鹿児島Ruby会議02

はじめに 2025/4/9-11 の 3日間の日程で Google Cloud Next '25 がラスベガスで開催されました! 開催中のセッション「What’s new in Cloud Run」 の中で発表された Gemini Cloud Assist での Cloud Run サポート(プレビュー)について実際に試してみましたので速報します。 「What’s new in Cloud Run」のセッションンレポートは以下をご参照ください。 Gemini Cloud Assist とは Gemini Cloud Assist は、BigQuery、Cloud Storage などといった様々な Google Cloud サービスに対し、AI チャットボットによるアシストを受けられるサービスです。現状プレビュー提供されており、プロジェクト上のコンテキストを理解したアプリケーション設計、デ
※この投稿は米国時間 2025 年 4 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび Google Cloud Next にて、Google Cloud が一から開発した MongoDB 互換の Firestore を発表しました。この新しい Firestore は、要求の厳しいドキュメント データベース ワークロードに対応するための新たな選択肢を開発者に提供します。 MongoDB との互換性は、60 万人を超えるアクティブな開発者からなる Firestore の既存コミュニティから強く求められていた機能です。今回のリリースにより、Firestore の開発者は、MongoDB の API ポータビリティと Firestore の差別化されたサーバーレス サービスを活用して、強整合性を持つマルチリージョン レプリケーション、実質的に無制限のス
(or actually they do, but they don’t use this knowledge effectively) Update, April 26, 2025: the address fix for W 6th Ave is live, mostly. Going forward I wish that Google Maps would make it harder to get bad data into maps, I wish they would respond to feedback faster, and I wish they would make their estimates for when changes go live more accurate (two weeks versus 24 hours). I was driving aro
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There is a pattern I am very fond of - “one database per tenant” in web applications with multiple, isolated users. Recently, I needed to fix an application I had for a long time where this database-per-tenant multitenancy utterly broke down, because I was doing connection management wrong. Which begat the question: how do you even approach doing it right? And it turns out I was not alone in this.
4 Where are the uploaded files (image, audio, video, etc.)?
Welcome Welcome to the learn-c.org free interactive C tutorial. Whether you are an experienced programmer or not, this website is intended for everyone who wishes to learn the C programming language. There is no need to download anything - Just click on the chapter you wish to begin from, and follow the instructions. Good luck! learn-c.org is still under construction - If you wish to contribute tu
GeForce RTX 5060 Ti 8GB版の詳細レビューが登場。地雷モデルと言える性能 NVIDIAのGeForce RTX 5060 Tiはミドルレンジ向けグラフィックカードとして16GB版と8GB版の2つの異なるVRAM容量を搭載して2025年4月16日に発売されました。しかし、4月16日の発売日に実際に販売されたのは16GB版のみであった他、大手メディアによるレビューは16GBモデルのみが掲載され、同時発売されていたはずの8GB版については発売は数日遅れになったほか、レビュー用サンプルが提供されなかったことから発売日にレビューは一切掲載されないなど状況でした。 この理由についてレビューなどを掲載しているYoutuberは『8GB版のパフォーマンスが酷いから隠したいだけ』などそのRTX 5060 Ti 8GB版の性能について疑念が出ていた他、実際に中国発のベンチマークでも16GB
すでに速報記事でお伝えした通り、2025年4月16日22時より「GeForce RTX 5060 Ti」(以降、RTX 5060 Tiと略)の販売が解禁した。RTX 5060 TiのVRAM搭載量違いで2種類あり、16GB版(北米予想価格は429ドル)と8GB版(同379ドル)を展開する。4月16日午前中時点の情報だが、NVIDIAの公式発表による価格は「6万9800円より」とだけ掲示されている。 つまり、これはRTX 5060 Tiの8GB版の価格であることを示しており、そこから16GB版は7万9800円あたりになると推察される。ただし、例によってこの設定で流通する製品はごく少数であり、大部分のAICパートナー製のビデオカードは8万円台半ばから後半がボリュームゾーンになると予想される。 ちなみに、RTX 5060 Tiの上位に位置付けられるRTX 5070(VRAM 12GB)は現状11
8GB VRAM では到底足りないことがベンチマークで判明。GeForce RTX 5060やRadeon RX 9060に懸念 2025 1/16 8GB VRAM では到底足りないことがベンチマークで判明。GeForce RTX 5060 や Radeon RX 9060 に懸念 ここ最近発売されるゲームでは高解像度なテクスチャーやディテールに富んだオブジェクト、レイトレーシングなど画質向上に伴い、必要となるVRAM容量も増加傾向です。しかし、NVIDIAやAMDではDLSSやFSRなどアップスケーリング技術があることから大量のVRAM容量は必要ではないと主張しており、実際にミドルレンジ帯のグラフィックカードでは依然としてRTX 4060やRX 7600では8GBのVRAMを備えているほか、まもなく登場するRTX 5060やRX 9060でも再び8GBのVRAMを備えるのではないかと言
はじめに データから対象システムの入出力関係をモデリングするための手法であるシステム同定について理解するために,足立 修一 著「続々 制御工学のこころ」を手に取ることにした。数理統計学の知識に基づき,「数理統計学→システム同定」という順にシステム同定を理解しようとしている。 本記事は,「第7章 時系列モデリング」に関する読書メモである。 本書の紹介ページ 続々 制御工学のこころ - 東京電機大学出版局 科学技術と教育を出版からサポートする 本記事を読むことで得られること 本記事を読むことで得られることは,主に以下の内容である。 状態空間表現とその利点 目次 はじめに 本記事を読むことで得られること 目次 第7章 時系列モデリング 7.4 状態空間表現を用いた時系列のモデリング 状態空間表現の利点 まとめと感想 参考サイト 第7章 時系列モデリング 本章の目的は,確率過程で記述される時系列を
Usability testing is a fundamental research method that user experience (UX) researchers use to evaluate and iterate a web design, but\textbf{ how to evaluate and iterate the usability testing study design } itself? Recent advances in Large Language Model-simulated Agent (\textbf{LLM Agent}) research inspired us to design \textbf{UXAgent} to support UX researchers in evaluating and reiterating the
エビデンスベースドマーケティングの手法をプロダクトマネジメントに応用する方法論 以下の前提を持つ 対象のプロダクトが という収益構造を持つこと MRR = MAU x PUR x ARPPU 対象のプロダクトが という構造を持つこと MAU = U_total x P_existing + (N_consumers - U_total) x P_new U_total: 累計ユーザー数 P_existing: 既存ユーザーがその月にアクティブになる確率 N_consumers: マーケット全体の消費者数 P_new: 未利用者がその月に新たにアクティブになる確率 対象のプロダクトの各ユーザー別の利用頻度がポアソン分布になっていること 対象のプロダクトの既存ユーザー全体での利用頻度の傾向 P_existing は負の二項分布になっていること このとき、以下が成り立つ : 一定期間における既存
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