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時間のない人向け はじめに 結果どうだった? 作業環境 周辺環境 食事環境 香雅 珈香和cocowa Tearoom Ciffon 参考 その他感想など 生活リズム 気になったところ・注意した方が良いところ まとめ 時間のない人向け Otellを使って4泊5日のワーケーションに行ってきた ワーケーションに適した作業環境がきちんと揃っていた 温泉や周辺の自然でリフレッシュできた 食事には少し困るが事前に調べてから行けば問題ない また他の場所にも行ってみたい はじめに 去年9月に現職に転職した後3月に大きめのリリースを終えて、ゆっくりと気分転換をしたくなり、4月中旬に以前から気になっていたワーケーションに行ってきました! 重要視していたのはこの辺 ネットワーク環境の良いところ 1週間くらいは泊まりたい 東京から遠すぎない場所(3時間以上はかけたくない) 温泉に入りたい...! ということで自分
zsh で PATH から which コマンドや type コマンドで実行ファイルを検索するように fpath から autoload される関数の実体を探したいことがあります。 そういうときは ${^fpath}/cdr(N) のように書けば検索できます。 解説 まず setopt の RC_EXPAND_PARAM が設定されていないときには $fpath/cdr で配列の最後だけに /cdr がつくので、 ${^spec} を使ってすべてにつけるようにしています。 最後に (N) で存在するものだけ残すようにしています。 実行例:
動作確認環境 macOS Sonoma 14.0 M2 MacBook Air sudoでTouch IDを有効化する手順 macOS Sonomaにおいて、sudo実行時にTouch IDが使えるようにするには、 /etc/pam.d/sudo_local ファイルを作成します。 sudo_local.template が用意されているので、それを元に作成すると簡単です。 sudo cp /etc/pam.d/sudo_local.template /etc/pam.d/sudo_local # お好みのエディタで /etc/pam.d/sudo_local を編集 sudo vim /etc/pam.d/sudo_local
従来から、「ARMはx86より(電力的に)効率的だ」という言説があります。これは単純に「ARMは省電力なスマホ向けで、x86は電力を食うPC向け」程度のアバウトなイメージのこともありますし、前世紀のRISC vs CISC論争のころからある「ARMはx86 (x64を含む)に比べ命令セットがシンプルなので、命令デコードにかかる電力が少なくて済んで効率的」という議論の形をとることもあります。 この議論については、半導体エンジニアの多くは「ARMがx86 より効率が良いというのは、もはや過去の神話」(in today’s age it is a very dead argument)という認識を共有していると言っていいでしょう。有名なところではApple CPU (ARM)とZen (x86)の両方を開発したジム・ケラー氏のインタビューでも言われていますし、Chips and Cheeseとい
プロセッサの進化だけではない細かなアップデートM2を搭載したMacBook Airは大胆に設計変更された最初のモデルとは思えないほど、高い完成度の仕上がりだった。しかし、M3 MacBook Airは、その高い完成度にさらに磨きをかけて、見た目はほとんど同じながら、細かな使い勝手や満足感を高める工夫がされている。 M3搭載が大きな要素として語られる面がある今回のアップデートだが、実はそうした細かなアップデートこそが、今回の新製品における1番の魅力だと思う。 例えば、人気モデルであるがゆえに可能なカラーバリエーションの展開だが、その中でもミッドナイトの仕上がりに関しては、今回細かなチューニングが行われた。 M2 MacBook Airで導入されたミッドナイトは、久々に黒に近いMacBookとして発売当時から人気を誇っていたが、一部には指紋が目立ちやすいという不満の声があった。しかし今回は新し
CPUコアを利用した3Dレンダリングで長時間かつ高負荷のワークロードでのストレステストを行うCinebench R23 Multiでは、ファンレス仕様のMacBook Air (M2, 2022)はサーマルスロットリングによりCPUパフォーマンス低下し、30分後には同じApple M2チップ搭載のMacBook Pro (13インチ, M2, 2022)の25%までCPUスコアが低下することが確認されていました。 この問題はAppleが新たに販売を開始したM3チップ搭載の「MacBook Air (13/15インチ, M3, 2024)」でも同様で、Tom’s Hardwareが行ったCinebench R23によるストレステストでは、ベンチマーク開始当初は13インチ/15インチMacBook Airは共に約10,000ptsのスコアを示していたものの、次第にスコアが低下し、8回目のRun
インターネット広告がついに3兆円の見込みとのこと。メディア&広告の最前線からは10年以上も離れてるけど3兆円は驚いた。 自分も昔、この業界で仕事してたんだけどいつからこんなに巨大化したんだろうと思って市場推移を調べてみたら 1996年 16億円 1997年 60億円 2003年 1,000億円 2009年 新聞を上回る 2014年 1兆円突破 2019年 テレビを上回る 2024年 3兆円超予測 良質なコンテンツは大事だけどそれ支えるのはアドテク。コンテンツが花だとするとアドテクは地下茎。両方ケアしないとね。地下茎が弱ると花は咲かない。 そして大事なアドテクノロジーを内製化できてるか?他社依存しちゃってるかはメディアの将来にとってとても大きいと思う。最近だと課金型メディアも増えてきたので地下茎に課金決済システムも入るのかな。地下茎が外部か?自分のものか? これは自分の印象なんだけど、メディ
2024年3月29日、Linux向け圧縮ユーティリティとして広く利用されているXZ Utilsに深刻な脆弱性 CVE-2024-3094 が確認されたとして、研究者やベンダがセキュリティ情報を公開しました。この脆弱性は特定の条件下においてバックドアとして悪用される恐れがあるものとみられており、当該ソフトウエアのメンテナのアカウントにより実装されたソフトウエアサプライチェーン攻撃の可能性が指摘されています。ここでは関連する情報をまとめます。 脆弱性の概要 xzとは主要なLinuxディストリビューションに含まれる汎用的なデータ圧縮形式で、今回問題が確認されたのはその圧縮・解凍ユーティリティであるliblzma(API)を含むXZ Utils。CVE-2024-3094が採番されており、Red Hatによって評価されたCVSS基本値はフルスコアの10。影響を受けたライブラリをリンクしているssh
