１．はじめに ２．インプットで参照している情報源（海外） ３．インプットで参照している情報源（国内） ４．調査によく使っている便利ツール ５．アウトプットも忘れてはいけない 偉大な先人達へ敬意を表して・・・ 新年あけましておめでとうございます。毎年この時期に更新している「私の情報収集法(2025年版）」を今年も公開します。 １．はじめに サイバー攻撃は国境を越えて発生しています。ランサムウェアやフィッシング、DDoS攻撃などの手法を用いる脅威アクターの多くは、日本ではなく海外に拠点を置いています。このため、日本の警察が国内拠点や協力者を摘発するケースは一部あるものの、脅威アクターの首謀者（コアメンバー）を、特に日本で逮捕まで至る事は極めて少ないのが現状です。 このため世界の脅威動向を、可能な限り正確に把握することは、日本組織にとってますます重要になってきています。 しかし、その役割を担うべ

【1〜3月】「ル・コルビュジエ 諸芸術の綜合 1930-1965」（パナソニック汐留美術館）近代建築の巨匠として世界的に知られ、視覚芸術の他分野においても革新をもたらしたル・コルビュジエ。本展は1930年代以降にコルビュジエが手がけた絵画、彫刻、素描、タペストリーを紹介し、さらに彼が求め続けた新しい技術の芸術的利用にもスポットを当てる。そして後期の建築作品も併せて紹介することで、はるかに伝統的な枠組みを超えたル・コルビュジエの円熟期の芸術観を明らかにする。 会場：パナソニック汐留美術館 会期：1月11日〜3月23日

はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ この記事では、入門者向けの「RAG」の開発手法を解説します！ もしもPythonを使ったことがない方は、下記のZenn本を参考にしてください。 また、RAGについての基礎知識を学びたい方は、下記のZenn本を参考にしてください。 さらに、RaggleというRAGの精度を競うコンペを開催しているため、ご興味のある方は、こちらのコンペを通して、RAGのスキルアップにご活用ください！ なんと1位の人には、賞金30万円も付与されます🏆 それでは、早速解説をしていきます！ この記事の内容を習得すれば、Raggleに応募できる状態になるため、ぜひ皆さんもRaggleのコンペに挑戦していただけたら幸いです^^ 全体の流れ

どうもお疲れ様です。MESIです。 このたび自宅サーバーを始めたくてマイクラサーバーを建てました。 その内容を忘備録として残します。 前提 以下の前提で進めていきます！ Linuxの知識がある程度あること(今回はUbuntuを使用します) すでにLinuxがサーバーマシンに入っていること ネットワークの知識がある程度あること(基本情報技術者レベル) サーバーにsshできること サーバーのローカルIPアドレスは固定済みであること 使用するマシン GMKtec ミニpc CPU: AMD Ryzen 9 PRO 6950H RAM: 32GB ストレージ: 1TB 作業前のおまじない まずはおまじない。アップデートしましょう。

今日もいつものようにシラスでデイリーAIニュースを配信していると、とんでもないものにでくわした。 もうタイトルに書いてあるけど、AIが勝手にブラウザを操作して色々やってくれてしまう、その名もBrowserUseだ。 インストールは超簡単。 macなら以下の二行だけだ。 $ pip install browser-use $ playwright install使うのも超簡単だが、コマンドラインに落ちるのが怖い人々には簡単に見えないかもしれない。環境変数のOPENAI_API_KEYとかにAPIキーを入れておくこと。 $ python >>> from langchain_openai import ChatOpenAI >>> from browser_use import Agent INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete

