1980年代後半に認知科学の理論を元に提唱され、現在教材開発やUIデザイン等様々な分野で活用されている認知負荷理論。教師にとっても日々の授業改善へのヒントが詰まったこの理論の概要を紹介します。 認知負荷理論(Cognitive Load Theory)とは?人間が頭の中で一度に処理できる情報量には限界がある!という前提の下、学習時に発生する「認知負荷」に注目した理論。 新しいことを学ぶとき、人の頭の中では何が起こっている? 認知負荷理論では、以下のような人間の頭の中の仕組み(認知アーキテクチャ)を理論の土台としています。 人は目や耳から得た新しい情報を、まず頭の中の「ワーキングメモリ」と呼ばれるスペースに一時的に放り込んで処理し、その後スキーマ(構造化した知識)のかたちで「長期記憶」に貯蔵していく。 「長期記憶」がほぼ無限の容量を持っているのに対して、「ワーキングメモリ」の容量はとても少な
業務でドキュメントを作成するケースは多々ある 例:仕様書・設計書・提案書・メール・障害票... ここでは各ドキュメント共通してありがちなアンチパターンをまとめてみました。 1. 表記がバイト表示・マイクロ秒表示 プログラムが出した数値をありのままに表示するパターン ファイルサイズが100MB, 1GBあろうと、バイト表示にする 桁数が多い数値に、桁区切り(,)を入れない 時間を何でもマイクロ秒・ミリ秒にする(1/100万秒までの精度が必要?体感で分かる?) 桁数が多い=精度が高い=良い文書、ではなく、見る人が必要とする精度に切り上げることが重要(売上で1円単位まで出すことが無いのと同様) 悪い例 No ファイル名 ファイルサイズ(byte) 処理時間(秒)
2019年3月19日、Data Engineering Meetupが主催するイベント「Data Engineering Meetup #1」が開催されました。データの収集や管理、処理、可視化など、データエンジニアリングに関する技術の情報を共有する本イベント。データエンジニアリングの最前線で活躍するエンジニアたちが集い、自身の知見を共有します。プレゼンテーション「Deep Dive into Spark SQL with Advanced Performance Tuning」に登壇したのは、Databricks Inc.の上新卓也氏。講演資料はこちら Spark SQLの仕組みとパフォーマンスチューニング 上新卓也氏:それでは発表を始めます。『Deep Dive into Spark SQL with Advanced Performance Tuning』ということで、Spark SQ
使い始めて3年くらい経ちますが、改めて振り返ってみます。 こちらの記事を書いたりしていますが復習も大事なわけで。 2024/4/12に翔泳社よりApache Spark徹底入門を出版します! その他のDatabricksコアコンポーネントの記事はこちらです。 Apache Sparkプロジェクトの歴史 SparkはDatabricksの創始者たちがUC Berkeleyにいるときに誕生しました。Sparkプロジェクトは2009年にスタートし、2010年にオープンソース化され、2013年にApacheにコードが寄贈されApache Sparkになりました。Apache Sparkのコードの75%以上がDatabricksの従業員の手によって書かれており、他の企業に比べて10倍以上の貢献をし続けています。Apache Sparkは、多数のマシンにまたがって並列でコードを実行するための、洗練され
Analytics Engineerの吉田(id:syou6162)です。BigQueryを中心に10X社内のデータ関連の管理をしています。10Xに入社してそろそろ一年になろうかとしていますが、データ基盤を適切に管理 / 運用するためにSQLによる監視を少しずつ取り入れています。この記事では、具体的にどのようなSQLを書いて監視しているのか紹介したいと思います。 なお、SQLを使ったデータ基盤の監視自体については私の前職のTech Blogで詳細に書いていますので、そちらを参照してください。 SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる - MonotaRO Tech Blog データ管理に役立つメタデータに関する勉強会を社内外で開催しました - MonotaRO Tech Blog 本エントリはこれをベースに「dbtをフルに活用している10Xの環境向けに入れた監視」や「BigQuer
チャットGPTから期待する回答結果を引き出すには、質問となるプロンプトの内容や入力方法に工夫が必要です。この記事では、チャットGPTを開発しているOpenAIが推奨する質問のテクニックから、重要なものを「10選」としてまとめて紹介します。 OpenAIが推奨する質問方法を参考にしよう ChatGPTに質問したところ「期待していた回答ではない」と思ったことはありませんか?質問の仕方を変えることで、求めていた回答を得られやすくなります。 この記事では、ChatGPTの開発元であるOpenAIが推奨する質問方法「GPT best practice」(GPTベストプラクティス)に基づき、期待通りの回答を得るために重要な質問のテクニックを「10選」としてまとめて紹介します。 GPT best practices(英文) 1.明確な指示を含めて質問する 求めた回答の精度を高めるには、プロンプトに詳細情
