HTMXのCEOに就任したので[1]、記念に記事を書きたいと思います。 HTMXサイトのエッセイ[2]はどれも珠玉の出来で評判ですが、それらを読んでもわかるとおり、HTMXは「Webはこうあるべき」という主義主張のあるライブラリです。その主義主張のかなり初歩的な前提を書きたいと思います。 Reactはなぜだめか、という話です。 21日追記 ちょっと誤解が生じているために書き足しますが、Reactのパフォーマンス(及びそれ以外のこと)への批判というのはHTMX固有のものではありません。SvelteやSolidJSといった新興JSフレームワークやRails等の非JS WEBフレームワーク、SSG開発者たち、それからReact開発者たち自身といった多様なWEB開発者たちに共有されている見方です。この記事の最後の方でReact批判記事のリンク集を引用していますが、そういった多様なバックボーンの人た
コンテナクエリがすべてのモダンブラウザの安定版でサポートされ、メディアクエリに代わり、コンテナクエリを使用する機会も増えてきたと思います。 コンテナクエリは親コンテナに基づいてスタイルを定義できるものですが、親のサイズによるクエリだけではありません。親のスタイル値によるクエリ(スタイルクエリ)も可能です。スタイルクエリを使えるようになると、どんな風に便利になるかを紹介します。 Add Superpowers to Your CSS Variables with Style Queries by Jared White 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 スタイルクエリを使えるようになると スタイルクエリは変数と組み合わせると、さらに強力 スタイルクエリを使えるようになると CSSはスタイルクエリの登場により、さらなる
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紹介しているWebメディアのSeamless(シームレス)を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第38回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 Appleが最大300億パラメータを持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を開発 OpenAIなどのクローズド大規模言語モデルの一部を許可なく取得する攻撃、Googleなどが開発 GPT-3.5の隠れ層のサイズを約4096と推定。非公開LLMの中身を抽出する手法 WebページのスクリーンショットからHTMLコードを生成するAIモデル「Sightseer」をHugging Faceが開発 実世界に強いマルチモーダル大規模言語モデル「DeepSeek-VL」 Appleが最大300億パラメータを持つマルチモーダ
横スクロールバーの発生源はデベロッパーツールのConsoleですぐに特定できる横スクロールバーの発生源の特定方法として有名なのは全称セレクタですべての要素にoutlineを付与して確認する方法だと思われますが、次のスクリプトをデベロッパーツールのConsoleに貼り付けて確認したほうが手っ取り早いです。
はじめに タスク管理はクリエイターの永遠の課題だと思います。 普段の案件に関するタスクはもちろんですが、案件とは関係ない事務作業やデータの整理、後で読みたい記事、試してみたい技術など、私たちには様々なタスクがあります。 膨大なタスクを管理する方法を日々模索し続け、ようやく自分の中で「これ!」というのが固まってきたので、私なりのNotionを用いたタスク管理方法を解説していこうと思います。 Notionとは 様々な情報やドキュメントを一元管理できるサービスです。公式サイトに書かれている通り、様々なドキュメント管理ツールをひとつに集約したのがNotionになります。 日々の業務は「案件に関するタスク」と「案件とは関係ないタスク」の2つに分けられます。 「案件に関するタスク」は期日や案件の詳細情報、自分の担当範囲などを分かりやすく管理することが重要です。「案件とは関係ないタスク」は業務改善や事務
2024.03.15 福岡フロントエンド勉強会 #1
ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Cognition AI CEOのScott Wu氏以下はデモ動画からのキャプチャです。 Devinは人間のソフトウェアエンジニアと同様に、自身のコンソール画面(右上)、コードエディタ(右下)、Webブラウザ(左下)を持っています(左上は人間とチャットでやり取りする領域)。 人間がプロンプトで何らかの課題を与えると、まず課題解決のためのプランを生成します。 今回、Dev
はじめに Claude3Opusはものすごい能力で、手動で作成するのは面倒なプロジェクトのドキュメンテーションなどを一撃で生成してくれます。 しかし、プロジェクト全体の内容をWebのCladeには投入できないし、ファイルを1個ずつコピペするのもかなり時間を要します。 頼みのCursorもClaudeは対応していないので@Codebase機能が利用できません・・・ そこで、Pythonスクリプトを使ってプロジェクトのフォルダ構造とファイルの内容を自動的にまとめるスクリプトを作成したので紹介します! このスクリプトを使うことで、プロジェクトを200kトークンまでの単一のテキストにまとめ、Claude3Opusに簡単に投入できるようになります。 スクリプトの機能と使い方 このPythonスクリプトは以下のような機能を持っています: プロジェクトのフォルダ構造をMarkdown形式で生成。※本当は
はじめに この記事は、画像を「純粋な装飾のための画像」と見なすか、「情報を持っている画像」と見なすかの判断基準についての私見とともに、それぞれのケースでの実装についてまとめたものです。 この記事での「画像」とは実装レベルではimg要素のことを指します。 結論 画像が削除されても、削除前と同様の情報量、機能を提供できる場合、その画像は純粋な装飾のための画像と考えられます。 「純粋な装飾のための画像」は可能な限りCSSのbackground-imageプロパティを用いて実装する。 実装上の都合によりbackground-imageによる実装が難しい場合はalt=""を指定する。 画像が削除された場合に情報量や機能に損失が生じる場合、その画像は情報を持つ画像だと考えられます。 「情報を持っている画像」の場合は、alt属性に視覚的な情報を伝える代替テキストを指定する。 画像が情報を持っているかどう
