これから流行る言語 | 雑記帳
新言語にできることはまだあるかい なんとかWIMPS 最近（1ヶ月くらい前）、こんな記事が出ました： 新しいプログラミング言語が出てこない(新しく出てた言語を追記) – きしだのHatena Kotlin, TypeScript, Rust, Swift以降にみんなが話題にするような新しい言語が出てこない、それはなぜか、みたいな趣旨です。客観的に見れば「新しい言語は常に出続けている」わけですが、「みんなが話題にするような」というのが多分曲者なんでしょうね。 例え話をすると、新しい若木は常に生えてきているんだけど、大木に成長するには時間がかかるので、大木にしか興味のない人には「この8年間で新しい大木は登場していない」と判断してしまうのかもしれません。 まあ私としても、Web (HTTP) APIを書く言語とか、JSON色付け係が使う言語はもう出揃ってしまったのかもしれないという気はしなくもな
3/24にアップした資料が含まれますが、 ベーシックなとこから全部入りにした資料です。 ・今までのAIとGPT ・GPT関連ニュースリリース ・OpenAIとMicrosoftの関係 ・Azure OpenAI Serviceの位置づけ ・ChatGPTなど言語生成モデルの挙動イメージ ・プロンプト(入力)を基点に生まれたML学習の新しいパラダイム ・Prompt Processing ・Few-shot Learning ・Chain of Thought ・ReAct ・Prompt EngineeringとFine tuningの位置づけイメージ ・プロンプトインジェクションについて ・その他の開発観点
Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化 Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化 Javaの開発フレームワークであるSpringの最新バージョンとして、Spring Boot 3が2022年11月にリリースされました。この記事ではSpring Boot 2で書かれたサンプルコードをSpring Boot 3にアップグレードしながら、考慮点や新機能を体感していただきます。ヴイエムウェア株式会社の星野真知さんによる解説です。 Javaのエコシステム、その中でも世界で一番の人気を誇るのが（JetBrains社の調査によると）Spring FrameworkおよびSpring B
スクエニのAI検証実験プロジェクト『ポートピア連続殺人事件』Steam無料配信スタート。野心的実験ながら、苦渋の“雑談機能削除”が影響残す - AUTOMATON
スクウェア・エニックスは4月24日、『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』を無料配信開始した。Steamストアページより、プレイすることができる。 本作は、『ポートピア連続殺人事件』をベースにした“自然言語理解の体験用ソフトウェア”だ。オリジナル版『ポートピア連続殺人事件』ではプレイヤーが文字列を入力してキャラの行動を決定し、物語を進めるコマンド入力式のシステムが採用されていた。同システムでは自由な文字列を入力してゲームを遊べるものの、すべき行動がわかっているのに適切な文字列がわからないといった事態も起こりえた（ファミリーコンピュータ移植版では、コマンド選択式が採用）。 一方、本作では入力されたテキストの判別に自然言語処理（Natural Language Processing）を採用。大量のテキストデー
「ゴジラS.P＜シンギュラポイント＞」シリーズ構成・円城塔インタビュー、ゴジラ初の13話構成をいかに作っていったのか？
人気怪獣「ゴジラ」の完全新作TVアニメ「ゴジラS.P＜シンギュラポイント＞」が、2021年3月からNetflixで配信開始、2021年4月から放送開始となりました。「ゴジラ」シリーズはこれまでおおむね2時間の映画として制作されてきており、1話30分×13話というTVアニメの形態で放送されるのは長いシリーズの歴史の中で初めてのこと。この課題にどう挑み、いかに作品を作っていったのか、芥川賞作家であり本作のシリーズ構成・脚本を手がける円城塔さんに、詳しい話を聞いてきました。 なお、第3話あたりまでの内容をやや含む発言が出てきます。 完全新作TVアニメシリーズ「ゴジラ シンギュラポイント Godzilla Singular Point」公式サイト https://godzilla-sp.jp/ GIGAZINE(以下、G)： 円城さんのところにはいろいろな仕事の依頼があるのではないかと思います。そ
英語スピーキングの勉強方法 独学で上達する英会話練習方法 第二言語習得研究を丁寧に解説 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
はじめに 今回は英語スピーキングの勉強方法を丁寧に解説します。第二言語習得研究をもとに、独学で上達する英会話練習方法をステップに分けて丁寧に解説していきます。まずは、なぜ英語スピーキングは難しいのか？という問いを立て、第二言語習得研究のスピーキングモデルやU字型発達曲線・トレードオフ仮説を外観します。2章では、一般的な英語スピーキングの練習方法としてフォーミュラにもとづくスピーキング、同じテーマ・トピックの反復学習を紹介しながら、プレイン・イングリッシュの重要性も解説しています。3章で2つのスピーキングの正体(モノローグ・ダイアローグ)を整理しつつ、最後に独学でスピーキングが上達する勉強方法をレベルごとに3つ(自己紹介、15/45 トレーニング、パラフレーズトレーニング)紹介しています。ぜひ独学の参考にしてください。 なぜ英語スピーキングは難しい？ 第二言語習得研究のスピーキングモデル U
