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GPT-4にお礼を言わなくても回答は向上する「プロンプト26の原則」アブダビの研究者グループが発表 | Ledge.ai
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加湿器の正しい掃除方法は？掃除の頻度や最適な置き場所までご紹介 | 空気 | UP LIFE | 毎日を、あなたらしく、あたらしく。 | Panasonic
のどやお肌の乾燥が気になる季節に活躍する加湿器。実は日々のお手入れがとっても大切なんです！特に「加湿フィルター」は常に水に濡れた状態になっているため、こまめなチェックが欠かせません。お掃除の方法をしっかり把握して、常に快適な空気を保ちましょう。 加湿器は「水」を蒸気にしているため、不衛生というイメージが浮かびににくいですが、思った以上に汚れていることがあります。加湿に使う水道水には消毒のための塩素などが含まれていますが、カリウム、ナトリウムといったミネラル成分が含まれており、付着したまま放っておくと汚れとして蓄積されてしまいます。場合によっては加湿フィルターが目詰まりすることも。目詰まりしたフィルターは水を吸い上げにくくなるため加湿能力が低下し、それを補おうとして加湿器が風量を上げれば消費電力が大きくなり、ムダな電気代もかかってしまいます。
SnowflakeでAWS S3 Express One Zoneを使うとどれだけ速いのか
SnowflakeでAWS S3 Express One Zoneを組み合わせて、パフォーマンスと互換性を検証したので結果を共有する。 互換性テストが通らなくても、一部の機能は使用できるようだ。 結論 読み取り系のワークロードでは、最大16%ほどのクエリパフォーマンスの改善が見られた。 ただし、現時点では、スタンダードなS3バケットからExpress One Zoneへ移行する必要はない。 現時点では移行するメリットをデメリットが上回る。 まず、書き込み系の操作はエラーで実行できない。 また、LISTなどバケット全体のスキャンを行うクエリでは、最大20倍も遅くなった。 全体的にSnowflakeの内部のコードがExpress One Zoneを想定していないようでエラーが頻発した。 未サポートなので当然だが日常的な使用は厳しい。 SnowflakeでExpress One Zoneを活用し
SnowflakeとAWS S3 Express One Zoneの相性が気になった
Express One ZoneとSnowflakeの相性が気になった 昨年12月にAWS Express One Zoneが発表された。 新しい Amazon S3 Express One Zone ストレージクラスは、S3 標準ストレージクラスの最大 10 倍のパフォーマンスを実現しながら、一貫した 1 桁ミリ秒のレイテンシーで毎秒数十万のリクエストを処理できるように設計されています。 本当ならSnowflakeの外部ステージに使えば爆速外部テーブルができるのでは。 [1/13追記] 使えそう テストケースが通らなくても一部機能は使えるようだ。 以下の記事で検証した。 [1/12]現時点ではSnowflakeの外部ステージでは使えなさそう テストケースが通らない。 [ERROR] Errors: [ERROR] S3CompatApiTest.copyObject:360->uploa
GitHubのデータセンターでは、Mac miniを分解して取り出したメイン基板をラックマウントに使っている
GitHubのデータセンターでは、Mac miniを分解して取り出したメイン基板をラックマウントに使っている GitHubは、コードのビルドやテスト環境などで使えるGitHub-hosted runnerとして、Apple M1チップによる「M1 macOSランナー」を提供しています。 このM1 macOSランナーの実行環境として同社のデータセンターには大量のMac miniが稼働していますが、同社が先月（2023年12月）に公開した動画によると、この大量のMac miniはラックマウントのために分解されてメイン基板が取り出され、専用のシャーシに納められていると説明されています。 GitHubはどのようにしてMac miniをデータセンター内でラックマウントしているのか、動画の内容を紹介しましょう。 Mac miniを分解、メイン基板を専用シャーシに組み込む あるGitHubのオフィス。こ
Firefox/プライバシー - ArchWiki
