※ 直近2年間で高度試験に合格していれば免除 攻略の定石 〜過去問〜 ChatGPTの話題の前に、受験する皆様に絶対に伝えておかねばならないネスペひいては情報処理技術者試験共通の対策定石があります。それは 過去問をやれ です。これに尽きます。 勉強スケジュールを決めるとか目標をどうのこうのとかありますがそれは人によって合う合わないがあります。 しかし過去問をやれだけは全人類共通の対策方法になります。特に午前問題は過去問に100%答えられるなら新規問題の割合は多くないので確実に合格します！ 午後問題も、過去問と同じ単語を答えさせる問題が何回か出てくるので、「この単元・単語が好きなんだな」みたいな傾向がわかったりします。それ以上に 「どれぐらいの粒度でどのような観点の回答をすべきか」 を抑えることができるので、具体的な習得目標ができ、「全く過去問を解かなかった人」と比べると大きなアドバンテージ
概要 新しくジョインしたメンバー向けに独自でトレーニングメニューを作成し、最新の情報に追従してアップデートしていくのはコストがかかる面もあります。 AWSは公開されているトレーニングが豊富なので、私のチームではそれを活用しています。良さそうなハンズオンを適宜さがしてきて「作ったものを説明&デモ」「手順の存在しないオリジナル追加課題」という工程を加えています。 今のところ省力で効果的と感じているので、流れやハンズオンの探し方をまとめてみました。 流れ 経験や勉強していることを改めてヒアリング。担当予定のシステムのアーキテクチャを説明し、理解度をお互いに確認。 レベルと補完しておきたいサービスに応じたハンズオンを探す トレーニングの実施 ゴールの設定 フェーズ① ハンズオンを一通り完了させる 作ったものをデモを交えて説明&QA。 ゴールの設定 フェーズ② フェーズ①で作ったものに対してオリジナ
「リーダブルなテストコードについて考えよう ～VeriServe Test Automation Talk No.3～」で使用したスライドです。 https://veriserve-event.connpass.com/event/243280/ 登壇動画はこちらで公開されています。 https://vimeo.com/742517199/e001ac43ac ＜参考リンク＞ Twitter https://twitter.com/jnchito Blog https://blog.jnito.com/ Qiita https://qiita.com/jnchito プロを目指す人のためのRuby入門［改訂2版］ https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12437-3 Everyday Rails - RSpecによるRailsテスト入門 https://
はじめに あなたのふりかえりを拡張するふりかえりチートシートを公開いたします！ この記事では、技術書典7以降配布している「ふりかえりチートシート」の説明を行います。 ふりかえりチートシートは、ふりかえりの手法84個とその特徴を網羅した一覧表です。下記画像はイメージです。 pdfはBoothで無料DLできます。 DLはコチラ => （DL版）ふりかえりチートシート ふりかえりチートシートとは ふりかえりの様々なシチュエーション（ひとり、チーム、プロジェクト、組織）で利用可能なふりかえりの手法をまとめたチートシートです。 ふりかえりの各手法を「ふりかえりの5つの流れ」と「ふりかえりの8つの型」に沿って分類しています。 B5の2ページ分のpdfファイルで、両面印刷したものをイベント等で配っています。 DLしていただいたものは、ご自由に印刷＆ご利用ください。 ふりかえりチートシートの想定利用対象者
個人開発したWebサービスをリリースした後にやったこと / やり続けていること - くらげになりたい。
どうもきらぷかです。 最近、積んでる本の総額がわかる読書管理サービスをリリースしました!! リリース後のプロモーションはいつも困っているんですが、 いろいろ試していることをまとめてみました。 これから何かを作ろう、リリースしようとしている人の一助になれば。 やったこと/やっていることまとめ ざっくりとリリースしてからこんなことをしています! 登録サイトに投稿/依頼 いろんなとこで記事書く 進捗をつぶやく / 使い方とかTipsをつぶやく 1. 登録サイトに投稿/依頼 まずは、いろいろあるWebサービスを登録できるサイトに投稿!! このあたりに投稿や掲載依頼をしています♪ 全部で21サイト...大変なので、すこしずつ... サイト名 URL 開発会議 https://devtalk.jp/ Service Safari http://www.service-safari.com/ NewAp
