VSCode上でシーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたい ~Mermaid Graphical Editor~ - Qiita
VSCode上でシーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたい ~Mermaid Graphical Editor~初心者umlVSCode新人プログラマ応援mermaid はじめに Mermaid Graphical EditorというVSCodeの拡張機能にとても感動したので一筆書きました こんな方におすすめ シーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたいけどmermaidとか難しそう 😢 できること VSCode上でポチポチしながらシーケンス図/クラス図/フローチャートを描けるようになる mermaid記法のコードも自動生成されるよ 個人的メリット mermaidの学習コスト0 紙で書くよりも修正しながら書きやすい 導入手順 （簡単7steps） (1) VSCode上で「Mermaid Graphical Editor」という拡張機能をインストールする (2)
Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
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
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
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
いつか起業したいエンジニアへ - Qiita
はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう！』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章
保守・理解しやすいコードを書きたい！ 〜VSCode拡張機能で循環的複雑度と戦う〜 - Qiita
参考: 循環的複雑度 ちなみに githubで最もやべー関数を発掘するという記事では、循環的複雑度が高い関数が紹介されています。 ものによってはリンク切れしてしまっていますが、最も複雑度が高いのはnode（JavaScript）のjo関数で5505だそうです。想像もつかない... どのようにすれば循環的複雑度を低く抑えられるのか？ 計算方法から考えると、forやifによる分岐を減らしていくことが必要となります。 そのために、分岐の入るロジックを別関数として切り出し、１つの関数でやる事を絞り、分離することを理想として目指していきます。 とはいえ、いちいち複雑度の計算なんてしていられないですね。 そこで役に立つのが次のVSCode拡張機能です。 Code Metrics （VSCode拡張機能） この拡張機能は、TypeScriptやJavaScriptの関数・メソッドに循環的複雑度を表示して
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦 - Qiita
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦Pythonpandasデータサイエンス統計検定 はじめに Pandasで大量データを扱って処理時間にイライラしたことはないでしょうか？ なんと、Pandasを従来のコードを変えずに高速化するライブラリィが出たみたいです。 NEC研究所が出したFireDucks 🔥🐦 というライブラリィで、ベータ版が無償公開されています。 しかも CPU環境でも高速化されるみたいです。詳細は下記のサイトを参照してください。 ベーター版ですが無償とは素晴らしいですね！ 早速検証してみましょう。 環境 FireDucksの利用方法には、「インポートフック」、「明示的なインポート」の２種類があります。 「インポートフック」の場合は、pythonの起動時にオプションを指定することでコードの書き換え
実践：はじめてのWebAPI設計 - Qiita
はじめに この記事はAPIの基本的な実装方法を丁寧に解説します。基礎を学びたい方、今更聞けないような知識の振り返りを求める方の役に立つことを願っています。もう十分理解できている！という方は、目次から実装にとんでみてください。 具体的にはHTTPと呼ばれる通信方法を利用した、シンプルな本の貸し出しシステムの土台を考えます。要件の各ステップで、設計の基本原則やベストプラクティスについても触れながら、より実践的な知見を共有できればいいなと思います。 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。 基本用語 Webに関する基礎知識の解説記事はQiitaに豊富にあったので、要点を抑えつつリンクをまとめました。 WebAPI Web
Google Maps API を使ってみた
1. Google Maps APIとは Google Maps APIを使用することで、Google Mapの機能をウェブサイトやアプリに埋め込むことができます。 Google Maps APIについての詳細は、公式ホームページに記載されています。 公式ホームページ https://developers.google.com/maps/?hl=ja 今回は、Google Maps APIを使って、ウェブブラウザに地図を表示させる方法について説明します。 2. APIキー取得 Google Maps APIを使用するには、APIキーを取得しなければなりません。 ※ 2016年6月11日から、APIキーの取得が必須になりました。 APIキーを取得するために、あらかじめGoogleアカウントを準備しておいてください。 Google アカウントの作成 https://accounts.googl
今すぐ使える無料WebAPIまとめ - Qiita
WebAPIとはソフトウェアの一部を公開し、Webサービスとして他のソフトウェアと機能を共有できるようにしたものです。通常HTTPプロトコルを用いて、データの送受信が行われます。 よってアプリケーションに必要とされる機能を、容易に組み込むことができます。自分たちでゼロから開発することなく、既存のものを活用して新しいサービスを提供することができるのです。 本記事では無料で使えるWebAPIとその概要を紹介します。また一部の制限があるAPIについても、他サービスや有料版と比較し併せて解説します。 初めて使う場合でもスムーズに導入できるよう、日本語参考記事のリンクを貼りました。 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。