設定 以下は、ブラウザのフィンガープリント採取とトラッキングを防ぐためのプライバシーに重点を置いた設定です。 トラッキング防止機能 Firefox には強化型トラッキング防止機能のオプションがあります。このオプションは、設定 > プライバシーとセキュリティ から GUI で、あるいは about:config から設定することで、複数のレベルから選択して有効化できます: privacy.trackingprotection.enabled true プライバシー上の利点以外にも、トラッキング防止機能を有効化するとロード時間が 44% 短くなるという効果もあります。 注意点として、この機能は uBlock Origin などの広告ブロック拡張機能を置き換えるものではなく、Firefox のフォークでは動作しない可能性があります。正しいフィルタリストのある広告ブロックをすでに実行している場合、
お気に入りのコマンドラインツールを淡々と紹介する
めちゃくちゃ良い記事でした。 「OSS は使っていることを公言するだけでも貢献になる」と songmu さんが言っていたので、私も貢献したいと思います。 僕も貢献したいのでよく使うコマンドラインツールを紹介していきます。 特定のプログラミング言語等に依存するツールは省いています。 actionlint - GitHub Actions の Workflow ファイルの静的検査 GitHub Actions の Workflow ファイルの静的検査ツールです。 かなり精度が高く、色々な設定ミスを検知してくれます。 エラーメッセージも見やすくて助かります。 aicommits - コミットメッセージを自動生成 変更内容を元に自動でコミットメッセージを AI が生成してくれるツールです。 コミットをする前にちゃんと確認してくれるのも安心感があって良いです。 cLive - ターミナル操作を自動化
Cloudflareにドメインを移管してみた | DevelopersIO
3. プライバシー保護 今回は個人用ドメインなのでプライバシー保護が必須でした。 Route 53、Cloudflareともにプライバシー保護に関する機能は存在するのですが、その内容は両者で異なります。 Route 53 Route 53には名前通り「プライバシー保護」機能がありドメインの連絡先情報を「レジストラの情報に置き替え」または「REDACTED FOR PRIVACYで置き替え」してくれます。 どちらの方法で置き換えられるのかはAWSにより自動的に決められます。 ドメインの連絡先情報のプライバシー保護の有効化/無効化 ただし、保護される内容はTLDにより異なるため都度ドキュメントで確認する必要があります。 今回の.techドメインでは 組織名を除くすべての情報が非表示になります。 .tech という扱いでした。 Cloudflareではデフォルトでプライバシー保護が有効になってお
サイロモデル、プールモデル、ブリッジモデル - SaaS レンズ
SaaS アプリケーションを構築するアーキテクチャモデルには、さまざまな種類があります。規制、競争力、戦略、コスト効率、マーケットごとの検討事項など、すべてが SaaS アーキテクチャの形になんらかの影響を与えます。これと同時に、SaaS アプリケーションの規模の定義には、戦略やパターンがあります。このパターンには「サイロ、ブリッジ、プール」の 3 つのカテゴリがあります。 まずサイロモデルとは、テナントに専用リソースが提供されるアーキテクチャです。SaaS 環境で、システムの各テナントが完全に独立したインフラストラクチャスタックを所有している状況を想像してください。または、システムの各テナントがそれぞれ別のデータベースを持っているとしましょう。テナントのリソースの一部または全部が、このように専用のリソースとしてデプロイされている場合、これをサイロモデルと呼びます。サイロ環境は専用のリソー
Google Play に AdGuard がない理由
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2024年1月1日からAmazonアフィリンクの画像が表示できなくなりそうなので、対応をまとめた
以下、私のやり方であって「正解」ではないかもしれないのでご承知おきを。 11/30 Amazonより以下のメールが届いた。 お知らせ欄で告知しております通り、2023年11月30日（木）をもってアソシエイトツールバーの「画像リンク」及び「テキストと画像」リンクを廃止させていただきます。 画像リンク作成機能を使用して作成されたリンクは、2023年12月31日（日）以降表示されなくなります ので、画像リンクを掲載されている場合は、お早めに別のリンクへの差し替えのご対応をお願いいたします。 強調表示の内容は、Amazonアソシエイトの「お知らせ」には載っていない。そのため、twitter で騒ぎになっていないので、このメールが「ガセ」という可能性もある。 だが、もし本当なら、私にとって、わりとヤバい話になる。というのも、ブログに書影を表示させるため、この機能を使っているから。 そして、画像を表示
チームで仕事をするなら、リアクションし続けよ｜森 一貴（Mori Kazuki）
