VSCode で最高の LaTeX 環境を作る - Qiita
はじめに レポートや論文の作成には $\LaTeX$ は欠かせないですよね。卒業論文や修士論文を書き始める方も多い時期だと思うので、今回は LaTeX と Visual Studio Code を使い、レポートや論文を快適に書ける環境を構築していきたいと思います。 必要なツールのインストール ここはあまり詳しい解説は行いません。 LaTeX と Visual Studio Code がインストール済みの人はこの節は読み飛ばしてください。 LaTeX TeX Live がおすすめです。 TeX Wiki に詳細な説明があります。 コマンドラインで platex や latexmk が実行できれば成功です。 Windows 公式の install-tl-windows.exe をクリックしてダウンロード、GUIのインストーラーに従ってください。 Mac
総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表(by 上野宣)について分析した - Qiita
昨日、上野宣（@sen_u）さんがパスワードの総当りに要する時間の表をツイートされ、話題になっています。 総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表を日本語化した。https://t.co/cVSNUZkAKv pic.twitter.com/rtS8ixwOqi — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 1万件を超えるリツイートがありますね。大変よく読まれているようです。しかし、この表は何を計測したものでしょうか。上野さんにうかがってもわからないようでした。 何ですかね？パスワード空間が大きくなると解読に時間が掛かるということくらいがわかりますかね。 — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 一般に、パスワードの総当たり攻撃（ブルートフォースアタック）というと、以下の二通りが考えられます。 ウェブサイト等でパスワードを順番に試す
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は__matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る__ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読
伝わる文章作成の基本を学ぶための記事・学習コンテンツのまとめ - Qiita
短いメッセージを書くことはできても、まとまった文章を書くのに苦労している人は多いのではないでしょうか。 この記事では、まとまった文章を作るときの技術を学ぶことができる記事や学習コンテンツを紹介します。新人エンジニア向けです。 文章の「型」を学ぶ まとまった文章を書くには、「型」が必要です。頻繁に使うものは、「型」を覚えてしまいしましょう。 バグレポートの書き方を学ぶ エンジニアとして書く文章の代表例が、バグレポートです。 バグレポートでありがちな失敗として「何が問題だと思っているのか」が伝わらないというものがあります。 これを防ぐために、「期待する結果」「実際の結果」「再現手順」の3つを必ず書くようにしましょう。 質問の書き方を学ぶ エンジニアが扱う技術は、最初はわからないことだらけです。 それを解決するために、質問の文章を作成する技術が必要となります。 概ね下記の4つの情報があれば、良い
新人の方によく展開している有益な情報 - Qiita
新人の方によく展開させていただいている有益な情報をまとめておきます。今後も展開することがあるかもしれないため情報をまとめております。 あらたな、有益な情報がありましたら、随時追加してまいります。 有益な記事・論文・書籍等を執筆・紹介していただいた皆様に感謝申し上げます。 ちなみに、本記事に記載されている情報は、お困りごと・お悩みごとをお聞きしたとき・気づいたときに、そのお困りごとに対して参考になりそうなものだけを展開していました。この情報を一気に展開していたわけではございません。 コードリーディングについて [1]ソースコードを読むための技術 https://i.loveruby.net/ja/misc/readingcode.html [2]派生開発推進協議会 関西部会 スペックアウトチーム，「派生開発におけるスペックアウト手法の提案」，派生開発カンファレンス2015，2015 http
Python で終了時に必ず何か実行したい - Qiita
Pythonで終了時に必ず何か実行したい 2023.11.2 追記 本記事の作成者 @hirachan さんが、「Pythonで終了時に必ず何か実行したい (続編)」という最新記事を書いてくれました。合わせてご覧ください。 途中でディレクトリを作るけど、終了時には残ってて欲しくない。 データベースに仮のデータを置くけど、終了時には残ってて欲しくない。 プログラムが終了したら正常な場合でも、死んだ場合でも、通知して欲しい。 このようなことを実現する方法です。 今回、やりたいこととして、以下のようなものを目指します。 正常な場合にはもちろん実行して欲しい Exceptionが発生しても実行して欲しい Ctrl-Cで止めても実行して欲しい killで止めても実行して欲しい Cleanup処理中は途中で止まらないで欲しい kill -9やSegmentaion Faultはあきらめる いくつかの方
イショティハドゥスにキレられないための LaTeX 論文執筆メソッド - Qiita
