やはり俺の情報教科書はまちがっている。 - Qiita
目次 はじめに 個人を特定する情報が個人情報じゃない デジタル署名は暗号化しない TLS(SSL) は共通鍵を公開鍵で暗号化しない TLS(SSL) が使われていれば安全じゃない 変数は箱じゃない Python 等は「ソースコードを 1 行ずつ実行するインタプリタ方式」じゃない 日本語 1 文字は 2 バイトじゃない 動画が動いて見えるのは残像によるものじゃない 標本化定理は「2 倍以上の周波数」じゃない その他いろいろ はじめに 2022 年から高等学校で、プログラミング等を学ぶ「情報Ⅰ」が 必修 必履修科目になりました。1 さらには 2025 年入試から大学入試共通テストでも出題されるようになり、教科「情報」の重要性が高まっています。 これで 2030年に79万人不足すると言われる IT 人材 の問題が解決！…と言いたいところですが、先日も『課題感ある教科1位「情報」』という調査結果が
使用していない Docker オブジェクトの削除（prune） — Docker-docs-ja 24.0 ドキュメント
Docker は使用していないオブジェクト、たとえばイメージ、コンテナ、ボリューム、ネットワークに対するクリーンアップには、慎重なアプローチをとっています。すなわち、各オブジェクトは Docker に対して明示的に削除を命令しない限り、削除されることはありません。その結果、Docker は巨大なディスク容量を使う事になりました。オブジェクトのタイプごとに、 Docker は prune （削除）コマンドを提供しています。さらに、 docker system prune を使えば、複数のオブジェクト・タイプを一度にクリーンアップできます。このトピックは各 prune コマンドをどのようにして使うか紹介します。
24/4/20 ダンジョン飯の感想 なぜファリンを蘇生したのは黒魔術なのか？ - LWのサイゼリヤ
ダンジョン飯 ダンジョン飯 1巻 (HARTA COMIX) 作者:九井 諒子 KADOKAWA Amazon 注：アニメ版ではなく漫画版の感想です 漫画最終巻までのネタバレを含みます ダンジョン飯 ああダンジョン飯 被食者を蘇生するから黒魔術 充足と渇望のダイナミクス 禊としてのカニバリズム 対立と和解のダイナミクス 完結していたので全巻読んだ。かなり面白かった！ 個人的にはミスルン隊長が一番好き（アニメ未登場）。華奢な割に突出した異常な強さを持つエロい男、推せる。 Web漫画にありがちな一話完結っぽいタイトルに反してハードなファンタジーとしてのストーリーがしっかりしている。一話冒頭でいきなりパーティーが全滅するところから始まり、「最深部でドラゴンに食われた妹・ファリンを取り戻す」という明確なゴールに向かって迷宮を下っていく。ファリンの蘇生と救出は四巻で早くも達成してしまったかと思いきや
Gemini Code Assist（旧 Duet AI for Developers）
Gemini Code Assist は 2024 年 7 月 11 日まで料金不要でお試しいただけます。ただし、請求先アカウントごとに 1 ユーザーに限ります。
ロシアによるウクライナ侵略に関する中国のロシア専門家の見解 （英エコノミスト誌）｜東野篤子
すでに1週間近く前になるのですが、北京大学の教授が、英エコノミスト誌に論考を掲載し、大きな話題となっています。 そのタイトルは 「中国のロシア専門家は考える：『ロシアはウクライナで確実に負ける』」（2024年4月11日付）。 執筆者は北京大学（その前は復旦大学）の馮玉軍（Feng Yujun）教授。1970年生まれ（私よりも1歳上です…） あとで述べますが、同教授は以前からこうした主張をなさっていたとのことです。 非常に論理明快なので、ぜひオリジナルの記事を読んでいただきたいのですが、ペイウォールで読めない方のためにざっくりした内容を書いておくと、同教授は「4つの要因」がこの戦争の流れに影響をあたえると述べています。 ①ウクライナ人の抵抗と団結の度合い。←現在に至るまで驚異的なレベル。 ②ウクライナへの国際的な支援。←現状ではウクライナの期待に必ずしも添っているとは言えないものの、依然とし
分散処理技術「Hadoop」とは：NTTデータのHadoopソリューション
