2025-03-20 00:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

e51ca0d…というオブジェクトはblobオブジェクトであり、中身は「Hello
Git」というテキストファイルであることがわかる このe51ca0d…というオブジェクトの実体は、.git/objectsの中にファイルとして格納されている。 また、mainの実体も同じコミットハッシュを指しているだけで、ここに上流ブランチの情報はない mainの上流ブランチは、ブランチの実体ファイルではなく、.git/configというファイルに保存されている。 先ほどはref: refs/heads/mainと、mainブランチの実体ファイルへのパスが格納されていたが、今はHEADが直接コミットを指していることを反映して、そのコミットハッシュが保存されている。

中島氏によれば、MicrosoftのPhi-4に代表されるSLM（小規模言語モデル）の能力がLLM（大規模言語モデル）並みに上昇することで、法人向けエンタープライズ市場では近い将来、クラウド上のAIサービスではなく、個人のパソコンや社内のAIサーバーでオープンソースなSLMを走らせるのが主流になるという。 「地球と火星の距離」の問題に対する回答は「近いです」というぶっきらぼうなもので、「なぜ近いのか説明して」と尋ねて初めて、「満月の夜に火星が月の近くに見える場合、地球、月、火星がほぼ一直線上に並んでいることになります。中島氏によると Claude 3.7 sonnet や GPT-4o、Grok 3 も間違える難しい問題だという） 【関連】中島聡が大胆予測、「コードが書けるAI」で「SIerの中抜き」が意外な進化を遂げる理由…ムダすぎて草？ 話題のDeepSeekによる「考えるモデル」です。

肉体労働は機械で置き換えられる部分ってのは、既に置き換えられているのが現実ですよね @andexihaeienni ソフトだけで済むなら代替が早く、ハードの問題もあるものはすぐに代替できない
よく考えればそうだよなという感じ
この予測は極度に特化した作業ロボットに考えが引っ張られてしまった感じ @andexihaeienni これは受付や店員をAIでリプレイスするのが簡単だと思われていたのではなく
デザイナーやクリエイターなどの知的作業が難し過ぎてマニュアル化出来なかったため
誰もAIで置き換えることはできないと思っていたから @andexihaeienni GPT3.5あたりのLLM登場（2年半前くらい？）で、生成AI自身の性能や評価が一気に変わっちゃったからね。
それ以前の予測が外れているのは仕方ないかと思う @andexihaeienni いわゆる頭脳労働がAIへの代替が進み、エッセンシャル・ワークは人間が続けている

コストの高いものこそAI化のインセンティブがある @andexihaeienni 実際のところ、コスト対効果が高いのが真っ先に代替されそうだけど（専門性が高くて高収入な職だけどデータ蓄積の学習でAIに代替が容易になる職種） @andexihaeienni 結局のところ、社会的な責任感がAI依存度に比例する気がする…彼らが舵取りやお金を手放す訳がないの。 @andexihaeienni アナウンサーって下手するとAIどころか棒読みちゃんでもいいような？ @andexihaeienni ずっと自動化されると言われ続けた自動車がなかなかされず生成AIが爆発的に広がったのはすごい話ですよね〜 @andexihaeienni 安い仕事こそAIに変わると信じられてきたが、
実情は逆 @andexihaeienni 肉体労働を共うなう職業はAIに加えて機械化とかも必要だから代替可能性低いってのまずあるのにね。

下記のリンクからご応募お待ちしています！ jobs.m3.com *1:https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/latest/framework/rel_fault_isolation_use_bulkhead.html *2:なぜ当時 Aurora MySQL を採用したのか、という話は割愛していますが、要件が曖昧な新サービス・機能の開発において、あとから見れば（結果論で言えば）ベストな技術選定ではなかった、というのはよくある話でしょう。 今回は、デジカルを構成するサービスの DB（基本的に読み取りのみ）を Aurora MySQL から Fargate 上の SQLite に移行し、性能も向上しつつ当該サービス全体のインフラコストを約 1/8 まで大幅に削減できた 話をご紹介します。データを Fargate のメモリに載せるため、Fargate Task のリソースこそ 0.25vCPU / 0.5GiB RAM から 1vCPU / 4GiB RAM に増強したものの、コスト面で支配的だった Aurora MySQL が丸ごと消えた効果がやはり圧倒的です。

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All rights reserved.。目隠し状態で対戦するスト6イベント「傀儡杯」 3月19日 17:13 UGREEN、原神コラボのモバイルバッテリや充電器など 3月19日 17:02 デル、3,440×1,440ドット表示対応でUSB Type-C給電も可能な34型モニター 3月19日 15:44 ASUS、最大1,000TOPSのAI性能を発揮する小型AIスパコン 3月19日 15:25 Matrox、4枚連結で最大16画面の4K/5K出力も可能なビデオカード 3月19日 14:32 MSI、Google TV搭載の27型4K白色スマートモニター 3月19日 13:44 令和なのに「Core 2 Duo」登場？と思ったら古くて新しいスマートウォッチだった 3月19日 12:40 ASUS、GeForce RTX 5080/5070 Ti搭載のハイエンドゲーミングPC 3月19日 12:34 ネジ固定により堅牢に固定できるUSB Type-Cケーブル。240W USB PD/20Gbps転送に対応 3月19日 11:44 Stability AI、静止画から指定したカメラワークのビデオが生成できる技術 3月19日 11:31 ASUS、Core Ultra 9+GeForce RTX 5080搭載の18型/16型ゲーミングノート 3月19日 11:30 エレコム、“かわいい”リストレスト/マウスパッド/デスクマット「UKIU」 3月19日 11:25 Desktop Mateに「ずんだもん」が登場。

X： ＠shiropen2 公立はこだて未来大学と神戸大学に所属する研究者らが発表した論文「UltrasonicWhisper+: 超音波によるヒアラブルデバイスへの可聴音生成攻撃手法の提案」は、周囲のイヤフォン装着者だけに聞こえる虚偽の指示や環境音をこっそり提示できる超音波攻撃を提案した研究報告である。 Source and Image Credits: 渡邉 拓貴, 寺田 努, UltrasonicWhisper+: 超音波によるヒアラブルデバイスへの可聴音生成攻撃手法の提案, 情報処理学会, インタラクション2025 Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved. 続きを読むには、コメントの利用規約に同意し「アイティメディアID」および「ITmedia NEWS アンカーデスクマガジン」の登録が必要です Special ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。攻撃者が超音波を発すると、イヤフォンの外向きマイクがこれを受信し、内部で可聴音に変換され、イヤフォンのスピーカーから着用者の耳に届けられる。

NUROってNTTのダークファイバ使ってて、家の中まで工事はNTTが請け負ってるんだよね
NTTはもちろん自前のフレッツの工事優先するからNUROの工事待ちはクソ長い(俺も1ヶ月は待った)

今はフレッツ光クロスだけど、1週間とかで工事来てめちゃ早だったから、サポートの迅速さのメリデメはありそう x.com/Mates_ENGINEER… @Mates_ENGINEER 私はそれで一月止まりました。 @Mates_ENGINEER 自分もONUの交換のために問い合わせましたが、1時間待ちって感じでしたね
画面閉じてもログが残るってことだったので、こういうチャット系はログ残るなら一度に書き込んで放置が前提なイメージですが、やっぱり1日で完結したいので、途中からスマホ→PCに変えて、画面の端の方で開いておいたら楽でした @Mates_ENGINEER またNUROですか・・・って感じですね。

個人向けネット回線と電話って一般的にこんな物？
私が焦りすぎなだけかな？ 予備の楽天モバイルでテザリングして何とかネットに繋いでるけど、ギガ数が増えて本来発生する筈ではなかった費用が発生しているし、速度的に業務に支障が出てる。

・コード上にAPMエージェントを組み込み、New Relicに直接送信 ・ コンテナのサイドカーとしてinfra agent組み込んでNew Relicに送信 ・ EC2についてはinfra agentを直接配置してNew Relicに送信 ・ コンテナのサイドカーとしてFireLensを組み込み、New Relicに直接送信
(＊FireLensでS3、CloudWatch Logs、New Relicにカスタムルーティングを行なっている) ・ EC2に関してはfluentを利用してCloudWatch Logsにエラーログのみ転送し、トリガーとしてlambdaを設定しNew Relicに送信 ・ ALBのログなどAWS固有のサービスログに関しては、S3に保存し、その後Athenaを利用して集計しlambda経由でNew Relicに送信 Log Forwarder 構成 監視アラートに関しては、設定できるポイントはいくつかありますが一元的にアラート管理を行いたいのでアラート設定を行う必要のあるメトリクスやログはNew Relicに流してそこで設定するようにしています。 イメージ
– XX月XX日 21:00
サッカー日本対XXX ユーザー想定同接数　XX万人　→ 　x10倍テンプレート利用 サービスを安定稼働させるには欠かせないのが監視、最近では予防的な措置を含めて観測するオブザーバビリティーとしてシステムの安定稼働に必要な要素として再定義されています。
まずTVerのサービスに関しては大部分がAWS上で稼働しています、一部のコンポーネントに関してはGCP上でも動いていますが、これはサービス（サービスを構成する個々のコンポーネント）やデータ特性などにより各種パブリッククラウドの事業者のサービスを使い分けているのでこのような構成となっています。

私たちは、AIを単なる効率化ツールではなく、ナレッジを蓄積しながら自律的に活用する開発手法を提案します。適切に設計すれば、AIはコードを書く、ドキュメントを整理する、意思決定を支援するなど、人間と協業しながら進化できます。人とAIの役割を見極め、開発プロセスを支援・拡張・自律化の3ステップで最適化する。

特定のユーザーセグメントの利用状況はどうなっているか？ (例: 20代のワーカーさんはどのような職種の求人に応募する傾向があるか？) 過去の施策はどのような影響を与えたのか？ (例: 新しいレコメンド機能をリリースした後、ユーザーのエンゲージメントはどのように変化したか？) ユーザーが離脱するポイントはどこか？ (例: 応募完了までのフローにおいて、どの画面で離脱するユーザーが多いか？) これらの問いに、必要なタイミングで自分自身でアクセスし、分析できる能力。しかし今後は、データアナリストの方に分析を依頼する前に、自分で簡単なクエリを書いてみることで、より質の高い議論ができるようになるのではないかと考えています。 このように、デザイナーが大小の不確実性に向き合いながら体験を設計するのであれば、データを扱うことは基本的なリテラシーにしてよいのでは、と考えました。