はじめに 環境情報 Delta Lake (デルタレイク) とは Delta Lake の実体 Delta Lake の構造 Parquet と Delta の相違点 Parquetとは何か Parquetの構造 Parquet と Delta の違い Delta Lake が生まれた経緯: データレイクと Delta Lake の違い データレイクのメリット データレイクの課題 *Parquetで構築した場合 Delta Lake の特徴 ACIDトランザクションの担保 スケーラブルなメタデータ管理 バッチとストリーミングワークロードの統合 タイムトラベル (バージョン管理) CONSTRAINT句のサポート DML (データ操作言語) のフルサポート UPDATE DELETE MERGE 柔軟なスキーマ管理 1. スキーマ エンフォースメント 2. スキーマ エボリューション ストレ
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
2019年11月20、21日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。1日目は「Engineering」をテーマに、LINEの技術の深堀りを、2日目は「Production」をテーマに、Web開発技術やUI/UX、プロジェクトマネジメントなど、より実践的な内容についてたくさんのプレゼンテーションが行われました。「NAVER ClovaのOCR（光学的文字認識） 」に登壇したのはNAVER OCR Team AI ResearcherのHwalsuk Lee氏。深層学習を用いたOCR技術の仕組みについて語りました。講演資料はこちら LINEのOCR技術の仕組み Hwalsuk Lee氏：みなさま、こんにちは。Hwalsuk Leeと申します。NAVER Clova OCR Teamから参りました。今
GitHub - spacedriveapp/spacedrive: Spacedrive is an open source cross-platform file explorer, powered by a virtual distributed filesystem written in Rust.
A file explorer from the future. spacedrive.com » Download for macOS (Apple Silicon | Intel) · Windows · Linux · iOS · Android ~ Links for iOS & Android will be added once a release is available. ~ Spacedrive is an open source cross-platform file manager, powered by a virtual distributed filesystem (VDFS) written in Rust. UPDATE: Spacedrive is under active development, we are in the alpha stage an
Introducing ChatGPT Enterprise
Get enterprise-grade security & privacy and the most powerful version of ChatGPT yet. We’re launching ChatGPT Enterprise, which offers enterprise-grade security and privacy, unlimited higher-speed GPT-4 access, longer context windows for processing longer inputs, advanced data analysis capabilities, customization options, and much more. We believe AI can assist and elevate every aspect of our work
KotlinをKotlinらしく、そして可読性を高く保つ運用知見 - エキスパート長澤太郎に聞く実装のイロハ - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
KotlinをKotlinらしく、そして可読性を高く保つ運用知見 - エキスパート長澤太郎に聞く実装のイロハ 近年注目を集めるKotlinはどのように書き、どのように運用するのがいいのか。2012年からKotlinに親しむUbie社の長澤太郎さんに、その経験から得られたKotlinノウハウを聞きました。 2011年7月に登場したJVM言語・Kotlinは、近年多くの注目を集めている言語の1つです。Androidアプリの開発言語としてGoogle I/O 2017で正式採用されたことも契機となり、Kotlinはその存在感を一挙に高めました。 そして、この言語に黎明期から親しみ続けてきたのが、Ubie株式会社の長澤太郎（ながさわ・たろう／ @ngsw_taro ）さんです。業務や登壇、執筆活動など、多くの局面でKotlinを活用し、ノウハウを蓄積してきた長澤さんに、Kotlinの言語特性やより
Ubuntu 19.10(Eoan Ermine), 18.04 LTS (Bionic Beaver), Debian 10 (Buster), Fedora 31, OpenSUSE Leap 15 具体的にこんな事が起きるぞ Ubuntu 18.04からアップグレードできない そもそもdo-release-upgrade -dが途中でコケるなどしてアップグレードできない。筆者環境のUbuntu 18.04 LTSはsudo apt upgradeするとE: Unmet dependencies. Try 'apt --fix-broken install' with no packages (or specify a solution).などと言われた3。 それで sudo apt --fix-broken install すると… sleep: cannot read realti
