Don't Use Kubernetes, Yet
Early-stage startups shouldn't run on Kubernetes yet. But eventually, growth-stage and large companies should be running on Kubernetes in some form. Kubernetes Maximalism doesn't mean one-size-fits-all. Infrastructure should progressively grow with your workloads and team. How can you choose the right technology now so that you can maximize growth and minimize pain later when you inevitably outgro
Share Facebook Twitter LinkedIn Mail Our next generation of Flutter, built for web, mobile, and desktop Today, we’re announcing Flutter 2: a major upgrade to Flutter that enables developers to create beautiful, fast, and portable apps for any platform. With Flutter 2, you can use the same codebase to ship native apps to five operating systems: iOS, Android, Windows, macOS, and Linux; as well as we
皆さんこんにちは 機械学習チーム YAMALEXチームの@tereka114です。最近、寒いので、鍋を中心に食べて生きています。 検証段階でも、規模の大きなデータを扱う機会が増えてきて、Pandasのメモリ消費量が厳しいと感じてきたので、その削減や効率化のテクニックまとめたいと思いました。 有名なものからマイナーなものまで、思いつく限り書いてみます。 そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか 準備 Pandasのメモリ削減 1. 型修正 2. 逐次読み込み 3. 読み込み時の型指定 4. 逐次読み込み＆集約 5. 不要なものを読み込まない 6. 不要なカラム／DataFrameを消す 番外編：そもそもPandasを利用しない 最後に そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか Pandasで扱うデータの多くのファイルはCSV,Parquet, JSON（JSONL
Google Developers Japan: 新しい Cookie 設定 SameSite=None; Secure の準備を始めましょう
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Amazon ECS と AWS Fargate を利用した Twelve-Factor Apps の開発 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon ECS と AWS Fargate を利用した Twelve-Factor Apps の開発 この記事は、Developing Twelve-Factor Apps using Amazon ECS and AWS Fargate を翻訳したものです。 本投稿は、Solutions Architect の Sushanth Mangalore と Chance Lee により寄稿されました。 はじめに The Twelve-Aactor App と呼ばれる方法論は、モダンでスケーラブル、かつメンテナンス性に優れた Software-as-a-Service アプリケーションの構築に役立ちます。この方法論はテクノロジーにとらわれず、クラウドネイティブアプリケーションを開発するためのアプローチとして広く採用されています。 AWS で
画像や文章の自動生成、顔認識、ゲームのプレイなど、人間の行動を模倣するAIを開発するためには、膨大なデータセットで学習する必要があります。データセットの内容にはインターネットに存在する画像や文章が使われるケースが多くありますが、このインターネット上にある文章に含まれる誤字がAIの発達に大きな影響を及ぼすと、IBMリサーチ・Amazon・テキサス大学の研究者が発表しています。 [1812.00151] Discrete Adversarial Attacks and Submodular Optimization with Applications to Text Classification https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.00151 If AI can read, then plain text can be weaponized – TechTa
The new wave of Javascript web frameworksMake sense of the proliferation of new Javascript web frameworks. A deep dive into the problems at scale and the recent evolution of innovation. IntroductionStaying current in the Javascript ecosystem is not for the faint of heart. It’s challenging for those entering the industry to follow what’s happening amongst the new libraries, frameworks, concepts, an
ビギナーのためのAWS Certified Solution Architect Professional攻略 - Qiita
概要 AWS 認定ソリューションアーキテクト – プロフェッショナルに合格したので、その経験をもとに勉強方法や戦略について紹介します。 対象者はAWSを学び始めて1年前後で、ソリューションアーキテクトアソシエイトに合格できる程度の実力のある方です。 学習期間および学習時間 本エントリで紹介する内容をこなすのに70時間程度かかります。 筆者は学習期間として2カ月割きましたが、余裕を見て3カ月程度を見ておくことをおすすめします。 AWS公式が実施している下記の無料キャンペーンを利用することもおすすめです。 AWS公式の作成した学習スケジュールに基づいて、メールでリマインドしてくれたり、Googleカレンダーに予定をインポートしたりできます。 今から始める、12週間 集中プログラム 戦略 AWSの実務経験はそれほど無い人が、遠回りせずに試験に一発合格したい場合、利用すべき学習リソースは以下の通り