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・これまでGIGAZINEを支援してくれたメンバーのリスト ユーザー名 パスワード – パスワードの再発行 インターネットのセキュリティを向上させるため、Cloudflareがリスボンオフィスに乱数生成のための「波マシン」を設置したことを明らかにしました。

Chaos in Cloudflare’s Lisbon office: securing the Internet with wave motion
https://blog.cloudflare.com/chaos-in-cloudflare-lisbon-office-securing-the-internet-with-wave-motion/

Chaos Using Waves at Cloudflare’s Lisbon Office – YouTube データの盗聴を防ぎつつ正しい相手に届けるには、通信に使用する暗号の「鍵」を生成する際のランダム性が大切です。

Dependabot対応 … ライブラリの脆弱性対策 皆さんはライブラリアップデートを行った経験はありますか？無闇に最新バージョンにあげてビルドできなくなり、泣く泣くバージョンをそのままにするといった経験が人生一度はあるのではないでしょうか？ ライブラリアップデートには以下のような問題が生じます： 考慮を怠るとシステム障害に発展する場合もありますし、何せ対応のためにコンテキストスイッチが発生するのは避けたいです。
ぜひ皆さんお手持ちのDevinにもタスクを任せてみてはいかがでしょうか？ *1:https://devin.ai/ *2:今回はすでに内製してる仕組みに組み込みましたが、webhookで簡単につくれます *3:https://app.devin.ai ehika
2025-03-19 11:30 freeeの開発組織を紹介するメディアです。 Devinの起動については、Devinを開発しているCognitionが紹介している自動レビューとライブラリアップデートのplaybookを参考にフローを自然言語で作成し、アラートをトリガーにAPIでDevinを起動するようにしました。

2025年3月19日 14時18分
通信 サイバー攻撃を未然に防ぐ「能動的サイバー防御」を導入するための法案は衆議院の委員会で審議入りし、平デジタル大臣は、政府による恣意（しい）的な運用が行われることがない仕組みとしており、憲法が保障する「通信の秘密」は侵害されないと強調しました。その上で、民間の通信情報の取得について、不正が疑われる情報のみが自動的に選別され、選別基準は新たに設置する独立機関が事前に審査するなどと説明し「恣意的な運用が行われないことを確保しており憲法が保障する『通信の秘密』の侵害は十分に防止される」と強調しました。 「能動的サイバー防御」を導入するための法案は、政府が電気や鉄道など重要なインフラの関連事業者と協定を結んだ上でサイバー攻撃のおそれがないか監視するため通信情報を取得できるようにするものです。

詳細とお申し込みはこちら 業種を問わず活用できる内容、また、幅広い年代・様々なキャリアを持つ男女ビジネスパーソンが参加し、… インフォグラフィックスとは、形のない情報やデータなど伝えたいことを分かりやすい形で表現する技法で… このセミナーでは「抜け・漏れ」と「論理的飛躍」の無い再発防止策を推進できる現場に必須の人材を育成… 3日間の集中講義とワークショップで、事務改善と業務改革に必要な知識と手法が実践で即使えるノウハウ… 8回のセミナーでリーダーに求められる“コアスキル”を身につけ、180日間に渡り、講師のサポートの… セミナー一覧 2025年3月21日（金）11:00～16:30 2025年3月25日 2025年3月26日 2025年3月27日（木） 13:00-17:30 2025年 3月 28日（金） 10:30～16:20（予定） 2025年3月28日（金） 14:00〜16:00 2025年4月10日 2025年4月10日 2025年4月15日(火) 14:00～18:30 2025年4月23日 これから構築するシステムに対して、多種多様なAWSのサービスから最適なサービスを選定し、組み合わ… 本書では、Wordが備える便利機能の数々や生成AIを使いこなしながら、日々の仕事効率を大幅にアッ… 稀有な実績と経歴を持つプロ経営者坂本幸雄が残した警鐘を振り返り、日本の半導体産業がグローバル競争… なぜトヨタは稼げるのか──その答えがここに。 質問のケースも同じですが、大手IT企業のリーダーは、パートナー会社のエンジニアの身分を隠すことなく自社（パートナー会社）の名刺を顧客先に出させるべきだと筆者は考えます。 パートナー会社の利用を含めて、仕事を完成させる手段はX社に委ねられますが、顧客先で常駐作業するメンバーについての配慮は必要です。

パブリックなクラウドサービスプロバイダーが提供する汎用的なマネージドサービスとは違い、自社で開発した製品をコストパフォーマンスの良い形で開発運用できるようにすることを重視したプラットフォームではありますが、基盤そのものは、将来のニーズに合わせて必要な機能をいつでも追加実装できるよう設計されています。 初回の本イントロでは、cybozu.comのクラウド基盤がKubernetesを中心にどのように構成されているか、その概要を知る上で必要と思われるものを選んで階層的に整理する形で説明しました。このような永続化されたデータをKubernetes上で扱えるよう、サイボウズではローカルストレージを切り出してpodにボリュームとして提供できるようにするCSIプラグインTopoLVMを実装し、さらにRookによりCephによる分散オブジェクトストレージを構築して利用しています。

「Core 2 DuoはPentium以来最大の革新」〜インテルCore 2 Duo発表会 後藤弘茂のWeekly海外ニュース Apple WatchやAndroid Wearの進化を加速するウェアラブル最適化SoC 2014年10月22日 「Core 2 DuoはPentium以来最大の革新」 2006年7月27日 トップページに戻る Amazon売れ筋ランキング Anker Soundcore P40i (Bluetooth 5.3) 【完全ワイヤレスイヤホン/ウルトラノイズキャンセリング 2.0 / マルチポイント接続 / 最大60時間再生 / PSE技術基準適合】ブラック ￥7,990 Anker Soundcore Life P2 Mini【完全ワイヤレスイヤホン / Bluetooth5.3対応 / IPX5防水規格 / 最大32時間音楽再生 / 専用アプリ対応】ブラック ￥4,490 イヤホン bluetooth ワイヤレスイヤホン 48時間の再生時間 重低音 LEDディスプレイ表示 小型/軽量 IPX7防水 ブルートゥース 接続瞬時 Hi-Fi ブルートゥース イヤホン Type-C 急速充電 ぶるーとぅーすイヤホン iPhone/Android/Pad適用 スポーツ/通勤/通学/WEB会議 (ホワイト) ￥39,999 【VGP 2025 金賞】EarFun Air Pro 4 ワイヤレスイヤホン Bluetooth 5.4/50dBアダプティブ式 ハイブリッドANC/最先端チップ「QCC3091」aptX Losslessに対応/ハイレゾ LDAC対応/Snapdragon Sound™ に対応/Auracast™に対応/52時間連続再生【6マイクAI 通話/PSE認証済み】 装着検出機能 (ブラック) ￥9,990 Apple EarPods (USB-C) ￥2,668 HEART ￥250 HEART ￥700 HEART ￥250 HEART ￥250 I MY ME MINE ￥250 by Amazon 天然水 ラベルレス 500ml ×24本 富士山の天然水 バナジウム含有 水 ミネラルウォーター ペットボトル 静岡県産 500ミリリットル (Smart Basic) ￥1,452 コカ・コーラ い・ろ・は・す天然水ラベルレス 560ml ×24本 ￥2,145 by Amazon 炭酸水 ラベルレス 500ml ×24本 強炭酸水 ペットボトル 500ミリリットル (Smart Basic) ￥1,435 by Amazon 天然水ラベルレス 2L×9本 ￥1,098 い・ろ・は・すラベルレス 2LPET ×8本 【Amazon.co.jp限定】 ￥1,168 葬送のフリーレン（１４） (少年サンデーコミックス) ￥583 SPY×FAMILY 15 (ジャンプコミックスDIGITAL) ￥585 黄泉のツガイ 9巻 (デジタル版ガンガンコミックス) ￥590 ブルーロック（３３） (週刊少年マガジンコミックス) ￥594 ONE PIECE モノクロ版 111 (ジャンプコミックスDIGITAL) ￥543 楽天市場 売れ筋ランキング 今だけ超得!【選ばれて安心No.1】楽天1位! 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10thクロニクル グッズ付き同梱版 （愛蔵版コミックス） [ 古舘 春一 ] ￥8,189 TVガイドAlpha EPISODE CCC （TVガイドMOOK） ￥1,100 my HERO vol.03 [ 株式会社 my HERO ] ￥1,500 SWITCH Mr.Children 30th ANNIVERSARY SPECIAL ISSUE ￥2,640 [5月下旬より発送予定][新品]ゴールデンカムイ (1-29巻 最新刊) 全巻セット [入荷予約] ￥17,226 うるわしの宵の月（4）【電子書籍】[ やまもり三香 ] ￥495 Copyright ©2018Impress Corporation. All rights reserved.。目隠し状態で対戦するスト6イベント「傀儡杯」 3月19日 17:13 UGREEN、原神コラボのモバイルバッテリや充電器など 3月19日 17:02 デル、3,440×1,440ドット表示対応でUSB Type-C給電も可能な34型モニター 3月19日 15:44 ASUS、最大1,000TOPSのAI性能を発揮する小型AIスパコン 3月19日 15:25 Matrox、4枚連結で最大16画面の4K/5K出力も可能なビデオカード 3月19日 14:32 MSI、Google TV搭載の27型4K白色スマートモニター 3月19日 13:44 令和なのに「Core 2 Duo」登場？と思ったら古くて新しいスマートウォッチだった 3月19日 12:40 ASUS、GeForce RTX 5080/5070 Ti搭載のハイエンドゲーミングPC 3月19日 12:34 ネジ固定により堅牢に固定できるUSB Type-Cケーブル。240W USB PD/20Gbps転送に対応 3月19日 11:44 Stability AI、静止画から指定したカメラワークのビデオが生成できる技術 3月19日 11:31 ASUS、Core Ultra 9+GeForce RTX 5080搭載の18型/16型ゲーミングノート 3月19日 11:30 エレコム、“かわいい”リストレスト/マウスパッド/デスクマット「UKIU」 3月19日 11:25 Desktop Mateに「ずんだもん」が登場。

