前者が後者に部分一致するけど全然違うものの組み合わせ メロンとメロンパンJava と JavaScriptコンゴとコンゴ民主ギニアと赤道ギニア王将と大阪王将他には?
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前者が後者に部分一致するけど全然違うものの組み合わせ メロンとメロンパンJava と JavaScriptコンゴとコンゴ民主ギニアと赤道ギニア王将と大阪王将他には?
この記事の3つのポイント 企業のAI活用が思うように進んでいない 期待された利益は生まれないのでは、との懸念が広がる AIは今後、勢いを回復して世界に真の革命を起こせるか 企業のAI活用が思うように進まない中で、欧米のAI関連企業の株価が7月の最高値から約10%下落した。過去には、人気や株価の落ち込みを経た後、復活した技術がある一方で、完全に忘れ去られた技術もある。1960年代から何度かブームを経験してきたAIは今後、勢いを回復して世界に真の革命を起こせるのか。 AI革命をけん引する欧米企業の株価は7月にピークを迎えて以降、約10%下落した。また、ChatGPTなどのサービスを支える大規模言語モデルの能力を疑問視する人も増加傾向にある。 大手テック企業各社はすでにAIモデルに数百億ドルを投じており、今後さらに大規模な投資を行うと表明している。 しかし、米国勢調査局の最新データによると、商品
JASRAC許諾第9009285055Y45038号 JASRAC許諾第9009285050Y45038号 JASRAC許諾第9009285049Y43128号 許諾番号 ID000002929 ABJマークは、この電子書店・電子書籍配信サービスが、著作権者からコンテンツ使用許諾を得た正規版配信サービスであることを示す登録商標(登録番号 第6091713号)です。
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背景 Next.js に App Router が導入されてから1年近くが経ちました。しかし、未だに App Router を前提として設計のベストプラクティスが定まっておらず、身近なフロントエンドエンジニアはみな「まだプロダクトに取り入れるには考えることが多いよね」という共通認識のまま止まっているような気がしています。 また、App Router が導入されるまでは、技術選定の無難な選択肢として Next.js が最有力でした。しかし、現在は App Router の設計のプラクティスが未発達なことや、オーバースペックであるという見方が出てきており、検討しなければならないことが多くなったように感じます。 そうした中で、ではその懸念というのはどのようなものがあり、導入しずらい要因に何があるのか、というところが、今回執筆を行う上での背景になります。 App Router導入で考えないといけな
いよいよ明日、決戦の日、東京都知事選の投開票日を迎えます。 まずはここまで私と一緒に走ってきてくださったボランティアスタッフの皆さん、応援してくださった皆さんに、最大級の感謝と敬意をお伝えさせてください。 6月6日に出馬会見をした時には、「政治経験がないくせに、無謀な戦いだ」と言われました。最初は、都内14000か所にあるポスター掲示板に、自分ひとりで貼りにいこうと思っていました。 ただ、「東京は、もっとよくなる。もっとワクワクできる街になる」という思いは、誰よりも強い自負がありました。 まず集まってくれたのは、私の東大時代の友人たちと、私が創業した2つの技術系企業で出逢った仲間たちでした。中高時代からの友人や、新卒で入社したコンサルティング企業・BCGの先輩・同僚も集結しました。さらに、経産省のIT人材支援「未踏」メンバーのエンジニアたちが、強力な技術サポートをしてくれることになりました
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless(シームレス)を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第49回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ アニメの“中割り”を生成してアニメーションに仕上げる「ToonCrafter」 1枚の画像とモーションデータからダンス動画を生成するAIモデル「MusePose」 リアルタイムでストリーミング動画を変換するAIモデル「StreamV2V」 写真1枚から人物やキャラクターの話す動画を生成するモデル「V-Express」 人の手で塗った数枚の線画から、残りのアニメーションを自動彩色できるAIモデル アニメの“中割り”を生成してアニメーションに仕上げる「ToonCrafter」アニメーション制