インフラのコスト最適化の重要性と RI (リザーブドインスタンス) の維持管理におけるクックパッドでの取り組み - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの mozamimy です。 クックパッドでは、 SRE が中心となって、サービスを動かす基盤の大部分である AWS のコスト最適化を組織的に取り組んでいるため、今回はそれについてご紹介します。 前半では、そもそもの話として「なぜコスト最適化が重要なのか」「何が難しいのか」「何をすべきなのか」といったことを述べます。これは、当たり前すぎて逆に陽に語られることが少ない (とわたしは感じています) トピックで、一度しっかり言語化しておいてもいいかなと考えたからです。内容のほとんどはわたしの脳内ダンプで、クックパッドという会社のコンテキストや組織としてのステージが前提になっているため、大多数の組織について当てはまる内容とは限りません。 後半では、コスト最適化の一例として、リザーブドインスタンス (以下 RI と略記) を維持管理するためのフローと、それを支えるモニタリング
Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-scale datasets of labeled 3D assets and efficient architectures for denoising 3D data, neither of which currently exist. In this work, we circumvent these limitations by using a pretrained 2D text-to-image
[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 （本サイトのライセンスはこちらとなります） [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次（table of contents） 日本語解説へ [1] テンソル（T
Goならわかるシステムプログラミング第2版が出たので書評しますね - moriyoshiの日記
少し前になりますが、3月23日に、渋川よしきさんの著された「Goならわかるシステムプログラミング 第2版 」が発売されました。初版と比べてかなり加筆されておりパワーアップしているので、初版をすでにお持ちの方でもさらに興味深く読むことのできる内容に仕上がっている、というのが第一印象です。 残念ながら初版発売時に記事にする機会がなかったのですが、あらためて今回書評したいなと思いましたので、徒然書いていきたいと思います。 この本は実はシステムプログラミングの本ではないかもしれない 「システムプログラミング」とは何でしょう。正直私にもわかりません。その語をはじめに思い浮かべた人は、プログラミングという概念のその中にあえて「システムプログラミング」という分類を作ろうと思い至ったということですから、きっと「非システムプログラミング」というものもあるということでしょう。知らんけど。しかし、これは本書の位
Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」 - Qiita
Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」AzureCognitiveServicesgpt-3AzureOpenAIServiceonyourdata Azure Open AIの新機能「Add your data」の使用方法の概説、試してみた結果、そして私なり感じた4つの所感とその解決策？を紹介いたします。 ※本領域は変化が激しいです。この内容は23年6月24日時点の情報となります 【記事の目次】 23年Buildでのデータサイエンス・AI系のアップデータについて Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法 Azure Open AI「Add your data」を使用した結果と、ChatGPT、 Bing AIチャットの比較 私の4つの所感と解決案？ 4.1 引用元の引用部
LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub：kaisugi）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務1で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます
というタイトルで先日 Kaigi on Rails 2021 で話してきました。 プレゼンで話せなかった内容なども含めてブログ記事にも書いておきます。 Intro Railsのことはけっこう知ってるけどNext.jsについて何も知らないという人をターゲットにしてNext.jsとは一体何なのか、いつどこで使えばいいのか、具体的にNext.jsのどういうところがいいのか、どういう機能があるのかという話をします。 最終的には普段Railsを書いているエンジニアが、Next.jsよさそうなんで使ってみようかな？と思ってもらえるといいかなと思っています。 Next.jsとは何か Next.jsのトップページを見てみましょう。 The React Framework for Production と書いてあります。これは読んで字のごとくですが、Next.jsというのはReactをベースにしたフレームワ
マイクロソフト「.NET 6」正式リリース、.NETとして最初のLTS版。Win/Mac/iOS/Androidアプリを単一コードで記述可能に
マイクロソフト「.NET 6」正式リリース、.NETとして最初のLTS版。Win/Mac/iOS/Androidアプリを単一コードで記述可能に マイクロソフトは、同社のアプリケーションフレームワーク「.NET」の最新版となる「.NET 6」の正式リリースを発表しました。 .NET 6は、マイクロソフトが「.NET Framework」と「.NET Core」フレームワークを「.NET」に統合してから最初の、本番利用に耐える品質とサポートが約束された長期サポート版（LTS版）の.NETとなります。 .NET 6 is now generally available and is ready for your app! We've made SIGNIFICANT improvements to: C# 10 and F# 6 Performance Our ahead-of-time com
Show navigation Note: If you prefer watching a presentation over reading articles, then enjoy the video below! If not, skip the video and read on. “The cost of JavaScript” as presented by Addy Osmani at #PerfMatters Conference 2019.One large change to the cost of JavaScript over the last few years has been an improvement in how fast browsers can parse and compile script. In 2019, the dominant cost