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
最期を迎えた宇宙探査機たちのラストショットまとめ
最期を迎えた宇宙探査機たちのラストショットまとめ2023.10.15 22:0051,959 Isaac Schultz - Gizmodo US ［原文］ （ たもり ） これまでにいくつもの宇宙探査機が、人類の期待を背負って宇宙空間へと送り出されてきました。 彼らは｢科学のため｣という大義名分のもとに、役目を終えると地球の遥か彼方で壮絶な最期を迎えます。そんな探査機たちが目にした最後の景色を振り返りましょう。 DART探査機が最後に見た小惑星の地表2022年9月26日、小惑星にぶつかるDART探査機から送られてきた最後から2枚目の画像Image: NASA/Johns Hopkins APLNASAの二重小惑星進路変更実験（DART）探査機は初めから消える運命にありました。小惑星に体当たりするよう、開発者たちが設計していたからです。 2022年9月に任務完了したDARTミッションの目的
CVE-2022-3786 and CVE-2022-3602: X.509 Email Address Buffer Overflows - OpenSSL Blog
Today we published an advisory about CVE-2022-3786 (“X.509 Email Address Variable Length Buffer Overflow”) and CVE-2022-3602 (“X.509 Email Address 4-byte Buffer Overflow”). Please read the advisory for specific details about these CVEs and how they might impact you. This blog post will address some common questions that we expect to be asked about these CVEs. Q: The 3.0.7 release was announced as
とあるｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞ初心者勢のエディタ遍歴
追記 初出では記事のタイトルを「とあるｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞﾁｮｯﾄﾜｶﾙ勢のエディタ遍歴」としていました。 「ﾁｮｯﾄﾜｶﾙ」の意味を全く理解せずにタイトルに用いてしまい、不快に思われた方にお詫び申し上げます。 「ﾁｮｯﾄﾜｶﾙ」とはすなわち、Linus Torvalds レベルの超上級者のことをさす言葉ということを先ほど知りました。 もちろん自分は到底上級者とは程遠い存在であると自負をしております(記事を読んでいただければわかると思います)。 今年でコードを本格的に書き始めて 8 年目になる。 これまでに メインのエディタを 3 回変えているので遍歴を書いてみる。 (本記事では IDE は除く) Atom (2015 ~ 2017) 2015 年に大学に入学して、初めて自分のコンピュータ(MacBook Pro 13)を手に入れることができた。 小学生の頃からコードを書くことには興味があった
ページの背景で動くダイナミックなパーティクルやラインアニメーション、あるいはちょっとした遊びごころの溢れるキャラクターアニメーションなど、webページにクリエイティブな表現を組み込めるようになりたいと考える方はエンジニアにも多いでしょう。 この記事では、基本的なJavaScriptの知識があれば誰でも始められるp5.jsというライブラリを使用して、クリエイティブな作品作りの入門を解説します。 環境面では、フロントエンド開発のデファクト・スタンダードとも言えるVisual Studio Code（以下VS Code）とTypeScriptを使用して、モダンで快適な開発環境を作ります。 環境構築といっても、とくに難しい作業はありません。記事を読みながらぜひ、オリジナルの作品作りにチャレンジしてみてください。 ▼ VS Codeでp5.jsを使って制作している環境の例 クリエイティブ・コーディン
This post is also available in 简体中文, 繁體中文, 日本語, and 한국어. By reading this, you are a participant of the web. It's amazing that we can write this blog and have it appear to you without operating a server or writing a line of code. In general, the web of today empowers us to participate more than we could at any point in the past. Last year, we mentioned the next phase of the Internet would be always
こんにちは。開発部データエンジニアの遠藤です。現在、私はデータ×テクノロジーでZOZOグループのマーケティングを支援するデータチームに所属して、データ処理基盤の運用などに従事しています。 本記事では、Lookerを用いて運用中のデータ集計基盤をきれいなデータをスマートに取り出せる基盤に改良した件について報告します。 データ集計基盤で燻っていた問題 1. クエリ管理の限界 2. 集計定義に対するデータの信憑性が謎 Lookerは何が良い？ ～データガバナンス機能～ LookML データディクショナリ Gitによるバージョン管理 データ集計基盤（改）の設定フロー データ集計基盤（改）でのデータマート更新 まとめ データ集計基盤で燻っていた問題 ZOZOでは、サービスに関するあらゆるデータをBigQueryに集約しています。BigQueryに集約した大量のデータからデータマートとして必要なデータ
