なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか？と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな？って思ったりしました。 本記事はそのページについ
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
Making of “Kindolphin” | 麦 Baku
group_inou / HAPPENING group_inouとAC部のミュージックビデオ作品『HAPPENING』をWebアプリ化しました。デザインと実装は僕一人です。元のビデオがGIFアニメ縦長漫画が歌詞に合わせて自動スクロールする仕様だったので、GIFの質感をロスレスかつ自分のペースで楽しめるように、某電子書籍アプリのような体裁でインタラクションできるようにした次第です。 We have just released a Webtoon app that highlights the lyrics of group_inou's music video "HAPPENING". You can switch between Japanese/English, change colors, stop and have a close look, or just scratch and
はじめに 本書『Observability Engineering』は、複雑化の一途をたどる現代のソフトウェアシステムに立ち向かうための、強力な武器となる一冊であり本稿はその読書感想文です。Observability Engineering を今から知りたい方はもちろん、Observability Engineering の基礎を改めて学びたい方もぜひお読みください。この記事もかなりの長さになるので普通に書籍を読んだほうがいいかもです learning.oreilly.com 「Observability:可観測性」という言葉は、近年ソフトウェアエンジニアリングの世界で大きな注目を集めています。しかし、その概念の本質を理解し、実践に移すことは容易ではありません。 本書は、そのオブザーバビリティについて、その基本的な考え方から、具体的な実装方法、そして組織への適用まで、幅広くかつ深く解説して
Why SQLite Uses Bytecode
1. Introduction Every SQL database engine works in roughly the same way: It first translates the input SQL text into a "prepared statement". Then it "executes" the prepared statement to generate a result. A prepared statement is an object that represents the steps needed to accomplish the input SQL. Or, to think of it in another way, the prepared statement is the SQL statement translated into a fo
LogLog Games
The article is also available in Chinese. Disclaimer: This post is a very long collection of thoughts and problems I've had over the years, and also addresses some of the arguments I've been repeatedly told. This post expresses my opinion the has been formed over using Rust for gamedev for many thousands of hours over many years, and multiple finished games. This isn't meant to brag or indicate su
最近、プロセッサに「NPU」と呼ばれる人工知能（AI）処理に特化したユニットが搭載されるのがちょっとしたブーム（？）になっている。このNPUって、GPUなどと何が違うのか、なぜプロセッサに搭載されるようになってきたのか解説しよう。 プロセッサに搭載されている「NPU」って何？ Intelの最新プロセッサ「Core Ultra」には、人工知能（AI）処理に特化した「NPU」が搭載されている。NPUは、スマートフォン向けのプロセッサにも搭載が進んでいる。ところで、このNPUはCPUやGPUと何が違うのだろうか？ 写真は、Intelのプレスリリース「AI PCの新時代の到来を告げるインテル Core Ultra プロセッサー」のCore Ultraプロセッサーの写真を使って、「CPU」「GPU」「NPU」の文字を載せたもの。 今回のお題は「NPU」である。出だしから注釈になってしまうが、NPUと
拙著『グラフニューラルネットワーク』が重版して第 3 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 拡散モデルと最適輸送でもやりましたが、漫画家さんやイラストレーターさんが重版したときに重版感謝の描き下ろしイラストを投稿しているのを見ていいなと思ったので、僕も専門書が重版したときに重版感謝の書き下ろし専門記事を投稿します。 本稿では、ICLR 2024（5/7 - 5/11 @ウィーン）で発表されたグラフニューラルネットワーク (GNN) 関連の研究動向を紹介します。 ICLR 2024 で発表された GNN 関連の論文は全部で 170 本です。凄まじい量ですね。ICLR 2024 では全て合わせて 2296 本の論文が採択されたので、7.4 パーセントが GNN 関連ということになります。この分量からも、GNN が活気ある研究対象であることが伺えます。 以下では、代表的なトピックについて
Motivation Introduction User input strace Printing non-printable stty raw -echo -isig UTF-8 Conclusion Motivation This blog series explains how modern terminals and command-line tools work. The primary goal here is to learn by experimenting. I’ll provide Linux tools to debug every component mentioned in the discussion. Our focus is to discover how things work. For the explanation of why things wor
