Makoto YUI myui

コストセンシティブ学習と TD AutoML（AutoGluon）における最適化指標の考え方

本ドキュメントでは、コストセンシティブ学習（Cost-Sensitive Learning） の基本前提を明確にしたうえで、
TD AutoML（AutoGluon）で利用可能な optimization function / evaluation metric のうち、
実務的にコストセンシティブ学習に使える指標を整理・解説します。

参考：

Mercari Engineering Blog
https://engineering.mercari.com/blog/entry/20201212-cost-sensitive-learning-for-application/#2-2

Kubernetes による自動スケーリング

作成日: 2025-01-24 ステータス: Draft コンセプト: Simple Queue-Based Autoscaling

1. 設計概要

flowchart TB
    %% --- スタイル定義 ---
    %% 質問ノード（ひし形）: 青系
    classDef question fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,stroke-width:2px,color:#0d47a1;
    %% 結果ノード（角丸）: オレンジ/赤系で強調
    classDef result fill:#ffe0b2,stroke:#e65100,stroke-width:2px,color:#bf360c,rx:10,ry:10;
    %% エッジのテキスト背景: 白で見やすく
    linkStyle default fill:none,stroke:#546e7a,stroke-width:2px;

Google ADK OpenInference 親スパン問題 - 調査結果まとめ

問題の概要

openinference-instrumentation-google-adk (v0.1.6) において、invocationスパンが常にトレースのルートになり、セッションやその他の親スパンの子として正しく配置されない問題が確認されました。

主な原因

1. `_RunnerRunAsync`でのコンテキスト伝播の欠如

marp: true theme: default paginate: true backgroundColor: #fff backgroundImage: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%) style: | section { background-color: white; color: #1a202c;

GPT Newspaper - Graflow Workflow Examples

概要

このディレクトリには、AI新聞記事を自動生成するシステムの2つのバージョンが含まれています。Graflowの動的タスク生成機能を段階的に理解できるように設計されています。

2つのワークフロー

1. `newspaper_workflow.py` - 基本版

Graflow独自機能とオリジナリティ

LangGraph、LangChain、Celery、Airflowとの包括的比較

ドキュメントバージョン: 1.1 最終更新: 2025-10-23 著者: Graflowチーム

更新履歴:

v1.1 (2025-10-23): コア機能 #9 に「チェックポイント／リジューム」を追加し、関連セクションを全面刷新
v1.0 (2025-10-22): 初版

Redis FairQueue 設計指示書（最終版）

プロジェクト概要

基本情報

プロジェクト名: fairque
ディレクトリ: /Users/myui/workspace/myui/fairque
パッケージ管理: uv
Python バージョン: 3.10以上
型注釈: 必須（Full Typing）

def compute_similarity_weight(num_contacts: int, max_val: float=2.0, k: float=1.0) -> float:
    """
    Compute the similarity weighting factor based on the number of user-item interactions.

    Args:
        num_contacts (int): Number of user-item interactions.
 max_val (float): Maximum value for the similarity weighting factor.

	<!DOCTYPE html>
	<html lang="en">
	<head>
	<meta charset="UTF-8" />
	<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
	<title>Agentic Workflow — Why Workflows Still Win</title>
	<script type="module">
	import mermaid from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@11/dist/mermaid.esm.min.mjs';
	mermaid.initialize({
	startOnLoad: true,