案件でAWSの構成図を作成する機会があったので備忘兼ねて投稿します。 ※約5分で読めます 1. グループの内側から作成していく AWSの基本的なグループ構成はこんな感じ 添付の場合、個人的には Public subnet or Private subnet > Availability Aone > VPC > Region > AWS Cloudの順番で作成することをオススメします。理由は内側のグループが肥大すると外側のグループの手直しが発生するためです。 今回作成した時に外側から作成してしまい、めっちゃ時間がかかってしまいました... 2. グループの左上を掴む 日本語が下手ですみません。 なぜ左上を掴まないといけないか？試しにPublic subnetをクリックしてドラッグをすると、添付の様になりました。 クリックをするとグループの外から選択されてしまうため、選択したグループ内に存在
DB に JSON を保存したいときに Protobuf を使うと便利 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部 Enabling チームの @izumin5210 です。最近「HUNTER×HUNTER」の既刊を全部読みました。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の9日目の記事です。 前回「1人目データアナリストとしてデータチームに異動しました 」 次回「Slack × Zapier × MiroでKPTでの振り返りをラクにする」 RDB や KVS などのデータ保存先において、データを正規化せずにそのまま保存したいと思うことはありませんか？ 8月にリリースされた「バクラク請求書発行」というプロダクトには「柔軟なレイアウトカスタマイズ」機能が搭載されています。リンク先の画面操作イメージを見ていただくと、この機能の雰囲気を理解していただけると思います。この機能が扱うレイアウトデータはまさに「関係の正規化をせずに保存したいデータ」でした。 bakuraku.jp こ
はじめに これまで沢山の記事を書いてきました。初学者向けの記事をまとめてほしいという要望をいただきましたのでまとめてみたいと思います。今後も初学者向けの記事を書いた際は更新していきます。 初学者向け記事一覧 Power Apps Power Apps を始めた際、少なからずエラーに遭遇することがあると思います。そもそもエラーが発生しているかを判断する方法やエラーから調査するアプローチ等を紹介しています。 Power Apps でフォームコントロールを使用するとデータの登録が簡単です。恐らく最初のうちはこちらを使うことが多いと思いますが、躓きポイントが少なからずあるため説明しています。 Power Apps でギャラリートロールを使用するとデータの一覧表示が簡単です。恐らく最初のうちはこちらを使うことが多いと思いますが、躓きポイントが少なからずあるため説明しています。 Power Apps
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiita
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど）Python機械学習入門ChatGPTLLM CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒
GitHub - ByteByteGoHq/system-design-101: Explain complex systems using visuals and simple terms. Help you prepare for system design interviews.
Architecture styles define how different components of an application programming interface (API) interact with one another. As a result, they ensure efficiency, reliability, and ease of integration with other systems by providing a standard approach to designing and building APIs. Here are the most used styles: SOAP: Mature, comprehensive, XML-based Best for enterprise applications RESTful: Popul
はじめに Linux利用歴はそこそこありますが、よく使うディレクトリやコマンドのフルネームを全て知っているかというと、そうでもないなと思ったので、今回はそれについてまとめてみました。 特にLinux初学者の方にとっては、各ディレクトリ名やコマンド名は何の略称かを知っておいた方が、覚えやすいと思うので、ぜひ参考にしていただければと思います。 注意事項 本記事では、よく使うディレクトリやコマンドの中で略称になっているもののみを取り上げています。すべてのディレクトリやコマンドを網羅しているわけではありません。 略称のフルネームがすべて明確に文書化されているわけではありません。これらの略称は、元々UNIXや他のプラットフォームで使用されていたものや、開発者やコミュニティの独自の規則や慣習に基づいています。 Linuxディストリビューションによっては、独自の命名規則や用途を持っている場合もあります。