ライブラリの紹介ページや GitHub のリポジトリで登場する「割と見るけど意味はよくわからない単語」をまとめてみました 誤りがあればガンガン指摘してもらえると助かります opinionated 意味をググると「[形容詞] 自説を固執する」という謎の和訳が出てきて理解を諦める方もいるんじゃないでしょうか opinionated については色々な記事で紹介されています https://qiita.com/baby-degu/items/7dc4548bf7befc2671f4#opinionated%E3%81%A8un-opinionated https://stackoverflow.com/questions/802050/what-is-opinionated-software プログラミングの文脈に落とし込むと「ライブラリやフレームワークが定義したやり方に利用者（プログラマ）を従わ
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
AWSのインフラを運用・監視する上で使いやすいと思ったサービスを組み合わせて構成図を作成しました。それぞれのサービスの簡単な説明と類似サービスの紹介、また構成の詳細について説明していきます。 (開発で使用するようなサービスも紹介しますが、あくまでも運用・監視だけの構成です。) 各個人・企業によって環境は違うと思いますし、使いやすいと思うサービスは人それぞれだと思うので、これが正解という訳ではありませんが、参考にしてただければ幸いです。 参考になった教材を紹介した記事も作成しました。是非読んでみてください！ 【AWS】さいきょうの運用・監視構成を作成するのに参考になった書籍 インフラエンジニア1年生がプログラミングを勉強するのに使った教材 全体図 こちらがAWSにおける"ぼくのかんがえたさいきょうの"運用・監視構成です。複雑で分かりづらいかと思うので、詳細に説明していきます。最後まで読めばこ
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 目次 1.はじめに 2.VSCodeの拡張機能紹介 3.コーディングのポイント 4.よく使われる英単語一覧 5.エラーとの向き合い方 6.テストで動作確認 7.検索の極意 8.公式ドキュメントに慣れる 9.リファクタリングでさらに読みやすく 10.資料作成で気をつけること 11.Gitで管理 12.よく使うLinuxコマンド一覧 13.仕事の進め方 14.プログラム以外で意識するところ 15.初心者こそ読んで欲しい本 16.まとめ 1. はじめに プログラミングは現代のデジタル社会において重要なスキルです。 AIがコードを書いてくれる時代ですが、それでも人の手によるプログラ
＊この記事は2020年3月頭に書かれている記事です どうも、Vueはいいぞおねーさん(自称)です。 Vue.jsは私に言わせるととてもよいフロントエンドフレームワークであり、その理由の一つにプログレッシブフレームワークである(段階的に利用する機能を増やしていくスタイルにマッチしている)ものとして、フロントエンド初学者の皆さんにもおすすめしたい代物です。 しかし、現在までに様々なプラクティスが考案されたがゆえに、「最初からベストな方法で始めたい」という思いから一度にたくさんのことに挑戦してしまいたくなりがちです。 そしてそれはプログレッシブという思想に反するもので、結果として挫折を生んでしまっているのではないかと思いました。 そこで今回は「知るのを後回ししてよいこと」として、Vue.jsへの入門する方へのアドバイスを独断と偏見で不要度という指標でまとめてみました。 不要度というネガティブな指
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 はじめに 人は見た目が9割 皆さん一度はこの言葉を耳にしたことがあるのでしょう。内面がどれほど素晴らしくても、外見がそれに見合わないと、なかなか本当の価値を認めてもらえないものです。 この話は人間だけでなく、アプリケーションにも当てはまります。どれだけ内容が素晴らしくても、見た目がイマイチだったり使い勝手が悪かったりすると、ユーザーに敬遠されてしまいます。(私は以前ネ⚪︎フリからア⚪︎プラに切り替えたのですが、使いにくく感じたため、すぐに元のサービスに戻しました) エンジニアの皆さん、優れた技術力を持ちながら、デザインが原因でユーザー離れを招いていませんか？そうならないよう
PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや？うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData
コレステロールは最低摂取基準量はないので0としています（実はこれが伏線になっている）。 そして目的は、一日必要な栄養素を満たす最もカロリーの低い商品の組み合わせとします。金に糸目はつけません。健康第一！ 解く 商品の数が96個、栄養素の数が16個なので、とても人間の手では解けません。そこでコンピューターの力を借ります。幸いPuLPというPythonで無料で利用できるソルバーがあるので、これで計算します。ちなみにExcelにもソルバーが搭載されていますが、この程度の数の決定変数でもエラーになって計算できませんでした。 # Import PuLP modeler functions from pulp import * # A new LP problem prob = LpProblem(name="mac", sense=LpMinimize) # Variables AA = LpVar