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いきなりのお知らせですが, 私shinyorkeは年内で現職（某大手外資系ITコンサル企業*1）を退職します（本日12/13が最終出社でした）&来年から再びプロダクトを取り扱うベンチャー企業*2でエンジニアとして働くことになりました（まだ予定ですが）&その転職活動から爆誕したコンテンツがこの記事です. 現職の皆様, 本当にお世話になりました&次の働き先はもうすぐ決まる見込みです*3. 退職と転職の話は後日別のブログこちらのブログで語ることにしますが, 約3年ぶりの転職活動（40代になってから二回目）は本当に苦労しました. エンジニアの転職プロセスは色々ありますが, 通常の面接・選考(過去経歴, いくつかの質問の中で能力・カルチャーがフィットするか) 技術選考（プログラミングテスト, 応用的な技術課題の作成・提出, レビュー形式の技術面談など） 大雑把にこの2つに分かれるかと思います*4が,

例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First

こんにちは、今年の4月に新卒入社でABEJAに入社しました島倉と申します。 現在はプロジェクトマネージャーとして働いています。 これはABEJAアドベントカレンダー2024の9日目の記事です。 なぜFirecrackerが開発されたのか 従来の仮想化技術の課題 Firecrackerの設計要件 Firecrackerとは何か Firecrackerのアーキテクチャ Firecrackerのコード解説とその仕組み microVMの仕組み MicroVMはなぜ軽量なのか 1. 起動プロセスでカーネルを直接ロード 2. mmap による効率的なメモリ管理 3. KVMを利用したvCPU管理 4. Seccompで不要なシステムコールを制限 5. 最小限のVirtIOデバイス まとめ We Are Hiring! 今回は、生成AIの発展が注目されている中あえて、「地味だけど重要な技術」にフォーカス

本構成のコンセプトは開発チームの自律性です。 マネーフォワードには多くのサービスと開発チームがあります。その開発チームのサイクルを、可能な限り、他チームに依存せずに進められるようにしたいです。守らなくてはいけないポイントはポリシー等で縛りつつ、開発するサービスのコンテナやAWSリソースは、KubernetsとTerraformのマニフェストを利用し、他に依存せずに構築できるようにしています。 構築する前は、サービス毎に開発チームがあり、インフラは共通のインフラチームがまとめて見てコーディング以外の多くのことを担当していました。サービス・開発チームの数が10程度のときは、その体制、役割分担が競争力を生んでいたと思います。開発チームはアプリケーションの開発に集中でき、認知負荷が低い状態です。その他の仕事はインフラチームの学習が進み、効率性も高まっていました。しかし、プロダクトの数が増え、開発体

東徹 21世紀の精神科医　21st century psychiatrist @21st_Psychiatry 高齢者はパソコンを「使えない」のではなく 使えるよう「努力しない」だけです。 4歳でも出来ますし、高齢者も実際やったら出来るので。 それは自助努力としてやらない高齢者を捨て置くか とりあえず出来るまで公務員が税金使ってでもサポートするか。 私は後者を推奨します。 x.com/a000h000s00000… 2024-11-17 09:56:41 S***** H*** A*** @A000H000S00000 @21st_Psychiatry 逆に言えば パソコンを使えない お年寄りは少しは保護してあげる必要があるような気もします。マイナ 保険証も作れないのも逆にいかが なものかという気もしますが。やっぱり若い人はあれもこれもですよ。 2024-11-17 09:21:14 Hi

sabakichi @knshtyk インターネットで調べものをしていると、12年前あたりに巨大な情報の断絶があることに気がつく。あらゆる商品/サービス/プロダクトの情報が、2012年を堺にして急激に失われる。調べてみると、2012-2013年に掛けて、スマホが急激に普及した年とのこと。どうやらここが本物のインターネット元年らしい 2024-11-12 16:19:30 sabakichi @knshtyk YouTubeの「パートナープログラム」開始が2008年、そこからインターネットでリッチメディアコンテンツをユーザが生産するインセンティブが存在しはじめるようになった。国内でモバイル端末からのネット利用がPCを上回ったのが2010年とのことなので、その付近で本当の意味でのキャズムを超えたのかも 2024-11-12 16:29:03 sabakichi @knshtyk 12年前という

