WITH句 SQLではWITH句を用いて任意のサブクエリーに対して名前をつけることができます。 SELECT * FROM (複雑なサブクエリー) を WITH any_name AS (複雑なサブクエリー) SELECT * FROM any_name のように記述でき、可読性の向上かが期待でき、再利用も可能となります。 WITH句では、(複雑なサブクエリー)の部分を CTE (Common Table Expression) と呼びます 今回は users 仮想テーブルでは以下のSQLの実行を目標とします WITH "users" AS ( SELECT "accounts"."id", "accounts"."email", "profiles"."first_name", "profiles"."last_name" FROM "accounts" INNER JOIN "prof
Googleが開発する大規模言語モデルである「Gemini」には、実はあまり知られていない使い道として、無料で使える超高精度の文字起こしツールとしての顔がある。 2024年4月に登場したフラグシップモデル「Gemini 1.5 Pro」と、2024年5月にGoogle I/Oで発表されたばかりの軽量高速版「Gemini 1.5 Flash」は、ライバルOpenAIの最新モデル「GPT-4o」と同じく、音声などのマルチモーダルな入力にも対応している。 音声での入力に対応しているということは、録音した会議の音声なども読み込ませることができるということ。 Nottaなどの文字起こしに特化した専用のAIツールを使わなくても、オールインワンの大規模言語モデルであるGemini 1.5 Proを使えば、非常に高速かつ高精度な音声のテキスト書き起こしが利用できてしまうのだ。 しかも、ブラウザ上の「Goo
PlayStation 4の純正コントローラー「DUALSHOCK 4」やPlayStation 5の純正コントローラー「DualSense」を長期間使っていると、アナログスティックを動かしていないのにカメラやキャラクターが勝手に動く「ドリフト現象」が発生することがあります。そんなドリフト現象の修理に役立つウェブアプリ「Dualshock Calibration GUI」が公開されたので、実際に使う手順をまとめてみました。 Dualshock Calibration in the browser https://blog.the.al/2024/04/09/dualshock-calibration-in-the-browser.html ドリフト現象の発生原因は「部品の劣化によって、アナログスティックを基準点に固定できない」というパターンと「アナログスティックの基準点がズレており、アナロ
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
Reading Coach is a practice tool for anyone looking to build their literacy skills. With the power to generate stories with AI and a library of leveled passages from ReadWorks, learners can practice reading with content that matches their abilities and interests. Reading Coach keeps learners engaged with opportunities to unlock new characters and settings, practice their most challenging words, an
BiTemporal Modelingについてちょっとだけ調べたりしたのでメモ。 基本的に Temporal Data Models(ppt注意)とTemporal Databasesを大幅に端折ったものに他の資料を少しだけ入れた感じの内容です。 Temporal Data Models BiTemporal ModelingはTemporal Data Modelsという分野で研究されているモデリングの一種です。 Temporal Data Modelでは時間によって変わっていくデータを扱います。 ちなみにここでいうData ModelはData Structure＋Query Languageを意味します。 データが時間によって変わるということは何らかのUpdate操作が必要です。一番単純な方法を考えるとDBのレコードを直接更新（無効になったデータは削除）することでUpdate操作を実
TL;DR時間がないので大規模アジャイルのヘルスメトリクスだけ手っ取り早く知りたいという方のために、メトリクスは以下です。 ちょうど１スプリントよりも長く存在するバックログの量エンドユーザーが追加説明なしで理解できるプロダクトバックログアイテムの割合開発者1人あたりの1日のコミット数トランクへ直接コミットする割合スプリントで選択されたPBIのうち、前回のスプリントレビュー前には存在しなかったPBIの割合スプリント終了時の着手済みの未完了アイテムスプリントごとに進行中の祖先全チームがオフィスにいる週の日数完成の定義メトリクスを見て興味が湧いた方はぜひ続きを読んで見てください。 大規模アジャイルのヘルスメトリクスについて語る目的講演の中で、通常は特定の指標については話していない、メトリクスに関する組織のダイナミクスと、メトリクスが組織内でどのように使用されているかに興味があるからだと言っていま
Start generating music for free. No credit card needed. Try it out Trance, Ibiza, Beach, Sun, 4 AM, Progressive, Synthesizer, 909, Dramatic Chords, Choir, Euphoric, Nostalgic, Dynamic, Flowing Trance, Ibiza, Beach, Sun, 4 AM, Progressive, Synthesizer, 909, Dramatic Chords, Choir, Euphoric, Nostalgic, Dynamic, Flowing
