VS Code効率爆上げショートカット集 - Qiita
はじめに Visual Studio Code（以下、VSCode）でコードを書く際に、個人的に作業効率が上がると感じるショートカットをまとめてみました。 筆者はWindowsユーザーでHTML、CSS、JavaScript、C#、SQLあたりを見たり書いたりしています。 「習うより慣れろ」でVSCodeを開いて実際に打ってみて欲しいです。無意識でもできるように頭と指に刷り込ませて、作業効率を上げていきましょう！！ VSCodeのダウンロードはこちらから。 Ctrl + s / Ctrl + z / Ctrl + y 基本のき！！ 保存、戻る、進む！！！ Ctrl + sは何かするたびに絶対押しましょう。エディタに限らずドキュメントなどもとにかくCtrl + sは無意識下でも使えるようにしておかないと、急に落ちた時などに地獄を見ます。 Tab / Shift + Tab 選択した範囲に一括
【Python】isinstanceをmatch/caseに置き換える - Qiita
# int型かstr型かfloat型かNoneか、よく分からない何かを受け取る number: Optional[int | str | float] = GetHoge() if number is None: # Noneのときの処理 ... elif isinstance(number, int): # int型のときの処理 ... elif isinstance(number, str): # str型のときの処理 ... elif isinstance(number, float): # float型のときの処理 ... else: # ここに来ることは現時点で考えられない raise TypeError 設計が悪いと言えばそうなんだけど、もっと楽に書けないかな～って調べてたら「構造的パターンマッチング(match/case)」に行きついたので紹介します。 match/case
Go言語の例外処理がないってのは結局どういうこと？ - Qiita
はじめに はじめまして。インターンをしているイナです。 今回は初心者がGo言語の例外処理がないって本当なの？という部分について概念を中心に調べたものをまとめました。 Q. 例外処理とは まずは兎にも角にも、例外処理とはなんぞやってところからです。 いくつかのサイトで例外処理の定義について調べてみましたが、サイトによって言ってることはバラバラでした。 例外とエラーは一緒です or 違います！例外は想定外 or 想定内&想定外のエラーのことです！など人によって言ってることが違いました。 最初から壁が高すぎ...?と戦々恐々としていましたが、IT用語辞典 e-Wordで気になる部分がありました。 例外は「エラー」（error）と同種の概念で、普遍的に成り立つ両者の明確な違いは無く、同義として扱われる場合が多い。ただし、プログラミング言語や処理系によっては両者に異なる意味合いが与えられている場合も
【ハンズオン】Next.js × Go × AWSでJWT認証付きGraphQLアプリとCI/CDを構築してみよう - Qiita
■ご案内■ 本内容は合計４つの記事で構成されています。 【環境構築編】 👈いまここです 【Next.js編】 【Go編】 【AWS編】 これからも頑張ってハンズオン系の記事を書いていきたいと思っているので、いいねっと思って頂けたらLGTM押していただけると励みになります！ 作成に至った背景 普段エンジニアの皆さんは、業務用に新しいライブラリやツールを調べたり、趣味で新しい言語やフレームワークを使ってサンプルアプリを作ってみる方は多いと思います。 エンジニアになって歴は浅いものの、私も例に違わず、業務前後や休日を使って趣味の延長でコードを書いていました。 ある日、ふと自分のGitHubリポジトリを見返してみると、それなりに多くの"インプットの跡"に気づきました。 "使えそうなプロジェクトを合体"してみれば、それなりのボリュームにもなるし、何よりGitHubの藻屑となりえたこの子達にも少し
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
Python3.12からPEP695-Type Parameter Syntax(型引数構文)が導入され、型変数を使ったクラスや関数の定義が大きく変わる - Qiita