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
前回の記事が思いのほか好評だったので、今回はPythonの基礎を図解にまとめてみました。 これからPythonに入門する方、初学者の方への参考になれれば幸いです。 前回の記事↓ 押さえたい基礎 押さえたい基礎の分野は9つになります。 以下で詳しく見ていきます。 数値計算 数値計算は演算子を確認します。 数値の型（int・float）
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
はじめに 飲み物じゃないIPAをご存じでしょうか？ 漢字でいうと、独立行政法人 情報処理推進機構ですね。情報処理技術者試験を実施いる謎の組織という認識の方も多いと思います。 実はIPAはいろんなドキュメントを公開していてQiitaやZenn以上にお役立ちなサイトなのです。 まあ、AWSをどうこうとか、FireabaseやNext.jsのようなキラキラした奴は基本載ってないので特に代替えするものではないですが、ブログとかはまた種類の違った情報があるので個人的には結構使うことあります。しかも 「日本語」！ こういう感じの事をTwitterでつぶやいたところ意外にイイねをされたので、せっかくだしどんなドキュメントがあるかちょっと紹介したいと思います。 セキュリティ関連NIST文書 まずはNISTドキュメントの翻訳版！ これは良いですよね。NISTはアメリカの米国国立標準技術研究所で、セキュリティ
いつものように本番作業してたはずなのに - Qiita
この記事は「本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendar 2019」の1日目です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/yarakashi-production なかなか濃いラインナップが期待されますが、まずはさらっといきたいと思います。 具体性が乏しい部分もあると思いますが、そこはお察しください。。。 やらかし 背景（前提条件） いっていに昔の話です ETL（データ加工）サーバ 数十を超えるシステムからデータを集める BIツールなどで活用できるように各種加工処理を行い、DBなどにロードする 繁忙の違いはあれど、24/365で常時一定量の処理は稼働している 複数のチームが共存しているサーバ アプリ面では比較的疎 ETL処理のリリース前に本番サーバ上で試験をする取り決めになっていた 性能や本番相当データのテストが安全に行えるような環境
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
サーバー構築の練習ができるLinux学習サイトInfraAcademy(インフラアカデミー) - Qiita
こんにちは、 InfraAcademyというLinuxやネットワークの学習サービスを作成しております、ryuと申します。 サーバー構築が練習できるLinux学習サイトInfraAcademyについてご紹介します！ シミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができる InfraAcademyでは、Linuxのシミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができます。 今までは、VirtualBoxで学習を進めていた人も多いでしょう。 私自身もVirutalBoxでサーバーの学習をしていました。しかし、環境構築に時間が掛かります。特に、複数台の連携したサーバー構築の準備に時間がかかりました。 しかし、InfraAcademyではそのような手間は一切かかりません！ 関連記事:インフラ学習におすすめのサイトInfraAcademyとは？ 環境の準備が１クリック Linuxの環境準備は1クリックで完了です！
追記 versionによっては設定を変えないとエクスポートができないようです。 エクスポートできない方はこちらの記事をご参考に設定いただくとエクスポートできるかもしれません。 現状バージョン0.4ではこちらの設定が必要となります。 VSCodeでDraw.io Integration使用時にエクスポートできないことがある問題への対処 2020/10/18追記 現在のバージョン0.7ではdrawio拡張子のエクスポートがうまくいかないようです。 その場合はオフラインモードに移行変更していただくか、drawio.pngやdrawio.svg拡張子でファイルを作成してもらうことで直接編集もできた上で、エクスポートとせず末尾の拡張子ファイルとして利用することができます。 はじめに VSCodeで簡単にDraw.ioで描画できるようになったみたいなので、 導入方法と使い方を備忘として残していきます。
