CI providers like webapp.io, GitLab, TravisCI, and Shippable are all worsening or shutting down their free tiers due to cryptocurrency mining attacks. On September 1st, 2020, GitLab announced that their free CI offering was being restricted in response to "usage." Two months later, TravisCI announced that a similar restriction in response to "significant abuse." Concurrently with these pricing cha
MacをMontereyにアップデートしたらFlaskが5000番ポートで起動できなくなった - Sweet Escape
Flaskではデフォルトでは5000番ポートで開発サーバが起動する。 自分はとあるアプリの開発で普段、Flaskで開発したとあるアプリをMac上で起動しているんだけどこれがある日うまく動かなくなった。アプリケーション的になにかをいじったわけではなく、ぱっと思いつく心あたりはない。 ターミナルからMacで使用されているポートを確認したら確かに5000番が何かに使われている(IPとかユーザ名だけマスクした)。 % lsof -i:5000 COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME ControlCe 490 xxxxxxx 22u IPv4 0xf8bcd361exxxxxxxx 0t0 TCP *:commplex-main (LISTEN) ControlCe 490 xxxxxxx 23u IPv6 0xf8bcd36xxxxx
データサイエンティストの飛び道具としてのStreamlit - プロトタイピングをいい感じにする技術 - JX通信社エンジニアブログ
（ちょっと遅れましたが）新年あけましておめでとうございます🪁 JX通信社シニア・エンジニアで, データサイエンスからプロダクト開発までなんでもやるマンの@shinyorke（しんよーく）と申します. Stay Homeな最近は大河ドラマを観るのにハマってます&推しの作品は「太平記」です*1. データ分析やデータサイエンティスト的な仕事をしていると, 「いい感じのアウトプットがでた！やったぜ！！なおプレゼン🤔」 みたいなシチュエーションが割とあると思います. さあプレゼンだ！となったときにやることと言えば, ドキュメントとしてまとめる. 社内Wikiやブログ, ちょっとしたスライドなど. 分析・実験で使ったモノをそのまま見せる. より具体的に言うとJupyterのnotebookそのもの. 社内のいろいろな方に伝わるよう, ちょっとしたデモ（Webアプリ）を作る. だいたいこの3つのどれ
Today at around 10:45pm CET, after a couple of glasses of red wine, I deleted the production database for my online product (KeepTheScore.com, an online scoreboard app) by accident 😨. Over 300.00 scoreboards and their associated data were vaporised in an instant. By the way, I’m a one-man show, building a software product for a living. My product is keepthescore.com, an online scoreboard and lead
Flask’s Latest Rival in Data Science | by S Ahmad | Towards Data Science
Streamlit Is The Game Changing Python Library That We’ve Been Waiting For Developing a user-interface is not easy. I’ve always been a mathematician and for me, coding was a functional tool to solve an equation and to create a model, rather than providing the user with an experience. I’m not artsy and nor am I actually that bothered by it. As a result of this, my projects always remained, well, pro
Google Cloud Run で社内フリードリンク在庫判定ボットを作ってみた。 - スタディサプリ Product Team Blog
はじめまして、データプロダクト開発チームの@yuu_itoです。 一緒に仕事をしている@toohskとフリードリンクの在庫判定をするSlackボットを作成しましたので紹介します。 フリードリンクとフリードリンク在庫判定ボットとは システム構成 Google Cloud Run について Google Cloud Functions から Cloud Run に移行するためにしたこと 1. Dockerfileの追加 2. Pythonコードの修正 画像分類モデルについて 動作結果 ハマったところ まとめ フリードリンクとフリードリンク在庫判定ボットとは Quipperでは福利厚生の一環として、社内でフリードリンクが提供されています。 フリードリンクの冷蔵庫はオフィスエリアの一角にあり定期的に充填されています。 既にWebカメラを搭載したRaspberry Piで定期的に様子を撮影しており、
