Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化 Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化 Javaの開発フレームワークであるSpringの最新バージョンとして、Spring Boot 3が2022年11月にリリースされました。この記事ではSpring Boot 2で書かれたサンプルコードをSpring Boot 3にアップグレードしながら、考慮点や新機能を体感していただきます。ヴイエムウェア株式会社の星野真知さんによる解説です。 Javaのエコシステム、その中でも世界で一番の人気を誇るのが（JetBrains社の調査によると）Spring FrameworkおよびSpring B
Working Out Loud(WOL)の取り組みと振り返り - LIVESENSE ENGINEER BLOG
リブセンスVPoEの中野(etsxxx)です。 私はこれまでWorking Out Loud(WOL)というコミュニケーションスタイルを、所属した2チームで実践してきました。最初のチームでは7年、次のチームでは1年ほど運用しています。 最近、他のチームからも取り入れてみたいと相談されることがあったので、改めてWOLについて振り返りをしてみようと思い、この記事を書いています。 WOLとは？ 導入の経緯 1チーム目: WOLの原体験 2チーム目: 意図を持って始めたWOL WOLの導入を振り返る 導入前の課題感 実際にWOL導入初期にやったこと チャンネル削減 会話量を増やすための行動 WOL導入前後の比較 私が気をつけていたこと 積極的に絡みに行く 読み落としを責めない 長文をなるべく送らない 大事なメッセージは目立たせる スレッドが嫌いなことを言い続ける 集中したい時は、チャットを見ないで
ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました！ 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran
大規模サービスのデータベースエンジンを MySQLからAurora MySQLへの移行 〜リードレプリカ, DNSを利用した最小ダウンタイム移行方法〜 - メドピア開発者ブログ
バックエンドエンジニアの徳富(@yannKazu1)です。先日、メドピアのメインサービスであるmedpeer.jpで使われているデータベースエンジンを、MySQLからAurora MySQLへと移行しました。今回はその移行のプロセスについて詳しくお話しします。 移行したデータベースの簡単なインフラ構成 移行方針 今回移行するデータベースは複数のアプリケーションから参照されており、ダウンタイムによるユーザー影響が大きいため、移行方針の検討の段階で重視したのは、ダウンタイムの最小化でした。これを達成するために、DNSのCNAMEレコードと、Auroraのリードレプリカを活用し、移行させることにしました。 DNSのCNAMEレコードの使用 データベースエンドポイントをアプリケーションに直接記述する代わりに、DNSのCNAMEレコードを利用して間接的に参照するようにしました。これにより、データベー
この「なんでわかるの？」系の質問は初めてやってみたのだけど、なかなか。こう答えられるのは「本当に賢い」証拠だと言ってもいいと思う。
kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io
ChatGPT Code Interpreterで画像編集をしてみる - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、以下のように、ChatGPTのCode Interpreterを用いて、画像データを加工する記事を書きました。 その際は、リサイズや画像の切り抜きなど、基本的な加工ができることを確認しました。 今回は、画像編集ソフトで行うような、より高度な画像処理を実施してみたいと思います。 acro-engineer.hatenablog.com 利用する画像は前回記事と同様、以前撮影した富士山の写真を使いたいと思います。 画像処理/加工 今回、以下のような画像処理／加工を実施してみました。 ガンマ補正を適用し画像を明るくする CLAHEを適用しコントラストを調整する シャープネスを向上させる ノイズ除去を適用する ガンマ補正を適用し画像を明るくする ガンマ補正は、画像の明るさを非線形に調整するための手法です。 一番単純に画像を明るくする方法は、
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ！ 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL（Data Definition Language：SQLのデータ定義言語）から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
GitHub Actionsを使いこなせ！/Get Started GitHub Actions
OCHaCafe Season7 #3の資料です．
ChatGPT Code Interpreter でTitanic生存者予測にチャレンジ - Taste of Tech Topics