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
※ネタ記事です はじめに 検証する脆弱性 Tips. GPT-3 とは？ WAFの実装 環境・必要なもの ソースコード 検証 正常リクエスト XSS GETパラメータ POSTデータ POSTデータ & ヘッダ無し SQL インジェクション GETパラメータ GETパラメータ & ヘッダ無し XXE POSTパラメータ① POSTパラメータ② POSTパラメータ & ヘッダ無し パストラバーサル GETパラメータ GETパラメータ & ヘッダ無し OS コマンドインジェクション GETパラメータ & ヘッダー無し GETパラメータ Log4Shell POSTパラメータ POSTパラメータ & ヘッダ無し POSTパラメータ & ヘッダ無し WordPress のユーザ列挙 ShellShock まとめ はじめに 最先端(?)であるGPT-3を使って 次世代WAF を作っていきます。 以下
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
使える統計モデル10選（前編） 統計モデリング（statistical modelling）はデータ解析の方法論の1つです。データ解析の目的は、通常はただの数値や記号の羅列であるデータから、人間が何かしらの判断を行うために有益な情報を引き出すことにあります。データ分析者は、そのままでは意味をなさないデータに対して、折れ線グラフやヒストグラムなどを用いて、人間が判断を行いやすいようにデータの可視化を行います。一方で、時にはニューラルネットワークのような複雑な計算モデルを使ってデータを解析し、まだ観測されていない将来の値を予測させたりします。このように、データから有益な情報を引き出すために、データに対して人為的な視点や事前知識、数学的な仮定などを設計する作業をモデリング（modeling）と呼びます。 統計モデリングによるデータ解析では、データ自体や解析の目的に合わせて分析者が適切なモデルを設
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
As someone makes more money, expenses once considered luxuries can suddenly become seen as necessities: It’s called lifestyle creep. In the world of software development, we can suffer from a similar affliction: stack creep. Where hardware limitations once restricted developers to a minimalist approach, increased processing power, memory, and storage have led many down a more maximalist path. It’s
Big Data is Dead
For more than a decade now, the fact that people have a hard time gaining actionable insights from their data has been blamed on its size. “Your data is too big for your puny systems,” was the diagnosis, and the cure was to buy some new fancy technology that can handle massive scale. Of course, after the Big Data task force purchased all new tooling and migrated from Legacy systems, people found t
元Googleエンジニアのメンターによる講義を公開 ──トヨタ自動車が実践する「Flutter」研修の内容とは？ - TECH PLAY Magazine
Googleが開発したモバイルアプリ用のフレームワークであり、SDK（Software Development Kit）であるFlutter。トヨタ自動車では、自動車のコックピットのUX/UI設計・開発フローの一部で、同ツールを採用している。今回の「TOYOTA Developers Night」では、GoogleやYouTubeで活躍した講師を招いて実施しているFlutterの研修プログラムや成果を紹介した。 ■登壇者プロフィール 関沢 省吾 氏 トヨタ自動車株式会社 コネクティッドカンパニー コネクティッド先行開発部 デジタルコクピットソフト開発室 グループ長 名古屋大学大学院を修了後、2007年にトヨタへ入社。Lexus LFAをはじめ、各種車両の電子プラットフォーム開発や、TOYOTA LQのAIエージェント開発へ従事。2020年より現職。 Tim Mansfield氏 itali
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
こんにちはあんどう(@t_andou)です。 今回はKubernetesを使って並列処理させた記録です。 まだ「とりあえずそれっぽく動くまで試してみた」という段階で、kubernetesを理解できてはいないので自分用のメモを公開しているという認識でご覧ください。 間違っている部分や、よりスマートなやり方がありましたらご指摘いただけると幸いです。 この記事の概要 機械学習に使う特徴量の作成で1週間かかりそうな処理を10分くらいで終わらせられないかと考え、GKE(=GoogleのKubernetes環境)を使い試行錯誤した記録です。 今回は一部失敗して完了時間が1.5時間になったものの、設定を上手く出来れば15分程度で終わる見込みです。 対象読者 ・Kubernetesの概要は知っているくらいのレベルの人 ・KubernetesのJobを使った並列処理をしたい人 目次 この記事の概要 対象読者