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Go to list of users who liked Delete article Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「Linux で 確定申告 2023年度版」
https://qiita.com/nanbuwks/items/1f4796fc8c29762ee314
においては 結局 WindowsPC を使わざるを得なくて負けてしまいました。 まずこちらにアクセスして「確定申告書等を作成する」
https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/shinkoku/tokushu/index.htm

「確定申告書等作成コーナー」 「作成開始」 「はい」「はい」「スマートフォンを使用する」 ここでBANされるけれども F12を押してDevToolsを出して 2つあるうちの上の方の歯車、または点々を押して 「More tools」-「Network condistions」 「User agent」の「Use browser default」のチェックを外して「Chrome — Windows」を選びます。 勝ったッ! 確定申告完! Go to list of users who liked Go to list of comments Register as a new user and use Qiita more conveniently Go to list of users who liked Delete article Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? How developers code is here. Guide & Help Contents Official Accounts Our service Company。

https://x.com/hono3bono3/status/1891453190052126969 Devin向けにタスクを作成している間に前のタスクのレビュー依頼がきて、と如実にボトルネックが自分に移っていることを実感しました。

進捗をmarkdown管理にしてチェックリストをDevin自身に更新させるイメージ図 依頼の作成作業そのものを省力化するため、Devinへの依頼プロンプト自身を別のAIエージェントに作成してもらいます。

依頼からPR確認までをエディタ内で完結できる 先述の通り、Devinに作業をしてもらうには、課題をよく定義された小さいタスクに分割してやる必要があります。

NJZ（かつてNewJeansとして知られたアーティスト）による韓国商標登録出願の○と× 3/19(水)19:12 「リンクを張るだけでは著作権侵害にならない」ということはありません 3/17(月)10:30 「フルトラ」商標登録が無効に（特許庁はChatGPTによる”証拠”をスルー） 3/10(月)22:02 ヤマト不在連絡票偽装チラシ問題を知財的にまじめに解説する 3/7(金)10:22 Yahoo!ニュースからのお知らせ 編集部が選ぶ2月のオーサー記事2本 Yahoo!ニュースからのお知らせ 編集部が選ぶ2月のコメント2本 ベスト エキスパート 2025決定 Yahoo!ニュースでもっとも活躍した専門家は？ 「安けりゃ買うのか」コメが安かった15年間、消費者はコメよりパンにお金を投じてきたのに今さら高いとは 男性の「産後うつ」ってどんなもの？産婦人科医が名称、頻度、リスクなどを解説 #エキスパートトピ 「身ぐるみはがされ銃殺」北朝鮮の銭湯に関する怖い話 北朝鮮「国民の半分が飢えている」国連報告書が暴いた断末魔 加賀一向一揆を率いて上杉謙信や織田信長と戦い、非業の死を遂げた本願寺の坊官とは？ Copyright © 2025 栗原潔 無断転載を禁じます。 一　権利管理情報として虚偽の情報を故意に付加する行為 二　権利管理情報を故意に除去し、又は改変する行為（略） ここで、「権利管理情報」とは「”電子透かし"などにより著作物等に付されている著作物の名称等、権利者名、著作物等の利用条件などの情報」と定義されているので、冒頭に述べたようなデータ内にエンコードされた管理情報の削除の話であれば確実にアウトですが、目に見えるウォーターマークにも適用されるかは微妙かと思います。 Ｘにおいて、ウォーターマーク外しが著作権者人格権の一つである同一性保持権侵害になるという説がありますが、どうでしょうか？ 第二十条　著作者は、その著作物及びその題号の同一性を保持する権利を有し、その意に反してこれらの変更、切除その他の改変を受けないものとする。

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NVIDIA Blackwell RTX PRO Comes to Workstations and Servers for Designers, Developers, Data Scientists and Creatives to Build and Collaborate With Agentic AI | NVIDIA Newsroom
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Accelerating AI Development With NVIDIA RTX PRO Blackwell Series GPUs and NVIDIA NIM Microservices for RTX | NVIDIA Blog

New AI Power Unlocked! ????????Announced at #GTC25:???? NVIDIA RTX PRO Blackwell series GPUs???? New AI-powered developer tools on PCs and workstations???? Latest ChatRTX update adds support for NIM microservicesCatch all the news in #RTXAIGarage: https://t.co/1T6lhKkDUK pic.twitter.com/YS0mbG1IWd RTX PRO Blackwellシリーズのラインナップが以下。なので、GIGAZINEの物理的なサーバーたちを、たった1円でも良いので読者の皆さまに支援してもらえればとっても助かります！今すぐ1回払いの寄付は上のボタンから、毎月寄付はこちらのリンク先から！

・これまでGIGAZINEを支援してくれたメンバーのリスト ユーザー名 パスワード – パスワードの再発行 NVIDIAが2025年3月18日に、AIやテクニカルコンピューティング、ハイパフォーマンスグラフィックスに特化したGPU「RTX PRO Blackwell」シリーズを発表しました。

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現職ではエンジニア組織だけでなく、セールスやカスタマーサクセスなど、会社全体が一体感を持って長く働けるための仕組みづくりを実践している。主にtoB SaaSのソフトウェアエンジニアとして携わり、そのかたわら開発プロセスの改善や組織づくりも独自の視点で取り組んできた。たとえば、何かしらのプロダクトをつくるとき、カスタマーサクセスやセールスのメンバーとエンジニア間で、「お客様のどういう問題を解決するのか」「この機能開発はどれくらいの工数が掛かりそうか」「どんな調査をする必要があるか」といった会話が交わされますよね。

そこでこういったタスクもDevinに任せてみたらどうだろう？と思い、実験してみたのですが、やはりAIということもあり、調査や情報をまとめる能力はピカイチだなという感じのアウトプットでした！ ソースコードへの影響範囲などは少し物足りないところもありましたが、アップデートに必要な情報(破壊的変更の有無、他ライブラリとの互換性の有無…etc)をきちんと抽出し、めちゃくちゃ見やすい形でGithub Issueにまとめてくれました。 最初の依頼は丁寧に タスク分解と実装方針の確認フローを挟む テストや静的解析で失敗したときは原因分析＆修正方針を聞く https://note.com/teramotodaiki/n/n9340513acf56 もし「AIエンジニアに興味はあるけど、まだ踏み切れてない」という方がいれば、一度Devinを試してみる価値は十分にあると感じています。 他社事例では以下の記事がとても参考になりました！ https://note.com/kokuyo_engineer/n/n2f4035ec6447 https://dev.classmethod.jp/articles/devin-try-cdk-nag/ RubyやRailsなど使用している言語やフレームワーク、Gemfileやpackage.jsonで管理しているライブラリのアップデート時の調査って地味に大変ですよね…？ 特にライブラリ自体が依存している他のライブラリに破壊的変更がないか、ソースコードへの影響がないかなど単純にアップデート対象のライブラリだけを調べれば良い訳ではないので、対象が増えれば増えるほど重たくなってきます。

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NVIDIA Announces DGX Spark and DGX Station Personal AI Computers | NVIDIA Newsroom
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Nvidia announces two 'personal AI supercomputers' | TechCrunch
https://techcrunch.com/2025/03/18/nvidia-announces-two-personal-ai-supercomputers/

Nvidia’s cute ‘Digits’ AI desktop is coming this summer with a new name and a big brother | The Verge
https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc

DGX Spark、DGX Stationともに、Grace Blackwellアーキテクチャを搭載しているのが特徴。

NVIDIAが小型AIスパコン「Project DIGITS」を発表、1台当たり3000ドルで2台組み合わせて4050億パラメーターのAIモデルを実行可能 – GIGAZINE DGX SparkとDGX Stationは、「これまでデータセンターでしか利用できなかったGrace Blackwellアーキテクチャのパワーをデスクトップにもたらすもの」と紹介されています。

しかし、 GigaViewer を利用していただいている出版社ごとの運営方針だったり新機能のリリースで全サービスにリリースにはリスクがあり、カナリアリリースのように一部サービスから段階的に導入してきたいといったことがあるため GigaViewer では機能をサービスごとに 有効/無効 を切り替えることができる機能「Feature」が存在します。 GigaViewer では、新規機能を開発する際には Feature で出し分けできるようにして全サービスへ横展開が可能な実装を前提に行っています。
大きい機能をリリースする際にも、事前に WIP Feature で開発し本番リリース時には Feature を WIP Feature フィールドから通常の Feature フィールドに移動するだけでリリースができるようになるので当日のリリースオペレーションがスムーズに行え、さらに問題が発生した際の切り戻しも簡単に行うことができます。

natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/25/0… へぇー！　「老廃物を洗い流すシステム」の仕組みってこんなにわかってきたんか！

眠る→ノルアドレナリン放出→脳血管収縮→血液量が減って脳脊髄液流入→ノルアドレナリン減少で血液再度還流→老廃物を含む脳脊髄液が脳から押し出される

この仕組み組み込んだ睡眠薬作れんかな
電気刺激とか x.com/NatGeoMagJP/st… あ、記事にもあるけど「じゃ睡眠薬意味ないじゃん！」ってなるのは全然早計だからね！
まだマウスでしか結果出てないし、老廃物洗い流し以外の作用もあるし、認知症リスク云々もまだはっきりしてないし 脳の老廃物の除去に脳脊髄液が関わってるってことは、脳脊髄液減少症なんかが脳に及ぼす悪影響の機序も老廃物除去に関連してるんやろか
随分前に平常時の圧が関係してるんではみたいな仮説読んだ気がするけど、こっちの機序もあるなら相当影響でかい気が
髄液漏れてるっぽい鶴見中尉大丈夫？ pic.x.com/md3Pp9NOQb みんな脳科学好きやなあ、てことで宣伝
走ることで脳のいろんなとこが活性化するって話を、医博2人がエビデンスを紐解きながら解説しました。かも

仕事に効く、脳を鍛える、スロージョギング amzn.asia/d/cw565rb 久保田 競,田中 宏暁 @u1ro_ishikawa 素直にノルアドレナリン入れたらダメなんですかね… @bitter_orange たぶんそれでいいんですが、「こうした血管の拡張と収縮は、約50秒周期のリズミカルな振動として測定された」とあるので、その短時間の周期をノルアドレナリンの投与で作ることができるか、ってのが次の課題になりそう
薬物的にやるより分泌器官への刺激で自律的にさせるほうがうまくいくんかな、とか @u1ro_ishikawa 何段階か前の前駆物質みたいなのを混ぜ込んだ方がよさそうですね… @bitter_orange ですねえ。
ゾルピデムが老廃物を洗い流すのを抑えた分の時間、余計に睡眠時間をとるとかすることで何とか認知症の予防とかできないのだろうか？ x.com/NatGeoMagJP/st… 元記事読んだ
マイスリーの話だったけど、BZやオレキシン系はどうなんだろう？ x.com/NatGeoMagJP/st… ちなみにこの実験は睡眠障害を訴えた時に最も出されやすい「マイスリー(ゾルピデム)」のみ使用してて、睡眠薬にはすごくたくさんの種類があります

