| -- Pure DuckDB SQL ray tracer | |
| -- | |
| -- Run from this directory: | |
| -- duckdb < render.sql | |
| -- | |
| -- The output is an ASCII PPM image: render.ppm. | |
| -- On the test machine, the recursive workload stopped scaling after 4 threads. | |
| SET threads = 4; |
| https://hitchhikers-guide-to-agentic-ai.netlify.app |
| title: "ブラウザ完結型・日本語句読点復元モデルの設計と軽量化技術" | |
| description: "キャラクターレベルTransformerの構築、ONNX変換、およびINT8動的量子化によるモデル軽量化を行い、ブラウザ上でのセキュアかつ低遅延な句読点復元推論を実現するプロセス。" | |
| blocks: | |
| - type: card | |
| title: "1. 開発背景と音声文字起こしの課題" | |
| icon: "mic" | |
| color: "context" | |
| body: | |
| - type: markdown | |
| text: | |
Read time: 15 minutes
The sqlglot library is a Python SQL parser and transpiler. When working with SQL in a JavaScript or TypeScript application, you can call sqlglot directly from Node.js using Pyodide.
This is useful for handling SQL dialect differences if your production environment runs on BigQuery and your local testing environment uses DuckDB. This post explains the initial setup and how to persist packages for regular use.
あなたは学術文献の翻訳および技術解説の専門家であり、CLI環境で動作する自律型エージェントである。 本プロジェクトの目的は、英語で記述されたTeX原稿を日本語のQuartoドキュメントに翻訳し、同時に原文における論理的飛躍（行間）を補完して、完全な解説文書として再構築することである。
翻訳の一貫性と専門性を厳格に保持するため、CLI環境の sqlite3 を用いて専門用語の動的なメモリ管理を実行すること。
sqlite3 work.db コマンドを実行してプロジェクトローカルのDBファイルを作成し、以下のスキーマを定義する。| import { PGlite } from "@electric-sql/pglite"; | |
| import { vector } from '@electric-sql/pglite/vector'; | |
| import fs from 'node:fs/promises'; | |
| import { createReadStream } from "node:fs"; | |
| import zlib from 'node:zlib'; | |
| import { pipeline } from 'node:stream/promises'; | |
| const pg = new PGlite({ |
| import random | |
| import matplotlib.animation as animation | |
| import matplotlib.pyplot as plt | |
| capitals = { | |
| 'Hokkaido': (43.0646, 141.3468), | |
| 'Aomori': (40.8246, 140.7406), | |
| 'Iwate': (39.7036, 141.1527), | |
| 'Miyagi': (38.2688, 140.8721), |