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ブックマーク / qiita.com (159)

  • エンジニアが知っておくべき請負契約と準委任契約の違い - Qiita

    参考 IT業界では、請負契約と準委任契約がよく使われます。 委任契約はあまり使われることはなく、筆者も見たことがありません。 これは、エンジニアが法律行為を伴う業務を行うことが少ないためです。 請負契約と準委任契約の違い 請負契約と準委任契約は、どちらも業務委託契約の一種ですが、大きな違いがあります。 一言でいうと、請負契約は「成果物を納品することが目的」であり、準委任契約は「業務の遂行自体が目的」です。 請負契約では成果物を納品する責任が発生しますが、準委任契約ではその責任は発生しません。 ウォーターフォール開発で言うと、PoCや要件定義は準委任契約、設計や開発、テストは請負契約になることが多いです。 また、SES(システムエンジニアリングサービス)も準委任契約で結ばれることが多いですね。 PoCや要件定義が準委任契約になることが多いのは、不確定要素が多いため、確実に成果物を納品すること

    エンジニアが知っておくべき請負契約と準委任契約の違い - Qiita
  • 2024年最新版:Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita

    はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor

    2024年最新版:Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita
  • 45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita

    KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか? 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化(自分比)できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --

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  • 急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ) - Qiita

    急に仕事英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ/勉強) 新規案件参画初日。 Goやk8sを使えることなってワクワクしていたあの日、 参画してすぐにチーム内のエンジニアで日人が自分以外に一人であること、 それ以外のチームメンバー全員が外国籍のメンバーになることを知らされた そこのあなた! 数年前の私です(笑) さらに2ヶ月後には、開発チームで唯一の日人になって死にそうになりました。 その時は突然にやってきます。 当時、私の英語の経験というと大学受験の対策のみと言っていいほどで、 そこから10年以上経過していたため、高校英語すらも怪しい状態でした。 英語学習を開始して 半年ほど経過した時のレベルがTOIEC450程度だったので、学習開始当初はおそらく400点を切っていたレベルであると思います。 そこから英語学習を開始し、2年ほど経過した今では、便利ツールを活用

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  • 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて - Qiita

    普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです! 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何

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  • テーブル・DB設計するときの極意 - Qiita

    はじめに 「テーブル・DBを設計するときのさいきょうの極意」を完全に理解したので 初心者(私)向けに共有する記事です。 どうぞ揉んでいただければ幸いです。対戦よろしくお願いします。 さいきょうの極意 初心者が「テーブル・DB設計して」と言われると、 「アソシエーションってあったよね・・・バリデーションも?中間テーブルを使うときと使わないときと・・・」と大変に混乱し、何から手をつけていいかわからなくなります。 そんなあなたにこれ! ・テーブル・DB設計は「属性」と「関係」の2つだけ ・「属性」は必要なものを書くだけ ・「関係」は 1:1 / 1:N / N:N しかない(しかも、ほとんど 1:N) これが極意だ!!! 一般的な、「ユーザーがいて、投稿ができて、コメントといいねができるサービス」で考えてみましょう。 users / posts / comments / likes のテーブルが

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  • パワポのスライドと箇条書きが人間を駄目にする - Qiita

    パワポのスライドと箇条書きが人間を駄目にする 今から20年前の2003年、データの可視化やインフォメーションデザインの先駆者として有名なイエール大学の教授エドワード・タフティが「パワーポイントの認知スタイル」というエッセイを発表しました。 彼はこのエッセイの中で、パワーポイントのようなスライド形式はプレゼンテーション自体の質を低下させ、余計な誤解や混乱を招き、さらに言葉の使い方、論理的な説明、そして統計的な分析といったものが犠牲になるため、スライドをつくる人の思考回路にダメージを与えると主張します。 こうした主張に賛同する人は現在でも多くいて、その典型的な例がアマゾンです。アマゾンではミーティングの前に文章形式の資料が配られ、ミーティングの最初の5分はそれぞれがこの配られたレポートを黙って読むことから始まるという話は多くの方も聞いたことがあるのではないでしょうか。(リンク) 実は、アマゾン

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  • 【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

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  • 机から離れて論文を大量に読む方法(NGK2024S) - Qiita