エヌビディア社（NVIDIA）とS&P500は、どちらも投資家から人気のある投資対象です。エヌビディアは、半導体業界のリーダーで、人工知能（AI）やデータセンターなどの成長分野で強みを持っています。 S&P500は、米国の大企業500社の株式をまとめたインデックスで幅広い分野に投資することができます。エヌビディアはS&P500の構成銘柄の1つです。 エヌビディア社とS&P500の比較は、個別銘柄を買うか？ETFを買うのか？どちらがいいのかということになりますが、あまり比較では語られていません。しかし、資産形成にはとても重要な選択になります。 それぞれの概要や特徴、メリット・デメリットや今後の見通しなどを株のプロであるアドバイザーがわかりやすく解説しますので、今後の資産形成の一助としていただければ幸いです。 エヌビディア社とS&P500の概要 エヌビディア社（NVIDIA）とは エヌビディア
Good Data Analysis | Machine Learning | Google for Developers
Good Data Analysis Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Author: Patrick Riley Special thanks to: Diane Tang, Rehan Khan, Elizabeth Tucker, Amir Najmi, Hilary Hutchinson, Joel Darnauer, Dale Neal, Aner Ben-Artzi, Sanders Kleinfeld, David Westbrook, and Barry Rosenberg. History Last Major Update: Jun. 2019 An earlier version of some of this material
Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su
Unity臭さとは これ 非常にいい感じの画面ですね。こういう雰囲気の画面を見たとき、一目で「あーUnityだなー」と感じるような体験をしたことがある方は多いのではないでしょうか。今回はこの画面をどうにかしていきます。 数が多いうえに基本的なテクニックが多いので、この記事ではそれぞれの手段についてそこまで詳細に説明してません。キーワードをもとに適宜ググればいくらでも記事がヒットしますので、そっちに丸投げすることにします。 あらかじめことわっておきますが、別に「Unity臭い作品は悪」というわけではなく、私が「いい作品なのにUnity臭さが抜ければなー」と思う機会が多いので、ひと手間、手軽にクオリティアップができる手段として「Unity臭さを消す」方法をまとめておきたいな、という意図で書いています。ですのでプロトタイプやゲームの手触りを確かめるような目的のもとでは、今回上げるような方法は必要
インフラ一筋のおじさんが画像生成AI“Stable-Diffusion”を読み込んでみる件 | IIJ Engineers Blog
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 なんだかAIって流行ってますよねー こんにちわ。九州支社で細々と遊んで検証業務にいそしんでいるとみーです。 2022年3月から、どーしても「名前だけ知ってる状態」ってのにもやもやしていて、Deeplearningに手を付けたものの、あまりに内容が奥深すぎて沼にドはまりして周囲に「たすけてぇ、たすけてぇ」って叫んでいる素敵な日々を過ごしています。 取りあえず画像処理としてディープフェイク、NLP(Natural Language Processing：自然言語処理)として簡易チャットボ
DynamoDBの難しさについて - Qiita
はじめに DynamoDBは上手く使えば非常に強力なDBMSですがRDBとの違いは大きく、「RDBの代わりにDynamoDBを使おう！」と深く考えずに提案/採用することが難しいことから、その理由についてみていきます。 DynaomoDBの難しさ DynamoDBの利点と表裏一体である、DynaomDBの主要な難しさについて順番に見ていきます。 1. 提供されているクエリモデルでできることが非常に限定されている DynamoDBは次の公式サイトに記載がある通り、どんな規模でも数msの一定のパフォーマンスを発揮でき、無尽蔵にスケールできるという特徴があります。 Fast, flexible NoSQL database service for single-digit millisecond performance at any scale この特性を上手く活用すると次の実例のように高可用性、
[アップデート] AWS Step Functionsが200以上のAWSサービスと連携できるようになりました | DevelopersIO
AWS Step Functionsが連携できるAWSのサービスが17個から200個まで大幅に増加しました。これにより実行できるAPIの数は9,000以上となりました。このアップデートによりAPIを叩くためだけのLambda関数を用意する必要がなくなり、AWS Step Functionsの使いやすさがグッと増したと思います。 AWS Step Functionsが連携できるサービスが爆増しました こんにちは、のんピ(@non____97)です。 AWS Step Functionsの連携可能サービス数が200個以上に増える神アップデートが来ました!! これにより、AWS Step Functionsから直接実行できるAPIの数は9,000以上となりました。 今まで、例えばEC2インスタンスを停止したい場合は、EC2インスタンスを停止させるLambda関数を用意して、そのLambda関数を
