はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう！』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章

これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら

はじめに ここ1年ぐらいかけて、Fixという名前のプログラミング言語を作っています。 コアとなる機能の実装がある程度落ち着き、実際にFixを使ってプログラムを書けるようになってきたので、そろそろ言語の紹介をしてみようと思います。 本記事はFixのチュートリアルではなく、どういう思想で設計されていて、どういう特徴を持つ言語なのか、という点を紹介するものです。 意見・提案・助言などをいただけるとうれしいです。 リポジトリはこちらです。 ※ コメントやコミットメッセージは一応拙い英語で書いていますが、日本語でissueを立てたりdiscordで意見・質問してもらっても大丈夫です。 ※ 急いで作った部分もあるため、コンパイラのコードは結構汚いです。ご容赦ください。 現状、Fixをローカルで実行するためにはLLVMのインストールが必要で時間がかかりますが、Fix playgroundを使えばブラウザ

Core Media I/Oを使ったCamera ExtensionでmacOSの仮想カメラを作る 古くからあるmacOSの仮想カメラを作る手法として、DAL(Device Abstraction Layer) Pluginがあります しかし、DAL Pluginにはマルウェアを仕込まれるリスクや、開発が難しいなどの問題がありした 詳しくは、WWDC2022のCreate camera extensions with Core Media IOで説明されています (1:30あたり) macOS 12.3以降では、System ExtensionにCamera Extensionが追加され、Core Media I/Oを使ってシンプルで安全にmacOSの仮想カメラを実装できるようになりました 試しに、SceneKitの映像をリアルタイムに流し込む仮想カメラを作成してみました camera e

結論 社内システム上の多数のアプリケーションがChatGPT APIを活用しているというシチュエーションを想定し、AI共通基盤が持つべき機能とアーキテクチャを検討しました。 ポイントは以下の３つです。 社内システム上のあらゆるアプリケーションにChatGPT APIが組み込まれる未来が想定される アプリケーションごとに必要な実装は重複するため共通化が可能 Proxyサーバを社内に配置しそこで共通的な処理を行い、各アプリケーションはAPI呼び出しのみを行う 背景 -ChatGPT APIの2024年を予想する- 2023年5月現在のChatGPT APIの活用状況 2023年3月1日にChatGPT APIであるGPT3.5-turboがリリースされ、あらゆるプレイヤーによってこぞって活用方法が模索されています。 現在の活用状況について知見を深めたかったため、TwitterにてChatGPT

Original article:https://blog.cassidoo.co/post/producivity-apps-2023/ 以下はCassidy Williams ( dev.to / Twitter / GitHub / Webサイト ) による投稿、The Productivity apps I use in 2023の日本語訳です。 技術者には珍しくWebサイトがファンシー。 The Productivity apps I use in 2023 お気に入りのツールや、それをどう使って仕事を進めるのかについてよく聞かれます。 その質問に答えるため、そして次に同じことを聞かれたときにリンクを投げつけるために、この記事を書いています。 効率的ですね！ 昨年にも同じ記事を書きましたが、全てを書ききれていなかったのと、さらに書き足したいことがあったことに気が付きました。 なお

WFH、捗ってますでしょうか。 我が家の場合、机やモニターなど家で仕事をするのに十分な設備は元々整っていたのですが、たったひとつだけオフィスにはあって自宅にないものがありました。 CO2モニターです。 成果物 パッと目につくところに表示させたかったので、iOSのウィジェットに置くことにしました。 最終的にこんな感じでCO2濃度、ついでに室温が見えるようになりました。 iPhone iPad 構成と概要解説 構成はこんな感じです ポイントは以下です。 CO2-miniでCO2濃度、室温を計測する CO2-miniとRaspberry Piを接続して定期的な計測を行い、Webサーバーとしてアクセス可能にする iOSアプリからWebサーバーへアクセスし、ウィジェットとして表示する 換気したくなる CO2濃度の計測は既製品であるこちらを使います。 CO 2モニター CO2-mini | 自然環境測

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ

こんにちは！逆瀬川 ( @gyakuse ) です！ きょうは発表があったばかりのChatGPT Pluginについて紹介していきたいと思います。 ChatGPT Pluginとは かんたんに言ってしまうと、ChatGPTの能力を拡張するためのプラグインです。よくわかりませんね。 わかりやすくいうと、 「来週の土日に旅行いきたいんだけど2万円以下で適当にいいとこ見繕って予約しといて」 「ｱｲﾖｰ」 みたいなことができるやつです。 もちろんこれらはChatGPTのAPIを用いてもできましたが、これを容易に実現する手段として提供されました。 BingGPT (正式名称New Bing) のように検索して回答してくれたり、会社の文章群をもとに質問回答してくれたり、 商品を注文してくれるなどのアクションを行う機能が追加された、と理解しておくとよさそうです。 これはまだWaitlistであり、今後公

