【PHP8.4】ついにPHPにプロパティフックが導入される - Qiita
class HOGE{ public string $tel{ set{ if(!ctype_digit($value)){ throw new ValueError("電話番号は数値のみ"); } if(strlen($value) < 10){ throw new ValueError("電話番号は10文字以上"); } $this->tel = $value; } get{ return '電話番号は' . $this->tel; } } } $hoge = new HOGE(); $hoge->tel = '123456789012'; // OK $hoge->tel = 'abcdefghijkl'; // Uncaught ValueError: 電話番号は数値のみ $hoge->tel = '123'; // Uncaught ValueError: 電話番号は10文字以上
サイバーセキュリティ情報インプット集 第1.0版 - Qiita
定期的に更新・追加していきます。 セキュリティガイドライン、フレームワーク集 サイバーセキュリティガイドラインやフレームワーク等を参照することは、自組織でのセキュリティステータスを把握し、実際にセキュリティ施策を打つうえで非常に重要となります。 ただ、これらの文書の要件を満たすような施策を実施するためには、 1. 自組織が適用（組織・技術的に対策）したい各種ガイドラインやフレームワーク等を選定する 2. これら文書における抽象的な要件を具体的な要件へ落とし込む 3. 具体的な要件を満たすために最適なセキュリティ策を実施する のような流れを踏む必要があります。 2、3についてはセキュリティ策や技術動向に精通したセキュリティ専門家による対応が求められますが、1については自組織が目指す目的に依存するため専門家の手を借りずともある程度は対応することができます。 また、業界や技術等の軸で存在感のある
なぜsortコマンドはuniq機能を含んでいるのか？（Unix哲学はどこ行った！？） - Qiita
Unix 哲学的に考えれば、行を並び替える sort コマンドと重複行を取り除く uniq コマンドは別のコマンドであるべきなように思えます。しかし sort コマンドには -u オプションとして uniq コマンドに相当する機能が組み込まれています。なぜそうなっている（そうなってしまった）のかを「ソフトウェア作法（さくほう）」を参照しながらこの記事で明らかにしたいと思います。 関連記事 Unix哲学「一つのことをうまくやる」は単機能のコマンドを作ることではない 「誰」がuniq機能をsortコマンドに組み込んだ！？ 熱烈的な Unix 哲学の信者は「どうせ Unix 哲学を理解しない GNU が便利だと思ってオプションを追加したのだろう」と考えるかもしれません。しかし uniq 機能が組み込まれたのは Version 7 Unix、つまり Unix の開発者が組み込んだのです。これは 1
IPA試験問題不備(令和6年春期ネットワークスペシャリスト午後2) - Qiita
続いて、上記説明文を受けての設問内容です。 設問5 [S/MIMEの調査と実施策] について答えよ (1) 表4中の下線⑨の電子署名データの作成方法を，25字以内で答えよ。 (2) 表4中の下線⑩のハッシュ値 aを取り出す方法を，20次以内で答えよ。 (3) 表4中の下線⑪について，どのような状態になれば改ざんされていないと判断できるかを，25字以内で答えよ。 不備の内容 S/MIMEについての基礎 ここで、不備の説明に移る前に、S/MIMEに関する基本事項について触れておきます。 S/MIMEは公開鍵暗号(守秘/署名/鍵共有)を用いてメールの暗号化や署名を行う技術およびその規格です。 最新はRFC8551のv4(2019年)ですが、アプリの対応状況は不明なところがあるので、一つ前のRFC5751のv3.2(2010年)を参照した方が無難かも知れません。 そして、S/MIMEで使用するデー
金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた - Qiita
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
ED法への生理学的な考察 - Qiita
