เคโฮะ @terminal21_ Time is like a fuse, short and burning fast Armageddon's here like said in the past Fight fire with fire Ending is near Fight fire with fire Bursting with fear
最近「生成AIで英語を効率よく勉強するには」というnote記事で、自分が興味のある題材の教材を手に入れるために生成AIを活用するノウハウが紹介されていた。 note.com これには共感できて、私も「海外ドラマを使って英語学習しよう！」というメソッドに乗って実践しては「ドラマ興味ねぇ〜」と挫折を繰り返すことが多かった（ディズニーの英語と映画アラジンがライブラリに眠っている）。自分の好きなテーマで教材を作ればモチベーションが保ちやすいのはそのとうりだと思う。 私の場合、読み書きよりもリスニングをもっと鍛えたいという気持ちが強い。理由はソフトウェア技術関連の動画やポットキャスト（カンファレンスの録画とかテックインフルエンサーの配信とか）の音声を翻訳を挟まずに理解できるようになりたいから。即時性の高い一次情報が英語かつ音声でしか入手できないことが結構ある。以前感想を書いたOSSのドキュメンタリー
さまざまな職種のビジネスパーソンにとって、初対面の人と親睦を深めるコミュニケーションスキルは重要です。ただ、商談やミーティングと違って明確な目的がない、例えば立食パーティーのような場で「どう振る舞っていいか分からない」「初対面の人と何を話せばいいか分からない」と感じる人も多いのではないでしょうか。 立食パーティーという場を“攻略”して、コミュニケーションスキルを鍛えるにはどうすればよいのでしょうか？ そこで今回は、数多くのビジネスパーソンのコミュニケーションに関する悩みを解決してきたコミュニケーションのプロ・藤田尚弓さんに、立食パーティーでの「立ち回り方」を教えていただきました。 藤田尚弓さん。応用心理士。コミュニケーションコンサルタント。株式会社アップウェブ代表取締役。全国初の防犯専従職として警察署に勤務し、防犯関連のコミュニケーションデザインを担当した後、銀座のクラブ、民間企業を経て、
これはpyspa アドベントカレンダー 2024の12日目の記事です。11日目は@aodagの走るということについてでした。 はじめに この15年くらいは、おおむね平均すると毎年2，3人程度の技術者をOn the Job Training（OJT）で教育する機会に恵まれており、その中で蓄積した知見や私の考えを散発的に説明していきます。 私自身は受託開発を主たるビジネスとするシステムインテグレータ（SIer）と呼ばれる企業で働いており、足掛け25年程度のキャリアがありますがソフトウェアについて専門的な教育を受けたことはありません。また、教育についても同様です。 このエントリに記載された内容について何らかのエネルギーを注いでくれる方がいるなら、XあたりのSNSでURL付きで指摘して頂ければ非常にありがたいです。 教育によって形成される技術者像 まずは、どのような技術者なら育てられるのでしょ
非哲学科の人間が哲学の諸分野の概観をつかむために最初に手に取ると良いであろう本を紹介する*1．このブログ記事を書いている人間は非哲学科であるが，哲学科の人間にも目を通してもらい，悪書が紛れ込んでいないことなどは確認してもらっている． 基本的に自分が手に取った事のない本を薦めるのは主義に反するのだが，同種のまとめがあまりなさそうなので，他の人からの推薦された本も書名だけ書く*2． 論理学 形而上学 認識論 倫理学 科学哲学 心の哲学 言語哲学 哲学史（選書中） 選書基準のようなもの コメント返し はてなブログランキング掲載 論理学 推論や根拠ある論証について扱う学問領域を論理学と言う． 哲学を勉強する上で，特に勉強したい分野にこだわりがなければ，哲学の諸分野の本を読む基礎としての「論理」について書いてある本から手を付けるのが良かろうと思われる． 現代で「論理学」と言うと，論理を分析するための
はじめに こんにちは、ソーシャルベッティング事業本部 海外ベッティング事業部の山崎です。 本記事では、Effective GoやGoogle のスタイルガイド、Code Review Commentsといった公式資料、Future Architectの記事などを参考に、Go を初めて触る開発者を対象にした汎用的なレビューコメントの 20 選を紹介します。 大きく以下の４つのセクションに分けました 言語仕様に関わる内容 標準パッケージの使い方 エラーの扱い方 単体テスト Linter の活用について 可能な限り lint で自動化して人の手が加わる前に静的解析でできればベターです。 特にこの記事で紹介するような汎用的なコメントについてはいくつか反映できる lint もあると認知しております。 そのような設定の lint config サンプルをまとめようとも思いましたが、実際に運用まで至って
Detect Language Abkhaz Acehnese Acholi Afar Afrikaans Albanian Alur Amharic Arabic Armenian Assamese Avar Awadhi Aymara Azerbaijani Balinese Baluchi Bambara Baoulé Bashkir Basque Batak Karo Batak Simalungun Batak Toba Belarusian Bemba Bengali Betawi Bhojpuri Bikol Bosnian Breton Bulgarian Buryat Cantonese Catalan Cebuano Chamorro Chechen Chichewa Chinese (Simplified) Chinese (Traditional) Chuukese