独自ナレッジをノーコードでChatGPTに連携！Azure OpenAI「Add your data」 「「やってみた」記事はもう十分」という方はもう少し詳しくみてみるセクションからご覧ください！ 先月のMicrosoft Buildで発表されて注目を集めていた、Azure OpenAIでコーディングなしで社内のナレッジを組み込んだ回答をするChatGPTが作成できる機能「Add your data」がパブリックプレビューになりました🎉🎉🎉🎉 今まではこのようなアーキテクチャを独自で構築する必要があったため、なかなかハードルが高いものでした。 こちらのアーキテクチャはサンプルとして公開されているのでご興味があれば見てみてください。 やってみる ではセットアップしてみましょう。 今回はすでにCognitive Searchのリソースがある前提で進めます。 Azure OpenAIのプ
認証機能を（ほぼ）作らずに認証付きバックエンドを3日で作っちゃった話 - Google CloudとFastAPIのエコシステムに全力で乗っかろう - Lean Baseball
心身のコンディション維持と体調管理のため, 毎日運動と血圧・体重・脈拍の計測をしているマンです*1. 新たな個人開発かつ, 趣味と実益（&学習）を兼ねて, プロダクトオーナーやりたい宣言したので, 個人開発としてプロダクト作りたい ネタどうしようかな...そうだ！ 毎日運動と血圧・体重・脈拍の計測 に役立つ何かを作るぞ！ 自分でSaaSを開発する練習もしたいので, スタートアップがやりそうなアーキテクチャでちゃんと作ろう と, 昨年末に思いつき「自分専用のヘルスケア領域SaaS」としてモノを作っているのですが, データの入力元となるフロントエンドと, 記録したデータの可視化&リコメンドに注力したい ↑の理由で, バックエンドの開発は正直な話思いっきり手を抜きたい 一番面倒くさいと言っても過言ではない認証機能（ユーザー管理）を開発ゼロでやりたい！！！ ...と思いつき, 知識と余暇の時間を総
はじめに こんにちは。新卒Webエンジニアの@sho-hataです。 この記事では、人差し指タイピングをしていたレベルの自分が、「Web エンジニアになろう！」と決意してから入社するまでの一年半で読んできた本を、振り返りもかねてご紹介したいと思います。 この記事を読んでくださった方の刺激になったり、少しでもお役に立てれば嬉しいです！ 自分は、「ブラウザって何？ ホームページじゃないの？」「サーバー...?」といった程度のド素人でした。 そのため、言語やインターネットについての基礎知識が身についていないにもかかわらず、難易度の高い本に手を出して撃沈するなど、この１年半は無駄が多くありました。 これからWebエンジニアを目指す方には、自分と同じ轍は踏んで欲しくないという思いがあります。 そこで、読んできた本からのみではありますが、 読む優先順位が高い本 「この本だけはおさえたほうがいい！」と感
AWS Fault Injection Simulator の Amazon ECS に関する新機能のお知らせ | Amazon Web Services
Amazon ECS タスクにフォールトインジェクションを行う仕組み 次の図は、AWS FIS が Amazon ECS タスクにフォールトインジェクションをどのように行うかを表現しています。AWS FIS は AWS Systems Manager SSM Agent を使って、フォールトインジェクションを実行しています。Amazon ECS タスク内で、サイドカーとして SSM Agent を動かすことで、AWS FIS がフォールトインジェクションを実行できるようにしています。これにより、Systems Manager の Run Command 経由で様々な障害試験を行うことで、潜在的な問題を発見し改善しやすくなります。AWS FIS のフォールトインジェクションを行うために、ECS のタスク定義に、SSM Agent のサイドカーを追加する必要があります。 ウォークスルー 次のス
Version 1.88 is now available! Read about the new features and fixes from March. July 2022 (version 1.70) Update 1.70.1: The update addresses these issues. Update 1.70.2: The update addresses these issues. Update 1.70.3: This update is only available for Windows 7 users and is the last release supporting Windows 7. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarba
観光を楽しみながらの最高サイクリングルート！秩父・長瀞サイクリング【ブロンプトン】 - ひよ夫婦smile・グルメ旅行記
