山下 裕毅 先端テクノロジーの研究を論文ベースで記事にするWebメディア「Seamless/シームレス」を運営。最新の研究情報をX（@shiropen2）にて更新中。 英サリー大学や香港中文大学などに所属する研究者らが発表した論文「Learning fast and accurate absolute pitch judgment in adulthood」は、絶対音感は成人になってからも習得できるのかを調査した研究報告である。 絶対音感とは、外部の基準音なしで音の高さを正確に識別できる能力である。これまで、この能力を獲得するには特別な遺伝的素質と幼少期（臨界期）での音楽訓練が必須と考えられてきた。 そこで研究チームは12名の音楽家を対象に、8週間のオンラインコンピュータ訓練プログラムを実施した。参加者は平均21.4時間かけて1万5,327回の訓練を行う。訓練は「F」の音から始まって、徐々
はじめに こんにちは、Latte72 です。 慶應義塾大学公認サークル Computer Society で低レイヤーを扱うシステム班の班長を務めることになったので、後輩たちに低レイヤー技術（特に自作言語やコンパイラ・インタプリタの実装）について興味を持ってもらうにはどうしたらいいかと考えながらこの記事を書いています。 この記事は私のサークルに入会した新入生や、プログラミング言語がどのようにして動いているのかに興味がある人、低レイヤーにあまり詳しくないけど自作言語や自作コンパイラに興味がある人たちに向けたものです。 プログラミングに関する事前知識がなくても読めるように、多くの補足をつけています。 既にプログラミングに精通している方にとっては説明が不適切に感じる部分があるかもしれません。温かい目でご覧いただき、コメント欄にてご指摘いただければありがたいです。 当初は１つの記事として公開しよう
Dockerfileの最適化やエラーの原因などの質問に答える「Docker AI Agent」ベータ公開、Docker Desktopで利用可能に Docker社は、開発者がDockerに関する課題に直面したときの質問などに答えてくれる「Docker AI Agent」（プロジェクト名：Gordon）をベータ公開したと発表しました。 Docker AI Agentは2月5日にリリースされたDocker Desktop 4.38にサインインした全ユーザーに順次提供されていく予定だと説明されており、Dockerを始めるとき、既存のDockerfileやComposeファイルを最適化するとき、Dockerテクノロジー全般を理解するときなど、Dockerに関連する質問や疑問などに答えてくれます。 下記の画面のように、Docker Desktopのメニューから「Ask Gordon」を選択すると、チ
日本IBM（「Wikipedia」より／Yoshi Canopus） NHKがシステム開発を委託していた日本IBMに対し、開発の遅延による契約解除に伴い計約55億円の代金の返還と損害賠償を求めて東京地裁に提訴した係争事案。NHKは、日本IBMが開発の途中で突然、NHKに対して大幅な開発方式の見直しと納期遅延を要求したと主張しているが、これに対し日本IBMは7日、以下のリリースを発表して反論したことがIT業界内で注目されている。 ＜現行システムの解析を進める中で、提案時に（編集部追記：NHKから）取得した要求仕様書では把握できない、長年の利用の中で複雑に作り込まれた構造となっていることが判明したため、当社はNHKに対し、解析の進捗状況、課題およびそれに対する対応策を随時報告し、共にその対応を検討してまいりました。こうした中で当社は、同システムを利用する業務の重要性も鑑みて、NHK指定の移行方
コンテナサイズ最小化のためのベースイメージ再考 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
AWS では Amazon ECS、Amazon EKS、AWS Lambda など多くのコンテナランタイムサービスが存在します。そうしたコンテナランタイムを利用する際の最初の一歩として行うのがコンテナイメージの作成です。AWS からも amazonlinux のイメージを提供していますが、デフォルトで 50MB 程度あります。コンテナイメージの起動を極力早く行うために、イメージサイズの削減を行っている方もいらっしゃることでしょう。 コンテナサイズの削減に関しては多くのプラクティスが存在しますが、今回はベースイメージに着目して、それぞれにどういった特徴があるのかを整理していきたいと思います。なお本記事は Dockerfile ベースでイメージをビルドすることを想定した解説になっています。また以下で特に記載がなければイメージサイズは 2025 年 1 月 9 日現在での arm64 用の l