はじめに 名前解決サービスって？ 皆さんが今お使いのネットワーク（LAN）には、「example」という名前のPCは接続されているでしょうか？ 臨時使用の仮想マシンを作る際に foo とか hoge の様な名前のマシンを構築することはあるかもしれませんが、普通はそんなコンピューター名にはしないと思います。また、/etc/hostsに「example」という名前に関する定義はあるでしょうか？ たとえば、127.0.0.1 exampleと書かれていれば、ping exampleを実行すると、自マシンからのping結果が返ってくるはずです。 ここから先は、「example」という名のホストは存在せず、/etc/hostsにもそのような定義はなく、ping exampleを実行すると、ping: unknown host exampleという結果が表示される前提で話を進めます。 ホスト名からIP

はじめに こんにちは、@yoship1639と申します。最近ゲーム開発に勤しんでいます。 皆様、突然ですがシェーダをご存知でしょうか。 この記事を開くということは少なくともシェーダという言葉の意味を知っているはずです。 簡単に言うと「3Dプログラム上でのオブジェクトに対する色付け（陰影処理）」ですね。 最近はゲームエンジンのUnityとかUE4とかが普及して耳にする機会が多くなったのではないでしょうか。 次の質問です。 0からシェーダ書けますか？ 正しく理解できていますか？ 多分ほとんどの方が0からは書けないのではないかと踏んでいます。 なぜなら最新のシェーダに関する日本記事がほとんど見受けられないからです。 Physical Based Renderingが登場以降、ほとんど見かけなくなりました。 （ちなみに最新のシェーダはほぼ英語記事しかありません） ゲームエンジンが普及し手軽に高品質

はじめに Zephyrは、2015年から開発されている組込み向けRTOSです。The Linux Foundationのプロジェクトでもあります。 ソースコードはzephyrproject-rtos/zephyr、ドキュメントはZephyr Documentationにあります。 ライセンスはApache 2.0で、Intel, Nordic, NXPがプラチナスポンサー、SiFive, TI, Synopsysなどがシルバースポンサーです。 OSのソースコードリーディングする分には、Linuxよりかなりハードルが低く感じました。 起源 VxWorksのmicrokernelからforkしたようです。 The Zephyr kernel is derived from Wind River’s commercial VxWorks Microkernel Profile for VxWor

概要 このページでは、リンクされたプロセスが終了した時にどのように処理されるかについてまとめている。 リンクされた 生 プロセスが終了するときの挙動一覧 リンクされたプロセスが終了される時の挙動についての説明は 本：プログラミングErlang を見るとわかりやすい。 下の表はプログラミングErlangを参考に少し修正している。 （trap_exitで対比できるようにtrap_exitがtrueの時に終了シグナルnormalが飛んできた時を終了シグナルXの場合と分けて書いている。） trap_exit 終了シグナル プロセスの生死 動作

はじめまして。mayocornです。 先日のABC281で青コーダーになりました！ 経歴 20代の主婦。旦那は競プロやってないです。 中学卒業→高校入学→高校中退→バイトを転々とする（ITに関してはSESで半年ほど働いた経験あり）→今の住所に引越してきてからは無職 趣味はゲームで、最近やっているタイトルはファイアーエムブレムエンゲージ、Splatoon3です。音ゲーやカードゲームに熱中してた時期もありました。CHUNITHMは旧レートでベスト枠15.3くらい。でものめりこむほどお金がかかるのでやめました。競技プログラミングは何問解いても無料なので続けられてます。 学力に関して話すと、高校数学は確率、論理と集合がちょっとわかるくらいで三角関数、微分積分、行列あたりは全然分かりません。青パフォーマンスをとるのにこのへんの知識が必要になったことはなかった気がします。（私が参加した回の中では） 競

Seleniumとは Selenium は Web ブラウザの操作を自動化するためのフレームワークです。 2004 年に ThoughtWorks 社によって Web アプリケーションの UI テストを自動化する目的で開発されました。 https://selenium.dev/history/ 元々は Web アプリケーションの UI テストや JavaScript のテストの目的で開発されましたが、テスト以外にもタスクの自動化や Web サイトのクローリングなど様々な用途で利用されています。 この記事では Python で Selenium を介して Chrome を操作するための環境構築と基本的な使い方について説明します。 TL;DR 公式の Docker イメージ (https://github.com/SeleniumHQ/docker-selenium) を使うと環境構築が超簡単

