ソフトウェアの品質を定量的に評価するための「コードメトリクス値」と、その計算方法について説明しています。特に、Microsoft Visual Studioを使用してコードメトリクス値を計算し、保守性や可読性を向上させる方法を紹介しています。

Windows 11のデバイスマネージャーにある「ACPI温度管理ゾーン」デバイスからPC内の温度を取得する方法について説明しています。カーネルモードとユーザーモードでのデバイス一覧取得方法や、温度取得の具体的な手順を紹介しています。

システムやアプリケーションのログをExcelで分析していたが、データ量が増えたためSQL Serverを利用し、LAG関数を使って前の値との差分を計算する方法を紹介しています。

システム開発におけるテスト工程の重要性と、機能テストおよび非機能テストの種類と目的について説明しています。各テストの具体的な内容とその役割を紹介しています。

インメモリデータベースを活用したキャッシュ戦略について説明しています。オンメモリキャッシュの限界と、インメモリデータベースを用いることで得られるメリットを整理し、分散構成におけるキャッシュの共有化の重要性を解説します。

自動車の車載ネットワークで広く利用されるCAN通信の解説です。ノイズ耐性の高さといった特徴や、車両制御における重要性について基本的な仕組みを交えながら説明しています。

Wake on LAN (WOL) とは、ネットワークを介して遠隔地にあるコンピュータの電源をオンにする仕組みです。マジックパケットを送信することで、電源がオフのPCを起動させることができます。

WPFアプリケーションの開発における留意事項についての説明しています。特に、XAMLデザイナーの使用方法と、フック処理を含むViewModelをDataContextにバインドする際の注意点について詳述しています。

Microsoft Fabricのデータを外部データと結合して分析するためのミラーリング機能とその設定手順について説明しています。Azure SQL Databaseとの統合方法や前提条件も詳しく解説しています。

ソフトウェア開発チームのパフォーマンスを向上させるためのケイパビリティ・モデルの導入と、継続的デリバリーを実現するための具体的な測定基準とプラクティスについて説明しています。

タイムゾーンリダイレクトについて説明しています。DaaS環境やリモートデスクトップで、クライアントのタイムゾーンをサーバーに反映させる機能のメリットとデメリットを解説します。

Ｓｋｙ株式会社では、エッジ向けの組込みAI開発を行っており、Hailo社のAIチップも活用しています。HailoのAIチップは低消費電力・低遅延で高性能なAI推論を実現し、モデル開発プロセスや優れた機能についても詳述しています。

Sky株式会社の社内システム運用において、AWSのアクセス管理ソリューション「Temporary Elevated Access Management (TEAM)」を導入した事例を紹介しています。TEAMの特徴や構築手順、運用方法、実際の運用感想などを詳述し、最小権限の原則を実現するためのソリューションとしての有用性を説明しています。

クラウドサービスにおける悪意のあるBot対策として、AWS WAF（Web Application Firewall）の機能を活用する方法を紹介します。具体的な対策方法として、レート制限、CAPTCHA、Challenge、マネージドルールの活用について詳述しています。AWS WAFを適切に設定することで、ウェブアプリケーションのセキュリティを強化し、安定したサービス提供を実現することができます。

マイクロサービスアーキテクチャの利点と課題、設計・技術・運用・組織文化の観点からの導入検討の重要性について説明しています。

アノテーションデータの品質向上に向けたデータを用いたアプローチについて説明しています。データの分布分析とエラーパターン分析を通じて、タグ付与の誤りを効率的に検出し、品質を高める方法を紹介します。

AWS構成図を統一感と分かりやすさを持って作成するための公式ガイドラインを紹介しています。文字サイズや色、アイコンの使用方法、矢印の作成方法など、具体的な指針を提供しています。

backdrop-filterについての説明です。CSSプロパティ「backdrop-filter」を使用して、要素の背後領域にぼかしや色のシフトなどの視覚効果を適用する方法を紹介しています。2024年に主要なブラウザで標準サポートされ、ウェブデザインにおける背景効果を簡単に実現できます。

プロジェクト進行中にテスト計画が存在しない場合の対応方法について説明しています。現状の把握、優先順位の設定、テスト計画の作成、未実施テストの対応、コミュニケーション、継続的な改善のステップを紹介します。

ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）の推論速度を向上させるためのオープンソースライブラリ「vLLM」と、VS Code拡張機能「Continue」を用いたAIコーディング環境の構築方法について説明しています。