エンジニアのための最強モチベーション大全 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは！！@Sicut_studyです！ 前回の作成しました記事が トレンド1位 になりました🎉🎉 これもいつも見ていただいている皆様のおかげです。ありがとうございます。 今回は仕事を始めてからよく言われる どうしてそんなにモチベーション高く勉強できるのか という事に関して自分なりに考えてみたので大全としてまとめていきます！！ この記事の対象者 勉強に対するモチベーションがわかない 何かをやりきることが難しい もっと成長をしたい モチベーション大全 本記事でモチベーションを高めるものとして紹介するのは以下です。 よくあ
Twitterはタイムラインをどうやってキャッシュしているか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Twitterの内部構造を読解してみる 前口上 Twitterのようなマイクロブログサービスでは短時間で書き込みも多く、特にタイムライン周りは単にRDBのデータを出し入れるするだけではスケールしなくなります。 インターネット上に断片ながらTwitterの中の人がアーキテクチャについて解説した記事や動画がいくつか落ちていたので、Twitterがタイムラインをどうやってキャッシュしているかについてまとめてみたいと思います(推測を含みます)。 Twitterのテーブル構造 単純なTwitterのテーブル定義をRDBで定義すると以下のようになる
パスワードがペッパー付きハッシュ値で保存されているサイトのSQLインジェクションによる認証回避の練習問題解答 - Qiita
この記事は、以下の問題の想定正解です。まだ問題を読んでいない方は、先に問題を読んでください。 ペッパー(pepper)というのは、ハッシュ計算前のパスワードに付与する秘密かつ固定のソルトのことです。ペッパーの機密性が保たれている限り、ハッシュ値からパスワードを復元することも、パスワードのハッシュ値（アプリ側で受付られるもの）を計算することもできません。 また、この問題の先行問題の知識も必要ですので以下の記事（および問題）も読んでおいたほうがよいでしょう。 さて、このペッパー付きの問題も多くの方に記事を読んで頂き、また解答もいくつかいただきましてありがとうございます。 出題時の以下条件を満たす想定解答を2種類（細かく分けると3種類）紹介します。 できればブラックボックス（つまりソースコードやテーブル定義を見ない）で解く ペッパーは覗き見してはいけない sqlmap等のツールは使っても良い s
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
【15分で確認】AWSでクラウド設計する時に覚えておきたい設計原則・アーキテクチャ３選 - Qiita
1. マイクロサービスアーキテクチャ マイクロサービスは、独立した小さなサービス群でソフトウェアを構築するアーキテクチャです。これにより、迅速なイノベーションと新機能の迅速な展開が可能となります。一方、モノリシックアーキテクチャは、全てが一つのサービスとして結合され、変更や障害が全体に影響を及ぼしやすいです。マイクロサービスは独立して動作するため、各サービスのアップデートやスケールが容易です。特徴として、自律性、特殊化、俊敏性、スケーリングの柔軟性、容易なデプロイ、技術的自由、コードの再利用、耐障害性が挙げられます。 マイクロサービスの概要に関しては以下の記事が非常にわかりやすくシンプルにまとめられているので、ぜひ読んで頂くのがベストです。なお、本記事ではマイクロサービス支えるアーキテクチャ・技術をAWSのリソースに絞って紹介します。 (1)API Gateway パターン API ゲート
「日本語プログラミング言語は必要か」という大学教授さんの記事に感銘をうけた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事は「日本語プログラミング言語は必要か」という情報処理がご専門の大学教授さんの記事に感銘をうけたお話から、同じテーマについて考察し、「日本語トランスコンパイラ言語 Re:Mind（リマインド）」という自作トランスコンパイラ言語の企画意図をまとめています。 参考リンク 日本語プログラミング言語は必要か fukuchi.org FUKUCHI 2011.11.23 ↑こちらが直接感銘を受けた記事です。記事の発信者は数理学部の大学教授さんで、情報可視化・リアルタイム動画像処理といったマルチメディア情報処理がご専門の方のよう。
Open Interpreter - Qiita
了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lightgbm、xgboost、catboost（各モデル）が含まれます。 2 SeabornからTitanicデータセットを読み込みます。 3 データの前処理を行います。これには、カテゴリ変数のエンコーディングと欠損値の処理が含まれます。 4 LightGBM、XGBoost、CatBoostの各モデルを訓練し、4-foldクロスバリデーションを用いて評価します。 5 3つのモデルをアンサンブルし、同様に評価します。 6 各モデルの精度を比較し、最も精度が高いモデルを報告します。 まず、必要なライブラリをインストールします。 pip install sea
