kiririmodeのブックマーク (8,796)
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kiririmode 2024/10/03
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生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
Copyright (c) The Japan Research Institute, Limited 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて - 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2024年09月30日 <本資料に関するお問い合わせ> 伊藤蓮(ito.ren@jri.co.jp) 近藤浩史(kondo.hirofumi@jri.co.jp) 本資料は、作成日時点で弊社が一般に信頼できると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を弊社で保証するもので はありません。また、本資料の情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがありますので、ご了承ください。本資料の情報に起因して閲覧者 及び第三者に損害が発生した場合でも、執筆者、執筆取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。本資料の著作権は株式会社日
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GuardDuty の機能を使って S3 のウィルスチェックをしよう！ - NRIネットコムBlog
はじめに GuardDuty Malware Protection for Amazon S3は何が嬉しいのか GuardDuty Malware Protection for Amazon S3のコスト GuardDuty Malware Protection for Amazon S3によるスキャンコスト オブジェクトタグの使用コスト S3 API コールのコスト GuardDuty Malware Protection for Amazon S3の運用する上で直面した課題と解決策 AWS Security Hubに統合されていないため、検知に気づきにくい パスを柔軟に指定してスキャンができない マルウェアが検知された場合の隔離機能がない GuardDuty Malware Protection for Amazon S3の制限内でスキャン・隔離・削除する場合 柔軟なパス指定をしてスキ
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ゲーム作りで「第１世代目はなぜ一線級を保ちつづけるのか？」と、そのなり方、落とし穴
モノづくりの２つの世代の違い私は、モノづくりの中では２種類のタイプがいて、それは大きく違う性質を持っていると考える。２つの人は初期値としての才能や能力は大きく違わない。だが、５年１０年と進んでいくにつれて差がとても大きくなっていく。 第１世代：一人で全部やるため全てのスキルを身に着けることができ、全体感を獲得できる 第２世代：第一世代が敷いた分業化のレールの上に乗るため、高い専門性を獲得することができる 違いはこれだけである。ただ結果として、チームリーダーやコアメンバーは第１世代に任され、第１世代のビジネス経験がより強化される。第２世代は、専門性を磨いていけばいつかは自分も第１世代みたいになれる筈と思いながら、いつまで立っても何故かなれない。いつしかあの人は特別だ、または、自分には才能がなかったと勘違いをしてしまう。 第１世代の最初は、すべてが足りないし、わからない中で行うため、足りないも
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「勝手に学ぶ人」と「期待されて学ぶ人」の差が埋められない｜柴田史郎
ここ1年ぐらい感じていた「学びに関する格差」の話を書く。 最初にまとめ・勝手に学ぶ人は、自分の周囲にある「学びに使えそうな仕事」を探して自分の仕事にすることを繰り返す ・期待されて学ぶ人は、上司とかの期待に応えて新しいことを学ぶ ・「勝手に学ぶ人のスピード」＞「期待されて学ぶ人のスピード」なので、格差が開いていく ・「早く行きたければ一人で行け、遠くへ行きたければみんなで行け」が実現できない ・勝手に学ぶ人を止める理由も見つからない ・困ったなあ（解決策わからない） では詳細を書いていく。 勝手に学ぶ人：自分の周辺にある「誰も手をつけてない仕事」を発見し、自分の学びに利用するそれぞれが自分の担当範囲の仕事をしているとする。 それぞれが自分の担当範囲の仕事をしている勝手に学ぶ人は、「誰も手をつけてない」かつ「自分の学びになりそうな」仕事を自ら発見して、自分の仕事として取り組む。 勝手に学ぶ人
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AWS Lambda のアクセス許可を紐解く - KAYAC Engineers' Blog
SREチームの橋本です。SRE連載の11月号になります。 AWSの多くのリソースはIAMでアクセスを一元管理されていますが、Lambdaではユーザーが実行したり他のAWSサービスから実行されたりする都合上、様々なポリシーが絡んでいます。 特に「Lambdaを呼び出す許可」についてはID（アイデンティティ）ベースのポリシーとリソースベースのポリシーで内容が被るため、どちらで設定するか混乱しているケースも見られます。 本記事ではこうしたポリシー事情をterraformの例と共に整理し、権限設定のベストプラクティスも検討します。 そもそもIAMのポリシーについて ドキュメントによればAWSのポリシーは実に6種類ものタイプがありますが、「使用頻度の高いものから」とあるように最初のIDベースが非常に多くのサービスで共通して使われており、次いで2番目のリソースベースが一部サービスで必要になるでしょう。
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デフォルトのエンドポイントの有効無効をAWS CFnテンプレートとOpenAPIで指定する - Qiita
AWS CloudFormation と OpenAPI を使用して Amazon API Gateway を構築する時、「デフォルトのエンドポイント」を無効にする方法がわかりづらかったので、ノウハウを残します。 AWS SAM の AWS::Serverless::API リソースには、デフォルトのエンドポイントの有効と無効を切り替える DisableExecuteApiEndpoint プロパティがあります。 しかし、AWS CloudFormation テンプレートで OpenAPI を DefinitionUri 使用して設定している場合（調査中）、DisableExecuteApiEndpoint プロパティが効きません。 従って、AWS の OpenAPI 拡張を使用し、AWS CloudFormation テンプレートではなく、OpenAPI 内に設定を定義する必要があります
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Dialog と Popover #2 | blog.jxck.io
Intro showModalDialog() は今から考えれば、確かにひどい API だった。 しかし、何か Modal を開き、ユーザにインタラクションをさせ、閉じたらそこで入力された値や選択された結果を取得し、処理を進めたいユースケース自体は、規約への同意取得や、 Cookie バナー、ログインなど多々ある。 そういった場面では、ライブラリなどを用いて実装する必要があったが、 Modal を実装するのは実際にはそんなに簡単ではなかった。 Modal, Dialog, Modal Dialog 最初に、用語を少し整理しておこう。 Modal Dialog Modal Dialog non-Modal Dialog Dialog とは、そもそも「対話」という意味であり、 UI の文脈では入力や選択を求める「対話的な UI」のことを指す。 既に実装されている alert(), confir