スティーヴィー・レイ・ヴォーンのギター・テックが語った、“No.1”の詳細なセットアップ 2024-09-11 Legends スティーヴィー・レイ・ヴォーンが生涯愛し続けた絶対的メイン・ギター“No.1”。本器に搭載されたピックアップや弦高などの詳細なセットアップは、すでに公になっているものも多いが、今回は改めてその真実を深掘りしていこう。1985年からスティーヴィーが亡くなるまで、彼のギター・テックを務めたルネ・マルティネスの証言とともにお届け。 文＝細川真平 Photo by David Redfern/Redferns 諸説あった“No.1”の製造年 スティーヴィー・レイ・ヴォーンは1983年にメジャー・デビューし、1990年にヘリコプター事故で亡くなった。その7年の間に彼が遺したものはあまりにも大きい。そのプレイとトーンに多くのギタリストが惚れ込み、影響を受け、憧れ、今でもそれら
クラウドストレージサービスを提供するBackblazeは、自社データセンター内で30万台以上のドライブを運用しており、定期的にメーカーやモデルごとのストレージデバイスの故障率を公開しています。2025年2月11日に公開されたレポートでは、29万8054台のドライブに関する年間故障率(AFR)などの年間統計が報告されました。 Backblaze Drive Stats for 2024 https://www.backblaze.com/blog/backblaze-drive-stats-for-2024/ 2024年にBackblazeが運用したHDDは全27モデルで、運用台数が4万185台と最多だったのは東芝の「MG08ACA16TA」です。2024年における全モデルの平均AFRは1.57％で、総故障発生数は4372件でした。なお、故障発生件数が0のモデルはありませんでしたが、Seag
はじめに こんにちは、コード・ドットです！ このたび、ご縁がありSaaSの自社開発企業へ転職することになりました。 ネット上には未経験からエンジニアへ転職する際の質問例は多く見られますが、実務経験2〜4年程度のエンジニア向けの転職情報は意外と少ないと感じました。 そこで今回、実際にメガベンチャーやスタートアップなど複数の企業の面接を経験し、その中で特に頻出度が高いと感じた質問を厳選してまとめました。 これから転職活動をされる方の面接対策の一助になれば幸いです！ 対象読者 エンジニアとしての実務経験がある 効率的に面接対策をしたい バックエンドポジションで転職したい 中途面接でどんな質問がされるか知りたい 自社開発企業へ転職したい 頻出度について 頻出度 説明
EKS Auto Mode クラスターの Kubernetes バージョンを更新する - アマゾン EKS
このページの改善にご協力ください 本ユーザーガイドの改善にご協力いただけませんか? すべてのページの右側のペインにある GitHub リンクで、このページの編集を選択してください。皆さまにご協力いただくことで、あらゆる人々に使いやすいユーザーガイドになります。 EKS Auto Mode クラスターの Kubernetes バージョンを更新する このトピックでは、Auto Mode クラスターの Kubernetes バージョンを更新する方法について説明します。Auto Mode は、ポッド中断の予算を通じてワークロードの可用性を維持しながら、ノード交換によるコントロールプレーンの更新を調整することで、バージョン更新プロセスを簡素化します。 Auto Mode クラスターのアップグレード時に、従来手動更新が必要だった多くのコンポーネントがサービスの一部として管理されるようになりました。アッ
お疲れさまです。とーちです。 Terraformを使っていて「今のState fileの状態を簡単に確認したいな」と思うことはないでしょうか？私は稀にあります。 今回は、そんな悩みを解決してくれる「terraform-tui」というOSSツールをご紹介したいと思います。 とりあえずまとめ Terraform Stateをグラフィカルに可視化できる リソースの検索や詳細表示が直感的に可能 Plan/Applyもツール上から実行可能 terraform-tuiの主要機能 1. State管理の可視化 Terraform stateツリーの完全な可視化 リソース状態の詳細表示と簡単なナビゲーション ツリー構造での直感的な状態把握 2. 検索・操作機能 stateツリーとリソース定義の検索 リソースの単一/複数選択 リソースの削除機能 3. Plan/Apply機能 terraform-tuiから
脳外科医 竹田くんのモデル @Takedakun_model これから、ぽつらぽつら、つぶやいていきます。お耳汚し、お目汚し、お口汚しになるかもしれませんが、ご容赦ください。 今後、裁判の経過などについても報告していきます。 #赤穂市民病院 ＃医療事故 ＃脳外科医 ＃竹田くん ＃古荒 ＃赤穂民報 #週刊現代 ＃松井宏樹 #朝日稔 脳外科医 竹田くんのモデル @Takedakun_model あけましておめでとうございます。2009年より続けてきた臨床医人生が終わったと思うと実に感慨深いですね。KOをやめて、医学部を目指そうと思ったときもこんな感じだったかな。 2025-01-01 03:19:37
