大きな効果を上げるために チューニンガソン#1~#3の改善率を見ると、アプリケーションや全体のアーキテクチャに手を入れないで改善できるのは最大でも10倍以下です。もちろん数倍速度が違えばサーバ台数を大きく減らせるので有意義なのは間違いないのですが、ISUCONやチューニンガソン#4のような飛躍的な高速化は望めないことがわかります。 つまりチューニングでは、単にパラメータ設定を変更するのみではなく、ボトルネックになっているコードやクエリ、アーキテクチャに的確に手を入れていくことで大きな効果を上げることができるのです。 ボトルネックの発見と解消が大事 システム全体の処理時間についてパレートの法則(経験則)を適用すると、「全体の処理時間の80%は20%の部分で発生している」ということになります。実際にシステム全体で一番ボトルネックになっている部分を解消しないことには、ほかの部分に手を入れても大
この記事はエムスリー Advent Calendar 2021 2日目の記事です。 デジカルの末永(@asmsuechan)です。社用PCで使うメモツールを作った話をします。どうせなら全部作ろうと思って仮想DOMライブラリ、CSSフレームワーク、マークダウンパーサ、IndexedDBラッパーから自作しました。 下でも紹介しますが、先日作ったマークダウンパーサを実際に使用したアプリケーションとなります。 www.m3tech.blog 作ったもの 名前はtinyです。小さくて軽い、をコンセプトにしたのでこんな名前になりました。 フォルダ分けされてたりゴミ箱もあったり検索できたりと、どっかで見たことあるような最低限のメモツール用機能は備わっています。 あとダークモードも作ってみたり (使ってない)。 背景 私は4月にM3に入社したのですが、入社してから「社用PCで使えるちょうどいいメモツールが
検索可能になっていないPDFを、ScanSnap付属アプリでOCR処理をして検索可能なPDFにする方法(ScanSnapでスキャンした1ページのPDFにJPGとして追加してからOCR処理する) 前提 Mac MacBook Pro macOS Big Sur ScanSnap 富士通 PFU ドキュメントスキャナー ScanSnap iX1600 (ホワイト/両面読取/ADF/4.3インチタッチパネル/Wi-Fi対応) - Amazon.co.jp 問題 検索可能になっていないPDF(ScanSnap以外で作成された画像のみのPDF)は、そのままではScanSnap付属アプリでOCR処理できない。 解法 ScanSnapでスキャンした1ページのPDFを用意しておき、そこにOCR処理したい全ページをJPGとして挿入したPDFを作ってから、それをOCR処理すればいい。 手順 ScanSnapで
「自分は依存症かもしれない」と悩んでいる方、「やめたいのにやめられない」と苦しんでいる方、家族や恋人、友人の「依存症かもしれない行動」に困っている方…どんな方でも歓迎です。何か一つでも、あなたが楽になるきっかけが見つかることを願っています。 監修:松本俊彦(独立行政法人 国立精神・神経医療研究センター 精神保健研究所 薬物依存研究部/自殺予防総合対策センター) もくじどこからが依存症?「非物質系」の依存とは?アディクションと習慣の違いは?やめられないのはなぜ?相談窓口/支援団体/サービスなどどこからが依存症?最近、「依存症」という言葉は、ニュースやワイドショーなどで何かと使われるようになってきました。しかし、依存症に関する正しい知識はまだまだ世の中に広く知られているとはいえず、誤解や偏見も多いのが実情です。そうした中で、さまざまな情報が氾濫し、自分や家族の状態に「これって依存症?」と混乱す
「ラ・ポサーダ」、スペイン語で「小さなお宿」。 1995年のオープン以来、多くのリピーターのお客様をお迎えする、家族経営の温かみ溢れるペンションです。 オーナーである山口友孝は、西伊豆の土肥出身の柔道家。 20代で柔道のナショナル・コーチとしてメキシコに招かれ、 25年間多くの優秀な選手を育て上げたメキシコ柔道の父的存在。 そんなオーナーが、帰国後、本物のメキシコ文化を日本に紹介したいとの熱い思いから、 故郷の西伊豆・土肥で「ラ・ポサーダ」をオープン。 オーナーの妻が本場で学んだメキシコ料理が自慢の、多くのお客様に愛され続けてきたペンションです! オーナー家族の笑顔溢れる温かい雰囲気の中、素敵なひとときをお過ごし下さい。
note.com 僕の間違いじゃなければ、時々はてなのブログでコメントを頂いた方のように思う。Python関係で。大変お世話になりました! 法人の設立にあたっての事務処理と、会社運営のお気持ち編を、自分の体験からまとめてみます。2016年6月にノリ(そうだ独立しよう)だけで起業して7年ほどひとり。今は2人体制になった。 会社を大きくする方法はなんもわからんので、そういう内容を期待される方はすいません!沿わないと思う! 1. 決算処理は専門家に任せたほうが良い 自分は前職の会計事務所でお世話になったため、起業当初から会計事務所を利用させてもらっている。年間30万弱。決算処理込み。 6月1日に創業したけど、タイミング的に6月になっただけで、深い意味はなかった。会計事務所的に3末はGW進行と重なるので避けたほうがいいかも。 決算処理は確認しないといけない事項が多すぎて、素人がいくら確認しても漏れ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる(多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない)ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話(task-oriented dialogue)」と「雑談(chit-chat dialogue)」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ
ひとり会社を経営してこの4月から第6期になる。期間として次の12月で創業5年になる。先日、その5年近くの経営の中での失敗からのふりかえりについて書いたところ、多くの人たちに読んでいただいたので嬉しい。 この記事で引用した次の経理の書籍についても多くの人たちが読んでくれているようにみえる。それ自体は素直に嬉しいものの、約4年前の記事であるため、当時の私が起業に関して無知だったり、よくわかっていなかった内容もいくつかある。そこで現時点でのアップデートを含め、いま私が起業するならこうした方がよかったと、自身の経験からわかったことを整理してみる。 起業時に夢も希望もない私自身、先にあげた過去の記事を読み返していて、よい大人がひどい理由で会社を辞めたものだと思う。一方で世の中には既存の社会構造や組織に馴染めない人もいる。自分で会社を経営することは自己責任ではあるが、社会に対して馴染めないなにかを少し
※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 1.PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近(2024.05)、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 2.ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて2つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか? / How tough is CockroachDB?
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
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