Web制作の技術は日々進化しており、会社やプロジェクトによっては昨今の環境に適さない書き方をしているケースも時折見受けられます。 そこで今回は「2024年のWeb制作ではこのようにコードを書いてほしい!」という内容をまとめました。 質より量で、まずは「こんな書き方があるんだ」をこの記事で伝えたかったので、コードの詳細はあまり解説していません。なので、具体的な仕様などを確認したい方は参考記事を読んだりご自身で調べていただけると幸いです。 1. HTML 画像周りはサイトパフォーマンスに直結するので、まずはそこだけでも取り入れていただきたいです。また、コアウェブバイタルやアクセシビリティも併せて理解しておきたい内容です。 Lazy loading <img>にloading="lazy"属性を付けると画像が遅延読み込みになり、サイトの読み込み時間が早くなります。
Web アプリなどの UI でよくあるのですが、フォームの外側に送信ボタンがあるようなデザインのときに HTML だけで解決する方法があるので紹介します。 form 属性で紐付け <input> 要素の form 属性に <form> 要素の id 属性値を指定することで、フォームと送信ボタンを関連づけられます。 <form id="signin"> <label> メールアドレス <input type="email"> </label> <label> パスワード <input type="password"> </label> </form> <input type="submit" form="signin" value="サインイン">
今年の夏に子供が生まれる。 性別は女の子でほぼ間違いないだろうと診断された。 会社には産休育休に関する手続きを済ませたし 兄夫婦からベビー用品を譲ってもらったこともあり あとは産まれてくるのを待つだけだねーなんて雰囲気になっていたが 名前をまだ決めていなかった。 それでGWに名付けに関して話し合うことになったのだが 旦那の希望する名前は「ことり」であることが発覚した。 ことり? 人名としては一般的じゃないと思うけど一体なぜその名がいいのか? 旦那の返答は 「響きが可愛いから」 「あとはわかりやすく日本語っぽい名前がいいと思った」 「『ことちゃん』って呼ぶの可愛いと思って」 だった。 勘弁してくれ。 人生100年時代に使い続ける名前の由来が「響きが可愛い」ってお前は人生舐めてんのか。 せめてもう少しよく練った由来を出してくれたなら色良い返事も出せたかもしれないが 「響きが可愛い」名前がつけた
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト(文脈)に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
ティム・バーナーズ=リーのオープンレターを起点に改めて考えるインターネットの統治 2024.03.26 Updated by yomoyomo on March 26, 2024, 15:00 pm JST 1989年3月12日は、ティム・バーナーズ=リーが、当時彼が勤務していた欧州原子核研究機構でハイパーテキストを利用する情報管理システムの提案を行った日であり、「ワールド・ワイド・ウェブの誕生日」とされます。ティム・バーナーズ=リーは、この3月12日に2017年、2018年、2019年と、ウェブの現状を憂い、ユーザーに行動を促す檄文を公開してきました。 そして、今年2024年の3月12日、前回から5年ぶりとなる「ウェブの35回目の誕生日を祝う:オープンレター」が公開されました。これまでと同様、なりゆきで日本語訳を公開した手前、まずこれを取り上げたいと思います。 ティム・バーナーズ=リーは
はじめに こんにちは。WEARフロントエンド部Webチームの藤井です。私たちのチームでは、WEARのWebサイトのリプレイスと新規機能の開発を並行して進めています。これらの開発を推進する中で、Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上させるための取り組みを行なってきました。本記事では、その中で効果的だった取り組みについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景と課題 レビューの体制の薄さ スコープの広さ 仕様把握の負担 対応内容についての説明不足 処理の複雑性 仕様の抜け漏れ 動作確認の手間 課題解決に向けた取り組み レビュー体制の見直し Pull Requestを小さくする Issueを小さくする Pull Requestの粒度について明文化する 機械的なチェックの拡充 ESLintルールの拡充 Visual Regression Testの拡充 Pull Req
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