初めまして。普段は産婦人科医をしつつAIの医学応用に関する研究をしています。 Qiitaは見る専でしたが、以下のバズっている記事を拝見した時、生理学の神経構造の話をふと思い出したのでメモ代わりに記載しようと思います。 読みにくい部分があれば申し訳ありません。 とくに@pocokhc(ちぃがぅ)さんの記事のコード詳細と実験内容を見ていた時、実際の神経系の構造とあまりに似ていたことにびっくりしました。 まず、興奮性ニューロンと抑制性ニューロンの2種類から構成されるED法の構成ですが、これは実際の神経系でも同様の構造になっています。実際の神経はシナプスのつながりをニューロンと言います。信号を伝える側の興奮性シナプスに電気が走ると、電位依存性のカルシウムチャネルが開き、Caが放出されます。このCaの影響でシナプスの末端にある小さな袋から神経伝達物質（中枢神経系では主にグルタミン酸）が放出されます。
大規模サービスのインフラを全面的にリプレイスした話 - Qiita
はじめに こんにちは。雑食系エンジニアの勝又です。 今回は、私が2年ほど参画させていただいた大規模サービスのインフラやDevOps周りを全面的にリプレイスしたお話について簡単にご紹介させていただきます。(内容に関しては事前に参画先企業様に確認していただいております) サービス概要 詳細な内容は伏せますが、メインとなるテーブルのレコード数が数十億件、スパイク時には数万〜数十万のユーザーが一斉にアクセスする大規模サービスです。 技術的負債 長く運用されてきたサービスのあるあるですが、新機能の追加が最優先されてきたことにより、こちらのサービスにも下記のような技術的負債が大量に積み上がっていました。 RubyやRailsやMySQLのバージョンがかなり古い インフラの構成がコードではなくドキュメントで管理されている アプリケーションの構成管理がおこなわれていない CI/CDパイプラインが構築されて
AIによる爆速開発：画面設計からプログラミングまで自動化！？ - Qiita
近年、AIの進化によりソフトウェア開発のプロセスが大きく変化しています。これまで手作業で行われてきた画面設計やプログラミング作業も、AIの登場により驚異的なスピードに進化しています。今回は、その中でも私が実際に使っている2つのAIツール、UizardとUI Sketcherについて紹介します。 なお、本記事では医師と患者を繋ぐマッチングサービスという架空のサービスを例に話を進めます。 Uizard: サービス概要からUIデザインを自動生成 Uizardは、画面設計作業を劇的に短縮する革新的なAIツールです。このツールを使えば、サービス概要を入力するだけで、わずか数分で美しく洗練されたUIデザインが生成されます。つまり、開発者は時間をかけてUIデザインを考える必要がなくなり、その時間を他の重要な作業に集中することができます。 Uizardの使い方 メニューから Generate with A
C# Win32API完全入門 - Qiita
はじめに 対象とする読者について 本記事の対象者としては以下のような人を想定しています。 C#でこれからWin32APIを使ってみたい。 C言語のことがあまりよく分かっていない。 今までは適当に使っていたので一度きちんと理解したい。 自分が同じような状況であったため、一から調べて整理してみました。自分が理解した順番や内容で記載することで、また、具体的な使用例によってできることの広さや動作を感じ取ってもらうことで、理解の助けになればと思っています。 但し、分かっている人からすると冗長な説明になっている部分や好ましくない内容、正確性に欠ける内容などもあると思います。実際に使用する場合はその点にご留意願います。 Win32APIについて Windows API - Wikipedia Microsoft Windowsのシステムコール用APIのこと。特に32ビットプロセッサで動作するWindow
PlanetScaleが地獄の改悪へ... - Qiita
2024/2に書いた記事です、2024/3/7時点ではもっと改悪されました... この改悪を機にタイトルを「PlanetScaleが改悪されました」→「PlanetScaleが地獄の改悪へ...」へ変更しました Scalerプランが廃止となりました 2024/2/5、PlanetScaleは「Scalerプラン」の廃止を発表しました。なんのことかわからない方向けに伝えるとPlanetScaleの最安値プランが29ドルから39ドルになりました。要は改悪です。 何が変わったのか？ もともとHobby、Scaler、Scaler Pro、Enterpriseと4つのプランがありましたが、有料プランで一番低価格なScalerプランが廃止になりました。Scalerプラン廃止に伴い2024/4/12までにScaler Proプランにアップグレードするよう通知されました。 具体的に何が変わったのか？ 表
