ブログ
GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3508 件
#2026-03 764#japanese 587#deep-dive 254#kubernetes 247#culture 236#career 224#ai 214#llm 208#devops 193#2026-04 144#security 139#observability 113#database 110#communication 107#architecture 100#productivity 88#finance 87#mindset 80#ai-papers 79#history 79#it 78#psychology 78#english 75#networking 74#deep-learning 73#gpu 70#linux 70#performance 70#cs-fundamentals 63#ai-agent 61#postgresql 59#rag 59#economy 57#mlops 53#self-improvement 53#ai-platform 51#food 51#learning 51#python 51#travel 51
工業数学シリーズ 第12回:消去法、逆行列、行列式
線形連立方程式を解く3つの核心的視点であるガウス消去法、逆行列、行列式の役割と限界を初心者の目線で整理します。
2026-03-19 · 5 分で読めます #engineering-math#linear-algebra#determinants#matrix-inverse#2026-03工業数学シリーズ 第9回:ラプラス変換の直観
ラプラス変換がなぜ微分方程式を代数問題に変えてくれるのか、時間領域とs領域の視点の違いを直観的に説明します。
2026-03-19 · 5 分で読めます #engineering-math#laplace-transform#ode#systems#2026-03工業数学シリーズ 第6回:高次微分方程式と初期値問題
3次以上の高次微分方程式の基本構造と初期値問題の意味を整理し、次数と条件の数がなぜ連動するのかを説明します。
2026-03-19 · 5 分で読めます #engineering-math#ode#higher-order-ode#initial-value-problem#2026-03工業数学シリーズ 第3回:変数分離法、積分因子法、完全微分方程式
1次微分方程式を解く際に最初に身につけるべき3つの解法である変数分離法、積分因子法、完全微分方程式を直観と例題で整理します。
2026-03-19 · 6 分で読めます #engineering-math#ode#first-order-ode#integrating-factor#2026-03[コンパイラ] 19. SSA形式と現代コンパイラ最適化
SSA(Static Single Assignment)形式の概念、phi関数、支配境界を利用したSSA構築、SSAベース最適化(定数伝播、デッドコード除去、大域的値番号付け)、SSAからの復元を扱います。
2026-03-19 · 15 分で読めます #compiler#cs-fundamentals[コンパイラ] 16. 命令レベル並列性とスケジューリング
命令レベル並列性(ILP)の概念、パイプラインとスーパースカラプロセッサ、リストスケジューリング、ソフトウェアパイプライニング、レジスタ割り当てとスケジューリングの関係、VLIWアーキテクチャを扱います。
2026-03-19 · 12 分で読めます #compiler#cs-fundamentals[コンパイラ] 13. マシン非依存コード最適化の基礎
共通部分式の除去、デッドコード除去、定数畳み込み、ループ不変コード移動、誘導変数、強度削減などの主要な最適化技法とデータフロー分析の基礎を扱います。
2026-03-19 · 14 分で読めます #compiler#cs-fundamentals[コンパイラ] 10. 実行時環境 - スタック、ヒープ、ガベージコレクション
プログラム実行時のメモリ構成、スタックベースの活性化レコードと呼び出し順序、非局所変数のアクセス方法(アクセスリンク、ディスプレイ)、ヒープ管理と断片化、そしてガベージコレクションの主要アルゴリズムを扱います。
2026-03-19 · 15 分で読めます #compiler#cs-fundamentals[コンパイラ] 07. 構文解析 (2) - Bottom-UpパーシングとLRパーサ
Bottom-Upパーシングの核心概念(還元、ハンドル、シフト-還元)を扱い、SLR、正規LR(1)、LALRパーシング技法とYaccパーサ生成器を見ていきます。
2026-03-19 · 14 分で読めます #compiler#cs-fundamentals[コンパイラ] 04. 字句解析 - トークン、パターン、正規表現