→ロゼレム(メラトニン)
→デエビゴ・ベルソムラ(覚醒物質抑える系)
→中間型のベンゾ系
→短期方のベンゾ系
の順で耐性がつきにくいんじゃないかな？ x.com/natgeomagjp/st… 身内が睡眠薬に依存していて晩年様子がおかしかったのを思い出す。

LICENSE · stabilityai/stable-virtual-camera at main
https://huggingface.co/stabilityai/stable-virtual-camera/blob/main/LICENSE

GitHub – Stability-AI/stable-virtual-camera: Stable Virtual Camera: Generative View Synthesis with Diffusion Models
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・これまでGIGAZINEを支援してくれたメンバーのリスト ユーザー名 パスワード – パスワードの再発行 Stable Diffusionなどの生成AIを開発するStability AIが、2D画像をリアルな奥行きと遠近感を備えた没入型3D動画に変換できる動画生成AIの「Stable Virtual Camera」を発表しました。

閲覧環境が限られているヒラギノ角ゴシックとメイリオについてはスクリーンショットを掲載します。 2024年に最適なfont-familyの書き方 文字詰めできるCSSのfont-feature-settingsが凄い CSSで文節の折り返しを！ br・wbrとauto-phraseの活用術 文章の折り返し指定のCSS最新版 意外と奥深いCSSのfont-weightの話 次世代のフォント技術　バリアブルフォントの世界 HTML・CSSのおさらい! アイコンとテキストを横並びに配置する方法まとめ HTMLとCSSでつくる！ リンクテキストのホバー時アニメーション11選 ICS MEDIAは株式会社ICSが運営するオウンドメディアです。 今回調整ができるようになったテキストの上下のスペースとは何でしょうか？　このスペースはテキストにline-heightプロパティを設定した際、フォントサイズよりも行全体の高さが大きくなる場合に生まれるスペースで、「ハーフ・レディング」とも呼ばれるものです。

エアフォースワンから降り立つイーロン・マスク氏と同氏の息子＝３月１７日、米メリーランド州のアンドルーズ空軍基地/Brendan Smialowski/AFP/Getty Images （ＣＮＮ） 米政府効率化省（ＤＯＧＥ）を率いる大富豪の実業家イーロン・マスク氏は、行政部門の権限を逸脱しているように見受けられる。ケリー報道官は声明で「ならず者の判事が米国民の意志を覆し、トランプ氏の課題達成を阻止しようとしている」「仮にこれらの判事が自分たちの党派的なイデオロギーを政府に押しつけたいのであれば、自ら選挙に立候補するべきだ」と主張した。 ＤＯＧＥに対する仮差し止め命令となる今回の判断は、連邦政府におけるマスク氏の役割に広く異議を唱えるグループにとって大きな勝利を意味する。

X： ＠shiropen2 米シカゴ大学と米ミシガン大学などに所属する研究者らが発表した査読前論文「Hilbert’s sixth problem: derivation of fluid equations via Boltzmann’s kinetic theory」は、125年も未解決だった「ヒルベルトの第6問題」に対する解答を示した研究報告である。 Source and Image Credits: Deng, Yu, Zaher Hani, and Xiao Ma. “Hilbert’s sixth problem: derivation of fluid equations via Boltzmann’s kinetic theory.” arXiv preprint arXiv:2503.01800（2025）. Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved. 続きを読むには、コメントの利用規約に同意し「アイティメディアID」および「ITmedia NEWS アンカーデスクマガジン」の登録が必要です Special ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。 この研究は、時間可逆的な微視的理論から時間非可逆的な巨視的理論がどのように創発するかを数学的に厳密に説明する重要な一歩となっている。

Instantly share code, notes, and snippets. You can take the same source code package that Ubuntu uses to build jq, compile it again, and realize 90% better performance. I use jq for processing GeoJSON files and other open data offered in JSON format. Today I am working with a 500MB GeoJSON file that contains the Alameda County Assessor's parcel map. I want to run a query that prints the city for every parcel worth more than a threshold amount. The program is .features[] | select(.properties.TotalNetValue < 193000) | .properties.SitusCity This takes about 5 seconds with the file cached, on a Ryzen 9 9950X system. That seems a bit shabby and I am sure we can do better. What happens if you grab the jq source code from Launchpad, then configure and rebuild it with no flags at all? Even that is about 2-4% faster than the Ubuntu binary package. We are using hyperfine to get repeatable results. The jq program is being constrained on logical CPU 2, to keep it away from system interrupts that run on CPU 0 and to ensure no CPU migrations. Next, let's rebuild the program with my favorite compiler, a higher optimization level, LTO, and some flags that I typically want to help with debugging and profiling. Some of them are irrelevant to this case, but I use the same flags for most builds. The flags that seem to make a performance difference are: The last of those saves a lot of cost in assertions that showed up strongly in the profiles. % CC=clang-18 LDFLAGS="-flto -g -Wl,–emit-relocs -Wl,-z,now -Wl,–gc-sections -fuse-ld=lld" CFLAGS="-flto -DNDEBUG -fno-omit-frame-pointer -gmlt -march=native -O3 -mno-omit-leaf-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections" ./configure Now we are 20% faster than upstream with almost no effort. Jq is a complex C program, and C programs of any complexity tend to rely on malloc and free, because the language offers no other cognizable way to deal with memory. Allocation is the top line in the profile by far. What if we use a better allocator, instead of the one that comes in GNU libc? Ubuntu offers a package of TCMalloc, which is actually rather obsolete and not the current TCMalloc effort, but it's an allocator package in their repo, so let's give it a whirl. Having added -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -ltcmalloc_minimal to the LDFLAGS and rebuilt … This is not bad. We are now > 40% faster than the package upstream tried to foist on us. If the allocator is the issue, it stands to reason that we can get some of that benefit just by hiding the libc allocator using a dynamic preload with the stock Ubuntu binary. This by itself is good for 13%. Not bad. Ubuntu also ships packages of jemalloc and mimalloc. We can try them all. It turns out that mimalloc beats all others.
Note: results obtained after setting MIMALLOC_LARGE_OS_PAGES=1, MALLOC_CONF="thp:always,metadata_thp:always", and GLIBC_TUNABLES=glibc.malloc.hugetlb=1 in the environment. Enabling THP benefits the glibc allocator, jemalloc, and mimalloc. The speedup of THP+mimalloc is 31% over THP+glibc and 48% over glibc defaults. Its cool that mimalloc is fast in this case, but dynamic preloads aren't amazing for performance. Let's rebuild the program with mimalloc. Jq rebuilt from source with a a better allocator is 1.9x, nearly twice as fast as the Ubuntu binary package for this workload. In another application, processing 2.2GB of JSON in 13000 files (using rush to parallelize) this build of jq does the job in 0.755s vs 1.424s for the Ubuntu package. That is a speedup of nearly 2x again. These are very satisfactory results. Sick. I just learned more about compiling in the last 4 minutes than my entire life before that. Sorry, something went wrong. Since you haven't made the test data available, would you be so kind as to build Boehm GC as a transparent malloc() replacement (build with -DREDIRECT_MALLOC=GC_malloc -DIGNORE_FREE) and let us know the results? Also try with "export GC_free_space_divisor=2" as well as the default 3. https://github.com/ivmai/bdwgc Sorry, something went wrong. @loganwoolf would you mind scooching over, looks like we're in the same boat 😂 Sorry, something went wrong. poggers Sorry, something went wrong. just use Gentoo Sorry, something went wrong. It turns out that mimalloc beats all others.
Note: mimalloc result obtained after setting MIMALLOC_LARGE_OS_PAGES=1 in the environment. So you've turned on huge pages for one of them and then "turns out" it beats the others. C'mon, there're lies, damned lies, and statistics "performance tests" like that one. Also, you're blaming Ubuntu's default builds but still use all these libraries… built by Ubuntu? Sorry, something went wrong. https://gist.github.com/corporatepiyush/df625871e4aa21bb2a0d03a019a56c8f Sorry, something went wrong. It turns out that mimalloc beats all others.
Note: mimalloc result obtained after setting MIMALLOC_LARGE_OS_PAGES=1 in the environment. So you've turned on huge pages for one of them and then "turns out" it beats the others. C'mon, there're lies, damned lies, and statistics "performance tests" like that one. Also, you're blaming Ubuntu's default builds but still use all these libraries… built by Ubuntu? The THP tunable for glibc has no observable effect, and this version of tcmalloc is not THP-aware. I thought that jemalloc would automatically use THP on this system, but I re-ran it with a different MALLOC_CONF for your enjoyment. Sorry, something went wrong. @poige I didn't see any blame here. Assuming all the results reported are accurate, which I don't see any reason to doubt, it's true that the final build was was 90% faster than the default Ubuntu build. I suppose there could have been some discussion on why the Ubuntu builds are likely the way that they are, but there wasn't any blame here. Also mimalloc requires enabling support for huge pages. In tcmalloc and jemalloc, huge pages are always used. That said, there certainly other configuration options that could be explored to get a further performance boost. Sorry, something went wrong. It turns out that mimalloc beats all others.
Note: mimalloc result obtained after setting MIMALLOC_LARGE_OS_PAGES=1 in the environment. So you've turned on huge pages for one of them and then "turns out" it beats the others. C'mon, there're lies, damned lies, and statistics "performance tests" like that one. Also, you're blaming Ubuntu's default builds but still use all these libraries… built by Ubuntu? The THP tunable for glibc has no observable effect, and this version of tcmalloc is not THP-aware. I thought that jemalloc would automatically use THP on this system, but I re-ran it with a different MALLOC_CONF for your enjoyment. Actually, the glibc tunable set to 1, not 2, has some effect. Updated again. Sorry, something went wrong. It turns out that mimalloc beats all others.
Note: mimalloc result obtained after setting MIMALLOC_LARGE_OS_PAGES=1 in the environment. So you've turned on huge pages for one of them and then "turns out" it beats the others. C'mon, there're lies, damned lies, and statistics "performance tests" like that one. Also, you're blaming Ubuntu's default builds but still use all these libraries… built by Ubuntu? The THP tunable for glibc has no observable effect, and this version of tcmalloc is not THP. You mean this setting has no effect — LIBC_TUNABLES=glibc.malloc.hugetlb=2? If so (2), then it's not THP, but straight huge-pages, they gotta be pre-allocated first. Operation can be time consuming, so testing methodology should be adjusted accordingly . OTOH, to have THP properly working, one might also need tweaking done correctly under /sys/kernel/mm/… There're already 6 revisions of the gist with that setting flipping between 1 and 2, so yeah, hard to tell what's going on. … for your enjoyment. Thanks, but all above just prove what I've already said: "there're lies, damned lies, and statistics "performance tests" like that one". And I admit that in these very circumstances there can be a clear winning combination, but people tend to generalize everything not realizing there're edge cases and nuances, and thus might end up being misled by the results. Sorry, something went wrong. @michaelmior 's In tcmalloc and jemalloc, huge pages are always used aha-aha. See, jwbee (the op) has found MALLOC_CONF, so you might have done so too. Sorry, something went wrong.。