元記事 元記事を読んで恐くなり、災害用公衆無線LANの00000JAPANを含むFree Wi-Fiの使用を躊躇してしまった一般利用者個人のためにこの記事を書きました。 本記事では大雑把に元記事がどのようなリスクを指摘しているのか、そしてなぜそれを考えなくて良いのかを説明した後、情報セキュリティについて持論を述べる前に理解しておくべき点に触れます。 結論 正しくスマホやPCを使う限りFree Wi-Fiは危険ではありません。00000JAPANをぜひ活用してください。 これに同意した方とネタが嫌いな人はセキュリティクラスタは口が悪いまで読み飛ばしてください。 まだ心配な人のために暗号化の重要性を知っている専門家の見解を紹介します。 災害時無料公衆無線LANの利用がNHKで紹介され、Wi-Fi暗号化がされていないことから「クレジットカード情報やパスワードなどの入力は極力、避けるよう」と呼び掛
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
はじめに 今回は最新の有益GitHubリポジトリを紹介します。 プログラミング初心者から上級者まで学ぶを得ることがリポジトリを厳選しています。 developer-roadmap エンジニア向けの学習ロードマップがまとめられています。 Awesome Roadmaps プログラミング言語やライブラリ、Webアプリ開発、モバイルアプリ開発、ゲーム開発、AI、機械学習、データサイエンティストの学習ロードマップがまとめられています。 学習の方向性や現在の自分の立ち位置を把握することができます。 awesome-courses 無料で学べるプログラミング学習教材がまとめられています。 プログラミング言語、人工知能、機械学習、コンピューターサイエンス、アルゴリズム、大学の資料など幅広い教材のリンクが掲載されています。 Free-Certifications こちらもエンジニア向けの無料で学べる学習教
はじめに しまねソフト研究開発センター（略称 ITOC）にいます、東です。 教育用ワンボードマイコンとして販売されている Raspberry Pi （以下ラズパイ）は、教育用のみならず実験用、産業用とさまざまな分野で使われつつあります。一方、マイクロSDカードをメインストレージに使用している事や、OSがクライアントPCよりの設定にしてある事などから、長期安定運用には向かない面も存在します。 このレポートでは、OSや稼働させるソフトウェアの設定など、できるだけ簡易に再現可能な方法により、可能な限りラズパイを安定して長期運用させることを狙います。また、その題材として、デジタルサイネージ(*)を作ってみます。 私は、2000年ごろからフラッシュメモリを使ったFA機器の開発を皮切りに、10年ほど前からは民生用フラッシュメモリ（CF,SD,USBメモリ）を起動デバイスとした機器を開発・運用していまし
私は普段、お客様のチームに入り込み、SEとして仕事をしております 今日はそのチームで実際に起こった出来事からなぜか勝手に敗北感を味わった話をしたいと思います まずなにがあったか 普段すでに本番運用がされているシステムに新規要件を実装してまして、定期的に新機能をリリースするようなそんな運用となっています そんな中のある日、定例（朝会）の中で、直近リリースで発生したインシデントの共有がありました えーっと実は昨日〇〇という障害が本番環境で発生してその対処をしてました 調べてみた結果、原因は〇〇さんのこのプルリクでして （私：おいおい個人名だすのか！！ このファイルのこの行でNullチェックが漏れてました （私：わわわわ、公開処刑だぁぁぁ まぁたしかにこの辺はほげほげふがふがで （私：ふむふむさすがにフォロー入るかぁ でもテストやレビューでちゃんとカバーしときたかったですね （私：全員巻き込んで
みたいなのが挙げられます。これが話題になった時にSNSで見かける言説が「十進小数 (decimal) 型ならこういう問題はない」です。 ですが、decimal型は十進小数を正確に表現できるという話でしかなく、全ての実数を正確に表現できるわけではありません。例えば、 1.0 / 3.0 * 3.0 の計算を考えてみましょう。数学的には、これはちょうど 1.0 になるはずです。 C#の場合 C#には標準の decimal 型があります。これで 1.0 / 3.0 * 3.0 を計算してみましょう。
ネットワークに基づく分散型SNS一覧(damus, nostr, Bluesky, AT Protocol, Mastodon, Misskey, Threads, ActivityPub ...) - Qiita
ネットワークに基づく分散型SNS一覧(damus, nostr, Bluesky, AT Protocol, Mastodon, Misskey, Threads, ActivityPub ...)mastodonmisskeythreadsnostrBluesky はじめに Twitterの動乱に巻き込まれ、移住先に選ばれつつある Threads が5日で1億人を突破した今日このごろ、皆様いかがお過ごしでしょうか。 Alt Twitterとしての各種サービスに注目が集まりつつありますが、それらに関しての解説記事も乱立しており、一方で、その正確性や内容には必ずしも正確ではないものもあります。 プロトコルとアプリとサービスの区別がついていなかったり、相互接続できないものが接続できると宣伝されていたり、その逆もあります。 本記事では、特にネットワークに基づいて、各種SNSを分類して説明します。