グラフ最適化をマスターしよう！ - Qiita
はじめに グラフ最適化（Graph Optimization）は、パラメータをグラフ構造で表現し、最適化問題を解決する手法です。特にロボティクスなどの領域で広く活用されています。 以下に、グラフ最適化の応用例をいくつか挙げます。 Visual SLAMやSFMのバンドル調整（Bundle Adjustment）問題 Graph SLAMのループクロージング問題 経路計画問題(TEB, ebandなど) 実際のアプリケーションでは、ceresやgtsam、g2oなどのグラフ最適化ライブラリを利用することで、グラフ最適化問題を解決することができます。しかし、グラフ最適化の内部原理を理解していないと、性能の向上や課題の解決が困難になることが多いです。 筆者自身は、グラフ最適化の理解を深めるため、独自のグラフ最適化ライブラリをPythonで実装したことがあります。g2oなどの大規模なOSSと比較し
How We Made Bracket Pair Colorization 10,000x Faster In Visual Studio Code
Register now for a full day of community, learning, and all things Visual Studio Code Bracket pair colorization 10,000x faster September 29, 2021 by Henning Dieterichs, @hediet_dev When dealing with deeply nested brackets in Visual Studio Code, it can be hard to figure out which brackets match and which do not. To make this easier, in 2016, a user named CoenraadS developed the awesome Bracket Pair
Deep Learning is such a fast-moving field and the huge number of research papers and ideas can be overwhelming. The goal of this post is to review ideas that have stood the test of time. These ideas, or improvements of them, have been used over and over again. They’re known to work. If you were to start in Deep Learning today, understanding and implementing each of these techniques would probably
Next.js のドキュメントには次のように記載されてる React will automatically cache fetch requests with the same input in a temporary cache. This is an optimization to avoid the same data being fetched more than once during a rendering pass - and is especially useful when multiple components need to fetch the same data. React が自動的に fetch request をキャッシュすると書いてある。
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
$200K 1 10th birthday 4 abusive ads 1 abusive notifications 2 accessibility 3 ad blockers 1 ad blocking 2 advanced capabilities 1 android 2 anti abuse 1 anti-deception 1 background periodic sync 1 badging 1 benchmarks 1 beta 83 better ads standards 1 billing 1 birthday 4 blink 2 browser 2 browser interoperability 1 bundles 1 capabilities 6 capable web 1 cds 1 cds18 2 cds2018 1 chrome 35 chrome 81
SREチームがNew Relicを使って AWSコスト最適化に貢献した話 株式会社ニューズピックス 安藤 裕紀 NRUG (New Relic User Group) SRE支部 Vol.3 - 2023.6.27(Tue)
Rust is a fast, reliable, and memory-efficient programming language. It's been voted the most loved programming language six years in a row (survey). Created by Mozilla, it's now used at Facebook, Apple, Amazon, Microsoft, and Google for systems infrastructure, encryption, virtualization, and more low-level programming. Why is Rust now being used to replace parts of the JavaScript web ecosystem li
追記) v10.2からデフォルトでGoogle Fontsの最適化が行われるように Next.js v10.2から自動でWebフォントの最適化が行われるようになりました。v10.2時点ではGoogle Fontsにのみ対応しているとのことです。特に設定は不要で、いつも通りGoogle Fontsを読み込めばOKです。 ↓ 詳細 これより下の解説は古い内容になります。実装の参考にしないようお願いします。 以前、Next.jsのリポジトリを眺めていたときにFont Optimizationsというプルリクエストを見つけました。 2020年12月時点ではExperimantalな機能のようですが、v10.0.4で既に使えるようになっていたので試してみました。 :::message alertz Next.js v10.0.4でのドキュメントに則っていない記録になります。 ::: Font Opt
