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Zennの検索結果1 - 10 件 / 10件

  • 令和のHTML / CSS / JavaScriptの書き方50選

    Web制作の技術は日々進化しており、会社やプロジェクトによっては昨今の環境に適さない書き方をしているケースも時折見受けられます。 そこで今回は「2024年のWeb制作ではこのようにコードを書いてほしい!」という内容をまとめました。 質より量で、まずは「こんな書き方があるんだ」をこの記事で伝えたかったので、コードの詳細はあまり解説していません。なので、具体的な仕様などを確認したい方は参考記事を読んだりご自身で調べていただけると幸いです。 1. HTML 画像周りはサイトパフォーマンスに直結するので、まずはそこだけでも取り入れていただきたいです。また、コアウェブバイタルやアクセシビリティも併せて理解しておきたい内容です。 Lazy loading <img>にloading="lazy"属性を付けると画像が遅延読み込みになり、サイトの読み込み時間が早くなります。

      令和のHTML / CSS / JavaScriptの書き方50選
    • 中級 Vim 操作

      この記事は Vim 駅伝 の 06/05 の記事です。 前回の記事は thinca さんによる、 06/03 の「Meguro.vim #23 を開催しました」という記事でした。 次回は 06/07 に投稿される予定です。 はじめに 本記事は以下の記事のオマージュです。 Vim の基本操作のうち、比較的マイナーながら汎用的に使える機能や小技を集めました。プラグインや複雑な設定が必要なものは含まれておらず、いずれも Vim と Neovim の両方で使うことができます。気になったものがあれば使ってみてください。 ノーマルモード編 検索結果を次々と置き換える Vim で文字列置換を行う最も有名な方法は :substitute コマンド (短縮形: :s) ですが、ノーマルモードの cgn というイディオムも便利です。これは c オペレータと gn テキストオブジェクト (:h gn) を組み合

        中級 Vim 操作
      • バグ報告が来た時にデキるエンジニアの動き方

        ❗❗問題発生❗❗ 作った機能のバグの発見報告が上がってきました。 この時点で何となく 「ヤバさ」 と 「あたり」 を自分の中でつけます 売上に響くやばい? 条件がある?全員? ボタンが押せないならクライアントだし、API飛んで成功してないならサーバ?届いてないならネットワークもあるか。 モバイル、Webどっち?両方? そもそもどこの環境?開発中のもの? 購入ボタンってどこのこと?特定のアイテム?それとも全部? 購入できてないってどういうこと?DBはどうなってる? まずは 👀 をつける これは 「見ていますよ」 という表現です。 もしくはリプライで 「見ます!」 と宣言するのも良いですね。 これにより投稿者は 「対応してくれるな」 と安心できます。 必要な情報をもらう 発生している環境 発生時間 アカウント名+ログイン情報 スクリーンショット・録画 この時点で試せることは色々試してもらいま

          バグ報告が来た時にデキるエンジニアの動き方
        • WebAssembly所感

          WebAssemblyをちょっといじってみて思ったところをまとめてみます。 設計思想 WebAssembly/designに設計文書がまとまっています。特にHighLevelGoals.mdから読み取れるポイントは以下の4点です。 サンドボックス化された環境であること。 移植性があること。つまり、特定の実CPUアーキテクチャ等に依存しないこと。 少なくともC/C++の(十分に高速な)コンパイルターゲットとして機能すること。 安定した仕様を持つこと。 サンドボックスという観点からは、先行技術として以下のようなものが特筆に値します。 Webサンドボックス JavaScript および asm.js Javaアプレット Flash (ActionScript) NaCl, PNaCl Web以外のサンドボックス OSのユーザーランド、特にLinux userland これらのサンドボックスとの比

            WebAssembly所感
          • 実用Rustアプリケーション開発

            実世界のRustアプリケーションを効率良く開発するための実用的な知見集 仕事などで実世界のRustアプリケーションを書く時に実用的な知見やtipsがまとまっていたらいいなと思ったことはありませんか? この本では、アプリケーションを書く時に悩むポイントや便利crateを素早くアプリケーションに組み込む際のポイントを紹介します。本の内容をスリムにするため、自分が学び始める前に知りたかったものに絞りつつ要所を紹介・解説します。Rustの言語仕様のメジャーどころやよく利用されているcrateはドキュメントが豊富なので、わからないところや詳しく知りたい部分はドキュメントを読んだりLLMに聞いてみたりしてください。 想定読者: "The Rust Programming Language" の要所を読み終えたくらいのこれからRustでアプリケーションコードを書いていく、または今まさにアプリケーションコ

