GPT-4 Turboが登場、GPT-4との違いとは - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近ハンドブレンダーを購入し自家製バジルでジェノベーゼを作るようになった菅野です。 2023/11/6にOpenAIDevDayが開催され、ChatGPT関連の様々なアナウンスがありました。 openai.com その中でもChatGPTの新しいモデル、GPT-4 Turboについての情報をまとめていきます。 モデルについての詳細解説は以下の公式サイトをご覧ください。 platform.openai.com GPT-4 Turboのモデルは現在プレビュー版でgpt-4-1106-previewというモデルが試しに使える状態です。 数週間後に安定板のリリースがなされる予定だそうです。 コンテキスト長の増加（8,192 → 128,000トークン） ChatGPTのモデルが一度に考慮できるテキスト量を示すコンテキスト長が12万8千トークンに増加しました。 従来のモデルのコンテキスト
タスクマネージャーでシステムの動作状態を知りたい！ Windows OSにおいて、システムの動作状態をチェックしたり、必要なメモリサイズを見積もったりするには、タスクマネージャーによるシステム状態の把握が必要である。これを使えば、簡単にシステムの動作状況を調査できるし、必要ならアプリケーション（プロセス）ごとの細かな動作状況やCPU／メモリの利用量などをモニターすることも可能だ。 また、システムの動作が重くなったといった場合のトラブルの原因追及にも役立ってくれる。 タスクマネージャーは非常に多くの機能を持つ。本Tech TIPSでは、最もよく使われるであろう［パフォーマンス］画面の内容について解説する。対象はWindows 11とする。 Windows 10やWindows Server 2016以降の場合は、Tech TIPS「Windows 10対応：タスクマネージャーの『パフォーマン
TypeScript プロジェクトのコンパイルのボトルネックを調査・解消してみた話 はじめに こんにちは。エンジニアの辻󠄀です。 私は社内のとある TypeScript プロジェクトで開発業務を行っていました。 ある日、新たに関数の実装を追加しようとしたその時、tsserver（TypeScript の language server）による補完候補がなかなか表示されないことに気づいたのです。 どうやら、コンパイルの時間が非常に長くなっていたことが原因のようです。 この記事では、tsc のコンパイルにおけるボトルネックを調査する方法と、そこで適用した２つの改善方法について紹介します。 コンパイル時間が低下する原因はプロジェクトの性質によって大きく異なるため、ここで述べる改善方法が任意のプロジェクトに有効だとは言えませんが、少なくとも調査方法については役に立つのではないかと思います。 ボト
AIの研究開発は急速に進んでおり、「そろそろAIについて勉強しないとな」と考えている人も多いはず。Amazonが無料公開している教材「MLU-Explain」ではニューラルネットワークの基礎が分かりやすいイラストやアニメーション付きで解説されています。 MLU-Explain https://mlu-explain.github.io/ MLU-Explainは機械学習の重要な概念をイメージ画像やアニメーションを使って分かりやすく解説する教材で、「ニューラルネットワークの基礎」「機械学習モデルからバイアスを取り除く方法」「ロジスティクス回帰の基礎」「線形回帰の基礎」などを学べます。 例えば、ニューラルネットワークの解説ページは「ニューラルネットワークは、『ニューロン』と呼ばれる相互接続された計算ノードが層状に積み重なって構成されるネットワークである」という基本的な概念の説明で始まり、ニュー