コンピュータシステムをゼロから作って学ぶベストセラー書の改訂第2版。コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることです。コンピュータの構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できます。本書では、これらコンピュータの構成要素をひとつずつ組み立てます。具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計します。そして、アセンブラ、仮想マシン、コンパイラ、OSなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション（テトリスなど）を動作させます。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 ハードウェア I.1 Hello, World Below（こんにちは、低レイヤの世界） I.2 Nand to Tetris I.3 抽象化と実装 I.4 方法論 I.5 この先の展望 1章 ブール論理 1.1 ブール代数
ここで知った。 試しに、神戸市が公開している観光に関する統計・調査資料のうち、「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDFで一度試していたのだけども: （出典） 神戸市Webサイトの「観光に関する統計・調査」のページ 上記にある「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDF 日本語でも、概ね問題なく、表などもきれいにパースされる ただし、表が画像 になってる場合に、うまく解釈されない（表は解釈されるが、中の文字が化ける） OCRが正しくできていない可能性 というのがあって、ドキュメント読んだけどわからなくて、それ以上深追いしてなかった。 ただ、X界隈を見る限りは評判は良さそうで、いろいろ記事も出てきたみたいなので、改めて試してみる。 GitHubレポジトリ ドキュメント Docling Doclingは、ドキュメントを解析し、簡単かつ迅速に希望の形式にエクスポートします。
［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開 GitHubは、日本時間10月30日未明に開幕したイベント「GitHub Universe'24」で、自然言語による指示だけで、パーソナライズされた小規模なアプリケーション（Micro-App）をすぐに生成できる「GitHub Spark」の テクニカルプレビューを発表しました 。 下記はGitHub Sparkのデモとして公開された動画の一部をキャプチャしたものです。 例えばユーザーは、ダッシュボードから「An app for me to log all the cities I've travelled with a review and star rating」（これまで旅行したことのあるすべての都市のレビューと星の数での評価を記録するアプリ）のように、作りた
今週、皆さんはどんなふうに「お願いごと」をしましたか？ システム開発や、新規事業創出にまつわるプロジェクトにおいては、プロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーが、開発部門に対して「〜を作ってほしい」とお願いする局面がしばしば訪れます。 そういった場面において、コミュニケーションの齟齬などが引き金になり、結果として、誰しもが「こんなはずじゃなかった」と感じるものが出来上がってしまうことは珍しくありません。 世のほとんどの仕事は一人で完結しない、誰かに何かを作ってもらわなければ成り立たないものです。 だからこそ、仕事の質を上げ、キャリアアップを目指したいビジネスパーソンにとって、「お願いごと（依頼）の技術」は必要不可欠と言えるでしょう。 そこで今回は、システム開発やビジネス・プロセス・アウトソーシング（BPO、業務プロセスの一部を外部委託すること）を牽引するコンサルタントとして、数々の大
はじめに「マネージャーは尊敬される人柄じゃないと無理ですよね」 「マネージャーは対人感受性がないと」 「そもそも、人として向き不向きがあるよね」 経営者の方と議論していると、マネージャーを誰にしようかと悩む時、あるいは自社のマネージャーについてコメントをする時、こういうご意見はよく伺います。 これらの問いに対して私の答えは「No」です。 マネジメントはフローもやり方もはっきりと言語化できる"業務"であり、そこにはマニュアルが存在します。訓練すれば誰でも一定程度のレベルで実行可能なものだと考えます。 今回は私が代表を務める会社、EVeMが提唱するマネジメント”業務”の実行方法「THE MANAGEMENT PATTERN」と、それを実行可能にする訓練方法について書きたいと思います。 マネジメントは"業務"であるドラッカーの言葉に「仕事を生産的なものにし、人間を活かすことが、マネジメントの役割