ABEJA Advent Calendarの1日目です。 はじめに 昨年はABEJA Platformに関するAdvent Calendarでしたが、今年はプラットフォームに限らず幅広い技術を扱おう、ということで縛りを作らずに様々な技術を紹介していきます。 さて、皆さん、社内でのコミュニケーションツールは何をお使いでしょうか。色々なツールがあると思いますが、Slackを使っている所が多いのではないかと思います。Slackはとても良いツールなのですが、使いこなす会社側にその運用ルールが委ねられています。中でも、DMやプライベートチャンネルでの秘密の会話による情報格差などが発生することが問題になり、オープンチャンネルに限定している会社も多いのではないでしょうか。しかしながら、オープンに会話をすれば、皆が平等かつ平和に会話ができるか？というと、全くそんなことはありません。オープンにすると下記のよ
「もったいない」マインドが逆に効率を悪くする。フロー効率とリソース効率から考えるチームで仕事をする理由 - Qiita
「もったいない」マインドが逆に効率を悪くする。フロー効率とリソース効率から考えるチームで仕事をする理由チーム開発プロジェクト管理マネジメント はじめに 前回、なぜ、ソフトウェアプロジェクトは人数を増やしても上手くいかないのかの記事において、プロジェクト型の人員規模を柔軟に変化させる開発スタイルに関して、理論的なスケジュール削減の限界について考察しました。その際に、チーム型開発や組織とソフトウェアの紐付けについても示唆しました。 今回は、チームでソフトウェアを開発することに関して、「フロー効率」と「リソース効率」という観点から考察し、なぜ私たちはチームで開発するのか、あるいはなぜプロジェクト型を採用するのかについての考え方を深めていきたいと思います。 そして、組織における効率性の価値観が異なると、新しい効率性に関して理解をする前に「もったいない」と感じてしまい、新しい文化を取り入れづらくして
前書き プログラミングで一番難しいところの一つは、「見積もり」だと私は思う。人から頼まれてプログラミングをする時、必ず最初に聞かれるのが「だいたいどれくらいで終わるか？」だ。厳しいところだと「何日に納品してくれるのか？」を問われる(むしろこれが普通かもしれない)。まっさらな状況から過去の経験を総動員してかかる時間を予想したり、可能な限りタスクに分解して時間を見積ったりするが、いつも不安に駆られる。多くの人も、見積もりに対して困難と不安を感じているのではないかと思われる。見積もりに対する自分の知識と経験を話して他の人にも参考にしてもらいたいと思って記事を書いた。 見積もりという言葉には色々な意味を含むが、今回の記事では「プロダクトをリリースするまでの期間の見積もり」から「頼まれた一つの機能の完成させるための期間の見積もり」までのスコープで話をしたい。 なぜ見積もりをしないといけないのか？ 見
これは何 の参加記事です。 エンジニアとして開発をしていく以上、設計についての知識を身につけていくことはとても重要です。 とはいえ設計という言葉からは何を勉強するべきかがいまいちピンときません。 この記事では、僕が読んできた設計に関するおすすめの本を網羅的に紹介しています。 これから設計を勉強する方の役に立てれば幸いです。 おすすめの本一覧 おすすめの本を紹介していきます。 他にもおすすめがあればぜひ編集リクエストをください！ オブジェクト指向設計実践ガイド 設計を始めに学ぶならこれ、という一冊です。 エンジニアとして開発を行なっている中で、オブジェクト指向設計は一番汎用的に使う設計知識なのではないでしょうか？ オブジェクト指向設計を学ぶことで、いわゆる「におう実装」と「良い実装」を見極めることができるようになると思います。 知らなかったら読んだほうが良いキーワード SOLID原則 Cle
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
REST API のテストに Postman 使ってたけど Visual Studio Code の REST Client に乗り換えた - かずきのBlog@hatena
くっ、名前だけ知ってたけどこんなの便利だとは…！！ marketplace.visualstudio.com Azure API Management の Visual Studio Code 拡張機能で API のテスト呼び出しに REST Client が使われてるので使い始めてみたのですが「あっ、ハイ。便利っすね…」という感想しか出てこないくらい便利でした。 普通に HTTP のリクエストをテキストで用意しておくと Send Request 押すだけでレスポンスを出してくれる…。 先人の方々が沢山紹介してくれてる記事があるので詳しい使い方とか推しのポイントはそちらを見るとわかりやすいと思います！ qiita.com 私の推しポイント 上記記事にも書いてありますが、1ファイルで複数のリクエストを書いておいて、個別に実行できるので特定の API をテストで叩くためのファイルを 1 つ用意