zod-to-openapiで、既存のAPI実装にOpenAPIドキュメントを後付けする | Memory ice cubes
昔々あるところに、既存のWeb APIの実装がありました。 それなりに実装を進めた後に、天の声が言いました。「OpenAPIのドキュメントを公開したい」と。 さて、あなたならどうする？っていうニッチな問いに対する一つの答えとして。 ルーターごと乗り換える？ たとえば今回でいうと、元のAPIはCloudflare Workersにデプロイされてた。 ので、たとえばhonoとかitty-routerとか、OpenAPIのドキュメント生成ができるエコシステムが整ってるルーターに乗り換えてしまうという手がある。 https://github.com/honojs/middleware/tree/main/packages/zod-openapi hono好きなあなたに https://github.com/cloudflare/itty-router-openapi/ itty-router好きな
ブログにクイズ機能をつけたのでお知らせ どうやったらクイズが表示されるの ブログをスクロールすると生成が開始、生成が完了するとクイズが表示されるようになっています。 スクロールできないような短い文章ならクイズを生成しなくても良いか割り切ってます (クイズの作成のたびにお金がかかるのでちゃんと読んでもらって楽しんでもらえたらうれしいなぁ) 技術的な話 Langchaiとgpt-3.5-turboを使っています。またlangchainでfunction callingで決まったJSON形式でデータを返すようにしてます。 これらはAPIとしてデプロイしてあります。 APIの動作は以下のようになっています。 urlからサイトのデータを取得 サイトのデータ、プロンプトをOpenAI APIへPOST 生成されたデータを返す あとはフロントで選択肢をシャッフルしたり、正解を選択したら正解かどうかを判定
こんにちは。エンジニアのすずまさです。 去年の夏頃にリードタイムの計測を始めてから、振り返りで良い気づきを得られるようになったりリードタイムを減らすアクションが生まれたりと良いことがたくさんあったので、今回はその紹介をしようと思います。 リードタイムの定義 『LeanとDevOpsの科学』では、リードタイムを「コードのコミットから本番稼働までの所要時間」として定義しています。 私たちのチームのリポジトリではブランチ戦略としてGitHub Flowを採用しており、mainへのマージと本番稼働のタイミングが近しいため「PRをopenしてからマージするまでの期間」をリードタイムとして定めて計測しました。 リードタイム計測を始めた動機 私たちのチームでは「チームのスピードがあまり出ていない気がする」という漠然とした課題感がありました。しかし、課題感はありつつも、ではどうするかと言われると具体的なア
このエントリは【カヤック】面白法人グループ Advent Calendar 2023 の24日目の記事です。 こんにちは！意匠部のおばらです。 面白法人カヤックでは日々、様々な社内勉強会が開催されています。本記事では JS 好きな社内のエンジニア向けに私が企画＆主催している「JS体操」についてご紹介します。 記事の最後にはみなさんも挑戦できるように最新の「JS体操」を紹介しています。ぜひ挑戦してみてください。 1.「JS体操」とは？ 2.「JS体操」の掟 3.「JS体操」のメニュー 3.1. 何らかのロジックを解く 3.2. コードゴルフで文字数を競う 4.「JS体操」の流れ 4.1. 出題方法 4.2. 解答方法 4.3. 実際の様子 5.「JS体操」の過去問の紹介 5.1. 第一回 5.2. 第二回 5.3. 第三回 5.4. 第八回 5.5. 第十一回 5.6. 第十四回 5.7.
