はじめに ラク スが開発する楽楽精算は、東京開発統括部の楽楽精算開発部が担っています。 楽楽精算の iPhone （Swift）& Android （Kotlin）対応のモバイル アプリ開発 を担当しているのが、モバイル開発課です。 本記事では、楽楽精算のモバイル アプリ開発 案件を担当しているモバイル開発課のマネージャーが厳選した 「モバイル開発を軸に、キャリアをステップアップするために役立つ書籍」をご紹介します。 それぞれの書籍に推薦コメントを記載していますので、是非ご参考になさってください。

本記事では、今年8月にパブリックベータ版として GitHub に搭載された新機能 GitHub Models について、概要や利用法を簡単にご説明します。さらに、実際に GitHub Models を活用して、多数の LLM の日本語性能を横断的に測定していく例を紹介していきます。 目次 目次 はじめに 三行で GitHub Models を説明すると... GitHub Models の使い方 Waitlist への登録 モデル一覧 ブラウザ上で試す API経由で試す GitHub Models を利用

はじめに

G-genの杉村です。Google Cloud（旧称 GCP）のフルマネージドなデータウェアハウスサービスである BigQuery の、ストレージ料金体系について解説します。 BigQuery の課金体系 2つの課金モデル 論理ストレージ（Logical Storage）課金 物理ストレージ（Physical storage）課金 アクティブと長期 ユースケース どちらのモデルを選択すべきか 圧縮率の例 圧縮率の確認（コンソール） 圧縮率の確認（システムビュー） タイムトラベル・フェイルセーフへの課金 制

Background Introduction Self Introduction Hello. My name is Li Lin from the DevOps Team of the KINTO Technologies Global Development Group. Until 2017, I worked in China as an engineer, project manager, and university lecturer. In 2018, I started working

はじめに Turing の生成 AI チームでインターンをしている塩野 (@onely7_deep) です。 生成 AI チームでは、完全自動運転の実現に向けてマルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 本記事では、Turing からリリースされた盛り沢山な GENIAC の成果物 の中の１つである The Cauldron JA と Wikipedia Vision JA データセットを紹介します！ The Cauldron JA データセット https://huggingface.co/da

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挨拶・背景

はじめに こんにちは、クラウドエースのデータソリューション部の伊藤です。 普段は、データ基盤や機械学習基盤の構築だったり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。 データ分析基盤の構築は、ビジネスにおける意思決定を迅速かつ正確に行うために不可欠です。しかし、データの収集、変換、格納といったプロセスは複雑で、多くの時間と労力を必要とします。 この記事では、Google Cloud の BigQuery を中心としたデータ分析基盤を作りたいと思いつつも、今ひとつ手が出ない

はじめに こんにちは。楽楽電子保存のバックエンド開発チーム兼オフショア開発のリーダーを務めています、small-chestnutです。 今回は、私が担当しているグローバル開発におけるチームビルディングの経験をシェアしたいと思います。 この記事では、弊社の子会社である ラク ス ベトナム （以下、RV）との協働を通じて経験したチームビルディングの遷移や、各年度ごとに取り組んだ施策、課題解決のプロセスを振り返ります。グローバル開発やチームビルディングに悩んでいる方々にとって、参考になれば幸いです。 はじめに

SKYDIV Desktop Client を支える技術の一つ SQL Server Express 冗長化についてご紹介します。SKYDIVでは、安価なSQL Server Expressを用いて、運用系と待機系の自動切り替え（フェールオーバー）とデータ同期（レプリケーション）を実現し、耐障害性を向上させています。

ゼロ ETL 統合では、複数のアプリケーションやデータソースにわたるデータを統合し、総体的なインサイトを取得してデータサイロを解消することができます。完全マネージド型でノーコードのほぼリアルタイムのソリューションが実現し、データが Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MySQL に書き込まれてから数秒以内に Amazon Redshift でペタバイト規模のトランザクションデータを利用できるようになります。独自の ETL ジョブを作成する