西村 敏 大竹 剛 放送局によるインターネットサービスの本格普及に向けては、ネット動画配信においても放送のような安定性や信頼性の確保が求められる。本稿では、ネット動画配信の安定化・低遅延化やコンテンツの信頼性確保に関する技術・標準化動向を解説するとともに、技研の研究開発事例を紹介する。 １．はじめに インターネットにおける動画配信が始まった1998年ころは、ITベンダーによるMMSP（Microsoft Media Server Protocol）、RTSP（Real Time Streaming Protocol）、RTMP（Real Time Messaging Protocol）などの動画配信プロトコルにより、専用のサーバーから視聴端末にプッシュ型＊１で配信される方式が主流であった。その後2006年ころから、上記のような動画配信プロトコルは用いずに、テキストや画像といったウェブページ

2025/02/28(金) JSConf.jp おかわり Node学園46時限目

本書はプログラマではない人向けに、AIを通したプログラミングを前提に、プログラミングの基本概念を説明することを試みたものです。 本書は非プログラマ・プログラマ・AIの間に共通語彙・共通理解を作ることを目標としています。プログラミングの理解なしにプログラミングができるようになる本ではありません。 注意: 書きかけです。現在、およそ半分程度はAIに書かせて、自分で軽くレビューしてる程度です。有料設定されていますが、投げ銭用であって全文無料で読めます。将来的に有料になる可能性はあります。

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このドキュメントでは、BigQuery でのクエリ パフォーマンスを向上できる最適化手法の概要について説明します。一般的に、処理の少ないクエリほど優れたパフォーマンスを発揮します。実行速度が速く、より少ないリソースしか消費しないため、費用を削減でき、障害も発生しにくくなります。 クエリのパフォーマンス BigQuery でのクエリのパフォーマンスの評価には、いくつかの要因が関わります。 入力データとデータソース（I/O）: クエリで何バイト読み取るか。 ノード間の通信（シャッフル）: クエリから次の段階に何バイト転送するか。クエリは各スロットに何バイトずつ渡すか。 コンピューティング: クエリにはどのくらいの CPU 作業が必要か。 出力（実体化）: クエリは何バイト書き込むか。 容量と

「もっとシンプルに伝えられないかな……」 会議の前日、深夜。パソコンの画面に映る資料を前にため息をつく。データは揃っているのに、なぜか説得力が足りない。明日の重要な会議。どうすれば相手に「わかりやすい説明」ができるのだろう？ じつは、そんな「説明ベタ」の悩みを解決する効果的な方法があります。それが「ファインマン・テクニック」。もともとは学習法として知られていますが、じつはプレゼンや会議での発表内容を「短く、わかりやすく、伝わるかたち」に変えるのに最適な方法なのです。 この記事では、ファインマン・テクニックを使って、プレゼンや会議での説明を「シンプルで説得力がある」ものに変える具体的な方法をご紹介します。この手法を使えば、複雑な内容でも、「伝わるプレゼン」が作れるようになるはずです。 ファインマン・テクニックとは ファインマン・テクニックはプレゼンや会議にも使える プレゼンや会議で使えるファ

こんにちは、unname代表取締役の宮脇啓輔です。 以前書いた「頭の回転が速い」を科学するというnoteに対して、大きな反響をいただきました。note創作大賞2024で入選するなど、大変光栄です。ありがとうございます。 こちらのnoteでは、「日常からいろんな物事について考えておこう。頭の回転が速く見える人は、考えたことがあることを話しているだけ」という趣旨で書かせていただきました。 最近とある方とお話している中で、「頭の回転が速くなる方法って何かありませんか？」と聞かれました。その方は、昔から頭の回転が速い人に憧れていたらしく、いろんな方法を試しつつ、頭の回転が速くなりたいとずっと願っていたらしい。確かに、累積思考量が多い以外にも頭の回転が速くなる方法ってあるんじゃないの？と自問自答しました。 ということで今回は「頭の回転が速くなりたい」と願う方向けに、特別な脳みそを持っていなくても頭の

GitHub Copilotの活用は、開発者の作業手間を軽減するだけではない。実際に、プルリク数が約26%増えたと言う1。これは、生成AIをソフトウェア開発に活用することで具体的にどのような効果があるのかを数値化した調査結果の1つだ。 "The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers" と題された論文がその出典元である。日本語に訳せば、『生成AIが高度技能職に及ぼす影響: ソフトウェア開発者を対象とした3つのフィールド実験によるエビデンス』といったところか。“3つのフィールド実験” とは、マイクロソフト、アクセンチュア、フォーチュン100に名を連ねる匿名の電子機器製造企業での実験を指している。 本稿は、この論文を

Docker コンテナのセキュリティDocker コンテナのセキュリティのトピックにおいては、Docker のベースイメージと潜在的なセキュリティ構成ミスに関連する Dockerfile のセキュリティから、ネットワークポート、ユーザー権限、Docker にマウントされたファイルシステムのアクセスなどに関連するランタイムの Docker コンテナのセキュリティに至るまで、セキュリティに対する懸念が生じています。この記事では、Docker イメージのビルド構築に関連する Docker コンテナのセキュリティに関する側面、Dockeｒ のベースイメージがもたらすセキュリティの脆弱性の数の削減、ならびに Dockerfile のベストプラクティスに焦点を当てていきます。 Docker のセキュリティとは何かDocker のセキュリティとは、Docker コンテナのビルド、ランタイム、オーケストレ

本スライドはオブジェクト指向プログラミング（OOP）を理解しているバックエンドエンジニアの方向けに、フロントエンドのコンポーネント指向を解説することで、フロントエンドを開発するための足がかりを作ることが狙いです。OOPとの違いを意識することで、フロントエンド特有の設計思考を身につけましょう。Reactと…