12.6. B-Trees — CS3 Data Structures & Algorithms
12.6.1. B-Trees¶ This module presents the B-tree. B-trees are usually attributed to R. Bayer and E. McCreight who described the B-tree in a 1972 paper. By 1979, B-trees had replaced virtually all large-file access methods other than hashing. B-trees, or some variant of B-trees, are the standard file organization for applications requiring insertion, deletion, and key range searches. They are used
Unlock a new era of innovation with Windows Copilot Runtime and Copilot+ PCs
I am excited to be back at Build with the developer community this year. Over the last year, we have worked on reimagining Windows PCs and yesterday, we introduced the world to a new category of Windows PCs called Copilot+ PCs. Copilot+ PCs are the fastest, most intelligent Windows PCs ever with AI infused at every layer, starting with the world’s most powerful PC Neural Processing Units (NPUs) c
理化学研究所（理研）計算科学研究センター（R-CCS）量子HPC連携プラットフォーム部門 佐藤 三久 部門長、量子HPCソフトウェア環境開発ユニット 辻美 和子 ユニットリーダー、量子コンピュータ研究センター（RQC）中村 泰信 センター長、萬 伸一 副センター長、大阪大学 量子情報・量子生命研究センター（QIQB）北川 勝浩 センター長、藤井 啓祐 副センター長、根来 誠 副センター長らの共同研究グループは、最先端研究プラットフォーム連携（TRIP）[1]構想の一環として進める計算可能領域の拡張に向け、スーパーコンピュータ「富岳」[2]と量子コンピュータ「叡（えい）」[3]の連携利用を実証し、原理の異なるコンピュータ間の連携利用によって計算可能領域が拡大する可能性を示しました。 本成果を生かし、量子コンピュータとスーパーコンピュータの連携による最先端の計算環境の実現に寄与し、今後の科学技
Enjoy Creative Coding with Ruby (RubyKaigi2024)
RubyKaigi 2024 https://rubykaigi.org/2024/presentations/lt/ のLT資料です 資料内URL This is drawing with code - これが "コードでお絵描き" です https://ksbmyk.github.io/sketch/p5rb/20240515 https://ksbmyk.github.io/rp5js/puni.html A tool enabling Processing to run on Ruby - RubyでProcessingのあゆみ 2014 ruby-processing https://github.com/jashkenas/ruby-processing 2015 processing.rb https://github.com/kitao/processing.rb 2019
Zenbook 14 OLEDでみるCore Ultra内蔵GPUのゲーミング性能。内蔵GPUのレイトレ性能はどのくらい？（西川善司のバビンチョなテクノコラム） | テクノエッジ TechnoEdge
テクニカルジャーナリスト。東京工芸大学特別講師。monoAI Technology顧問。IT技術、半導体技術、映像技術、ゲーム開発技術などを専門に取材を続ける。スポーツカー愛好家。 Core Ultra搭載のノートPCのサンプル評価機が我が家にやってきた。 モデル名はASUS「Zenbook 14 OLED UX3405」。 西川Zen司という名前でありながら、ASUSのZenbookを実際に自宅で触るのは初めてのことである（Ry"Zen"の方は初代から愛用してはいたが）。 本機の搭載CPUは、Core Ultra 7 155Hで、ラインアップ上の中間グレードに位置するモデルとなる。 搭載CPUはCore iシリーズではなく、Intelが昨年末から投入を開始した新シリーズ「Core Ultra」を採用。本機は、いわゆるIntelが2024年以降に強力に推進する「AI PC」だ。 わざわざ「
AlphaFold3の中身の日本語解説
AlphaFold3の中身の日本語解説 2024年5月21日 佐藤 悠輝、古井 海里、大上 雅史（東京工業大学 情報理工学院） ⚠ 本記事で引用しているAlphaFold3論文[1]の図および表は、Springer Natureより著者らにpersonal, non-exclusive, non-transferable, non-sublicensable, revocable, world-wide Licenseが付与されています。これらの図および表の二次利用を禁止します。 1. はじめに AlphaFold3[1:1]は、2024年にGoogle DeepMindとIsomorphic Labsによって共同開発された最新のタンパク質構造予測モデルです。2021年に発表された前バージョンに相当するAlphaFold2[2]ではアミノ酸配列からタンパク質の立体構造を予測する問題を扱って
Introducing Copilot+ PCs - The Official Microsoft Blog