はじめに 皆さん、docker composeを利用しているでしょうか？ 複数のdockerコンテナをまとめて立ち上げたり、環境変数を定義できたり便利ですよね。 今回はある程度docker composeを利用している方向けに私が便利、便利そうと感じたdocker composeの機能を挙げてみました。 docker compose cli v2を利用 docker-composeではなく docker composeコマンドも利用可能になってます。 Docker Desktopでは v3.4.0から利用可能で、基本的にはコマンドの互換性あります。 Docker image名やコンテナ名のプレフィックスをディレクトリ名から変更する 通常は ${ディレクトリ名}_${サービス名}でイメージが作成されます。 環境変数COMPOSE_PROJECT_NAMEでプロジェクト名を指定することにより

これは Rust Advent Calendar 2022 のカレンダー2の22日目の記事です。 YJITとは 私は今年の7月からShopifyという会社でRubyのJITコンパイラであるYJITを開発している。このJITは今年CからRustに書き直されたため、現職では業務としてフルタイムでRustを書いている。 実用段階になったYJIT おそらく世界最大規模でRubyを使っている弊社では、お客様のお店のサイトをレンダリングするアプリには社内最大のトラフィックが来ていて、実は最近そのアプリほぼ全台で最新のYJITが有効化されたことが昨日公開情報になった。あまりにも大量のトラフィックが来るので、YJITによって行なわれているRubyコード実行量はYJITが使われてないものよりも世界全体で見て多くなったのではないかとCEOが言っていた。 この規模のトラフィックを捌くためにこのアプリは比較的よく

Protocol Buffersは別に新しい技術ではない。同時にそれは、未だ知られざる、未だに可能性を秘めた先端のソフトウェア技術基盤である。 新しくないのは事実で、GoogleがProtocol Buffersをオープンソース化したのは2008年のことだし、オープンソース化前に社内で使われ出したのは更に昔に遡るだろう。たぶん。 デザイン的にもJSON対応は後付けで、将来JSONが隆盛を極めることなんか全然想定していなかったのが透けて見えて古くさい。 しかし、同時にどうも情報に聡い人であってもなかなかその真価を実感し得ておらず、ある意味で未知の技術であるらしい。ならば、Protobuf (Protocol Buffersの略)を解説した文書は幾多あれども、それに1を加えるのもやぶさかではない。 Protocol Buffersとは Protobufはスキーマ言語だ! 一般的にはProtob

以前の記事ではprotocプラグインの書き方を紹介したが、実は1つ問題があった。 実用的なプラグインを書こうとした場合に、しばしば生成時に必要な、ドメイン固有の情報が足りないのである。本稿ではそれを補うカスタムオプションの話をする。 ここでもう一度確認しよう。protocのプラグインはProtocol Buffersのスキーマを読んで任意の処理を行える仕組みだ。それはCodeGeneratorRequest内のFileDescriptorProto messageを読み取って任意のバイト列を出力し、出力を受け取ったprotocが指定通りにファイルにバイト列を書き込んでくれる。 ただ、FileDescriptorProtoはprotobufのスキーマ言語の文法をprotobufメッセージとして表現したものに過ぎないから、極めて一般的なデータ構造とサービス定義を表現する能力しか持たない。プログ

現在，私は大きく分けて，並列プログラミング言語Elixirに関する研究と，宇宙利用・宇宙開発におけるコンピュータの研究を行っています．この2つは，まるで関連がないように思うかもしれませんが，私はこの2つの研究を，一貫性を持って研究しているつもりでいます．この記事は「Elixirと宇宙の話でもしますか〜Elixirと宇宙利用の関係」の続きを書きます． なお，この記事は，A-STEPトライアウト「SAR衛星観測データ解析・伝送・共有による費用対効果の高い土砂災害検出システムの実現可能性検証」と，北九州産業学術推進機構(FAIS)の旭興産グループ研究支援プログラム「ARM CPUとApple Silicon向け機械学習・画像処理の高速化・並列化・コード最適化とプログラムコードに含まれる不具合・脆弱性の検出と排除に関する研究開発」をつなぐ導線の紹介でもあります． また科研費基盤C「MPSoCとSA