この記事は Vim 駅伝 2024/5/20 の記事です。前回は staticWagomU さんの Masonから脱却できなかった - 輪ごむの空き箱という記事でした。 これは何？ Markdown は実質、単なるテキストファイルです。そのため Neovim で書くこと自体は簡単なんですが、ビューアが無いのはターミナルで動くものである以上仕方ありません。今までもこの問題を解決するために様々なプラグインが作られてきました。 previm/previm iamcco/markdown-preview.nvim euclio/vim-markdown-composer 検索するとまだまだ出て来ます。大抵のものが、裏で HTTP サーバを立てておいて、ターミナル（Neovim）の横にブラウザを開いて使う、という形式です。今回紹介するのはこれらとはちょっと違い、Obsidian をビューアとして使う
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 Quaryというエンジニア向けのBIツールが気になったので使ってみました。 GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers VSCodeの拡張機能やCLIが準備されており、以下のことができます。 データベースへの接続 dbtに類似した機能 sqlファイルとしてmodelを記述可能、schemaもyamlファイルで記述可能 schemaはGUIで操作もでき、リネージも表示可能 また簡単なグラフなどもyamlファイルで管理可能 対応ソースはBigQueryやSnowflakeなどとなっていますので、今回はBigQueryで試してみようと思います。 BigQuery側の準備 前準備として、以下のページにある ml-latest-small.z
Kubernetes でワークフローを組むなら cdk8s-argoworkflow がよさそう！/ cdk8s-argoworkflow is great!
「 JAWS-UG CDK支部 #14」での登壇資料です。 イベントURL： https://jawsug-cdk.connpass.com/event/317935/
生成AI削除は、写真に写り込んだ不必要なものを取り除く機能で、壁紙の細かな模様やチェック柄のシャツの生地とマッチさせるなど、複雑な背景でも数ステップで取り除けるとしている。また、生成結果を複数パターン用意するため、より適した塗りつぶしが可能という。モデルは「Firefly Image 1 Model」を採用する。 なお、これまでLightroomでは同様の機能を「修復」と読んでいたが、今回の新機能から「削除」に名称を変えている。生成AI削除は削除ツールから選択でき、Lightroomモバイル版ではトグルから、Lightroom web版、Lightroom Classic、Lightroomではチェックボックスからアクセス可能だ。 一眼レフのように背景をぼかす「ぼかし（レンズ）」もアップデート。AIで画像の前景と背景をマッピングし、ぼかし効果を適用できるようになった。ボケ量の調整や光源の形
LaTeX と Typst はともにテキストファイルから PDF を出力できる目的や方法が卑近なツールです。 これらにはよく知られた違いがいくつかありますが、これらの違いが明文化されている記事は無いようでした。 そこで、この 2 つのツールをさまざまな点で比較してみました。 注意：本記事は LaTeX と Typst のどちらが良いツールかを検討する記事ではありません。単に比較することのみに終始することに注意してください。 環境構築 LaTeX を利用するには、以下のようなディストリビューションをインストールする必要があります。（W32TeX は配布終了しました） TeX Live MacTeX MiKTeX ...and more TeX Live のインストールには少なく見積もっても 1 時間弱、フルスキームに至っては 2 時間強ほど必要です。これは、多数のパッケージやフォント、それら
今回はウクライナやアメリカに拠点を置く Skylum社の写真レタッチアプリ「Luminar Neo」をご紹介します。 どちらかといえばフォトグラファー向けのアプリになっており、 Photoshopのようにイラストを描く事はできませんが、 用途はLightroomに近いアプリになります。 初めて目にする方も多いかと思いますが、 とても優秀な優秀なアプリで、なかなか情報も出回っていないため 初心者向けガイドをシリーズ化してご紹介していきます^^
データウェアハウスとしてBigQueryを使う環境でデータバリデーションを実行し、その結果をGoogle Cloud Storage(GCS)バケットに保存することで、データ品質に関するレポートを組織内で共有できるようにしてみます。バリデーションの実装はSQLとして用意するのではなく、JSONで仕様を記述できるGreat Expectationsというフレームワークを使います。バリデーションの実行はデータパイプラインの実装でよく使われるApache Airflowを使います。 データパイプラインでのデータバリデーションの必要性 データパイプラインでデータの自動連携やETLを運用していると、いつの間にか連携されてくるデータの性質や仕様が変わっていることがあります。その変化に気づかず、データパイプラインでデータを処理してユーザに提供してしまうと、そのデータを利用した業務での事故に繋がります。ま
この記事はKafka Advent Calendar 2021の3日目の記事です。 Kafka Streams でステートフルなアプリケーションを開発する際、Kafka 外のデータストアを使ってしまうと Kafka Streams が持つフォールトトレランスや処理の保証などの機能を活かし切れず、競合状態やリトライなど注意点が多く発生します。Kafka 自体をデータストアとすることで、Kafka Streams の利点を活かせるアプリケーションのパターンを紹介します。 Kafka Streams とは Kafka のクライアントとコンシューマを利用し、Kafka トピック上を流れるデータに対するトポロジー（結合、変換など）を定義し、ストリーム処理が出来るライブラリです。 あるトピックにメッセージが配信されたらそのメッセージを処理し、結果を別のトピックに配信する、というようなアプリケーションを
この記事は 弥生 Advent Calendar 2021 の24日目の記事です。 こんにちは。弥生でエンジニアをしている、たけです。 突然ですが、この記事を読んでくださっているみなさんは、ソースコードの検索をどのように行っていますか？ 普段から道に迷いやすい私ですが、ソースコードを読んでいるときにも迷子になることが多々あります。 そのうえ極度の面倒くさがりなので、「IDEを立ち上げるのもちょっとな…」と思うことがあります。 そこで、「OpenGrok」というソースコード検索エンジンを自分の開発用PCに構築することにしました。 私は普段デスクトップアプリケーションの開発を行っているのですが、Webアプリケーションの基本の勉強になりそうだと思ったことも、OpenGrokを使ってみようと思った理由の一つです。 目次 OpenGrokとは？ 環境構築手順 1. 事前準備 2. Ctagsをダウン
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Neovim の Markdown ビューアとして Obsidian を使う - Qiita
エンジニア向けのBIツール、QuaryをBigQueryに接続して使ってみた | DevelopersIO
Lightroomが生成AIパワー獲得 写真内の不要なものを強力に消す「生成AI削除」など追加
LaTeX と Typst を比較してみよう - 日常のカフスボタン
【Luminar Neo】使い方ガイド Part1：導入編
Great Expectationsを使ったBigQueryでのデータバリデーション
Kafka Streams で状態を持つアプリケーションを作る - Qiita
ソースコード検索エンジン・OpenGrokを構築しよう - 弥生開発者ブログ