※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
はじめに はじめましてほしいもです。 今回は年収が600万円アップした転職の話をしたいと思います。 自己紹介 30代前半 既婚、子どもあり 大学卒 16Personalities：ENTJ-T（指揮官） 転職結果概要 利用した転職サイト：ビズリーチ、リクルートダイレクトスカウト 利用した転職エージェント：Geekly 転職活動期間：６週間 転職前後の業種：BtoBの自社開発企業 → BtoCの自社開発企業 年収変動：700万 → 1,300万 転職動機 「今転職しなければ手遅れになるかも」 という感覚が、転職活動を始めた主な理由でした。 現職での待遇に特に不満はなかったものの、新卒入社した企業で既に10年が経過し、このままでは40代で転職市場に出た時に不利になるのではと不安を感じていました。 他にも大規模なプロジェクトが終わってキリが良かったことや、 ベテランの退職者が少ないので上が詰まっ
はじめに タイトルでお察しかと思いますが、今回は「罰ゲーム化する管理職」の著者である小林祐児さんがPIVOTのYoutubeチャンネルに出演されており、そちらの内容が非常に素晴らしかったので、管理職の課題や対策について、記事にまとめたいと思います。 また、途中で出す資料はパーソル総合研究所の中間管理職の就業負担に関する定量調査からお借りしています。 中間管理職の課題 部下育成が不十分、後継者不足 働き方改革が進んでいるもの、現在の管理職は人手不足・ダイバーシティ・ハラスメント対応・人手不足などによって業務量が増加。 管理職本人の負担が増えている他、部下育成と後任者の不在という課題も抱えている。 昨今の働き方改革やハラスメント対応などにより、管理職の業務量は増加傾向にあります。 小林さんに言わせれば、「働き方改革は一般層の働き方改革」であって、それによって管理職の首を絞めていると。 業務量増
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 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。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです！ 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め本文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何
インターホンをスマホに通知する方法をものすごく丁寧に説明する【Raspberry Pi Zero WH 】 - Qiita
在宅勤務している人、多いですよね。 いつでも配達を受け取れてとても助かります。 しかし...2階で仕事をしていると、 インターホンの音が聞こえにくい！ 他のことに集中していると気づかない！！！！ せっかく配達に来てくれたのだから、一発で受け取りたいものです。 エンジニアらしく仕組みで解決しましょう！ 忙しい人のための超要約 インターホンの室内モニタのA接点を使用します（鳴ると接点が閉じる） RaspberryPi Zero WH を用いて、A接点のオンオフによりGPIOの出力3.3VをGPIO17に印加する回路を組みます GPIO17に印加されたことをPythonスクリプトで検知します 検知したらLINE Messaging APIを使用してpush通知を送信します この説明で理解できる人は、記事全体を読む必要ないと思います。 電子工作初心者でも理解しやすいよう丁寧に書き上げたので、ぜひご
新人が1on1に来ない - Qiita
新人が1on1に来ない。その原因を考察する。 ここで出てくる新人の情報は以下である。 年齢: 30代前半 エンジニア歴: 5年 入社して半年 1on1を行うに至った経緯: 1年前、私と同じ時期に入社した同期Aが退職した。 詳細はよく分からないが、どうやらチームの先輩の1人と相性が悪いとの事だった。 尚、Aが退職したのは上記の理由だが、退職したいからこれを名目上の理由にしているのであって、原因は他にある可能性はあるが、この際それは考慮しない。 会社の人員構成: ほとんどがエンジニア歴10 ~ 20年のベテラン。平均年齢は30代後半。 Aは30代前半。 周囲の反応: Aが退職を告げた時、周囲はうろたえた。事前に相談は無かったし、特に問題はないように思われていた。 何より30過ぎた社会人は、問題があれば自分から話して来るという思い込みが、既存社員にあったもしれない。 年齢は関係あるか: ないと考