Linuxの面白いコマンド9選 - Qiita
はじめに Linuxの面白い（あんまり使い道のないどうでもいい）コマンドを9個まとめてみました。暇な時ぜひ試してみてください！ ※環境によっては、コマンドのインストール方法が異なる場合があるので、本記事ではインストール方法を記載しません。 1.メッセージをつぶやくウシ cowsay cowsayは、メッセージをつぶやくウシ(オプションで他の動物を指定することも可能)のアスキーアートを生成するプログラムです。 下記コマンドを実行すると、「Hahaha」というセリフを言うウシが表示されます。 $ cowsay Hahaha ________ < Hahaha > -------- \ ^__^ \ (oo)\_______ (__)\ )\/\ ||----w | || || $ cowsay -f turtle Hahaha ________ < Hahaha > -------- \ __
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
【入門】事例で学ぶ要件定義 - Qiita
はじめに 最近プロジェクトマネジメント関連の仕事をする機会が増え、要件定義や設計関連の業務もするようになったので、私の経験を基に要件定義の具体的なプロセスや考え方について、まとめていきます。 本記事について Findy様の「要件定義 先達に学ぶ今日から使える実践テクニック Lunch LT」で登壇した内容を元に作成しています。 この記事の対象者 要件定義の基本や思考プロセスを学びたい人 エンジニアからプロジェクトマネジメントをやりたい人 ビジネスサイドとエンジニアサイドのコミニュケーション能力を向上させたい人 具体的な事例を通して要件定義を学びたい人 前提 紹介する内容はあくまで一例であり、プロジェクトやチームの状況に応じて調整が必要 あくまで自分(駆け出しPM)の経験に基づいた内容を言語化しています プロジェクト規模は10名〜20名のWebアプリ開発を想定しています システム開発の全体像
strlen() の深淵 - Qiita
あらまし strlen() という関数がある。御存知の通り、文字列の長さを算出する標準 C ライブラリの関数だ。 やってることは単純で、例えば以下のように実装できる。 size_t strlen_simple(const char* str) { const char* p = str; while (*p) ++p; return size_t(p - str); } '\0' が見つかるまでポインタを進め、初期位置との差分を返すだけだ。これで機能的には std::strlen() と同等である。 では、速度的にはどうだろう？適当にベンチマークを書いて MSVC 2022 でコンパイル＆実行するとこうなった。
？「プロジェクトでよく使うコマンド Makefile に書いたろー」 ？「docker compose up -d --wait っと…」 👮♀「 Makefile警察 だ！」 👮♀「 Makefile は、ソフトウェアのビルドプロセスを自動化するためのファイルだ！」 👮♀「多目的なタスクランナーとして使うな！」 ？「せやったんか。誠にごめんなさい。」 Makefile は広く使われていますが、時々目的外に使われてしまうことがあります。しかし、そのような使い方にはより適した代替手段が存在します。この記事では、 Taskfile というツールについて解説します。 Makefile のつらみ Makefile は主にビルドプロセスを自動化する目的で生まれましたが、様々なコマンドをまとめて実行する便利さから多目的なタスクランナーとしてもよく使われます。しかし、次のような問題があります
はじめに 数年前に500万円のAWSサービスを申し込んでしまうという事件がありました。 以前にLTで発表したネタですが、今回記事にしました。 過去のセッション資料 背景：AWS教育環境 AWSの社内教育を目的として自由に利用できるAWSアカウントを用意 一部のメンバーに管理権限を付与 利用ルール IGWやNATなどの作成禁止（社内プロキシを経由させる） VPCピアリングの禁止 不要なリソースは削除、利用する期間のみ起動 事件発生 ある日突然、AWS教育環境で高額のAWS利用料金が発生 3000ドルのサブスクリプション！？ AWS Shieldってなに？ マネージド型のDDoS攻撃保護サービス WEBサービスへ大量リクエストしサーバーダウンさせるような攻撃に対する防御ができる Standard料金：無料 Advanced料金：1ヶ月3,000 USD、1年間のサブスクリプション契約 3,00