# インスタンス属性`hoge`の型がなんであるかはコンストラクタ引数に # 渡された`hoge`引数の型で決まることを型チェッカーに伝える class Foo(Generic[_T]): hoge: _T def __init__(self, hoge: _T) -> None: ... # この関数が返す型がなんであるかは引数に渡されたシーケンスの型引数が # 何型かで決まることを型チェッカーに伝える def get_first(seq: Sequence[_T]) -> _T: return seq[0] 上記のコードでは、グローバルに宣言した_Tをまったく違う意味として使えてしまっています。 つまり、ひとつの型変数に過剰な責任が載せられてしまっています。 もちろん、別々の名前で宣言することで、意味が違うことを強調し、責任を分散させることもできます。 しかし、ジェネリッククラス、関数
なぜデータをグラフにするのか？ ～ BI の重要な要素 ～ - Qiita
はじめに BI では必要なデータをよしなに整形し、モデリングが終わったら、ビジュアライズしていく。これはどんなツールでも同じで、ツールによって、それらの作業をオールインワンでできるものと一部を他のツールに任せるものがある程度の違いしかない。 Excel ユーザーがよく言うことだが、 「Excel と BI の違いは何ですか？」 「Power BI と Excel の違いを教えてください。」 とてもよく聞かれる。そんなとき、最初にこう答える。 俺氏「まず、名称が違いますよね」 だいたいみんな、きょとんとする。 これは別にウケを狙っているわけでも、ネタでもなく、まして冗談でもない。至極、真面目なのだ。 俺氏「名称が異なるということは、それは違うサービスまたはツールだということ。あなたは同じことができるもの、あるいは似たようなことができるものという前提でその違いが知りたいと言われている。それはあ
ちょっと広く例外を学んでみた - Qiita
はじめに 6月に凄腕エンジニアさんから学んだ例外の話というQiita記事を書かせていただいたところ、かなり反響がありました。（2023年07月08日時点で570いいね、550ストック、はてなブックマークが560usersにブックマークされています） コメントなども目を通させていただいたところ、自分に基本的な例外の知識が足りないなと思ったので、いろいろな記事に目を通したり、本を読んだりして、インプットしました。 そのアウトプットとして今回記事を書きます。 エラーと例外 この記事ではエラーと例外という二つの概念は同じ概念で交換可能なものとして扱います。 （ソフトウェア設計のトレードオフと誤りより引用） Javaでは【プログラムではどうにもできない事態が起きた時に発生するものがエラー、そうではないものは例外】というような考え方があったり、他にも【想定内であれば例外、想定外であればエラー】という考
そろそろ知っておかないとヤバい？ 話題のLangChainを30分だけ触って理解しよう！ - Qiita
LangChainって何？ ChatGPTを始めとする大規模言語モデル（LLM）の流行が止まりませんが、そんなLLMを活用して日々開発するエンジニアの間で最近ずっと耳にするキーワードの一つがLangChainです。 LangChainとは、LLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリです。機械学習分野で最も人気のあるPython言語用に提供されています。 そもそもライブラリって何？ プログラミングの文脈でよく聞く「ライブラリ」って何者なのか、初学者にはいまいちピンと来づらいですよね。 分かりやすく言うと 「特定の言語でプログラミングをする際によく使いそうな機能をあらかじめ誰かが作ってくれて、呼び出すだけでその機能を使えるようにしてくれている便利セット」 のようなものです。 例えば、よく使われるPython言語のライブラリの例として math があります。これは数学的な計
【Linuxカーネルを読む】ChatGPTで爆速コードリーディング - Qiita
はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか？ 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか？という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン（個人調べ）の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。
個人的docker composeおすすめtips6選 - Qiita
(2024/06/21追記) 本記事のアップデート版を弊社技術ブログに投稿しました。 Tipsの追加に加え、既存Tipsの内容も更新していますので、よろしければご確認ください。 はじめに 皆さん、docker composeを利用しているでしょうか？ 複数のdockerコンテナをまとめて立ち上げたり、環境変数を定義できたり便利ですよね。 今回はある程度docker composeを利用している方向けに私が便利、便利そうと感じたdocker composeの機能を挙げてみました。 docker compose cli v2を利用 docker-composeではなく docker composeコマンドも利用可能になってます。 Docker Desktopでは v3.4.0から利用可能で、基本的にはコマンドの互換性あります。 Docker image名やコンテナ名のプレフィックスをディレクト