Google Cloud のログ管理サービスである Cloud Logging は JSON で出力されたログを構造化ログとして認識します。その際に特別な JSON フィールドを使うとログに特別な属性を与える事ができます。本記事ではそれらの特別な JSON フィールドを用途ごとにまとめて紹介します。 本記事の技術的な内容はほぼすべてこのドキュメント 1 ページに書いてありますが、「実際に UI でどう表示されるのか」と「その特別な JSON フィールドにどんな価値があるのか」はドキュメントにないので参考にしていただけると思います。 Cloud Logging へのログ書き込み Cloud Logging へログを書き込むには大きく 2 つの方法があります。API で LogEntry を直接書き込むか、それ以外かです。 API で直接書き込む方法の場合、メジャーな言語であれば各言語のライブ
Xが「Trust(信頼)と名の付く組織は信用ならない」としてTrust＆Safety部門を「Safety」に改名、Twitterモデレーション部門の元責任者をBlueskyが雇ったことへの当てつけか
ソーシャルネットワーキングサービスのX(旧Twitter)を所有するイーロン・マスク氏が「名前にTrustを冠する組織は信頼に値しない」との意見を表明し、直後に自社のTrust＆Safety部門を「Safety部門」に改名しました。 Exactly. Any organization that puts “Trust” in their name cannot trusted, as that is obviously a euphemism for censorship. We are changing the name of our Trust & Safety group, to simply @Safety. Trust is something that must be earned. The goal of our Safety team is simply to… https
ゆで卵を食べるときは塩をかけるのと同じように、サーバを書くときはストラクチャードロギングをするのが当たり前といった状況になった昨今。世界のロガーたちはキー/バリュー形式の構造化データを出力すべく、その用途に特化したインターフェイスを獲得するに至っている。 一方、プログラミング言語やフレームワークによってはこの辺のサポートはけっこうまちまちで、人によってストラクチャードロギングに対しての理解度やロガーへの要求水準はけっこう違っているようである。 私がサーバを書く仕事を始めた頃なんかは、使っていたウェッブフレームワークワークはさも当然のように人間にとって読みやすく整形された文字列をログに吐いた。ほかにオプションはなかった。「ふーん。そんなもんかな」と思いながら、ログを上から下に読んでいたが、しかしこれは一件のログレコードが改行されまくっていたので、キーワードでgrepするだけで当然のようにぶっ
Bluesky、AT Protocol開発助成金を発表 ――招待制廃止、連合機能の実装に続き、オープンな開発エコシステムによる成長がさらに加速 2024年3月6日、分散型SNS「Bluesky」は、同サービスの根幹となるオープンプロトコル「AT Protocol」の一層の開発拡大・促進を目指すために、AT Protocol開発を対象とした助成金を発表した。 開発促進のエコシステムとしての助成金 Blueskyは、2023年1月にiOS/Android版アプリとしてリリースされた分散型SNSの1つ。元々、Twitter共同創業者の1人であるJack Dorsey氏らが集まって始まったプロジェクトで、リリース当初は招待制のSNSとして、熱量の高いユーザを中心に限定した中でサービスが動いていた。 その後、後述のように招待性が廃止、さらにBlueskyの注目機能の1つである連合機能の実
IAMのポリシー設定画面 IAMユーザの作成方法の詳細は、IAM公式ドキュメント、または他の参考資料をご確認ください。 IAMユーザを作成する時に、「アクセスキー」と「シークレットアクセスキー」が作成時のみ画面に表示されます。これらのキーは後ほどログを取得する際に利用しますので、大切に保管してください。 AWSプロファイルを手元のPCに設定する方法もありますが、今回はプロファイルを生成せずに環境変数でコードに渡す方法で説明します。AWSプロファイルの設定を行いたい場合は、AWS公式ドキュメント（Configure the AWS CLI） を確認してください。 環境変数への登録と確認 「アクセスキー」と「シークレットアクセスキー」を環境変数に設定します。 $ export AWS_ACCESS_KEY=****************JUMP # 作成したアクセスキー $ export
520kBしかメモリが無いESP32環境上の組込みRustで、100kB弱のJSONを扱うために、JSONストリームパーサーを作ったお話です。
SwiftyJSONからDecodableへ移行する際に気をつけてよかったこと - Mirrativ Tech Blog
こんにちは、iOSエンジニアのいっちー(icchi (@0IcchI) / X)です。 MirrativのiOSアプリでは4年ほど前にレスポンスパラメータとレスポンスクラスのマッピングにDecodableを採用したAPIクライアントを作成し運用してきました。 新規の実装ではDecodable対応のAPIクライアントを採用していましたが、旧式APIクライアントを用いた膨大な量の実装はそのままにしていたので、今年から気持ちを高めてAPIクライアントの移行作業を開始しました。 気持ちを高めたものの、レスポンスクラスのデコード処理をSwiftyJSONからDecodableへ移行する際に、「レスポンスクラスの継承関係/依存関係の複雑さ」や「マッピングの際の型変換」によって悩まされることが多々ありました。 そんな悩みを乗り越えて、レスポンスクラスをDecodableへ移行する際に気をつけてよかったこ