近頃、夜食づくりにはまっているkonnoです。 データ分析もできると話題のChatGPT Code Interpreterを使えば、機械学習もお手軽にできるのでは…？ ということで、Kaggleチュートリアルとして有名な「Titanicの生存者予測」を ChatGPT Code Interpreterを使って分析できるのか 試してみたいと思います！ Titanic生存者予測とは？ かの有名のタイタニック号の乗員名簿と、事故で生存したか否かのデータを機械学習し、乗員の属性（性別、年齢、乗船時の運賃など）から生存したか否かを推定する課題です。 よく考えるとひどい設定ですね。 話題のわかりやすさと、それなりに特徴的な結果が出るところから、機械学習の初学者がやる練習問題として世界的に有名です。 データはKaggleさんから取得できます。 www.kaggle.com 機械学習を利用してTitani
Q: I’ve noticed quite a bit of similarity between staff engineering roles and engineering management. What is your take on the similarities and differences?An interesting observation is how many leadership roles in Big Tech and at high-growth startups begin to utilize overlapping skill sets after a while. At these companies, everyone working in engineering or product is technical, meaning they hav
ChatGPTでプログラミングは一切なしでExcelの集計・編集作業をする - Taste of Tech Topics
今朝は雨が降ったようで、久しぶりに涼しい朝を迎えられた菅野です。 前回の記事「日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう」には多くの反響をいただきありがとうございます。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は、Pythonスクリプトを生成することで、Excel管理の作業を自動化することを目的としていました。 ただ、エンジニアでない社員からは、以下のようなコメントをもらいました。 エンジニアではない人はPython実行もハードルが高い ChatGPTとExcelファイルだけで完結させてほしい ということで、今回はPythonスクリプトを意識することなく、ChatGPTのCode Interpreterのみを用いてExcelの集計・編集作業を行ってみます。 今回のテーマではGPT-4モデル、Code Interpreterを使
こんにちは。サーバーサイドエンジニアの三村（@t_mimura）です。 主に保険薬局と患者さまを繋ぐ「かかりつけ薬局」化支援アプリ kakariのサーバーサイド開発（Ruby on Rails）を担当しています。 突然ですが！ この度kakariプロジェクトは「型導入」をしました！ kakariのRailsリポジトリに型導入PRがマージされた様子 皆さんのプロジェクトは「型導入」していますか？ 「型導入」しているRailsプロジェクトはまだ少ないのではないでしょうか なぜ型導入しないのか 型を導入すると何かしらが便利になることは分かっているのに何故やらないのでしょうか（煽り気味） 「型の恩恵」と「型を自分たちで書くコスト」の２点を比較していませんか？ RubyKaigi 2023開催前の私がまさしくそう考えていました。 本当にその２点を比較するべきなのかをここで再考してみましょう。 「型導
エンジニアリングマネージャーの4領域はEM以外のメンバーでも濃淡はあれど意識する必要がある - stefafafan の fa は3つです
株式会社はてなでテックリードとして仕事をしている id:stefafafan です。今回は自分が個人的に考えてきたことを記事としてまとめてみます。 エンジニアリングマネージャーの4領域とは EMでなくとも4領域を意識する必要がある テックリードの場合 スクラムマスターの場合 Individual Contributor (IC) の場合 ロールを持たないソフトウェアエンジニアの場合 結局エンジニアリングマネージャーの役割とは 終わりに エンジニアリングマネージャーの4領域とは ここで私がEMの4領域と呼んでいるのは以下の4つの領域のことです。 テクノロジーマネジメント アーキテクチャやテストなど プロジェクトマネジメント 見積もりやアジャイル開発など プロダクトマネジメント ビジョンや仮説検証など ピープルマネジメント メンバーの成長やメンタリングなど これらの4つの領域は @hiroki
自分がニッチだと思っているテーマについて発表する「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」。ここで株式会社ノーススターの古谷氏が登壇。個人開発の“つらみ”を解消するアジャイル開発・スクラム開発のエッセンスについて話します。 古谷氏の自己紹介 古谷聡希氏：「個人開発のつらみを経営計画とスクラムの手法で乗り切る技術」です。よろしくお願いします。 今日のテーマはニッチな技術ですが、私は（ニッチな技術と言いつつも）どちらかというと王道技術のニッチな活かし方なのかなと思って発表します。なので、そのように念頭に置いて聞いてもらえたらうれしいです。 あらためまして、古谷と申します。中小企業診断士で、いわゆる経営コンサルの国家資格と認定スクラムマスターを持って活動しています。 会社員としては三井物産株式会社のIT医療の領域の関連会社の株式会社ノーススターでエ