「プロとしてプログラムが書ける人」に求められる能力が大きく変わった！ 1つのプログラミング言語にこだわらず、それぞれの言語のベストプラクティスを学ぼう。現代のプログラミング言語を支える技術が凝縮した一冊 第1章 はじめに 1.1 プログラミングに必要な知識とは 1.2 本書の構成 1.3 プログラマに伴走する生成AI 1.4 コーディング環境 1.4.1 オンライン実行環境 1.4.2 ローカルでのコーディング環境 1.5 まとめ 第2章 C言語からはじめよう 2.1 C言語とは 2.2 入力・演算・出力 2.2.1 変数・定数・リテラル 2.2.2 演算子 2.2.3 入出力関数 2.2.4 数値計算を行うプログラム例 2.2.5 配列 2.2.6 文字と文字列 2.3 制御構造 2.3.1 条件分岐 2.3.2 繰り返し 2.3.3 構造化プログラミング 2.4 関数 2.4.1 ma
この文章はプログラマじゃない人向けに JSON を知ってもらうメリット、とくにAIとの効率的な対話方法を説明し、そしてあわよくばプログラマとも JSON の水準で会話してもらえたら嬉しい…というものです。 あなたは誰 UI を作るのが専門のエンジニアです。 エンジニア以外が使うノーコードのエディタを作ったりしてました プログラマじゃない人が JSON を知る利点 プログラマとして、プログラマじゃない人向けのノーコードなどを作っていたんですが、わかったことがあります。それは、「抽象的なロジックを記述するには訓練が必要だが、眼の前のデータとUIに対応したものは簡単に変更・記述できる」ということです。 自分の考える、もっとも成功したノーコードエディタこと Google Form JSON はよく知られているデータを記述する方法の一つです。特定の言語などとは関係ありません。 で、今現在 JSON
技術選定の成功 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL 技術選定に失敗はない 技術選定に失敗はありません。 仮説を立て、検証し、結果の分析からNext Actionを考える。検証の結果がどうであれ、それは過程に過ぎません。 机上の空論だけで全てを理解できるほど、我々人間は賢くないのです。（注意: これは人類全体を誹謗中傷する意味ではありません。） この記事では、この２年間で行った技術選定の成功例をその理由と共に紹介していこうと思います。 申し訳遅れましたが、私、YadaYadaKonnanYadaといいます。私は今回初めて記事を書いたので、どうぞお手柔らかに。 Twitterエンジニア垢作りました。エンジニアのお友達がいません。 @uncode_jp 前提 技術選定に結論はありません。組織毎に前提が違うのだから当然のことです。みんな違っ
LLMのチャット以外の可能性 ChatGPTなどで話題のLLM（Large Language Model）、用途としてはチャットボットとしての使われ方が多いですが、チャット以外にも使える可能性を秘めています。 具体的には、生成AIでロボット制御をする「RT-1」や、マインクラフトをプレイする「Voyager」などがあります。これらの詳細の解説は以下記事参照ください。 今回は、夏休みの自由研究（と呼べるほど高尚なものではないですが）として、手軽に分かりやすい例として、LLMでマリオをプレイできるか試してみることにしました。 LLMでマリオをプレイ マリオに関しては、以前に深層強化学習で全ステージクリアにチャレンジしたことがあります。 複数人の有志の協力があり、ループを多用する8-4を除いたステージを全てクリアすることができました。ただ、ステージごとにシミュレータで半日以上かけて学習させる必要
TOPコラムITエンジニアの自己発信ストラテジーアウトプットのお題に選ぶ、奥深い自作「TODOアプリ」。mattn氏が教える、さらなる技術力の向上を目指すためのノウハウとは アウトプットのお題に選ぶ、奥深い自作「TODOアプリ」。mattn氏が教える、さらなる技術力の向上を目指すためのノウハウとは 2024年7月8日 mattn 大学卒業後、ソフトウェアハウスやSIerなどでソフトウェア開発に携わる。vi派生のテキストエディタVimの日本語化やプラグイン、Go言語などでOSS（オープンソースソフトウェア）の開発・コミュニティ運営に参加し、2019年からGoogle Developers Expert。2021〜2023年 GitHub Stars。著書に『みんなのGo言語』（2016年、2019年に改訂2版、技術評論社、共著）、『Go 言語プログラミングエッセンス』（2023年、技術評論社
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
みずの@ゆる言語学ラジオ @yuru_mizuno 日本語は非論理的」「英語は論理的」みたいな主張ってよく聞くけど、すごい角度からそれを否定する本を読んだ。 いわく、論理性とか合理性は、実は歴史教育と作文によって作られているらしい。 なので「論理的な思考」や「合理的な判断」は国ごとに違い、↓の4タイプがあるという。おどろきの観点だ。 2024-07-06 16:01:22 みずの@ゆる言語学ラジオ @yuru_mizuno 例えばフランスの作文では、ある問いについて考える際、自分が考えた論点と同じくらいの分量で、それを否定する材料について書くそうだ。そして最後に、それらを統合してまとめると。 フランスにおいてはこうした型が「論理的な構成」とされ、社会でも浸透している。 2024-07-06 16:01:23 みずの@ゆる言語学ラジオ @yuru_mizuno ……みたいな話が日本、アメリカ
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