大規模な移行バグを修正するための戦術 - Qiita
こう見たとき、"FileNotFound"のバグが一番多い。と分かりました。そうすると、"FileNotFound"のバグを修正すると、多くの移行エラーが解消され、効率よく移行が進むと考えられます。しかし、現実問題として、それほど直りませんでした。 "簡単なバグ"とは何か？ 前節では、バグの発生頻度が高いものから修正していくとアプローチをしていきましたが、実際問題それほどうまくいきませんでした。端的に、なぜ失敗したか。というと、"バグが直らなかった"からです。仮に"FileNotFound"のバグを直そうとしたとき、2,520個あるログファイルから、ランダムに1つとりだし、どの部分でエラーになっているのかを細かく見ていきます。それで、バグの原因を特定し、直す。という極シンプルなアプローチをするわけですが、「このバグの原因を特定する」ということが、そもそも難しかった。ということです。先にも書
1on1で質問をする側になって「工夫したこと」と「気づいたこと」 - Qiita
プロジェクトでの進捗確認ミーティングもありますが、進捗を聞くだけに終始してしまいます。「働くこと」にもう少し視野を広げて、いろいろ聞いてみることがあります。1on1です。進捗確認MTGとは別の事柄を聞けます。以前は、1on1で質問される側でしたが、最近は1on1で質問をする側になったので、気づきをメモしておきます。 1on1の目的 1on1の目的は、（私の場合は）「心理的サポートをすること」です。別の言い方をすると、「働くことを通じて自己実現ができそうか/できているかを念頭に置き、会話を通して、精神面や志向についてプラスを大きく、マイナスを小さくするように働きかけること」です。 その上で、①働き方仕事内容の確認、②不安心配事の検知・助言、③成長・改善の意識付けという3つの観点から、プラス面、マイナス面を把握し、プラスを大きくマイナスを小さく働きかけます。 また、1on1をするときの基本的な
"Python in Excel"について初見時の感想 - Qiita
はじめに 8/23未明(日本時間)、下記のアナウンスがありました。 「ExcelにPythonが導入」という、 これまで何回か見たような気がしなくもない1 大ニュースが飛び込んできました。 これはPythonの生みの親であり、現在はMicrosoftのDistinguished EngineerであるGuido van Rossumが直々に紹介していました。 日本語でも様々なメディアがニュースにしています。 上記記事を読んで、初見時に思ったことをメモしておきます。 後で私の誤解、はやとちりで間違いだとわかるかもしれないのでその点はご了承下さい。 技術的にどのような実装をしているのか Starting today, Python in Excel will also be natively integrated directly into the Excel grid. To get sta
Apache Sparkとは何か - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 使い始めて3年くらい経ちますが、改めて振り返ってみます。 こちらの記事を書いたりしていますが復習も大事なわけで。 2024/4/12に翔泳社よりApache Spark徹底入門を出版します！ その他のDatabricksコアコンポーネントの記事はこちらです。 Apache Sparkプロジェクトの歴史 SparkはDatabricksの創始者たちがUC Berkeleyにいるときに誕生しました。Sparkプロジェクトは2009年にスタートし、2010年にオープンソース化され、2013年にApacheにコードが寄贈されApache Spa
技術に興味がなくて何が悪い？ - Qiita
ご覧の通り、普段はYouTube, Netflixに大半の時間を費やしている。かなりの余談であるが、私は現在、TBS系「日曜劇場」枠で放送中の 『VIVANT』 というドラマに非常に熱中しており、本編を再鑑賞したり、その考察動画を見漁ったりしている時間が多い。 話が脇道に逸れてしまったが、伝えたいのは、興味がないからこそ、勉強することに価値がある ということだ。 今は興味が持てなくとも、勉強し続けてさえいれば、もしかしたら興味のある技術に出逢うかもしれない。宝くじだって買わなけらば当たることはないのである。 若干ニュアンスが異なるかもしれないが、Xでフォローしている方が、やる気の如何を問わず強制的にまとまった時間を使って取り組み、その結果生じる（内発的な）動機付けに期待することを、「念能力で殴る」 と表現していた。 興味がないことに取り組んだ結果、後から興味が生じることも往々にしてあるので