SRE座談会 - 株式会社はてな
はてなでは、さまざまなチームのSRE（Site Reliability Engineer）が横断的に集まり、技術的な標準化を通じて社内の各チームのSREを支える活動を行っています。チームごとの具体的な取り組みについて、CTOのid:motemenと、SREのid:masayosu、id:taxintt、id:cohalzの3人に語ってもらいました。 はてなのSREが取り組む社内技術の標準化とはまずはみなさんの自己紹介、チームでの役割を教えてください。
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc
人生はyak shaving。失敗も遠回りもいつか自分の糧になると、エンジニアの仕事が教えてくれた - Findy Engineer Lab
こんにちは。motemen（id:motemen）と申します。現在、株式会社はてなでCTOとして開発組織や技術方針のマネジメントに携わっています。新卒ではてなに入社してから、気づけば15年が過ぎていました。今回「Findy Engineer Lab」で寄稿の機会をいただきましたので、自分のキャリアを簡単にふり返ってみたいと思います。 プログラミングの初期衝動 あらゆるウェブページをハックできる、JavaScriptの全能感 プログラマからソフトウェアエンジニアになっていく コードで自分が評価されることの恐ろしさを知った 「話すことが得意ではない」自分がマネジメントの道へ チーフ、そしてCTO 人生yak shaving プログラミングの初期衝動 初めてプログラミングに触れたのは小学生の頃でした。家に、親が仕事で使っていたパソコン（PC-9801）があったので、それに本屋で買ったムック本につ
欠陥を早期に発見するための Software Engineer in Test とその重要性 / What is Software Engineer in Test and How they works
＠IT 開発変革セミナー 2024 春 ～Spring～ ～効率化、コスト削減にとどまらない、システム開発の在るべき姿～ 基調講演2 https://members09.live.itmedia.co.jp/library/Njc3Nzc%253D
成長に近道はない。責任から逃げない。私が職業エンジニアとしてキャリアを築いた10年で意識したこと - Findy Engineer Lab
ソフトウェアエンジニアとして成長するために続けてきた活動と、学習を支えるモチベーションは何だったのか。Repro株式会社の橋立友宏（joker1007）さんに10年以上のキャリアを振り返っていただき、それぞれのステージで意識してきたことについて寄稿いただきました。 Repro株式会社でチーフアーキテクトをしている橋立です。ネット上ではjokerの名前（@joker1007）で活動しています。 私は神戸大学法学部を卒業し、野村総合研究所でテクニカルエンジニアとして勤務、株式会社ウサギィでの受託開発を経て、フリーランスエンジニアになりました。その中で縁があったRepro株式会社に正式にジョインすることになり、CTOとして6年ほど勤務。会社のステージの変化で、立ち位置がCTOという肩書と噛み合わなくなってきたため肩書を変更し、今はチーフアーキテクトとして勤務しています。 以前、自分のブログで「ソ
メルカリ生成AI/LLM専任チームの取り組み@MS Build Japan 2023でお話しした内容。（DEMOは動きません） どなたかの参考になれば。 採用募集してます！ - Software Engineer(Full Stack) LLM/AI - Mercari: https://apply.workable.com/mercari/j/76EB5EB641/ - Senior Product Manager, LLM/GenAI - Mercari: https://apply.workable.com/mercari/j/57A4BBD796/
OCHaCafe Season8 #2の資料です。 https://ochacafe.connpass.com/event/308830/ セッションアーカイブ動画：https://youtu.be/Ywd2J3GZ8wQ
2024/04/10に行われたOCHaCafe Season 8-3「シン・Kafka」で使用したスライドです
ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics
igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている「GPT-4 with vision (GPT-4V)」が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン（画像の赤で囲
今夏発売＋配信開始し、反響を呼んでいる、のん2nd Full Album「PURSUE」。 この「PURSUE」に収録されているポップなガレージロック「Oh! Oh! Oh!」は堀込泰行が楽曲提供&プロデュースに加え、コーラス／ギターでも参加し、今回なんとミュージック・ビデオにも出演！ 同曲のMV監督には東市篤憲を迎え、明るく突き抜けた青空のもと、のん×堀込泰行の魅力が炸裂し＜ポップにロックに、キュートにクールにはしゃぐ姿が印象的なMVとなっている。 すでに公開されている「のん×堀込泰行スペシャルトーク動画」も、MV鑑賞前にチェックしてくださいね👀 https://youtu.be/vqvV_yUFVJY ＜のんメッセージ＞ ある日堀込さんから「これのんちゃんに合いそうだから良かったら」と「Oh! Oh! Oh!」のデモをいただいたのです。そのデモがすごくかっこよくて絶対歌いたい！
