「有能なバカ」ChatGPTを使って1週間でiOSアプリを公開する方法
初めまして、にわとろです。 さて今回は、ChatGPTを使ってiOSアプリをイチから作ってみました。ChatGPTの記事なんてもうオーバーフローするほどあるのですが、今のところiOSアプリを最後まで作り通した記事はありません。 理由は簡単で、ChatGPTは「バカ」なのでiOSアプリなんて複雑なモノを完成させられないからです。 しかしバカも使いようです。上手く使いこなしてやれば、アプリだって作ることができます。ChatGPTはバカですが、有能なバカです。でもあなたがヤツをわかっていなければ、やっぱり無能のままです。だから、この記事を読んで理解してあげないといけません。 それじゃあ、ChatGPTと仲良くなりにいきましょう。 ChatGPTを使う極意 早速ChatGPTを使う極意を教えます。全部読み通せなくても、これだけは覚えてください。 いい上司になれ。 何を言っているかというと、Chat
【備忘録・まとめ】AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) - Qiita
CFnテンプレートを、各種プログラミング言語のコードから生成するフレームワーク TypeScript, JavaScript, Python, Java, C#から好きな言語を選択できる（2019-07-26現在） リソースの構造をコードで管理できるようになる 繰り返しや参照、構造の再利用やパラメータの注入など、CFnテンプレートでは表現が難しかった記述が柔軟にできるようになる 下のレイヤーに潜っているCFnの存在を意識できないと、使うのが辛そう 要点 Constructs constructは、SDKアプリにおいて基本的な構成単位になる。 あらゆる構成物を包括するクラウドコンポーネントを意味する コンポーネントの中身は1つのリソースでもOK 複数のリソースからなる高レベルなコンポーネントであってもOK AWS Construct Library CDKにはConstruct Librar
メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer (CTO) の @suguru です。連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の1日目を担当させていただきます。 7月末にメルカリShopsという新しいサービスが公開されました。メルカリShops は、2021年1月にメルカリのグループ会社として設立したソウゾウが新たに立ち上げたサービスです。 この記事では、メルカリShops を作るにあたり、どういった技術、アーキテクチャを選定したのか、その背景と意思決定をまとめて共有したいと思います。 monorepo まず最初にプロジェクトをスタートしたときに、サービスのリポジトリを作るのですが、迷わず monorepo による構成を選択しました。monorepo は、システムを構成する複数のコンポーネントの独立性を保ちつつ、全ての構成を1つのリポジトリで管理する手法です。今
Facebook、次期ビルドシステムの開発でRust言語の採用を明らかに
Facebookは同社のソフトウェア開発において、同社が主導して開発しているオープンソースのビルドシステム「Buck」を利用しています。 Backは高速なビルドが可能な点を大きな特徴としており、もともとAndroidアプリケーション向けのビルドシステムとして登場しました。 その後対応する言語やプラットフォームが拡張され、現在では15種類以上のプログラミング言語と、さまざまなスマートデバイス、VRヘッドセット、そしてサーバアプリケーションにまで対応しています。 次期ビルドシステムの開発を決断 しかしこうした拡張を重ねる中でBuckの複雑さは増していき、新機能の追加がどんどん難しくなってきたと、Facebook Developersのブログに投稿された記事「The future of Buck」で吐露されています。 同社の開発チームは約4年前から、Buckのアーキテクチャの改善を段階的に行う取
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
セキュアにGoを書くための「ガードレール」を置こう - 安全なGoプロダクト開発に向けた持続可能なアプローチ - Flatt Security Blog
The Go gopher was designed by Renee French. (http://reneefrench.blogspot.com/) The design is licensed under the Creative Commons 3.0 Attributions license. 種々の linter が様々なプロダクトの品質を高めてきた、というのは疑う余地のない事実です。実装の初歩的な問題をエディタ内や CI/CD パイプライン中で機械的に検出できる環境を作れば、開発者はコーディングやコードレビューの邪魔になる些末な問題を早期に頭から追い出し、本質的な問題に集中できます。 また、そのような環境づくり（e.g. linter のルールセットの定義、組織独自のルールの作成、…）は、まさに開発組織のベースラインを定義する作業として捉えることができます。一度誰かが定義
新人プログラマに知っておいてもらいたい人類がオブジェクト指向を手に入れるまでの軌跡 - Qiita