コマンド一行でpythonのrequirements.txtを生成する - Qiita
本記事はpipreqsによるpythonプロジェクトのrequirements.txtの生成方法についてご紹介します。 pipreqsについて pipreqsは、Pythonプロジェクトの依存関係を自動的に検出し、requirements.txtファイルを生成するツールです。 プロジェクト内のimport文を解析し、外部パッケージを見つけ出し、それらのパッケージとそのバージョンをrequirements.txtに出力してくれて非常に便利なツールです。 メリット 手動でrequirements.txtを作成する手間を省くことができます。これにより、プロジェクトを他の環境に移動させる際や、仮想環境を再作成する際などに非常に便利です。 pipreqsのインストール方法
3年かけてたどり着いた英語記事を読むための方法 - Qiita
2023/07/03 要約ツールに｢ChatGPTを利用する場合｣を追加し、サンプルの生成結果を記載しました。 以前は英語の記事の読み書きが苦手だったのを、このようにして克服した、という話を書きます。 成果を数値で測ってないですが、RSSフィードに登録している英語メディアの数が大幅に増えました。以前は全体の5%程度に対し、今は50%以上が英語メディアになっています。英語に対する心理的ハードルは大きく下がりました。 また、読む力を付けたことで自作のOSSのREADMEもほぼ自力で書けるようになりました。 https://github.com/goodwithtech/dockle/blob/master/README.md では始めます。 全体像 僕の場合、1000文字以上の英文記事を読む場合、STEP1に含まれる内容は必ず行います。 STEP2に含まれるものは、辞書なしで読めないときだけ行
エンジニア組織における分業パターン - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 昨今、エンジニアリングやプロダクトチームにおける組織論の書籍や記事は数多く世に出ており、私も大変参考にしております。 これらを読み進める中で、組織論で重要なトピックである「分業」について、より理解すべきと痛感することがあり、私なりに調べたり、整理した内容を記事として書いていきたいと思います。 実は今年3月に、私が組織長を務める事業本部(主にエンジニアやデザイナーが所属)で大きな組織再編をしたのですが、そこでも分業についての理解が、組織構造を検討するうえで非常に役に立ちました。 今回の記事では、「組織デザイン」を読んで、図や考え
「良い名前付け」の参考サイトまとめ - Qiita
おはようございますこんにちわこんばんわ。どうもぶたです。 以前、チーム内で「変数や関数の名前に妥協したくないなー。どうしたら上手く命名できるんだろう？やっぱり英語の勉強？」という話になったので、今回は名前付け、命名についてまとめます。 とは言え、自分自身多くの記事やドキュメント、書籍などに助けられているので、ほぼ紹介記事になります。 ただ、順番には気をつけた方がいいと個人的には思っています。 何事もそうですが、なぜやるのかを知ってからどうやるのかを学ぶべきかな、と。 例えば、「この単語とこの単語はニュアンスが違う」「そんな単語存在しないよ」「単数と複数が間違ってる」 そんなレビューを受けたことがある人もいると思います。僕も言われたことがあります。 そういった内容の記事もたくさんあります。僕も読み込んでいますしストックして参照できるようにしています。 それはそれで有用ですし、是非意識していき
AWSあるある5選 - Qiita
こんにちは。AWSあるある芸人のみのるんです。 （追記） たくさん読んでいただきありがとうございます🙇♂️ 続編も書きました！ その① EC2 いなくて焦った バージニア（川柳） え、うそ…インスタンス消えてる!? あ良かった、これus-east-1リージョンだったわ〜🤣 ※頻発する方は、「デフォルトのリージョン」設定を確認してみましょう。 その② なかなかログイン成功させてくれないMFA 2段階認証コード絶対合ってるはずなのに、エラーに引っ掛かってなかなか入れない😂 ※MFAデバイスの再同期で解消することもあるので、恒常化している人は一度試してみましょう。 その③ NAT Gatewayの消し忘れで請求書二度見 ハンズオンで消し忘れて無事死亡するサービスNo.1？ 💸 ※悲しい事故を防ぐために、個人利用の実験用アカウントでも料金アラーム等を設定しておくと安心です。 その④ マネ
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【随時更新】テーブル設計でミスらないために確認したいアンチパターン - Qiita
パスワードがハッシュ値で保存されているサイトのSQLインジェクションによる認証回避の練習問題 - Qiita
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