    これは何? NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜(19:00~)オンラインで 次回(2月15日第71回)・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 編 イントロ(研究会の表の目的) 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ(研究会の裏の目的) この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい(2年前の話) 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら

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  • 【日本人エンジニア必携】英語命名規則の決定版 - Qiita

    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。 はじめに 英語での適切な命名は、コードの可読性や保守性を向上させるために重要です。適切な命名規則を守ることがコードの理解や共有において不可欠です。 英語での命名規則を学び、適切な命名を行うことで、コードの読みやすさや保守性を向上させ、チーム全体でのコードの理解を促進する手助けとなります。 この記事では、日エンジニア英語での命名規則を理解し、適切な命名を行うための指針を提供します。 命名フローチャート 変数 関数 クラス 1. 変数 1-1. boolean 1-1-1. 存在するかどうかのフラグ 名詞 + exists

    【日本人エンジニア必携】英語命名規則の決定版 - Qiita
  • 運用に携わる人全員に見てほしい! Ops Guidesの紹介 - Qiita

    PagerDuty Advent Calendarの8日目! 今日はOps Guidesのお話です。 うちはこうだけど、他はどうやってるんだろう? 普段から運用に関わっていると、ふとした瞬間に「そういえば他の会社ではどういう運用をやっているんだろう?」と気になること、ありませんか? そのきっかけは「当になんとなく」といったものから「上手くいかない運用にフラストレーションが溜まって」というどす黒いものまで色々あると思いますが、いずれにせよ「他の会社の良いところを取り入れて、自分たちの運用を改善したい」という気持ちから来ているのは間違いないでしょう。 だからこそ、いろんなミートアップに参加して発表を聞いたり、懇親会で話してみたり、Xに垂れ流されているいろんなポストを読んで事例を学ぶわけです。 ベストプラクティスを学びたい! このような取り組みはとても良いことですし、是非とも継続して情報収集し

    運用に携わる人全員に見てほしい! Ops Guidesの紹介 - Qiita
  • 全エンジニア必見!情報収集のためのリンク集 - Qiita

    この記事はNuco Advent Calendar 2023の12日目の記事です。 はじめに 技術は目まぐるしく変化・進歩していて、トレンドに追いつくには、まず信頼できる情報源が必要です。 このリンク集では、エンジニア向けのコンテンツを種類別に紹介します。業界の最新ニュース、学術論文、実践的な動画解説、そして専門家のコミュニティなど多様なリソースをまとめました。 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。 知識共有コミュニティ Qiita 言わずもがな、国内最大級のコミュニティサービスです。言語・分野ごとのタグがあり、どのエンジニアにとっても使いやすいサイトになっています。 Zenn 「知識を共有するエンジニアに対価

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  • 中途入社や部署異動で来た新メンバーを活躍しづらくするアンチパターン - Qiita

    1. はじめに ソフトウェア開発のチームに、新しいメンバーが入ってくることはよくあります。 以前に新卒社員がチーム入ってきた場合の育成方法を紹介しました(こちら)。 今回は、新卒社員ではなく、他の会社から中途入社か同じ会社の部署異動で来る新メンバーの話です。 (エンジニアが数百人などで規模が大きい会社の場合、部署が違うと仕事のやり方が全く変わる場合があるので、今回は中途入社と他の部署からの異動を同じように「新メンバー」として扱います) 会社や部署が変わると仕事のやり方が大きく変わるため、仕事のやり方に戸惑うことが多いと思います。 稿では、そのような「新メンバー」を活躍しづらくしてしまうアンチパターンとその対策を紹介します。 2. 中途入社や部署異動で来た新メンバーが適応することの困難さを理解する 中途入社や部署異動で来た新メンバーが組織に適応することは、新卒社員のそれとは別の難しさがあり

    中途入社や部署異動で来た新メンバーを活躍しづらくするアンチパターン - Qiita
  • Rustプログラムのデバッグ辛すぎ問題 - Qiita

    この記事は Rust Advent Calendar 2023 シリーズ2 の1日目の記事である。 Rustは良くも悪くもシステムプログラミング言語なので、何も工夫しなければデバッグの体験がC言語と同じレベルになってしまう。例えば「rust lldb」でググると上位に Debugging Rust programs with LLDB is a nightmare というスレッドが出てきてしまう。 使うべきツールを知っていれば幾分かマシな体験にできる。Rustコンパイラはデバッガとして LLDB, GDB, WinDbg/CDB をサポート していて、僕はWinDbGは10年くらい触ってないので、この記事ではLLDBとGDBについて書く。 LLDB Apple SiliconのMacだとGDBが使えないので、必然的にLLDBを使うことになる。 CodeLLDB GDBと同じく、LLDBにも

