ExcelでCSVファイルを「0落ち」や「文字化け」なしで開く方法 - Qiita
はじめに CSVファイルをExcelで開こうとしたとき、電話番号や郵便番号の先頭のゼロ（0）が自動的に消えてしまったり、文字化けしてしまう...。そんな悩みをお持ちの方はいませんか？この記事では、データを正確に保持しながらCSVファイルを開く方法を簡潔にご紹介します。 1.CSVファイルとは そもそもCSVファイルって何？というところから説明します。 CSVはComma Separated Value（カンマで区切られた値）の略であり、CSVファイルはテキストデータの各項目を、カンマ（,）で区切って表現したファイルです。 言葉では理解しにくいので、画像で見てみましょう。 まず、こちらがExcelでCSVファイルを開いたときの画像です。 普段、Excelでデータを作成・編集しているときと同じように見えますよね？CSVといっても、特に変わったことはなさそうです。 では、Windowsの「メモ帳
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで) - Qiita
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで)RubyRailsDockerdockerfiledocker-compose はじめに なんとな〜くdockerを使い始めてはや４年ほど。 既存のプロジェクトにアサインされた場合はdockerファイルに何が記載されているかなんて意識せずコマンドを実行するだけで、何か自分で一から作る時は、誰かが作ったものをどこからか持ってきて済ませていた。 こんな感じなのでdockerをなんとなく扱えてはいるが細かいところを全く理解できてない。 今回は人に説明できるくらい理解できるようになろうとした男の記事です。 ハンズオン形式でやっていきますので一緒に手を動かしながらやってみていただけると嬉しいです。 対象とする読者 これからdockerをは0から理解したい人 なんとなくdo
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
非エンジニアの自分がウェブ地図サイトを公開するまで - Qiita
9/7 タイトルを修正&一部加筆しました。 非エンジニアでもできる！ウェブ地図サイトの作り方 → 非エンジニアの自分がウェブ地図サイトを公開するまで こんな風にグリグリ動かせるウェブ地図サイト、作ってみたいけどハードルが高いなぁ…という方もいらっしゃるのではないでしょうか。 実際、自分もサイトを作るまではそう思っていました。 しかし意外と簡単に、オープンソースのソフトのみで作れてしまうんです！ （サーバ代や取得するのであればドメイン代等はかかりますが…） 非エンジニアのデザイナーの自分ですがサイト公開までできたのでやり方を共有します！ ※自分のスキルとしては関してはgithubもVScodeも使えない、CSSとhtmlぐらいならツギハギでなんとか…(10年前ぐらいの知識)というレベルなので、特に後半のサーバ周りに関してもっと楽なやり方があるかもしれません。 QGISで地図を作る 一番の肝は
Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」 - Qiita
Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」AzureCognitiveServicesgpt-3AzureOpenAIServiceonyourdata Azure Open AIの新機能「Add your data」の使用方法の概説、試してみた結果、そして私なり感じた4つの所感とその解決策？を紹介いたします。 ※本領域は変化が激しいです。この内容は23年6月24日時点の情報となります 【記事の目次】 23年Buildでのデータサイエンス・AI系のアップデータについて Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法 Azure Open AI「Add your data」を使用した結果と、ChatGPT、 Bing AIチャットの比較 私の4つの所感と解決案？ 4.1 引用元の引用部
【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。
Pythonで非同期投げっぱなしファイル書き出し - Qiita