タイトルのとおり、生産性向上のためにお金をかけてよかったものをご紹介します。 基本的には仕事道具と健康系が多いです。 腰痛 睡眠 集中力向上 このあたりにお悩みをお持ちの方の一助になれるかもしれません。 おしりセレブ 他のトイレットペーパーだと、おしりを拭いた後大体痛くなってしまいます。 そのまま長時間椅子に座って作業をするのが辛い…というのがあったのですが、おしりセレブを使うようになってからその悩みがなくなりました。 ステッパー メンタリストDaiGoさんがお薦めされていたのを見て購入しました。 もともと腰痛に悩まされており、「少し運動しようか」という日頃ランニングを日課としていました。 が、ランニングのために決まった時間をガッツリ取らないといけなかったり、雨の日はできなかったりという課題がありました。 ステッパーを買ってからは雨でも気にせず有酸素運動ができるし、Amazon Prime
TL;DR 格安のWindows PCを購入したらWindowsがボリュームライセンスだったんだが！？ HWだけほしくて買ったので個人としてはセーフ！ 安いものを買うときは安かろう悪かろうの気持ちで！ 概要 Proxmoxの自宅評価用に格安PCをポチりました。 ※自分で組んだり、ラズパイあたりを使ったほうが安いのかと思ったのですが、ミニPCのほうが安かったので。 でもせっかくWindowsがインストールされているなら何か有効活用（Proxmox上のゲストOSにインストールとか）できないかな～ってライセンス確認したらびっくりした、という闇。 Windows OSのライセンスの種類 まずはWindows OSのライセンス種別の確認です。 ライセンス種別 ライセンスの対象 購入方法 利用者 備考
はじめに こんにちは、都内でソフトウェアエンジニアをしているYSasagoです。 私はフロントエンドの開発時に、Chromeのブラウザを使うことが多いです。 Chrome には開発を便利にするchrome 拡張機能がたくさんあります。 普段、フロントエンド開発時に私が使っている拡張機能を紹介したいと思います。 UI Build Assistant アイコンは IT 大学と面白いですが、こちらの拡張機能を使えば、ワンクリックで背景と線に色付けをしてくれて、レイアウトが見やすくなります。こちらの拡張機能を使うとマージンの調整等が簡単にできるようになりとても便利です。 また、作成者のしまぶーさんの Youtube 動画は、フロントエンド学習にとても有益なのでよく拝見させていただいてます。 OFF ON Responsive Viewer 次に紹介するのは、Responsive Viewer です
特徴 女性らしいイメージがやや多い 下記のような柔らかい印象のイラストが多いです。 【ガジェットストック】 ガジェット関連のものを使用したい場合は、下記を使用すると良いと思われます。 【アイコン系】 【human pictogram 2.0】 オリンピックで流行ったやつです。 本サイトでは、アタッチメントをつけたりすることでかなりカスタマイズ性が高いのが特徴です。 【EXPERIENCE JAPAN PICTOGRAMS】 特徴 海外から見た日本が表現されている これはシンプルにUIが凝ってたので紹介します。 和テイストを演出したい場合は、良さそうですね！ 【ICOOON MONO】 こちら色・サイズも変更可能です！ 【Icon-rainbow】 ICOOON MONOと異なり、こちらは、中が肉抜きされているのが特徴。 【IFN FREE ICONS】 このデザインはどのようなパターンにマ
メモ代わりに使っていきます。 https://www2-kawakami.ct.osakafu-u.ac.jp/lecture/ キャパシタとコイルの式 コイルの式 L’i(t)=V(t) 電流(t)をtで微分した後にLをかけるとV(t)となる import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, labe
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
概要 実務で使用されたSQLをまとめました。Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースまたバージョンでの検証は行っていません。 随時追加予定です。 Oracleデータベースメタデータ抽出 オブジェクトの定義や作成に使用されるSQL文を抽出 SELECT sqlarea.sql_id AS sql_id, parsing_schema_name, CASE WHEN length(sql_fulltext) > 10000 THEN to_clob('sql is too long') ELSE sql_fulltext END AS sql_fulltext, sql_bind_capture.name AS param_name, sql_bind_capture.value_string AS bind_value, last_active_tim
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
