アクセスキーを使ったaws-cliはもうやめよう！ - Qiita
はじめに アクセスキー発行するのって非推奨なの？ 普段、CLI操作はCloudShellや、Cloud9上で行うようにしているのですが（環境構築 したくない。）、デスクトップ上で操作したい時があります。 そこで、一番簡単な方法であるアクセスキーを発行しようとすると、こんな代替案を提案されます。 この警告にモヤモヤしていたので、今回は「IAM Identity Center」を使ってみた。っていう記事です。 実は、アクセスキーは丸見えだったり。 最近、職場の本番リリース中に気づいたのですが、AWS CLIに保存したアクセスキーや、シークレットアクセスキーは丸見えだったりします。 (↓は既に削除しているキーたちです。) アクセスキーの何がいけないのか？ おおむね以下の理由から、非推奨の模様。 永続的な認証情報だから。 キーが流出すると、攻撃者がリソースにアクセスし放題。 キーの管理が面倒。 複
Raspberry Pi Pico WH + MicroPython + 電子ペーパーで、自分好みの卓上カレンダーを作る - Qiita
Raspberry Pi Pico WH + MicroPython + 電子ペーパーで、自分好みの卓上カレンダーを作るPythonRaspberryPimicropythonwhi-adventRaspberryPiPico 本記事は「Develop fun!」を体現する！ Works Human Intelligence Advent Calendar 2023 シリーズ2の17日目の記事です。 本記事の概要（TL;DR） Raspberry Pi Pico WH + MicroPython + 電子ペーパーで卓上カレンダーを作ったよ 毎日自動的に日付と日本の祝日をインターネットから取得して、カレンダーに反映するよ 電子工作や組み込み系が素人な自分でも、RaspberryPi Picoシリーズを使うことでPythonで比較的お手軽にIoTを体験できたよ はじめに 年の瀬になると、つい「
API教に入信しよう【REST APIの教え】 - Qiita
♪ピンポーン あなたは今、幸せですか？ APIの教えを身につければ必ず救われます。 ぜひ話を聞いていってください。 APIが好き Web API（以下「API」）って、それ単体で部品としていろんな人に使ってもらえたり、いろんなフレームワーク上で使われたりして、汎用性が高いのでとても好きです。 仕組みとしてはとてもシンプルですが、モバイル開発が普及した現在においてもかなり重要な役割を担っています。 対象読者と参考書籍 本記事の対象読者は、Web開発に関する基本的な知識がある方です。 「API(REST API)とは何か」や「HTTPってなに？」といった内容は含みません。 ただ、今回参考にさせていただいたオライリー・ジャパンの「The Web API」はそういった基本的な部分から応用まで幅広く記載されています。 古い書籍ですが、かなり役に立ちました。本当におすすめです。 今回は本書籍の１~３章
RAGは検索エンジンが命！Azure AI Search初心者入門 - Qiita
はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 RAG の検索部分を "Retriever" と呼びますが、この語源
Geekのためのマルチツール Flipper Zero - Qiita
はじめに 本記事はGeekのためのマルチツールであるFlipper Zeroについて、記載しています。 以下は2023年9月18日、XでFlipper Zeroの公式アカウントによって投稿されたポストです。 ポストの通りですがついに日本でもJoom経由でFlipper Zeroが購入可能になりました。 このポストが投稿される前までは、日本からだと正規のルートでは購入できなかったため、このポストを知った時は心躍りました。 Flipper Zero Flipper Zeroは無線プロトコル、アクセス制御システム、ハードウェアなどのデジタル要素をハッキングできるマルチツールです。 たまごっちのように育成ゲームのような側面もあります。 信号を読み込んだりエミュレートすることで、ペットのイルカが成長します。 イルカは色々なアニメーションが用意されています。 本を読んでいるかと思えば... SENPA
Pythonのセキュリティ関連ライブラリを試してみました。 - Qiita
今回は問題なしと判定されていますが、役に立ちそうなので常に利用し続けたいですね。 公式ページ 2. pylint PyLintはコードの品質とセキュリティを向上させるための静的解析ツール。スタイルガイドに従ったコードを書きやすくし、潜在的なバグを早期発見に役立つようです。 インストール・実行結果 # pip3 install pylint # pylint main.py ************* Module main main.py:10:0: C0301: Line too long (114/100) (line-too-long) main.py:97:0: C0305: Trailing newlines (trailing-newlines) main.py:1:0: C0114: Missing module docstring (missing-module-docst
