初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
はじめに 自宅PC編 会社サーバ編 感想等 執筆者：佐藤友昭 ※ 「ディスアグリゲーテッドコンピューティングとは何か?」連載記事一覧はこちら はじめに 作業ログや検討メモ、参照した定型論文や書籍、ネット上の記事、視聴した講演やウェビナーのメモ等、日常を記録する情報は日々増えていく。これらの情報はできれば後に役立てたいと思うが、筆者の場合、なかなか上手くいかない。自分の外部記憶を紐解いてみると、記録したことすら忘れてしまっている項目が大半である。本稿では、ローカルLLMとRAGを用いて自分の外部記憶にいろいろと質問できるようにする方法を入門的に紹介する。決してベストプラクティス的な内容ではない。 自宅PC編 まずは、普段自宅で使用しているLinux PCを実験台として使えそうか試してみてから会社のサーバに適用してみることにする。 第一の要件は、ローカル環境で動作することである。情報の性質によ
80年代、Microsoft製のUNIXが存在していた POSIXサブシステムは2012年までサポートが続いた 現在のWindows 11では、Windows Subsystem for Linux（WSL）が動作するため、（それ自体はUNIXではないものの）UNIXからのアプリケーションを簡単に動作させることができる。 かつてMicrosoftは、x86版UNIXのライセンスを持っており、XENIXと呼ばれる製品を販売していた。また、Windows NTに「POSIXサブシステム」、のちに「Windows Service for UNIX（SFU）」と呼ばれる機能があった。そういうわけで、WindowsとUNIXは切れない“縁”があったのだ。 Windows NTのPOSIXサブシステムやその搭載理由などに関しては、過去記事（「Windows Subsystem for Linuxの中身
Goにおけるタスクランナーの歴史 npmならnpm run、denoならdeno taskなど言語ツールにタスクランナー機能が付属していることがありますが、Goではそのような機能は提供されていません。 そこでGoのプロジェクトではMakefileがタスクランナーとして用いられることがしばしばありますが、独自の文法、.PHONYを大量に書く必要がある、Makefile警察が飛んでくる、などの問題があります。 Makefile警察「ぐぬぬぬ…」 #taskfile - Qiita タスクランナーとしてMakefileを使うことから脱却すべく、巷ではYAMLベースの「Task」やGoベースの「Mage」が用いられている印象です。 どちらも多少試したことはありますが、主に以下の点が気になりました。 Taskfile.ymlやmagefile.goといったツール独自のファイルを置く必要がある これは
Terramateを使えばIaCは豊かになれるのか?
オンラインGitリポジトリを提供するGitLabが自社の売却に向けて投資銀行と協議しており、同業他社であるDatadogが買収の関心を示しているとロイターが報じました。 Exclusive: Google-backed software developer GitLab explores sale, sources say | Reuters https://www.reuters.com/markets/deals/google-backed-software-developer-gitlab-explores-sale-sources-say-2024-07-17/ GitLab Stock: Software Maker Seen Exploring Sale. Datadog Among Suitors? | Investor's Business Daily https://ww
選挙でGitHubを使うことに意味はあったのか？――GitHubを用いた政策リポジトリの公開について振り返る｜#安野たかひろ 事務所（公式）
【エンジニアの日常】これが私の推しツール！〜日々の開発を豊かにするおすすめツール〜 Part1 - Findy Tech Blog
はじめに # Java デベロッパーの皆さんは IntelliJ IDEA や Eclipse を使ってる方が多いのではないでしょうか。筆者は VS Code を使っています。業務では長らく Java から離れていたのですが、ここ数年はけっこう書いています。かつては IntelliJ IDEA に課金してましたが Java 再開を機に VS Code の環境を整えました。この記事では、定番の拡張やワークスペースの使い方についてご紹介したいと思います。 Microsoft Extension Pack for Java の利用 # 結論から言うと 「Microsoft の Extension Pack for Java を入れましょう。」で終わりです。 Extension Pack for Java - Visual Studio Marketplace Extension Pack はその
GitHubに100種類以上の機能を追加し、インターフェースを使いやすく改良するブラウザ拡張機能「Refined GitHub」
「Refined GitHub」はGitHubに多数の使いやすい機能を導入してくれるブラウザ拡張機能です。 GitHub - refined-github/refined-github: :octocat: Browser extension that simplifies the GitHub interface and adds useful features https://github.com/refined-github/refined-github Refined GitHubの導入手順は次の通り。まず、上記のリンクをクリックしてRefined GitHubのGitHubリポジトリを開きます。Refined GitHubはChrome版・Firefox版・Safari版がありますが、今回はChromeを使うのでChromeのロゴの横のボタンをクリック。 Chromeウェブストア
【開発プロセス/検証編】LLMプロダクト開発にLangSmithを使って評価と実験を効率化した話 - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy のエンジニアの Namiki ( @ruwatana ) です。 ここ1〜2年くらいで、生成AI / LLM界隈の盛り上がりは非常に加速してきており、それをいかに活用して新たな価値を提供するかということに集中している方も少なくないことかと思います。 弊社Gaudiyも比較的早期からこの分野に可能性を見出し、積極的に挑戦してきました。そんなLLMプロダクト開発を行なっていく中で、発生した課題に対して蓄積されたナレッジを活かして日々改善できるよう昇華しています。 今回はこの分野の開発に切っても切れないプロンプトチューニングの業務プロセスにフォーカスし、よく起こりうるであろう課題に対してどのように効率化・解消していっているのか、その一端をユースケースとともにご紹介できればと思います。 ※なお、本稿は「技術選定/OSS編」
