「悪い人ではないんだろうけど、言葉選びが下手だなぁ」 わたしはAさんに対して、ときおりこう思っていた。 Aさんの考え方自体がおかしいわけではないのだが、なんだか癪に障る言い方が多いのだ。 なぜこの人はこんなにも言葉選びが下手なんだろうと不思議だったが、最近その理由がわかった。 彼は言葉選びが下手なんじゃない。単純に、「自分の言い分は正しいのだから、それを理解できない相手が悪い」と考えていたのだ。 かつてのわたしのように。 「言葉を選んで伝える」という発想がないAさん あるとき、数人で出身地の話をしていたときのこと。 Bさんが、Aさんの出身地を勘違いをしていた。 「Aさんって、沖縄出身だったよね？」 「いや、ちがうけど」 「あれ、沖縄って言ってたと思ったんだけどな」 「いやいや、沖縄出身なんて一切言ってないし」 「あー、ごめん。言ってたと思ったんだけど、だれかと勘違いしたのかも」 「思い込み

みたいなのが挙げられます。これが話題になった時にSNSで見かける言説が「十進小数 (decimal) 型ならこういう問題はない」です。 ですが、decimal型は十進小数を正確に表現できるという話でしかなく、全ての実数を正確に表現できるわけではありません。例えば、 1.0 / 3.0 * 3.0 の計算を考えてみましょう。数学的には、これはちょうど 1.0 になるはずです。 C#の場合 C#には標準の decimal 型があります。これで 1.0 / 3.0 * 3.0 を計算してみましょう。

DuckDB Foundationは2024年6月3日、オープンソースのインプロセス分析データベース「DuckDB」の正式リリースバージョン1.0.0（コードネーム“⁠Snow Duck⁠”⁠）をリリースした。 Announcing DuckDB 1.0.0 DuckDBは高速に動作するインプロセス分析データベース。ビルドする際に外部依存関係がなく、インストールとデプロイが簡単で、ホストアプリケーション内でインプロセスで実行したり、単一のバイナリとして実行できる。Linux、macOS、Windowsや、すべての一般的なハードウェアアーキテクチャ上で実行可能で、 Python、Rに深く統合されているほか、Java、C、C++といった主要なプログラミング言語用のクライアントAPIを備えている。また豊富なSQL方言が利用可能で、CSV、Parquet、JSONなどのファイル形式で、ローカルファ

Ankerのセキュリティカメラは配線不要。だってソーラー充電ですもの！2024.06.04 19:0067,828 小暮ひさのり Ankerが1台でぜんぶ解決してくれました。 モバイルバッテリーやイヤホンでおなじみのAnker。 迷ったらコレ買っておけば間違いないよねー！なテッパンなメーカーですが、ロボット掃除機や掃除機や、セキュリティ系アイテムまで幅広く｢生活の悩みを解決しちゃうよ｣ガジェットも取り扱っています。 Image: アンカー・ジャパン今回新発売された｢Eufy Solar Wall Light Cam S120｣もそんな生活寄りのアイテム。センサーライト＆セキュリティカメラの2in1防犯ソリューションなのです。まずは価格から。 価格は1万4990円ですが、Amazonでは6月10日（月）23:59までの間21%ポイント還元となっています。この期間にポチれば実質21％OFFって

オーストラリアのニューサウスウェールズ大学は2024年5月7日、超音波を使って、味を損なうことなくコールドブリュー（低温抽出）コーヒーを3分以内で作る方法を開発したと発表した。この研究についての論文は『Ultrasonics Sonochemistry』に掲載されている。 ホットコーヒーと比べて、滑らかで酸味や苦みが少ないコールドブリューコーヒーを好む人は少なくない。しかし、冷水でゆっくりと風味を抽出するのには12時間から24時間かかるため、飲みたい時に手軽に用意できないのが難点だった。 研究チームは、コールドブリューの抽出プロセスをスピードアップすることを目指し、挽いたコーヒー豆の抽出を早めるために超音波リアクターを使用する手法を開発した。具体的には、既存のBrevilleのエスプレッソマシンに、研究チームが特許を持つ独自の音波伝達システムを搭載。ボルトで固定された変換器を、金属のホーン

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。 オランダのライデン大学と研究機関AMOLFに所属する研究者らが発表した論文「Controlled pathways and sequential information processing in serially coupled mechanical hysterons」は、ゴムを使った構造物を用いて、エレベーター、自動販売機、改札口、洗濯機などのデバイスに用いられる単純な電子計算タスクを実行できることを示した研究報告である。 従来の電子機器では、複雑な回路を構成する多数の要素を用いてデジタルビットによる計算が行われている。一方、研究チームは、細長いゴム素材を機械的なビットとして使用した構造体を組み立てることで、電子回路を

渡瀬ゆず💉 @kamo_kamos 献血の感謝品。提供、ライオンズクラブって書いてあるから民間のボランティア団体が差し入れてくれたものなのね。ありがたい。 x.com/Kashuuer/statu… 2024-05-23 05:33:57

こんにちは！サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users

これは何？ 私tenajimaがデータ基盤のパイプラインを作るとき、レビューするときに意識している点を言語化したものです データ基盤を作る上での考え方の一つに役立てていただければ幸いです この記事の前提 dbtを使ったデータ基盤構築を念頭に置いて書いています、dbtの記法が出てきます CTEsが使える環境を想定しています 記事内でデータエンジニアもアナリティクスエンジニアも総称してデータエンジニアと呼んでいます データ基盤を「使う側」のクエリと「作る側」のクエリの違い 最近ではファーストキャリアからデータエンジニアの方も出てきているかもしれませんが、データサイエンティスト、アナリスト、ソフトウェアエンジニアを経験してデータエンジニアを行っている人が一般的と考えています。 特にデータサイエンティスト、アナリストからデータエンジニアへの転向は私の周りでは多いように感じており、その方達は(過去の