Pythonで２面バッファにロギングしつつ、非同期でファイルに書き出す処理を書いてみた。 Fire-and-forgetとちゅうらしい。いわゆるヤリ逃げされるタスク。 動作仕様 ①main()は100msec周期で「日付＋ダミーデータ」のCSVデータをバッファに書き込む。 ②dataNumMax(100)個データがたまったらファイル書き出し関数(writeDataToFile)を非同期投げっぱなしで呼び出す。 writeDataToFile()は指定されたバッファをファイルに書き出す。 ③main()はバッファの書き出し面を切り替える。 ※ctrl-Cで抜けてください ※Python3.11です import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな２面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuff
Bash: わかるとほんのちょっとうれしくなること５選 - Qiita
Bash の勉強を始めた頃、頭がごちゃごちゃになって調べたこと、わかるとほんのちょっとうれしくなったことを５個ピックアップしてみました。 - 目次 - alias sudo='sudo ' と alias sudo='sudo -E ' bash -c /dev/null grep -rl xargs で任意の位置に引数を展開する - 説明 - 1. alias sudo='sudo ' alias コマンドを使うと、長いコマンドを別名で登録できて、とても便利です。 でもそのまま sudo と組み合わせると、エラーになります。 例えば、la という登録名で、ls -a を実行させると、 sudo la でエラーになります。 bash のマニュアルには、以下のように書かれています。 alias [-p] [name[=value] ...] value の末尾に空白があると、エイリアスが展開
DockerでPython実行環境を作ってみる - Qiita
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
Dockerイメージの理解を目指すチュートリアル - Qiita
概要 - 自分でオレオレ hello-world イメージをビルド このチュートリアルは、hello-world イメージを自分でビルドする例を取り上げます。手を動かしながら、Docker イメージの仕組みや性質の理解を深めます。また、効率的な Docker イメージの作成や Dockerfile の活用を目指すための基礎のほか、（主に開発者向けには）マルチステージ・ビルドも学びます。 ポイントは、Docker イメージ（image）とは、Docker コンテナの実行に必要な概念としてのパッケージ（ファイルやメタ情報の集合体）であることです。仮想マシンイメージのように、実体としての１ファイルではありません。 そして、Docker イメージを構成するのは、抽象的なイメージ・レイヤ（image layer）の集まりです。レイヤとは「層」の意味で、Docker は複数のレイヤ上のファイルシステム
web制作の実案件で僕が受けたフィードバック箇所を重要度でレベル分けして見た - Qiita
こんにちは、フロントエンドエンジニアのてりーです。 僕の詳しいプロフィールはこちら 独学でフロントエンドエンジニアを目指している人へ フロントエンドの仕事を得るまでにどんな勉強をしたら良いのかをまとめました！！ 興味ある方は是非ご覧ください。 はじめに 記事の内容はタイトル通りです！ 年明けから個人で3つほどLPやweb制作系の案件に関わりました。 主にデザインカンプからコーディングする！的な内容ですが、それらを進める中で先輩やデザイナーの方から貰ったフィードバックを重要度で区切ってまとめて見ました。 重要度は個人の主観で決めてます。 Lv3~Lv1で数字が大きいほど重要度が高いです！ 割と初歩的な部分もフィードバック多いので、公開する事への恥かしさもありますが、自分の成長記録的な意義で赤裸々に記しているので、お付き合いください。 Lv3 実案件なら必須 reset.cssいれる rese
ネットワーク図・システム構成図作成に使えるアイコン集 - Qiita
トポロジー図作成などに使ったりするアイコンは、結構サービス側で提供していたりする。 そう、よく目にするであろう、あのアイコンたちである。 リンクとともにまとめてみた。 Cloudサービス AWS AWSの公式アイコン集です。 2019/1/31からリリース2が公開されデザインが一新されました。PPT形式のドキュメントには、GroupsやIcons, Arrowsの使い方指南（すること、やってはいけないこと）が書かれています。このガイドにしたがって使いましょう。 また。この新しいバージョンの他に従来の旧バージョンも公開されています。 新バージョン 旧バージョン Google Cloud Platform 以前リンク切れていたのですがいつの間にか復活していました。アイコンが一新されたようです。 （ページには「図の例」があるよ、と言っているものの、2021/5/11現在まだ準備されていないようで
めちゃくちゃ手間のかかっていた手作業をPython使って激効率化した話 - Qiita
