CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
さまよえるサードパーティCookieとオープンインターネットは何処へ
ChromeのサードパーティCookieは結局どうなる？ ChromeのサードパーティCookieのサポート廃止は、代替策として考案されたGoogleのアドレッサビリティテクノロジーであるプライバシーサンドボックスがCMA（イギリスの競争・市場庁）の審査を経て、仕様確定するかどうかに影響されます。 今回で3度目の延期となりますが、過去2回と比べると、Googleはもちろんのこと、CriteoやRTB Houseなどの技術協力パートナー、IABのプライバシーサンドボックスのタスクフォース（60社強のアドテク企業が参加）、CMA、ICO、そしてアドテク業界各社など、エコシステムの多くの関係者の努力もあり、プライバシーサンドボックスの技術仕様に関してはかなりのところまで進んでいます。 延期の背景としてはざっくりと以下のような状況になります： Google Ad Manager、GCPなどを中心に
エンジニア従業員エンゲージメント向上への道 - Uzabase for Engineers
はじめに こんにちは！NewsPicksのVP Of Mobile Engineeringの石井です。 約1年前にPharmaXさん主催の「事例で学ぶ！エンジニア組織文化を作る採用・評価の仕組み」というイベントでPharmaX 取締役・エンジニアリング責任者の上野さん、カオナビCTOの松下さんと私の3人で事例発表やパネルディスカッションをしました。（そのときの記事は、PharmaXさんのこちらの記事にあります） このときに私が話したエンゲージメントに関することは、「採用とオンボーディングを頑張った結果、エンゲージメントもよくなりました」的な話もしました。 ただ、それ以外にも多くのことをしています。今回はそこを深掘りしたいと思います。 以前の状態との比較 当時、発表した時のモバイルチームのエンゲージメントは次の通りでした。（NewsPicksでは半期に一度、サーベイをしています） で、202
個人事業主や副業用でGoogleに課金するときどれ選べばいいんだよ問題（Google One プレミアム / Google Workspace Individual / Business の比較） - nomolkのブログ
前にも書いたんですけど先日からフリーランスになりました。 それで、さいきん仕事でビデオチャットを使いたい場面がありまして、よく調べるとZoom契約するよりGoogleの有料プランに入ってMeet使った方が安いしなんかオプション機能いろいろついてきてお得そう。ヨッシャ課金するか！！！！！と思ったらなんか課金プランがいっぱいあって途方にくれました。 しかも一覧性の高い比較表がなくて調べるのに苦労したので、その結果を皆さんにも共有します。 いかれたメンバーを紹介するぜ！ プランの選定条件として、下記が前提です 組織（自分以外のメンバー）を持たない個人事業主である Google Meet で3人以上のグループ通話を60分制限なしで使いたい そうすると候補になってくるのは下記3つ。 Google One プレミアム Googleドライブが容量いっぱいになると「容量を追加しましょう！」つって出てくるア
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
Lambda Web AdapterでGoのGinを動かすときに、DBコネクションの貼りすぎを防ぐ - シ〜らかんす
概要 Lambda Web Adapterを使うと、それまで非サーバーレス環境下で動かしていたウェブAPIをLambda上で動かすことが可能になる。 コンテナイメージさえあれば、web APIをサーバーレス化できるし、コードの共通化も容易になって便利だ。 ただし、RDSと接続するのならば、コネクションが増えすぎないように工夫する必要がある。 対処方法として、RDS Proxyを使う方法はよく知られていて、導入はマストかと思う。 aws.amazon.com その上で、RDS Proxyを使ったとしても、コネクション数が圧迫されることがある。 アプリケーション内部で明示的にデータベースとの接続を切断しないと、接続がアイドル状態となってしまい、アイドルコネクションのタイムアウトを迎えるまでコネクション数を消費してしまうのだ。 今回は、Lambda Web Adapter & Go & Ginを
すぐに行動する派は不利なのか？「反応閾値」の話→「私が彼氏と一緒には暮らせない理由これ」「結婚生活でも大事」
まぐかっぷ @sokosoko_de_OK 家族とのこの差を「気になる指数」って勝手に呼んでたんだけど「反応閾値」と呼ぶのを初めて知った！ 言語化されると理解しやすいね。 x.com/koidemotoki/st… 2024-05-06 15:19:21 りいゆ @ri_yu2326 こんな呼び方があるの知らなかったけど 反応閾値の低い人と高い人が身内にいるので、なんとなくわかる しかも家で高い人(掃除しない人)でも、なぜか仕事場や親戚の家とかでは低いパターンもある 逆に、常に反応閾値が低い2人は どっちもアレルギー反応が強いので それが原因な気もする x.com/koidemotoki/st… 2024-05-06 16:29:12
AI時代にこそTDDだと思う話
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
最先端テクノロジーを哲学する『技術哲学講義』
「セックスロボットは悪なのか」 という議論がある。 精巧につくられた等身大のドールで、触れると温かい。センサーとAIにより、ユーザーが望む反応を学習して応答する、ロボット工学と人工知能の粋を集めたアンドロイドだ。 愛情を深め合うコミュニケーション手段としてのセックスが蔑ろにされ、女性蔑視や暴力へつながるかもしれない。一方で、感染症の心配もなく安心して愛情を注げるパートナーに救われる人もいるだろう。 あるいは、 「アンドロイドが運転する車が事故を起こしたら、誰に責任を問うべきか？」 という議論がある。 AIは人間よりも安全運転できるだろうから、自動運転をベースとした車社会を設計すべきだという意見がある。一方で、プログラムや学習データの不具合によってAIが暴走する可能性は残されており、その影響は計り知れないという人もいる。 こうした議論は、論点が噛み合わないか、漠然とした話になりがちだ。意識と
