TSKaigi 2024 ref: https://tskaigi.org/talks/tockn
採用サイトを作るのにはお金がかかると思われていたりします。 お金をかけてカッコいいサイトを作らないと、いい人が来てくれないのではないか? でも、そんなことはないんです! お金をかけなくてもきちんと充実したものを作れば、すごく効果があります。なんなら、たっぷりお金をかけて作った見栄えのいいサイトよりも効果が出るんです。 コストをかけなくても採用力は上げられる特にシード期の会社や2〜3人ほどの小さな会社にとって、採用というのは言うまでもなく重要です。でも「お金がかかるから……」という理由で採用サイトを作ってなかったりする。 これはもったいない……! 実際、うちも採用サイトにお金はかけていません。 それでも、 ・応募が増えた ・ミスマッチが減った ・信頼度が上がった ・内定承諾率が上がった ・離職率が下がった など効果はめちゃくちゃありました! もちろん時間や労力はかかっているので厳密にはコスト
Intro IETF の httpbis で、 Reverse HTTP Transport という仕様が提案されている。 Reverse HTTP Transport https://www.ietf.org/archive/id/draft-bt-httpbis-reverse-http-01.html この仕様は、 Origin サーバの前に何かしら Intermediaries (Loadbalancer, Reverse Proxy, CDN etc)があるのが一般的な現代の Web サービス構成において、非常に革新的なアイデアを取り入れたプロトコルと言える。 まだ v01 という初期段階ではあるが、発想が非常に面白かったので、読書メモを残す。 登場人物 ベースとして HTTP の話にはなるが、登場人物が多いため Client/Server という「相対的な役割」で話をすると、紛
最近は画像コンペではモデリングの余地があまりないことが多いが、系列データのコンペはデファクトの(pretrain)モデルが確立しておらずモデリングで勝敗が分かれることが多い。ここで系列データとは、時系列データ、センサデータ、RNA等のシーケンスデータのようなデータを意図している。 このような背景のもと、これまでの系列データを扱ったKaggleコンペティションとその上位解法を振り返りながら、系列データの深層学習モデリングを俯瞰する。 紹介しているコンペ: - IceCube - Neutrinos in Deep Ice - Google - American Sign Language Fingerspelling Recognition - Stanford Ribonanza RNA Folding - HMS - Harmful Brain Activity Classifica
【はじめに】・自己紹介こんにちは。 今年の1月にワシオ株式会社(以下ワシオ)の代表取締役社長に就任しました、三代目の鷲尾 岳(ワシオ タカシ)と申します。 鷲尾家の次男坊として1991年2月10日に生まれ、小学校5年生までは地元の公立、小6から私立の学校に転校し、中3までは福井県、高校は和歌山県にある姉妹校にて寮生活をしていました。 ここで詳しくは書きませんが、その学校の特徴として、「義務教育は最低限」「校則は生徒が主になって話し合って決める」「1年を通して大半のコマを占める”プロジェクト”という授業で目標を決め、達成に向けて何をするか生徒が決める」「やりたいことは大概やらせてもらえる」などなど、おそらくかなり一般的な学校からかけ離れた環境で多感な時期を過ごしました。 高校を卒業した後、大学で中国語を学んだので、卒業してからは父の伝手を頼って入社後すぐに中国で駐在させてくれる会社さんにご縁
15歳で現役高校生の開発者「Holy-fox/子狐」氏は5月9日、パラメーター数7Bクラスとしては日本語能力が最強となる大規模言語モデル(LLM)「ArrowPro-7B-KUJIRA」を公開した。 「AITuberの魂」になることを想定 7Bにおいて日本語能力最強のモデル、ArrowPro-7B-KUJIRAができました。Elyza-task100においては約3.8をマークしています!AItuber用途を主眼において設計されています(それ以外もできるよ!) https://t.co/kiywdI5YCs — Holy-fox/子狐 (@Holy_fox_LLM) May 9, 2024 同モデルはMistral系のオープンソースLLM「NTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0」をベースに、AITuber(生成AIを使ったバーチャルYouTuber)やAIアシスタントでの利用を想定
こんにちは。技術部プラットフォームグループのharukinです。 この記事では、私たちが提供するネットショップ作成・運用のためのECプラットフォーム「カラーミーショップ」のデータベースを、Amazon RDSのブルー/グリーンデプロイを利用し、MySQLのバージョン5.7.38から8.0.35へアップグレードした経験についてご紹介します。カラーミーショップにおいてはこれが初の試みでした。Amazon RDS固有のファーストタッチレイテンシーの解除方法や、ダウンタイム時間の計測についてもお伝えします。 Amazon RDSのブルー/グリーンデプロイを活用するメリットは、本番環境に準ずるステージング環境を構築し事前検証が可能であることです。ステージング環境は約1分で本番環境に昇格させることができ、昇格時に許容ダウンタイムを超えたり、レプリケーションやインスタンスの問題が生じた場合は、自動的にプ
Biscuit Language The Biscuit Language (BL) is simple imperative programming language using LLVM backend implemented in C. Language syntax and all it's features are still in development and not ready for 'real' use yet. Biscuit is designed to be simple, fast and explicit. Simple small language. Manual memory management. ABI compatibility with C libraries. Game development oriented. Compilation to n
