Rustで"Hello World"を出力できる小さなWasm Runtimeをゼロから実装して、WasmとWASIの動作原理を理解する本です。

第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。

スマートフォン同士やスマートフォンとPC間のファイル送受信を行うにはAirDropやニアバイシェアなどの無線ファイル送受信機能を使うと便利ですが、「iOSとWindows」「iOSとAndroid」といった組み合わせではOS標準のファイル送受信機能を使えません。オープンソースで開発されている「LANDrop」はWindows、macOS、Linux、iOS、Androidに対応したファイル送受信アプリで、簡単操作でファイルを送受信可能とのこと。スマートフォンで撮影した写真をPCへ送信する際などに便利そうだったので、実際にインストールする手順や使い方を確かめてみました。 LANDrop - Drop any files to any devices on your LAN https://landrop.app/ ・目次 ◆1：iOSとWindowsでファイルを送受信する方法 ◆2：PC起動

ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ

セガサターンのマルチコントローラー(マルコン)をUSB化するための拡張ユニットを作りました。 マルコンの標準ユニットと付け替えることで、マルコンがUSBゲームパッド化するっていうイカしたやつです。 セガが「拡張ユニット発売予定」と言ってから20年以上の時を経て、やっと現実のものとなりました。 マルコンの説明書に拡張ユニット発売するって書いてた 出典： https://segaretro.org/images/9/9e/MultiControllerSaturnJPManual.pdf 作ったもの なんで作ったか こんな感じの仕様にします マルコンの信号仕様調査 ハードウェア編 回路図を書いてみる 基板図を書いてみる 基板を製造します 部品を実装してみる シェルも作ることにする 回路と基板を設計しなおす シェルと基板を組み合わせる ソフトウェア編 プログラムを書く 動かしてみる 最後に 作っ

プロジェクトでの進捗確認ミーティングもありますが、進捗を聞くだけに終始してしまいます。「働くこと」にもう少し視野を広げて、いろいろ聞いてみることがあります。1on1です。進捗確認MTGとは別の事柄を聞けます。以前は、1on1で質問される側でしたが、最近は1on1で質問をする側になったので、気づきをメモしておきます。 1on1の目的 1on1の目的は、（私の場合は）「心理的サポートをすること」です。別の言い方をすると、「働くことを通じて自己実現ができそうか/できているかを念頭に置き、会話を通して、精神面や志向についてプラスを大きく、マイナスを小さくするように働きかけること」です。 その上で、①働き方仕事内容の確認、②不安心配事の検知・助言、③成長・改善の意識付けという3つの観点から、プラス面、マイナス面を把握し、プラスを大きくマイナスを小さく働きかけます。 また、1on1をするときの基本的な

【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん

【Unit4 ブログリレー3日目】 こんにちは，エムスリーエンジニアリンググループの榎田です．数学とテレビゲームが好きです． 今回は，Unit4 で運用している "Docpedia" というサービスで実施した SQL チューニングの実例を2つご紹介します．普段の私が意識していなかった， RDBMS の内部機構に関する話が登場して面白かったので，今回の記事を書きました． なお，本稿で扱う議論はすべて PostgreSQL 11.x 以上を対象としており，特にその他の RDBMS で同様の動作をするかは確認していません．定性的な挙動に共通するものはあるかもしれませんが，ここで述べた話はそのままは通らないであろうことをお断りさせてください*1． プロダクトについて index なしで意外と耐えたが，耐えきれなかった話 実際の SQL とテーブル定義 原因の分析 対応策 SELECT DISTIN

目次 はじめに 今回作成するシステムの概要 Azure OpenAI セットアップ Azure DevOps の Azure Repos をセットアップ Next.js でフロントエンド構築 Azure Static Web Apps へ Pipelines を用いて Deploy 動作確認 お片付け はじめに 昨今ちまたで話題の OpenAI。chatGPT はさらっと触ったけど、API までは触ってないなぁ…という方向けのハンズオン 🖐️ となります。 この記事の目標としては、OpenAI を触ってみたい全てのアゲアゲエンジニアがハンズオン出来ることです。 セットアップで詰まるところはどんどんコメント欄に質問していただいたら、がんがん返していきますので、ご遠慮なく質問してください！ では、Let's ハンズオン！ 今回作成するシステムの概要 今回作成するシステムは Azure 上で作

要約 Wifiは無いに等しいと考えること。 (来場者1万強/日 なんていう状況下でWifiが動くと想定するのが駄目でした) 進捗管理する第三者を設けること。 ソースコード https://github.com/Na4Yu/EasyEats (RTDBのURLやSquareの個別キーは抜いているのでそのままは使えないです) はじめまして はじめまして、高校2年のNaYuです。 今回は文化祭で派手に失敗した話をさせて頂きます。 血反吐を垂れ流しながら書いていましたが、もし皆さんが文化祭を経て「この人のしたことをしなくて良かった~」なんて言っていただければ幸いです。(人の不幸は蜜の味) お願い 本記事は知見の共有を目的として個人が執筆したものであり、本記事の内容について学校、学校関係者への問い合わせはご遠慮頂けるようお願い申し上げます。 これを読んでいる後輩の方々へ この記事が私からの引き継ぎに