CSSの:has()疑似クラスは2023年暮れにFirefoxでもサポートされ、すべての主要ブラウザでサポートされました。今までのCSSでは、要素の存在のあり・なしによって特定の親や要素にスタイルを設定することは不可能でしたが、:has()疑似クラスのおかげで、指定した要素がある場合にのみスタイルを適用できるようになりました。 WebサイトのUIでよく見かけるCSSの:has()疑似クラスの便利な使い方を紹介します。今までは少し面倒なCSS、もしくはJavaScriptが必要でしたが、:has()疑似クラスを用いると簡単に実装できます。 Some little ways I’m using CSS :has() in the real world by Andy Bell 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに
Amazon Web Services ブログ ゲームベースで学習できる「AWS Cloud Quest: Solutions Architect」が日本語で学習可能になりました ※本記事に記載の内容は 2024 年 03 月 10 日の内容に基づいたものです。今後、サービスの更新や変更に伴い、本記事の内容と異なる部分が出てくる可能性がある点、予めご了承ください。 こんにちは!テクニカルインストラクターの吉田です。2024 年も 3 月になりました。桜の季節が近づいていますね。さて皆様、AWS クラウドの学習を、ゲームベースで行うことができる学習コンテンツの AWS Cloud Quest をご存じでしょうか?ゲーム内で、ストーリーに沿って出題されるソリューション構築に関する課題を、実際の AWS のアカウントを使用しながら解いていく、RPG テイストのコンテンツです。本記事では、昨年 1
みんな独立したプロパティ使ってる。使ってないのお前だけ。transformは与えられた要素に移動(translate)、拡大縮小(scale)、回転(rotate)、傾斜(skew)などの変形(transform)を適応させるCSSプロパティです。 transform: translate(-50%, -50%);で中央寄せ(現在ではあまり使用されないレガシーな手法です)といった静的な配置に用いることもありますが、主にCSSアニメーションを実装する際に使われることが多いです。 そのtransformプロパティの値のうち傾斜(skew)以外は現在では独立したプロパティで指定することができます。 /* 従来の書き方 */ .sample { transform: translateY(12px) rotate(90deg) scale(1.1); } /* 独立した書き方 */ .sample
導入 Cursor公式ではまだ Anthropic 社のClaude-3に対応してなかったのですが、VSCodeのオープンソースの拡張である continueを使うことでこれが実現できます。 早速導入しましょう。 Claude-3のAPI Keyを入手する 上記のページの"Get API Key"からKeyを取得します。遷移後のページの"Create Key"をクリックしてAPI Keyを生成してください。これをクリップボードにコピーしておきます。 あと忘れてはならないのは$5分の無料のクレジットを有効にすることです。スクショを忘れたのでもう撮れないので画像がないのですが、サイドバーの"Plans & Billing"からクレジットを有効にしてください。電話番号が必要です。 これでAPIが利用できるようになりました。 拡張からcontinueをインストール VSCodeの拡張機能の検索バー
Command R+ is a new, 104B-parameter LLM from Cohere. It's useful for roleplay, general consumer usecases, and Retrieval Augmented Generation (RAG). It offers multilingual support for ten key languages to facilitate global business operations. See benchmarks and the launch post here. Use of this model is subject to Cohere's Acceptable Use Policy. DBRX is a new open source large language model devel
を使うとできます。OpenRouterはopenaiと同じAPI仕様で様々なモデルを利用できるサービスです。 Cursorの設定項目です。 これを以下の様に謀ればOKです。 OpenAI API Key: <YOUR_OPENROUTER_API_KEY> Override OpenAl Base URL: https://openrouter.ai/api/v1 New Model Name: anthropic/claude-3-opus OpenRouterの方のAPI KeyはSign Up後にメニューのKeyから作成してください。クレジットも購入してください。 他のモデルのモデル名は https://openrouter.ai/docs#models から拾ってください。 設定するとこうなります。API Keyをコピペした後は"→"をクリックしている方がいいかも? 使えるようにな
こちらの記事はもちろんClaude3Opusによる生成が80%を占めています。 はじめに こんにちは!今日は、私が最近作成したPythonプロジェクト「claude3-video-analyzer」 について紹介したいと思います。 このプロジェクトは、Anthropic社のClaude-3モデルのマルチモーダル機能を利用して、MP4形式の動画をプロンプトに基づいて解析するものです。 世界初? Claude-3はまだリリースされたばかりの最新のAIモデルですが、そのマルチモーダル機能を活用した動画解析の実装は、おそらく世界初ではないでしょうか。 私が知る限り、他に同様のプロジェクトを見たことがありません。 このプロジェクトはGPT4Visionのように動画を解析でき、Claude-3の可能性を探る一つの試みであり、今後の発展に期待が持てます。 使用例 prompt この画像シーリズは、日本の
米ガートナーは、2026年までに従来の検索エンジンは生成AIによるチャットボットやそのほかのバーチャルエージェントにシェアを奪われ、利用されるボリュームが25%減少するという予想を明らかにしました。 ガートナー社によると、2026年までに従来の検索エンジンのボリュームは25%減少し、検索マーケティングはAIチャットボットやその他のバーチャルエージェントにシェアを奪われるという。 「生成AIによるソリューションは、従来の検索エンジンで行われていたユーザーのクエリを置き換え、回答を得るための代替エンジンになりつつある。生成AIが企業のあらゆる側面に組み込まれるにつれて、企業はマーケティングチャネル戦略を再考する必要に迫られるだろう」と、同社バイスプレジデントアナリストのAlan Antin氏は予想の中で説明しています。 Antin氏は、生成AIがコンテンツ制作のコストを下げるため、検索エンジン
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