事業の成果や開発組織のリソースを最終的なアウトプット先である管理会計や財務会計に、私達が日頃から作っているソフトウェアどういった風に計上されているか。前提としては、自社開発でのソフトウェア資産計上とする。 まずは、なぜ資産計上をするべきかなのか、ひいてはプロダクト開発にどう関わってくるかを考えていく。 なんでソフトウェアを資産計上しないといけないのか私達が作ったソフトウェアというを資産計上しなければいけないかというと、端的に言えば、正しい財務諸表(B/S : 貸借対照表)のためです。あと普通に資産計上しないと脱税になるはず。(実際には、色々な資産巡りでのあれこれでの対策防止があるらしい) B/Sの中で、固定資産という枠があり、ソフトウェアはその中の「無形固定資産」にあたります。細かいですが、ソフトウェアで計上できるものは確実に将来の収益や費用削減が見込まれるものになります。それ以外は、費用
CNCF連載 の4本目です。 はじめに数年前にクラウドネイティブ注目技術として挙げられたeBPFにかねてよりキャッチアップしたいなと思っていたので、この連載のタイミングでeBPFとその関連プロダクトに入門してみることにしました。 CNCFプロジェクト傘下のeBPFを活用したプロダクトとしてはCilium, Falcoなどが挙げられます。CiliumはKubernetesなどのクラウドネイティブな環境でネットワーク、オブサーバビリティの機能を提供するOSSなのですが、今回はそのいわばサブプロジェクト的な位置づけのセキュリティツールである、Tetragonに触ってみます。 Cilium, Tetragonの開発をメイン行っているIsovalent社は、書籍やハンズオンラボなどで自社の製品・eBPFについての学習リソースを多く提供しています。 https://isovalent.com/reso
Overview Mozc UT dictionaries are additional dictionaries for Mozc. Press the Star button on GitHub They need more Stars. mozc: 1930 Stars fcitx5: 1129 Stars fcitx5-mozc: 82 Stars merge-ut-dictionaries: 40 Stars Starring a repository also shows appreciation to the repository maintainer for their work. - GitHub Docs リポジトリに Star を付けるということは、リポジトリメンテナに対してその作業についての感謝を示すことでもあります。- GitHub Docs License mo
Mozc UT2とは Mozc UT2は、UTUMI Hirosi氏が作成、公開しているMozc用のUT2辞書を内包したMozcです。 UT2辞書はMozcのシステム辞書を拡張したもので、利用するにはMozcをビルドし直す (Ubuntuにインストールできるように作り直す) 必要があります。 Mozc UT2のインストール方法 Mozcのソースコードのダウンロード まず、OSDNの作業部屋からUT2辞書を同梱してあるMozcのソースコードをダウンロードします。 コマンドを使ってダウンロードする場合は、画面左上の『アクティビティ』をクリック、terminalまたはcommandもしくは端末と入力、表示された端末をクリックして起動し、以下のコマンドを実行します。 wget https://osdn.net/downloads/users/26/26307/mozc-2.23.2815.102%
私は人が成長するときは 行動した時(そしてその最中) 結果を振り返った時(失敗、成功を問わず) の2つだと考えいる。 その2つを得るには問題にチャレンジすることが非常に重要。 このことについては過去にもブログにしている。 soudai1025.blogspot.jp これはつまり、自分自身にも言えること。 成長するためには、成長し続けるには問題を解決し続けるしかない。— そーだい@初代ALF (@soudai1025) 2017年10月14日 解決できない問題にぶつかることを恐れて、問題に挑まなく鳴った時、人の成長は止まるんだよねきっと。— そーだい@初代ALF (@soudai1025) 2017年10月14日 なので逆説的に言えばこうなるなと。 そう考えた時、自分自身に課題を設定する場合、問題を選択する場合にどうしても解決済みの話や解決できる見込みの高い問題を手に取っていないだろうか?
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