はじめに ◆この記事は何？ IPA高度資格「情報処理安全確保支援士」のシラバスに掲載されている用語の備忘録です ◆対象は？ 情報処理安全確保支援士の試験勉強をされる方 ◆この記事のねらい 試験範囲の用語の階層を整理します 試験勉強の一助となれば幸いです ◆この記事について シラバスの用語を参考書等を読みながら自分なりに整理した私の暗記用のノートです 試験に向けて高頻度で更新しています ご助言、誤り等あればご指摘いただけると幸いです 試験範囲全体 試験範囲の分解 暗号 認証 ネットワークセキュリティ データベースセキュリティ クライアントセキュリティ httpセキュリティ メールセキュリティ 攻撃と対策 注目技術 ※参考文献の目次をベースに、試験範囲を分解 暗号技術 共通鍵暗号方式 ブロック暗号 ECBモード CBCモード CTRモード（Counterモード） ストリーム暗号 公開鍵暗号方式
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
個人開発者がGoogle Cloudの環境構築でお財布を守るために最初にすべきこと - Qiita
初めに 自分は2年くらい業務でGCP(今はGoogle Cloudですね)を使っていたのですが、友達が個人開発でGoogle Cloud使いたいから手伝ってとのことで、久々にコンソール触りたいなーと思ったので環境構築を手伝うことにしました。友達のクレジットカードが紐づいた環境なので自分の環境以上に課金やセキュリティに対して注意しなくてはなりません。課金だけでなく友情も爆発してしまいかねませんので 今回は最初期から構築するということで個人開発者向けにお財布や環境を守るうえでの最初にやったほうがよい課金のセーフティ的な設定をまとめていきたいと思います。企業で検証環境管理している人にも参考になるかと思いますので是非最後まで見てもらえると嬉しいです！ 前提 Google Cloudのプロジェクトを作成していること 課金アカウントを作成していること(クレジットカードの紐づけできていること) その1
ナレッジベース共有ではなく､自分のためだけのクローズドなローカル環境で動作する点において差別化がされている｡何かを発信するのではなく自分自身のためにテキストをまとめるのです｡ このテキストも外出先で書いています｡ 金欠学生はもちろん格安を売りにしたプロバイダーと契約しているので3GB程度しか余裕がないはずです(私は月の半ばでなくなりました)｡しかしローカルで動作するので速度制限を恐れることなく使うことができるのです｡ Obsidianは単なるノートアプリではなくアイデアを書き溜め､思考をまとめ上げ､一つの思想を創り上げる､最強のセカンド･ブレインである｡ —私 メリット 日常的に使えばマークダウン記法に慣れて､サークルや研究室のesaの記事を書く心理的ハードルが下がる QiitaやZennなどの記事を公開するハードルも下がる 有名な使い方としてはドイツの社会学者が考案したツェッテルカステン
はじめに 「テーブル・DBを設計するときのさいきょうの極意」を完全に理解したので 初心者（私）向けに共有する記事です。 どうぞ揉んでいただければ幸いです。対戦よろしくお願いします。 さいきょうの極意 初心者が「テーブル・DB設計して」と言われると、 「アソシエーションってあったよね・・・バリデーションも？中間テーブルを使うときと使わないときと・・・」と大変に混乱し、何から手をつけていいかわからなくなります。 そんなあなたにこれ！ テーブル・DB設計は「属性」と「関係」の２つだけ 「属性」は必要なものを書くだけ 「関係」は 1:1 / 1:N / N:N しかない（しかも、ほとんど 1:N） これが極意だ！！！ 一般的な、「ユーザーがいて、投稿ができて、コメントといいねができるサービス」で考えてみましょうか。 users / posts / comments / likes のテーブルが必要
はじめに 昨今「開発生産性」についての話題をよく目にします。 生産性が向上することで悪いことは無いので、様々な組織の事例が公開されて業界全体に知見が共有されていくことはとても素晴らしいことだと感じています。 話題のこちらの本 「世界一流エンジニアの思考法」にもとても大切なことが書かれておりますし こちらの記事も参考になりました。 それらを踏まえて個人的に生産性向上のベースになる大切なことだと思っている 「即レスの大切さ」 について書きたいと思います。 これまでやってきたお仕事 ツールアプリの新規事業責任者（3年ほど） 全体3名の少人数チームでスタート 私（責任者+PdMの役割）、エンジニア1名、デザイナー1名 最終的には30人前後の組織の事業部長 ゲームアプリのマーケティングマネージャー（5年ほど） 組織全体としてはビジネスサイド20名、エンジニア5名、デザイナー5名ほど 会社経営（4年ほ