This talk is a case study of designing an efficient Go package. I’m going to use the example of building a high performance JSON parser. Supports streaming operations It’s unrealistic to expect to have the entire input in memory. Buffering in memory is a availability risk, input sizes are usually unknown and potentially unbounded. Buffering before processing introduces latency. Streaming reads let
エアプにならないために、実際に moonbit を使ってコードを書いてみた感想を書く。 JSON Parser を書いた パッケージレジストリである https://mooncakes.io を見た限り、使いやすい json parser がなさそうなので、とりあえず自分用のをでっち上げた。 mooncakes.io に publish してあるので、 moon add mizchi/json で使える。品質が良くなくても ネームスペース付きで publish するので別に邪魔にならない気がした。 なんで作ったかというと、公式 example の cloudflare workers の example は単純なフィボナッチを計算するだけで、構造的なデータを返すことができない。 moonbit と js 間の文字列の受け渡しについては、あとで別の記事を書く。 使い方 fn main { l
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は先日発表のあったJSON Modeで、ある自然文（テキスト）をうまく一定のフォーマットに整形することができないか試してみました。 機能の概要 GPT-4 TurboとGPT-3.5 Turboの最新版は、フォーマットの指示により厳密に従ってくれるようにパフォーマンスが改善し、それとは別に、モデルが有効なJSONで応答することを保証する新しいJSONモードもサポートしました。 https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation/json-mode OpenAI DevDayで発表されたJSON形式で返すことが保証される「JSONモード」を、AWS Lambdaを利用して試してみた | DevelopersIO これらはgpt-4-11
AWS LambdaからAmazon Bedrockを呼び出す際、S3に保存したプロンプトファイルを参照させる | DevelopersIO
AWS LambdaからAmazon Bedrockを呼び出す際、S3に保存したプロンプトファイルを参照させる はじめに AWS LambdaからAmazon Bedrockを呼び出す際、事前にS3バケットに保存したプロンプトファイルを参照させる方法をまとめました。 プロンプト部分のみをLambdaのコードから切り離すことで、コードの修正することなく、生成AIへのプロンプトを変更することができます。 利用想定シーンとしては、開発者と運用者が異なる場合に、運用者がプロンプトをチューニングしたいケースです。 以下に、構成の概要を示します。 Bedrock 東京リージョンで、利用したいモデルを有効化します。今回は、Claudeが利用できるよう設定しました。 S3バケット S3バケットに、prompt.txtというファイル名でプロンプトを記載しアップロードします。 プロンプト内容は、以下の通りです
お手伝いの yuki です。 今日は serde の話です。最近仕事で serde を使っていて「これはバグでは？？」と思った挙動がありました。具体的には untagged というものなのですが、同僚に「これはバグではなく仕様」というコメントをもらいました。たしかにドキュメントを見てみると注意書き等書いてあり、そういえば serde をなんとなく使っていたなと思いました。というわけで今日は記事を書くことで serde の理解を深めるということをしたいと思います。 なお、この記事はドキュメント以上のことはあまり書かれないと思います。実務的にどう利用しているかという観点から、このドキュメントをもとに記事として再編集することを目指しているためです。serde のドキュメントは下記にあります。 serde.rs 目次 目次 まず、読み方 serde とは何か？ 基本 基本的な使い方 まとめ まず、
The Ultimate Interactive JQ Guide Learn how to search, query, and modify JSON data with 25 interactive jq examples and explainations Cover Photo by Pixabay Has this ever happened to you? You’ve just received a massive JSON file that looks like it was designed to confuse you. Or maybe you entered a command, and you got so much JSON that it looks incomprehensible. The data you need is buried inside,
フルスクラッチして理解するOpenID Connect (4) stateとnonce編 - エムスリーテックブログ
こんにちは。デジカルチームの末永(asmsuechan)です。この記事は「フルスクラッチして理解するOpenID Connect」の4記事目です。前回はこちら。 www.m3tech.blog 13 state の実装 14 nonce の実装 15 まとめ 16 参考 Wre're hiring! 今回は全4回中の第4回目です。 (1) 認可エンドポイント編 (2) トークンエンドポイント編 (3) JWT編 (4) stateとnonce編 13 state の実装 https://openid-foundation-japan.github.io/rfc6819.ja.html#anchor15 https://openid-foundation-japan.github.io/rfc6749.ja.html#CSRF state は OAuth 由来の仕様です。つまりアクセストーク