トップページに戻る Amazon売れ筋ランキング Anker Soundcore P40i (Bluetooth 5.3) 【完全ワイヤレスイヤホン/ウルトラノイズキャンセリング 2.0 / マルチポイント接続 / 最大60時間再生 / PSE技術基準適合】ブラック ￥7,990 Anker Soundcore Life P2 Mini【完全ワイヤレスイヤホン / Bluetooth5.3対応 / IPX5防水規格 / 最大32時間音楽再生 / 専用アプリ対応】ブラック ￥4,490 イヤホン bluetooth ワイヤレスイヤホン 48時間の再生時間 重低音 LEDディスプレイ表示 小型/軽量 IPX7防水 ブルートゥース 接続瞬時 Hi-Fi ブルートゥース イヤホン Type-C 急速充電 ぶるーとぅーすイヤホン iPhone/Android/Pad適用 スポーツ/通勤/通学/WEB会議 (ホワイト) ￥39,999 【VGP 2025 金賞】EarFun Air Pro 4 ワイヤレスイヤホン Bluetooth 5.4/50dBアダプティブ式 ハイブリッドANC/最先端チップ「QCC3091」aptX Losslessに対応/ハイレゾ LDAC対応/Snapdragon Sound™ に対応/Auracast™に対応/52時間連続再生【6マイクAI 通話/PSE認証済み】 装着検出機能 (ブラック) ￥9,990 Apple EarPods (USB-C) ￥2,668 HEART ￥250 HEART ￥700 HEART ￥250 HEART ￥250 I MY ME MINE ￥250 by Amazon 天然水 ラベルレス 500ml ×24本 富士山の天然水 バナジウム含有 水 ミネラルウォーター ペットボトル 静岡県産 500ミリリットル (Smart Basic) ￥1,452 コカ・コーラ い・ろ・は・す天然水ラベルレス 560ml ×24本 ￥2,145 by Amazon 炭酸水 ラベルレス 500ml ×24本 強炭酸水 ペットボトル 500ミリリットル (Smart Basic) ￥1,435 by Amazon 天然水ラベルレス 2L×9本 ￥1,098 い・ろ・は・すラベルレス 2LPET ×8本 【Amazon.co.jp限定】 ￥1,168 葬送のフリーレン（１４） (少年サンデーコミックス) ￥583 SPY×FAMILY 15 (ジャンプコミックスDIGITAL) ￥585 黄泉のツガイ 9巻 (デジタル版ガンガンコミックス) ￥590 ブルーロック（３３） (週刊少年マガジンコミックス) ￥594 ONE PIECE モノクロ版 111 (ジャンプコミックスDIGITAL) ￥543 楽天市場 売れ筋ランキング 今だけ超得!【選ばれて安心No.1】楽天1位! 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All rights reserved.。目隠し状態で対戦するスト6イベント「傀儡杯」 3月19日 17:13 UGREEN、原神コラボのモバイルバッテリや充電器など 3月19日 17:02 デル、3,440×1,440ドット表示対応でUSB Type-C給電も可能な34型モニター 3月19日 15:44 ASUS、最大1,000TOPSのAI性能を発揮する小型AIスパコン 3月19日 15:25 Matrox、4枚連結で最大16画面の4K/5K出力も可能なビデオカード 3月19日 14:32 MSI、Google TV搭載の27型4K白色スマートモニター 3月19日 13:44 令和なのに「Core 2 Duo」登場？と思ったら古くて新しいスマートウォッチだった 3月19日 12:40 ASUS、GeForce RTX 5080/5070 Ti搭載のハイエンドゲーミングPC 3月19日 12:34 ネジ固定により堅牢に固定できるUSB Type-Cケーブル。240W USB PD/20Gbps転送に対応 3月19日 11:44 Stability AI、静止画から指定したカメラワークのビデオが生成できる技術 3月19日 11:31 ASUS、Core Ultra 9+GeForce RTX 5080搭載の18型/16型ゲーミングノート 3月19日 11:30 エレコム、“かわいい”リストレスト/マウスパッド/デスクマット「UKIU」 3月19日 11:25 Desktop Mateに「ずんだもん」が登場。

Google DeepMind、「Gemini Robotics」を発表 ～「Gemini 2.0」をロボット制御に 2025年3月19日 「Gemini」が大幅にアップグレード ～ユーザーの検索履歴に基づき応答してくれる 2025年3月18日 「Gemini Advanced」の新機能Deep Researchが日本語で利用可能に 2025年1月16日 Google、次世代AIモデル「Gemini 2.0」を発表 ～AIエージェント時代の幕開け 2024年12月12日 Pythonコードも直接実行 ～「ChatGPT」の新UI「Canvas」が無償ユーザーにも開放 2024年12月11日 トップページに戻る Amazon 売れ筋ランキング Apple 2025 MacBook Air M4 チップ搭載 13 インチノートブック: Apple Intelligence のために設計、13.6 インチ Liquid Retina ディスプレイ、16GBユニファイドメモリ、 256GB SSD ストレージ、12MP センターフレームカメラ、Touch ID – スカイブルー ￥158,141 Lenovo ノートパソコン IdeaPad Slim 170 15.6インチ AMD Ryzen™ 5 5625U メモリ16GB SSD512GB MS Office 2024搭載 バッテリー駆動14.0時間 重量1.6kg クラウドグレー 82R4010MJP ￥109,998 富士通 ノートパソコン FMV Lite WA1/J2 (MS Office 2024/Win 11/15.6型/Core i5/16GB/SSD 512GB) AHシリーズ FMVWJ2A152_AZ ￥126,800 tomtoc 360°保護 15.6インチ パソコンケース 15.6型 Dell NEC Lavie ASUS Lenovo HP dynabook対応 全方位耐衝撃 ノートPCケース スリーブ ラップトップインナーバッグ 軽量 撥水加工 ブラック ￥3,690 Lenovo Chromebook クロームブック IdeaPad Flex 3i Gen8 12.2インチ インテル® プロセッサー N100搭載 メモリ4GB eMMC 64GB バッテリー駆動12.0時間 重量1.25kg アビスブルー 82XH001KJP ￥36,465 Microsoft Office Home 2024(最新 永続版)|オンラインコード版|Windows11、10/mac対応|PC2台 ￥31,023 Microsoft Office Home & Business 2024(最新 永続版)|オンラインコード版|Windows11、10/mac対応|PC2台 ￥39,582 Robloxギフトカード – 800 Robux 【限定バーチャルアイテムを含む】 【オンラインゲームコード】 ロブロックス | オンラインコード版 ￥1,200 NOLVA Mechanical All-Button Arcade Controller for PlayStation®5, Windows PC ￥17,980 Windows 11 Home 日本語版 ￥19,280 YouTubeSEO完全攻略: YouTubeで顔出し・身バレ・声出しなし！最速最短で収益化を実現する初心者向けの教科書【超完全版】 ￥480 ビデオポッドキャストの波に乗れ！Spotifyで始める新しい音声配信 ￥99 生成AIパスポート公式テキスト 第３版 ￥1,766 【公式】プログラミング能力検定 過去問題集 Python レベル4 2023年度版 ￥1,287 Linux標準教科書 Ver.4.0.0: LinuC（リナック）学習にも役立つ LPI-Japan標準教科書シリーズ ￥300 New Kindle Paperwhite (16GB) 7インチディスプレイ、色調調節ライト、12週間持続バッテリー、広告なし、ブラック ￥27,980 New Kindle Paperwhite シグニチャーエディション (32GB) 7インチディスプレイ、明るさ自動調整、色調調節ライト、12週間持続バッテリー、広告なし、メタリックブラック ￥32,980 New Kindle (2024年発売)、6インチディスプレイ電子書籍リーダー、16GBストレージ、ブラック、広告なし ￥19,980 Kindle Scribe キンドル スクライブ (16GB) 10.2インチディスプレイ Kindle史上初の手書き入力機能搭載 スタンダードペン付き (2022年発売) ￥47,980 New Kindle Scribe Notebook Design – 10.2インチディスプレイ、64GBストレージ、ノート機能搭載、プレミアムペン付き、タングステン (2024年発売) ￥64,980 Copyright ©2018Impress Corporation. All rights reserved.。15.6インチモデルは72,980円から 3月19日 10:19 「Gemini」にも「Canvas」が追加 ～AIと対話しながらドキュメントをまとめられる新UI AIモデルには同社最新鋭の「Gemini 2.0 Flash」を採用 3月19日 08:15 アップデート情報窓の杜収録ソフト 窓の杜収録ソフト　3月19日　～「GIMP for Windows」や「Geekbench AI」など 3月19日 07:30 連載いまさら聞けないExcel 【Excel】QとAが別の行に入力されているQ＆A表からAだけをを取り出すテク 3月19日 06:55 Google DeepMind、「Gemini Robotics」を発表 ～「Gemini 2.0」をロボット制御に 周囲の環境を理解して人間のように適切に反応する「身体性推論」（ER）能力を実現 3月19日 06:45 Impress Watchシリーズ 人気記事 【おすすめ記事】Windows ヘッドライン 2025年3月の「Windows Update」が公開 「TypeScript」がネイティブ移植で10倍の速さに 「Skype」5月5日で廃止、終了に関するよくある質問 「Outlook」の新旧移行に問題、PowerShellスクリプトを配布 プリンターに変な文字が勝手に印刷、2025年1月プレビューパッチ以降 iPhoneをWindows 11の［スタート］画面に統合 Win 10/11に「Noto」フォントが標準搭載へ 知ればもっと便利になる「OneNote」の隠れた機能 ニュース AIモデルには同社最新鋭の「Gemini 2.0 Flash」を採用 樽井 秀人 2025年3月19日 08:15 米Googleは3月18日（日本時間）、生成AIサービス「Gemini」の新機能「Canvas」を発表した。検索 閉じる 窓の杜 をフォローする Special Site アクセスランキング 最新記事 ファイルの添付も可能なコマンドライン型のメール送信ソフト「SMAIL」v5.03　ほか 22件を掲載（3月19日のダイジェストニュース） 3月19日 18:58 はてな、「はてなのお知らせ」拡張機能を「Firefox」向けにもリリース 「Google Chrome」版にも「Manifest V3」対応などの改善 3月19日 16:33 Oracle、「Java 24」を発表 ～32bit Windows版は終了、AI・量子計算時代に備えた改善も 24のJDK拡張提案（JEP）を含む非LTSリリース 3月19日 15:10 無料の定番メールソフト「Thunderbird」v136.0.1がリリース 2件の問題を修正 3月19日 13:48 無料の3DCG統合環境「Blender」v4.4が公開 ～アニメーションデータ構造が一新 「グレア」ノードでグレア部分の抽出ができるように 3月19日 12:44 「Firefox 136.0.2」が公開 ～ノートPCを閉じるとCPU使用率が高くなる問題などに対処 「Firefox 136」への更新でサイトデータのクリア設定が勝手に変わる問題も解決 3月19日 11:42 連載やじうまの杜 X/Twitterを跋扈する「しばらく観察していると……」投資スパムを弾くChrome拡張機能が登場 しかも（ほぼほぼ）すべてAI製 3月19日 10:54 連載本日みつけたお買い得情報 Amazon「Audible」が月額99円×2か月！最大700円分のギフトカードも オーディオブック「Audible」のキャンペーン実施中。