【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオン - Qiita
2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
「組織内の視界の重なり」についての考え方の変化 - もくもくプロダクトマネジメント( @Nunerm )
ありがたいことに、こちらのestieさんの記事に、自分が6年前に書いた記事を引用していただきました。 www.estie.jp いい機会なので、6年前の自分の考え方が、時を経てどう変わったのかを棚卸するために、この記事を書いてみることにしました。 引用していただいた記事はこちら productmanager55.hatenablog.com この記事をChatGPT先生に要約してもらった内容がこちら プロダクトマネージャー（PM）に求められるスキルや考え方は多岐に渡り、出身背景も様々である。 組織や市場によって求められるPMの役割やスキルは異なる。例えば、アメリカでは技術力を持つPMが求められ、中国では新たなニーズを見つけ出す能力が求められる。 PMの役割は一概には言えず、組織内で求められる役割を理解し、自身のスキルと照らし合わせて目指すべき姿を定義することが重要。 組織の「視力」を理解す
自律的な組織づくりは、いかに失敗するのか？｜櫻本 真理
CoachEd（コーチェット）は、コーチング文化の浸透を中心として、自律的な組織を目指すチーム（経営チーム、ミドルマネジャー、現場チーム）への伴走支援プログラムを提供しています。 ここで言う自律的な組織とは、ひとりひとりがチームの共通の目的に向かって主体性を発揮し、生き生きと働いているチームを指します。 環境/技術の変化や、価値観/働き方の多様性が大きい時代に、管理型から自律的な組織に変化していく必要があることは、すでに議論し尽くされているところです。 調査によれば、自律共創型の組織に移行する必要性を感じている人事・管理職は70%にも及びます（マネジメントに対する人事担当者と管理職層の意識調査2023年より）。すでに、昔のようなトップダウンのマネジメントでは、環境の変化に対応できなくなっているのです。 1on1導入やMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）の見直しなども含め、すでにそのため
PythonでWebアプリ作れるやつのまとめ(11選)
概要 最近、pythonでUI部分も含めたWebアプリ作成ツールがいろいろ出てきているので、知っている限りでまとめてみようと思います。 (solara追加(2023/5/15), reactpy追加(2023/11/6), taipy追加(2023/12/2), fastui追加(2023/12/11)) FastUI Taipy ReactPy Solara Reflex Flet Streamlit Dash Panel NiceGUI Gradio 各ツールの紹介 FastUI FastAPIのエンドポイントを定義する関数内にUIを定義する感じで書く Taipy 書き方としてはマークダウンっぽいテンプレート用いてUIを作成する感じ DAGツールを簡単に作れるScenarioという機能がある ReactPy その名の通りReactをPythonに移植したような感じのフレームワーク サー
【地上の】mermaid でちょっと大きめの図を描く【星】
はじめに 細かいところに PlantUML ほど融通が利かないと言われる mermaid.js ですが、逆に言えばそこまで複雑なフローでなければそこそこ描けるやんけ！ということで mermaid.js で中規模以上のフロー図を描くときに使えそうな記法などについて書いてきます。 題材 良い感じの題材が思いつかなかったので、今回は地上の星の歌詞のフロー図を mermaid.js で描いていきます。 参考↓ 準備 まずは mermaid.js でフロー図を描く際の基本です。 記載規模やお好みでどうぞ VSCode みんな大好き VSCode。拡張機能を入れることで、描きながらプレビューできたり画像出力ができます。Markdown を普段から VSCode で描いている方は下記の1を。そうでない方は2を使うと良いかと思います。 1 https://marketplace.visualstudio.
なぜ管理職は罰ゲームなのか。 - Qiita
はじめに タイトルでお察しかと思いますが、今回は「罰ゲーム化する管理職」の著者である小林祐児さんがPIVOTのYoutubeチャンネルに出演されており、そちらの内容が非常に素晴らしかったので、管理職の課題や対策について、記事にまとめたいと思います。 また、途中で出す資料はパーソル総合研究所の中間管理職の就業負担に関する定量調査からお借りしています。 中間管理職の課題 部下育成が不十分、後継者不足 働き方改革が進んでいるもの、現在の管理職は人手不足・ダイバーシティ・ハラスメント対応・人手不足などによって業務量が増加。 管理職本人の負担が増えている他、部下育成と後任者の不在という課題も抱えている。 昨今の働き方改革やハラスメント対応などにより、管理職の業務量は増加傾向にあります。 小林さんに言わせれば、「働き方改革は一般層の働き方改革」であって、それによって管理職の首を絞めていると。 業務量増
クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
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「お前はバカか！今すぐやめろ！」と言ってくれる友達がいない人のために、「友達がやってたら止めたいリスト」を作ったら役立つかもしれない