こんにちは。千葉県の特産品として真っ先に思い浮かぶものがヨウ素*1な、データシステム部データ基盤ブロックの塩崎です。 この記事ではBigQueryストレージの費用を計算する方法と、費用を節約するための戦略について説明します。BigQueryストレージの費用計算をするために、まずストレージを2軸・8種類に分類し、それぞれの軸の視点から費用節約をする方法を紹介します。特にTime travel機能やFail-safe機能が関わると計算ミスをしやすくなるため、それらについても説明します。 ストレージの分類 最初にBigQueryストレージを分類するための2つの軸を説明します。1つ目の軸はライフサイクルで、これはテーブルの更新・変更・削除等の操作によって変化するものです。2つ目の軸は課金モデルで、これは非圧縮状態のデータ量で費用を計算するか圧縮済み状態のデータ量で費用を計算するかを決めるものです。

https://jbug.connpass.com/event/342193/ 「jbug広島#15 「ド。」～文書の運用について～」にて発表した資料です。

あなたが読んでいるインナーソースパターンは初期のリリースフェイズです。リンクが壊れていたりスペルミスやエラーがある可能性があります。 できる限りベストな本を作成するために是非修正にご協力ください。本へのコントリビューション方法についてはこちらをご参照ください。 インナーソースパターンブックへようこそ。 この本では、インナーソースのベストプラクティスを理解しやすい特定のフォーマットで体系化し、評価し、あなたの環境で適用しやすくまとめています。このフォーマットを私たちは "パターン" と読んでいます。 インナーソース は、長年にわたってこれらのパターンを収集し、この本で最も成熟したパターンを公開しています。また、コミュニティのメンバーが、少なくとも一つの事例をもって、それぞれのパターンをレビューしています。 このイントロダクションでは、インナーソースとは何か、パターンとは何か、そしてあなたの組

Developers Summit 2025での登壇資料です。 【発表資料中のURL】 ◆P12

Developers Summit2025の登壇資料です 14-E-4 02/14 12:40 ～ 13:20 ハッキングの世界に迫る～攻撃者の思考で考えるセキュリティ～ https://event.shoeisha.jp/devsumi/20250213/session/5591

10分で紹介するAmazon Bedrock利用時のセキュリティ対策 / 10-minutes introduction to security measures when using Amazon Bedrock

生成AIは「意識」を持てる？「意識の秘密」に挑戦する科学者がヒトの脳と“機械の脳”を合体させたい理由 2025年2月7日 東京大学大学院工学系研究科准教授 渡邉 正峰 1970年、千葉県生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。専門は神経科学。著書に”From Biological to Artificial Consciousness” (Springer)、『脳の意識 機械の意識』（中央公論新社,2017）、『理工学系からの脳科学入門』（共著、東京大学出版会, 2008）など。近著は『意識の脳科学 「デジタル不老不死」の扉を開く』（講談社,2024）、『意識はどこからやってくるのか』（共著、早川書房, 2025）。 自らの「意識」の存在を疑ったことがある、という人はそう多くないでしょう。また、自らの意識の存在に疑問を差し挟む余地がないように、仕事や生活を共にする「他者」にも意識が

はじめに こんにちは、コード・ドットです！ このたび、ご縁がありSaaSの自社開発企業へ転職することになりました。 ネット上には未経験からエンジニアへ転職する際の質問例は多く見られますが、実務経験2〜4年程度のエンジニア向けの転職情報は意外と少ないと感じました。 そこで今回、実際にメガベンチャーやスタートアップなど複数の企業の面接を経験し、その中で特に頻出度が高いと感じた質問を厳選してまとめました。 これから転職活動をされる方の面接対策の一助になれば幸いです！ 対象読者 エンジニアとしての実務経験がある 効率的に面接対策をしたい バックエンドポジションで転職したい 中途面接でどんな質問がされるか知りたい 自社開発企業へ転職したい 頻出度について 頻出度 説明

京都大学の研究者125人の挑戦を紹介するビジュアルブック「KyotoU Future Commons」。掲載者の中から、生命の根源を解き明かす研究から、病気の治療法開発まで、生命・医薬系分野の研究者の動画を集めました。 医学部附属病院の医師が、腰痛や高血圧、うつ病など身近な疾患について解説した動画シリーズです。 Q＆A方式で進むため、難しい病気の話は苦手という方にもわかりやすい構成になっています。 大学病院として正確な医療情報を一般の方々へ広く発信することを目的としており、動画は、前後編に分けてそれぞれの疾患の原因や治療法、予防方法などを詳しく紹介しています。 2022（令和４）年4月から配信開始。他に、胃がん、乳がん、不安症、アルコール依存症、糖尿病などについての解説が配信されています。

www.dropsitenews.com 先週は、まさに DeepSeek 狂奏曲というありさまで、既にいろんな人が DeepSeek の技術やらなんやらの解説を書いているので、ここでは少し変化球な意見を紹介しておく。 「DeepSeek はリナ・カーンの正しさを証明した」とはどういうことか？ リナ・カーンとは、米バイデン政権で連邦取引委員会（FTC）の委員長を務めたが、トランプ政権誕生とともに予想通りお役御免となった人物である。 この文章は、かつて米国のテック企業が、連邦政府（と国防総省）の支援を受け、世界的に圧倒的な地位を築いた話から始まる。いわゆる GAFAM の話だが、その中では最初に独占的な企業となったマイクロソフトは、競合他社を排除する露骨な動きを見せたため、1998年に独占禁止法違反で合衆国政府に提訴されてしまう。 話が逸れるが、回顧録刊行を受けたビル・ゲイツの Wired