in a faster, more stable release cycle. No more year-long betas, no breaking changes between release candidates. We promised to do you right by you, the community that makes webpack thrive. The webpack team is proud to announce th
漫画で説明する Flux
Lin Clark 氏が “A cartoon guide to Flux” というタイトルでとてもわかりやすく Flux についての記事を投稿していました。この文章のなかでも書かれていますが Flux はとてもホットな話題です。しかし、まだまだ十分に理解されていない技術なので、著者の Lin Clark 氏に許可を頂いて翻訳させていただきました。何か間違いや分かりにくいところ、より良くするための助言などありましたら気軽に@sota0805 までコメントお願いします。 （以下、2015年9月29日に Lin Clark 氏によって書かれた “A cartoon guide to Flux” の翻訳です。） 漫画で説明する FluxFlux は現在のウェブ開発で最もよく理解されていない話題の１つです。このガイドでは誰もが理解できる方法で説明しようとしています。 問題はじめに Flux が解決
うわっ、私のサイトBootstrapくさすぎ!? たった数文字変えるだけでBootstrapのくさみが抜ける7つのCSSテクニック。
なんか、このサイトBootstrapくさい。そう感じることはありませんか? その理由はズバリ、欧文ベースでつくられたフレームワークを文字構造の違う日本語で適用した際に不都合が出てしまっているからです。 それらが醸し出す違和感を放っておくと、Bootstrapくささを生み出す大きな原因になってしまいます。 そもそもの問題として、欧文と比較して和文は文字の要素が多く、文字自体のリズムも少ないため、どうしても複雑で単調に見えてしまいます。 しかし、和文だからといってあきらめることはありません。BootstrapのCSSを少しだけ変えるだけでグッと見た目がよくなる隠し味をご紹介します。 1. line-heightで行間にゆとりを。明朝やゴシックなど、フォントの種類が言葉の印象を表すように、文字の行間は読みやすさ、文章全体の雰囲気を左右します。 欧文をベースに設計されたBootstrapをそのまま
英”EU離脱”国民投票についてのデータ・ジャーナリズム事例
津田メルマガで「世界のデータ・ジャーナリズム最前線」という連載をしていたのですが、その番外編という感じで記事にしてみました。 イギリスのEU離脱に関する国民投票を扱ったデータ・ジャーナリズム記事集です。投票結果と地図のマッシュアップや、投票結果を投票者の属性と関連づけるなど「分析」が行われているものを選んでいます。 ※ 「できるだけ多くみつける」努力はしていますが、網羅性は考慮されていません。 ※ あくまでもデータ・ジャーナリズム事例の収集を目的としていて、イギリスのEU離脱についての多角的な視点をカバーすることを保証しません。
「パナマ文書」解析の技術的側面
世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか？私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca
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