Node.js で X（Twitter）、Bluesky、Mastodon に JSON データから同時投稿（クロスポスト）する
Node.js で X（Twitter）、Bluesky、Mastodon に JSON データから同時投稿（クロスポスト）する JSON データから X（Twitter）、Bluesky、Mastodon などの SNS にクロスポストする JavaScript（Node.js）を書いてみたので GitHub で公開しました。 私事ながら、現状、SNS としては X （旧 Twitter）、Bluesky、Mastodon を日常的に使っていて （Threads と Nostr も使っていますが特に Threads は放置気味......）、全部じゃないにしても、一部の投稿については、これらすべてのサービスに同時投稿したいなと、なんとなく思っていました。 巷にはそういう Web サービスも探せばあるとは思うんですが、なるべく自前でやろうということで、週末に思い立って手を付けたら見事に週末
千葉県のケーブルテレビ会社である広域高速ネット二九六（CN296）は、県内各地域の河川に設置されている冠水センサーや水位センサーの情報を、データ放送でリアルタイムに提供するサービスを4月1日に開始する。システムを共同開発したメディアキャスト（東京都品川区）が発表した。 自治体が設置している河川の水位／雨量／冠水センサーなどのデータをクラウド上に収集する「IoTダッシュボード」とデータ放送システムをAPI連携させ、地図形式で情報を提供する仕組み。 メディアキャストは「一般視聴者にも分かりやすい形で情報提供し、災害に対する注意喚起を促す」としている。 IoTダッシュボードは、射水ケーブルネットワーク（富山県射水市）とZTV（三重県津市）が共同開発したもので、センサーのデータを集計・加工してグラフィカルに表示できる。CN296とメディアキャストは共同で、IoTダッシュボードの情報をデータ放送シス
[Go] json.Unmarshal と json.Decoder の使い分け ～ json.Decoder に親しむ
はじめに 今やあらゆるアプリケーションは Go で書かれていると言っても過言ではない（過言）。そして、今やあらゆるデータは json であると言っても過言ではない（過言）。 となると、Go で json を扱う頻度も必然的に多くなる。そして初めて Go で json をデコードするコードを書こうとした人は、必ずこの問題にぶち当たる。 「json.Unmarshal と json.Decoder は何が違うのか？そしてどちらを使えばいいのか？」 そしてググると大抵以下のような答えにたどり着く。 入力が文字列（string）やバイト列（[]byte）の場合は json.Unmarshal() を使う 入力がストリーム（io.Reader）の場合は json.Decoder を使う なるほど、確かにパッと見はそれでいいように思える。思えるんだが、よく見ると実は他にもいくつか考慮すべき点がある。
![[Go] json.Unmarshal と json.Decoder の使い分け ～ json.Decoder に親しむ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8b53126231c805e6489affeea33cbb9b9506f9dd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--GE8Zjrfw--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BGo%25255D%252520json.Unmarshal%252520%2525E3%252581%2525A8%252520json.Decoder%252520%2525E3%252581%2525AE%2525E4%2525BD%2525BF%2525E3%252581%252584%2525E5%252588%252586%2525E3%252581%252591%252520%2525EF%2525BD%25259E%252520json.Decoder%252520%2525E3%252581%2525AB%2525E8%2525A6%2525AA%2525E3%252581%252597%2525E3%252582%252580%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252581%25258B%2525E3%252582%25258A%2525E3%252582%252584%2525E3%252581%2525BF%2525E3%252581%2525A4%2525E3%252582%25258B%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly96ZW5uLWRldi5naXRodWIuaW8vZGVmYXVsdC1hdmF0YXJzL2Rhcmsvay5wbmc%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた | DevelopersIO
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた はじめに Amazon ConnectとAmazon Lexを組み合わせて、コールセンター向けのAIチャットボットを作成しました。その中でFunction Callingを利用し、発話内容から必要な情報をJSON形式で抽出する方法について記事にまとめました。 Function CallingはAI（GPT-4などのモデル）が事前に定義された特定の関数を実行し、その結果を返す機能のことを指します。例えば、ユーザーから受け取った入力から、必要な情報を抽出しJSON形式で出力することが可能です。 ユーザーの発話からFunction Callingで必要な情報のみを抽出してJSON形式に変換後は、要件に応じて抽出内容
Interactive JSON ViewerVisualize and explore JSON data interactively in the command line.