分散処理技術「Hadoop」とは Hadoopとは、大規模データの蓄積・分析を分散処理技術によって実現するオープンソースのミドルウェアです。 Apacheプロジェクトの元で、Hortonworks社、米国Yahoo!社、Cloudera社といった初期から参加していた企業に加えて、 Intel社、Microsoft社などより多くの企業のメンバーによって開発が続けられています。 Hadoop登場の背景 Hadoopは、Google社が論文として公開した、Google社内の以下の基盤技術をオープンソースとして実装したものを利用しています。 * GFS (Google File System : Google社の分散ファイルシステム) * Google MapReduce (Google社での分散処理技術) 検索サービスで扱うWebページの情報をGFSに保存して、検索用インデックスをGoogle
削除フラグを検討し始めたときに見せたいスライド「論理削除をしない」 - コード日進月歩
ネタが無いときのスライド回顧録のコーナーです。 speakerdeck.com 論理削除と呼ばれるものはたくさんあり、delete_flgカラム作るとか、paranoiaみたいなgemを使うとかいろいろありますが、そういうことが話題にあがったときに「その削除フラグは本当に必要なのか？」と振り替えるために見ると良い資料です。 削除フラグは設計における脳内停止というのはこのスライドが発表された勉強会と同じ発表で和田さんがされているので、モデリングの観点でもインプットしておくとよいです。削除に対する構えかたがいろいろ変わります。 関連リンク SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」 論理削除Casual Talksでの議論を見て、削除フラグの採用を全力で阻止して本当に良かったと思った - valid,invalid 27. 論理削除とは何か？どのような解法があるのか？ w/ t
ALBを1 AZ, 1 subnetで使う方法 with Terraform - Qiita
required_providers { aws = { source = "hashicorp/aws" version = "4.59.0" } } ALBにはAvailability Zoneが2つ必要 ALBにはAvailability Zoneが2つ必要である。 Availability Zoneを1つにしてALBを作ろうとすると次のようなエラーが出る。 │ Error: creating ELBv2 application Load Balancer (alb-qiita-production-alb): ValidationError: At least two subnets in two different Availability Zones must be specified │ status code: 400, request id: 94fc711b-2ad0-
Faradayを使うときの「デフォルトの」タイムアウト値 - kariaの日記 @ Alice::Diary
RubyのFaraday gem使ってるときにタイムアウト値を明示的に指定しなかった場合にどうなるかというお話。 これ、すごい頻繁にハマってる気がするのでメモする。なぜハマるかというと「タイムアウト値を指定した場合にどういう挙動になるのか？」という考えになかなか辿り着かないからですね。発想力が貧困である。 さっそく該当部分を見てみましょう。 github.com なるほどAdapterに渡してるだけ。じゃあデフォルトのAdapterであるところのNet::HTTPのデフォルト値はどうなのか（AdapterがNet::HTTPでない場合は各自で調べてください）。 docs.ruby-lang.org docs.ruby-lang.org open_timeout、read_timeoutともに（Ruby2.5の時点では）デフォルト60秒とのこと。ということは極端な話、接続が確立するまでに59
【VSCode】Markdownに目次を自動作成する方法 - Qiita
作成方法 目次を自動で作成するために以下の拡張機能を使用します。 インストール後にMarkdownファイルの目次を挿入したい箇所にカーソルを合わせます。 コマンドパレットでMarkdown All in One: Create Table of Contentsを実行します。 すると以下のように目次が挿入されます。 # タイトル ## 目次 - [タイトル](#タイトル) - [目次](#目次) - [セクション1](#セクション1) - [セクション1-1](#セクション1-1) - [セクション1-2](#セクション1-2) - [セクション2](#セクション2) - [セクション3](#セクション3) ## セクション1 ### セクション1-1 ### セクション1-2 ## セクション2 ## セクション3 デフォルトではファイル保存時に自動で内容が更新されます。 目次に関する設