かわいいWebサイトが作りたい Web上でグラフィックデザインっぽい表現をしてるサイト大好き！ 思いついたら追加する 「版ズレ」風 版ズレ ＝ 印刷の際に、色の版がズレて出力されてしまう現象。（アナログっぽい雰囲気を出すために、あえてズレているように見せるデザイン手法として使ってます） 一番上のレイヤーに紙っぽいテクスチャを乗せて乗算かける 後ろのテキストはaria-hidden="true"でスクリーンリーダーに読み上げられないようにする （疑似要素でやりたかったけど乗算上手くいかなかった・・） ▼ HTML <div class="hanzure"> <img src="紙っぽいテクスチャ" alt=""> <div class="hanzure01"> <p class="front">版ズレ風の表現</p> <p class="back" aria-hidden="true">版ズ
はじめに 今回は私が3年間で読んだ技術書をひたすら紹介します。 私は2021年4月に新卒でSIerに就職し、2024年4月でエンジニア4年目となりました。 そんな私の入社時のスキル感はどうだったかというと... 非情報系学部卒の理系 学部4年生の時に研究室で少しPythonを触ったことがある程度 HTTP?なにそれ？ でした。 こんな感じでほぼゼロからのスタートでしたが、3年間でどのくらいのスキル感になったかというと、ざっくりと 基本的に一人称で開発業務ができる 小規模のシステム開発なら技術選定やアーキテクチャの検討も可能 某(若手向け)技術コンテストで入賞経験あり OSSコントリビューション経験あり IT関連の資格7つ取得 くらいには成長することができました。 これから紹介する技術書を読むだけでこのくらいのスキル感になれますという話ではなく、当然日々の業務であったり、その他のインプット/
はじめに 1年半ほどObsidianというノートアプリを使い、Qiitaにも記事を３つほど公開をしていました。 効率的に成長するためのデジタルノート術(Obsidian x Zettelkasten(LYT Framework)) コーディングのようにノートを取る技術 がんばらないObsidianノート術 確かにNotionやEvernoteとは違う感覚のノートアプリであり、双方向リンクを利用したグラフで繋げていくノートに当時は感動を覚えました。 その反面、Obsidianを百パーセント有効に活用できていたかと聞かれると「はい」と答えることは難しいと感じています。がんばらないObsidianノート術の記事はまさにその一角であり、Obsidianの拡張性と自由度に翻弄されてしまわないように書いた記事です。 1年半を通して紆余曲折した中、先日新しいツールとの出会いがあり、自分に合うツールを見つ
普段何気に使っているPostman。最近まで「手軽にGUIで疎通を試せて、設定を共有できてべんり〜」くらいで使っていました。 けどふと「実はもっと便利な機能があるのでは？」と思って調べてみたところ、色々出てきたのでせっかくなのでシェアしたいと思います。 たまたまですがちょうど10選！ 地味に便利な機能10選 VSCode拡張 PostmanにはVSCode拡張機能があります。 インストールするだけで、VSCodeのサイドバーから利用可能です。 日本語設定 日本人なので日本語で使いたい。 右上の歯車→Settingsから以下の通り選択することで日本語化が可能です。 変数の定義 複数のAPIで同じ値を使いたい場合があるとします。例えばテスト用のユーザーIDなどです。 Postmanではそんな値をAPIファイルに逐一ハードコードする必要はなく、変数に保存することが可能です。 Postman Ec
2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
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
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
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
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
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
なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （画像元：葬送のフリーレン公式Xアカウントのポストより） そんなこともあり、AWSなどのクラウドサービスでメモリに余裕を持たせるためにめちゃくちゃ良いインスタンスを使用していましたが、コストの問題で断念しました。 しかし、どうしても読み込みたいということもあり