Feature-Sliced Designというフロントエンドアーキテクチャ設計方法論をプロジェクトに導入してみたところ、 個人的には良いと感じているので、どのような設計方法論なのか、具体的にどのような部分が良いと感じたかを紹介していきたいと思います。 Feature-Sliced Designとは? Feature-Sliced Designは、フロントエンドアプリケーションを対象としたアーキテクチャ設計方法論です。公式サイトでは、「コードを整理するためのルールと規約の集大成」と記載されています。 Feature-Sliced Designの設計方法論 Feature-Sliced Designでは、プロジェクトはLayerで構成され、各LayerはSliceで構成され、各SliceはSegmentで構成されます。 Layer Feature-Sliced Designの第一階層をLay
GitHub Copilot、みなさん使ってますか?すでに多くの方が利用しており、「ないと困る」という方から「提案の質に問題がある」「まだまだ使えない」という方まで、様々な意見を聞きます。 筆者はGitHub Copilotに対して非常にポイティブな立場です。GitHub Copilotは使い方次第で開発速度を格段に向上させることを身をもって体験しており、これからの時代においてはGitHub CopilotなどのAIツールを使いこなせるかどうかで、個人の開発速度に非常に大きな差が出ると考えています。 重要なのは使い方次第と言う点です。前述のように様々な感想が溢れているのはAIツールの習熟度が大きく影響しているようにも感じます。AIツールは静的解析同様、利用者側の手腕が大きく問われるツールであると筆者は感じています。コマンドプロンプトエンジニアリングという言葉もあるように、AIツールを使いこ
You write SQL queries You run sqlc to generate code that presents type-safe interfaces to those queries You write application code calling the methods sqlc generated. Seriously, it's that easy. You don't have to write any boilerplate SQL querying code ever again. See the current list of supported programming languages and databases. Schema updates and poorly-written queries often bring down produc
はじめに 📘 この記事は ラクス Advent Calendar 2023 の7日目の記事になります。 要件定義から基本設計、さらに実装や保守運用に至るまでの一貫した経験を何度か積んできましたが、毎回 「要件定義って具体的に何の項目が必要だっけ?」 「基本設計との違いって何だったっけ?」 「基本設計と詳細設計の区別って?」 といった疑問が頭をよぎってきました。 そんなわけで、これまでの経験を振り返りつつ、開発プロセスについて1からまとめていくことで頭の中の大掃除を行なっていきたいと思います🧹 この記事の対象者 🎯 開発プロセスについて学びたい方 要件定義の基本を学びたい人 要件定義と基本設計の違いがわからない人 一緒に開発プロセスについて復習したい方 前提 記事中の一部(特に要件定義や基本設計、詳細設計のサンプル)を自動生成で作成してます。一貫性の無い内容があるかも知れませんが、あく
Linearのリニューアル記事がすごく良かった。 A design reset (part I) How we redesigned the Linear UI (part Ⅱ) その記事の中で「LCHカラースペース」について書かれていた。知らなかったので調べてみると、以下の記事を見つけた。 この記事の内容を抜粋しながら、自分用に簡易なメモとしてまとめる。 LCHとは?LCHは簡単に言うと、異なる色相でも同じコントラストに見えるように構成されたカラースペース。 1976年に国際照明委員会 (International Commission on Illumination, CIE) によって最初に定義された色空間であるため、CIELAB とも呼ばれている。 LCH は、Lightness(明度)、Chroma(彩度)、Hue(色相)の略。 HSL と LCH の違いLightness(明度
もうかなり前の話だ。 ある会社で、「会社案内・パンフレットのリニューアルをする」と言うプロジェクトが持ち上がった。 社長は一人の人物をプロジェクトマネジャーとして任命し、予算を付け、 「後はよろしく」 と、仕事をまかせた。 ところが半年後、ようやく社長は気づいた。 全くプロジェクトが進んでいないことに。 「どうなっているのか」とプロジェクトマネジャーを問い詰めたところ、彼は外注に丸投げしたまま、何もしていなかった。 外注側も、仕様が固まらず、プロジェクトは完全にスタックしていた。 社長は彼に話を聞いたが、彼は「外注から返事が無くて」の一点張り。そこで、社長は彼に要求した。「資料を出せ」と。 ところが彼は「出せない」という。 何か隠しているのではないか、おかしいのでは、ということで、皆でメールのやり取りや資料などを調べると、実質、彼が事実上、「外注に依頼をし、あとは本当に何もしていない」こと
寺田 学(@terapyon)です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
国土交通省は「特に悪質な不正行為」(同省)があった3機種の産業車両用エンジンに対して型式指定を取り消した。 現行の産業車両用エンジン6機種のうち、2023年4月に取り消しとなっている2機種と合わせて計5機種が型式指定取り消し処分となった。このうち3機種は排出ガスの規制値の未達、残る2機種は「試験用ECU」の不正使用が処分理由。 型式指定の再取得は「いばらの道」。技術力の不足が懸念されるため、再取得に数年かかる可能性がある。実際、日野自動車は不正発覚から2年あまりが経過したが、いまだに再取得できていないエンジンがある。 「量産メーカー失格」の烙印(らくいん)を国土交通省が押した─。同省は2024年2月22日、豊田自動織機に対して是正命令を発出した。道路運送車両法第76条の規定に基づく国土交通省令の規定違反が判明したためだ。 具体的には、フォークリフトや建設機械に搭載する産業車両用エンジンの型
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