GPT-4よりすごいらしいClaude 3が気になったあなたへ - Qiita
Claude 3、気になりますよね 今まで触ったことないけど、興味を持った方へ、入門するところまでのご案内です。 とりあえずチャットがしたい claude.aiにアクセスして、アカウントを作成します。 メールアドレスを入力する方法と、Googleのアカウントと紐付ける方法があります。 私はGoogleアカウントとの紐づけを行いました。 ログインができたら、もう、チャットができます。ChatGPTのような感じです。 日本語も自然に回答してくれます。 左下にClaude 3 Sonnetとあります。これはClaude 3のモデルの名称で、SonnetはClaude 3のシリーズの中で真ん中のモデルです。 Haiku - ハイク Sonnet - ソネット Opus - オーパス 名前からモデルの特徴を想像してもらいました。概ね特徴を捉えているのではないでしょうか。 Claude 3の特徴として
メンバー1人1人のスキルアップを促す「等級（グレード）」と「給与テーブル」｜風音屋（かざねや）
風音屋（@Kazaneya_PR）では、メンバー1人1人のスキル水準をモニタリングし、さらなる成長を促すための仕組みとして「等級（グレード）」を設定しています。プロフェッショナル人材が少しでも正当な評価とフィードバックを受けられるように試行錯誤を経てきました。 採用選考を進める中で「自分の場合はどのくらいのグレードになるのか？」というご質問をいただく機会が多々あります。この記事では、どういった考え方でグレードを設計・運用しているのかを、給与テーブルとセットで解説します。 注意事項クライアントワークを担当するAnalytics部門を想定した内容となっています。Backoffice部門の給与テーブルは試行錯誤中ですが、ベースとなる考え方は同じような形に落ち着くはずです。 人事周りのルールは今後変わっていく可能性があります。最新状況についてはカジュアル面談でお問い合わせください。 すべての人にと
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感（1/2 ページ） 3月4日（現地時間）にリリースされたチャットAI「Claude 3」がすごい。筆者も記事の執筆を任せられないか少し試しているが、使い方によっては「そこそこいけるな……少なくともGPT-4よりはイケる」と思う程度にはしっかりしている。 過去に記事でも伝えた通り、ITmedia NEWSではChatGPTを活用した記事の制作も行っている。筆者もたまにGPT-4の力を借りて記事を作っているが、ものすごく効率化につながるかと言われれば、正直そこまでではない。 10の労力が9とか8.5くらいにはなるし、それはそれですごく大事なのだが、劇的な省力化にはつながらない。さらにプロンプトを考える手間もある。その辺を加味してギリギリ黒字くらいだ。特にここ半年くらいは以前より微妙なアウトプットしか出
SchemaSpyでER図をパパッと自動生成する - Qiita
ER図(Entity Relationship Diagram)はDBテーブルを関連性と属性を使って表す図のことです。 プロジェクトにジョインする時とか、ER図を書きながらテーブル構成を把握すると捗りますよね! とはいえ、テーブル数が数百を超えると手書きは時間がかかるし、機能的に重要でないテーブルとかもあり効率が悪くなってきます。 (ツールを使ってもいいですが、テーブルの追加があった時にわざわざメンテするの忘れがちになってしまいますしね) エンジニアらしく効率的に作れないかな🤔と思っていたら、ER図を自動生成するSchemaSpyというツールがあったので、使い方と共に紹介します。 SchemaSpyについて ↓ER図サンプル https://schemaspy.org/sample/index.html オープンソースのER図自動生成ツールで、 dockerベースとjarベース(Java
SchemaSpyでデータベースのドキュメントを生成してみた | DevelopersIO