はじめに AWS Lambdaを使ってデプロイするときに、 Dockerイメージを使って、デプロイしたいケースがありました。 すでに、動いているLambdaをLambda Dockerへ変更する際に、 つまずきポイントがあったので、備忘録として、残しておきます Lambdaでコンテナイメージを利用とは？ Lambdaには、通常のLambda(ソースコードのみを記述するタイプ)と Dockerイメージを利用するパターンが存在する ※Dockerイメージは、ECRから参照し、Lambda上で実行が出来る なぜDockerイメージを使うのか？ 通常のLambdaとLambda Dockerには、仕様の一部に違う部分が存在している 今回、Lambda Dockerを利用したいと考えたのは、 通常のLambdaよりも、大きいパッケージを展開できる為 ●Lambda 50 MB (圧縮、直接アップロー

今回紹介するのは、PythonとWebブラウザコンポーネントを利用してデスクトップアプリを開発できる「pywebview」だ。Webブラウザの持つ高い表現力にPythonの豊富な機能を組み合わせることができる点が便利だ。 pywebviewを使うとPythonからブラウザコンポーネントを操作できる ブラウザの表現力をPythonに組み合わせたアプリを作ろう Pythonでちょっとしたデスクトップアプリを作りたい場面というのは、意外と多いものだ。ファイルを選択したり、オプションを選んだり、エディタにメッセージを入力してもらうなど、簡単なUIが必要なだけであれば、先日紹介したTkEasyGUIでも十分だろう。 しかし、もっと画面表示を凝ったものにしたい場合には、Webアプリにして、画面入出力にブラウザを利用することも多い。この場合、FlaskなどのWebフレームワークを利用する。この方法であれ

kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io kmizu @kmizu GPT-4oの画像認識力と理解力をもってすればいけるやろと思ってやってみたら実際いけた。 ペーパープロトタイピングから最初のHTML書き起こすのにかなり使えるのでは。 つーか指示そのものを画像の中に書いたの読み取ってくれるの何か世界の壁を超えて対話してる感があって凄い #GPT4o pic.twitter.com/3XHMFg3yye 2024-05-14 12:49:41

実世界のRustアプリケーションを効率良く開発するための実用的な知見集 仕事などで実世界のRustアプリケーションを書く時に実用的な知見やtipsがまとまっていたらいいなと思ったことはありませんか？ この本では、アプリケーションを書く時に悩むポイントや便利crateを素早くアプリケーションに組み込む際のポイントを紹介します。本の内容をスリムにするため、自分が学び始める前に知りたかったものに絞りつつ要所を紹介・解説します。Rustの言語仕様のメジャーどころやよく利用されているcrateはドキュメントが豊富なので、わからないところや詳しく知りたい部分はドキュメントを読んだりLLMに聞いてみたりしてください。 想定読者: "The Rust Programming Language" の要所を読み終えたくらいのこれからRustでアプリケーションコードを書いていく、または今まさにアプリケーションコ

「apt」は言わずとしれたUbuntuの基本を担うパッケージ管理システムです。今回はUbuntu 24.04 LTSに搭載された「apt 2.8.0」に関して、前回のLTSである22.04の「apt 2.4.12」以降に実装されたり、さらには古いLTSにもバックポートされたりした機能について紹介しましょう。 ちなみにaptの機能紹介は本連載でも何度か行っています。より古いバージョンからアップグレードする場合は、そちらも参照してください。 第327回「aptコマンドを使ってみよう」 第675回「apt-keyはなぜ廃止予定となったのか」 第676回「aptコマンドの最新機能あれこれ」 第677回「aptで使うsources.listのオプションいろいろ」 これらの記事では公開当時最新の2.3.6までしか紹介できていなかったので、2.3.6から2.4.12までの機能についてもまとめて紹介する予

A few years ago most API designers, developers, and technical writers would have had very little reason to bump into JSONPath, but its starting to get more and more relevant as more tools and standards start relying on it. So what is JSONPath, what is it used for, and how can you get up to speed with using it? JSONPath is a query language that can be used to extract data from JSON documents, which

In Vim, there’s a variety of commands that let you accomplish tasks in different ways. This can be overwhelming for beginners trying to figure out the most efficient keystrokes for editing. In this tutorial, I’ll share my approach to using Vim commands and offer some real life examples to help you improve your workflow. Guidelines Here are some general rules of my workflow: Don’t use mouse and arr

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの

今回はPythonで簡単にリトライ処理を追加できる「tenacity」を使ってみます。 デコレータ形式で簡単にリトライ処理を追加できるので便利です。 tenacityについて プログラムを書いていて、HTTPの通信などでリトライ処理を実装する機会は多いと思います。 今回はそんなリトライ処理を簡潔に書けるtenacityの使い方を説明します。 インストール インストールはpipで可能です。 インストール pip install tenacity 使い方 シンプルな例 シンプルな例 import random from tenacity import retry @retry def random_error(): num = random.randint(0, 10) if num > 4: print(f"Error: num={num}") raise Exception("Error!