Impress Watch をフォローする Special Site 最新記事 「多摩中央公園」が4月5日開業　30年振りの大改修でカフェやレストランも 3月19日 20:01 楽天証券とみずほ銀が連携強化　出金せずに投信自動購入 3月19日 19:17 アキバに最新“木造”オフィス「KiGi AKIHABARA」 3月19日 18:55 東海道新幹線、半個室タイプの「上級座席」導入 3月19日 18:20 同じ速さなのに手で感じる速さが違う　NTTがXR触覚体験で世界初の成果 3月19日 17:51 Zoom、AIコンパニオンを強化　カスタムAIや業界特化型 3月19日 17:09 楽天も給与デジタル払いに参入　「楽天ペイ給与受取」スタート 3月19日 16:00 DMM、写真から立体造形のグッズを作れる新サービス 3月19日 15:36 スタバ、大阪駅直結の新商業施設に「もったいない精神」追求の新店 3月19日 15:01 次世代エンタメロボット実現へ　NVIDIA・Google・ディズニーがコラボ 3月19日 14:30 Google、クラウドセキュリティ企業「Wiz」を買収　Google Cloudに統合へ 3月19日 14:11 エヴァ「特務機関NERV」配給の防災備蓄品プロジェクト始動 3月19日 14:06 神戸・王子公園再整備　スタジアムやランニングコースでスポーツ促進 3月19日 13:30 NVIDIAとGoogleがAI協業　AI創薬やロボット開発を加速 3月19日 13:09 NVIDIA、世界初のヒューマノイドロボット用オープン基盤モデル「Isaac GR00T N1」 3月19日 12:48 アクセスランキング Impress Watchシリーズ 人気記事 おすすめ記事 さくせんは「ガンガンいこうぜ」　シャオミはなんで安いのか 「神戸で一泊」でなぜか高松往復　謎のフェリー宿泊プランはなぜ生まれたのか ChatGPT、Gemini、Perplexity、Grokの「ディープリサーチ」を比較してみた iPhone搭載マイナカードはどう使われるのか? デジ庁がコンビニ活用テスト 「足立区のおいしい給食」　効果絶大で食べ残し7割減 トピック 清宮信志 2025年3月19日 08:40 量子科学技術研究開発機構(QST)とNTTは3月17日、大型核融合装置のプラズマ閉じ込め磁場に適用するAI予測手法を確立したと発表しました。 QSTとNTT、核融合にAI活用　プラズマ閉じ込め磁場予測に世界初の成果 2025年3月17日 15:00 AIはNTTが開発を行なったもので、混合専門家モデル(Mixture of Experts:MoE)と呼ばれています。 QSTとNTT、核融合にAI活用　プラズマ閉じ込め磁場予測に世界初の成果 2025年3月17日 マイクロソフト、核融合エネルギー導入へ 28年にHelionから 2023年5月11日 トップページに戻る Copyright ©2018Impress Corporation. All rights reserved.。

クラウドネイティブの設計は、以下のような4つの要素が基盤となります 1. コンテナ化（Containerization） 2. マイクロサービス（Microservices） 3. 継続的デリバリー（CI/CD） 4. 動的なオーケストレーション（Dynamic Orchestration） ちょっと学んでいるエンジニア（SWE/SRE関係なく）の方であれば、「要するにContainer化してCI/CDちゃんとやってterraformでクラウド管理したらいいんでしょ」という理解になるかと思いますかつ、その理解で十分正解かなと思います。 「要するにContainer化してCI/CDちゃんとやってterraformでクラウド管理したらいいんでしょ」という理解のCloud Nativeですが、今は皆様ご存知の通り「生成AI」の登場でエンジニアリング（どころか仕事のスタイルも含めて）様々なブレイクスルーが日常的に起こっている時代です。 layerx.connpass.com LayerXからは私とtaddyさん、スペシャルゲストとして@saki_engineerさん*3、@Katonium0615*4さんのお二人をお迎えしてSREやCloud Nativeな事例のお話をします。

） 今までは専門的な知識を持った人しか利用できなかったGIS・地理空間情報ですが、自然言語で簡単に分析の指示が出せるようになると、できることがものすごく広がりそうです！！！ 僕らとしても、もっともっと利用のハードルを下げるためにプラグインの整備などなどやっていきたいなーと思いました！！ Go to list of users who liked Go to list of comments Register as a new user and use Qiita more conveniently Go to list of users who liked Delete article Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? How developers code is here. Guide & Help Contents Official Accounts Our service Company。Go to list of users who liked Delete article Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは！ 最近、AIエージェントの活用がGIS（地理空間情報）界隈でもかなり注目されていて、僕もCursorやらClineやら色々使ってみていますが、今回はClaudeの話です！！ 最近、「Claude Desktop」とMCP（Model Control Protocol）、そしてBlenderを連携させて、自然言語でモデルを作っていた人がいて、めちゃバズってましたね。 チャット欄のトンカチマークをクリックしたときに、利用可能なMCPツールが増えていれば成功です！ これだけの設定で、Claude Desktopから自然言語でQGISを操作することができるようになりました！！！ まず、Claudeからこんな指示を出してみました。

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堀口さんによりますと、自分の名前を騙った同様のサイバー攻撃が１月中旬ごろから３０件ほど確認されているといいます。

山上暢記者）
「北海道じゃらんのサイトの中のページをクリックしてみると、サイバー攻撃を実施したと書かれていて北海道じゃらんとは全く関係ないであろう男性の画像が表示されています」 突如として閲覧できなくなった「北海道じゃらん」のホームページ。

同イベントでは、大分県立病院の田代雄一氏（総務経営課/企画班《兼》情報システム管理室主幹　診療放射線技師、工学学士/修士、医療情報技師）が登壇し、「大分県立病院における標準的バックアップ技術を活用した多重マルウェア対策事例＆医療DXでIT企業に期待すること」と題した講演を実施した。安全な医療環境を維持するためにも院内でのセキュリティ人材育成は今後注力していきたいですね」（田代氏） 医療業界を狙ったランサムウェア攻撃は徳島県の半田病院の被害事例以降、たびたび話題に挙がっている。 「最近は、医療免許や関連資格を有する人材を病院ITの専門職として採用する流れが都市圏の病院は進んできていますが、地方は先ほど言ったとおりです」（田代氏） また、田代氏によると、全国の大病院は約7年周期で病院全体のシステム更新を実施する。

ラクスは、特定の業務領域に特化して顧客志向でプロダクトを徹底的に磨きこみ、圧倒的に優れた顧客課題解決を目指す「ベスト・オブ・ブリード型製品開発戦略（以下ベスト・オブ・ブリード戦略）」でプロダクト開発を行い、お客様の声を最優先にする方針をとってきました。 組織規模が大きくなると一筋縄ではいかないところも出てきますが、これからも自分たちなりに工夫を重ねながらベスト・オブ・ブリード戦略を追求し、より多くのお客様に「ラクスのプロダクトを使ってよかった」と言ってもらえるように頑張っていきたいですね。 ラクスは各プロダクトの技術選定にも裁量がありますが、これもベスト・オブ・ブリード戦略の考え方が活かされているのでしょうか？ 技術選定自体はベスト・オブ・ブリード戦略と直接の関係はなく、開発スピードや長期的な保守性などのいくつもの要素を勘案して決めています。