秩父ブロンプトン・サイクリング 長瀞ルート・長瀞を走る ルート 礼所１番・四曼部寺 ポピー街道 天空のポピー 金石水管橋 万寿庵・長瀞 秩父公園橋・秩父ミューズパーク 最後に 秩父ブロンプトン・サイクリング 今回のサイクリングの場所は秩父です。 緊急事態宣言が出ていない時に、人流に注意しながら旅行・サイクリングをした時の記事をご紹介します。 今日から、緊急事態宣言が解除され、気持ち的には、少しホッとしました。 まだまだ油断はできませんが、今後、安心して旅行に行けれるといいですね。 長瀞ルート・長瀞を走る 秩父市役所でいただいたサイクリングMAP「長瀞ルート３４．７キロ」を走りました。 長瀞の景勝、長瀞傾国を望むコースです。 初心者でも走りやすくのんびり、ゆっくり高篠・三沢の田園風景を走って長瀞を訪ねます。 礼所１番四曼部寺から小野田峠までの約９００ｍ続く上り坂を超えるのが、一番大変な場所で
Products Communications Messaging Send and receive multichannel text and media messages in 180+ countries
This is the last part in the series of blog posts showing how to set up and optimize a containerized Python development environment. The first part covered how to containerize a Python service and the best development practices for it. The second part showed how to easily set up different components that our Python application needs and how to easily manage the lifecycle of the overall project wit
こんにちは。virapture株式会社でCEOしながらラグナロク株式会社でもCKOとして働いている@mogmetです。 最近Subwayのフォトコンテストに参加するためにたくさんSubway食ってます。痩せそうです。 本日はGoogle I/O 2023で発表されたFirebaseの新機能について紹介致します！ Cloud Functions for Firebase 第２世代のCloud Functions for Firebaseを昨年リリースしました。 第２世代を使うと、単一のインスタンスが最大1000のリクエストを処理できるようになったことで、コールドスタートが減ってレスポンスを早くすることができます。 先月、第２世代のCloud FunctionsでFirestoreトリガーのプレビュー版が導入されました。 また、本日より第２世代Cloud FunctionsがGAになりました。
Big Sky :: C++ な WebServer 実装 crow と TensorFlow Lite を使って Object Detection の API サーバを書いた。
自宅で動かしている物体認識サーバは TensorFlow を使って Go で書かれていたのだけど、CPU 負荷が高いので以前 go-tflite で書き換えた。その後 Raspberry Pi Zero W でそのまま使えるだろうと思っていたら結構リソースが厳しかったので C++ なウェブサーバの実装である crow と TensorFlow Lite を使って書き換える事にした。 GitHub - ipkn/crow: Crow is very fast and easy to use C++ micro web framework (inspired by Python Flask) How to Build If you just want to use crow, copy amalgamate/crow_all.h and include it. Requirements C..
機械学習を利用するコンポーネントの継続的な性能検証と Locust を利用した負荷テストの実施方法 - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは。本稿では機械学習を利用したコンポーネントの処理速度の計測方法、および負荷テストのやり方について解説してゆきます。 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習アルゴリズムを適用する関数の処理速度を検証 実行時間を測定 関数の実行時間を算出するデコレーター 性能評価テストと継続的な性能チェック 機械学習 API の性能を評価する Locust：インストールと負荷テスト設定追加 Locsutを使った測定測定 もうすこし高度な使い方 分散実行 コマンドラインから実行 まとめ 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習を利用したタスクでは、モデルの精度に注意が行きがちです。しかし、一般的なWebアプリケーションでは入力はリソースID（ユーザIDなど）やシンプルなJSONである場合が多いのに対し、機械学習は入データ（自然言語や画像など）や
Documentation — AWS Chalice
[full example] from chalice import Chalice app = Chalice(app_name="helloworld") @app.route("/") def index(): return {"hello": "world"} @app.schedule(Rate(5, unit=Rate.MINUTES)) def periodic_task(event): return {"hello": "world"} @app.on_s3_event(bucket='mybucket') def s3_handler(event): print(event.bucket, event.key) Focus on writing your application code Focus on writing your application code ins
