https://www.wacoca.com/videos/2961179/voice-actress/
【著作権事項】 当チャンネルは純粋に作品を楽しむための目的としてオリジナルの動画を制作されています。 その為予想·考察のために多少事実と異なる結果が起きても、動画を面白くさせるには有りだと思ってます。 さらに純粋にチャン [...]
https://www.wacoca.com/videos/2961179/voice-actress/
【著作権事項】 当チャンネルは純粋に作品を楽しむための目的としてオリジナルの動画を制作されています。 その為予想·考察のために多少事実と異なる結果が起きても、動画を面白くさせるには有りだと思ってます。 さらに純粋にチャン [...]
キャッシュをデータベースで完全に置き換えることは可能かという考察。
キャッシュの利点をデータベースで実現する方法を検討します。
完全な置き換えはまだ難しいが現状と、そのための課題を解説。
キャッシュをデータベースで完全に置き換えることは可能かという考察。
キャッシュの利点をデータベースで実現する方法を検討します。
完全な置き換えはまだ難しいが現状と、そのための課題を解説。
この記事は、vitestでのテストにおけるbeforeEachの利用について考察しています。
beforeEachの代わりにtest contextの拡張を用いることで、テストの移植性を高め、不要なDBアクセスを削減できると提案しています。
DBつきテストの並列実行を意識した設計についても触れられています。
この記事は、vitestでのテストにおけるbeforeEachの利用について考察しています。
beforeEachの代わりにtest contextの拡張を用いることで、テストの移植性を高め、不要なDBアクセスを削減できると提案しています。
DBつきテストの並列実行を意識した設計についても触れられています。
長年の山内信者としての考察です
配管工兄弟とゴリくん達の世界線を時系列順にDBで例えると
誕生編
配管工兄弟 ヨッシーアイランド(SFC)
2代目ゴリくん Donkey Kong Junior Jr. (FC/AC/G&W)〜
Donkey Kong 3(FC/AC/G&W)
無印編〜Z編
配管工兄弟 映画・FC
初代ゴリ Donkey Kong(FC/AC/G&W)〜映画
2代目ゴリくん 映画
DAIMA編
配管工兄弟 映画
2代目ゴリくん BANANZA(SW2)
GT編
配管工兄弟 SFC〜SW
3代目ゴリくん SFC〜SW = Rareゴリくん
長年の山内信者としての考察です
配管工兄弟とゴリくん達の世界線を時系列順にDBで例えると
誕生編
配管工兄弟 ヨッシーアイランド(SFC)
2代目ゴリくん Donkey Kong Junior Jr. (FC/AC/G&W)〜
Donkey Kong 3(FC/AC/G&W)
無印編〜Z編
配管工兄弟 映画・FC
初代ゴリ Donkey Kong(FC/AC/G&W)〜映画
2代目ゴリくん 映画
DAIMA編
配管工兄弟 映画
2代目ゴリくん BANANZA(SW2)
GT編
配管工兄弟 SFC〜SW
3代目ゴリくん SFC〜SW = Rareゴリくん
僕が好きなtwくんは考察にででにー知識を前提としているところがある気がしているから出された物語をただ楽しむことしかできないんだけど、東dbは調べたらパッと出てくる知識でどうにか考察できそうな感じがする。実は全くそんなことないのかもしれないけど。
僕が好きなtwくんは考察にででにー知識を前提としているところがある気がしているから出された物語をただ楽しむことしかできないんだけど、東dbは調べたらパッと出てくる知識でどうにか考察できそうな感じがする。実は全くそんなことないのかもしれないけど。
達人に学ぶSQL徹底指南書第2版
著:ミック(日本人、本名非公表、シリコンバレーのデータベースエンジニア、note→ note.com/mickmack
達人に学ぶDB設計指南書と同じシリーズ。ジョー・セルコ(Joe Celko)の「プログラマのためのSQL」を主な種本として、他の著作と同様著者の考察も交えながら丁寧に分かりやすく書かれている。全体的に基礎を少し掘り下げたような内容
出版社の正誤表にもない誤記と思われる点がいくつかあったけど内容は良かった
達人に学ぶSQL徹底指南書第2版
著:ミック(日本人、本名非公表、シリコンバレーのデータベースエンジニア、note→ note.com/mickmack
達人に学ぶDB設計指南書と同じシリーズ。ジョー・セルコ(Joe Celko)の「プログラマのためのSQL」を主な種本として、他の著作と同様著者の考察も交えながら丁寧に分かりやすく書かれている。全体的に基礎を少し掘り下げたような内容