はじめに 今回プロダクトマネージャーの動きを行っていく中で、新しい気づきがあったので記事としてまとめました。 プロダクトマネジメントをプロダクトマネージャーだけで行わない プロダクトマネジメントとは、プロダクトを成功に導く考えであり、これはプロダクト作りに関わる人であれば必ず必要になってくるものです。 つまり、プロダクトマネジメントとは特定の誰かが行うアクションではなく、チームや組織全体で行っていくものだと考えています。 プロダクトマネージャーの役割 プロダクトマネージャーの主の役割とは、もちろんプロダクトマネジメントを行うことです。 しかし、プロダクトマネジメントが行えている状態を組織として目指すためには 「プロダクトマネジメントをすること」だけではなく「プロダクトマネジメントができる組織づくり」も行う必要があると考えています。 そのためには、プロダクトマネージャーとして、「プロダクトマ
はじめに 開発生産性をテーマとした技術イベントに出まくった結果、ある程度体系化された知識のおすそわけ記事です。 この記事を読めばわかること 開発生産性のトピックでよく語られている前提の部分 開発生産性を語るうえで大事なざっくりとした体系的な知識 開発生産性を測るためによく使われるメトリクス 雑に言えば、数字とってデータ駆動でPDCA回そうという話です。 この記事を読んだ後に、「開発生産性の議論 ﾅﾝﾓﾜｶﾗﾝ ...。」という人でも「まずはこの辺調べてみよう」ができる状態になればいいなと思って書いてます。 この記事を読んでもわからないこと 開発生産性の文脈におけるビジネスサイドとのコミュニケーションらへん 開発生産性の文脈における経営層とのコミュニケーションらへん 目次 開発生産性についての前提 開発生産性と言うクソデカワードの認識をそろえる 開発生産性には３つのレベルがあることを知る な
より良いコミットメッセージを残すことは Git を使った開発をする上で重要なことです。優れたコミットメッセージは、それを読んだ人がコードを理解するのに大いに役立ちます。 では、どのようなメッセージが良いもので、どのようなメッセージが悪いものなのでしょうか？ それについて掘り下げていきたいと思います。 基本的な Git Commit Message の書き方 詳しいところは、以下の3サイトを参照してください。特に「How to Write a Git Commit Message」には基本がすべて書かれています。 How to Write a Git Commit Message https://cbea.ms/git-commit/ Gitのコミットメッセージをうまく作成する7つのルール （「How to Write a Git Commit Message」の和訳記事） https://
rebase で色々あったので、備忘録として簡単に書いていきます。 前提背景 開発作業中、元のブランチに変更があった場合、私は変更を取り込むために常に rebase を使用します。これを選ぶ主な理由は「コミットログが見やすく保たれるため」です。 Gitには同様のコマンドとして merge がありますが、これは変更を取り込む際にマージコミットを作成する点が異なります。私はマージコミットによってコミットログが煩雑になると感じています。 このような理由から、私はrebaseを積極的に使用しています。 何があったのか 簡単に言うと、レビュー中にブランチ元の変更があったので、 git rebase からの git push -f origin [ブランチ名] やったらレビュアーのコメントが吹き飛びました。 いやー、めっちゃ怒られたよね💦 原因 「レビュー中」という状況がまずかった。 コードを共有し
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
内容 社内でAWS知らない人でもこれだけは覚えていてほしいという動画を作成して欲しいとリクエストあり。その内容を資料化したものです。小学生の子供に説明してみましたがになんとなくAWSが分かったと言っていたので今回は結構分かりやすくまとめられたと思います。 システムを構築する時 システムを構築する際、サーバやネットワークなどのインフラが必要になります。昭和の時代は物理サーバを買ってきてラックマウントしてネットワークに接続してと物理的な作業が多く発生していました。 その後、物理サーバの上に仮想的なサーバを作成できる仮想化技術の発展により、仮想サーバが主流となりました。最初に物理サーバを用意して、仮想化基盤を構築する必要があります。仮想化基盤構築後は、新しいシステムを作りたい場合はすぐに仮想サーバの準備を行うことができ、物理環境の時と比較すると大きな進展がありました。 仮想化基盤を自社で構築する