どうしてあなたの共通化は間違っているのか：目次 - Qiita
はじめに この連載では共通化とモジュール分割について扱います。この話題においてQiitaで有名な記事のひとつが@MinoDrivenさんの単一責任原則で無責任な多目的クラスを爆殺するでしょう。この記事を未読の方はまずこちらを読むことをお勧めします。本連載では、この記事に書かれているような基礎的な事項については既知であることを前提に、どのようにすれば単一責任原則にそったモジュールの分割を行うことが出来るのかをなるべく 「場合による」という言葉に逃げずに なるべく 網羅的・理論的に 解説します。 いいね、ストックをよろしくお願いします。 対象読者 設計に興味のあるエンジニア 基礎的な設計原則について学んだものの、実際の場面でどのように応用すればいいのかが掴めないエンジニア ミクロな設計についての知識を増やしたい人 ※この記事では、特定のメソッドをどのように作成するべきか、このクラスは複数の処理
1行で発狂するコード - Qiita
人は1行の記述で死ぬこともある 公開からコンスタントに閲覧をいただいている以下の記事。需要がありそうなので、もう1つ記事を書いてみようと思う。 題材は前回同様のJavaScriptのクソコードではあるが、前回は冗長を極めたクソコードであるのに対し、今回はたった1行である。 1行なのに、なんと示唆深いに富む(決してほめていない)コードだろうか。 不可思議なコード では、実際に見てみよう。 return a = a >= 10 ? 10 : a >= 5 ? 5 : a >= 3 ? 3 : a >= 2 ? 2 : 1, z * a; これを見て、何が return で返されるかわかります？ 代入演算子 最初見たとき、代入文 a = ××× の評価値って何になるのかな？ a が return されるのかなと思いました。 割り当て操作は、割り当てられた値として評価されます。 JavaScrip
いつか起業したいエンジニアへ - Qiita
はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう！』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章
「JavaScriptで要素をドラッグして移動する簡単な方法」という記事が初耳だらけだった件 - Qiita
はじめに まず↓の記事を見てない方はぜひ見てください！ 自分にとってはこの記事には「えっ、ナニコレ！」なテクニックが多く、特に解説もなかったのでいろいろ調べてたら休日が消えてました... なのでその時間の供養もかねて、自分が知らなかった部分を中心に、僭越ながら元記事の解説を書いてみたいと思います。 ちなみに、以下が元記事のコードそのままを実装したものです。たしかに掲載コードだけで要素がグリグリ動きますね。 See the Pen js-drag-move-original by www-tacos (@www-tacos) on CodePen. 初耳1: $img まずコードのここ <img id="$img" src="https://js.cx/clipart/ball.svg" width="40" height="40"> <script> $img.onpointermove
独立成分分析（ICA）を使ってText Embeddingを分析してみた - Qiita
EMNLP2023に採択された論文を眺めていたところ、ある論文が目に止まりました。 「Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA」という論文です。 これは京大下平研の山際さんの論文で、ざっくりとサマると「Word EmbeddingなどのEmbeddingを独立成分分析（ICA）で次元削減することで、人間にとって解釈性の高い成分を取り出すことができる」という論文です。 Vision TransformerやBERTを用いた実験から、モーダルや言語に関わらず解釈性の高い表現が得られたという結果を得ています。 論文内では、文を対象としたEmbeddingであるText Embeddingには触れられていないですが、おそらくうまく動くだろうという見込みがあったため、本手法をText Embeddingに対して実行してみました、という