前置き すごく手間のいる作業が存在していた。ざっくり スプレッドシートを複製 運用管理ツールからjsonを複数DL シミュレータ実行 シミュレータ実行結果をスプレッドシートに貼り付け 目視で結果確認（NGならリトライ） スプレッドシートからExcelファイルexport メール＆Slackで報告 実質的な作業時間としては10~20min（リトライあるともっと）かかるが、色んなツールが必要だからとにかく面倒。 図にするとこんな感じ 環境 masOS Mojave ver10.14.6 Python 3.7.3 pip 19.2.2 激効率化（自動化）した結果 パラメータ指定なしのコマンド一つで、欲しかったExcelファイルが作成されるようにした 自動化のポイント 1. 運用観点 無駄は無くしていこうな方針で2点対応。 1-1. スプレッドシートの廃止 シミュレート結果の確認＋Excelファイ
【図解】Dockerの全体像を理解する -中編- - Qiita
この記事は何か イメージやコンテナなどの基本からdocker-compose、docker-machine, docker swarmなどのDocker周りの様々な概念の全体像を整理して、Dockerの仕組みを理解するための記事 対象読者 ・Dockerって何？ ・Dockerちょっと勉強したけどDocker compose？ Docker machine？ Docker Swarm？ 色々ありすぎて意味不明 という方 中編では、「データマウント(volume), Docker Network, Docker Compose」 について書いて行きます。 前編はこちら ④ Dockerにおけるデータ管理 起動したコンテナ内で扱う動的なデータは、読み書き可能な最上レイヤー(コンテナレイヤー)に置くこともできますが、 ・コンテナが削除された時点でそのコンテナ内のデータは消える ・コンテナ間でデー
サーバレス（AWS Lambda, S3）なウィルス対策（ClamAV） - Qiita
はじめに AWS Lambdaでアンチウィルスソフト（ClamAV）を動作させ、AWS S3のオブジェクトをチェックできるようにします。 できるようになること ウィルスチェック済みのオブジェクト av-status: CLEAN タグが付与されます。 ウィルス感染を検知したオブジェクト av-status: INFECTED タグが付与されます。 感染したオブジェクトをGETしたときの応答 ステータスコード403と共に以下のXML応答があります。 アンチウィルスソフトはClamAVを利用します。ClamAVは、npmのアンチウィルスソフトとしても利用されているオープンソースです。現時点で660万種のウィルスを認識します。 S3バケットにオブジェクトをアップロードすると、Lambda上のウィルスチェックソフトがS3のオブジェクトをスキャンしウィルスかどうか判定します。 ウィルスチェックでクリ
デザイナーがこうやってGit覚えて大好きになったよ♡ - Qiita
はじめに こんにちは！nanapiデザイナーのyunicoです！「Git Advent Calendar 2014」の15日目を担当します（^o^） 今年はなんか色々GitGit言っていた年だったので、最後にアドベントカレンダーに参加しちゃいます！わいわい！去年からすると、まさか一年後にGitのアドベントカレンダーに参加しているとは思いもよりませんでした〜。感慨深いものです！よろしくお願いします＜(_ _)＞ 前置きと今年やったことまとめ TechBlogでGitについて書いた nanapi勉強会でTL GithubKaigiでTL PatchworkTokyoでメンター< Gitが大好きになった♡というブログを書いたら色々ご縁があり、3回ほど登壇しました(╹◡╹) nanapi勉強会vol.2では「 GUIじゃなくてターミナルからコマンドでGit使うと便利！」という話、GithubK
Qiitaで技術系の記事を書く時に気をつけていること - Qiita
技術系の文章を書く際、「ここを気をつけているだけである程度読みやすい文章となる」といったポイントをいくつかご紹介したいと思います。 はじめてQiitaに投稿する人や、そうではないにしても、文章の品質を気にされるかたの助けになればと思います。 文章外のコンテンツ編 サンプルコードはできるだけ豊富に用意しましょう。 Qiita記事は、いわばドキュメントなので、文章が重要であることは当然です。 しかし、わかりやすさで言えば、エンジニアではコマンドやソースコードのほうがわかりやすい場合も多々あります。 不要であればどちらかを読み飛ばすことも可能な上、片方ではしっくりこない人は情報を補完しやすいので、できるだけサンプルコードは豊富に用意しましょう。 サンプルコードが肥大化してきた場合、GitHubにおいてやるのも一つの手かもしれません。 日付は正しく記しておきましょう。 コメントより。 Qiitaの
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