ロリポップ！のMySQLバックアップをSeleniumで自動化。手作業の煩雑さを改善し、特にデータベースエクスポートに焦点を当ててプログラムを作成。Seleniumの特徴や具体的なコード例を紹介し、今後の課題として他プロセス自動化などを挙げた。
ITに関して勉強することが多くなり、その成果を共有するためブログを立ち上げました。共有することが得意ではないですが今後ともよろしくお願いします。
米Googleが無料で公開した生成AI「Gemma」は商用利用可で、「Gemini」と同等技術を備えています。今回、Ollamaを利用してGemmaを起動して生成AIの検証を行いました。その効果を調べてレビューとしてまとめました。
新しい脆弱性「KeyTrap」はDNSSECに重大なDoS攻撃を可能にします。全世界の約31%のWebクライアントに影響を及ぼす可能性があり、インターネットアクセスの核心を脅かす問題です。根本的解決が難しいため、早急にパッチを適用することが推奨されています。
AWS Well-Architected Frameworkにおける信頼性について
AWSの「Well-Architected Framework」の信頼性の柱に焦点を当て、システムが意図した通り正しく機能するための設計原則とベストプラクティスを紹介。自己修復可能なシステムを作り、定期的なテストと水平方向のスケーリングを推奨。需要に応じたリソースの自動調整と変更の自動管理が重要と述べています。
WSL2を使ってAI用の環境を構築（Ollama試行利用編）
無料で使える生成AIツール「Ollama」をWSL上で実行する方法を紹介。Ollamaは多数の大規模言語モデルをサポートし、GPUを活用して高速に動作。しかし、マニュアルが不明瞭で初期設定に苦労する可能性あったり、日本語出力がうまくいかないなどもあり。
WordPress×ロリポップ!でデータベースを更新する方法(5.6→8.0)
WordPressのデータベースサーバ更新についての経験を基にロリポップ！のライトプランでの手順を案内します。データベース更新はリスクが伴います。そのためエクスポートから新サーバー作成、データインポートまでの流れを紹介します。
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ロリポップ！のMySQLバックアップをSeleniumで自動化。手作業の煩雑さを改善し、特にデータベースエクスポートに焦点を当ててプログラムを作成。Seleniumの特徴や具体的なコード例を紹介し、今後の課題として他プロセス自動化などを挙げた。
AIライティングツール「Catchy」の特徴、利用方法、実際の使用感について詳述しています。Catchyはキーワードやテーマに基づき文章を生成できますが、GPT-3を使用しているため情報の精度に課題があり、記事1本を完成させるのに複数クレジットが必要です。
・最新のLlamaについて知りたい・性能はどれくらいなのか 今回は最新のLLMであるLlama3について紹介します。Llama3は、Facebookなどで有名なMeta社によって、2024年4月18日にリリースされた生成AIのモデルです。
Cohere社が開発した「Command R+」は、無料で多言語対応・ローカルダウンロード可能なLLMモデルです。RAG応答機構を有し、GPT-4 Turboと性能を比較してほぼ同等です。ただパラメータが多いのでローカルで使う場合は高スペックなPCが必要になります。
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Excelでの集計に関する関数テクニックを紹介しています。管理者ごとの月額集計、機器保持数の計算、そして月ごとの複数条件に基づく費用集計を説明しています。マクロを使わなくても可能なこれらの方法は日常の資産管理や予算計画立案に役立ちます。
Excelでの費用集計・予測に関する数式テクニックを紹介しています。管理者ごとの月額集計、機器保持数の計算、そして月ごとの複数条件に基づく費用集計を説明しています。マクロを使わなくても可能なこれらの方法は日常の資産管理や予算計画立案に役立ちます。
画像生成AIサービスAkuma.aiは、リアルタイムで画像を生成するAIキャンバス機能を搭載しており、簡単に高品質な画像を作成できます。Googleアカウントで無料で利用できますが、クレジットの使用や料金プランについて理解が難しい点には注意が必要です。
生成AIを標的とした新型ワーム「Morris Ⅱ」について紹介します。このワームはChatGPTやGeminiなどのチャット型AIに影響を与え、ユーザーの操作なしに悪意あるコードを実行するゼロクリック攻撃を可能にします。
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Excelの集計作業を効率化するため、VBAを使用して表の自動範囲判定マクロを構築する方法を解説します。具体的にはループやプロパティの利用などがあります。これらを効果的に使い分けることで、表形式が複数であっても対応可能となり、作業効率化が期待できます。
Excelの集計作業において、表の最終セルを動的に特定するVBAのマクロを紹介します。基本的な取得方法としてループ探索やプロパティの利用があり、より複雑なケースでは、VBAの機能を活用して範囲を探します。効率的なデータ取得のためには、高度な技術の組み合わせも必要です。
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この記事はLM Studioという無料でインストール可能な生成AIシステムについて説明しています。システム起動から検索、ダウンロード、モデル選択、そして記事作成のプロセスを解説し、モデルのファストタイプ利用で生成速度が速くなるものの、クオリティに影響がある可能性を示唆しています。
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Excelの集計作業において、表の最終セルを動的に特定するVBAのマクロを紹介します。基本的な取得方法としてループ探索やプロパティの利用があり、より複雑なケースでは、VBAの機能を活用して範囲を探します。効率的なデータ取得のためには、高度な技術の組み合わせも必要です。
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