ITmedia NEWSを読むIT技術者は、どんなプログラミング言語を業務で使っているのか──ITmedia NEWS読者に対しアンケートで調べた。業務経験のある言語を聞いた（複数回答可）ところ、最も多いのは「VBA」（40.9％）だった。 2位は「Java」（39.9％）、3位は「JavaScript」（38.9％）、4位は「Python」（31.2％）、5位は「C++」（30.2％）、6位は「PHP」（23.2％）、7位は「C#」（18.9％）、8位は「COBOL」（17.9％）、9位は「GAS（Google Apps Script）」（9.3％）、10位は「Ruby」（8.6％）だった。 業務経験のあるフレームワークやツールなどを複数回答可で聞いたところ、1位は「HTML」（54.2％）、2位が「SQL」（50.5％）、3位が「Linux（RHEL／CentOS）」（39.5％）、4
Ruby言語の進化を追いかけて意外な構文機能を発見した話（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Vignettes on language evolution: discovering an old syntax feature history 原文公開日: 2024/07/01 原著者: zverok 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 私がこれまでまったく気づいていなかった、ある構文機能がRubyに存在します。 Rubyの進化をテーマにした前回記事を書きつつ（かつ今後出版する書籍の形式を構想しつつ）、私はRuby言語の歴史をどこまでも深く掘り下げ始めています。同時に他の言語についても調べ、あるソリューションが業界で広まったのがいつだったのか、逆にある手法が流行らなくなったのはいつだったのかを理解しようとしています。 Rubyについては、NEWSやChangelogファイルに目を通したり、変更された時期を独自に構
TechTargetは「git pull」と「git fetch」の違いを解説する記事を公開した。主な違いは、git pullではリモートリポジトリの変更が作業ディレクトリに直接コピーされるのに対し、git fetchでは作業ディレクトリへのコピーが行われない点たが、それぞれをどう使い分ければいいのか。
Exploring the Advanced RAG (Retrieval Augmented Generation) Service
In the ever-evolving landscape of AI, LLM + RAG (Retrieval Augmented Generation) is a typical use scenario. Retrieving accurate related chunked data from complicated docs and then improving LLM response quality becomes challenge. There is no a silver bullet RAG can address all requirements so far. Developers need to verify different advanced RAG techs to find out which is a proper one for their sc
React npm ライブラリ/パッケージの作成入門からnpm公開まで（RollupとTypeScript編） こんにちは、皆さん！今日は、RollupとTypeScriptを使用してReactのnpmパッケージを作成し、exampleディレクトリで動作確認する方法について詳しく説明します。この記事では、初心者でも分かりやすいようにステップバイステップで進めていきます。さっそく始めましょう！ React npm ライブラリ/パッケージの作成入門からnpm公開まで（RollupとTypeScript編） 作ったもの なぜ自作のライブラリを作ったか 1. 前提条件 必要なツール 2. プロジェクトのセットアップ ライブラリにはどのようにパッケージするの？（npm rollupもしくはnpm pack？） npm packとは rollupとは 使い方によって用途は分かれる 3. ディレクトリ構
Llama 3.1 の新機能と使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Llama 3.1 - 405B, 70B & 8B with multilinguality and long context 1. Llama 3.1 の新機能「Llama 3.1」の新機能は、次のとおりです。 ・128Kトークンの大きなコンテキスト長 (元は8K) ・多言語 ・ツールの使用 ・4,050億パラメータの非常に大きな高密度モデル ・より寛容なライセンス 8B、70B、405Bの3つのサイズがあり、それぞれにベースモデルと指示モデルがあります。128Kトークンのコンテキスト長と、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語を含む8つの言語をサポートしています。「Llama 3.1」は、より長いコンテキストに役立つ効率的な表現である「Grouped-Query Attention」(
Node.js — Node v22.5.0 (Current)
2024-07-17, Version 22.5.0 (Current), @RafaelGSS prepared by @aduh95 Notable Changes [1367c5558e] - (SEMVER-MINOR) http: expose websockets (Natalia Venditto) #53721 [b31394920d] - (SEMVER-MINOR) lib: add node:sqlite module (Colin Ihrig) #53752 [aa7df9551d] - module: add __esModule to require()'d ESM (Joyee Cheung) #52166 [8743c4d65a] - (SEMVER-MINOR) path: add matchesGlob method (Aviv Keller) #528
research!rsc: Hash-Based Bisect Debugging in Compilers and Runtimes
Setting the Stage Does this sound familar? You make a change to a library to optimize its performance or clean up technical debt or fix a bug, only to get a bug report: some very large, incomprehensibly opaque test is now failing. Or you add a new compiler optimization with a similar result. Now you have a major debugging job in an unfamiliar code base. What if I told you that a magic wand exists
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GitLabが自社の売却を検討中との報道、買収候補に競合企業のDatadogやGoogle親会社のAlphabetなど
2024年版！VS Code で Java 開発環境を構築する | 豆蔵デベロッパーサイト
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