グーグルを超える:代替の検索エンジンガイド
グーグルやバイング以外の代替の検索エンジンを探してみましょう
グーグルがグローバル市場シェアの90%以上を占める検索エンジン市場を支配している一方で、代替検索エンジンという成長中のエコシステムが、ウェブ検索に異なるアプローチを提供しています。
グーグルやバイング以外の代替の検索エンジンを探してみましょう
グーグルがグローバル市場シェアの90%以上を占める検索エンジン市場を支配している一方で、代替検索エンジンという成長中のエコシステムが、ウェブ検索に異なるアプローチを提供しています。
コンテンツを所有し、アイデンティティをコントロールしましょう
ウェブはもともと、誰でも公開し、接続できる分散型ネットワークとして設計されていました。しかし、時間が経つにつれて、企業のプラットフォームが権限を集中させ、ユーザーが製品となり、コンテンツがロックインされるウォールド・ガーデンを作り出しました。Indie Web movementは、ウェブの元々の約束を復活させることを目指しています:個人所有、創造の自由、そして本物のつながり。
ジェミニ - ネットワークの軽量で安全な代替手段
Geminiプロトコルは、インターネット通信の基本に立ち返ったものです。複雑化する現代のウェブに代わる、軽量で安全でプライバシーを尊重する代替手段です。
Dev Containersを使用して、一貫性があり、移動可能で、再現可能な開発環境を構築しましょう。
開発者は、依存関係の不一致、ツールのバージョン、またはOSの違いにより、「私のマシンでは動く」というジレンマに直面することがよくあります。 Visual Studio Code (VS Code) での Dev Containers は、この問題をエレガントに解決します — あなたのプロジェクトに特化した コンテナ化された環境 で開発できるようにするからです。
OllamaをGoで統合する: SDKガイド、例、およびプロダクションでのベストプラクティス
このガイドでは、利用可能な Go SDK for Ollama の包括的な概要を提供し、それらの機能セットを比較します。
Flutterで状態を管理する方法
この記事では、Flutter アプリで状態を管理する6つの人気のある方法について、実際の例とベストプラクティスを紹介します:
ステップバイステップの例
ここに、Python LambdaのSQSメッセージプロセッサの例 + REST APIとAPIキー保護 + Terraformスクリプトがあり、サーバーレス実行のためにそれをデプロイします。
ホスティングコストの概算とサブスクリプションの比較。
以下は、提供されたHugoページコンテンツの日本語への翻訳です。すべてのHugoショートコード、技術要素、構造を維持しつつ、日本語の文法、文体、表記規則に従って翻訳を行いました。
Write.as / WriteFreelyに関する簡単な情報 – どのようにfediverseに適合するか、管理ホスティングの入手先、使用傾向、およびセルフホスト方法(コストの概算も含む)について。
+ 思考型LLMを使用した具体的な例
この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する方法について2つの方法を紹介します。1つ目はHTTP REST APIを介して、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを介して行います。
プロクシマックスとは何か?
Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE) は、Debian 上に構築されたオープンソースのタイプ1ハイパバーリザーバーおよびデータセンターのオーケストレーションプラットフォームです。
`canonical`、`lang`および`hreflang`の使い方
Hugoウェブサイトの翻訳
は、GoogleやBingのランキングを向上させることができるが、翻訳されたコンテンツが高品質で、ローカライズされており、多言語SEOに適切に構成されている場合に限る。
Windows、LinuxおよびMac用のインストール手順を含みます。
オンラインプライバシーは非常にホットな話題です。ターゲット広告やサイレントトラッカーなど、多くの主要なブラウザはあなたについてより多くの情報を共有しています。幸いにも、プライバシーに配慮したブラウザがいくつか存在し、あなたが安全かつ匿名でいるのを助けてくれます。
アマゾンアレクサスキルの開発方法 - 手順
この記事では、**Alexa スキルの開発、テスト、および公開**について詳しく説明します。
また、スキルがユーザーに魅力的で自然な体験を提供できるようにするためのデザインの原則、技術的な考慮事項、およびベストプラクティスについても取り上げます。
あまり良くない。
OllamaのGPT-OSSモデルは、特にLangChainやOpenAI SDK、vllmなどのフレームワークと併用する際、構造化された出力の処理に繰り返し問題を抱えています。
Ollamaから構造化された出力を得るいくつかの方法
大規模言語モデル(LLM) は強力ですが、実運用では自由な形式の段落はほとんど使いません。 代わりに、予測可能なデータ:属性、事実、またはアプリにフィードできる構造化されたオブジェクトを望みます。 それはLLM構造化出力です。
pandoc、python、またはオンラインツールを使用してMDへの変換を行う
WordドキュメントをMarkdown形式に変換することは、技術ライター、開発者、コンテンツクリエイターにとって非常に一般的なタスクです。彼らは、Markdownをサポートするプラットフォーム(GitHub、GitLab、静的サイトジェネレーターであるHugoなど)にコンテンツを移行したい場合にこの作業を行います。