Codemagic でモバイルアプリの CI/CD を始めましょう (updated 2021) - Qiita
Codemagic は、今年の２月に発表された Flutter UX 調査チームによる Q4 2019 の調査結果において、開発者が CI/CD で採用しているサービスのトップ３に挙げられており、（Codemagic、 Github Actions、 GitLab）、その中でも満足度が最も高かったことが示されています。 Codemagic は、Google と提携して Flutter 専門の CI/CD サービスとして開始されただけあって、Flutter を手厚くサポートしています。また、以下の翻訳で示されているように、Flutter に加えて Android ネイティブ、 iOS ネイティブ、React Native のサポートが追加されましたので、既存のそれらのアプリの資産がある場合でも、Codomagic をすべてのアプリに対応する統一した選択肢として検討できるようになりました。 ま
エンジニアというITの専門家でありながら、小賢しいWeb系の詐欺に80%ぐらいはまって死にかけた話 - Qiita
みなさんこんにちは！記事を読んでくださりありがとうございます。 Qiitaには初投稿なので、簡単に自己紹介をさせてください。 自己紹介 ・カナダのバンクーバーでWeb/モバイルエンジニアとして働いています ・2024年7月に日本に帰国し、プロダクトオーナーに転身します ・大阪出身です 何が起こったかの概要 タイトルの通り、小賢しいWeb系の詐欺にはまって危うく銀行口座に侵入されかけました。カナダで起こった出来事ですが、日本でも似たようなことが起こり得る事例かと思ったので、よりたくさんの方に注意喚起ができればと思いこちらに投稿致しました。 時系列での解説と違和感ポイント みなさん、Facebookには「マーケットプレイス」という機能があるのをご存知でしょうか？日本で言うジモティーのような機能です。カナダでは不用品の売買でFBのマーケットプレイスが非常によく利用されます。私は2ヶ月後に日本へ引
レベルアップしたい人必見 Qiita記事43選 - Qiita
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
Snowflakeで感情分析を試してみようとして失敗した話 - Qiita
はじめに 最近急激に暑くなってきましたね... この記事を書いている前の週にSnowflake Summit 2023が開催され、DWH×AIがさらに加速するような内容がさまざま発表され、私もすっかりSnowflakeに御熱なわけですが、SnowflakeでAIモデルを動かしてみたいと思い、いろいろ試行錯誤をした内容をまとめておこう！ということで、この記事を書いていこうと思います。 初めてのQiitaでの記事投稿でかなり緊張しており、拙い部分が多いと思いますが、Snowflakeの特徴的な部分をお伝えできればと思います！ この記事の対象者 Snowflake×AIに興味がある方 Snowflakeで感情分析をやってみたい方 ONNXをSnowflakeで使うにはどうすればいいのかわからない方 この記事の内容 完成図の確認 利用する技術の説明 感情分析をSnowflakeで行うための準備 や
本当に小さく機械学習プロダクトを始めるには - Qiita
TL;DR マイクロサービス基盤がない、潤沢にエンジニアリソースがない、そんな現場にも機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに乗せていく今風のやり方について考えたい。そのために現状世の中にある機械学習ツールを俯瞰したい。 プロダクトに乗せるとすると、デプロイで終わりではなくて、モデル再学習やモニタリングなども含めて考えたい。 はじめに 機械学習のサービスは内部のアルゴリズムが複雑であっても、そのサービス自体に求められることが多くなかったり、学習と推論時で必要なリソースが異なったりというところからマイクロサービスアーキテクチャと相性が良いと言われています。実際に機械学習をプロダクトで使うことについて意欲的に取り組んでいる企業、特にWeb系企業では既にマイクロサービスアーキテクチャを採用した基盤があり、その上で効率的に機械学習モデルをデプロイするための方法を検討しています。一方で、そうでな
【Flutter】Integration Testを極めるためのテクニック集 - Qiita
testコマンドで実行するとビルド→実行→終了→ビルド→実行→終了のように、動作確認で実行するたびに毎回ビルドが発生するので待ち時間が発生します。 実装完了したテストを実行するときはこれで良いのですが、実装中は効率が悪いです。 flutter runコマンドを使うとshift+rでホットリスタートが使えるので爆速で実行できます。 2. 非同期処理用の描画待ち関数を用意する 標準で描画待ち用の関数 ( tester.pumpAndSettle() )がありますが、万能ではありません。この関数は指定された秒数（デフォルは100ミリ秒）ごとに画面を確認し、描画待ちのものがなくなるまで待つという動作をします。 通常の画面描画であれば良いのですが、DBからのデータ取得や複雑な処理など時間がかかる非同期処理によって画面が更新された場合に対応できません。 DBからの取得は毎回必ず早いとは限らないので、t
GitHub 返信テンプレート を設定して、レビュー意図を明確に伝えよう！ - Qiita