Introduction The deployment of machine learning models is the process for making your models available in production environments, where they can provide predictions to other software systems. It is only once models are deployed to production that they start adding value, making deployment a crucial step. However, there is complexity in the deployment of machine learning models. This post aims to
SQLAlchemy1.2の基本的なクエリをまとめました！ python初心者以上向けの記事です。 改めて読み返してみると、直した方が良さそうな箇所や、この機能書かないんかいってのがあるので修正予定です。 記述内容 ORMについて、動かしてみるところまで、select, limit, orderby, distinct, join, leftjoin, in, insert, update, delete, union, unionAll, sql吐き出し, sqlを直接実行について また、flask-sqlalchemyでは実行を試していません。 SQLAlchemyとは pythonのORMモジュール。 session.query(User).all() このようにSQL操作ができる。 SQLをクラスとして扱えるようにしたもの。 使用する理由は、 ・SQLインジェクション対策がサポート
キャンプ用品のプレゼントに迷ったらこれ！！ プレゼントにオススメなキャンプ用品ご紹介！ : ナマケモノキャンパー （通称ぽっけ）
ど～～も、ぽっけです。 キャンプ好きな人に、キャンプ道具をプレゼントしたい！！ だけど、キャンプ道具に詳しくないから何を選んだら良いのかわからない、、、。 そんな方も多いのではないでしょうか。 今回は友人からキャンプ道具のプレゼントについて、相談を受けたので「意外に悩んでいる方、多いかも」と思い記事にしてみました。 とくにプレゼントには予算があると思いますので、「金額別」にキャンプしている人に、プレゼントして「喜ばれる商品」をご紹介していきます。 【キャンプ道具プレゼント3000円以内】 ①シェラカップ POLER(ポーラー)POLER SUMMIT SIERRA CUP サミットシェラカップ 楽天で購入 ジョインター チタンシェラカップ深型250 フォールディングハンドル【ヤマメ】 楽天で購入 キャンプしている方はシェラカップは何個持っていても困らない。 特にプレゼントであげるなら、ご当
Airflow のアーキテクチャをざっくり理解して、どうやって使うのか学んでみた | DevelopersIO
こんにちは、みかみです。 Python で実装されている Job 管理ツール Apache Airflow。 WebUI のJob 管理画面で直感的に分かりやすい操作が可能で、エラー発生時などの通知機能もあり、スケールアウトにも対応していて複数サーバで分散実行もできます。 Python でバッチ Job 開発経験のある方には多分おなじみの Airflow、私も存在は知っていましたが、実際使ったことはありませんでした。 やりたいこと Airflow の構成（アーキテクチャ）を知りたい Airflow の使い方（Job 作成＆実行方法）を知りたい Airflow のアーキテクチャ Airflowは、 管理画面表示部の Webserver と、Job実行のスケジュール管理部の Scheduler 、Job実行部の Worker(Executer) から成り立っているようです。 各モジュールは管理
【BQML応用記事】BigQuery MLで作った機械学習のモデルでオンライン予測を実施する | DevelopersIO
先にトレーニングデータ(train.csv)をデータセットに追加しておきます。 モデルのトレーニング 先ほど追加したデータを使ってトレーニングを行います。BQMLならSQLで簡単にトレーニングも実施できますね。 使うモデルはXGBoostでいこうと思います。（ちなみに最初はAutoML Tablesを使う予定でしたが、オンライン予測はまだ対応していませんでした） CREATE OR REPLACE MODEL Titanic.xgboost_model OPTIONS( MODEL_TYPE='boosted_tree_classifier', INPUT_LABEL_COLS=["Survived"] ) AS SELECT * EXCEPT(PassengerId, Name, Ticket, Fare, Cabin) FROM `Titanic.train` モデルのエクスポート モ
CoC が苦手な奴、認知資源が乏しいだけ説 「設定より規約」「CoC (Convention over Configuration)」と呼ばれる設計思想がある。 参考：設定より規約 - Wikipedia フレームワークやライブラリ側で、ベストプラクティスなデフォルト設定を規約として決めておくから、利用する開発者はイチイチ考えなくていいよ、というワケだ。 コレは、ともすれば、「Opinionated (自己主張的)」なフレームワークやライブラリだとみなすこともできるだろう。 参考：Opinionatedなライブラリとチーム開発 - Runner in the High 僕は CoC が割と好きだし、CoC か否かに関わらず、Opinionated なツールも好きである。だが、自分の回りでは「CoC が苦手」とか「柔軟性のないフレームワークは嫌い」といった人が多く、疑問を持っていた。 今回、