画像圧縮ツール「Optimage for Mac」がv3.0へメジャーアップデート。APNGやHEVC、MP4、WebMの圧縮やリサイズなどのバッチ処理が可能に。
画像圧縮ツール「Optimage for Mac」がv3.0へメジャーアップデートしています。詳細は以下から。 ロシアのVlad Danilovさんは現地時間2019年06月26日、2016年から開発を続けている画像圧縮ツール「Optimage for Mac」をv3.0.0へメジャーアップデートし、JPEGやPNG, GIF, WebPの圧縮率を向上させたほか、新たにAPNGやHEVC, MP4, WebMの圧縮に対応したと発表しています。 What’s new in Optimage 3 More compression : Significantly improved JPEG, PNG, GIF and WebP compression, added APNG, HEVC, MP4 and WebM compression. Resize and convert : Added h
React 製アプリケーションのビルドシステムを webpack から Vite に移行して爆速な開発体験を手に入れよう | Recruit Tech Blog
React 製アプリケーションのビルドシステムを webpack から Vite に移行して爆速な開発体験を手に入れよう wakamsha Vite （ヴィート）とは Vue.js の作者である Evan You 氏が中心となって開発されているビルドツールです。 Vite - Next Generation Frontend Tooling ES Modules 形式のままブラウザからインポートする Dev サーバを搭載し、ソースコードをバンドルすることなく高速で動作させるのが特徴です。もちろん npm パッケージもブラウザから読み込み可能な ES Modules 形式に変換します。プロダクションビルド時は Rollup を使ってバンドルします。 Vue.js だけでなく React、Preact、Svelte のビルドもサポートしており、GitHub トレンドの上位にも頻繁に登場している
【ブログ実験】雑記ブログでアクセス数の増やし方を間違えた問題。SEO的なタイトルと内容とPV数の検証 - アメリッシュガーデン改
ブログ検証結果 目 次 はじめに 実験内容について ブログへの挑戦 検証ブログ：No.１ ３月１２日 にアップ 検証ブログ：No.２ ３月１３日にアップ 検証ブログ：No.３ ３月１５日 にアップ 検証ブログ：No.４ ３月１７日 にアップ 検証ブログ：No.５ ３月１８日にアップ すべての実験データと結果 アクセス数におけるランキング 第１位 第２位 第３位 第４位 第５位 結論として 文字数 小説というブログコンテンツ 雑記ブログを特化型にしてアクセス数を考える SEO的な観点 用語解説：SEOって何 はじめに 雑記・小説ブログをはじめて、もうすぐ１年、その間にいろいろなことがありました。 ・無料ブログでのグーグルアドセンス合格 ・”はてなブックマーク”新着コーナーに掲載、人気コーナーへの掲載 ・スマニュー砲で驚嘆する ・グーグル砲でも驚嘆する ・はてな砲、スマニュー砲、グーグル砲の三
The new wave of React state managementUnderstand the core problems state management libraries need to solve. And how the proliferation of modern libraries address them in new ways. IntroductionAs React applications grow in size and complexity, managing shared global state is challenging. The general advice is to only reach for global state management solutions when needed. This post will flesh out
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Goコンパイラのお勉強（1） ~ゼロ幅の型によるメモリ利用の最適化と未定義動作 ~ - Techtouch Developers Blog
はじめに メモリアロケーションの回避 ゼロ幅の型（＝ゼロサイズの型）とは アドレスの同一性に関する未定義動作 この最適化が有効な場面 1. map 2. chan 3. interface の実装 おわりに 参考文献 はじめに こんにちは。SRE の izzii です。 最近は某フィットネスゲームが習慣だったり、ボルダリングを再開したり、登山シーズンが到来したりと心身ともに調子が良いです。 さてつい先日、Go のコンパイラによる最適化について勉強したまとめを社内で共有したところ、メンバーが面白がってくれたため、細かいところを自分の手で触ってみたり、Go Forum で質問を投稿したりした上で記事にしてみました。Go コンパイラの最適化について知りたいという方だけでなく、Go に慣れた方でも意外と知らない挙動を垣間見ることのできる内容かと思います。 github.com を元にしているのです
Easily the biggest question we get asked is something like: How is Remix different from Next.js? It appears we have to answer this question! We'd like to address it directly and without drama. If you're a fan of Remix and want to start tweeting smug reactions to this article, we kindly ask that you drop the smugness before hitting the tweet button 🤗. A rising tide lifts all boats. We've been frie
テクノロジー部門CTO室の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。今年の 9 月から STORES 株式会社で Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています（Rubyのこれからを STORES で作る。Rubyコミッター笹田さん、遠藤さんにCTOがきく「Fun」｜STORES People ）。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.3.0 がリリースされました（Ruby 3.3.0 リリース）。クックパッド開発者ブログで連載していたように、今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.3 の NEWS.md ファイルの解説をします（ちなみに、STORES Advent Calendar