出版社の正誤表にもない誤記と思われる点がいくつかあったけど内容は良かった
・新しいチャームが追加されていない(今後追加される可能性有、DBセラス・泉でチャームが素材に無いのが怪しい)
・編成画面の縦列を見ると、セラスがスリブ、泉がドルケに所属してそう
・己の欲()
9割 Edel Noteが正式に蓮ノ空4ユニット目として確立
1割 セラススリブ、泉ドルケ加入
だと予想
・新しいチャームが追加されていない(今後追加される可能性有、DBセラス・泉でチャームが素材に無いのが怪しい)
・編成画面の縦列を見ると、セラスがスリブ、泉がドルケに所属してそう
・己の欲()
もしかしたらこうなんじゃない?って想像してても、全部無駄全くそうならない
もしかしたらこうなんじゃない?って想像してても、全部無駄全くそうならない
DBファン必読!? 各領域の専門家が考察する、あのキャラとあのキャラの「関係性」 #dragonball https://dragon-ball-official.com/news/01_3157.html
DBファン必読!? 各領域の専門家が考察する、あのキャラとあのキャラの「関係性」 #dragonball https://dragon-ball-official.com/news/01_3157.html
[DBファン必読!? 各領域の専門家が考察する、あのキャラとあのキャラの「関係性」]| 【公式】ドラゴンボールオフィシャルサイト【(dragon-ball-official com)】
#ドラゴンボール
#人気ゲームニュース
https://game-news.tokyo/news/771172
[DBファン必読!? 各領域の専門家が考察する、あのキャラとあのキャラの「関係性」]| 【公式】ドラゴンボールオフィシャルサイト【(dragon-ball-official com)】
#ドラゴンボール
#人気ゲームニュース
https://game-news.tokyo/news/771172
企業と学術研究機関とでは査読論文と特許の執筆姿勢が異なる。それを加味した考察なのだろうか。
企業と学術研究機関とでは査読論文と特許の執筆姿勢が異なる。それを加味した考察なのだろうか。
🏷️ストーリーDBが(2024)じゃなくなりました
🪡個人考察まとめ「Memo Archive」の内容を若干追加しました
今回から更新のお知らせポストに専用タグを使います。カスタムフィードなどにご活用ください
今年もよろしくお願いします。
🏷️ストーリーDBが(2024)じゃなくなりました
🪡個人考察まとめ「Memo Archive」の内容を若干追加しました
今回から更新のお知らせポストに専用タグを使います。カスタムフィードなどにご活用ください
今年もよろしくお願いします。
RAG技術の現状考察と2025年のトレンド予想
この記事では、RAG技術の2024年の動向と2025年のトレンドを予測しています。
2024年はRAGが流行したが、回答精度が課題でした。
しかし、2025年はLLMの性能向上、マルチモーダル対応、多様なDB活用、メタ認知能力の獲得、AIエージェントとの融合、SLMの進化により、RAGの回答精度が大幅に向上すると予想しています。
これにより、RAGは引き続き注目され、ビジネスでの活用が広がると結論付けています。
RAG技術の現状考察と2025年のトレンド予想
この記事では、RAG技術の2024年の動向と2025年のトレンドを予測しています。
2024年はRAGが流行したが、回答精度が課題でした。
しかし、2025年はLLMの性能向上、マルチモーダル対応、多様なDB活用、メタ認知能力の獲得、AIエージェントとの融合、SLMの進化により、RAGの回答精度が大幅に向上すると予想しています。
これにより、RAGは引き続き注目され、ビジネスでの活用が広がると結論付けています。
ClineとローカルLLMを用いたNext.jsアプリ開発に挑戦〜Qwen2.5-Coder-32B-Instructを使ってみた(後編)〜
この記事は、ローカルLLMであるQwen2.5-Coder-32BとClineを用いたNext.jsアプリ開発の過程を詳細に解説している。
TODOアプリから始まり、API・DB連携機能を追加し、最終的にollama連携まで実現した事例を紹介。
ローカルLLMを用いた開発のメリット(学習機会の豊富さ)とデメリット(処理速度の遅さ、手動での修正が必要な頻度)をクラウドLLMと比較検討し、実務での活用場面を考察している。
ClineとローカルLLMを用いたNext.jsアプリ開発に挑戦〜Qwen2.5-Coder-32B-Instructを使ってみた(後編)〜