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
転職先募集 - y-ohgi's blog
TL;DR 24歳SRE サーバーサイドエンジニアとして転職希望 特にクラウド(CNCF周り)とGolangに興味あり 誰 2017年新卒でWeb屋に就職したWeb系エンジニア(24)。 なぜ転職するのか 先月組織再編的なものがあり、上司が総入れ替え（もともと2人だったのが新しく3人に入れ替わり）があり、チームの雰囲気と体制がガラッと変わりました。 旧体制のSREチームは技術寄りな面があり非常に楽しかったのですが、新体制ではどちらかというとコミュニケーション寄りな組織になりました。 これが良い・悪いというより、単純に自分のキャリアとしてもっと技術をやりたいなとおもったことと新しい上司とあまり合わないのが理由です。 技術的なスキルアップにモチベーションがあり、その達成のために転職(もしくは社内転属)をしようと考えた次第です。 なにがやりたいのか 自分がよく人にキャリアプランを聞かれたときに答
ゼロからはじめるPython(64) Pythonで最も使われているWebフレームワーク『Flask』を10分で学ぼう
先日『2万4000超の開発者に聞いたPythonでよく使うフレームワークは？』というニュースがあり、その中で、Web開発で最も使われているフレームワークとして『Flask』が選出されていた。Flaskの使い方はとてもシンプルなので、この機会にFlaskの使い方を簡単に確認しよう。 Flaskのインストール それでは、pipコマンドを利用してFlaskをインストールしよう。Flaskをインストールするには、コマンドラインから以下のコマンドを実行する。なお、今回は、原稿執筆時点で最新版だった1.1.2を利用する。 $ pip install -U flask===1.1.2 Flaskの基本を確認しよう FlaskはとてもシンプルなWebアプリケーションフレームワークだ。Flaskを使うと、とても手軽にWebアプリを開発することができる。なお、Flask自体に簡単なWebサーバーの機能が含まれ
オープンソースのデータ・ディスカバリーおよびメタデータ・エンジン「Amundsen」の概要紹介＆クイックスタート実践 | DevelopersIO
以前購入した下記書籍『AWSで始めるデータレイク』を切っ掛けにこの書籍を題材にした読書会を始めた、というのはエントリ内でも言及していました。その読書会も今月末の第24回を以て無事最終回を迎える予定です。ほぼ週2回(1回1時間)のペースで駆け抜けた形となりましたが、様々なトピックで大いに盛り上がる内容となりました。 その中でも盛り上がったトピックが『データカタログ』でした。書籍ではAWS Glueのデータカタログが言及・紹介されていましたが、Glueデータカタログ機能そのものの話から、『データカタログ』に求めるもの、また『俺達の欲しいデータカタログ機能はこういうものなのだ』というディスカッションは参加者各位の経験やノウハウ等も相まって熱量が最も多く、また様々な示唆に飛んだ知見を共有することが出来てとても有意義な時間となりました。これだけでも読書会をやった価値があったな、と思った次第です。 そ
Introducing Sqlcommenter: An open source ORM auto-instrumentation library | Google Cloud Blog
Introducing Sqlcommenter: An open source ORM auto-instrumentation library Object-relational mapping (ORM) helps developers to write queries using an object-oriented paradigm, which integrates naturally with application code in their preferred programming language. Many full-stack developers rely on ORM tools to write database code in their applications, but since the SQL statements are generated b
「注文サービスをサーバーレスで作ってみた」JAWS DAYS 2020登壇資料 #jawsug #jawsdays #jawsdays2020 | DevelopersIO
「注文サービスをサーバーレスで作ってみた」JAWS DAYS 2020登壇資料 #jawsug #jawsdays #jawsdays2020 本記事ではAWS上の分散トランザクションを構築する方法を紹介させて頂きたいと思います。あと、そのトランザクションの結果をストリーミングさせ、クライアントにデータが自動で連携される仕組みについても紹介させて頂きます。最後に、私が作ってみたサービスのフルコードのGithubレポジトリーを共有致します。 本記事は、オンラインで開催された「JAWS DAYS 2020」の登壇記事となります。 はじめに こんにちは、コンサル部のテウです。 去年の年末年始休暇中、マイクロサービスのいろんな実装パターンについて勉強をしましたところ、分散トランザクションのことにすごく興味が出来ました。そもそもトランザクションの意味だけが分かっていたレベルだったのですが、もっと詳し