優秀と噂なCohere社のCommand R+でRAGチャットボットを簡単に構築して体験しよう！ - Qiita
1. はじめに Cohere社が最近リリースしたLLMのCommand R+がGPT4に迫る性能を発揮していたり、RAG利用での性能で話題となっています。 そのCommand R+でRAGを体験できるチャットアプリの実装がLightningAIにてチュートリアルが公開(CC-BY-4.0ライセンスとして)されています。 これを身近な環境で動かしてみたいと思います。 このチャットボットでCohere社の以下のモデルが使われています LLM: Command R+ Embed: embed-english-v3.0 / embed-multilingual-v3.0 Reranker: rerank-english-v3.0 / rerank-multilingual-v3.0 以下の動画のようにブラウザでPDFファイルをアップロードしてチャットで問い合わせができます。 2. 必要なもの 以下
どうもエラーを出すもしくはエラーが出るのが怖いという人がいるみたい。例えば改修を行うときに既存部分でエラーが出ないことを最優先にして増築を行いいびつな構造を生み出すとか、単純に例外を全然使わないとか。エラーが出ると、「うわ、エラーになった。手間かけさせやがって面倒だなぁ…」みたいな感覚があって、とにかく自分がコードを書くときも一切例外を投げないというスタンスをとりがちなのかもしれない。 私はここで、適切にエラーが出てくれるのはむしろ喜ばしいことであり、自分がコードを書くときも積極的にエラーを出すようにすべきだ、という主張をする。 関数定義のドキュメンテーションの一部 ある関数の中身で一番最初に書くべき処理は何か、それは引数のチェックをして条件を満たさなければエラーを出すことである。例えば文字列は特定の形式になってなければならないとか、数値に最大値最小値があるとか、これらは関数の入力の前提条
はじめに こんにちは、愛知でWEBエンジニアをしているkokuboと申します。 ここ最近の業務でコードレビューをすることが多くなり、人によって読みやすさの違いがあることや過去に自分で書いたコードが読みにくかったことから、良いコードとは何かを調べて見ました。 今回は「リーダブルコード」を元に良いコードとは何かを簡単紹介させていただきます。 この記事では難しい技術がいらないため、初心者や私と同じようにレビューを始めた方達の参考になれば幸いです。 概要 【この本での「良いコード」とは】 他の人(過去の自分も含む)が最短時間で理解ができるコードのこと 【メリット】 理解しやすい コードを読んだだけで、そのコードが何をしようとしているのかがすぐに理解できる メンテナンスしやすい バグの修正や機能の追加など、コードを変更する際に、その意図を把握しやすくなる チームで開発しやすい 複数の開発者が同じコー
はじめに こんにちは。雑食系エンジニアの勝又です。 今回は、私が2年ほど参画させていただいた大規模サービスのインフラやDevOps周りを全面的にリプレイスしたお話について簡単にご紹介させていただきます。(内容に関しては事前に参画先企業様に確認していただいております) サービス概要 詳細な内容は伏せますが、メインとなるテーブルのレコード数が数十億件、スパイク時には数万〜数十万のユーザーが一斉にアクセスする大規模サービスです。 技術的負債 長く運用されてきたサービスのあるあるですが、新機能の追加が最優先されてきたことにより、こちらのサービスにも下記のような技術的負債が大量に積み上がっていました。 RubyやRailsやMySQLのバージョンがかなり古い インフラの構成がコードではなくドキュメントで管理されている アプリケーションの構成管理がおこなわれていない CI/CDパイプラインが構築されて
追記：続きを書きました。 はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 （結論からいうと速度面はそこまででもなかったです（それでも早くなる可能性あり）） （ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません） ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム（C言語）が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま
はじめに みなさん様々な言語でAPIサーバーを立てて負荷試験を実施したことはありますか。 私自身、業務でPythonのアプリケーションに対して負荷試験を実施した経験があります。 その際にPythonの速度観点の不安定さを目の当たりにしたと同時に、別の言語ではどのような違いが生まれるのだろうか、という疑問を持ちました。 そこで今回は、簡単ではありますがGoとRustとPythonでそれぞれAPIサーバーを立てて負荷試験をしてみます。 負荷試験対象のAPIサーバー 今回は(1) Hello, World!を返すAPI(2) ファイル読み込みAPI(3)1秒待ってから応答するAPIの3つを実装します。 (1)はAPIサーバー自体の応答速度の計測、(2)はメモリを消費する処理が生じた場合のAPIの応答速度の計測、(3)は待ち時間発生している時のAPIの応答速度の計測することが目的です。 (2)につ
1. はじめに 地理情報システム (GIS) で、使用するデータとして「Shapefile 形式」でデータ提供されていることがあります。この記事では、この Shapefile が、どのような構造となっているのかについて、説明していきます。 1.1. トポロジ構造とは Shapefile について説明していく前に、まずは GIS データ等でよく利用される「トポロジ構造」について説明しておこうと思います。 例えば、トポロジ構造を持つファイルとして、次のようなものがあります。 .gdb: ESRIのファイルジオデータベースは、トポロジを含む複雑な空間データを格納することができます。 .topojson: トポロジを保存するための拡張 GeoJSON 形式で、隣接する地物間の境界を共有することでファイルサイズを削減します。 .gml: 地理マークアップ言語 (Geography Markup La
近年、AIの進化によりソフトウェア開発のプロセスが大きく変化しています。これまで手作業で行われてきた画面設計やプログラミング作業も、AIの登場により驚異的なスピードに進化しています。今回は、その中でも私が実際に使っている2つのAIツール、UizardとUI Sketcherについて紹介します。 なお、本記事では医師と患者を繋ぐマッチングサービスという架空のサービスを例に話を進めます。 Uizard: サービス概要からUIデザインを自動生成 Uizardは、画面設計作業を劇的に短縮する革新的なAIツールです。このツールを使えば、サービス概要を入力するだけで、わずか数分で美しく洗練されたUIデザインが生成されます。つまり、開発者は時間をかけてUIデザインを考える必要がなくなり、その時間を他の重要な作業に集中することができます。 Uizardの使い方 メニューから Generate with A
はじめに Cohere(コーヒア)とは、生成AI関連のスタートアップ企業であり、オラクル、エヌビディア（NVIDIA）、セールスフォース・ベンチャーズ（Salesforce Ventures）、センチネルワン（SentinelOne）などが支援しています。 これまでにCommand-R+などのモデルを公開しています。 今回はCohereのイケている部分について紹介させていただきます。 UIがイケている こちらCohereのダッシュボードです。実際に使ってみるとわかるのですが、全ての画面がわかりやすいです。この画面だけでもやりたいことがすぐ見つけられますし、サイドバー、ヘッダーの選択肢も適切です。（筆者の感想ですが） PlayGroundはChatだけではなく、ClassifyとEmbedも選択できます。 さらにConnectorsでWeb検索を有無を選択できます。 このUIの偉いところは、
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知的・技術的進歩のスピードを限界まで加速するノートアプリ『Heptabase』 - Qiita
Postmanを使い始めた時に知っておきたかった地味に便利な機能10選 - Qiita
【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオン - Qiita
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Pythonで理解する電気回路 - Qiita
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
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
スケジュールの立て方について - Qiita
PandasからPolarsへ移行した方がいいのか - Qiita
プロダクトマネージャーの役割は「プロダクトマネジメントをすること」だけではないかも - Qiita
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