This past month, I have been enthralled by the Rust programming language given its unique edge for writing memory-safe, modern programs. Over the years, several languages have emerged as the most preferred by engineers to write resilient, backend software. The tides have shifted from Java/C++ into Go and Rust, which combine decades of programming language theory to build tools that are effective i
実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
watanabe-chiba-report.md 2.4 富士通C++コンパイラの最適化機能の改善について 東京大学物性研究所 物質設計評価施設 渡辺宙志 富士通株式会社 次世代テクニカルコンピューティング開発本部 千葉修一 ※ 本稿はメニーコア時代のアプリ性能検討WG 成果報告書にて公開された内容を整形したものです。 2.4.1 はじめに HPC分野においては、FortranないしC/C++言語が広く使われている。Fortran、C言語、C++言語のいずれも活発に仕様が改定され、現在も発展し続けている言語ではあるが、数値計算向けの「普段使いの言語」としては、おそらくPythonやJuliaなどの方が広く使われていると思われる。特にPythonは、昨今の機械学習ブームの牽引役として広く使われているようである。今後、PythonやJuliaといった言語によるスパコン利用も増えていくと思われる
Jonathan Amsterdam 22 August 2023 The new log/slog package in Go 1.21 brings structured logging to the standard library. Structured logs use key-value pairs so they can be parsed, filtered, searched, and analyzed quickly and reliably. For servers, logging is an important way for developers to observe the detailed behavior of the system, and often the first place they go to debug it. Logs therefore
EngineeringProductGitHub’s Engineering Team has moved to CodespacesOver the past months, we’ve left our macOS model behind and moved to Codespaces for the majority of GitHub.com development. Today, GitHub is making Codespaces available to Team and Enterprise Cloud plans on github.com. Codespaces provides software teams a faster, more collaborative development environment in the cloud. Read more on
Except Singapore, we’ve got a world of sub-100 millisecond TTFBs. This is because instead of heading off to Virginia to get the site, each of these locations can use an edge server nearest to them. The edge is about getting 50ms response times vs 150ms response times. You can test this for yourself with a VPN. If you: curl -I https://deno.landYou’ll get the server nearest your location: server: de
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Announcing Flutter 2
Pandasのメモリ削減方法を整理した - Taste of Tech Topics
インターネット上の文章にわざと誤字脱字をまぎれこませることでAIを狂わせるサイバー攻撃の可能性
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DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
PyTorchチュートリアル（日本語訳版）
RailsエンジニアのためのNext.js入門 - hokaccha memo
The cost of JavaScript in 2019 · V8
Deep Learning ideas that have stood the test of time
React がネイティブの fetch を patch しようとしてる話
Web Vitals の概要: サイトの健全性を示す重要指標
Temporarily rolling back SameSite Cookie Changes
SREチームがNew Relicを使って AWSコスト最適化に貢献した話 | ドクセル
Rust Is The Future of JavaScript Infrastructure
Next.jsのFont Optimizations（Webフォントの最適化）を試してみる
The new wave of React state management
Google Password Manager のパスキーのセキュリティ
Remix vs Next.js
プロと読み解くRuby 3.3 NEWS - STORES Product Blog
Rust concepts I wish I learned earlier
富士通C++コンパイラの最適化機能の改善について
Structured Logging with slog - The Go Programming Language
GitHub’s Engineering Team has moved to Codespaces
The Future of the Web is on the Edge