    Rustプログラムのデバッグ辛すぎ問題 - Qiita
  • トレーディングのための機械学習問題設定 - Qiita

    はじめに UKIです。久しぶりの記事執筆となります。 記事は、仮想通貨botter Advent Calendar 2023の1日目の記事となります。 記事の目的 仮想通貨botterと言っても様々なスタイルがあります。 筆者のbotスタイルは、「主に流動性の高いCEXにおいて、価格の上下を予測してトレードする」というオーソドックスなスタイルです。価格予測には単純なルールベースを使うこともありますが、最近ではガッツリ機械学習を用いてこれを予測することが多くなってきています。 さて題に入りますが、皆さんは機械学習で価格予測モデルを構築するとき、「回帰問題」とするか「分類問題」とするか悩んだことはないでしょうか。 記事では、トレーディングの効用を最大化するために、機械学習の問題設定をどのようにすべきか論じます。 参考書籍・参考文献 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋

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  • Othello is Solved 論文解説 (私見) - Qiita

    今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどうやら、チェッカーというゲームが以前弱解決された際の論文"Checkers Is Solved"のオマージュだろうという話です。 この記事には専門用語が出てくるので、最後の方に基礎知識として重要な用語や知識をまとめました。 お詫びと訂正 この記事の内容は、私が

    Othello is Solved 論文解説 (私見) - Qiita
  • 各種Prompt Engineeringの日本語実例集(Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど) - Qiita

    各種Prompt Engineeringの日語実例集(Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど)Python機械学習入門ChatGPTLLM CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日語で実装したい方向けの記事となります。 記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT(Chain of Thought) 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT(≒

    各種Prompt Engineeringの日本語実例集(Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど) - Qiita
  • LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita

    現在,34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください! はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました.LMの出力の精度向上に役立てられればと思います. 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています. 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため,日語で改善されるかは分かりません. 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません. ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです. 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています! 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr

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  • RaspberryPi を安定運用させる - Qiita

    はじめに しまねソフト研究開発センター(略称 ITOC)にいます、東です。 教育用ワンボードマイコンとして販売されている Raspberry Pi (以下ラズパイ)は、教育用のみならず実験用、産業用とさまざまな分野で使われつつあります。一方、マイクロSDカードをメインストレージに使用している事や、OSがクライアントPCよりの設定にしてある事などから、長期安定運用には向かない面も存在します。 このレポートでは、OSや稼働させるソフトウェアの設定など、できるだけ簡易に再現可能な方法により、可能な限りラズパイを安定して長期運用させることを狙います。また、その題材として、デジタルサイネージ(*)を作ってみます。 私は、2000年ごろからフラッシュメモリを使ったFA機器の開発を皮切りに、10年ほど前からは民生用フラッシュメモリ(CF,SD,USBメモリ)を起動デバイスとした機器を開発・運用していまし

    RaspberryPi を安定運用させる - Qiita
  • パスキーに入門してみた話 - Qiita

    久しぶりの投稿です。 はじめに 昨今、様々なサイトがどんどんパスキーに対応しはじめてきました。 まだまだパスキーがデフォルトになっていくには時間が掛かりそうですが、どのような仕組みでパスキーを実装するのか、早めにキャッチアップしておくのも悪くないと思い、パスキーについて色々と調べてみました。 パスキーとは? パスワードの代わりに、自分の持つデバイスによる生体認証やパターンを用いて認証を行う方法のことです。 次世代認証技術であるFIDO(Fast IDentity Onlineの略で、「ファイド」と呼びます)を使った認証方式(詳細は後述)で、AppleGoogleMicrosoftがFIDOを普及させるために命名したブランド名になります。 FIDOとは? 脆弱なパスワードは安全ではありません。 2段階・2要素認証を採用してもそれを有効にするユーザーは少なく、昨今では2段階認証を突破する攻

    パスキーに入門してみた話 - Qiita