Rust で DDD を実践しながら API サーバーを実装・構築した（つもり） - Qiita
Rust 勉強中の身ですので、何かしら作ってみようと思い立ち、 API サーバーを構築してみました。 自力で一から公開できるサーバーを構築したのは初めてでしたので、試行錯誤の過程を記事にします。 作ったもの 何の変哲もない API サーバーです。 成果物は こちら にアップしました。 API サーバー Rust で実装 Web フレームワーク（Actor）: actix-web ORM: Diesel Docker イメージにして Heroku で稼働させる DB サーバー PostgreSQL を利用する Heroku PostgreSQL で稼働させる 開発方針 上記のインフラ構成を目標として、以下の開発方針を軸として調査や検証を行いました。 ローカルでの開発とサーバーへのデプロイはスムーズにできるようにする。 ローカルでテストや動作確認がスムーズにできるようにする：Docker の利
2021年の深層学習ハイライト（応用事例編） - Qiita
はじめに この記事は前回の研究論文編の続編です．今回は，2021年のおもしろかった深層学習応用事例を紹介します． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです．元記事の方も拡散いただけると励みになります． 事例4選 紹介するのはこちらの4事例です！ AlphaFold2 GitHub Copilot Airfriend Google Meetの背景効果 AlphaFold2 タンパク質の機能はその構造に依存するため，タンパク質の構造は生物の内部で何が起きているのかを理解するための鍵の一つです．しかし，タンパク質の構造を実験によって解析するには膨大な時間と費用がかかります．また，アミノ酸配列から構造を正確に予測することは不可能でした（タンパク質の折りたたみ問題）——AlphaFold(2）[1]が登場するまでは． 私は構造生物学に詳しくないので，AlphaF
英語面接で5歳児みたいなことしか言えないからカッとなってWebサービス作った【個人開発】 - Qiita
要約 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」という課題を解決するEnglisterというサービスを開発した。 自分で使ってみたところ、10問程度の問題を解くだけでスラスラと英語で意見を言えるようになった。 実装はDeepL APIとNext.jsのAPI routeを使って爆速開発をした。 追加(2021/01/18) 記事を公開してから毎日機能追加をしています。２週間前からどれだけ変わったか是非見ていただきたいです。 背景にあった課題 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」 英語にすごい苦手意識があるわけではない。TOEICは840点で、すごく簡単な日常会話なら問題なくできるので、海外旅行で困るということはなかった。しかし、仕事でたまに海外の人とやりとりをするときや外資系企業の英語面接で**「ちょっと難しい質問」**をされると、途端に5歳児になってしま
雑談のためのチャットボットを深層学習自然言語処理モデル（T5）で作る - Qiita
はじめに 普段ニュースサイトや機械学習関連のプロダクトを開発している中村と申します。 もともと大学院まで機械学習を研究しており、最近は自然言語処理が流行っているというニュースを聞きつけて、ずっと興味を持っていました。 （会社のお金で機械学習を勉強したいという願いが最近叶いました。） リモートワーク寂しい問題 最近のコロナ禍により、例にもれず弊社もリモートワークが盛んに行われ、現在ではリモートワークが当たり前になっています。 しかし、もちろん業務は円滑に進むのですが、コミュニケーションの量も少なくなることもまた事実。 ただし、チームメンバーの時間を雑談で奪うのも何か気がひける・・・。 こういうときはエンジニアリングの力で解決するのが、エンジニアという生き物ですよね。 そこで、今回は深層学習による自然言語処理モデルで、雑談のためのチャットボットを構築してみます。 深層学習時代の自然言語処理 今
簡易x86エミュレータを再実装してRustを学ぶ - Qiita