なぜ Four Keys を改善するのか？/productivity-con-link-and-motivation
【開発生産性Conference】 リンクアンドモチベーション登壇資料（2023/07/13） 『なぜ Four Keys を改善するのか？ 〜How ではなく Why を重視したメトリクス改善活動〜』 #開発生産性con_findy #リンクアンドモチベーション #リンモチ ============================================= 【イベント情報】 ■イベントページ https://findy.connpass.com/event/283417/ ■特設サイト https://dev-productivity-con.findy-code.io/ 【株式会社リンクアンドモチベーション】 ■お問い合わせ engineer_pr@lmi.ne.jp ■Entrancebook https://note.com/lmi/n/n179505e048f4 ■テック
This guide is open source, please go ⭐️ it on GitHub and make suggestions/edits there! https://github.com/FrontendMasters/front-end-handbook-2024 1. Overview of Field of Work This section provides an overview of the field of front-end development/engineering. 1.1 — What is a (Frontend||UI||UX) Developer/Engineer? A front-end developer/engineer uses Web Platform Technologies —namely HTML, CSS, and
ChatGPT Code Interpreter を利用して、お手軽にデータ分析・可視化 - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして「Code Interpreter」が発表されました。 「Code Interpreter」は、ChatGPT上でPythonのコードを生成・実行する仕組みを持っています。 これまでも、ChatGPTで、プログラムのソースコードを出力することは可能でしたが、実行まではできませんでした。 「Code Interpreter」は、ChatGPTの有料版で利用することが可能ですが、ユーザーが自然言語で指示や要求を出すだけで、 ChatGPTがその内容を理解し、ソースコードの生成から実行まで行えたり、既存のコードを解釈してその動作を説明したりすることが可能になります。 openai.com 本記事では、この「Code Interpreter」を利用して、CSVファイルを元に、データの可視化を行ってみま
ゆるく学ぶサーバー入門～イマイチわかりづらいサーバーの基礎を解説：最近はAWSとDockerが必須なんでしょ？ - itstaffing エンジニアスタイル
最近では、AWSなどのクラウドプラットフォームや、Dockerがプロジェクトに取り入れられることが多くなりました。それに応じて、“それらを使えなければならない”という空気がただよっています。たしかに、AWSやDockerは便利ですが、「必須のもの」なのでしょうか。そんな疑問を技術書人気著者が解説します。 今回のサマリ そもそも「AWS」「Docker」とは？ 新技術（AWS・Docker）との付き合い方 やっぱり、サーバーなどの基礎知識が大切 【筆者】小笠原種高さん（ニャゴロウ先生） 技術ライター、イラストレーター。システム開発のかたわら、雑誌や書籍などで、データベースやサーバー、マネジメントについて執筆。図を多く用いた易しい解説に定評がある。主な著書に『なぜ？がわかるデータベース』（翔泳社）、『これからはじめる MySQL入門』『図解即戦力 Amazon Web Serviceのしくみと
Bing Chat で画面イメージからHTML/CSSの内容を生成してみる（日本語でもできました） - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 昨日、マイクロソフト主催のMicrosoft Inspireにて、Bing Chat の更新内容が発表されました。 news.microsoft.com その中でも、特に Bing Chat の「Visual Search in Chat」の機能が気になったので、早速試してみました。 Bing Chat 新機能の概要 Visual Search in Chatは、画像から文脈を解釈し答えを返してくれる生成AI機能です。 旅行先で見かけた建築物について知りたいときや、冷蔵庫の中身からレシピを考えたいときなど、 Bing Chatに画像をアップロードするだけで、ウェブの知識を活用して回答される、とのことです。 バックエンドで動くモデルは、OpenAIのGPT-4モデルのようです。 デモでは、手書きの絵からHTML/CSSのコードを生成する例が