An on-demand recording of our May 20 event is available. Today, at a special event on our new Microsoft campus, we introduced the world to a new category of Windows PCs designed for AI, Copilot+ PCs. Copilot+ PCs are the fastest, most intelligent Windows PCs ever built. With powerful new silicon capable of an incredible 40+ TOPS (trillion operations per second), all–day battery life and access to
1 GPUとは GPU（Graphics Processing Unit）は、PC内で画像処理などの特定のタスクを高速に処理することを目的とした専用の装置です。 主に画像処理やAI（人工知能）、科学計算などの分野で活用されています。CPU（Central Processing Unit）が一般的な演算や制御を担当するのに対し、GPUは大量のデータを並行して処理することが得意で、これにより高速な演算処理を実現しています。もともとは画像処理を目的に誕生しましたが、近年では機械学習などAI関連分野での活用が増加しており、生成AIのブームを追い風に、世界的に需要が高まっています。 2 GPUとCPUの違い GPUとCPUには以下のような違いがあります。 2.1 設計思想と役割 CPUは一般的な演算や制御を担当するために設計されていて、プログラムの実行やOS（オペレーティングシステム）の管理などPC
GoogleのMLOps実践ホワイトペーパー Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps) 要点まとめ - 肉球でキーボード
Googleが公開した、MLOps実践のためのホワイトペーパー GoogleがMLOps実践のためのホワイトペーパーを公開しています。 Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps) 2021年5月に公開されたものですが、2024年現在に読んでも色褪せない内容だったので、各章の要点をまとめました。 TL;DR Googleが2021年5月に公開したMLOpsの実践のためのホワイトペーパー MLOpsライフサイクルの全体像・コア機能を解説 コア機能: 実験、データ処理、モデル学習、モデル評価、モデルサービング、オンライン実験、モデル監視、MLパイプライン、モデルレジストリ、データセット・特徴量レポジトリ、MLメタデータ・アーティファクトトラッキング MLOpsのコアプロセスの詳細を解説 コアプロセス: ML開発、学習の運用
Opening windows in linux with sockets, bare hands and 200 lines of C | Hereket
Opening windows in linux with sockets, bare hands and 200 lines of C Intro In this post I want to create a single file C file program to open a windows inside Linux without using xlib or any similar libraries. The idea is to explore X11 protocol and see how it is used to interact with X server to create windows. Before I had strong association that X11 was some magic thing to manipulate windows an
Building top-tier enterprise-grade intelligence using LLMs has traditionally been prohibitively expensive and resource-hungry, and often costs tens to hundreds of millions of dollars. As researchers, we have grappled with the constraints of efficiently training and inferencing LLMs for years. Members of the Snowflake AI Research team pioneered systems such as ZeRO and DeepSpeed, PagedAttention / v
Cognition
Lisp programmers claim that their system of s-expression code in addition to its featureful macro system makes it a metaprogrammable and generalized system. This is of course true, but there's something very broken with lisp: metaprogramming and programming aren't the same thing, meaning there will always be rigid syntax within lisp (its parentheses or the fact that it needs to have characters tha
Dependabot on GitHub Actions and self-hosted runners is now generally available
Starting today, administrators using Github.com accounts can enable their repositories and/or organizations to run Dependabot updates jobs as a GitHub Actions workflow using both hosted and self-hosted runners. Running Dependabot does not count towards GitHub Actions minutes–meaning that using Dependabot continues to be free for everyone. Since its launch, Dependabot has used hosted compute to sim