こちらの記事は、『Learn to become a modern Frontend Developer in 2019』の和訳になります。 本投稿は転載であり、本記事はこちらになります。 はじめに 新年になって以前書いた記事を少し簡潔にして理解しやすいように書き直してみました。この文章に以前私が書いた文章と違ったことが書いてあったり、少し矛盾する内容が見つかってもあまり気にする必要はありません。 昨年私が書いた記事はGitHubで公開しています。 Web開発は絶えず変化する分野です - 今日私たちがWebサイトを構築する方法は、2～3年前のやり方とは全く違ってきています。利用できるツールが沢山あり、新しいツールも毎日出てくるので、ウェブ開発者はいつもどのツールを使えばよいのか迷ってしまいます。 私は、ウェブ開発に係るフロントエンド、バックエンド、または運用を学びたいと思う人を対象にしたツ
昨今のフロントエンドのCSS開発においては、タスクランナーやフレームワークの活用により煩雑なベンダープレフィックスの付与を意識する必要がありませんし、IE11のサポート終了により実戦に投入できるCSSプロパティも格段に増えました。 たった数行の記述で複雑な機能が実装可能だったり、再現が難しかったデザインへも対応できるようになったことは喜ばしいことです。 そこで今回は有名サイトで実装されているそんな最新のCSSテクニックをあらためて確認してみたいと思います。
ChatGPTとは？ OpenAIが開発するGPT-3という言語モデルをベースとした(執筆当時)チャットアプリです。 こちらの質問に対して、AIが色々な質問に答えてくれて、一般的な内容だけではなく、コードレビューやバグなども発見してくれるめっちゃ凄いやつです。 細かい内容は以下の記事がとても参考となります。 筆者の関連記事 VSCodeと連携して、ブラウザを開かなくてもChatGPTを使用できるようにする 通常はブラウザを開いて使用するのですが、コーディング中にサクッとレビューしてもらったり、バグを見つけてもらえるような拡張機能があったので、そちらの設定方法について記述してみます。 今回インストールする拡張機能 使用までの手順 環境 PC: MacBook Pro (Apple M2) OS: macOS Ventura 13.1 VSCode: v1.74.3 OpenAIの価格について
pythonを使った株価の自動収集 - Qiita
Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ChatGPT先生のお陰でネットワークスペシャリストに合格した話 - Qiita
新しいメンバーがジョインしたときのAWSトレーニング/ハンズオン - Qiita
リーダブルテストコード / #vstat
ふりかえりを拡張する「ふりかえりチートシート」 - Qiita
ライブラリの紹介文でよく見かけるけどいまいち意味が分からない英単語 - Qiita
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
【AWS】ぼくのかんがえたさいきょうの運用・監視構成 - Qiita
【11万文字越え】プログラミング初心者に贈る即戦力ガイド - Qiita
今からVue.jsを始める人のための「知るのを後回しにしてよい」n個のこと - Qiita
【閲覧注意】イライラ不可避なUIデザイン10選 - Qiita
【自動化】PDF内の表をPythonで抜き出す - Qiita
マクドナルドで一日分の栄養を取れる組み合わせを計算したら衝撃の結果に - Qiita
ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
【図解】Python基礎64選 - Qiita
機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita
QiitaやZennよりも便利？ IPAの資料を読もう!
ディープラーニングを学び始めた方へ 東京大学／松尾豊教授の動画 - Qiita
VSCodeでDraw.ioが使えるようになったらしい！ - Qiita
社内slackにVIPチャンネルを作った話 - Qiita
プログラミングで一番難しいのは「見積もり」だと思う - Qiita
設計を学びたいときに読みたい本一覧 - Qiita
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
2019年版 最先端のフロントエンド開発者になるために学ぶべきこと - Qiita
有名サイトで使用されているCSSテクニックまとめ - Qiita
VSCodeにChatGPTの拡張機能を入れてコードレビューやバグを発見してもらう - Qiita