あわせて読みたい 新人プログラマに知ってもらいたいメソッドを読みやすく維持するいくつかの原則 ペアプログラミングして気がついた新人プログラマの成長を阻害する悪習 「オブジェクト指向プログラミング」と「関数型プログラミング」のたった一つのシンプルな違い あきらめるにはまだ早い！ソースコードの品質向上に効果的なアプローチ 2015年に備えて知っておきたいリアクティブアーキテクチャの潮流 この記事について この記事は新人向けの研修内容を再編集してお送りいたします。 ここで述べる内容はどのようにして現在のプログラミングスタイルが生まれてきたかを理解することで、よりよいプログラムを書くためのもので、正確なソフトウェア工学の歴史を学ぶためのものではありません。正確な歴史を把握したい場合は、原典をあたるようにしてください。 また、想定している読者は「よくあるオブジェクト指向プログラミングの学習」を既にし
目から鱗が落ちるように分かるプログラミング講座 詳細解説 Acroquest Technology 株式会社
プログラミングとは? 1. 入力・処理・出力 次の問題を考えて見てください。 「５人の男性の年齢がそれぞれ２１、１８、２２、１９、２０才のとき、その平均年齢を求めてください。」 この問題を解くのに皆さんは、全員の年齢の合計を求めて５で割ると答えるでしょう。これをもう少し詳しくいうと、 (1) 全員の年齢の合計を求める (2) 合計を５で割る この二つの手順で行います。 このように問題を解くときの手順をアルゴリズムといいます。皆さんがコンピュータに問題を解かせようと思ったとき、このアルゴリズムをプログラム言語で書いてあげなければなりません。このプログラム言語で書かれたアルゴリズムのことをプログラムといいます。 ところで、これが次のような問題だったらどうでしょう。 「５人の男性の平均年齢を求めてください。」 これでは一人ひとりの年齢が解りませんので平均の求め方は知っていても計算できません。アル
今さら聞けない、変数や関数の命名規則と、まず覚えるべき英単語200
（Wikipediaより） ハンガリアン記法のメリット 論理型であるbFlagと、文字列型であるsNameが bFlag + sName となっていれば誤りであることがわかる。 型の記述が2文字程度で済むので、変数名が短く済む。 ハンガリアン記法のデメリット 暗黙の型変換ができない。変数の型を変更するごとに変数名まで変更しなくてはならず、命名法に添って名前を付けるのが面倒。 （同じユーザーIDでも使い方によってはsUserid、iUseridなど） キャメル記法 文字のラインが凸凹になる様をラクダのこぶになぞらえてキャメル記法と名付けられた。 大文字小文字を区別する言語と区別しない言語があるので使う場合は全体を統一すること。 先頭の文字を大文字にするか小文字にするかで2つのパターンがある。 アッパーキャメルケースまたはパスカルケース（1単語目から大文字） 悪い例 $userparamete
「プログラミング言語Go完全入門」の期間限定公開のお知らせ | メルカリエンジニアリング
メルペイ エキスパートチームの@tenntennです。 メルペイでは、社外の方向けにGopher道場という体系的にGoを学べる場を無償で提供してきました。Goの普及を目的にこれまでに7回開催し100人以上の方に参加していただきました。 自社でもGoを基幹技術として使っている背景があり、今後もGoコミュニティへの貢献は継続していきます。しかしながら、新型コロナウイルス感染症の状況を踏まえて直近のGopher道場開催を見合わせています。 Goを学ぶ場を提供することでGoに触れる方を増やしたいと考えている筆者にとっては、 開催できないことが非常に残念です。そこでエキスパートチームでは違う形で学ぶ場を提供できないかと考え、Gopher道場で使用している資料のベースになっている「プログラミング言語Go完全入門」を期間限定で公開することにしました。 bit.ly bit.ly 追記 3/18：PDF版
他言語から来た人がGoを使い始めてすぐハマったこととその答え - Qiita
環境構築するまでに知りたかったこと Golangの最新バージョンは？ 1.16.6 (2020/07/12リリース) Goのインストール方法は? macOS の場合は brew で OK この場合、goのsdkは /usr/local/Cellar/go/<バージョン>/libexec にインストールされます。 IntelliJ IDEA や GoLand にような IDE に「GOROOT」というものの指定を求められたら、このパスを使います。 brew で入らないバージョンの go が必要だったり、いくつかのバージョンを併用したい場合は $ go get golang.org/dl/go1.14.4 $ go1.14.4 download # 1.xx.0 の場合 $ go get golang.org/dl/go1.15 $ go1.15 download # 上記でgo getしたg
わかった気になるDDD入門記事まとめ - Qiita
はじめに こんにちは。はじめまして。tarokamikazeです。 これは、社内勉強会用に参考資料をまとめたものです。 この資料のゴール DDD専門用語について、どんなワードでググったらいいかわかるようになる DDDを知らない人が、戦術的DDD(軽量DDD)だけでもやってみようかなという気になる 前段; MVCの限界 余談ですが、凝集度・結合度の観点からするとRailsのMVCがどう問題があるかをコラムで紹介しています。MVCそれぞれの責務を図示すると、低凝集・高結合になっていることがわかります。 とにかく、凝集度、凝集度なのです。 pic.twitter.com/fDWv1ERJA1 — 松岡@技術書典8Day2え28 / DDDブログ書いてます (@little_hand_s) February 2, 2020 あえて過激に言うと。 ある程度の複雑度を持ったアプリケーションにおいて、M