Azure OpenAI Service 「on your data」 で独自データを使ったチャットを実現する - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日は台風の影響が出る前に出かけられて、リフレッシュできました。 今回は、Azure OpenAIとチャットする際に、独自データを使用してみます。 独自データの使用（原文の表記はon your data）は、2023年8月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 techcommunity.microsoft.com 独自データの使用（以降、on your dataと表記します）により、例えば企業内ドキュメントやFAQをAzure OpenAIに検索させることで、ユーザーからのチャットでの問い合わせに対して企業内ドキュメントやFAQを検索した結果をAzure OpenAIがチャットの応答として返すことができるようになります。 今回は、on your dataを利用するまでの流れを試したいと思います。 on your dataのポイント on your d
こんにちは！DevBrandingのellyです。 いよいよ今週末は技術書典15ですね！ この度、freeeの有志の開発メンバーで初めて技術同人誌「freee 技術の本」を制作しました。 すでに技術書典 マーケットにて公開されており、オンラインでは11月11日(土)より入手可能です。 11月12日（日）池袋・サンシャインシティのオフライン会場では、執筆者たちでブースを出しておりますのでぜひ立ち寄っていただけると嬉しいです！ techbookfest.org freee 技術の本とは？ freeeの有志の開発メンバーで執筆した技術同人誌です。 今回は、これ一冊を読むことで、freeeの技術はもちろん、開発組織やカルチャーなど、なんとなく会社の全体的な雰囲気が伝わるような内容にすることを心がけました。 数年前からDevBrandingチームで技術本の制作をしてみたいという話はあがっていたものの
こんにちは。 秋田県出身の丹（たん）です。 JAWS FESTA 2023 KYUSHU の盛り上がりにやる気をもらって本記事を書き始めました！（書き始めて既に２週間経過しました・・）オフラインイベントに参加したい今日この頃です。 JAWS FESTA当日は、家族行事で東北にいたため当然現地参加できていませんが、X（旧Twitter）から雰囲気だけ楽しんでいました。 JAWS FESTAとは、地方で地方のJAWS-UG支部が主催で開催するカンファレンスで、2019年札幌開催後４年ぶりとなります。 NRIネットコムも企業サポーターとして応援しています。 Supporters | JAWS FESTA 2023 KYUSHU cloud.nri-net.com さて、本題に入っていきましょう。 今回は、AWSマルチアカウント管理においてAWSアカウントを分ける観点を中心に、利用規模に応じてAW
HashiCorpの創業者の一人であるミッチェル・ハシモト氏が先月（2023年12月）中旬、HashiCorpを去ることを明らかにしました。 ハシモト氏は2012年の同社創業から2016年まで同社CEOを務め、その後2021年までCTOを務めた後にフルタイム開発者として社員の立場で仕事をしていました。 After more than 11 years, I've decided to move on from HashiCorp. HashiCorp achieved more than my wildest dreams and I'm proud of the role I played. While this has been long planned, its still an emotional day. Here is the letter I shared with empl
ChatGPTの新機能「Custom Instructions」を試してみる - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日7/21(金)に、ChatGPTの新機能「Custom Instructions」が発表されました。 openai.com 今回、その新機能を試してみたいと思います。 目次 概要 Custom Instructionsの設定項目 実際に使ってみた 機能を有効化する 条件を与えて出力させる まとめ 概要 Custom Instructionsは、ChatGPTに事前情報として文脈や制約を教えることができる機能です。 ChatGPTから期待する回答を得るには、文脈や制約を与えることが重要になってきます。 そのため、プロンプトを以下のような形で与えることがよくあります。 あなたはPythonのエキスパートです。 以下の条件を元に、AWS Lambdaのコードを出力してください。 # 仕様 # 利用フレームワーク # 補足 これを共通的に設定
All of Graphite’s data lives on Amazon Aurora Postgres. Our database load is sizable — far larger than a typical startup of our size. This is because we sync bidirectionally with GitHub for everything a user does on Graphite, so Aurora plays a crucial role in helping us handle and scale massive amounts of data. If Uber were to sign up for Graphite tomorrow, we could handle the countless webhook ev