SSH接続を10倍速くするたった3行の設定 - Qiita
今回は、SSH接続を劇的に高速化する方法をご紹介します。たった3行の設定を追加するだけで、接続時間を10分の1に短縮できます。しかも、2回目以降の接続では認証も自動的に行われるので、パスワードやパスフレーズの入力も不要になります。 要点 .ssh/configファイルのHost *セクションに以下の3行を追加するだけです。 詳しい説明 1. ControlMaster auto この設定で、1つのSSH接続で複数のセッションを共有できるようになります。新しくSSH接続を確立するたびに認証情報を入力し直す手間が省けて、接続がぐっと速くなります。具体的には： 初回の接続時のみ認証が必要 2回目以降は既存の接続を再利用するため、認証プロセスをスキップ パスワードやパスフレーズの入力が不要になり、接続がほぼ瞬時に完了 2. ControlPath ~/.ssh/mux-%r@%h:%p Contr
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、 --
レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
｢これはHEAD^^｣ ｢これはHEAD^2｣ ｢これはHEAD~2｣｢HEAD@{2}､reflog用｣｢全部いっしょじゃないですか｣｢違う!!もっとよく見ろ!!｣ - Qiita
｢これはHEAD^^｣ ｢これはHEAD^2｣ ｢これはHEAD~2｣｢HEAD@{2}､reflog用｣｢全部いっしょじゃないですか｣｢違う!!もっとよく見ろ!!｣Git 画像略 TL;DR(Too Long; Didn't Read) ~nは単純なコミットの親をたどる(ブランチの分岐がある場合は現在のブランチのみで辿れるコミット) ^nはマージコミット向けで^2は｢そのコミットの2番目の親(取り込んだブランチの前回のコミット)｣ だからHEAD^n(n > 2)は存在しない 2024/06/04追記： OctopusなMergeだと３つ以上のブランチからマージできるので^nも存在する......があまり見かけることはない HEAD^^は｢HEAD^の親｣､HEAD^2は｢HEADのもう一人の親｣みたいな......｡タラちゃんがHEADだと波平がHEAD^^でマスオがHEAD^2です(
AWS LambdaをDocker化する際の注意点と学びの備忘録 - Qiita
はじめに AWS Lambdaを使ってデプロイするときに、 Dockerイメージを使って、デプロイしたいケースがありました。 すでに、動いているLambdaをLambda Dockerへ変更する際に、 つまずきポイントがあったので、備忘録として、残しておきます Lambdaでコンテナイメージを利用とは？ Lambdaには、通常のLambda(ソースコードのみを記述するタイプ)と Dockerイメージを利用するパターンが存在する ※Dockerイメージは、ECRから参照し、Lambda上で実行が出来る なぜDockerイメージを使うのか？ 通常のLambdaとLambda Dockerには、仕様の一部に違う部分が存在している 今回、Lambda Dockerを利用したいと考えたのは、 通常のLambdaよりも、大きいパッケージを展開できる為 ●Lambda 50 MB (圧縮、直接アップロー
GIS に欠かせない Shapefile を深堀ってみる - Qiita
1. はじめに 地理情報システム (GIS) で、使用するデータとして「Shapefile 形式」でデータ提供されていることがあります。この記事では、この Shapefile が、どのような構造となっているのかについて、説明していきます。 1.1. トポロジ構造とは Shapefile について説明していく前に、まずは GIS データ等でよく利用される「トポロジ構造」について説明しておこうと思います。 例えば、トポロジ構造を持つファイルとして、次のようなものがあります。 .gdb: ESRIのファイルジオデータベースは、トポロジを含む複雑な空間データを格納することができます。 .topojson: トポロジを保存するための拡張 GeoJSON 形式で、隣接する地物間の境界を共有することでファイルサイズを削減します。 .gml: 地理マークアップ言語 (Geography Markup La
祖母が就寝するとDBインサートができなくなる - Qiita
世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま
本当は教えたくない、VScode拡張の最強プログラミングアシスタントAI Phind(導入・使い方) - Qiita
