MySQL 8.4 LTS登場！！
記事を書くのが遅くなってしまったが、先日MySQL 8.4シリーズが登場したので紹介をしておこうと思う。新機能の解説については機会を改めて書くとして、今回は主にアップグレードにまつわる重要なポイントを書き記しておく。 LTS = Long Term Support 以前の記事でも紹介した通り、MySQL 8.4はLTS = Long Term Supportのバージョンとなっている。長期間サポートするために互換性を最大限保証するバージョンである。前のメジャーバージョンであるMySQL 8.0シリーズのように、シリーズの途中で互換性が破壊されるような変更が入ることは基本的に無い。「バグ修正のためにどうしても仕様を変えなければならない」というような事態が生じる可能性はゼロではない。なので絶対に互換性が保たれるとは言い切れないところであるが、基本的には仕様変更はない方向で今後リリースされていくこ
いい感じのRemixのディレクトリ構成
2022年の末ごろからRemixを使って小さめのアプリケーションを開発をしています。2023年の3月ごろにプロダクション投入したので、早いもので稼動してからもう1年が経過しました。 その間、大きな機能追加もなかったので基本的に放置していたのですが、問題なく稼動していて要件にあったいいスタックで開発ができたと自我自賛していました。 そんな中、今年に入ってわりと大きめな機能を追加することになり、久しぶりにRemixのコードを書いているのですが、当時のように手探りで行っていた開発ではなく、経験を積んだ分だけ前よりももう少しいい感じのコードが書けそうだったので、今回の開発にあわせて全面的なコードのリファクタリングも行いました。 loaderモジュールとactionモジュールをどう書くか # RemixのページはRouteファイルを作成します。Routeファイルには、サーバー側で実行されるコードとク
巷の「ReactとNext.jsの比較」はここがおかしい、というか比較すること自体が微妙 - honey32
(WIP まとまったら Qiita とかに上げるかも) TLDR; 「React と Next.js を比較」という記事で、 Next.js と比較できるのは「フレームワークなしで React を使うという選択肢」であって、「React そのもの」ではない。 ✅️ React を使うのに 「フレームワークあり」 vs 「フレームワークなし」 ❌️「React」 vs 「Next.js」 それはそうと、「create-react-app の機能・特徴」のことを、「React の機能・特徴」であるかのように書いてしまっている記事が多い create-react-app 自体が擬似的なフレームワーク（といえそう） そもそも、create-react-app は今は更新されてないので create-vite-app を使うべき フレームワークあり or フレームワークなし 【フレームワークあり】
Remix入門: フロントエンドもバックエンドも爆速開発を実現する次世代Webフレームワーク
こんにちは！Acompanyのマッケイです！ この記事は Acompany5周年アドベントカレンダー 11日目 の記事です。 今回はAcompanyのプロダクト開発でも活用しているRemixを開発環境で使ってみた所感を書いていこうと思います。 Hello,Remix Remixは、Reactをベースとしたフルスタックフレームワークです。 Reactを魔改造して色々できるようにしようぜ、という昨今のモダンフレームワークに習うように、RemixもReactに厚化粧をした"React"フレームワークです。 書き心地はそのままReactですが、気づいたらサーバーサイドのコードを書いており、気づいたらデータベースをいじっているというなんとも不思議な経験ができるフレームワークです。 フルスタックフレームワークを使っているというよりは、Reactで開発しながら、サーバーサイドの処理も同時に書けるのがRe
商用利用ができる高品質AIアート用画像生成AI、Emi 2を無償公開｜AI Picasso
はじめにこんにちは、AI Picasso社の開発チームです。ふたたび、皆様に重要なお知らせがあります。高品質AIアート用画像生成AI、Emi 2 を商用利用可能で無償公開します。この画像生成AIは商用利用が可能であり、追加学習において無断転載画像を学習していません。 Emi 2 は以下のURLにて無料で利用することができます。 Emi 2の特徴１．AIアートへさらに特化このモデルは、イラストやアニメ、マンガのようなAIアート生成に特化しています。GMOインターネットグループが提供する「ConoHa byGMO」のトライアル版の採用により最先端の開発機材NVIDIA H100によって作られた画像生成Emi、モデルマージやフルファインチューニングといったAI Picasso社のノウハウを用いて高品質な画像が生成されるように尽力しました。参考として簡単な生成例を以下に紹介します。 比較のために、
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
自分が会社員だった時の転職活動 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
自分が会社員だった時の転職活動、必ずしも毎回全部できていたわけではないけど、一応こういうステップを意識していたなぁ、というノウハウのシェア。 ①1度に1社だけを受ける。エージェントではなくリファラルで紹介者を見つける。2社以上を同時に受けるのはちょっと大変かなと考えていた。 ②紹介者に社内の課題を聞いて、イシュー度（本当に解く価値があるか？）やCan（自分のスキルや経歴に合う領域か？）とのマッチングを確認する。 ③カジュアル面談やリファラル食事会で社内課題やカルチャーをヒアリングする。なるべく違う立場のメンバーに来てもらって、見え方や意見のズレを探り、正確な状況を把握する。必要に応じて事前にNDAを締結する。 ④外部事例をリサーチしてその会社にマッチする解決案を考え、提案資料にまとめて送る。入社後に期待される動きの1つを先に実施し、③の参加者が投下した時間コストはこの成果物でお返しとする。