プログラミングを学ぶにあたって詰まったことと、そこから学んだこと - mizchi's blog
toyokeizai.net satoru-takeuchi.hatenablog.com 全然レイヤーが違うが、自分が何に悩んで、どういう風に理解したか、思い出しながら書き出してみる。 プログラミング歴 20歳からなので、現時点で10年ぐらいだが、中学生の時ちょっと触ったことがあった。 14 歳: 病気で入院したときに暇すぎて、2 週間ほど VBA を触った 大学 1 年: 大学の選択科目で Java, 夏休みに Python と Ubuntu の独習 大学 3 年: Python で自然言語処理のバイト 大学 4 年: Android アプリを作るバイト、就活ポートフォリオとして node/Websocket で MMO 一社目: Unity, ActionScript, Haskell, JavaScript 以降~: JavaScript/CoffeeScript/TypeScri
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
個人的なアプリケーション設計のバイブル3選 - Runner in the High
自分が本格的に設計を意識するようになったのは、2015年の夏に現職であるFringe81株式会社で開催されていたサマーインターンに参加してからだ。 インターンではDDDとクリーン・アーキテクチャ*1を一から勉強してAPIサーバーに実装する、というカリキュラムであったが、いま思うと2週間という比較的長いインターンで僕が学べたことと言えば本当に微々たるものだった。つまるところ、それくらいには設計というものは奥が深い。常になんらか特定のデザイン・パターンなりアーキテクチャ・パターンを適用することでアプリケーション開発がうまくいくということはなく、それらの様々な知識から少しづつ応用されたものが最終的なアプリケーションの設計に対して真の洞察を与えてくれるものというのが、僕自身のいまの認識である。 設計はまさに Connecting the dots そのものだ。多くを知れば知るほど、アプリケーション
データサイエンティストにおいて、最も需要のあるスキルとは | POSTD
雇用者は何を求めているのか？ データサイエンティストは、多くのことを知っていると期待されます。例えば機械学習、コンピュータ科学、統計、数学、データの可視化、コミュニケーション、そしてディープラーニングといったものです。これらの分野の中には、データサイエンティストが学んでいる可能性のある何十もの言語やフレームワーク、テクノロジが含まれています。雇用者側から求められたいデータサイエンティストは、限られた学びの時間をどのように割り当てるべきでしょうか。 私はデータサイエンティストにどのようなスキルが求められているのかを探るため、Web上の求人情報サイトを見て回りました。一般的なデータサイエンスのスキルと、特殊な言語やツールは分けて考えています。検索した日は2018年10月10日、サイトは LinkedIn と Indeed 、 SimplyHired 、 Monster 、それに[AngelLi
プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな
プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか？」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自
エンジニア採用がぐんぐん進む求人票の書き方｜末本充洋
こんにちは。先日「大企業からスタートアップに転職して感じた3つのこと」という内容の投稿をしたところ、いろんな方に読んでいただきました。ありがとうございます。読んでいただいた方の1人に継続的に投稿していかないと「あのブログを書いた人」って印象で終わり「ブログを書いている人」にはなれないよーーーと痛いところを突かれてしまいました。汗 そこで今回は「エンジニア採用がぐんぐん進む求人票の書き方」というテーマで書いていきたいと思います。 私自身入社以来、エンジニア求人票を数千件読み込みを行なってきました。そうすると段々と、エンジニア採用がうまくいっている企業様の「求人票」の特徴を見つけることができました。その特徴をまとめます。 そもそも求人票とは何か？？求人票とは、社員の採用を予定している企業が募集概要や労働条件などを記載し、求職者に案内するための文書です。ハローワークや人材紹介会社などを利用する場
プログラミング言語の特性を理解するためのマトリックス - WEB SALAD
最近、7年モノのとあるWebサービスのアーキテクチャを次の10年戦えるようなそれにどう置き換えていくか、ということを考える仕事をしています。 その中でも、「既存のRuby on Railsで作られたWebアプリケーションを別のプログラミング言語・フレームワークで書き換えるとしたら何を使うか」という問は、さまざまなプログラミング言語の特性について改めて考える機会になりました。 本エントリでは、この過程で生まれたプログラミング言語の分類モデルについて紹介したいと思います。 提案モデル 結論から言うと、数あるプログラミング言語の特性を理解するためには、その言語が 静的型付けか、あるいは動的型付けか 言語レベルで並行計算モデルをサポートしているか という2つの観点で分類すると良いのではないだろうか、と考えています。 型システム 静的型付き言語と動的型付き言語のメリット・デメリットについては既に各所
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