Google、第6世代のAI専用TPU「Trillium」発表。前世代より約5倍の性能向上、2倍のメモリ容量と帯域など
Googleは、日本時間5月15日から開催中のイベント「Google I/O 2024」で、TPU v5eに続く第6世代のAI専用TPU（Tensor Processing Unit）である「Trillium」を発表しました。 Trilliumは前世代のTPUとなるTPU v5eと比較して、チップあたりのピーク演算性能が4.7倍。高帯域幅メモリー（HBM：High Bandwidth Memory）の容量と帯域幅が2倍になり、チップ間相互接続（ICI： Interchip Interconnect）の帯域幅もTPU v5eに比べて2倍になりました。 さらに、Trillium TPUは、TPU v5eよりも67%以上エネルギー効率が向上しているとのこと。 Trilliumは、単一の高帯域幅、低レイテンシを備えたポッドで最大256 TPUまで拡張でき、さらに並列処理などを実現するマルチスライス
CS388
CS388: Natural Language Processing (online MS version) These are the course materials for an online masters course in NLP. All lectures are videos available on YouTube. Note on enrollment for on-campus students: This course is listed in the course catalog as "Natural Language Processing-WB". It is a partially asynchronous course taught for certain online masters programs at UT ("Option III" progra
Exclusive: Google is experimenting with running Chrome OS on Android
Google has developed a method to run Chrome OS on its Pixel devices. The method involves running a special build of Chrome OS in a virtual machine through the Android Virtualization Framework. The company recently showed this off to its partner companies but did not reveal if it plans to ship this on future Pixel devices. Although Google originally designed the Android OS around smartphones, it ha
References are like jumps
In a high-level language, the programmer is deprived of the dangerous power to update his own program while it is running. Even more valuable, he has the power to split his machine into a number of separate variables, arrays, files, etc.; when he wishes to update any of these he must quote its name explicitly on the left of the assignment, so that the identity of the part of the machine subject to
Apple introduces M4 chip
M4 enables the breakthrough design and stunning display of the new iPad Pro, while delivering a giant leap in performance M4 is a system on a chip (SoC) that advances the industry-leading power-efficient performance of Apple silicon. CUPERTINO, CALIFORNIA Apple today announced M4, the latest chip delivering phenomenal performance to the all-new iPad Pro. Built using second-generation 3-nanometer t
中堅アナログ半導体メーカーのサンケン電気が、世界最先端と推察される32ビットマイコンの開発を進めている。開発中のマイコンには、現在市販されているマイコンには見られない、複数の特徴がある。すなわち（1）22nm世代というマイコンとしては非常に微細なプロセスで製造、（2）不揮発性メモリーとして、ReRAM（Resistive Random Access Memory：抵抗変化型メモリー）内蔵、（3）サンケン電気が独自設計したRISC-VベースのCPU（Central Processing Unit）コア、（4）DSP（Digital Signal Processor）コアとイベント処理コアも独自設計し、RISC-Vコアと組み合わせて、いわゆるヘテロジニアスコンピューティングを実現、である。 PC向けのマイクロプロセッサー（MPU）の後を追う形でマイコンの製造プロセスも微細化してきたが、40nm
RFC 9557: Date and Time on the Internet: Timestamps with Additional Information