![[アップデート] AWS Step Functionsが200以上のAWSサービスと連携できるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ab62f855f97936c12b60e511a8953225f7851a15/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Faws-step-functions.png)
Introducing Microsoft 365 Copilot – your copilot for work - The Official Microsoft Blog
Humans are hard-wired to dream, to create, to innovate. Each of us seeks to do work that gives us purpose — to write a great novel, to make a discovery, to build strong communities, to care for the sick. The urge to connect to the core of our work lives in all of us. But today, we spend too much time consumed by the drudgery of work on tasks that zap our time, creativity and energy. To reconnect t
[速報] AWS re:Invent 2019 Keynote で発表された新サービスまとめ #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。今年もre:Invent 2019 キーノートではたくさんの新サービス/新機能が発表されています。 AWS re:Invent 2019のキーノートで発表された新サービスの記事をまとめます。 12/3（現地時間）： Andy Jassy Keynote 12/5（現地時間）： Werner Vogels Keynote また、キーノート以外での発表についてはこちらにまとめています。 Andy Jassy Keynote Andy Jassy Keynoteでは、新しいEC2インスタンスタイプやネットワークなどのインフラストラクチャをはじめ、5Gエッジを利用するWaveLengthやAI/機械学習まで、幅広いアップデートがありました。 インフラストラクチャ 新しい EC2 インスタンスタイプ M6g/R6g/C6g EC2の新しいインスタンスタイプである、M6g/R6g
![[速報] AWS re:Invent 2019 Keynote で発表された新サービスまとめ #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0982120803ca4343105342e78c93dab4a1daa8e9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Fkeynote01.jpg)
高速な文字列探索：Daachorseの技術解説 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalForce Researchで研究員をしている神田 (@kampersanda) です。 LegalForce Researchでは現在、高速なパターンマッチングマシン Daachorse（ダークホース）を開発・運用しています。文字列処理の基礎である複数パターン検索を提供するRust製ライブラリです。以下のレポジトリで公開されています。 github.com 本記事はDaachorseの技術仕様を解説します。具体的には、 複数パターン検索に関係する基礎技術（トライ木・Aho–Corasick法・ダブル配列） Daachorseの実装の工夫と性能 を解説します。 以下のような方を読者として想定します。 文字列処理アルゴリズムやデータ構造に興味のある方 自然言語処理の要素技術に興味のある方 Rustライブラリに興味がある方 Daachorseについて 複数パターン検索の基
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大規模言語モデル活用総まとめ with Azure OpenAI
Delta Lake とは何か - connecting the dots
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(今はまだ)WSL1にUbuntu 20.04を入れるな - Qiita
無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita
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Web3 — A vision for a decentralized web
データ集計基盤の改善でLooker導入に至ったワケ - ZOZO TECH BLOG
The cost of JavaScript in 2019 · V8
GPT-3 API を使って AI WAF を作る - まったり技術ブログ
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【Kubernetes】1週間かかる処理を1.5時間で終わらせた【並列処理】 - ニートの言葉
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Unity臭さを消す方法10連発 - Qiita