バグは“数千パターンのテスト”をすり抜けた ―NTTデータ「2023/10/10 全銀ネット障害」について説明 NTTデータグループは2023年11月6日、10月10日に発生した全国銀行データ通信システムの障害に関する記者説明会を実施、現時点で判明している障害の概要について説明を行うとともに、再発防止策に向けたタスクフォースの設立などについて明らかにしました。会見の冒頭、NTTデータグループ 代表取締役社長 本間洋氏は、今回の障害により全国の預金者や金融機関をはじめとする社会全体に大きな混乱をもたらしたことを謝罪し、今後の原因究明と再発防止に向け、全国銀行試験決済ネットワーク（以下、全銀ネット）とともに全力をかけて取り組むことを明言していました。 本記事では会見の内容をもとに、現時点で判明している10月10日の事故の原因についてレポートします。 2023年10月10日 ―なにが起こったのか
先日大きめ(といっても500万行くらい)のテーブルにインデックス付きのカラムを追加しようとして痛い目にあったので調査。 大きめのテーブルにカラムやインデックスを追加するとどうなるか 今回は単純に、「ALTER TABLE 〜 」で追加しようとしました。追加するカラムは3つで、 varchar(255) インデックスなし varchar(255) ↓のdate 型カラムとマルチカラムインデックスの形式のユニークインデックスあり date インデックスあり SQL を実行し、状況を「SHOW PROCESSLIST」で監視していたら、1つ目のカラム追加で次のような状態に… 最初にState が「copy to tmp table」状態になり、次の状態に遷移するまで1時間かかる 次にState が「Repair with keycache」状態になり、完了までに1時間かかる 次のカラム追加に対す
独学の内容をまとめたものです。誤りがございましたら、ご連絡いただけると幸いです。 リンク 1. webpackとBabelの基本を理解する(1) ―webpack編―（本記事） 2. webpackとBabelの基本を理解する(2) ―Babel編― 3. webpackとBabelの基本を理解する(3) ―webpackとBabel編― 4. webpackとBabelの基本を理解する(4) ―React編― 5. webpackとBabelの基本を理解する(5) ―Sass編― 概要 この記事の概要 目的 フロントエンドの環境構築に利用されるツールへの理解を深める 本記事のゴール webpackでJSファイルを結合する方法を知る 対象者 WEBフロント担当者 HTML,CSS,JavaScript(es2015含む)の基本的な構文を理解している人 npmの利用方法を理解している人 環境
FOLIO Advent Calendar 2020の25日目の記事です。 これはなに 金融機関は業として金融商品や為替の取引を行ないますので、それに付随してお客様のお金や証券といった保有資産を管理が必要となります。 お客様の資産ですので1円でもズレることがないよう、厳密な管理が求められます。 特に顧客資産を含むようなデータの履歴管理は、(意識的, 無意識を問わず)不正な操作が行なわれていないことを担保するために重要です。 一方でデータの履歴管理を実現するデータモデルとして、テンポラルデータモデルが存在します。 テンポラルデータモデルは履歴管理が可能ではあるのですが、寡聞にしてどのような業務にどのテンポラルデータモデルを適用するべきかについて述べられた日本語記事はないように思われます。 実際に私が関わったシステムでテンポラルデータモデルを採用したのですが、どの業務でどのテンポラルデータモデ
「モブプログラミング」を採用すると「全員で同じタスクに取り組む (WIP 1)」ため，複雑な Git ブランチ戦略は必要なくなる．例えば master ブランチと develop ブランチだけで運用することもできる．今回紹介する mob コマンドを使うと，モブセッションで繰り返し行なう「ドライバー（タイピスト）交代」をシュッと実現できる．特に「リモートモブプログラミング」だと GitHub に git push をしてドライバーを交代する（Git Handover と言う）ため，mob コマンドを使うと便利！ mob.sh インストール mob コマンドは brew コマンドで簡単にインストールできる．そこそこ頻繁にリリースされているため，定期的に brew upgrade をしておくと良さそう．今回の記事を書いてる間にも v0.0.13 ➔ v0.0.17 にバージョンアップしていた．
はじめに、なぜモブプログラミングは10分交代が良いのか? 最近はWeb系企業やスタートアップだけではなく、大企業や従来型企業のアジャイルチームでも、モブプログラミング(以下、モブプロ)が大分浸透してきたようです。 私が支援するチームでもモブプロを採用するチームが増えてきました。 さて、モブプロに関する書籍(『モブプログラミング・ベストプラクティス ソフトウェアの品質と生産性をチームで高める』)やWebサイト(Remote Mob Programming)ではナビゲーターとドライバー(モブとタイピストと呼ばれるケースもありますが、ブログではナビゲーターとドライバーに統一しています)の交代間隔として、10分が推奨されています。 今回は、「なぜモブプログラミングは10分交代が良いのか?」を自分なりに考えてみたので、シェアします。 まず、書籍やWebサイトでは、以下のような理由が述べられています。
かんばんボードは、タスクを追跡する優れた方法である。各タスクはカードとして表示され、タイムラインに沿って移動できるので、進捗状況を正確に把握できる。ビジネスの場では、プロジェクトの進捗を記録する手段として長らく活用されてきたかんばんボードだが、Appleの思い通りに事が運べば、日常生活でも取り入れられるようになるだろう。 その理由は、「macOS Sonoma」で、かんばんボード風のレイアウトが「リマインダー」アプリに追加されたからだ。しかし、デフォルトのリスト形式のレイアウトからかんばんボード風のレイアウトに切り替えるのは、思ったほど簡単ではない。本記事では、簡単なTo Doリストを使用して、リマインダーでかんばんボードを作成する方法を解説する。 今回紹介するTo Doリストは、「To Do」（やるべきこと）、「Doing」（作業中）、「Done」（完了）の3つの列で構成されている。やら
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