Logpointsを使おう Webフロントエンドの開発をする際、デバッグ目的で「特定の処理が実行された」ということを確認するために console.log() を使うことは多いと思います。しかし、Google Chrome や Microsoft Edge で利用可能な Logpoints を利用することで、 console.log() を使わずともコンソールにメッセージを出力することが可能です。 なぜLogpointsを使うの？ Logpoints を使うのには以下のメリットがあります。 デバッグや動作確認のためにコードを変更する必要が無い console.log() を誤ってcommitに含めてしまう心配が無い console.log() を入れた後に再ビルドやホットリロードを待つ必要が無い どうやってLogpointsを使うの？ logpoints は以下のように使用します。 Chr
主旨 以前はシステムの状態をオブジェクト指向でカプセル化し、オブジェクト同士の通信でシステムの制御をしようとしていた しかし、Webアプリケーションのように状態をメモリ上に保持し続けるのが難しい環境が増えると、上記のことがやりにくくなった（ORMのインピーダンスミスマッチの影響が大きくなった） 現在では、システム全体の状態を管理するためにオブジェクト指向を用いるシーンは減っているが、要所要所でシステムを抽象化する道具の一つとして用いるシーンはあり、適材適所で使い続ければ良い はじめに 一時期あれだけもてはやされた「オブジェクト指向」ですが、現在では「業務システム開発においてオブジェクト指向で作るとろくなことがない」、とか、いっそ「不要である」、という意見もよく見かけます。 オブジェクト指向、この記事では特に「オブジェクト指向プログラミング」を対象として話をしますが、その利点は以下の３点に集
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで) - Qiita
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで)RubyRailsDockerdockerfiledocker-compose はじめに なんとな〜くdockerを使い始めてはや４年ほど。 既存のプロジェクトにアサインされた場合はdockerファイルに何が記載されているかなんて意識せずコマンドを実行するだけで、何か自分で一から作る時は、誰かが作ったものをどこからか持ってきて済ませていた。 こんな感じなのでdockerをなんとなく扱えてはいるが細かいところを全く理解できてない。 今回は人に説明できるくらい理解できるようになろうとした男の記事です。 ハンズオン形式でやっていきますので一緒に手を動かしながらやってみていただけると嬉しいです。 対象とする読者 これからdockerをは0から理解したい人 なんとなくdo
この記事で伝えたいこと（忙しい人向け） 新人ほど「保守していく」ことの感覚が腹落ちしにくいのではないか説 我々は保守しやすいコードを書くべきであり、保守しやすいコードを達成するための手段として原理原則やデザインパターンが存在している 保守ってなんで必要なんだっけ？という体系的な理解を持ったうえで、具体的なテクニックを学んでいくことが大事 // 追記（2023/12/9） なんとミノ駆動 さんにコメントいただけました。 もちろん良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門 ―保守しやすい 成長し続けるコードの書き方は読んで影響を受けてます。 とってもうれしい。 想定読者 新卒 ~ ２年目くらいまでのプログラミング初心者 Webアプリの保守開発をしているエンジニア 3ヶ月前くらいの自分（未経験からエンジニアになって１年くらい） こんなことないでしょうか 先輩などから原理原則の観点を共有してもらったり、
はじめに RSS対応のサイトだと、更新情報追いやすいけど、RSS非対応のページも追いたいよね。って人向けの記事です。 RSS対応しているサイトなら、RSSリーダーを使った方が早いです また、Discordのチャンネルにも通知がしたかったので、メールとDiscord両方に通知を行っています。 Discord側にWebhook用のURLが必要ですが、本記事では紹介しません 参考サイトのZennの記事が細かく書かれていますので、そちらをご覧ください なお、この仕組みは更新を検知したいサイトに確認リクエストを送ります。 高頻度で設定してしまうと、サーバーに負荷がかかる為、 高頻度での設定はしないようにお願いします 参考サイト 構成図 コードについて(Lambda) コードについては、基本的に、クラスメソッドさんの記事を参考にしています Discordの通知部分については、AmazonBedrock
データサイエンティストにとって、ChatGPTはうまく利用することで非常に強力なツールになることは間違いありません。 近い将来、データサイエンティストの中でもChatGPTをうまく使いこなせる人とそうでない人の間には、大きな差が生まれるでしょう。 そこで、今後ChatGPTを上手に活用できるようにデータサイエンティストが必ず読むべき記事を紹介します！ ChatGPTの公式プラグイン「code interpreter」 データサイエンティストの業務を大きく変える可能性のある、ChatGPT公式プラグイン「code interpreter」について解説している記事です。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、code in
プログラミング用語の中国語の漢字表記がカッコ良すぎるし初心者に優しいからもっとみんなに知ってほしい - Qiita