Microsoftは現地時間2022年8月4日、Visual Studio Code用拡張機能「Python」の2022年8月版をリリースした旨を公式ブログで報告した。本バージョンでは、Webアプリケーションの自動デバッグ構成機能の追加やチュートリアルの改善が加わっている。また、拡張機能「Pylance」で未使用のimportを削除する機能を、拡張機能「Jupyter」でJupyter Notebookの出力セルの画像をクリップボードへコピーする機能を追加した。 Webアプリケーションの自動デバッグ構成機能(公式ブログより) Webアプリケーションの自動デバッグ構成は、URLルーティングと基本的なページレンダリング機能を提供するPythonフレームワークの「Flask」や、高機能フレームワークの「Django」、高速Webフレームワークの「FastAPI」を利用する際の設定工程を簡素化する
PythonでDI+モックを使いながら、Clean Architectureでアプリケーションを構築する - Qiita
PythonでDI+モックを使いながら、Clean Architectureでアプリケーションを構築するPythonFlaskDIPython3CleanArchitecture 業務でPythonを使ってウェブアプリケーションを実装する際、レイヤー毎に関心の分離を行いながら開発するために、Clean Architectureを導入することになりました。 チームメンバーへのナレッジ共有を兼ねて、漸進的型付けとDependency Injectionを用いながら、テスタビリティの伴ったアプリケーションを開発するためのプラクティスをまとめました。 今回はPythonを用いたサンプルを目的としているため、Clean Architectureの解説は簡易に済ませます。 (The Clean Architectureより引用) Clean Architectureはロバート・C・マーティンによって2
Kubeflow PipelinesからVertex Pipelinesへの移行による運用コスト削減 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田（@TrsNium）です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から「Vertex Pieplines」へ移行して運用コストを削減した取り組みを紹介します。 目次 目次 はじめに Vertex Pipelinesとは Vertex Pipelinesへの移行 Vertex Pipelinesへ移行するワークフロー 1. ワークフローのKubeflow Pipelines SDK V2への移行 コンパイラのデータ型の制約が厳しくなった ContainerOp APIが非推奨になった Kubeflow PipelinesのPlaceholderを使用できなくなった 2. スケジュール実行されているワークフローへ前回実行分が終わるまでの待機処理を追加 3. Vertex
Ubuntu Weekly Topics 2020年6月12日号Meltdown/Spectre/Foreshadowの後の世界・“CROSSTalk” Meltdown/Spectre/Foreshadowの後の世界・“CROSSTalk” そろそろ定番になりつつある、CPU脆弱性の新顔が公表されました。通称“CROSSTalk”または“SRBDS”（Special Register Buffer Data Sampling）といわれ、INTEL-SA-00320またはCVE-2020-0543の識別IDを与えられたこの脆弱性は、いわゆるTransient Execution Attack（要するに“Spectre”や“Meltdown”などと同じファミリー）の一種で、MDSやTAAの応用的な位置づけです。対象となるのはIntelの1ソケット用CPUシリーズです（Inte
アウトドア・キャンプにおすすめ！ランキング上位の人気ボトル(水筒) | 【EnjoyCamp】キャンプを楽しむための情報を発信！
アウトドア・キャンプにボトル(水筒)。手軽にすぐに飲め、キャンプサイトから離れたところでもボトルさえあれば喉の乾きを潤せます。また、キャンプサイトに行く車内でも飲めますね。 今やボトルはアウトドア・キャンプ以外でも、学校や職場に持っていってる人がとても多い人気アイテムです。 人気の理由は、好きな飲み物がすぐに飲める、環境にやさしい、お財布にやさしいの３つ。 好きな飲み物がすぐに飲める 保冷機能を持っているので、冷たいものは冷たく温かいものは温かくお気に入りの飲み物を好きな時に飲む事ができます。喉が渇いた時はもちろん、気分をリフレッシュしたい時やひと息つきたい時に、ストレス無くすぐに飲めることは大切です。 環境にやさしい ボトルは繰り返し使えるため、缶やペットボトルと言ったゴミを毎回出さない事からも環境にやさしいです。もちろん、ボトルを洗う必要があるので洗剤を使ったりしますが、缶やペットボト
はじめに 近年IT界隈では、IaaS(Infrastructure as a Service)やPaaS(Platform as a Service)などの~~ as a Serviceという言葉をよく聞くと思います。 ここでは、それらをまとめて、 [A-Z]aaS と呼びたいと思います。 FirebaseなどのBaaS(Backend as a Service)やAWS LambdaなどのFaaS(Function as a Service)など色々な[A-Z]aaSを聞く機会が増えてきたんじゃないでしょうか。 今回は色々な[A-Z]aaSを探してみました。結果としては 910個 もの[A-Z]aaSを見つけることができました。（探した結果を全て、後半に表示してあります。） [A-Z]aaSの探し方 最初の二文字を固定して、グーグル検索のサジェストに表示されるものを収集することにします。
