でかい釣り針が来たので釣られてみる。とりあえず以下の資料を読んでいただきたい。そんなに長くないのでサクッと読める。 SQLの記述順序と思考の順序が違うので書きにくいし、エディタの補完機能の恩恵が受けられないのが嫌だ、という意見はもう大昔からある。何度も何度も何度も繰り返されてきた議論である。以下の2011年のスレッドでも「SQLはFROM句が最初に来るべきではないか?」という問いが提起されている。すぐに出てこないが、筆者はこれより古い文書も見た記憶がある。
#NTT#HAPS#ソフトバンク 大手携帯キャリアのうち、ソフトバンクは先端技術研究所において、飛行機による通信ネットワーク構築を実現する「HAPS」の開発を進めている。 同社は2019年からHAPSの開発を始め、機体やバッテリー、モーター、アンテナ、通信技術などを研究すると共に、実用化に向けた航空制度整備に向けた取り組みを実施している。 HAPSの飛行機は、上空20キロの成層圏をグルグルと円を描きながら飛行していく。上空から電波を飛ばすことで、地上にあるスマートフォンなどの通信が可能となる技術だ。 最近ではNTN(Non-Terrestrial Network:非地上系ネットワーク)と呼ばれ、6G時代に向けた技術として期待されている。 ただ、一方でNTNにおいては、スペースX社のStarlinkが先頭を走っている感がある。 Starlinkはすでに4000機を超える衛星を飛ばし、世界中で
AmazonのクラウドコンピューティングサービスであるAWSが提供するストレージサービス・Amazon S3では、写真や動画などのデータをアップロードするためにバケットを作成する必要があります。このS3バケットを空の状態にしていると、AWSの請求額が爆発的に増加してしまうという問題を、ソフトウェアエンジニアのMaciej Pocwierz氏が報告しました。 How an empty S3 bucket can make your AWS bill explode | by Maciej Pocwierz | Apr, 2024 | Medium https://medium.com/@maciej.pocwierz/how-an-empty-s3-bucket-can-make-your-aws-bill-explode-934a383cb8b1 Pocwierz氏はクライアント向けに作成
先日、X(Twitter)で、2万人以上のフォロワーを持ち、起業家でありプログラマでもある元木大介さん(@ai_syacho)が、「Zoltraak(ゾルトラーク)」という自然言語プログラムを発表されました。 このZoltraakは、生成AIに対し自然言語(何らかの既存プログラミング言語ではなく日本語)で命令できる、新しいタイプのものです。 ChatGPTとどこが違うの? 「え、ChatGPTでも日本語でお願いできるじゃん」と思いますよね? ChatGPTとZoltraakでは、出力の考え方が根本的に違っています。 現在の生成AIは対話式がメイン ChatGPTに代表される生成AIは対話式です。 GPT、Gemini、Copilotなどの生成AIは向上を続け、入力できるテキスト量こそ増えました。しかし、業務全体を俯瞰して依頼することはまだ難しいのが実情です。 分解したタスク毎に内容を依頼し
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue(課題)を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke(トーマス・ドムケ)氏は、Copilot
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
国土交通省が主導するプロジェクトPLATEAU(プラトー)は、『Cities: Skylines』のMod「SkylinesPLATEAU」のv2.0を3月29日に公開しました。 オープンデータの3D都市モデルを『Cities: Skylines』にインポートするMod「SkylinesPLATEAU」はPLATEAUが2023年3月に公開した『Cities: Skylines』向けModで、実際の街の3Dモデルをゲームにインポートすることができます。「まちづくりの計画検討やワークショップ、教育の現場等で活用」できるとされています。 同ModはGitHubにてソースプログラムが公開されているほか、導入の詳しいマニュアルがこちらで公開されています。
4/24(水)発売の書籍『弱者男性1500万人時代』において、出展明記漏れを起こしたグラフがありました。その制作者がSNSで発信されたことをきっかけに、出版元である扶桑社さんを通じ、状況を把握しております。 書籍内で「世界価値観調査」のデータにもといたグラフを、すももさんという方が作成されていたのですが、そのグラフを引用した際に、データ元表記のみをしてしまい、グラフ作成者の出典を明記しなかった、という状態です。すももさんの作ったグラフと知らなかったとはいえ、許されることではありません。大変申し訳ありませんでした。 詳しくは、扶桑社さんと、出展について主張されているすももさんの発言を、双方取材のうえまとめた記事がありますので、そちらで明確になるかと思います。 本著は初版の印税を使い切るほど独自調査を実施しています。にも関わらず、他の方のグラフを掲載するうえで、出典明記の漏れがあったことは本来
<a href="http://archive.today/kzeAn"> <img style="width:300px;height:200px;background-color:white" src="https://archive.md/kzeAn/41871bea0aafc65b8260328c2e85acf0407ec689/scr.png"><br> 【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする:SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成…<br> アーカイブされた 2024年4月26日 04:09:46 UTC </a> {{cite web | title = 【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする:SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成… | url = htt
研究開発課題: 「海空無人機による海洋観測・監視・調査システムの構築」 本研究開発課題は、国の研究開発構想「無人機技術を用いた効率的かつ機動的な自律型無人探査機 (AUV)による海洋観測・調査システムの構築」に基づき、本プログラムの研究推進法人である国立研究開発法人科学技術振興機構が公募した研究提案に対して、国立研究開発法人海洋研究開発機構が研究代表機関となり、いであ株式会社、国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所と当社が研究分担者として共同で応募したものだ。2023年7月に採択された後、研究課題のつくり込みを行い、このたび正式契約に至った。 新明和工業は、自動投入・揚収に対応するAUVを調査海域まで運搬・投入・揚収する輸送システムの一環として無人飛行艇の開発を担う。これまで複数の機体を試作・開発し、「US-2型救難飛行艇」の設計・製造で培った技術や、近年、自社研究開発において種々の無
このコーナーでは、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いるWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X: @shiropen2 大阪大学とシンガポールの南洋理工大学に所属する研究者らが発表した論文「Natural-artificial hybrid swarm: Cyborg-insect group navigation in unknown obstructed soft terrain」は、生きている昆虫(マダガスカルオオゴキブリ)に小型の電子制御装置を取り付けてサイボーグ化し、複数のサイボーグゴキブリを群れとして制御することで、未知の複雑な地形を移動させるナビゲーションシステムを提案した研究報告である。 従来のロボットは、障害物回避や未知環境への適応、長時間の稼働といっ
最近オープンになる大規模言語モデル(LLM)が、軒並みGPT-4レベルの性能となっています Huggngfaceで無料でダウンロードできるのですが、問題は必要VRAM容量です 話題の、Command-r-Plusは、日本語性能について評価が高く、一部の性能はGPT-4並みと言われますが、さすがに大型で104Bパラメータもあるため、4bitに量子化しても60GB程度のVRAMが必要となります。 コンシューマークラスのGPUの最高峰、RTX4090は、VRAM24GBのため、command-r-plusをすべてGPUに載せて推論しようと考えると、3台のマルチGPUデスクトップが必要です しかし、RTX4090は450W消費のGPUのため冷却機構が大きく、1デスクトップに3台収めるのは至難の業となります。 先日、水冷ラジエーター付きRTX4090で、マルチGPUデスクトップを作成しました。 水冷
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
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