概要 レビューコメントを残す際にラベルやアラートを付けるどのような指摘なのかがより明確に伝わり、対応するべきか、そのままでいいのか判断しやすくなります。 Gitシリーズ記事まとめ 各種機能紹介 Saved replies 公式で用意されている、IssueやPull Requestを書く際に使用できる返信テンプレートを管理できます。 Alert マークダウン形式でアイコンと色で重要性を使い分けることができます。 Shields.io 公式の機能ではないですが、よくGitHubのREADMEなどにおしゃれなバッジを付ける時に利用されます。 返信テンプレートに登録する こちらのリンクからテンプレートを設定します。 何でも登録できますが、私は下記の設定をしてます。ご参考にどうぞ ラベルを使うのか、アラートを使うのかはぶっちゃけ好みだと思うので、自分が好きだと思う方を使ってみてください！ ラベル 絶
ベイズ統計でKaggleを解いてみる - Qiita
はじめに 概要 ベイズ統計を用いてKaggleの1タイタニック問題を解いてみる． 分析は以下の手順で行う． データの可視化・理解 データの加工・前処理 ベイズ統計分析 モデルの記述 デザイン行列・データリストの作成 Stanファイルの記述 MCMC! 結果の評価 実行環境 Mac OS Sonoma 14.1 R version 4.3.1 RStudio version 2023.12.1+402 > R.versions version.string R version 4.3.1 (2023-06-16) > sessionInfo() other attached packages: [1] posterior_1.5.0 cmdstanr_0.6.1 lubridate_1.9.3 forcats_1.0.0 [5] stringr_1.5.0 dplyr_1.1.3 purrr
OpenAIのライバル:Cohereが最高にイケている件 - Qiita
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、
株情報を取得するAPIどれが良い - Qiita
株情報を取得するAPIどれが良いのか 株価情報などをAPIで取得したいニーズはすごいあると思う。株式会社東京証券取引所が今年1月(2021年)に東証APIサービスの提供を始めたみたい。日本株のデータ取得に関しては、本家本元、取引所の東証が提供するAPIなのでデータの正確性では他のAPIベンダーが追随することはできないだろう。でも有料。使いたいのは無料API。 ということで、外国株も含めて株価情報を取得できる無料で使える(オープンソースで公開されている)APIの紹介です。 pandas_datareader pip できる 元々pandasの一部だった。(いろんなデータベースへのアクセスにも使える) import pandas_datareader.data as web import datetime as datetime import matplotlib.pyplot as plt
GASを開こうとするとBad request Error 400の画面が出てくる - Qiita
解決方法はシンプルだが、だいぶハマったのでメモしておく。 エラーの内容 Google Apps Script(GAS)をGoogleフォームや、Googleスプレッドシートから開こうとすると、こんな画面が表示された後 しばらくしてから、Bad request Errorが表示されることがある。Bad requestエラーは、めちゃくちゃ大雑把なエラーなので、初めてこの画面を見たときには、どうすればいいか結構困った。 原因 フォームやスプレッドシートを作成したアカウントと、ブラウザ自体にログインしているアカウントが違うため。 例えば、下の画像はGoogleフォームの画像だが、ブラウザでログインしているアカウントと、フォームにログインしているアカウントが違う。 Google Chromeは、複数のアカウントに同時ログインできるので、こんなこともできてしまう。 解決法 両者のアカウントを同じにす
エンジニア生存戦略2024 - Qiita
はじめに 新社会人の皆さんもそうでない皆さんもこんにちは。 この記事を読む方々は将来に漠然とした不安を抱えている方かと思いますが、いかがでしょうか？わたしは抱えています。 このエントリーでは、そんな不安を払拭するための生存戦略を考えます。 考察に利用するデータは政府が公開している信用できるデータを利用していますが、わたしの個人的考察については必ずしも正しいとは限りませんがそのつもりで読んでいただければと思います。 まずは情報収集 戦略を考えるには現在の状況についての情報をできるだけ多く集める必要があります。情報が足りていない状況で何かを判断するのは大変危険です。例えば最近は見かけない広告で 『フルリモート週３日出社副業で８０万円収入』 といったものがありましたが、情報がなければ、それがどのような性質のものかを判断することもできないかと思います。 最近ではWebでググったり、ChatGPTに
超簡単にChromeの拡張機能を作ってみる【誰でもできるよ】 - Qiita
はじめに みなさんはChromeの拡張機能を使っていますか？ 僕も使っていますが、案外Chromeの拡張機能を作るのは簡単です。 今回は、普段の業務の効率を上げるのも兼ねて自作してみました! 最低限準備するもの manifestファイル Javascriptファイル ぶっちゃけ、これだけで動きます。 実際に作ってみよう それでは実際に作成していきましょう。 今回はDとVを押すだけで、Markdownのリンクを作成する拡張機能を作成していきます。 まずは、manifestファイルから設定していきます! manifestファイル を参考にして、備忘録も兼ねて説明していきます。 今回は、最低限の設定を行います。 { "manifest_version": 3, "name": "Create markdown link", "version": "1.0.0", "icons": { "16":
51歳システムエンジニア、25年のキャリアを武器にSIer企業へ転職 - Qiita