「良い名前付け」の参考サイトまとめ - Qiita
おはようございますこんにちわこんばんわ。どうもぶたです。 以前、チーム内で「変数や関数の名前に妥協したくないなー。どうしたら上手く命名できるんだろう？やっぱり英語の勉強？」という話になったので、今回は名前付け、命名についてまとめます。 とは言え、自分自身多くの記事やドキュメント、書籍などに助けられているので、ほぼ紹介記事になります。 ただ、順番には気をつけた方がいいと個人的には思っています。 何事もそうですが、なぜやるのかを知ってからどうやるのかを学ぶべきかな、と。 例えば、「この単語とこの単語はニュアンスが違う」「そんな単語存在しないよ」「単数と複数が間違ってる」 そんなレビューを受けたことがある人もいると思います。僕も言われたことがあります。 そういった内容の記事もたくさんあります。僕も読み込んでいますしストックして参照できるようにしています。 それはそれで有用ですし、是非意識していき
【ChatGPT】データサイエンティストが読むべきChatGPT関連の記事・動画まとめ - Qiita
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
【ChatGPT】新機能「Function calling」が凄すぎた - Qiita
tl;tr ChatGPTの新機能「Function calling」はすごい。 今後注目される機能になっていくと思われる。 ChatGPTの新機能「Function calling」について 6/13のアップデートで、ChatGPTに新たな機能「Function calling」が実装 されました。 「Function calling」は、ChatGPTに「呼び出すことができる関数」を教えておく機能で、ChatGPTがこの関数を呼び出せるようになります。 この機能を活用すると、ChatGPTを経由することで、曖昧な指示でも関数が実行できるようになります。 「Function calling」の概要と可能性 概要 ChatGPTに呼び出せる「functions」をパラメーターとして渡します。 この状態で通常通りChatGPTに送信をすると、関数の呼び出しを要求するレスポンスが帰るようになり
Markdown + AI（GithubCopiotX）の驚異のタッグ！💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ！💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか？ - Qiita
Markdown + AI（GithubCopiotX）の驚異のタッグ！💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ！💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか？MarkdownVSCodegithubcopilotChatGPTMarkdownViewer 新世代のライティング体験 VSCode Insider＋GitHub Copilot nightly(Chat機能)で快適なMarkdown執筆体験を実現！ Markdown Viewerでリアルタイムにプレビューを確認しながら執筆可能！ Typoraを使っていた頃のライティング体験とは比べ物にならないほど快適！ ChatGPTと比べても、MarkDownを理解して会話ができるので便利すぎる！ ※2023/06/09追記(Chat機能など）ベータプレビュー版の機能について一旦削除m(
【完全保存版】OpenAIが教えるChatGPTからより良い結果を得るためのプロンプトのコツ - Qiita
OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を
ChatGPTのコア技術「GPT」をざっくり理解する - Qiita
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ
GitHub Copilot chatが解禁されたので使ってみての感想とChatGPTと比べてどうかの所感 - Qiita
GitHub Copilot chatのウェイティングリストが通過して本日使えるようになりました。 結構本日通っている方が多かったようです。 アイコンがかわいいですね。 このかわいいアイコンと対話することになります。 使えるようになったので何ができるかを試してみました 準備 まだCopilot chatに関しては公式でも文献がおいておらず招待のメールを見ながら準備を進めるのですが必要なのはVSCode Insiders とGitHub Copilot Nightlyになります。 またVSCode InsidersにGitHub Copilot拡張をいれるとNightlyと競合するようなのでその点が注意です。 使い方 コード上で右クリックを押すとCopilotメニューが追加されています。(Chatでない標準のCopilotだとこれはなかった） 基本的にできること /helpででてきます。 た
ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成出来たので感想とコツ - Qiita
今回やりたかったこと 目標：ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成 するにはどうしたらいいのか、ChatGPT のハードルとかコツとかを知りたい。 ※最終的なプロンプトの入力と出力の全文は本ページ下部に貼り付けてます。 作ったもの概要 保険組合のウォーキングイベントの会社内の3チームの歩数進捗の slack への自動投稿 bot を作成しました。 処理は大きく2つに分かれています。 ウォーキングイベントサイトから歩数をスクレイピング＆スプシへアップロード スプシの GAS で投稿文字列作成＆ slack へ自動投稿 今回 ChatGPT でやったのは1の方です。 2は前回半年前開催分のコードをほぼそのまま流用しました。 運良く（？）今回のタイミングでウォーキングイベントのサービスサイトが変わり、 HTML がまるっと変わり1のスクレイピングコードは作り直しが必
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