朝倉 卍丸

調査結果に基づかなくても体感で分かると思いますが、プルリクエスト(以下PR)のサイズはレビューの効率性と品質に大きな影響を与えます。 PRが小さいほど、レビューが容易で、フィードバックのサイクルが早く、問題の特定と修正が容易になります。 特定のタスクや変更に対応するために、PRを小さく、焦点を絞ったものに保つことが推奨されます。 Pull Request（PR）の適切なサイズについては、いくつかの調査があります。 Cisco SystemsのLOCとの相関 smartbearの調査では、PRの理想的なサイ ...

SQL Serverでは、SELECT * INTOステートメントを使用することで、既存のテーブルから新しいテーブルを作成し、そのデータをコピーすることができます。 データのバックアップなど、既存のテーブルと同じテーブル構成ででたを保持しておきたい時用のSQLです。 ## origin_tableにコピー元となるテーブルをしてする ## new_tableに新しいテーブル名を記述する SELECT * INTO new_table FROM origin_table;   基本的にはSELECT ...

2024年は閏年なので、うるう年の判定ロジック。 本来は愚直にやらないで、ライブラリを利用した方がいいので参考までに。 すべてのうるう年の条件。 世紀年とは、00で終わる年のことである。世紀年は、400で割り切れる場合のみ閏年となる。 閏年（世紀年を除く）は、4で正確に割り切れる場合に識別できる。 世紀年は4と100で割り切れる。 非世紀年は4で割り切れるだけである。 // Java program to find a leap year // Importing Classes/Files import ...

うるう年は、地球の太陽周回軌道に合わせて暦を調整するために必要なものですが、プログラムやシステムにとっても問題を引き起こす可能性があります。 例として以下のようなことに注意する必要があります。 誤った閏年の処理｜ハードコードされたロジック プログラムによっては、うるう年を特定するためのハードコードされたロジックを持つ場合があります。 このロジックは、複雑なルール（4で割り切れるが100では割り切れない、400でも割り切れない限り）を考慮しない場合があります。 これはうるう年の誤認につながり、日付に依存する ...

Amazonの研究者たちが、これまでで最大の音声合成モデルを発表しました。 このモデルは、Big Adaptive Streamable TTS with Emergent abilitiesの頭文字をとったBASE TTS（テキスト音声合成）で、より人間に近いインタラクションを実現するための基盤となる可能性があります。 この研究によるとTTSモデルのための広範なトレーニングは、人工知能に使用される大規模言語モデル（LLM）と同じように、信頼性と汎用性を向上させることができるようです。 AmazonのBA ...

macで画像ファイルを圧縮する方法の1つとしてffmpegを利用する方法があります。 -q:vは品質を表しており、この後に付ける数字を大きくすることで画像が圧縮されます。最大数は20。 この数値を16以上にすると画像が荒れやすくなるので、圧縮した画像を見て数値を変化させる必要があります。 ## ローカルにffmpegがインストールされていない場合 brew install ffmpeg ## ffmpegで画像を圧縮する ffmpeg -i /Users/xxx/Downloads/original_fi ...

Microsoft Copilot は、Microsoft 365 の新しい機能で、Word ドキュメントの要約をAIで作成することができます。 文章の要約や下書き、書き換えなどをAIに任せることができます。 Copilotはドキュメントの内容をスキャンし、重要なポイントを抽出して短い文章にまとめ、要約の作成に加えてコンテンツの下書きや書き換え、チャットなどの機能も提供します。 OneDrive で他のユーザーとドキュメントを共有するときにも利用でき、共有する前に、AI で要約を作成するかどうかを選択でき ...

SQLで大量のデータを取得する際に、ページングが進められますが大体悪手です。 オプティマイザに従ってsqlが正しく動作する場合、プログラムよりコストが低いので、リソースが許す限りデータ量を大きく取った方がいいです。 「大量のデータ」と言っている想定件数が異なるせいでしょうが、私の場合大体200万件以上のデータを想定しています。 DBによりますが、このくらいの件数以上になるとDBの性能閾値を超える可能性があるため、極端に小分けで取得すると後半速度劣化を起こします。 検索後半で遅くなる原因はいくつか考えられる ...

データベースのカラムとエンティティのフィールド名は、データを格納および操作する際に使用される用語です。 データベースとプログラムのデータを双方向で繋ぐ部分なので、名前はほぼ同じようになり、表形式のデータにおいてはカラム名≒フィールド名です。 それでも異なるものなので、異なる文脈で使用されます。 以下に、それぞれの概念と違いを説明します。 データベースのカラム（列） データベース内のテーブルに格納される情報を整理するために使用されます。 カラムはテーブル内の垂直方向のセルで、特定のデータ型（整数、文字列、日 ...

名付けは難しいプロセスで、日本語でもそうですが、名前を付けるには教養が必要です。 多くの場合、中学生レベルの英語理解で十分なはずですが、受験英語の理解では、英文としておかしいものの、日本人に取っては分からなくもない名前になりがちです。 こういった場合、日本語もおかしいケースが見られるので、「別の単語にならないか」とか「声に出して読んでみる」といったアプローチが必要になります。 誤訳に注意する Google翻訳やDeepL翻訳に、間違った日本語を入力すると、直訳されて当たり前のように意味の異なる間違った英単 ...