ChatGPTでOpenAPI定義からKarateのテストスクリプトを自動生成する - Taste of Tech Topics
最近久々に近所のお祭りに行ってきました、屋台の食べ物ではりんご飴が好きな菅野です。 皆さん、普段APIのテストはどのように行っておりますか？ 最近は、APIのテスト自動化を行えるようなツールやサービスも増えてきているように思いますが、当社では、OSSのテスティングフレームワークである「Karate」を用いることが多いです。 比較的簡単な構文で直感的にAPIのテストができる点がよいと思います。 しかし、いかに簡単な方法でAPIのテストが記述できるからといっても、APIの数が多いとテストを作成するのは一苦労です。 今回は、そんなKarateのテストスクリプトをChatGPTを活用して作成してみようと思います。 まず、REST-APIの仕様を定義する場合、OpenAPIを利用することが多いのではないか、と思います。 ChatGPTの開発元である「OpenAI」ではないです。自分も書いていて、紛ら
ChatGPT自身をAPIサーバーにする
LangChainという人類のLLMsプロンプトエンジニアリングの英知の結晶みたいなライブラリが存在するのですがChatGPT関連の実装を読んでいたらStructuredOutputParserを実現するために興味深いことをしていた。 StructuredOutputParserは「ChatGPTから構造化書式を持ったデータ」を取得するために冒頭のプロンプトで「特定のJSONコードを埋め込んだmarkdownで出力しろ」と命令する。 The output should be a markdown code snippet formatted in the following schema: ```json { "answer": string // answer to the user's question "source": string // source used to answer
Python is Actually PortableUpdate (2024-04-15): The Python executable build process described in this post is from 2021, and both Cosmopolitan Libc and the surrounding tooling have improved since 2021. The build process is much simpler now, you can download Python 3.11.4 Actually Portable Executables built via Github Actions at https://github.com/ahgamut/superconfigure – one of the Python binaries
A recent tweet by a friend of mine noted how the public interest in the Scala programming language seems to have plateaued or waned, which matches my feeling of the latest trends and zeitgeist. This blog post will go into why I think that has happened, where Scala stands now, and what the future holds for the Scala community. About the Author: Haoyi is a software engineer, and the author of many o
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Crypto miners are killing free CI
I deleted the production database by accident 💥
独自ナレッジをノーコードでChatGPTに連携！Azure OpenAI「Add your data」
文系ド素人が Web エンジニアとして新卒入社するまでに読んできた本をまとめた - Qiita
Visual Studio Code July 2022
Build a WhatsApp Chatbot With Python
Containerized Python Development - Part 3 | Docker
Google I/O 2023で発表されたFirebaseの新機能まとめ - Qiita
How to Deploy Machine Learning Models
【PythonのORM】SQLAlchemyで基本的なSQLクエリまとめ - Qiita
CoC が苦手な奴、認知資源が乏しいだけ説 - Neo's World
Webアプリケーション自動デバッグ構成機能搭載のVS Code用「Python」2022年8月版
2020年6月12日号 Meltdown/Spectre/Foreshadowの後の世界・“CROSSTalk” | gihyo.jp
AaaSからZaaSまで「as a Service」を探したら色々なサービスが見えた話 - Qiita
Python is Actually Portable | Blog Needs a Name
The Death of Hype: What's Next for Scala