経緯 筆者は外国語大学で中国語を専攻しているのですが、偶然にも中国語のプログラミング関係の記事を読む機会がありました。その中で日本語だと直接カタカナで使用している用語も、中国語では意味のある漢字に置き換えられており、興味をそそられたので基礎的な用語を調べてみました。私自身は漢字文化圏で育った者として、こうした用語の漢字表記には元素記号の漢字表記のような魅力を感じます。また同時に、漢字は表意文字であるため初学者にもやさしく見えるので、日本でも（自然言語好きな変人たちの間で）もっと広まっていってほしいな、と思います。 個人的6選 Guard:守衛 かっこえぇ！錯誤（error）が発生しても、コードの安全性をしっかりと担保してくれそうな強さを感じますよね？ ええ、感じます。 Delegate: 代理 初心者には取っ付きづらいDelegateも代理とされたら、仕事の一部を任せるんだな、ということが
Image generated by OpenAI's DALL·E-3. はじめに こんにちは！ 突然ですが、Kaggleのハードルって高くないですか？特に初見だと、複雑なルールや大量のデータなどに圧倒されてしまう人も多いかもしれませんね。また、全て英語なので非英語話者にとってはそこもハードルを上げる原因になっていると考えられます。実際は慣れれば簡単なことも多いのですが、Kaggle慣れするまでにやや時間がかかるのも事実です。そこで、少しでもKaggleのハードルを下げたいと考えて本記事を執筆しました。 対象読者様 この記事は、以下のような方をメインに想定して執筆しました。 AI・データ分析・機械学習に興味があって、Kaggleに参加しようと思ったけどハードルが高くて躊躇している方 Kaggleに参加したはいいものの、ドロップアウトしてしまった方 Kaggleのハードルを乗り越えたい方
はじめに この記事はUnreal Engine (UE) Advent Calendar 2023の6日目の記事になります。 Unreal Engineを使用して注文住宅の建築を行う需要は、一般的にはあまり高くないかもしれませんがぜひ読んで頂けると幸いです。 また注文住宅とはなんやねんと思った方はこちらのリンクから見てみてください。 凄く簡単にいうと自分で自由にカスタマイズした家を建てる事です。 UnrealEngineを使用して家造りをしようと思ったきっかけ 注文住宅を建てるにはハウスメーカーと契約する必用があります。 契約したハウスメーカーにある程度の希望を出して仮で間取りや壁紙を選んでもらうと、The普通といった感じで量産型のようなものが提案されました。 やはり自分達で色々と考える必用があり、その中で提案もたくさんする必要があるんだなと実感し始めました。 そこで普段使用しているUnr
はじめに インフラ系のエンジニアでWindowsServerやWebコンソール周りの操作をする際などにエビデンスとして画面のスクリーンショットを撮るといったことは結構定番かなと思います。 自分も新人の頃は「自分の身を守るためにもエビデンスを残すように！」と何度も忠告をうけたなーなんてことを思い出します。 エビデンスの残し方としてはWinshotのようなツールを利用して効率よくとっていくこともありますが、私の周りではExcelシートにべた張りしていく方法がよく用いられてましたね。 Excelエビデンスのメリット Excelシートに貼り付けていくことは以下のようなメリットがあるかと思います。 単一のファイルで管理可能 シートを分けることで、作業単位でエビデンスを記録できる 適宜コメントなどを書き込める(Excelだから) とはいっても、以下のフローを毎回実施するのは面倒です。 記録対象のウィン
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
はじめに こんにちは！ 先日、社内の個人カリキュラムでWebアプリケーションを一人で作るという課題がありました。 以前、アプリケーションを作る過程で期限を守りながら開発をする上で大切だと個人的に感じたことをこちらの記事で書かせていただきました。 その中で、大切なことの一つに極力精度の高いスケジュールを作るということをあげました。 今回は僕が社内の個人カリキュラム中に実践していたスケジュールを作成・管理する際の方法について紹介したいと思います。 スケジュール作成・管理に悩む方へ少しでも参考になれば嬉しいです。 読み終えるのに10分くらいかかるかと思います。 ご興味がある方は、お暇な時にご覧いただければと。 記事の内容はあくまで個人的見解になります。 記事の流れ なぜスケジュールを作る必要があるのか プロセスを具体化する 見積もり時間を決める 重い順に並び替える スケジュールに落とし込む 進捗
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Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
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console.log() の代わりにdevtoolsのLogpointsを使う - Qiita
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スケジュールの立て方について - Qiita