import json def filter_json(data): if isinstance(data, dict): filtered_data = {} for key, value in data.items(): if key == "legacy": filtered_data[key] = value elif isinstance(value, (dict, list)): filtered_value = filter_json(value) if filtered_value: filtered_data[key] = filtered_value return filtered_data elif isinstance(data, list): filtered_data = [] for item in data: filtered_item = filter_j
GitHub - fabian-hiller/valibot: The modular and type safe schema library for validating structural data 🤖
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GitHub - Florents-Tselai/pgJQ: jq extension for Postgres
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FactoryBot を使って JSON 文字列を生成する | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
こんにちは。SI部の r_maeda です。 みなさん、FactoryBot gem はご存知でしょうか？ https://github.com/thoughtbot/factory_bot FactoryBot は、Ruby オブジェクトを生成するための factory を、簡単な DSL で定義できる gem です。 RSpec gem と共に、Ruby (on Rails) で書いたアプリケーションのテストコードを書くために広く利用されている gem の1つではないでしょうか。 この FactoryBot gem ですが、生成できるオブジェクトは ActiveRecord モデルのインスタンスだけではありません。任意のクラスのインスタンスを生成することが可能です。 そんな FactoryBot gem の面白い使い方を発見したので、ご紹介したいと思います。 JSON 文字列を生成する
Sora: first impressions
Since we introduced Sora to the world last month, we’ve been working with visual artists, designers, creative directors and filmmakers to learn how Sora might aid in their creative process. Sora is at its most powerful when you’re not replicating the old but bringing to life new and impossible ideas we would have otherwise never had the opportunity to see. Paul Trillo, Director While we have many
Disclosure: I was the Staff Engineering Manager for the npm CLI team between July 2019 & December 2022. I was a part of the GitHub acquistion of npm inc. in 2020. I left GitHub, for various reasons, in December. tldr;a npm package's manifest is published independently from its tarballmanifests are never fully validated against the tarball's contentsthe ecosystem has broadly assumed the contents of
GitHub - obsidianmd/jsoncanvas: An open file format for infinite canvas data.
