※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま

今時のアプリ開発において、コンテナは避けて通れないものになっています。そして数多くあるコンテナ実行環境の中でも、デファクトスタンダードと言えるのがDockerです。そんなDockerのイメージですが、皆さんは正しくビルドできていますか? そのコンテナは無駄に太っていませんか? 効率よく最短時間でビルドできていますか? セキュリティは大丈夫ですか? 今回はDockerfileの書き方をテーマに、「今さら聞けない」Docker入門をお届けします。

(WIP まとまったら Qiita とかに上げるかも) TLDR; 「React と Next.js を比較」という記事で、 Next.js と比較できるのは「フレームワークなしで React を使うという選択肢」であって、「React そのもの」ではない。 ✅️ React を使うのに 「フレームワークあり」 vs 「フレームワークなし」 ❌️「React」 vs 「Next.js」 それはそうと、「create-react-app の機能・特徴」のことを、「React の機能・特徴」であるかのように書いてしまっている記事が多い create-react-app 自体が擬似的なフレームワーク（といえそう） そもそも、create-react-app は今は更新されてないので create-vite-app を使うべき フレームワークあり or フレームワークなし 【フレームワークあり】

これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 今回はSQLのサブクエリについてまとめます。仕事でクエリを書く際、サブクエリは頻出の構文だと思うんですが、同時にサブクエリの書き方を完全に理解しているよという人は案外少ないのではないでしょうか？[1] 実際、MySQLの公式ドキュメントを見ると12ページくらいを割かれており、意外と奥深いのがサブクエリです。使いこなせると便利ですし、何よりちょっとSQLのコツみたいなのがわかって面白いよ、ということで記事にしてみました。 前提 この記事は以下の前提を含んでいます。 環境 MySQL8.0系 読者の知識 なんとなくサブクエリが書ける けど相関サブクエリとかになると「あーっ」つってGoogle meetを閉じてしまうくらいのレベル感 記事のボリューム 18,000文字 おれの卒論が20,000文字だった マサカリ 間違ってたら投げてくれ〜〜 それ

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの

import { ChangeEvent, FormEvent } from "react"; export default function Form() { const showError = (message: string) => (e: FormEvent<HTMLInputElement>) => { if (e.currentTarget.validity.valueMissing) { e.currentTarget.setCustomValidity(message); } else if ( e.currentTarget.validity.patternMismatch && e.currentTarget.name === "postcode" ) { e.currentTarget.setCustomValidity("郵便番号正しく入力してね"); } else

こんにちは、富士榮です。 ちょっと前に某所でダメダメな認証系の技術実装ってなんだろうねぇ、、という話をしていたことをXで呟いたところ、色々とご意見を頂けましたのでまとめて書いておきます。 考えていると結局のところ、サービス提供側が意図していることとは全然違うことが起きている気がするので、この辺はしっかり考えて実装したいところですね。（実装ミスは問題外として） カテゴリ滅びてほしいもの実装側がやりたいこと利用者が感じること実際に起きていること代替手法認証CAPTCHAbot避けぐにゃぐにゃ文字が読めない バイクと自転車の違いとは？ユーザの離脱、カゴ落ちパスキーの利用 新しいタイプのCAPTCHA（通常は画面に出ない） リスクベース認証との組み合わせによる抑制認証パスワード誰でも使える認証手段の用意忘れる。複雑なパスワードをそれぞれのサービス毎に管理するのは無理パスワードの使い回し。パスワード

はじめに @pocokhc(ちぃがぅ)さんが、金子勇さんのED法を実装してMNISTの学習に成功しました。 金子勇さんの失われたED法 金子勇さんの失われたED法発掘の経緯 ここではちぃがぅさんのコードを元に、ED法をシンプルに解説していきたいと思います。 ED法をわかりやすく解説するため、今入力を(1,0)としたとき(0)を推論するXOR問題を考えてみましょう。 ED法の場合, 入力、重みともに正負(p,n)２つ分の変数を用意する必要があります。 例えば 入力を(1,0)とすると 1 (p) ,1 (n), 0 (p), 0 (n) の4つとバイアス分の2つの p n が必要です。 また, 3層構造として中間層のニューロンをp, n 2つのみとします。 中間層のニューロンを２つとしたときは、 p, n の２つと, バイアス用のp, n の２つが必要です。 中間層のニューロン各々は、そのニ

エンジニアの岡村です。 自分はサーバーがメインではなく、あまり業務でガッツリ触るわけでもないのですが、最近それなりに活用するようになってきました。しかし、ネット上の日本語情報を読んでいるだけではこれの書き方が正しいのかよく分からない、と悩むことが結構あったため、色々情報を漁ってみました。 この記事は、特に自分が気になった部分の調べた結果を記事に纏めてみたものです。対象読者はdocker-composeを雰囲気でupやdownは叩けるけどComposeファイルの書き方がよく分からんとなってる人です。 Docker Composeの概要とcompose.yaml、Compose Specの関係 compose.yamlの書き方は Compose Specに準拠すればOK Compose Specの場所 推奨のファイル名はcompose.yaml compose.yaml内にバージョンを記述する

この書き方でも for 文は正常に動作します。 しかしながらこの書き方は 以下の書き間違いが生じることがあります。 for(var i = 0; i < array1.length; i++) { //長い処理 for(var i = 0; i < array2.length; i++) { } } 長い処理の中で i を宣言したことを忘れて 再び i を宣言してしまうことで 外側の for 文のカウントにバグが発生し 期待した動作にならない例になります。 私も他の人が作成した web アプリで このバグを見かけたことがあります。 for の変数を宣言する場合 必ず let で宣言して下さい。 var でなければ正常に動作しないのは 構造的欠陥のハズです。 let array1 = [1, 2, 3]; let array2 = [4, 5, 6]; for(let i = 0; i <

