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令和6年度 春期 ネットワークスペシャリスト試験 午前Ⅱ 問1（QUIC）QUICはUDPをベースとしたトランスポート層プロトコルであり、TCPのハンドシェイク遅延とヘッドオブラインブロッキング問題を解消する技術である。本記事はGemini...
Tech Tech IPA試験向け解説：EVM（アーンド・バリュー・マネジメント）の基本指標と計算
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Tech AWS re:Invent 2023発表：エンタープライズ向け生成AIアシスタント「Amazon Q」の技術的解説
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Tech IPA午前Ⅱ：ファンクションポイント法の計算と適用
|機能洗い出し|\n B{機能要素の特定};\n B --> |分類・重み付け|\n C{UFP算出};\n C --> |汎用システム特性評価|\n D{VAF算出};\n D --> |最終規模算出|\n E;\n E --> |生産性...
Tech jqコマンドとsystemdで実現する堅牢なJSONデータ変換パイプライン
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。jqコマンドとsystemdで実現する堅牢なJSONデータ変換パイプラインDevOpsの実践において、様々なシステムから取得されるJSON形式のデータを効率的か...
Tech Kerberos攻撃: Golden TicketとSilver Ticket
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Tech Azure Site Recovery (ASR) によるDRドリル実施
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Tech LLMにおけるFew-Shot/In-Context Learningプロンプト設計ガイド
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。LLMにおけるFew-Shot/In-Context Learningプロンプト設計ガイド大規模言語モデル（LLM）のFew-Shot/In-Context L...
Tech LLMの創発能力とIn-context Learning：メカニズム解明と最新応用動向
LLMの創発能力とIn-context Learning：メカニズム解明と最新応用動向要点（3行）大規模言語モデル（LLM）は特定の規模で予期せぬ「創発能力」を示し、プロンプト内の少数ショット例（In-context Learning: I...
Tech SIP INVITEとSDP Offer/Answerモデル（RFC 3261準拠）
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。SIP INVITEとSDP Offer/Answerモデル（RFC 3261準拠）背景Session Initiation Protocol（SIP）は、IP...
