独断と偏見でまとめる2024年10月現在ゼロから学んで今から生成モデルをコーディングできるために必要な知識集 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 所属大学にて9月に1日で機械学習なんもわからん状態から生成モデルを組めるようになろうというワークショップをした。普通に考えて参加者側の視点に立ったら無理なんだが, まあとにかくそういうイベントをやった。やってみたところ, 「何話してるのかわからん」という感想が多く大絶賛だった(反省しています)。 ただワークショップ中にきた質問が結構自分も最初のころは躓いたところだな〜〜というものも多く, ワークショップ中にきた質問点をまとめていけば案外生成AIをフルスクラッチで作れる技術者になるためのTips集が作れるのではないかと思い, この記事を書
【図解解説】これ1本でGitをマスターできるチュートリアル！【完全版】 - 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、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回は記事1本で初心者が必要な知識を全て学べるGitチュートリアルを紹介していきます。 世の中にはたくさんのGitに関する教材があります。しかし、真に良いと思える教材はありません。 もちろん私も4年前はGitという言葉を知らない状態から、書籍などで学習をしました。 しかし、書籍で知識を得たとしても実際にコマンドを使って実践的に学んだわけではなかったのでほとんど身になりませんでした。 私が思う世の中にあるGitの教材のイケてない点は2つです。 結局ほとんどの
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
Go 言語の context を基礎から実践まで解説 - Qiita
はじめに こんにちは、エンジニアの清水です。 私は業務で Go を書いているのですが、context についての理解が浅いことでエラーに遭遇したので、勉強のために記事を書いてみました。 この記事では、実際のコード例を交えながら Go 言語の context パッケージの基本から実践的な使用方法まで解説していきます。 また実際に私が遭遇したエラーの例も交えて context の陥りやすい落とし穴についても解説します。 context の基本 context とは何か contextは、Go の標準ライブラリに含まれるパッケージで、API やプロセス間でリクエストスコープの値、キャンセル信号、デッドラインなどを伝播するための仕組みを提供します。 なぜ context が必要なのか リソースの適切な管理：不要になった処理を適切にキャンセルし、メモリや CPU などのリソースを解放できます。 タイ
プロジェクトにおける見積もり方法の種類と比較 - Qiita
例えば要件定義の期待値は、上記の計算式に当てはめると (0.5 + 4×1 + 2) / 6 = 1.17時間になります。 類推見積もり 具体例 「Aという機能を持ったシステムを開発するのに、前回は3ヶ月かかった。今回のシステムも機能が似ているので、今回も3ヶ月程度で開発できるだろう。」 特徴 過去の類似プロジェクトのデータに基づいて見積もるため、迅速に概算を出すことができます。 （これ、実はみなさん日常で何気なくやっているのではないでしょうか？？） 注意点 今回のプロジェクトと過去のプロジェクトが完全に同じであるとは限らないため、誤差が生じる可能性があります。 ボトムアップ見積もり 具体例 システム開発プロジェクトの場合 要件定義：1週間 設計：2週間 プログラミング：4週間 テスト：2週間 総合計：9週間 特徴 プロジェクトを細分化して見積もるため、より詳細で正確な見積もりが可能です。
Let's EncryptのSSL証明書更新時にサービスを再起動する - Qiita
Let's EncryptでSSLサーバー証明書を更新する際にはcronなどを使ってcertbot-auto renewを定期的に実行していれば証明書の残り有効期限が30日を切ると自動的に新しい証明書を取得してくれるのでとても便利ですが、一般的にSSLサーバー証明書が更新された場合には、その証明書を使っているサービスなどの再起動がも必要となるのですが、このサイト(Qiita)でも古い記事だと以下の様に--post-hookオプションでサービスの再起動をするように推奨している記事が多く見られますが、実は--post-hookだと証明書の更新の有無に関わらずパラメーターで指定した処理が行われてしまうため、場合によっては色々と不都合が起こります。 # ./certbot-auto renew -q --no-self-upgrade --post-hook "service httpd rest
dnfで特定のバージョンのパッケージをインストールする - Qiita
目的 almalinuxを用いるとき、パッケージ管理ソフトはyumかdnfを用いると思う。今回はdnfを用いた時に特定のバージョンのパッケージをインストールする方法を解説する。 想定 phpをインストールする時はdefaultでversion7.2がインストールされてしまう。この時、8.0をインストールしたい。 確認 まずは、インストール出来るパッケージのリストを確認する。 dnf module list php AlmaLinux 8 - AppStream Name Stream Profiles Summary php 7.2 [d] common [d], devel, minimal PHP scripting language php 7.3 common [d], devel, minimal PHP scripting language php 7.4 common [d]
AlmaLinux 9にNginx 1.22をインストール（AppStream） - Qiita
はじめに Application Stream(AppStream)を利用してAlmaLinux9にNginx1.22をインストール 親記事：Nginxの各種インストール方法とEOLまとめ サポート 本手法で導入した場合、Red Hat Enterprise Linux Application Streams Life Cycle - Red Hat Customer Portalより、2025-11がEOLだと思われる。 それ以降に報告された脆弱性や不具合への対応は実施されない可能性がある。 LOG インストール # cat /etc/redhat-release AlmaLinux release 9.2 (Turquoise Kodkod) # yum module list nginx Last metadata expiration check: 0:00:02 ago on F
