「AWSセキュリティを「日本語で」学習していくための良いコンテンツをまとめてみた」というタイトルでAWS Summit Japan 2024のCommunity Stageで登壇しました #AWSSummit AWS Summit JapanのCommunity Stageで登壇した「AWSセキュリティを「日本語で」学習していくための良いコンテンツをまとめてみた」の解説です。 こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSセキュリティの勉強してますか？(挨拶 今回はAWS Summit JapanのCommunity Stageで登壇した内容の解説です。 資料 解説 AWSとセキュリティの勉強をしていく時、嬉しいことにAWS関連の情報はたくさんあります。しかし、どの情報から勉強していくか迷いますよね？そこで、AWS Security Heroである私がオススメする「日本語で」学習するための良いA

KillerCodaというサイトがあるのですが、こちらは無料でKubernetesを使えそうだったので色々試してみます！ なんとCKAやCKADの練習にもなる！というのが魅力的に感じました✨ KillerCodaの概要 ユーザーが既存のシナリオから学び、クリエイターとしてはあらゆるツールや技術を教えるためのシナリオを提供できることが特徴のサイトです。単に無料で遊べるというよりは、シナリオを作る・シェアする・学ぶというところがメインのようです。 それは無料/有料ユーザーの違いにも表れています。Nodeのスペックではなく、シナリオに関連する要素が課金対象となるようです。 Free User シナリオ使用数は無限 パブリックシナリオは3つまで作成可能 PLUS Member（有料メンバー） シナリオを4時間まで使用可能 同時に３シナリオを開くことができる Exam Remote Desktopを

多忙であればあるほど猛烈にやる気が出て、驚くほどの集中力を発揮できるのに、納期や締め切りに余裕があるとついついだらけてしまう私。 オフィスでほかの人ががんばっている姿を見れば、影響されて集中できるのに、在宅ワーカーということもあってそれも叶わず困っていました。 友人とオンライン上で仮想のワーキングスペースをつくり、黙々と作業してみたりもしましたが、生活スタイルが合わない日もあります。 そこで頼ったのがChatGPT-4oの音声機能でした。

はじめに 先日 React Compiler がオープンソース化されました。 ソースコードはこちら。 公式ドキュメントにも React Compiler のページが追加されています。 この記事では React Compiler を簡単に試してみたいと思います。React Compiler の登場背景や詳しい解説などは、公式ドキュメントや React チームのブログを参照してください。(タイトルに React Labs とついているブログで詳しく書かれています) 検証 React Compiler は useMemo や useCallback、React.memo を使わずとも、無駄な再レンダリングを抑制してくれるコンパイラです。それが本当に機能するのか、簡単なサンプルを作成して検証します。 まずプロジェクトを作成します。今回は手軽な Vite を使用しますが、Next.js や Webp

「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな図を備えた世界で最初の線形代数本」と述べられています。 中央に表示されている三角形の図はインタラクティブで、左上をクリックすることで回転・停止を切り替えられるほか、各頂点をクリックしてドラッグ＆ドロップすることで位置を調整可能。自由に図を編集できるため理解しやすいというわけです。 ページをスクロールすると目次が現れました。まずは「Preface(序文)」をクリック。 「『百聞は一見に如かず』という言葉の通り、たくさんの言葉を重ね

先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify

私が産んだのは，かぐや姫か何かなんだろうか。 「７歳の七五三，こんなのはどう？」 娘の目の前に広げたのは，何日か前にネットオークションで一目ぼれして深夜に競り落とした反物で，白地に大きな鶴が飛び立っている意匠のクラシカルなもの。モダンな感じが，はっきりした顔立ちの娘にとてもよく似合うと思った。 ところが娘は一瞥するなり「とりは，ちょっと」と難色を示した。いろも，しぶいし，と付け加える。 「え？ダメ？素敵だと思うけど？」そういいながらも全く提案になびく気配のない娘の様子に私はすっかり驚いてしまった。というのも，娘が私の提案を断ったのがこのときが初めてに等しかったからだ。 「じゃあ，どんなお着物がいいと思う？」 七五三は，長男の５歳も，娘の３歳も私が衣裳を縫い上げた。本やネットを駆使しながら和装を縫うのは簡単なことではなかったが，仕上がったときの満足感にすっかり魅了されてしまった。子どもは２人

すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI

このnoteでは、プロジェクトマネジメント（以下、プロマネと略記）のおすすめ本をマトリックス図に整理してご紹介します。 ◆変更履歴◆ 2024.05.07　初版公開 2024.06.12　以下書籍を追加 ・プロジェクトマネジメント 最強の教科書 ・驚異のプロジェクト実行術 準備編 ・驚異のプロジェクト実行術 実践編 ◆今後追加予定◆ ※追加のお知らせはX（@coffee_nomimasu）にて行います ・プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本 ・プロジェクトマネジメントの本物の実力がつく本 ・プロジェクト・シン・エヴァンゲリオン ・アート・オブ・プロジェクトマネジメント ・ITエンジニアのためのプロジェクトマネジメント入門 プロマネ本を探すときの悩み筆者の本棚にあるプロマネ本プロマネ本を探すとき、多くの方は「プロジェクトマネジメント　おすすめ　本」などとキーワード検索して、 プロジェ

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

Obsidianのリンクを元にして関連ノートを見つけ出すプラグイン - ごりゅご.com

はじめに GitHub Actions (GHA) 、便利ですね。 便利なんですが、動作確認するのに PR 出してマージするのが煩わしい...。そもそも PR する前に動作確認しておきたいし、やたらに PR 作りたくもない...。 そんな悩みを解消してくれるのが act でした。これならローカルで動作確認できるので GHA 開発が捗ります！！ act 使ってみた記事は沢山ありますが、動かすまでに詰まったポイントをお作法として整理 してみました。act の使い方に悩まれている方の参考になれば幸いです。 2024/5/8 追記 act の実行に IAM ロールに追加設定が必要な点を追記しました。 AssumeRole するために sts:TagSession 権限を付与する 対象読者 GitHub Actions を使っている / 使おうとしている方 GitHub Actions の動作確認に

はじめにlink 最近受けるNode.js + TypeScript環境の相談の中で、CommonJSやECMAScript Modulesのあたりで落とし穴にはまっている人が多いという事に気づいた。 Node.jsは歴史的にCommonJSとECMAScript Modules（以後ESMと表記）がどうしても入り乱れる環境にあり、これにTypeScriptのモジュールが加わると組み合わせでさらに複雑度が増すのが現状である。 説明する際に口頭より整理した文章が欲しいと思ったので記事にする。 以下のリポジトリで検証コードを管理している。 https://github.com/koh110/module_test Node.jsモジュールチェックシートlink まず最初にNode.jsにおけるCommonJSとESMの挙動について整理する。 いきなり書かれても把握できないかもしれないが、一旦こ

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

多くの研究者や医療従事者にとって、抄読会は情報収集と知識共有の重要な機会ですが、スライド作成には多くの時間と労力を費やしてしまいがちです。そこで、このプロセスを自動化するプロンプトを作成しました。 使い方は簡単です。論文のPDFを添付し、プロンプトを入力するだけで、AIがその論文の要点をまとめたスライドの下書きを自動で生成してくれます。背景、方法、結果、考察、結論の各セクションごとにスライドが作成され、重要な情報が簡潔にまとめられます。 ただし、このプロンプトを最大限活用するには、抄読会で取り上げるべき適切な論文を選ぶことが大切です。抄読会で選ぶべき論文のルールがある場合はそれをよく確認し、他の先生の貴重な時間を使って行うものなので、なるべく価値のある論文を選ぶようにしましょう。自信がない場合には選択が合っているか上級医に確認しましょう。具体的には、以下のような基準を満たす論文がおすすめで

はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ

Bedrockを無敵にするツールを発見しました。 その名も「 LiteLLM 」 LiteLLMとは 公式サイト：https://github.com/BerriAI/litellm LiteLLMは 様々な生成AIのAPIを一つのAPIインターフェイスで呼び出せるようにするツール です。 使い方は大きく2つあります。 LiteLLM python SDK OpenAI proxy Server 対応している生成AI APIはこちら 無敵①：LiteLLM python SDKで様々なAPIを一つのインターフェイスで呼ぶ まずはLiteLLM python SDKを解説します。