この記事は、ローカルLLMであるQwen2.5-Coder-32BとClineを用いたNext.jsアプリ開発の過程を詳細に解説している。
TODOアプリから始まり、API・DB連携機能を追加し、最終的にollama連携まで実現した事例を紹介。
ローカルLLMを用いた開発のメリット(学習機会の豊富さ)とデメリット(処理速度の遅さ、手動での修正が必要な頻度)をクラウドLLMと比較検討し、実務での活用場面を考察している。
この経験からブレバンに関してはもう何でもこいやー!全部受け止めてやるよ!って感じ TLで見るようなモヤモヤはないな〜リアタイ時散々考察したけど意味なかったから今はそこまで深く考えてないのもあるかな
唯一解釈違いと思ったのはルルちゃんの抱き枕!オジサマぬい抱えてぷにぷにほっぺでむにゅむにゅ眠そうなルルちゃんなら許せるけどあれは違うよねプンスカ
この経験からブレバンに関してはもう何でもこいやー!全部受け止めてやるよ!って感じ TLで見るようなモヤモヤはないな〜リアタイ時散々考察したけど意味なかったから今はそこまで深く考えてないのもあるかな
唯一解釈違いと思ったのはルルちゃんの抱き枕!オジサマぬい抱えてぷにぷにほっぺでむにゅむにゅ眠そうなルルちゃんなら許せるけどあれは違うよねプンスカ
一つ目に関しては多分簡単に資料を拾えると思うんだけれど、残り2つはDBから資料総なめして、更に集計表作らないと無理な気がする。というか、ここまでに関してはやる前からほぼ結論は見えているんだけれど(既にある考察を実際に裏付けを取りたいだけ)、その上で更にもう一つ追加条件加えてDB集計したときに、本当に自分の考えている通りの結論が出るのかが知りたい。正直、最後が一番大変な気がする。
一つ目に関しては多分簡単に資料を拾えると思うんだけれど、残り2つはDBから資料総なめして、更に集計表作らないと無理な気がする。というか、ここまでに関してはやる前からほぼ結論は見えているんだけれど(既にある考察を実際に裏付けを取りたいだけ)、その上で更にもう一つ追加条件加えてDB集計したときに、本当に自分の考えている通りの結論が出るのかが知りたい。正直、最後が一番大変な気がする。
Treasure2024 参加体験記
この記事は、CARTA HOLDINGSのサマーインターン「Treasure2024」への参加体験記であり、エンジニアリング講義やハッカソンを通して得られた学びを共有しています。
特に、DBモデリングやレイヤードアーキテクチャ、プロダクトマネジメントといったテーマについて、具体的な内容や自身の考察を交えながら解説しています。
さらに、チームで開発したエンジニア学生向け経験共有プラットフォーム「エンファイ」の開発過程や工夫点、そして得られた学びや気づきを詳細に記述することで、インターンシップの貴重な経験と成長を伝えています。
Treasure2024 参加体験記
この記事は、CARTA HOLDINGSのサマーインターン「Treasure2024」への参加体験記であり、エンジニアリング講義やハッカソンを通して得られた学びを共有しています。
特に、DBモデリングやレイヤードアーキテクチャ、プロダクトマネジメントといったテーマについて、具体的な内容や自身の考察を交えながら解説しています。
さらに、チームで開発したエンジニア学生向け経験共有プラットフォーム「エンファイ」の開発過程や工夫点、そして得られた学びや気づきを詳細に記述することで、インターンシップの貴重な経験と成長を伝えています。
あと、このデータがどのように決まっているかの自分なりの考察を一応書いておきます。(知る限りではこの仮説は自分以外に知っている人は今のところは自分が直接教えた人以外いません、もし既に知っていたらごめんなさい!)
まず、各城素材にはそれぞれ対応している敵の属性が割り振られている
レンガ→赤
羽根→浮き
備長炭→黒
鋼の歯車→メタル
黄金→天使
宇宙石→エイリアン、スターエイリアン
謎の骨→ゾンビ
アンモナイト→古代種
文字数が足りないので、もし知っていたり興味なかったりする場合はここまでで。
あと、このデータがどのように決まっているかの自分なりの考察を一応書いておきます。(知る限りではこの仮説は自分以外に知っている人は今のところは自分が直接教えた人以外いません、もし既に知っていたらごめんなさい!)
まず、各城素材にはそれぞれ対応している敵の属性が割り振られている
レンガ→赤
羽根→浮き
備長炭→黒
鋼の歯車→メタル
黄金→天使
宇宙石→エイリアン、スターエイリアン
謎の骨→ゾンビ
アンモナイト→古代種
文字数が足りないので、もし知っていたり興味なかったりする場合はここまでで。