はじめに プログラミング言語のRustを学びたいと思い，今年はいくつか本を読んだり1，The Rust Programming Languageの輪講会を催したりした．ところがそこまで学んでいても，Rustでは強力な型システムと所有権システムがあるため，初学者の私にはコンパイルすら一筋縄では行かなかった． そこでCのプログラムをRustで再実装し，Rustに慣れることとした．自作エミュレータで学ぶx86アーキテクチャのx86エミュレータpx86はCで実装されているが，これを新たにRustで実装することした．px86を選んだ理由は一度Linuxで実装した経験があるため2，またコンパクトな規模の実装であるから，題材として適切と考えた． 本記事では，簡易x86エミュレータをCからRustに実装し直す上で困ったことを取り上げ，どのように対処したかを示す． px86：簡易x86エミュレータ 今回実装
グラフニューラルネットワークでQiitaのタグづけをレコメンドする - Qiita
本記事はNTTドコモR&Dアドベントカレンダー2021の8日目の記事です． こんにちは、NTTドコモの橋本(@dcm_hashimotom)です． 業務ではレコメンド関連の技術開発・施策検討を行っており，主にPythonやBigQuery, Apache Sparkを触ってます． SNSなどで投稿したコンテンツの検索性を上げるためには，そのコンテンツへのタグ(またはハッシュタグ)の付与が重要です．Qiitaではタグは5つまで付与することができ，タグを指定した絞り込み検索や，マイページでのプロフィールに使われております．しかし，タグの付与はユーザ手動なものが多く(要出典)，検索性が高いものを選択するためには，ドメイン知識が必要です．なので，タグを付ける際に「このタグがついた投稿では他にこんなタグもついてます」的なレコメンドがあれば有用そうです．また，レコメンドということですが，近年レコメンド
【超入門】Laravelのデバッグ手法22選 - Qiita
はじめに Laravel Advent Calendar 2021 7日目の投稿です。 枠があまっていたので1日目に続いて7日目も投稿します。 他の記事のタイトルを見ると応用的な内容が多かったのでLaravel初心者の方向けにおすすめのLaravelデバッグ方法(tips)を22個ご紹介します。 思ったより数が多くなったので、1つ1つは掘り下げず概要と簡単な使い方をご紹介します。 公式ドキュメントや参考リンクも載せているので詳細はそちらを見てください。 どれか一つでもLaravel開発のヒントになれれば幸いです。 おすすめの手法 特におすすめの方法をご紹介します。 2.17. テストコードを書く 一番のおすすめはテストコードを書くことです。 予期する値と実際の値をテストしながらコードを書くことで一つ一つの処理を確認しながら進めることができます。 2.5. beyondcode/larave
PlantUML のテキストで書ける Git Flow と PlantUML で描いた Git Epic Flow - Qiita
Git Flow のブランチモデルは図で描かれることが多いです。Excel や Illustrator で描くと綺麗ですが修正や管理が大変です。 PlantUML はテキストで書けて修正や管理が簡単です。そして図の表示もできる PlantUML で Git Flow を書きました。 前半は git-flow のブランチモデルを PlantUML で作成する手順を 5 Step で紹介します。 後半は GitHub Flow や GitLab Flow そして git-flow を改善した Git Epic Flow を紹介します。 用語説明 Git は分散型バージョン管理システムです。 Git Flow は Git の機能のブランチの作成や更新をするルールのモデルです。 PlantUML はテキストで UML を記述できる DSL(ドメイン特化言語) です。 UML のシーケンス図は、オブ
なぜエンジニアが作る画面はダサいのか…?「理由」と「対策」を徹底解説【エンジニア向け画面デザイン講座】 - Qiita
なぜエンジニアが作る画面はダサいのか…?「理由」と「対策」を徹底解説【エンジニア向け画面デザイン講座】UXUIDesignUIデザイン画面設計 1.はじめに エンジニアの私がデザインを本気で勉強した結果、デザイナーとエンジニアはそもそも思考が大きく違っているということがわかりました。 今回は「それ」をデザインに苦手意識のあるエンジニア方にも理解してもらえたらと思い、わかりやすくまとめてみました。 2.アプリの画面デザインを考えてみよう まず、こんなアプリを考えてみてください。 フィットネストレーナーが使うアプリ トレーニングルームでお客様とお話しながら使う 端末はタブレット そして 会員の個人情報確認 前回までのトレーニング状況の確認 次回の予約受付 といったことをします。 使える情報としては、こんな感じです。 あなたならどう画面デザインをするか、もしお時間があったら考えてみてください。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