字句解析器の役割とトークン/パターン/レキシムの概念を整理し、正規表現と正規定義を使用してトークンを仕様化する方法を見ていきます。
2026-03-19 · 12 分で読めます #compiler#cs-fundamentals[コンパイラ] 01. コンパイラの構造と動作原理
コンパイラの全体構造と各段階(字句解析、構文解析、意味解析、中間コード生成、最適化、コード生成)の役割を確認し、シンボルテーブルとコンパイルパスの概念を整理します。
2026-03-19 · 12 分で読めます #compiler#cs-fundamentalsヴィクトール・フランクルから燃え尽きた開発者へ:コードが無意味に感じるときに意味を見つける方法
アウシュビッツを生き延びたヴィクトール・フランクルは、人間はいかなる状況でも意味を見つける自由があると結論付けました。彼のロゴテラピーと「意味への意志」(Wille zum Sinn)が、チケットをこなすだけで人生が過ぎていくような開発者のバーンアウトに対して、どのような処方を示すかを探ります。意味を取り戻す5つの実践を含みます。
2026-03-18 · 19 分で読めます #ヴィクトール・フランクル#ロゴテラピー#バーンアウト#意味#哲学Tool Calling実践ガイド:AIが外部世界を操る方法と落とし穴
Tool CallingはLLMを本物のエージェントに変える核心メカニズムです。OpenAI function callingの完全実装から並列実行、そして現場で必ず遭遇する5つの罠と解決法まで実践中心で解説します。
2026-03-18 · 13 分で読めます #ツール呼び出し#関数呼び出し#AIエージェント#llm#AI開発鮭のように、逆流を泳げ:逆境とレジリエンスの科学
太平洋から3,200kmを遡上する鮭の旅から学ぶレジリエンスの科学。逆境を乗り越える開発者のための心理学に基づいた5つの実践法。
2026-03-18 · 14 分で読めます #鮭#レジリエンス#逆境#目的#自然RAGチャンキング戦略完全ガイド:ナイーブ分割からRAPTORまで
RAGシステム品質の70%を決めるチャンキング戦略を5つの手法と実際のコードで完全解説。Fixed-sizeからSemantic、Parent-Child、RAPTORまで — それぞれいつ使うべきか、実際の評価方法も含めて詳しく解説します。
2026-03-18 · 13 分で読めます #rag#チャンキング#テキスト分割#langchain#raptorNVIDIA GPUとCUDAの完全解剖:なぜGPUがAIを支配するのか
H100のハードウェア仕様からTensor Core WMMA APIまで。SIMTの実行モデル、共有メモリタイリング、Warp Divergenceを実際のCUDAコードとともに完全解剖する。
2026-03-18 · 20 分で読めます #cuda#gpu#nvidia#行列演算#並列コンピューティングマルチエージェントシステム完全比較:AutoGen、CrewAI、LangGraph、何を選ぶか
AutoGen、CrewAI、LangGraph — 実際のコードで3つのマルチエージェントフレームワークを比較します。各フレームワークの哲学、長所短所、そしてどの状況で何を選ぶべきかを現場エンジニアの視点で整理しました。
2026-03-18 · 14 分で読めます #マルチエージェント#autogen#crewai#langgraph#AIエージェントマイケル・ジョーダンの失敗哲学:9,000回の失敗が作った伝説
マイケル・ジョーダンの失敗哲学とキャロル・ドゥエックの成長マインドセット研究を開発者の成長に応用する。高校のバスケ部から外され、9,000回以上のシュートを外しながらも伝説になったその理由を探る。
2026-03-18 · 13 分で読めます #マイケル・ジョーダン#失敗#グロースマインドセット#グリット#開発者LLM サービング最適化完全ガイド:KVキャッシュ、PagedAttention、量子化のすべて
LLMサービングの核心最適化技術を完全解剖する。KVキャッシュのメモリ問題からPagedAttentionの仮想メモリ革新、連続バッチング、投機的デコーディング、量子化、そしてvLLM/TGI/TensorRT-LLMの比較まで。
2026-03-18 · 44 分で読めます #LLMサービング#KVキャッシュ#paged-attention#vllm#量子化LLM Agent設計パターン完全ガイド:ReActからマルチエージェントまで
ReAct、Chain of Thought、Plan-and-Execute、Reflection、Tree of Thoughts — LLM Agentを実際に構築する際にどのパターンをいつ使うべきか、現場エンジニアの視点で整理しました。
2026-03-18 · 14 分で読めます #AIエージェント#react#llm#設計パターン#AI開発