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1.目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = ( 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
インメモリデータストアRedisの開発元であるRedis社は、これまでオープンソースとして開発してきたRedis 7.4ソースコードのライセンスを、Redis Source Available License (RSALv2)とServer Side Public License (SSPLv1)のデュアルライセンスに変更すると発表しました。 このライセンス変更により、同社の許可なくRedisを用いたマネージドサービスなどを提供することができなくなります。 下記はライセンス変更を発表した同社ブログ「Redis Adopts Dual Source-Available Licensing」からの引用です。 Under the new license, cloud service providers hosting Redis offerings will no longer be permi
先週の火曜日、3月12日に始まったPublickeyへのDDoS攻撃は今週日曜日、3月18日日曜日の早朝を最後に収まったようです。この記事執筆時点でPublickeyのサーバは平常に戻っています。 この間、読者や広告を掲載いただいているお客様や代理店様にご不便やご心配をおかけし申し訳ありませんでした。 DoS攻撃とは、大量のトラフィックをWebサーバなどに浴びせることでサーバを応答不能にしてしまう攻撃のことです。 前回の報告「Publickeyが受けたDoS攻撃、これまでの経緯と対策まとめ」の後、さらにいくつか対策を講じましたので、この記事では前回の報告以後の経緯と講じた対策を記したいと思います。 また、前回の報告では「DoS攻撃」と書きましたが、その後Publickeyのサーバをホスティングしているさくらインターネットのサポート担当の方から、今回の攻撃は分散した箇所から攻撃を受けていると
ゴールデンウィークのはじめ(4月29日)に投稿された以下のツイートですが、5月7日20時において、1,938.8万件の表示ということで、非常に注目されていることが分かります。 我が名はアシタカ!スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた。どうすればよい! pic.twitter.com/e26L1Bj32Z — スタバでMacを開くエンジニア (@MacopeninSUTABA) April 29, 2023 これに対して、私は以下のようにツイートしましたが、 これ入社試験の問題にしようかな。『スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた』と言う事象に至る現実的にありえる脅威を説明せよ。結構難しいと思いますよ。 https://t.co/LH21zphCTV — 徳丸 浩 (@ockeghem) April
はじめに みなさんはDBのインデックスを正しく使えていますか? 私はなんとなく「DBのパフォーマンスを向上するためのもの」という認識はあったのですが、 どのような場面で使うものなのか、逆にどのような場面では使うべきでないのかなど 明確に理解できていませんでした。 今回はそんなインデックスについての理解を深めたいと思います。 インデックスとは インデックスとは、その名の通り「索引」です。 表現の仕方と変えると、(x, a)という形式の配列であるとも言えます。 xというキー値とそれに結びつくaというデータ情報があり、 これを利用することですべてのデータを網羅して見ることなく、 まさに本の索引のように目的のデータにたどり着くことができます。 インデックスはSQLのパフォーマンスを改善するための非常にポピュラーな手段であり、 理由としては下記の3点が挙げられます。 アプリケーションのコードに影響を
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。下記セッションでは、本記事の内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にかけたモデルです。 従って、至極当たり
vimで改行を含む正規表現をマッチさせる方法がないかと調べ、見つけたので、メモ vimの場合は、以下の正規表現が改行を含む任意の文字列をあらわす \_. これを繰り返しの正規表現と組み合わせて使う 例えば、以下のようにタグで囲われたテキストのみ<b>から</b>をマッチさせたい場合正規表現はこのようになる <b>\_.*<\/b> <div> <b> xxxx </b> </div> また、以下のようなテキストの場合は、最短一致(非欲張りマッチ)を使うことで、それぞれの<b>タグにマッチさせることが出来る。正規表現はこう <b>\_.\{-}<\/b> <div> <b> xxxx </b> <hr> <b> xxxx </b> </div>
ChromaDBとは ChromaDBは、ベクトル埋め込みを格納し、大規模な言語モデル(LLM)アプリケーションを開発・構築するために設計されたオープンソースのベクトルデータベースです。ChromaDBは、LLMアプリケーションを構築するための強力なツールです。高速で効率的で使いやすな特徴を持っています。 ChromaDBの特徴 高速で効率的: ChromaDBは、人気のあるインメモリデータストアであるRedisの上に構築されています。これにより、埋め込みの格納とクエリが非常に高速に行えます。 使いやすさ: ChromaDBにはシンプルで直感的なAPIが備わっており、初めてでも簡単に始めることができます。 複数の埋め込みフォーマットのサポート: ChromaDBは、Word2VecやGloVe、FastTextなど、さまざまな埋め込みフォーマットをサポートしています。 最近傍探索のサポート
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