RFC 9557 Date and Time on the Internet: Timestamps with Additional Information Abstract This document defines an extension to the timestamp format defined in RFC 3339 for representing additional information, including a time zone.¶ It updates RFC 3339 in the specific interpretation of the local offset Z, which is no longer understood to "imply that UTC is the preferred reference point for the spec
Intended Uses Primary use cases The model is intended for broad commercial and research use in English. The model provides uses for general purpose AI systems and applications with visual and text input capabilities which require memory/compute constrained environments; latency bound scenarios; general image understanding; OCR; chart and table understanding. Our model is designed to accelerate res
Introduction This article focuses on tasks that application programmers are likely to encounter, particularly in web applications, such as: Reading and writing text files Reading text, images, JSON from the web Visiting files in a directory Reading a ZIP file Creating a temporary file or directory The Java API supports many other tasks, which are explained in detail in the Java I/O API tutorial. T
YENTOWN - 不幸中の幸い feat. kZm, PETZ, JNKMN, Awich, MonyHorse & U-Lee (Prod. Chaki Zulu) - YouTube
結成十周年にして初のYENTOWN名義楽曲 ///Streaming https://linkco.re/21YArqvE ///Video Staff Director: Hideto Hotta Director of Photography: Hyogo Mitsuoka 1st AC: Gaku Sato 2nd AC: Reo Fujisaki 3rd AC: Kasumi Ito 4th AC: Shinnosuke Ito Steadicam Operator: Genki Hidaka Production Designer: Sui Chief Assistant Production Designer: Ousuke Yano Art Assistant: Naima Kimura, Aimee Magallon, Sumomo Motomiya, Saya M
この記事の目的 リレーショナルデータベース（以下、RDBMS）を大規模に利用されるときの構成手法として、データベースシャーディング（Database sharding）という方法があります。オンラインゲームやSaaSなどアクセス頻度が高く、個別のユーザーごとの操作による更新量が大きい用途などでデータベースの書き込み性の限界への回避策として多くの場面で利用されている手法です。 この手法の実現方法や得失について簡単に触れた後、この手法の経験者がSpannerを使う場合にシャーディングでの概念をどのようにSpannerに対応できるか解説します。 シャーディングについては十分わかっており、概念の読み替えだけを知りたい方は最後の表をご覧ください。 RDBMSでのシャーディングの構成 シャーディングは通常水平分割で実現されます。つまり1つのテーブルのレコードを複数の異なる物理データベースに配置します。
MySQL 8.4 First Peek
MySQL 8.4 has now been officially released, and this is a quick review of what is in the release notes. This is momentous as it is designated a Long-Term Support (LTS) release. Various 8.0 releases introduced material changes that impacted speed and stability, causing hair-pulling and swearing among those affected. Please note this is a first peek at the release notes, and comments in italics are
Fugaku-LLM利用規約\n この利用規約（以下「本規約」といいます）は、富士通株式会社、国立研究開発法人理化学研究所、国立大学法人東京工業大学、国立大学法人東北大学、株式会社サイバーエージェント、国立大学法人東海国立大学機構、及び株式会社Kotoba Technologies Japan (以下「開発者」といいます)による、スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠における大規模言語モデル分散並列学習手法の開発の成果物として公開する大規模言語モデル（以下「Fugaku-LLM」といいます）の利用に関する条件を定めるものです。Fugaku-LLMの利用者（以下「利用者」といいます）は、本規約に同意した上でFugaku-LLMを利用するものとします。 \n\n第１条（利用許諾） Fugaku-LLMの利用者は、本規約に従い、Fugaku-LLMを商用または非商用目的を問わず利用することができ