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする | フューチャー技術ブログ
春の入門祭り2024の1記事目です。 はじめにTIG真野です。 Testcontainers を用いて、単体テスト実行前に docker compose up -d 無しで、PostgreSQLにアクセスする単体テストを行う、入門記事です。 恩恵は次のような開発者体感の向上が個人的にあります。 テストを実行するうえで、別プロセスのサービスを起動しておく必要があるといった前提条件を考えなくても済むため、テストを行うビジネスロジックに集中できるdocker compose up -d 打たないだけだが、テストに必要なコンテナを考慮しなくても済む停止し忘れて、別のリポジトリの開発するときに混乱しなくても済む並列テストしやすくなるので、テストの実行速度が向上するGoにおいて、複数のパッケージを同時にテストするとき、 -p 1 で絞らずに済むTestcontainers とはhttps://test
Goのerrorがスタックトレースを含まない理由 - methaneのブログ
Twitterでこんな記事を見かけたので。 zenn.dev ジェネリクスの件もそうですが、Goの言語設計は現実主義なのになにか特別なポリシーによるものだと宗教化されてしまって、ファンには勝手に崇拝されてアンチにはディスられがちだなーと感じます。 Goのエラー処理を改善する実験プロジェクトxerrorsがGo本体のerrorsにマージされた時、 errors.New() はスタックトレースを取得していました。しかしGo 1.13がリリースされる前に削除されました。 削除された理由の1つは、今までの errors.New() のパフォーマンスに依存していたコードの速度が低下しアロケーションが増えることです。 github.com しかし、これが理由だと今まで思ってたのですが、実際にはもう1つより重要な理由がありました。エラーのフォーマットです。エラーに複数のフォーマットを持たせようという提案
MySQL(InnoDB)のSQLパフォーマンスチューニングのエッセンス
はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン
ChatGPT入門 (社内勉強会の資料を公開) - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！たかぎわ @shun_tak と申します！バクラク事業で機械学習・データ領域のマネジメントを担当しています！ 先日社内でChatGPT入門の勉強会を実施して、参加者からは好評だったので、資料をこちらで共有させてください！わりと社内資料そのままコピペです。 背景 羅針盤15を体現した例 早速やってみよう！ ChatGPTを触り倒す Step1 : ChatGPTを開く (0min) Step2 : まずは挨拶してみよう！ (5min) Step3 : Google検索の代わりに使ってみよう！ (5min) 他のトピックも聞いてみよう！ Step4 : ペルソナ設定済みのGPTを使ってみよう！ (10min) まずはConsensusというGPTを使ってみましょう！ ChatGPT Teamに加入していると、社内の人が作ったGPTにアクセスできます！ わいまつさんが作った企業リサー
個人開発を7年以上続けて分かった技術選択のコツ
技術革新に適応しようとするイヌさんInkdropというMarkdownノートアプリを作り続けて7年になる。 お陰さまでその売上でずっと生活できている。 これまで個人開発でどう継続していくかについて「ユーザの退会理由をあれこれ考えない」とか「アプリの売上目標を立てるのをやめました」とか、ビジネス面あるいはメンタル面からいろいろ書いてきた。 今回は、技術面にフォーカスして、どう継続して開発していくかについてシェアしたい。 TL;DR最初はとにかく最速でリリースする事を最優先する迷ったら「ときめく方」を選べ程よいところで切り上げて開発を進める使っているモジュールがdeprecatedされるなんてザラだと覚悟する古いから悪いとは限らないシンプルにしていく老舗から継続の秘訣を学ぶ運ゲー要素は排除しきれない最初はとにかく最速でリリースする事を目標に技術選定する開発計画とビジネス計画は切っても切り離せな
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データベースでユニークキーにUUIDを使うメリットは何ですか？連番やタイムスタンプまたは複合などではいけないのでしょうか？どうも視認性が悪く使いにくく感じますし連番でも衝突しない気もします。
冗長なエラーログを削減し、スタックトレースを手に入れる / Reducing Verbose Error Logs and Obtaining Stack Traces
failureでお手軽エラーハンドリング
Goのmultiple errorsについて (2024年4月版)
Goのエラースタックトレースの歴史と今後
GitHub - supabase/index_advisor: PostgreSQL Index Advisor
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