2025年1月末に14年間勤務した 面白法人カヤック を退職し、2025年2月から さくらインターネット に入社しました。 転職の経緯 自分はここ数年、クラウドを便利に使う「隙間家具OSS」として主にCLIツールをいっぱい作ってきたわけですが、実はサーバー/デーモンっぽいものを作るのも好きなんですよね。とはいえ昨今の状況で自作のミドルウェアやサーバーをクラウド上にデプロイしても運用が大変なだけですし(自分以外に運用させるのはなおさら)、なかなかできないなと。 そんなこんなで手持ちの運用サービス(10年続いたソーシャルゲームやもろもろ)が終了することになり、やることないなどうしようかなと思っていたタイミングで 2024年夏に kazeburo さんから誘われ、tagomoris さんも入るということでこれは面白いことができるかな、というのがきっかけです。 エンジニア向けにものを作るというのを
第１ 作者と作品について 私（漫画作者）は、赤穂市民病院 脳神経外科で２０１９年から２０２０年にかけて複数発生した医療事故のうち、２０２０年１月２２日に起きた医療過誤の被害者の親族です。 当時、私は一連の医療事故や脳神経外科の内情について、当事者や関係者の方々から直接、あるいは間接的に情報を取得することができる立場にあり、およそ現実とは思えないような異常な事実経緯を詳細に記録し、それらの情報を題材に『脳外科医 竹田くん』を描きました。 この漫画自体はフィクション（架空世界で展開される物語）ではあるものの、医療事故、及び医療事故にまつわるエピソードは、赤穂市民病院の医療事故事件と病院内のトラブルをモチーフにしています。なぜ同一医師による医療事故が多発してしまったのか、なぜ検証が適切に行われなかったのか、なぜ学会から認定停止処分を受けたのか、といった物語のテーマを読者にわかりやすく伝えるために
Reference Docs Guides Provider Examples Community Sponsored by Introduction External Secrets Operator is a Kubernetes operator that integrates external secret management systems like AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault, Google Secrets Manager, Azure Key Vault, IBM Cloud Secrets Manager, CyberArk Conjur, Pulumi ESC and many more. The operator reads information from external APIs and automatically
Google Cloud Japan のRyuSAです💪 Kubernetes は大変便利です。多くのコンテナを論理的にまとめてデプロイしたりノードのオートスケールのエコシステムが充実していたり、昨今のクラウドネイティブな環境においてなくてはならない存在です。 しかし便利である一方その挙動は複雑です。Pod をデプロイするだけでも内部的には kube-scheduler や kubelet、containerd など複数のプロセスが関与し、トラブルシューティングするためには様々なログやステータスを確認しなくてはいけません。 Kubernetes History Inspector は Google Cloud リポジトリで公開されたOSS で、Kubernetes の監査ログなどを元に特定の時間枠で Kubernetes 内で起きていたイベントをタイムライン化、オブジェクトのヒストリーを
まず触れるべきは、2社が3日に設立したSB OpenAI Japanへ、クリスタルの利用料として年間4500億円（30億米ドル）を支払うという金額のインパクトだ。孫氏はトランプ米大統領やサム・アルトマン氏とともに、米国に4年間で約77兆円（5000億米ドル）を投資する「Stargate Project」を発表しており、クリスタル事業とそれへの支払いも同じ一連の投資とみられる。 クリスタルは「全ての仕様書、プログラミングコード、会議といったその企業のあらゆるデータを読み、AIエージェントとして自律的に事業やサービスを変革する」というもの。 日本の企業にクリスタルを提供するに当たっては、推論（学習済みモデルの実行）や追加学習などを安全に行うために日本国内に専用のデータセンターを置く構想を発表。その際にも「Stargateの延長線」とする孫氏の発言もあった。 また、この「年4500億円」は米Op
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