株式会社マイベストのデータ基盤に関する説明資料です。

企業が業務システムにMySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server といったリレーショナルデータベースを使いはじめてから今に至るまで、データベースへのコネクティビティは重要な課題であり続けています。1992年にMicrosoft が発表したOpen Database Connectivity（ODBC）API は、この課題に対する画期的な解決策となりました。 ODBC は、アプリケーションと多様なデータベース間の接続を標準化する技術として、現在でも広く採用されています。本記事では、ODBC 技術の仕組みとODBC ドライバーの役割、その重要性について詳しく解説します。 ODBC の仕組み ODBCとは ODBC は、アプリケーションからデータベースへのアクセスを標準化するためのAPI です。ODBC 4.0 の仕様はこちらに定義されています。この技術により、アプリケー

JRグループは10月24日、冬季の「青春18きっぷ」の詳細を発表しました。今季からは有効期間が連続する3日間または5日間の2種類を発売するほか、自動改札機での利用も可能になります。 連続3日間または5日間で利用可能に 青春18きっぷは全国のJR線の普通・快速列車の普通車自由席、BRT（バス高速輸送システム）、JR西日本宮島フェリーに自由に乗り降りできるきっぷ。従来は「1人で5回まで」「5人で1回」といった使い方も可能でしたが、リニューアル後は「連続する3日間または5日間」のみの利用となり、複数人での利用もできなくなります。 利用期間は12月10日～2025年1月10日。価格は3日間用が1万円、5日間用が1万2050円で、発売期間は3日間用が11月26日～2025年1月8日、5日間用が11月26日～2025年1月6日です。 リニューアル後の「青春18きっぷ」（画像：JRグループのニュースリリ

来週で40歳にあるので30代の振り返りとしてこれを書く。 そんな30代を全力で走ってきた中で、これは30代でやってよかったな。 もっと早くやってもよかったな。というようなことを書く。 最初に行っとくと一般的にやったほうが良いということは基本的にやったほうがいい。 そういうのも含めて実際にやってみた経験も書く。 習慣を作れるようになる これは本当にやったほうがいい。 身につけるのであれば、早ければ早いほどほどいい。 もう少し具体的に話すと自分がやりたいことを実現していくためには習慣にできるとよい。 なんでも習慣にできると強くて、自分はどうやったら習慣になるんだろう？ってところを理解して上手くハックして習慣化していけると自分のやりたいことがどんどん実現できるようになる。 運動習慣 これも早ければ早いほど良いと思うが、朝か夜の散歩くらいからでもよいからやったほういい。 コロナ禍をきっかけに自分は

Parquetは便利なファイル形式で、列志向のフォーマットとしてはデファクトの1つと言っても過言ではないでしょう。 ですが、jsonやcsvとは違い、ファイルを見ただけでどんな構造かわかるものではありません。 この記事は、Parquetの具体的な構造について記述します。 はじめに この投稿は、Parquetの構造について、バイナリを見ながら確認するものです。 ただし、Parquetの大枠に注目した投稿なので、delta encodingやrun-lengthなど、個別の圧縮方法については取り扱いません。 ※ Parquetの作成には https://github.com/parquet-go/parquet-go を使用していますが、goの知識は必要ありません tldr Parquetは以下の構造を持っています。 ファイルはRowGroupとメタデータに分かれている RowGroupの中に

毎回ご好評頂いているアーキテクチャ特集の今回のテーマは、データ分析基盤です。 データ活用に特に力を入れている日本のIT企業8社にご協力頂き、それぞれの技術選定の裏側と今後の展望についてご寄稿頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社朝日新聞社 アーキテクチャ選択の背景や意図 これまでは、朝日新聞デジタル（朝デジ）のサービス開発・運用において、データを収集する基盤が存在せず業務ごとに Adobe Analytics や AWS QuickSight、 内製のツールなど様々なBIツールが乱立している状態でした。そこで、複数のシステムのデータソースを統合的に可視化・分析を可能にするために、分析基盤の構築に着手しました。 まず、データを集積・加工するETLとしては以下の点で TROCCO を選択しました。 1. データエンジニアが不足しているため、データアナリストで