こんにちは。プロダクトグループの坂井です。 システムは１度作成して終わりではなく、日々機能改善、仕様変更を繰り返して変化していきます。 ドキュメントをメンテナンスする時間がなかった、忘れていた・・・など色々と理由はあると思いますが、実装とドキュメントの整合性を保つのは大変なことだと思っています。 こういったメンテナンスが少しでも楽になりそうなSchemaSpyを利用して、既存の実装からどれくらいのレベルのドキュメントが生成できるかを試してみました。 SchemaSpyとは？ 既存のデータベースからデータベースのドキュメントをHTMLで出力するJava製のツールとなります。 SchemaSpy また、弊社ブログでも紹介させていただきました。 Apache AirflowのER図をSchemaSpyで自動生成するようにしてみた ｜ DevelopersIO 環境 macOS Mojave 10
AWSが教えてくれないコスト削減の小話いろいろ | 外道父の匠
米ドル/円 が150円と計算しやすくなり、コスト削減の圧力が日々強まる中、皆様お宝探しと垂れ流し回収の真っ最中でございましょうか。 最近はコスト削減や予算について見ることが多いので、その中で出てきた面白げな話に雑談を加えてとりとめなく書いてみようと思います。 削減余地はある 昨年にご好評いただいた AWSコスト削減とリソース管理 | 外道父の匠 を含め色々な削減施策を試みてきましたが、サクッと成果になる箇所から泥沼に動かない所まで様々あったりします。 ただ、どんなアカウントでもトラフィックや処理負荷には波があり、それに対する余剰リソースを確保して構成しているので、その辺をキュッと絞ることまで含めればやれることは必ず一定以上存在することになります。 そういう大きなお宝ではない小さなお宝だと様々あり、古びたとか退職者が作ったとかで、ほぼ使っていない垂れ流しリソースやデータをかき集めれば、チリツ
【書評】「コンテナセキュリティ コンテナ化されたアプリケーションを保護する要素技術」 | DevelopersIO
セキュリティに限定せず、「コンテナとは何か」から詳細に説明しています。コンテナやセキュリティの深淵に触れてみたい方にお勧めの、遅効性の良書という印象です。 コーヒーが好きな emi です。 コンテナを使ったアーキテクチャは引き合いも多く、私も常々しっかり学ばねばならないと思っていました。そんな折、以下のイベントでコンテナセキュリティに関する内容で登壇をすることになりました。 コンテナセキュリティについて学ぶため「コンテナセキュリティ コンテナ化されたアプリケーションを保護する要素技術」を読みましたので、本記事では本書の概要と感想を記載します。 書籍情報 書籍タイトル : コンテナセキュリティ コンテナ化されたアプリケーションを保護する要素技術 著者 : Liz Rice（著）、株式会社スリーシェイク（監修）、水元 恭平、生賀 一輝、戸澤 涼、元内 柊也（訳） 出版社 : インプレス 出版日
【fabric】複雑なタスクをAIが自動化、人間の能力を拡張するオープンソースAIを使ってみた | WEEL
【fabric】複雑なタスクをAIが自動化、人間の能力を拡張するオープンソースAIを使ってみた 2024 2/22 WEELメディア事業部LLMライターのゆうやです。 fabricは、誰でも人生や仕事を向上させるために使用できる、オープンソースAIフレームワークです。 このフレームワークは様々なタスクをパターン分けしており、文章の要約や動画の抽出といったタスクを簡単に実行できるほか、それらのパターンを組み合わせて高度なタスクをこなすこともできます。 以下の動画は実際に動作している様子です。 引用元：https://github.com/danielmiessler/fabric?tab=readme-ov-file#fabric-is-an-open-source-framework-for-augmenting-humans-using-ai fabricのGithubのスター数は、4,
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
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
Railsのlogに出したくない情報をちゃんと出さないようにする - Qiita
AUN[あうん]｜登録不要の修正依頼・指示ツール![AUN[あうん]｜登録不要の修正依頼・指示ツール](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/80d7ef00157a95f1026eb6ba3e952aeffe00b3f2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Faun.tools%2Finc%2Fimages%2Fogp-image.jpg)