みなさんプログラムは書いていますでしょうか。この一年でChatGPTができ、CopilotにCopilot Chatなど色々なAIツールが出ていますが今回お勧めするのはPhindというAIアシスタントです。 Phindとは Phind(Phind.com)とは端的にいえばGPT-4を超えるコーディング能力に特化した言語AIです 参考リンク：大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る リンク内で言われているように、WebからChatGPTやGoogleのように簡単に使うことができますが、Phindの真髄はここでは味わえません。 Phindの真の実力 Phindの本当の実力はVScode拡張を使うことによって体感することができます。 PhindのベースモデルはPhind-CodeLlamaというものを使っています。これはMeta社が作ったCodellamaというプロ
新幹線でもQUICで快適にSSHする - Qiita
はじめに 今日は、劣悪な通信環境でも快適にSSHができるquicssh-rsをご紹介します。そして、実際に改善されるかを試してみます。 長くなったので最初に結論 quicssh-rsを使うと、 パケットロスに対して明らかに強くなった こちらのIPアドレスが変わっても通信が継続できた 遅延(pingのRTTが大きいこと)は改善されない模様 30%パケットロス環境での比較 IPアドレスを変更しても切れない SSHは新幹線(劣悪通信環境)に弱い 鉄道での移動時間が長いと、パソコンを開いて各種開発の続きをしたくなります。 …なりませんか？ 時には、別のサーバーにSSHでログインして何かコマンドを打ったり。 在来線1であれば概ね問題ありませんが、新幹線になると通信品質が大きく悪くなるため、SSHでの操作は大きなストレスが溜まりがちです。なんとかならないかとずっと思っていました。 新幹線の通信環境 通
【Qiitaで使用しているルールも紹介】textlintおすすめルールまとめ - Qiita
この記事は、Qiita株式会社のカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiitaの13日目の記事です。 はじめに textlintについて、皆さんはご存知ですか? 実はQiitaのエディタ機能(ベータ版)でも、使用されています! 今回は、textlintのおすすめのルールとQiitaで使用されているものも 一部公開していこうと思います! textlintとは? 以下公式より textlint is an open source text linting utility written in JavaScript. It is hard to lint natural language texts, but we try to resolve this issue by pluggable approach. 簡単に説明します。 textlint(テキストリント)とは
最近のMetric Learningの始め方（コンペを見据えて） - Qiita
Kaggle Advent Calendar 3日目の記事です。 今回はKaggleなどのコンペで Metric Learning を試すときにとりあえず最初に実装するコードをまとめました。 UMAPを使ったembeddingの可視化とか faiss を使った検索とかはこの記事で扱ってないです。 1. Metric Learning って何？ 予測値じゃなくて特徴量間の距離に注目して学習する方法 同じクラス内ではなるべく近い距離になるように 違うクラス間ではなるべく遠い距離になるように もっと詳しくしたい人は Qiita 内でもいい記事たくさんあるのでどうぞ。 モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace #DeepLearning - Qiita Softmax関数をベースにした Deep Metri
VSCodeの拡張機能【Gist】が便利すぎて開発効率がかなり上がった話 - Qiita
はじめに 突然ですが、よく使うコードはどのように管理していますか？ 私はGitHubで管理していたのですが、今回VSCodeの拡張機能Gistを使って見たところ、サクッと参照ができて、かなり使い心地が良かったのでまとめておきます。 Gistとは VSCode上でGitHub Gistを連携させることができ、手軽にファイルの作成、編集、削除が可能になる拡張機能です。 導入手順 GitHub Gistの登録 GitHub上でアクセストークンの取得 拡張機能のインストール アクセストークンの設定 1. GitHub Gistの登録 2. GitHub上でアクセストークンの取得 ExpirationをNo expirationに設定します。 scopeのgistを許可して作成です。 トークンが発行されるので控えておきましょう。 3. 拡張機能のインストール VSCode上で【Gist】と検索すると
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「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita
エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita
