はじめに プログラミング学習を始めて1年経過しました。しかし、今までオブジェクト指向の概念から目を背けてきた結果、現在エンジニアとして苦労しているので、書籍「オブジェクト指向でなぜつくるのか」にて学習中です。 その中で、以下のような章がありました。 「メモリの仕組みの理解はプログラマのたしなみ」 これを見て、自分は今までそんなこと意識していなかったのと強く感じたので、今回はこの書籍で書かれていた、一般的なプログラムの動作環境としての最低限の知識を整理しました。 プログラムが動く仕組みを理解する上で重要な概念 コンパイラ方式とインタプリタ方式 プログラムの基本的な実行方式は大きく分けて2つあります。 コンパイラ方式 コンパイラって何？ コンパイラは、プログラム全体を読み込んで、それをコンピュータが理解できる形（機械語）に一度に変換するプログラムです。 どういう時に使うの？ コンパイラは、プロ

この記事について この記事は、Linux上でコマンドをそこそこ実行してきた私が独断と偏見でよく使う5大コマンドをまとめたものです。 痒い所に手が届くような内容になることを願って記します…。 コマンドたち ①netstat -anp | grep "Listen " 実現できること LISTENしているポートを確認できます。 アプリケーションやミドルウェアに接続できない場合のトラブルシュートに使用できます。 使用方法 ポートの状況を調べたいサーバ上でコマンドを打つだけです。 127.0.0.53:53や:::80の箇所：　LISTENしているIPアドレスとポート 0.0.0.0:*や:::*の箇所：　　　 接続する側のIPアドレスとポート このような状況ではSSL設定したはずなのに、443ポートが開いていないぞというような形で調査ができます。 $ netstat -anp | grep "L

はじめまして、ますみです！ 先日のOpenAI社の初めてのカンファレンスである「OpenAI Dev Day 2023」で発表されたGPT Builderがついに利用可能になりました！ 上記の発表会にて、「自分で作ったGPTを公開して、たくさん他の人に利用されると、その利用量に応じて、収益がもらえる」という話は非常に話題を呼びました。 そこで、おそらく多くの方が「自分のGPTを作って、収益化したい！」「どうやって自分のGPTを作るのか知りたい！」と気になっている方が多いと思います！ そこで、この記事では、自分のGPTを作るためのツールである「GPT Builderの使い方（始め方）」を徹底解説します！ もしも自社のGPT開発の外注や相談をしたい方は、記事末尾のGoogleフォームよりお問い合わせいただければ、お力になります！ また、「ChatGPT」や「OpenAI Dev Day」につい

Assitants APIより簡単なMyGPTs ChatGPTの待望のアップデートがされました（順次アップデートしているようですね）。 それにともない、話題になっていた自分専用のChatGPTが作れるMyGPTsが使えるようになっていました。 すでに使えるようになっていたAssistants APIと似ているというか、多分Assistants APIをWebのUIでプロンプトで作れたり、作ったアシスタントを他の人に手軽に公開できるようにしたのがMyGPTsなのではないかなと思います。 追記：GPTsとAssistants APIの違いは、以下の比較表が分かりやすかったです。 MyGPTsでのアシスタントの作り方 最初に注意（個人情報） 作る前に注意事項です。MyGPTsはデフォルト設定だと、公開すると一緒に請求情報をもとに、本名を公開します（恐ろしいデフォルト設定…）。 オプションで以下

My GPTsが順次利用可能に！ 先日、openAIのDevDayで情報が公開されたMy GPTsが昨日から順次利用可能になっています。 筆者にGPTアカウントでも利用可能となったため、色々と弄り倒して遊んでみました。 その中で、これは大きく体験を変えるなと思った事例があったので、今回はその内容をご紹介します。 頑張って書いたドキュメント、読まれていますか？ 話は全く変わりますが、皆さん仕事でドキュメントは読まれていますでしょうか？また、自分が書いたドキュメントは組織内で活用されていますでしょうか？ 特に、エンジニアの皆さんであれば、自分が作ったコード資産であったり、プログラムのドキュメントを作成したりというのは、日々の業務として取り組まれている方も多いのではないかと思います。 私はコードを書くのは好きなのですが、ドキュメントを書くのが結構苦手で、いつも面倒くさいなあ…と思いながら書いてい

Cursorは、AIを活用した革新的なコードエディタとなります。 主な特長 VSCodeベース: Cursorは、人気の高いVSCodeを基にしています。VSCodeの操作に慣れている方なら、すぐに使いこなせるはずです。 ChatGPT内蔵: AIの力でコードに関する質問やアドバイスが得られます。Ctrl + Shift + Lでチャットエリアを開いて、AIに質問しましょう。 AIによるコード生成・編集: Ctrl + KでAIを活用し、コードの生成や編集が可能です。編集したいコードを選択してCtrl + K、簡単な指示を入力するだけです。 対話型デバッグ: バグがある時に役立ちます。AIが問題の解決策を教えてくれるので、デバッグがスムーズに進みます。 ドキュメント活用: @記号を使用して特定のライブラリやフレームワークの情報をAIに参照させることができます。ドキュメントのURLを入力する

Dockerとは おそらく、仕組みを言葉で表現されても良く分からないと思うので、wikipediaを引用させていただきます 後述で必要性や歴史を記載しますので、そこで実感してもらえればなと思っています Docker（ドッカー[4]）は、コンテナ仮想化を用いてアプリケーションを開発・配置・実行するためのオープンプラットフォームである Dockerはコンテナ仮想化を用いたOSレベルの仮想化によりアプリケーションを開発・実行環境から隔離し、アプリケーションの素早い提供を可能にする。かつその環境自体をアプリケーションと同じようにコード（イメージ）として管理可能にする[6]。Dockerを開発・テスト・デプロイに用いることで「コードを書く」と「コードが製品として実行される」間の時間的ギャップを大きく短縮できる なぜ必要か 私がこの業界に来た時はDockerというものはなかったと思います（認識してなか

はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴

はじめに 最近、若手のコードレビューをしていて例外の使い方を教える機会があったので、ブログの方にもまとめたいと思います。今回はバッチ編。オンラインだとまた少し違う観点があると思います。また、言語はJavaを前提していますが考え方は例外機構をもつ言語ならあまり変わりません。 TL;DR 例外は原則キャッチしない。バッチは速やかに殺せ 個別箇所でログを出さずに必要な業務情報はExceptionを入れ子にして乗せる 長いバッチのためにはスキップもやむなし 原則、例外はキャッチしない JavaにはErrorとExceptionが存在し、OutOfMemoryErrorとかプログラム上ではどうしようもないものがエラー、ファイルが存在しない(FileNotFoundException)とかプログラム側でハンドリングするもの、と教科書では習うと思います。なのでException系はキャッチするものと、と

当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 サーバーレス構成ではクラウドサービスのポテンシャルを最大限引き出すことができます。モダンなアプリケーションの設計にはサーバーレスへの理解が必須であり、あらためて整理することにしました。 G-gen の佐々木です。当記事ではクラウドサービスにおける サーバーレス・アーキテクチャ について、Google Cloud のプロダクトを例に解説します。 サーバーレスの概要 サーバーレス・アーキテクチャとは 用語の定義 サーバーレスの特徴 メリットとデメリット 特徴① インフラリソースのプロビジョニング・運用管理が不要 インフラを意識しない 柔軟性は劣る 利用者の責任範囲 特徴② 動的なスケーリング 動的リソース確保とゼロスケール コールドスタート 特徴③ 従量課金制 コストメリット 課金

こんなWebサービスをリリースしたので、技術的な話をまとめておこうと思います。 元々このサービスは、趣味の延長線のような感じで開発を始めました。競合にあたるnoteやはてなブログなどのサービスが確固たる地位を築いているということもあり、「お金にはならないだろうけど、自分の趣味を詰め込んだものにしよう」というゆるい気持ちで開発を続けています（楽しい）。 選定の方針 趣味と言っても文章投稿サービスなので、ユーザーが少数であったとしても長期間運営しなければなりません。そのため、ユーザー数が少なければランニングコストが数千円/月以下、ユーザー数が増えたときは段階的にコストが上がるように選定を行いました。 アプリケーション フルスタックNext.jsアプリケーションをCloud Runにデプロイしています。各APIエンドポイントはNext.jsのAPI Routesで生やしています。 Next.js

const colors = ["赤","青"] as const; type Colors = typeof colors[number]; //"赤" | "青" typeof colors[number]･･･ってよォ～～～～～ typeofはわかる。スゲーよくわかる TypeScritの世界では、typeofで変数から型を作れるんだよなァ だがnumberってのはどういう事だああ～～～～っ!? 配列にnumberを渡せるかっつーのよ───────ッ!! ナメやがってこの型ァ!! 超イラつくぜぇ～～～～ッ!! 解説 これはよォ 「Lookup Type」ってやつらしいぜぇ たとえばよォ 👇みたいに書くとPerson型からプロパティの型を取り出せるよなァ～?? type Person = { name: string, age: number } type name = Person

Google Cloud のログ管理サービスである Cloud Logging は JSON で出力されたログを構造化ログとして認識します。その際に特別な JSON フィールドを使うとログに特別な属性を与える事ができます。本記事ではそれらの特別な JSON フィールドを用途ごとにまとめて紹介します。 本記事の技術的な内容はほぼすべてこのドキュメント 1 ページに書いてありますが、「実際に UI でどう表示されるのか」と「その特別な JSON フィールドにどんな価値があるのか」はドキュメントにないので参考にしていただけると思います。 Cloud Logging へのログ書き込み Cloud Logging へログを書き込むには大きく 2 つの方法があります。API で LogEntry を直接書き込むか、それ以外かです。 API で直接書き込む方法の場合、メジャーな言語であれば各言語のライブ

最近、package by feature というディレクトリ構成が様々なところで出てきています[1]。例をあげると、これらで見れます。 next.js の app router bulletproof-react 他人がはやく読めるコードを書くために しかし、package by feature について簡潔にまとまった資料がまだないため、人に紹介するときに不便です。そこで今回は package by feature とは何なのか、何が良いのかについてまとめます。 package by feature とは? package by feature とは、ディレクトリを feature 単位でまとめる手法のことです。 # package by feature src/ └ feature/ └ recordList/ (記録を表示するための機能群) ┝ DailyAverage.tsx ┝

はじめに 皆さんのログに対する理解はどんなものでしょうか？仕組みから設計方法まで完璧に理解しているエンジニアもいれば、なんとなく使用しているエンジニアも多いことでしょう。 ログとは、システムに着いてエラーや障害の発生、利用者による操作や設定の変更、外部との通信などを時系列に記録したものです。ログに関する理解を深めることで、複雑なシステム開発や運用が可能となります。また、AWS、Azure、GCPなどのクラウドサービスを利用している場合はシステムの開発が可能になるだけでなく、経費削減に繋がる可能性も考えられます。 本記事では、ログの基本を押さえるためにその設計方法について解説します。少しでも自信がない方は、ご一読ください。 ログを出力する理由は？ ログの基本や、ログの設計について解説する前にそもそもログを出力する理由を押さえましょう。大きく4つの理由が考えられます。 ・問題が発生した時に調査

はじめに 色々な企業のTech Blog集めました 追加あればコメントください。 そのうち使用技術や業界ごとに分類しようと思います。 日本語 Google Japan Google Developers Japan Yahoo!Japan Yahoo! JAPAN Tech Blog 楽天 Rakuten Engineering Blog 楽天グループ株式会社ラクマ事業部 Rakuten Rakuma Tech Blog サイバージャパン CyberAgent Developers Blog リクルート TECH BLOG リクルート開発者ブログ PayPay Engineering - Product Blog メルカリ メルカリエンジニアリングブログ NTT NTT Communications Engineers' Blog INSIGHT TECH GSL Tech Blog Qi

はじめに クリーンアーキテクチャを学んでいる上で、どのようなディレクトリ構成にしようか参考になる記事が意外と少なかったので執筆しました。 個人的に技術の詳細とビジネスに関わる重要な部分を疎結合にできる良さげなディレクトリ構成を見つけたのでご紹介します。 また、エラーハンドリングやリポジトリの処理など一部書き途中の部分はありますがご了承ください。 サンプルコードをGitHubで確認したい方はこちら ついでにクリーンアーキテクチャとは何ぞや？という方向けに記事を書いたので、参考にしてみてください：クリーンアーキテクチャを少し説明できるようになれる記事 クリーンアーキテクチャは図の通りしっかり全部層に分ける必要性や完璧なディレクトリ構成にすることが重要ではありません。 依存関係をコントロールし、内側の層が外部の層に依存しないようにすることが一番重要です。 . ├── README.md ├──