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JSONって何？ - Qiita
この記事は「RUNTEQ Advent Calendar 2023」の24日目に参加しています🎄🎅✨ はじめに 現在プログラミングスクールRUNTEQで学習中のhimeです！ 以前から気になっていた「JSON」について理解したいと思い、今回テーマに選びました！ JSONについて整理したのち、最後にアプリのプロジェクトを立ち上げた際に生成される package.jsonというファイルが何なのか理解したいです。 自分が作ったアプリのpackage.jsonの中身を解説できたらな〜と思います。 JSON とは JSON(ジェイソン) は JavaScript Object Notation の略称です。 日本語訳だと「JavaScriptオブジェクト記法」になります。 JSONは、データの構造化とデータの交換を目的とした軽量なデータ形式で、 ファイルの拡張子は.jsonです。 まとめると、J
What is coming next for OpenAPI, as v4.0 of the OpenAPI Specification gets closer to being released? What major changes are coming, how easy will it be to upgrade, and how do tooling companies feel about it? Recent History of OpenAPI OpenAPI has been around for a long time, but only hit the mainstream when OpenAPI v3.0 was released in 2017. It made it a whole lot easier to describe the majority of
JSON Fixer
About JSON Fixer JSON Fixer is a tool used to fix broken JSONs. I dealt with a lot of broken JSONs at times and wished a tool like this existed, so I created one for myself. A lot of people use Large Language Models (LLMs) like ChatGPT, Claude, etc. to get JSON responses. These responses are at times broken. Each response has a chance of being broken in a different way, so a generic fixer might he
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LinkedInがREST+JSONではなくgRPC+Protobufを選んだ理由：Karthik Ramgopal氏とMin Chen氏とのQ&A
垂直スケーラビリティと効果的なテストによる金融取引システムのパフォーマンスと効率の最大化 Peter Lawrey氏はJavaチャンピオンであり、Chronicle SoftwareのCEOとして、開発者を鼓舞してソリューションのクラフトマンシップを高めることに情熱を注いでいる。経験豊富なソフトウェアエンジニアとして、Lawrey氏はソフトウェア開発プロセスにおけるシンプルさ、パフォーマンス、創造性、革新性を奨励することに努めている。
この記事は、Flutter大学アドベントカレンダー 2023 8日目の記事です。 Freezedパッケージを使用してモデルクラスを作成する際の開発効率を向上させる方法を３つ紹介します。 1. VSCodeの拡張機能 1つ目はVSCodeの拡張機能を使った方法です。 Freezedでモデルを作成する際に、毎回build_runnerコマンドを叩くのは面倒ですよね。 そこで、必ず役に立つのがこの拡張機能です。 まずは事前に下記二つの拡張機能をインストールしておきます。 使い方は簡単で、 Macは (command + shift + B) Windowsは (ctrl + shift + B) でbuild_runnnerを走らせることが出来ます。 一度このショートカットを実行すれば、変更を監視している状態の場合、ファイルを保存するたびに自動でbuild_runnerが走ります。 VSCode
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【Windows 11】タスクマネージャーの「パフォーマンス」タブの見方
TypeScript プロジェクトのコンパイル時間を改善してみた話
AIの仕組みや開発手法についてイラスト付きで分かりやすく解説するAmazonの無料教材「MLU-Explain」
ブログにクイズ機能をつけた
リードタイムを測るシェルスクリプトを作ってチームの振り返り会を活発にした話 - Classi開発者ブログ
「JS体操」のすゝめ 〜その①〜 - KAYAC engineers' blog
Cloud Logging 構造化ログの特別な JSON フィールドまとめ
ZLogger v2の新ストラクチャードロギング体験 - hadashiA
Bluesky、AT Protocol開発助成金を発表――招待制廃止、連合機能の実装に続き、オープンな開発エコシステムによる成長がさらに加速 | gihyo.jp
AWS CloudWatchのログをpandasで解析し、エラーの状況を可視化する | gihyo.jp
組込みRustでも でかい？JSONを扱いたい！
Building a high performance JSON parser
moonbit で json パーサーを書いてみた 感想
OpenAIのJSON Modeでテキストを一定のフォーマットに整形してみた | DevelopersIO
serdeを理解する –– 基本編 - paild tech blog
The Ultimate Interactive JQ Guide
「川の様子みてくる」はもういらない データ放送で地元河川の水位情報などリアルタイム配信、千葉県のCATV
fx – command-line tool for JSON
【Python】JSONの特定のキーだけ残して不要部分は削除する - Qiita
The massive bug at the heart of the npm ecosystem
OpenAPI v4.0 (A.K.A "Project Moonwalk") · Bump.sh
GitHub - say4n/jf: flatten them json
【Flutter】Freezedの開発効率を向上させる裏技3選