EM完全に理解した と思ったけど、 やっぱり何も分からなかった話 / EM Night Fukuoka #1

なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （画像元：葬送のフリーレン公式Xアカウントのポストより） そんなこともあり、AWSなどのクラウドサービスでメモリに余裕を持たせるためにめちゃくちゃ良いインスタンスを使用していましたが、コストの問題で断念しました。 しかし、どうしても読み込みたいということもあり

情報処理学会情報入試委員会は、高等学校情報科において現在までに出版された検定済教科書すべての索引に現れる用語を整理した用語集[1]（論文[2]が刊行された時点のもの）を基に、用語のカテゴリづけや、要約説明文づけ等の手を加え、再構成した「情報科全教科書用語リスト」を作成しました。 ここに広く、CC 4.0 BY-SA ライセンスを利用して、公開します。 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FYsq1-ZmwrovR1j8_Q_M5QmSlj6NIZdy/view 高等学校の情報科は2003年から実施されており、20年以上の歴史があります。しかし、他の教科と比較すると歴史は浅く、情報科についての共通認識は広まっているわけではありません。 情報科の検定済み教科書は既に100冊以上出版されており、そこには様々な情報科に関連する用語が含まれています。これら

ホットエントリに挙がっていたこの記事に触発されて書きました。 はじめに 私は、さすらいの野良エンジニアです。システム開発歴は20年以上になり、現在は在宅で仕事をしています。先日ふと思い立って、サブで使っていたラップトップにUbuntuを入れました。その結果あまりに良すぎてメイン環境として普段使いするようになり、ラップトップではゲーミング性能が足りないので、余っていたデスクトップ機にもインストールして更に快適になってしまいました。 以降前の私の状況は下記です。 メインで使っていたのは、Windowsデスクトップ(RTX2060でゲームもする) サブ機としてM1 Macbook AirとWindowsラップトップ(XPS13)を使っていた その他、N100ミニPCにUbuntuを入れてちょっとしたサーバーとして使用 Windowsデスクトップ(RTX2060)が一台余っていた ここから、現在の

メールというツールがほぼ死に絶えているのだが、ここぞというときには便利なので結局捨てることもできない。 メールが死に絶えている理由は、主にスパムである。ちなみに某通販会社から大量に送られてくるスパムを止める方法は、その通販会社の社長に自動的にフォワードする設定をすることだという都市伝説がある。結構前に試しにやってみたら確かに止まった。 Facebookメッセンジャーもスパム対策としてはそこそこ便利なのだが、初見の相手からのメッセージは原則として受け取ることができない。メールをもらってもみないことの方が多いので僕は名刺からメールアドレスもとってしまった。 それでもメールはやってくる。しかも見落としたらやばそうな大学関係の連絡がメールで来る。そして忙しいとメールが来たことも忘れてしまう。 そうして僕のような社会不適合者が生まれるのである。 さっきAI社長の社長秘書をやってる吉見さんから「清水さ

作業服チェーンの「WORKMAN（ワークマン）」やアウトドア・アスレジャーなどの機能性ウエアをも取り扱う「WORKMAN Plus（ワークマンプラス）」などを展開するワークマン（群馬県／小濱英之社長）。これまでエクセルを用いたデータ経営を推進してきたが、2021年から「AI Ready企業」を標ぼうし、プログラミング言語「Python（パイソン）」の活用により、データ分析をより高度化しようとしている。データドリブン企業として成功を収めている同社の現在地について専務取締役の土屋哲雄氏に話を聞いた。 「AI Ready企業」を掲げ社員のPython習得を推進 ──土屋専務はワークマン入社後、表計算ソフト「Excel」を用いて各従業員が販売や店舗運営に関するデータ分析・活用を行う「エクセル経営」を推進してきました。まずはその背景と意図について聞かせてください。 土屋哲雄（つちや・てつお） ●19

はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.

AI関連企業の株価が上昇している。この勢いはいつまで続くのか。ジャーナリストの岩田太郎さんは「今のAIはまだまだ技術的な課題が多いことが専門家によって指摘されている。企業での本格導入が進んでいない以上、『AIバブル』はいずれ崩壊するだろう」という――。 ウォール街はAIバブルに沸いている 生成型人工知能（AI）へのウォール街の熱狂が止まらない。 「地球上で最も重要な銘柄」と呼ばれ、年初来の上げ幅が約90％というAI半導体大手の米エヌビディアを筆頭に、メタ（年初来40％近い上げ）、アマゾン（同20％近く）、マイクロソフト（同およそ15％）などAI銘柄が超元気だ。注目すべきは、そのほとんどの上昇分が将来のAI実需を前提とした「期待先行型」であることだ。 将来の生成AI市場についても、非常に楽観的で景気のいい予測がなされている。 米ブルームバーグ・インテリジェンスは2023年6月、グローバル生成

はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ

まずはじめ React に焦点を置き、昨今のフロントエンドでどのようなフレームワークが選択肢にあげられるのかについて紹介します。続いて、技術選定を行う際に、どのようなことを考えるべきかについて話します。最後にこれまで話した点を踏まえて、私が実際に技術選定を行った際にどのような選択をしたのか実践的な内容について触れたいと思います。