はじめに 皆さん、こんにちは。私は51歳で、25年以上のシステム開発経験を持つ中国出身のエンジニアです。今回、2ヶ月間にわたる多くの挑戦を伴う転職活動の末、自社サービス開発を手掛ける企業からSIer企業への転職を成功させました！ 1. 転職履歴：3度の転職で培った経験 これまで3回の転職を経験してきました。 1回目: 中国の会社から同グループ会社の日本支社へ転職。受託開発に携わり、異文化コミュニケーションスキルを磨き、日本のビジネス文化を学びました。 2回目: 現職の会社へ転職。自社サービス開発に10年間従事し、ユーザーニーズを深く理解し、チームワークの重要性を認識しました。 3回目: 今回、SIer企業へ転職。豊富な経験とスキルを活かし、新たなチャレンジをスタートしました。 2. 職務経歴：フルスタックエンジニアからプロジェクトマネージャーへ システム開発歴25年以上 受託開発15年間、
kindle unlimitedで無料で読める超良書45選【2024最新版】 - Qiita
はじめに こんにちは！kindle unlimitedヘビーユーザーです。 kindle unlimitedは定額料金で、登録されている書籍が読み放題というサービスです。 今回はその中で私が読んだ書籍から、おすすめのものを紹介します。 現在は1ヶ月の無料体験もできます。 これを機にぜひ良書を1ヶ月で読破してみてはいかがでしょうか。 ※この記事はAmazonアソシエイトに参加していません。 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。 kindle unlimitedで無料で読める超良書45選 さっそく紹介していきます。以下のカテゴリに分けてみました。 ・ビジネス・実用書 ・健康・メンタルヘルス ・エンジニアにおすすめ
人生を変える最強学習メソッド、ファインマン・テクニック - Qiita
ノーベル物理学賞を受賞したこともある偉大な科学者であり、愉快な先生でもあるリチャード・ファインマン（1918 - 1988）が推奨した学習メソッドである「ファインマンテクニック (The Feynman Technique」というのがあります。 今回はこの、知ってるだけでなく、使えるものになる学習をしたいときに最強のファインマン学習メソッドについて紹介したいと思います。 ところでまず最初に断っておきたいのは、ここでいう学習とは本を読み流して何らかの概要を知っているとか、試験のために暗記したりするといったものではなありません。 学んだことを他の人に説明することができ、様々な状況でそれらを自由に活用することができるという意味においての学習です。 以下、要訳。 もし何かをほんとうの意味で学んだのであれば、それはあなたにとって残りの人生で使い続けることができる武器となります。そして、なにか新しいこ
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
30歳エンジニア転職で役に立たなかった経験と役に立った経験 - Qiita
はじめに いつも聞いているポッドキャスト番組で、エンジニア転職について生々しくリアルな話が聞けたので、紹介します。今の自分がやっている仕事が市場価値を上げられているのか？ と日々の業務を振り返るきっかけになりました。詳しく知りたい方は是非、聞いてみて下さい。 転職の前提 かいちさん（転職した人）の紹介 情報系の大学院卒 中堅のバックエンド・エンジニア(30代) 社会人7年目 主に使っている言語: python, PHP アジャイル開発ができることを転職の軸に据えた 転職して感じたこと ① 30代は中堅の仕事を求められる → リーダー的立場が求められる ② 若い時の業務経験が転職の際に活きてくる → 20代はとにかく挑戦する回数を増やそう ③ 転職はどのタイミングでやってくるかわからない → 常に職務経歴書を更新し続けよう 結論 重要なポイント ・チームで開発した経験があるか？ ・AWSなど
テスト自動化関連ツール・ライブラリまとめ - Qiita
分類については独断です。また、こつこつ「ひとこと説明」を追加していく予定です。 Selenium関連については Awesome Selenium : 素晴しい Selenium ライブラリの数々 - Qiita が参考になります。 FAQ なんで＊＊＊を除いているのか 恣意的に除いていることはないので、編集リクエストかコメントをください GUIテスト自動化ツール モバイル・デスクトップアプリ・ブラウザのうち複数の対象のGUIを操作できるテスト自動化ツール。 有料 インストール型 UFT One QTP(Quick Test Professional)→UFT(Unified Functional Testing)→UFT One Silk Test UFT Oneと同じくMicroFocus製で、UFT Oneのほうがメジャーな印象（筆者主観） Ranorex TestComplete W
たった２つのステップを意識するだけで書けない単体テストがほぼなくなる - Qiita
はじめに この記事は レガシーコード改善ガイド: 保守開発のためのリファクタリング を参考に手を動かしてみて、ある程度自分の中で体系的にまとまった知識のアウトプットです。 この記事で扱う内容 この記事で扱うのは主にレガシーコードで単体テストを書く際のハードルになりがちな 依存関係の排除 に関する手法を紹介します。 この記事を読んだ後に、 『この観点を持っておけば単体テストをスムーズに書いていけそう！』 『今までモック使ってたけど意外とモック使わなくても書けるね！』 となったらいいな、と思います。 ちなみに、今まであんまりテスト書いたことないよーて人は以下の記事など参考にして一度やってみてください。 前提の話： この記事の本旨は「テスト書きにくいプロダクトコードも依存関係を排除すれば楽にテスト書けるよ」なので、それ設計的にアウトでは？リファクタリング耐性低くない？みたいな話は度外視してます。
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