チームで仕事するとき、みんなもう少し自分の存在、自分のリアクションがチームに与える影響を自覚した方がいい。 例えばミーティングでブレストしているとき、議論が前に進むのは、あるときふと場に出されたアイデアに対して、誰かが"それいいですね"って言った瞬間である。アイデアを出したとき、その人にはふつう、確信なんてほとんどない。僕なんか自分の意見に自信なんかなくて(大体みんなそうなのだ)、言ってみて、まわりの反応を見て、あ、なんか良さそうだ…と思ったときにやっと前に進むことができる。みんな、自信なんてないのだ。だからアイデアは、場に出されたときはまだ、波際の砂のお城のようにやわらかである。 しかし、あるアイデアに対して、それいいね、と声をもらったとき。いい顔が見えたとき。姿勢が前のめりになってくるとき。そのときとあるアイデアは、はじめて光るのだ、形になる可能性を見せるのだ。 * 逆に言えば、議論に
GitHub Actionsのpushイベントとpull_requestイベントではGITHUB_SHAが異なる - くりにっき
tl;dr; 検証内容 サンプルコード masterブランチに普通にpushした時 PullRequestに対してpushした場合 pushイベントの結果 pull_requestイベントの結果 解説 2021/01/08 追記 GITHUB_SHAが異なることで何が困るか 余談：tfnotifyでpull_requestイベントの時にもPullRequestにコメントをつけたい FAQ Q. だったらpull_requestは不要では？ 今の心境 tl;dr; タイトルが全て 検証内容 サンプルコード GitHub Actionsで使える（事前定義済みの）環境変数 *1を列挙するだけのシンプルなワークフローです on: - push - pull_request jobs: show_env: runs-on: ubuntu-latest steps: - run: env | grep
入社から 3 ヶ月経ったエンジニアから見た、ここが変だよ ROUTE06 - ROUTE06 Tech Blog
こんにちは。ROUTE06 データエンジニアの id:masutaka26 です。8/16 に入社したので、入社から 3 ヶ月経ち、会社にも慣れてきました。 初投稿である今回の記事では、ROUTE06 に入社して素直に変だと思った、会社の取り組みや習慣をまだフレッシュな気持ちが残っているうちに紹介します。 1. 入社 1on1 マラソン 早速出て参りました。全く聞き慣れないであろう「入社 1on1 マラソン」です。(*^^*) ROUTE06 に入社したら、全ての正社員と 1on1 する必要があります。私は入社前に聞き流してしまったようで、入社後聞いた時は「これから 50 人と 1on1 するなんて正気ですか？」と思いました。 私は 1 回 30 分を毎日 2~3 セッティングして、8/21 ~ 9/25 で完走しました。期間は自由で、数ヶ月かける人もいるそうです。 初見の方と話すのは苦手
github-nippou の Web 版を App Router + Go + Vercel で作った
GitHub - masutaka/github-nippou: Print today's your GitHub activity for issues and pull requests.Print today's your GitHub activity for issues and pull requests. - masutaka/github-nippou 僕が所属している ROUTE06 では業務の大半が GitHub 上で行われていて、日々の活動ログが GitHub 上に蓄積されています。経理や人事などのメンバーも Issue でタスクを管理し、毎日 PullRequest を出しているほどです。メンバーの日報も GitHub 上で書かれています。 そんな中、3 ヶ月ほど前に @masutaka さんが入社され、@masutaka さんが過去に作成した github-ni
dbt-unit-testing を使ってモデルのロジックテストを実装する
dbt のテストというとデータそのものの品質などをテストするのが主な目的で、モデルのロジックそのものをテストするにはあまり適していなかったりします。 ロジックテストを良しなにできないか調査したところ dbt-unit-testing というパッケージが良さげだな～と思ったので今回はこちらを触ってみます。 TL;DR dbt-unit-testing はモデルのロジックテストに使えるパッケージ 依存モデルにモックデータを仕込むことができる モックデータは select 文または表形式で定義可能 テスト結果が表形式でわかりやすい モデルの結合テストにも対応 使ってみる dbt のサンプルプロジェクトを使ってユニットテストを実装してみます。 初期設定 packages.yml に以下を追記し、dbt deps を実行します。 packages: - git: "https://github.co
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