#RubyKaigi 2024 LTで「Improved REXML XML parsing performance using StringScanner 」というタイトルで発表しました。 - @naitohの日記
RubyKaigi 2024 LT で 6年振り にLT発表させて頂きました。 今回の内容は、おおよそ naitoh.hatenablog.com を5分に縮めた内容になります。 具体的には、下記になります。 自分が作成している RBPDF gem で SVG 画像(XMLで記述されています。)を処理したいので、XML処理ライブラリの中でインストールの容易な REXML を使いたい。 REXML は C拡張の gem の libxml-ruby と比較して dom で65倍、sax でも 21倍遅いので、速くしたい。 Ruby 3.3 で YJIT を有効にするだけで dom で65倍→44倍、sax で 21倍→14倍の性能差まで改善されるが、まだ遅いのでさらに改善したい。 RubyKaigi 2019 の Better CSV processing with Ruby 2.6 で、St
今インテルのCPUを搭載するノートPCを購入する際に悩ましいのが、最新の「Core Ultra」搭載モデルを買うべきか、それとも従来の「Core i」搭載モデルを購入するべきかです。もちろん、一般的にはより新しいプロセッサーのほうがすぐれているのは言うまでもありません。 しかし、両者に具体的にどんな違いがあり、使い勝手がどのように変わるのかわからない人も多いでしょう。そこで今回は、初心者ユーザーに向けて、どちらを買うべきか判断できるように、「Core Ultra」の基本知識をできるだけかみ砕いてお伝えいたします。 新しいCPU「Core Ultra」を解説 各メーカーのCore Ultra 5搭載ノートPCはコチラ 各メーカーのCore Ultra 7搭載ノートPCはコチラ 各メーカーのCore Ultra 9搭載ノートPCはコチラ 第1章：「Core Ultra」とは何か？ インテル「C
Temporal Python 1.0.0 – A Durable, Distributed Asyncio Event Loop
We are excited about the GA release of the Temporal Python SDK. Python is now a fully-supported workflow language in Temporal, and our use of native asyncio constructs makes it a perfect fit for Python developers looking to write durable workflows. Here are some links to read more about Temporal Python: Repository Application Development Guide Code Samples API Documentation Like essentially all of
【米国株】Groq半導体はエヌビディアの脅威となるのか。技術面、コスト、電力消費、ビジネスモデルを掘り下げる。｜米国株インサイト
4月19日、メタ（旧フェイスブック、META）が高パフォーマンスの最新AIモデルLlama3を無償で利用可能にしました。ほぼ同時にリリースされた、GPUとは異なるLPUという種類のGroq半導体を使った、Llama3による推論サービスが、爆速かつ低価格であることから、開発者コミュニティーで大きな注目を集めています。 真面目にgroq + llama3がゲームチェンジャーすぎるし、「〜が欲しい」っていって一瞬で目の前に書籍現れたらもうそれは厳密な定義としても魔法と言って差し支えないように思える。 いよいよ「現代魔法理論」の始まりか。… — 元木大介@生成AI塾&Arbor言語開発者 (@ai_syacho) April 21, 2024 このGroqは、AI半導体業界にゲームチェンジャー的な影響を与える可能性があります。特に、現在AI半導体市場で圧倒的なシェアを誇るエヌビディア（NVDA）に
A Nvidia Corp. artificial intelligence supercomputing graphics processing unit. Photographer: I-Hwa Cheng/Bloomberg 人工知能（ＡＩ）ブームの中心にある米半導体メーカー、エヌビディアの株価が23日の米株式市場時間外取引で急伸。市場予想を上回る強気な売上高見通しを示し、ＡＩコンピューティング投資が引き続き堅調なことを示唆した。 発表資料によると、５－７月（第２四半期）の売上高は280億ドル（約４兆3900億円）前後になる見通し。ブルームバーグがまとめたアナリスト予想の平均は268億ドルだった。２－４月（第１四半期）の業績も、データセンター部門の成長に後押しされ、予想を上回った。 エヌビディアの株価は22日の通常取引終了時点で、年初来で92％上昇した水準にあっただけに、決算発表で示
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Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
もう一度読むObservability Engineering - じゃあ、おうちで学べる
第288回 人工知能時代には必須か？ 最近、プロセッサに搭載されている「NPU」って何
GNN の最新動向 (ICLR 2024) - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
How terminal works. Part 1: Xterm, user input
スーパーコンピュータ「富岳」と量子コンピュータ「叡」の連携利用を実証
AI分野での活用も増加している「GPU」の種類と選び方を学ぼう
Snowflake Arctic - LLM for Enterprise AI
サンケン電気が驚きの世界最先端マイコン、22nm・ReRAM内蔵・RISC-V
microsoft/Phi-3-vision-128k-instruct · Hugging Face
Common I/O Tasks in Modern Java - Dev.java
シャーディング経験者に向けたSpannerのコンセプト解説
Fugaku-LLM/Fugaku-LLM-13B · Hugging Face
今買うべきノートPCはCore Ultra、Core i搭載モデルのどっち？ - 価格.comマガジン
エヌビディア、第２四半期の売上高見通しが市場予想を上回る