氷河期後期で難があった人の末路。
多分元増田より少し下の21世紀初頭社会デビュー世代なんだけど（もっと辛い氷河期、とか言い出すと角が立つからやめよう。） この世代の人の就活のハガキが届いた企業で、合否を分けるバイトを大学の部活の先輩がやってた。 大学名と学部で指定が出ていて、それ以外はゴミ箱に入れるらしい。 東大・早慶と指定の国立、Marchや関関同立の一部で学部は理系はOK、文系は文学部や芸術学部いくつかはNG。性別では分けてなかった。 ハガキに名前と住所と学部大学と資料請求の言葉が書いてあって、対象なら合格の箱に。 観光学部の人がすごい小さな字で熱意原稿用紙5枚分くらいある内容をハガキに書いて送ってきたらしい。が、対象外なので苦しいながらもゴミ箱側に入れたと言っていた。 高校時点で、自分の頃には就活がもうダメかもしれない、と言われていたので、どっちにも行けるようにしていたが理転して工学部行った。東工大は落ちた。 最初は
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、バグバウンティの入門として、主に Web アプリケーションを対象にした脆弱性の発見・報告・報酬金の取得について紹介します。 1. 始めに 免責事項 想定読者 筆者のバックグラウンド Start Bug Bounty Bug Bounty JP Podcast 2. バグバウンティとは バグバウンティプラットフォーム Program Type Private Programs VDP (Vulnerability Disclosure Program) Asset Type 3. プログラムの選び方 Scope OoS (Out of Scope) 4. 脆弱性の探し方 (初期調査編) Subdomain Google Dorks Wayback Machine Wappalyzer JS Analyze [Blog] Java
Open Interpreterを使ってReactプロジェクトを自動生成してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近アニメ「葬送のフリーレン」を観て、漫画を全巻購入してしまった安部です。 今回は、Open Interpreterを使ってみます。 Open Interpreterは、ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧Code Interpreter）のように、プロンプトから判断して自動で処理を実行するという動きを、ローカル環境で実現してくれます。 ローカル環境で動くため、ディレクトリに置いてあるファイルを読み込ませたり、ファイルを特定の場所に出力させたりできます。 今回は、OpenAI のAPIで、gpt-3.5-turboを利用していますが、API Keyを持っていない場合は、Metaが公開した大規模言語モデル（LLM）である「Code-Llama」が自動でダウンロードされて利用できるようになります。 Open InterpreterのChatGPTとの一番
複数の案件や職種がある場合には、複数の条件をまとめるのではなく、個別に必要条件書き出してそれぞれ採用ペルソナを設定してきましょう。採用条件が決まったら、採用難易度やターゲット人材が中途採用市場に何名いるのか、人材紹介やエージェントに依頼するべきなのか、スカウトで採用するべきか、など大枠の方向性が見えてきます。 →【テンプレート付】欲しい人材を確実に採るための採用ぺルソナ設定方法 ～ステップ２～エンジニア採用計画を明確に立てる超売り手市場の中で優秀なエンジニアを採用するためにやっておきたい事 採用・配置の計画を行う採用計画を立てることです。 採用計画を立てる際は中長期的（3か月～1年）計画を立てると良いです。 採用計画を立てる際に決めておきたい項目は以下のとおりです。 採用コスト、採用人数を決定する。エンジニアの採用期間を決定する。採用手法の決定を行う。採用人数、採用コストを決定する。1つ目
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
Engineering Leadership Skill Set Overlaps
Railsプロジェクトへの「頑張らない型導入」のすすめ - メドピア開発者ブログ
個人開発が続かない理由は「時間」「戦略」「気力」「孤独」 4つの“つらみ”を解消するアジャイル開発・スクラム開発のエッセンス
dbt導入によるデータマート整備 - ZOZO TECH BLOG
メルカリ生成AI/LLM専任チームの取り組み@MS Build Japan2023
基礎から学ぶNext.js
シン・Kafka / shin-kafka
のん - Oh! Oh! Oh! 【Official Music Video】
The Front End Developer/Engineer Handbook 2024
技術書典15で「freee 技術の本」 を出します！ - freee Developers Hub
AWSマルチアカウント管理の考え方～利用規模に応じたAWSアカウント分割編～ - NRIネットコムBlog
ミッチェル・ハシモト氏、HashiCorpを去る。「新しい分野に踏み出す準備ができた」
How an AWS Aurora feature cut our DB costs by 90%
バグバウンティ入門(始め方) - blog of morioka12
優秀なエンジニアの採用成功に近づける６つのステップをプロが解説！