読みやすいコードとは何か 読みやすいコードとは、脳に負荷がかからないコードである。脳に負荷がかからないコードとは、人間の脳の特性に配慮して書かれたコードである。したがって読みやすいコードを書くには、まず人間の脳の特性を把握する必要がある。読みやすいコードの特徴は、この人間の脳の特性から論理的に導かれる。 また、「コードを読む」とは過去から未来への情報伝達、または自分から他者への情報伝達であり、情報理論における以下の２つの数学的原理にも支配される。 頻出する情報には共通の符号を割り当てることで情報を圧縮することができる。 失われた情報を復元することはできない。 この記事に書かれた内容はプログラムに止まらず、ドキュメント、記事の執筆など、プレインテキストによって情報を伝達する際には一般に適用可能である。 もしもこの記事を読むのが面倒であれば、以下の５つだけを覚えておけばよい。 ひとつの処理の単
AIコーディングエージェントは便利ですが、意図しない挙動を行った時に、被害を最小限にとどめる工夫がいるな〜と思っています。例えば、なんらかの設定をミスって、rm -rfが暴走するとか、無限ループを実行してしまうといったインシデントが考えられます。 当初そのために、今お買い得なXserver VPSを借りて快適な独立した作業環境を構築していました。4GBインスタンスでVSCode ServerとDockerを動かしてたんですが、メモリ使用に耐えられなくなってきて。ちょくちょくOOM（Out of Memory）が出て、「うーん、これは厳しいかな」と感じてました。 そこで、自宅PCを刷新して開発用VMをプロジェクトごとに建てようかと思ったんですが、それはそれでオーバーヘッドでかいですよね。OS管理とかアップデートとか考えると面倒くさい。 要は、プロセスが分離されてて、ワーキングディレクトリ外に
こんにちは！ スターフェスティバルでインフラエンジニア/データ基盤エンジニアをやっております @koonagiです。 最近弊社をご利用していただいている飲食業者様向けに、これまでスターフェスティバルで溜めてきたデータを提供し、ビジネスに活用していただこうと検証を進めています。 BIツールとして、Amazon Quicksightの利用を検討しており色々触っていたのですが、ドキュメントが見当たらずハマったことや困ったことが幾つかあったので、書き起こして行こうと思います！ Amazon QuickSightとは Amazon QuicksightはAWSが提供しているシンプルなBIツールです。 TableauやSplunkなどの有名なBIと比べると機能は少ないですが、AWS上にあるデータと簡単に連携できるため、AWS上にデータがあれば簡単に分析環境が作れます。 また、金額的にも他のBIと比べて
自分が思う最強の(かつ貧者の)構成を目指したログ。流行りの技術選定ってやつしたかった。 結論だけ言うと、まだ綺麗ではないが現実的に動く。動かし方を理解してないと事故る、かも。 この記事は自分がたどり着いた結論を順を追って記述するが、自分にとって自明な場所の差分を記録してないので、コードをなぞるより変更意図を追って各々自分で組み立てる、ということを推奨する。 動いてるリポジトリはここ。ただこの記事の説明を読まないと、その意図が伝わらない。 追記 20240829: DATABASE_URL で Connection Pool を有効にするのに ?pgbouncer=true を追加 https://supabase.com/partners/integrations/prisma このスタックの意図 Remix on cloudflare-pages コストとパフォーマンスを両立できる、20
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Golden-Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「Golden-Retriever」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Golden-Retrieverは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を、業界特有の用語・社内用語を含むような質問に強くするための手法です。カリフォルニア大学の研究者らによって2024年8月に提案されました。 従来のRAGシステム
はじめに この記事ではVisual Studio Codeの拡張機能であるMarp for VS Codeを使い、Markdownによるスライド作成を行うことを目標に、導入から基本テクニックまでをまとめています。 Marpとは Marpは、Markdownによってプレゼンテーションスライドを作成するためのエコシステムです。 Markdownを使用してスライドを作成し、組み込みテーマやCSSテーマによるデザインを適用して、HTML, PDF, PowerPointなどの各種形式でエクスポートすることができます。 MarpはVisual Studio Codeの拡張機能として配布されているため、誰でも簡単に導入することができます。 Marpでスライドを作成することのメリットは、あらかじめスタイルCSSを定義しておけば、スライドを作成していく過程でデザインの部分を考える必要がないことです。Pow
WebAssemblyをちょっといじってみて思ったところをまとめてみます。 設計思想 WebAssembly/designに設計文書がまとまっています。特にHighLevelGoals.mdから読み取れるポイントは以下の4点です。 サンドボックス化された環境であること。 移植性があること。つまり、特定の実CPUアーキテクチャ等に依存しないこと。 少なくともC/C++の(十分に高速な)コンパイルターゲットとして機能すること。 安定した仕様を持つこと。 サンドボックスという観点からは、先行技術として以下のようなものが特筆に値します。 Webサンドボックス JavaScript および asm.js Javaアプレット Flash (ActionScript) NaCl, PNaCl Web以外のサンドボックス OSのユーザーランド、特にLinux userland これらのサンドボックスとの比
N100の格安ミニPCがほしかった(昨今、大体二〜三万くらいで買える) Windowsのライセンスがボリュームライセンスだった、闇とはいえ、キレそう 色々操作すると「組織に許可されてねーわ」的なことを言われたりもする (ここから本題) 回復ドライブつくって全消し再インストールしたら、Microsoft Storeがはいってなかった というか、ほとんどのWindowsアプリがはいってなかった メロスは激怒した ライセンスチェック ダイアログが開き、どのようなライセンスなのか確認できる。 ボリュームライセンスだとガチャ外れ。なお、半外れがあるらしい(再インストールで復活するケースがあるとか？？)。 大手だと、OEMとしてPCのハードウェアにシリアルが焼かれており、それを利用できるのでチェックするとよい なんとなくググってると MAK…？ とかでないと、どうやら外れらしい(たぶん、KMSが全外れ
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