もしかして: アカデミックヤクザにキレられないためのLaTeX論文執筆メソッド 注意: イショティハドゥスとはフィクションであり、今お前がみているそれは幻想だ。 はじめに 研究室に入ってくる新人のみなさんはたいてい LaTeX を触ったことがなくて、若干見劣りするような資料を作ってしまうことが多い。 なので、見てくれのいい資料を作れるようになりましょう、というコンセプトで、常識的なところから細かいところまで書いていく。 こうすると便利だよ〜っていう内容と、こうしないとブチ切れるからなみたいな内容がいりまじっている。 資料を作るときに大事なのは、読みやすく伝わるように整えること、そして、それを同じように何度も作れるように整えること。 Disclaimer LaTeX ヤクザではないので LaTeX の仕組みに関する細かいことは知りません。 僕がたくさん資料を作ってきた経験から書くので、こっち
GitHubのawesomeリストが本当にawesomeなものばかりだから一度見てほしい - Qiita
伝えたいことは全てタイトルに書いた。 動機 https://github.com/topics/awesome を眺めていて本当にawesomeなものばかりだった (割にあまりどこにもそのawesomeさが書かれていないように見えた) ので書く。 awesomeリストとは GitHub で使われる慣習的なリポジトリについてまとめてみた#awesome より: 「特定テーマに関するキュレーションを行うリポジトリ。Markdown のリスト表記で一覧化するのが一般的。また、Contribution も受け付けている（人気のあるリポジトリはガイドラインも厳しめ）。」 Where? ここのことです: https://awesome.re/ 画像はリポジトリから引用。 What? What is an awesome list? よりDeepL翻訳 awesome マニフェスト もしあなたのリストを
Python と Playwright でブラウザを自動操作させるコードを自動生成したよ - Qiita
Playwright が昨年１年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン
開発者が考える提案書テンプレート markdown版 - Qiita
概要 定型的な システム開発 では以下のような設計書が使われる。 システム要件定義 システム方式定義 ソフトウェア要件定義 ソフトウェア方式設計 ソフトウェア詳細設計 しかしそれ以前に 開発者目線、開発者発信で顧客に提案する概要資料を作りたい ケースがある。あるいは就職活動時の自身のポートフォリオを採用担当に説明することも同様かもしれません。 オードリー・タンがコード書く前にまずreadme.txtを書く話、Yahoo!がプロダクト開発の最初にプレスリリースから作る話、自分が前職で商品企画する際にまず広告から考えていた話、どれも明確なゴールイメージをまず確定させて必要要件を定義していくという意味で全部共通の考え方 — 菅俊一 / Syunichi SUGE (@ssuge) February 2, 2021 なんて話も。 技術とマーケティングのちょうど中間、開発者と顧客との意思疎通の橋渡し
C#でまともなアプリ開発を行うために - Qiita
はじめに C#は「Windowsでしか開発出来ない言語」などクローズドなイメージから一転し、.NET Coreの誕生によって様々なことが出来るようになりました。最近ではokazukiさんのC# で出来ること一覧が大きな反響を呼び、C#であらゆるアプリが作れることを多くの方に知ってもらえたかと思います。C#のよさを知ってもらうことは嬉しい限りではありますが、他言語をやってきた身としてはC#を取り巻くエコシステムの情報が少ないと感じることが多く、新たに参入される方にとって抵抗があるのも事実だと思います。この記事ではまともなアプリ開発を行うために必要なエコシステムなどご紹介し、C#でも快適に開発出来ることを知ってもらえれば嬉しいです。筆者はWEB開発を主としているので、WEB寄りな話が多くなる可能性がありますがご了承下さい。 「まとも」とは？ タイトルにも書いたまともなアプリ開発とは、一定の品質
日本語 LaTeX の新常識 2021 - Qiita
オリジナルの TeX が誕生してから40年以上の歳月が流れ，そして日本語 LaTeX が現在主流の姿 (pLaTeX2e) になってからも25年以上が経過しました．この間 LaTeX は多くの人に使われ続けて来ましたが，その歴史の中でさまざまな変遷を辿り，明示的なドキュメントにはなっていないながらも，ユーザ間ではある意味「常識」として定着した知識が積み重なってきました． 歴史が長く，よくも悪くも「安定している」と評されるために見過ごされているかもしれませんが，日本語 LaTeX は今も開発が続く「生きた」ソフトウェアです．そのため歴史の中で培われた常識的な知識が古くなり，新しい知識が必要になる場合があります．そしてその傾向は特にこの数年顕著で，TeX コミュニティに属する人々が多く集まる TeXConf などの会議で，主に中上級者向けに新しい知識が啓蒙されてきました．本稿では，そのような日
OpenCVでのデモの見栄えを工夫したまとめ(ディープラーニング系) - Qiita
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
Google Apps Script でよく使うスニペット集 30 選 - Qiita