本書では、小さなOSをゼロから少しずつ作っていきます。 OSと聞くと腰が引けるかもしれませんが、OS (特にカーネル) の基本機能は案外単純です。巨大なオープンソースソフトウェアとしてよく挙げられるLinuxでさえ、バージョン0.01はたった8413行でした。様々な要求に応えるために次第に肥大化していっただけで、当初は大変素朴な実装になっていました。 本書では素朴なコンテキストスイッチ、ページング、ユーザーモード、コマンドラインシェル、ディスクデバイスドライバ、ファイルの読み書きをC言語で実装します。これだけ様々な機能が詰め込まれているのに、コードは合計でたった1000行未満です。 「1000行なら1日でできそう」と思うかもしれませんが、初学者には少なくとも3日はかかるでしょう。OS自作のハマりポイントは「デバッグ」です。アプリケーション開発とは違うデバッグ手法・能力を習得する必要がありま

「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全

タイトルそのままのエントリーです. 気がつけば現職含めて「エンジニアのマネジメント」を行う職種を6年ちょいやらせてもらっています. マネジメントをする・しないを含めてキャリアパスどうする? マネジメントをやるとして何を教科書にしたら? 今どきの開発スタンス・マネジメントってどうしたら? みたいな悩みや迷い（&やっぱコードを書くエンジニアの仕事良さそうという脱マネジメントの検討*1）は常にありますが, 今年はそれに応えてくれる良著3冊に出会いました. スタッフエンジニア エンジニアのためのマネジメント入門 人が増えても速くならない 以上の3冊です. この3冊です（結論） スタッフエンジニア　マネジメントを超えるリーダーシップ 作者:Will Larson日経BPAmazon エンジニアのためのマネジメント入門 作者:佐藤 大典技術評論社Amazon 人が増えても速くならない ～変化を抱擁せよ

はじめに 株式会社スペースリー フロントエンドエンジニアの宮坂と申します。 ふだんは3Dビューアやその編集画面のDOM部分をReactやVueで書きつつ、たまにフロントエンド開発環境構築おじさんとして他チームへ出しゃばったりして生きています。 今回はその環境構築に関わるところ、Vue 2 から 3 へ移行しようとしたらいちばん大変なのが Vuetify 2 から 3 への移行だった話を書きます。 レガシーを生かしつつアップグレードする苦労話としてニッチに刺されば幸いです。 経緯と背景 Vue 2 のEOLまで1年を切って スペースリーはサービスインから6年以上経つこともあり、技術スタックはプロジェクトによって新しいものもあれば、今となっては古いものもあります。 リリースから日が浅いパノラマ変換3Dプレイヤーは2023年6月時点でエンドユーザー向けの部分がReact 18で、事業者向けの部分

CSSコーディングに役立つサービスやWebサイト運用で役立つSEO関連のツールなど、Web制作の現場で使えるWebサービスを13個紹介します。ワンクリックで取得できるコードや、ドラッグ&ドロップだけで完結するものなど、直感的に作業できるサービスばかりです。あなたの現場でもぜひ利用してみてください。 Fancy Border Radius Generator CSSのborder-radius を使ってボックスや画像をユニークな形状に変化できるWebサービス。 Fancy Border Radius Generator シンプルなコードで実装可能です。 正方形の写真をCSSで変形させました 上のように正方形の写真をユニークな画像に見せることができます。 Fancy Border Radius Generator Clippy – CSS clip-path maker CSSのclip-pa

はじめに 私は長い間レガシーコードと共に仕事をしてきましたが、jQueryの重要性は依然として頻繁に話題に上がるトピックの一つです。ライブラリ自体は便利なままですが、それは別の時代のニーズを完璧に満たしていました。 現在、私たちは既にES2023について話していますが、過去にjQueryがカバーしていたほとんどの機能は、すでに2015年にリリースされたES6に取り込まれています。 ES6の標準は既に広範にサポートされており、96％のレベルに達しています（出典：caniuse.com）。そのため、特に要素の選択、スタイリング、アニメーション、データの取得などの基本的なタスクについては、ライブラリの使用を見直す良いタイミングかもしれません。 以下のトピックは、いくつかの標準的なjQueryのパターンと、それに相当するバニラJavaScriptでの手法を示す参考資料として役立つと思います。 要素

はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 自然言語処理分野における大規模深層学習の重要性は日に日に高まっていますが、GPT-3, GPT-4 などのモデルの学習には膨大な計算コストがかかり、容易に学習できなくなっています。実際、モデルサイズが近年急速に大きくなっていることにより、学習に必要な計算量(FLOPs)は以下のように年々膨大になっています。近年の大規模モデルでは、NVIDIA H100 80GB であっても 1 つの GPU では、モデルをのせることすらできません。 Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning より またScaling Laws によると、大規模なモデルは小さいモデルと比較してより優れた性能を発揮するため、自動

注意・キャラクターの絵が描きたい人のための記事 ・三ヶ月上達法をベースにしてます。イラストレーターのさいとうなおきさんが紹介しているものなので詳しくはこちら ・この記事でいう「絵が上手くなる」という言葉は、デッサン崩れがなくなったり、線が上手く描けるという意味 ・線画が上手くなるまでの話が中心なので、塗りの話ではない この記事の目的参考にしている絵描きさんの線、絵柄に近づけるようになる。 最初に話しておきたいことここは大人になってからキャラクター絵を描けたらいいな、って人のための記事です。というのも自分自身二十歳を越えてからキャラ絵を描き始めたからです。 ここ数年youtubeでのイラスト講座が増えてきて、それに色々自分の考えを混ぜ込みながら考えた説をこの記事で書いていきます。 三ヵ月上達法、これは他のイラストレーターもオススメと言っているようにかなり効率的だと思いますのでこれをしていくた

OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を