非デザイナーにも知っていて欲しい「色」と「特性」 - Qiita
はじめに 数年前から「デザインの民主化」「非デザイナー向けの〇〇」といったワードをよく見るようになりました。それに伴い、デザイナー不在でも制作ができる便利なツールも増えてきましたね。 ReactなどのUI制作に便利なライブラリが広く使われたり、Canvasを使ってのバナー制作を行う人も増えてきた印象があります。 一方で「たくさんあるテンプレートから何を基準に選べば良いのか分からない」「アレンジしたけど、なんだか上手くいかない」という人もいるのではないでしょうか。 「非デザイナー～」シリーズでは「知っているとちょっと得するデザインTIPS」や「話のネタになるデザイン豆知識」をお伝えしていこうと思います。 今回のテーマ「色」と「特性」 今回は色の見え方、なかでも色覚特性について書いていこうと思います。 色覚特性はさまざまな理由から、多数派とは違う色の見え方・感じ方をする状態のことを言います。色
ぼくのかんがえたさいきょうの強化学習アルゴリズム（古典強化学習編） - Qiita
この記事は自作している強化学習フレームワークの解説記事です。 はじめに 今までフレームワークを通じて様々な強化学習アルゴリズムを実装してきました。 今回その知識を生かしてオリジナルなアルゴリズムを考えてみたので記事にまとめてみます。 このアルゴリズムは以下の状況でかなりの精度を誇ります。 マルコフ決定過程なモデル 状態が離散で現実的な数 行動が離散で現実的な数 ※"現実的な数"というのは数に上限があり、その上限がそれほど大きくない場合を指します 基本アイデア 基本的なアイデアは探索（Exploration）と活用（Exploitation）の分離です。 強化学習では一般的に「探索と活用のトレードオフの問題」1があり、探索を優先すると報酬が少なくなり、活用を優先すると局所解に陥る可能性が高くなる問題があります。 私が過去に記事で取り上げた手法では、どれも探索と活用のバランスをとり学習を進めて
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
レイテンシ(遅延)とスループット(帯域幅)と帯域幅遅延積 - Qiita
マルチクラウド展開にまつわる既成概念を覆すより データ転送では、特に長距離の場合にレイテンシ（遅延）が問題になることがありますが、現在はすべてのクラウド・プロバイダーがそれぞれの物理インフラストラクチャを互いの近くに配置（専門用語では「コロケーション」）しているため、これはさほど問題となりません。この近接性（場合によっては同一コロケーション施設内の別の部屋）は、クラウド間のレイテンシがミリ秒単位であることを意味します。それに加え、クラウド・データセンター・リージョンは世界中で増加しており、クラウド・リージョン間の距離は縮まっています。 という事で、レイテンシ(遅延)について、まとめてみてみます。 ■ Agenda レイテンシ(遅延)とスループット(帯域幅) レイテンシと TCP の動作 帯域幅遅延積(Bandwidth-Delay Product) TCP Window Size の調整と
僕が障害復旧対応時に考えていることを言語化してみる - Qiita
これまで数多くのシステム障害を復旧してきました。 障害は無いに越したことは無いですし、起こらないように最善を尽くすのが我々エンジニアの使命です。 しかし、どれだけ最善を尽くしても起こる時には起こります。 今回は、これまで数多くの障害を復旧させてきたエンジニアが、復旧作業時に何を考えているのかを改めて言語化してみたいと思います。 こういう情報ってそれぞれのエンジニアの頭の中にあってあまり共有されないので、意外に参考になるかなと思います。 障害復旧対応の醍醐味 表現が適切かは分かりませんが、僕はシステム障害を復旧させるのが大好きです。目の前に起こっている事象からヒントを集め、地道に原因を切り分けてクリティカルヒットを見つけたときは名探偵になった爽快感があります。 加えて、動いているものを常に動かし続ける日頃の保守運用とは異なり、動いてないマイナスの状況を0まで戻すということで、復旧成功した際に
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