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Google AI Gemini API |プロンプト ギャラリー |Google for Developers | Google AI for Developers
Gemini 1.5 Flash の値下げ、すべてのデベロッパー向けのファインチューニング アクセスなど詳細
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Everything you need to know about Python 3.13 – JIT and GIL went up the hill | drew's dev blog
Everything you need to know about Python 3.13 – JIT and GIL went up the hill Table of Contents On 2nd October 2024, the Python core developers and community will release CPython v3.13.0 – and it’s a doozy. (Update: release has now been pushed back to 7th October.) So what makes this release different, and why should you care about it? In short, there are two big changes being made to how Python ru
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AWSの設定値保存：最適な方法を選ぶためのガイド - KAKEHASHI Tech Blog
この記事は秋の技術特集 2024の 17 記事目です。 はじめに Musubi AI 在庫管理で DevOps エンジニアをしている kacky です。 Web アプリケーションの開発において、設定値の管理は避けて通れない課題です。データベース接続情報や 機能フラグなど、アプリケーションの挙動を左右する重要な情報を安全かつ効率的に扱う必要があります。 AWS では、設定値の保存に利用できるサービスがいくつか存在します。本稿では、特に S3, AppConfig, Parameter Store の 3 つに焦点を当て、それぞれのメリット・デメリットを比較し、最適な設計を選択するための決定法を紹介します。 なぜ設定値の保存先を検討する必要があるのか？ 設定値をアプリケーションのコード内に直接記述してしまうと、環境ごとに設定を変更する際にコードを修正する必要が生じ、運用ミスやセキュリティリスク
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xUnit Test PatternsのTest Doubleパターン(Mock、Stub、Fake、Dummy等の定義) - 千里霧中
最近、昔作ったTest Doubleの解説資料を参照・引用してくれる方がちらほら出ていて恐縮しているのですが、見直してみると結構わかりにくい資料なので今回文章としてまとめたいと思います。内容は世間一般的に言われているMock、Stub、Fake、Dummyといった言葉の定義になります。 Test Doubleとは Test Doubleとは、テスト実行時に、テスト対象が依存しているコンポーネントと置き換わるものです。「テスト代役」と訳されることもあります。世の中でMock、Stub、Fake、Dummyなどと呼ばれているものの総称に位置づけられます。 簡単な例を以下に示します。このコードでは、テストメソッド「テストコード()」がメソッド「テスト対象()」をテストしています。また「テスト対象()」は、中でメソッド「外部メソッド()」を実行しています。なお「外部メソッド」はテスト対象でないとし
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From LLMs to LLM-based Agents for Software Engineering: A Survey of Current, Challenges and Future
From LLMs to LLM-based Agents for Software Engineering: A Survey of Current, Challenges and Future Haolin Jin, Linghan Huang, Haipeng Cai, Jun Yan, Bo Li, Huaming Chen Haolin Jin, Linghan Huang and Huaming Chen are with the School of Electrical and Computer Engineering, The University of Sydney, Sydney, 2006, Australia. (email: huaming.chen@sydney.edu.au)Haipeng Cai is with the School of Electrica
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Your AI Product Needs Evals –
Motivation I started working with language models five years ago when I led the team that created CodeSearchNet, a precursor to GitHub CoPilot. Since then, I’ve seen many successful and unsuccessful approaches to building LLM products. I’ve found that unsuccessful products almost always share a common root cause: a failure to create robust evaluation systems. I’m currently an independent consultan
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ReActとは？GPTにおけるReActという概念についてわかりやすく解説。 – LEAGENCE
GPT関連で時々聞く、ReActとは何なのかについて、わかりやすく解説していきたいと思います。以下は論文です。 https://arxiv.org/abs/2210.03629 ReActについて理解するために、まず大まかな概念から始めて具体的な例を用いて説明します。 ReAct（REasoning and ACTing）は、言語モデル（LLM）を使用して思考（推論）と行動を同時に行うための新しい枠組みです。ReActの主な目的は、自然言語推論と意思決定のタスクを統合することで、より高度な言語理解と知識活用を可能にすることです。 従来のChain of Thought（CoT）アプローチでは、モデルは内部的な推論に頼っていました。つまり、モデルは質問に答えるために、訓練中に学習した情報を基に推論を行います。しかし、これには限界があり、事実を捻じ曲げたり誤った情報を伝播させる可能性があります
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