We read every piece of feedback, and take your input very seriously. To see all available qualifiers, see our documentation. Git blame for file trees git-who is a command-line tool for answering that eternal question: Who wrote this code?! Unlike git blame, which can tell you who wrote a line of code, git-who
tells you the people responsible for entire components or subsystems in a
codebase. You can think of git-who sort of like git blame but for file
trees rather than individual files. This README contains comprehensive documentation. For an overview, see Who
Will Maintain Vim? A Demo of Git
Who. See releases. Building from source requires that you have Go, Ruby, and the rake Ruby gem
installed. Note that these are only required when building from source; you
can download and run one of the binary releases without installing any of these
tools. (In the following examples, git-who is invoked as git who. This will work
automatically as long as Git can find git-who in your PATH. See the Git
Alias section for more details.) git who has three subcommands. Each subcommand gives you a different view of
authorship in your Git repository. The table subcommand is the default subcommand. You can invoke it explicitly
as git who table or implicitly just as git who. The table subcommand prints a table summarizing the contributions of every
author who has made commits in the repository: You can specify a path to filter the results to only commits that
touched files under the given path: You can also specify a branch name, tag name, or any "commit-ish" to
filter the results to commits reachable from the specified commit: Revision ranges also work. This shows the commits made after the release
of 3.10.9 up to the release of 3.11.9: Just like with git itself, when there is ambiguity between a path name
and a commit-ish, you can use — to clarify the distinction. The
following command will show you contributions to the file or directory
called foo even if there is also a branch called foo in your repository: The -m, -c, -l, and -f flags allow you to sort the table by different
metrics. The -m flag sorts the table by the "Last Edit" column, showing who
edited the repository most recently. The -c flag sorts the table by first
edit, so that the authors who committed to the repository earliest are at the
top. The -l flag sorts the table by number of lines modified, adding some more
columns: The -f flag sorts the table by the number of files modified. There is also an -n option can be used to print more rows. Passing -n 0
prints all rows. Run git-who table –help to see additional options for the table subcommand. The tree subcommand prints out a file tree showing files in the working tree
just like tree. Each node in the
file tree is annotated with information showing which author contributed the most
to files at or under that path. Here is an example showing contributions to the Python parser. By default,
contributions will be measured by number of commits: You may notice that some files, like lexer.c, are not annotated.
If a file is not annotated, that is because the author who has
most contributed to that file is the same as the author who
has most contributed to the directory containing the file. This is
done to minimize visual noise. You can force git-who tree to annotate every file using the -a
flag (for "all"). This flag also prints all file paths that
were discovered while walking the commit history, including those no
longer in the working tree: (The above output continues but has been elided for the purposes
of this README.) Note that, whether or not the -a flag is used, commits that
edited files not in the working tree will still count toward the total
displayed next to ancestor directories of that file. In the above two examples,
Guido van Rossum is shown as the overall highest committer to the Parser/
directory, though it takes listing the entire tree with the -a flag to see
that most of his commits were to files that have since been moved or deleted. Like with the table subcommand, you can specify a "commit-ish". This
next example shows changes to the Parser/ directory that happened
after the 3.10.9 release up to the 3.11.9 release. If a file isn't edited in any of the commits specified by the revision range,
then it won't appear in the output of git who tree, even if the file is in
the working tree. This can make git who tree useful for visualizing the
changes introduced by a branch. The tree subcommand, like the table subcommand, supports the -l, -f,
-m, and -c flags. The -l flag will annotate each file tree node with the
author who has added or removed the most lines at that path: The -f flag will pick authors based on number of files edited. The -m flag
will pick an author based on last modification time while the -c flag picks
the author who first edited a file. You can limit the depth of the tree printed by using the -d flag. The depth
is measured from the current working directory. The -a flag has already been mentioned. Run git who tree –help to see all options available for the tree subcommand. The hist subcommand prints out a little bar chart / timeline of commit
activity showing the history of contributions to the repository. (Git was only released in 2005, so clearly there has been some version control
metadata imported from another tool!) The timeline shows the author who made the most commits in each year. The bar
in the bar chart shows their contributions as a proportion of the total
contributions made in that year. (The # symbol shows the proportion
of total commits by the "winning" author for that year.) Like with the other subcommands, you can filter the commits examined to just
those editing files under a given path: The printed timeline will begin with the date of the first commit modifying
that path. You can also filter using a commit-ish. This shows the timeline of contributions
since Python's 3.12 release. The hist subcommand supports the -l and -f flags but not the -m or -c
flags: Run git who hist –help for a full listing of the options supported by the
hist subcommand. All of the git who subcommands take these additional options that further
filter the commits that get counted. The –author and –nauthor options allow you to specify authors to include
or exclude. Both options can be specified multiple times to include or exclude
multiple authors. The –since and –until options allow you to filter out commits before or
after a certain date respectively. These options each take a string that gets
passed to git log to be interpreted. git log can handle some surprising
inputs. See git-commit(1) for a description of what is possible. The following example shows the paths edited by Guido van Rossum over the last
eight months: git who caches data on a per-repository basis under XDG_CACHE_HOME (this is
~/.cache if the environment variable is not set). You can disable caching by setting GIT_WHO_DISABLE_CACHE=1. If you install the git-who binary somewhere in your path, running git who
will automatically invoke it with no further configuration. This is a Git
feature. If you install the binary using a different name or just like to be explicit
you can configure a Git alias in your global Git config like so: See here for more
information about Git aliases. Quite often, people end up committing to a repository under different names or
using different email addresses. For example, someone might make a commit using
the name "Nathan Smith" and their work email address and then later make a
commit using the name "Nate Smith" and their personal email address. How can you make sure that all of someone's commits are counted together
instead of being attributed to three or four different people with slightly
different names? Git already has a solution for his problem called Git
mailmap. If a .mailmap file is present
in a Git repository, git who will respect it. The number of commits shown for each author is the number of unique commits
found while walking the commit log. When supplying a path argument to git who, the commits walked include only commits modifying the given path(s).
Here, the rules described under the HISTORY SIMPLIFICATION section of Git log
apply—branches in the commit history that do not modify the given path(s) are
pruned away. The number of files shown for each author is the number of unique files
modified in commits by that author. If a file is renamed, it will count twice. The number of lines added and lines removed shown for each author is
the number of lines added and removed to files under the supplied path(s) or to
all files in the case of no path arguments. In Git, modifying a line counts as
removing it and then adding the new version of the line. Merge commits are not counted toward any of these metrics. The rationale here
is that merge commits represent a kind of overhead involved in managing the
commit graph and that all novel changes will already have been introduced to
the commit graph by the merge commit's ancestor commits. You can supply the –merges flag to git who to change this behavior. The
–merges flag forces git who to count merge commits toward the commit total
for each author. Merge commits are still ignored for the purposes of the file
total or lines total. Whereas git blame starts from the code that exists in the working tree and
identifies the commit that introduced each line, git who instead walks some
subset of the commit log tallying contributions. This means that git blame
and git who, in addition to operating on different levels (individual files
vs file trees), tell you slightly different things. This is best illustrated through an example. If Bob has made dozens of commits
editing a file, but Alice recently formatted the file and made one big commit
with her style changes, git blame will attribute most of the lines in the
file to Alice. git who, on the other hand, will rank Bob as the primary
author, at least when sorting by number of commits. In this case, git who
seems better suited to answering the question, "Who came up with the code in
this file?" If instead, Bob made the same commits but Alice came along later and completely
refactored the file, again in one big commit, git blame will correctly
attribute most of the lines in the file to her, while git who will still list
Bob as the primary author. In this case, git blame seems to do a better job
of answering, "Who came up with the code in this file?". That said, the various
subcommands and options of git who can give you the full picture of what has
happened here. git who hist in particular will show you that Bob was the
primary author until Alice took over. Ultimately, neither tool quite answers what we want to know, which is "Who came
up with the code in this file?", perhaps because the question is too ambiguous.
git blame answers, "Who last modified each line of code in this file?" and
git who answers, "Who made the most modifications to this file / this file
tree?" Some of the automated tests for git-who need to run against a Git repository.
A test repository is attached to this repository as a submodule. If you want to run the automated tests, you will first need to set up the
submodule: Git blame for file trees。

「Agents SDK」は、以下な最小限のプリミティブで構成されています： ・エージェント（Agents）: 指示とツールを備えたLLM・ハンドオフ（Handoffs）: 特定のタスクを他のエージェントに委任できる機能・ガードレール（Guardrails）: エージェントへの入力を検証するしくみ これらのプリミティブを Python と組み合わせることで、ツールとエージェントの間の複雑な関係を表現し、学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。 「Agents SDK」の設計には、以下の2つの基本原則があります： (1) 十分な機能を備えつつ、学習コストを抑えるためにプリミティブを最小限にする。 さらに、SDK には トレース機能（エージェントの動作を可視化・デバッグできる機能）が組み込まれており、フローの評価や、アプリケーション向けのモデルのファインチューニングも可能です。

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All rights reserved.。目隠し状態で対戦するスト6イベント「傀儡杯」 3月19日 17:13 UGREEN、原神コラボのモバイルバッテリや充電器など 3月19日 17:02 デル、3,440×1,440ドット表示対応でUSB Type-C給電も可能な34型モニター 3月19日 15:44 ASUS、最大1,000TOPSのAI性能を発揮する小型AIスパコン 3月19日 15:25 Matrox、4枚連結で最大16画面の4K/5K出力も可能なビデオカード 3月19日 14:32 MSI、Google TV搭載の27型4K白色スマートモニター 3月19日 13:44 令和なのに「Core 2 Duo」登場？と思ったら古くて新しいスマートウォッチだった 3月19日 12:40 ASUS、GeForce RTX 5080/5070 Ti搭載のハイエンドゲーミングPC 3月19日 12:34 ネジ固定により堅牢に固定できるUSB Type-Cケーブル。240W USB PD/20Gbps転送に対応 3月19日 11:44 Stability AI、静止画から指定したカメラワークのビデオが生成できる技術 3月19日 11:31 ASUS、Core Ultra 9+GeForce RTX 5080搭載の18型/16型ゲーミングノート 3月19日 11:30 エレコム、“かわいい”リストレスト/マウスパッド/デスクマット「UKIU」 3月19日 11:25 Desktop Mateに「ずんだもん」が登場。