              実用Rustアプリケーション開発
            • zenncast - 技術トレンドをAIがラジオに変換

              Zennのトレンド記事をまとめてAIがラジオをつくります。毎朝7時に更新。 お便りも募集中。送っていただいたお便りはAIパーソナリティが読み上げます。

                zenncast - 技術トレンドをAIがラジオに変換
              • 脅威モデリングを参考に、社内全体のセキュリティリスク可視化を試みた話

                サイバーセキュリティチームでマネージャーをしている岡地と申します。本記事では、いま話題(!?)の脅威モデリングを参考に実施した、社内のセキュリティリスク分析について紹介させて頂きます。 サイバーセキュリティチームについて 私は2022年12月にウェルスナビにジョインし、2023年はコーポレートIT部門でセキュリティ担当として従事してきました。2024年1月からサイバーセキュリティチームとして独立し、チーム戦略の策定から始めているのですが、その中で改めて感じたのが、自社のリスク認識の解像度が不十分だということです。別の表現でいうと、自社のセキュリティのカタチがいまいちわからない状態でした。 この段階でも、過去からの経緯で認識できている課題や昨今のトレンドを踏まえた計画の策定も可能ではあるのですが、より精度の高い戦略を立てるためには、自社環境に対する解像度を上げる必要があると感じました。 自社

                  脅威モデリングを参考に、社内全体のセキュリティリスク可視化を試みた話
                • Pinterest社で運用されているText-to-SQLを理解する

                  導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 本記事では、Pinterest社のエンジニアチームが紹介していた、実運用環境におけるText-to-SQLの構築方法に関する記事の紹介をします。 Text-to-SQLを実際の運用レベルで実現するための手法が解説されているので、その内容を解説、そして考察していきたいと思います。 なおこの手法には特に名前などは設定されていなかったので、以降Pinterest社の提案するText-to-SQLをPinterest Text-to-SQLと呼称します。 サマリー Pinterest Text-to-SQLは、RAGのシステムを最適化することで 検索に必要なTableのより正確な抽出 実際に使用されている値に準拠

                    Pinterest社で運用されているText-to-SQLを理解する
                  • RAG評価ツール「RAGAS」の論文を読む

                    本記事では、RAG評価ツールの「RAGAS」の論文ついてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しており、その中でもRAG精度の評価は非常に重要です。 この記事は何 この記事は、「RAGAS」についての論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。RAGASはツールとして有名ではあるものの、RAGASの論文を読んだことがある方は多くなさそうです。 RAGASとは、おそらく今、一番有名なRAG評価ツールです。同様のツールとして、他にはLangSmithやARESが有名かと思いますが、他の開発者と話をしていても、評価ツールとして一番に名前が上がりやすいのは、やはりRAGASです。 また、今回も「そもそもRAGとは?」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー R

                      RAG評価ツール「RAGAS」の論文を読む
                    • GPT4oを使って、訓練無しで物体検出(BBox)ができるか試してみる

                      今日も今日とてopenAIの新発表が機械学習界隈を賑わせていますね。 今回は、2024/05/14に発表されたGPT4oについてです。 返答速度があがったり画像認識精度があがったり音声会話の性能が良くなったりと色々話題が尽きません。 具体的にどのあたりが凄くなったのかは僕以外にもまとめている人が多そうなのでこの記事では触れません。 個人的に特に気になっているのが画像認識の精度向上部分で、今回は画像認識精度がどの程度あがったのか?というのを画像系機械学習の主要なタスクであるBBoxによる物体認識というタスクで簡単にチェックしてみようと思います。 BBoxとは BBoxはBoundingBoxの略で、画像内の特定のオブジェクトを囲むために使用される長方形のボックスの事を指します。 BoundingBoxの定義は以下の通り このBBox検出は画像系機械学習モデルの基本的なタスクであり、自動運転の

                        GPT4oを使って、訓練無しで物体検出(BBox)ができるか試してみる
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