この記事は DevFest 2020 の Google Apps Script 入門 2020 で紹介しました。 はじめに Google Apps Script では非常に簡単に Google Apps （スプレッドシート、 Google カレンダー、 Gmail、 Google Drive など） 間の連携ができます。例えば Google カレンダーのイベント一覧をスプレッドシートにエクスポートする際には以下のような処理の流れになります。 Google カレンダーからイベント一覧を取得 スプレッドシートに入力する形式にデータ変換 Google スプレッドシートに値を挿入 1, 3 のような Google Apps から取得、挿入する部分はよく使い回す部分となるので、スニペットとして使い回すと便利です。今回は私がよく使うスニペット集を紹介しようと思います。 スプレッドシート スプレッドシー
jsライブラリ選定はopenbaseが超絶便利 - Qiita
openbaseとは https://openbase.io Find and compare open-source packages with user reviews, categorization, and unparalleled insights about packages' popularity, reliability, activity, and more. 手を抜いてdeeplでw ユーザーレビュー、カテゴリ分け、パッケージの人気、信頼性、アクティビティなどについての他の追随を許さない洞察力で、オープンソースパッケージを見つけて比較してください。 現在、多くのプログラミング言語はパッケージマネージャがあって、何らかの方法でパッケージについての情報を取得することができると思います。 パッケージの選び方 自分の場合はjs系が殆どなので、ライブラリを選ぶ方法は以下のような感
タニタHealthPlanet(体組成計RD-907)のデータをFitbitとGoogle Fitに同期する - Qiita
要点 タニタ体組成計RD-907で毎日体組成を測定しているが、fitbitやGoogleFitにもデータを同期したい Google Apps Scriptを毎日定期実行し、タニタ体組成計のデータを取得できるHealthPlanet APIとfitbit Web-APIを利用してHealthPlanet→fitbitのデータ転送を実現 タニタの体組成計のデータはスプレッドシートに保存 fitbit→GoogleFitはAndroidアプリのFitToFitを利用 使用ツール HealthPlanet API Fitbit Web-API Fitbitはこっちも便利 Google Apps Script FitToFit ツールの用意 1. HealthPlanet API利用の準備 HealthPlanet APIを利用するにあたって、HealthPlanetにてClient IDとClie
Dockerを体系的に学べる公式チュートリアル和訳 - Qiita
この記事について この記事は、Docker Desktopのチュートリアルを和訳したものです。 公式のチュートリアルなので、安心して、かつ効率的に学習することができます。 Docker DesktopからDocker Hub、Docker Composeまで網羅されているので、初学者がDockerに初めて触れたり、中級者が基礎を振り返るのに最適です。 翻訳元のチュートリアルは、2021/10/7時点で最新のものです。長い時間が経過している場合、情報が古くなっている場合がございますのでご注意ください。 読者に誤解を与えない部分は、読みやすさを重視して適宜意訳しています。 DeepL等を使用して推敲は行っていますが、間違っているところやより良い表現があれば、編集リクエストをお願いいたします。 翻訳元 getting-started : https://github.com/docker/get
1年以上かけて生産性倍増＋成長し続けるチームになった施策を全部公開 - Qiita
1. はじめに 本稿は、私が1年以上の期間をかけて、成長し続けるチームに変わることができた施策を紹介します。 本稿は長文なので、忙しい人は太字だけを拾い読みして、興味をもった施策だけを詳しく読んでいただければと思います。 なお、本稿の内容で「Developers Summit 2020 KANSAI」というカンファレンスで発表した結果、ベストスピーカー賞1位をいただきました。発表を視聴してくださった方々に感謝しております。 発表資料と発表動画はコチラ 2. 施策の効果 私の開発チームは当初(1年と数ヶ月前)は、以下の状態でした。 あまり積極的に今のやり方を変えようと思っていないチーム メンバーは、中堅(私)が1名と入社2年目と3年目の3人(後に新人が配属して途中から4名に) 全員、技術記事を書いたことがない 全員、社外の勉強会などのイベントに参加したことがない 全員、開発知識は、業務で教え
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【初級編：競プロを始めよう】 - Qiita
このように、競技プログラミングはコーディングの正確性が問われるコンテストです。 どんな問題が出されるか（２） 競プロは正確性だけではありません。例えば、以下の問題を考えてみてください。 $N$ 枚のカードが一列に並べられています。 左から $i$ 番目のカードには、整数 $A_i$ が書かれています。 あなたは $N$ 枚のカードの中から $2$ 枚同時に選び、取ることができます。取った $2$ 枚に書かれた整数の合計がちょうど $101$ となるような、カードの選び方の通り数を求めてください。 テストデータの制約：$1 \leq N \leq 10^{6}, 1 \leq A_i \leq 10^{9}$ 一番最初に考えられる解法は、以下のように「何枚目と何枚目を選ぶか全探索する」という方法だと思います。つまり、$1 \leq i < j \leq N$ を満たすすべての $(i, j)
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