In the world of AI agents, the ability to understand and analyze structured data is a game-changer. While large language models excel at understanding natural language, they struggle with quantitative analysis when data is presented as unstructured text. This is where Query Tables comes in – a powerful feature that enables agents to execute SQL queries on structured data, providing precise answers to analytical questions. At Dust, we've been on a journey to build and evolve our Query Table agent tool from a simple CSV file parser to a sophisticated system that can connect to enterprise data warehouses. This blog post details that journey – the technical challenges we faced, the architectural decisions we made, and how we've maintained a unified abstraction layer that makes it easy for our users to work with structured data regardless of its source. Before diving into our solution, it's important to understand the problem we were trying to solve. Semantic search is great for retrieving relevant chunks of information from unstructured text, but it has significant limitations when it comes to quantitative analysis: We saw this limitation firsthand when users tried to ask quantitative questions about their CSV files, Notion databases, or Google Sheets. The answers were often incomplete or inaccurate because the agent couldn't "see" the entire dataset or perform the necessary calculations. Our journey began when users started asking about importing CSV files into Dust. Initially, these files were loaded directly into the context window as plain text, which created two major limitations: we could only handle small files due to context window constraints, and even when the data fit, the LLM struggled to perform accurate calculations or analysis on the raw tabular text. The results were often inconsistent and unreliable, especially for anything beyond the most basic arithmetic operations. We started exploring a more sophisticated approach: using SQLite as an in-memory database to execute SQL queries against structured data. This decision was driven by several factors: The core of our implementation was a system that could: Performance was a concern, but our initial tests were promising. For a typical CSV file of ~2MB, the entire process from file reading to query execution took less than a second: An important advantage of this approach is that we perform the data loading concurrently while the AI is generating the SQL query—making these operations effectively invisible in terms of user-perceived latency since they happen during time the model would be generating text anyway. For most use cases, this was fast enough, and the in-memory approach meant we didn't need to maintain persistent database instances for each table. To optimize resource usage while maintaining responsiveness, we implemented a caching mechanism for our in-memory databases. After the initial query completes, the database instance remains alive for several minutes, allowing follow-up questions to be answered without the overhead of recreating the database. Each active database is tracked with a lightweight heartbeat system, and instances that haven't been queried for a configurable period (typically 5 minutes) are automatically shut down and their resources reclaimed. This approach strikes a balance between performance for multi-turn conversations and efficient resource management, which is particularly important as the number of concurrent users grows. With the database set up, the next step is generating and executing the SQL query. This involves: We had a solid foundation for handling CSV files, but our users wanted more. They needed to query data that lived in connected systems like Notion databases, Google Sheets, and Office 365 spreadsheets – data that was constantly changing and couldn't be effectively managed through manual uploads. This presented new challenges: Our first connected data source was Notion. Notion databases are structured collections of pages with consistent properties, making them a natural fit for our Query Tables agent tool. One challenge was handling Notion's flexible property types, which include text, numbers, dates, selects, multi-selects, and more. We had to develop robust type conversion logic to map these properties to SQL data types. Next came Google Sheets and Office 365 spreadsheets. These presented their own challenges: A key architectural decision was maintaining a unified abstraction layer for all data sources. Regardless of whether data came from a CSV file, a Notion database, or a Google Sheet, it would be represented as a table with: This abstraction made it possible for agents to work with any data source using the same SQL interface without needing to know the underlying details. What makes this approach powerful is that it allows users to join tables from completely different sources – combining data from a CSV file with a Notion database and a Google Sheet in a single SQL query, something that would be difficult to accomplish manually. We were then ready for the next evolution: connecting to enterprise data warehouses like Snowflake and BigQuery. This was driven by strong customer demand, particularly from companies with significant investments in these platforms. Unlike our previous data sources, enterprise data warehouses: Importing this data into SQLite wasn't feasible – we needed a different approach. For data warehouses, we adopted a "remote database" pattern: This approach allows us to leverage the performance and scale of the data warehouse while maintaining our unified abstraction layer. Our JIT tables feature treats query results as first-class tables, enabling powerful multi-step data analysis. When an assistant executes a query against Snowflake, Google Sheets, or any tabular data source, the results automatically become a queryable table within the conversation. This allows users to join these results with data from other sources—like a Datadog CSV, they just uploaded or metrics from another database—in subsequent queries. By making every query result a potential input for the next operation, users can build complex analytical workflows without leaving the conversation, seamlessly bridging data across previously isolated sources. Our next frontier is Salesforce, which is currently in development. Salesforce presents unique challenges: Our approach combines: One of the most interesting challenges with Salesforce integration is "sandboxing" the agent’s access to the Salesforce database to respect our permission model. In our space-based permission system, users can grant access to specific Salesforce objects but not others. However, Salesforce's query language (SOQL) allows for complex relationship traversal that could potentially access unauthorized objects. Unlike SQL databases where we can use EXPLAIN to analyze which tables a query will access, Salesforce's query plans only reveal the main object being queried, not the related objects accessed through relationship notation (like Comment.Post.content). After exploring several approaches, including regex-based parsing and custom SOQL parsers, we settled on a JSON-based query format that gives us precise control over which objects are accessed. Instead of having the AI agent generate SOQL directly, it generates a structured JSON representation of the query: This approach offers several advantages: On the backend, we convert this JSON representation to SOQL before sending it to Salesforce. This approach maintains our unified abstraction layer while respecting the space-based permission model that's core to our platform. What makes our approach to the Query Tables agent tool powerful is the unified abstraction layer we've maintained throughout this evolution. Whether data lives in a CSV file, a Notion database, a Google Sheet, or a Snowflake data warehouse, agents interact with it through the same Query Tables tool. This abstraction shields users from the complexity of the underlying systems and allows us to add new data sources without changing the user experience. As we continue to evolve our Query Tables agent tool, we remain committed to this principle: making structured data accessible to AI agents, regardless of where it lives or how it's formatted. By doing so, we're enabling a new generation of agents that can not only understand natural language but also perform sophisticated data analysis, bringing the power of data to everyone.。

報道に誤解も 3月19日 15:32 富士通ゼネラル、送風路外して洗える清潔エアコン「ノクリア」 3月19日 14:05 カセットコンロで本格焙煎 岩谷「コーヒーロースター」 3月19日 13:05 手汚さず洗面台掃除　花王の洗剤スポンジ一体クリーナー 3月19日 12:05 アンカーの3万円切るロボット掃除機、ゴミ自動収集 3月19日 11:00 カデーニャカンパニー 第331回：保護者の多い箱入り娘 3月19日 10:05 サンコー、スマホがモニターになる内視鏡カメラ 3月19日 09:05 老師オグチの家電カンフー Mac miniを買って感じた、PCやスマホの「家電化」 3月19日 08:05 トピック もし電気が止まっても、シャトルシェフとアイラップで省エネ調理できる? 3月19日 07:05 【週間アクセスランキング】サンコー6分で凍らせる製氷機、ケルヒャー高圧洗浄機に注目(2025年3月10日～3月16日) 3月18日 17:05 不審者を光で照らす防犯カメラ……のようなダミー 3月18日 16:05 ダイキン「床置きエアコン」足元暖かく、遠くまで温風届く 3月18日 14:35 深澤直人デザインのアクア冷蔵庫　微凍結で鶏肉を切りやすく 3月18日 14:05 LGスタイラー　衣類ケアと部屋の除湿を1台で 3月18日 12:05 激イタ足裏ケア「スーパーゴリラのひとつき」 3月18日 11:05 Impress Watchシリーズ 人気記事 おすすめ記事 冷蔵庫6メーカー比較! 使ってわかった個性と選び方 水道とコンセント不要な洗浄機、わが家で活躍! 掃除も水やりも楽しい パナソニック、ドラム洗濯機のヒートポンプ洗浄サービス　全国で利用可能に 老師オグチの家電カンフー 小口 覺 2025年3月19日 08:05 デスクトップのパソコンを約7年ぶりに新しくしました。かつて、日本の家電メーカーはこぞってPCに参入してきましたが、今は逆方向で、スマホメーカーとして創業したシャオミが調理家電や掃除機を展開していたりします。 しかし、テレビやラジオ、電話機を情報機器と思う人が少ないように、物心ついた頃からスマホやタブレットに触れていた人にとっては、生活家電と差はほとんどない。

NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは同イベントの中で、DeepSeek-R1などの長考モデルについて「より賢いAIを作るためには、できるだけ速くトークンを生成したい。米NVIDIAは3月18日（現地時間）、年次イベント「GTC 2025」で、大規模言語モデル（LLM）の推論を最適化するオープンソースソフトウェア「NVIDIA Dynamo」を発表した。 Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved. 続きを読むには、コメントの利用規約に同意し「アイティメディアID」および「ITmedia AI＋メールマガジン」の登録が必要です ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。

世界累計販売2億本以上の人気シリーズで、大きな影響力がある『アサシン　クリード』の最新作が、史実での立場がよくわかっていない弥助を「伝説の侍」として描くことで、不確かな日本史が海外で拡散されるとの懸念の声も出た。ゲーム内で弥助が実在する神社の祭壇などを壊す映像が動画配信サイトで公開されたことについて、3月19日の参院予算委員会で自民党の加田裕之氏が質問。戦国時代の日本を舞台にし、主人公の一人を織田信長に仕えた黒人の「弥助」とした、フランスのユービーアイ（UBI）ソフトのゲームソフト『アサシン　クリード　シャドウズ』の問題が初めて、国会で議論された。

いぬじんさんのAI話は、SNS上でAIを華麗に使いこなしている人々の華麗な話に比べて、ずっと具体的で、ずっと面白そうで、こう言ってはなんだけど、いい加減なお付き合いの仕方でも面白いことの起こりそうな雰囲気を湛えていた。
　
これは、いぬじんさんのお人柄を反映してのことかもしれないけれど、いぬじんさんのAI体験談はお高く留まっておらず、「AIを華麗に使いこなしている」様子を誇る風でもなかった。AIの出力がAIの出力だけで完結することはあまりなく、また、完結させるべきとも思えないから、どれほどAIが素早く素晴らしい出力をくれたとしても、人間がその後始末や裏取りをするにはそれなりの手間暇がかかる。

(便利なやつなのでいくつあってもよさそうと思いつつ、類似ツールです)https://t.co/41icngULWl— Yasuhisa Yoshida (@syou6162) 2025年3月18日 x.com (便利なやつなのでいくつあってもよさそうと思いつつ、類似ツールです)https://t.co/41icngULWl ツール作成の告知に、類似ツールがあるそうですというご報告をいただきました。 このツールでは、リポジトリルートで actionspin と実行すると、 .github 配下のワークフローの uses の中で、version tag で参照しているものを見つけて、 commit hash に変換してくれます。
さて、このような状況で、GitHub Actionsの外部actionへの攻撃に対する対策はどうしたら良いのでしょうか？ そんなとき、ちょうど次の記事が公開されまして、「へぇーRenovateとDependabotならCommitHash直指定でも自動で上げてくれるんだ〜」と知りました。