Python FastAPIで構築する実用的データ統合パイプライン: 天気・交通APIを例にしたジェネレータ活用術 - Qiita
はじめに こんにちは、皆さん。今回は、FastAPIを使用して天気予報APIと交通情報APIを作成し、それらから取得したデータを効率的に統合する方法について、Pythonのジェネレータを使用したアプローチを紹介します。この例を通じて、複数のデータソースを組み合わせることで、日常生活の計画をより効率的に立てる方法を学びましょう。 目次 はじめに 環境準備 FastAPIを使用した天気・交通APIの作成 ジェネレータを使用したデータ統合 動作確認と日常生活への応用 パフォーマンスと拡張性 まとめ はじめに 日々の生活において、天気予報や交通情報は私たちの行動計画に大きな影響を与えます。本記事では、これらの情報を提供する2つのAPIを作成し、それらからのデータを効率的に統合して活用する方法を紹介します。 環境準備 まず、必要なライブラリをインストールします： from fastapi impor
モチベーション高く『継続』して勉強する技術 - Qiita
はじめに 疲れたら山頂を見るな。振り返ろ こんにちは、Watanabe JIn(@Sicut_study)です。 今回は「努力する」「継続する」ために知っておくべき考え方やテクニックについて紹介していきます。 あなたは努力が得意でしょうか？ 努力ができる/できないは才能で決まっています そしてこの才能は後天的に身につけられるものとなっています。 私の周りをみてみると「継続」が得意な人はかなり少ない印象です。 つまり世の中的にも、継続が得意という人は、得意でない人よりも圧倒的に多いのではないかと思います。 多くの人が苦手とする「続ける」という行為ですが、これには考えとやり方が存在していて、これらを理解して実践することができれば才能が身につくようになります。 想像してみてください。あなたが続けていこうと意気込んだけど3日で終わってしまったこと、今でも続けていたらどんな未来が待っていたでしょうか
スクリプトで楽しむBlender：3Dデータを簡単に作り出すテクニック - Qiita
はじめに 3Dプリンターで色々作って遊んでます。造形するデータは3DCGソフトのBlenderを使っています。 Blenderで3Dデータを作る人は珍しくないと思いますが、私のようにスクリプトで3Dデータを作る人は少ないかもと思い、その方法を紹介することにしました。 （私が3Dプリンターで作るものは留め具や固定台だったりとカクカクしたものが多いです。そーいうものを色々作っていくうちに、独特なスクリプトになりました。） スクリプトを使う利点とは 私が3Dデータの作成にプログラムを使う理由は便利だから。 例えば、大量の穴が開いた板を作るときにプログラムのforループを使うことができます。 穴の大きさや位置を変えたい場合は、プログラムのパラメータを変更し再実行するだけです。 これはスクリプト実行時の様子です。プログラムを実行するだけで穴あきの板ができます。プログラムさえ書いてしまえば、実行するだ
特別な理由なしにgit-flowを新規採用するべきではない - Qiita
私がこれまでGitの研修講師やブランチ戦略のコンサルティングをおこなってきた経験に基づいて、この記事を書きます。 Gitのワークフローについては自転車置き場の議論になりがちであまり乗り気がしないのですが、最近少し発見があったのと、実際に多くの現場で明らかにフィットしないのに git-flow を検討したり採用したりしようとして苦労をしている様を目撃することが多いので書くことにしました。 この記事で主張する内容はタイトルの通りですが、まず前提として以下を宣言しておきます: 全てのケースに100%フィットするようなワークフローは存在しない git-flowがフィットするケースも探せばあるかもしれない 例えばすでに何年もgit-flowでうまく回せてるよ、など どのようなワークフローを採用するかは最終的にはあなた（のチーム）が判断すべき さて、 git-flow は 2010年1月「A succ
postgresqlのログについて（場所と設定内容） - Qiita
Postgresqlの設定ファイルの場所を良く忘れるので、備忘録的にメモ ※バージョンによって異なるので要注意 ファイルの置き場所 /var/lib/pgsql/ log_min_duration_statement 文の実行に少なくとも指定したミリ秒数かかった場合、それぞれの文の実行に要した時間をログに記録します。 0に設定すれば、すべての文の実行時間が出力されます。 -1（デフォルト）は、文実行時間の記録を無効にします。 例えば、250msと設定した場合、250msもしくはそれ以上長くかかった全てのSQL文がログとして残ります。 log_connections これにより、クライアント認証の成功終了などのサーバへの接続試行がログに残ります。 log_disconnections セッションの終了をログします。 ログ出力の情報はlog_connectionsと同様で、更にセッションの経過
DMARC「p=reject」 設定後の変化 - Qiita
はじめに DMARCポリシーをp=rejectに変更しました。DMARCに取り組もうとしたきっかけや、取組の経緯は、以下のブログに書いてます。 DMARCとは そもそもDMARCとはって話はいろいろな人がいろいろな記事をあげてくれているので割愛します。このへんの記事や、Youtubeがわかりやすいです。 DMARC「p=reject」設定後の変化 DMARCは認証されていないor認証が不十分なメールを受信側のメールサーバーで検疫or削除してもらうことができる設定です。ポリシーをquarantine （検疫）以上にしておけば、非正規なメールが送信先ユーザーのメールボックスに届きにくくなります。 弊テナントではDMARCポリシーを設定する前は、弊社ドメインになりすましたと思われるメールが 1日10,000通前後 送信されていることが観測されていました。 それが、DMARCポリシーをp=quar
KFold最適化テクニック～StratifiedKFoldを超えろ - Qiita
TL;DR KFoldのseedをたくさん試して手元のCVスコアを上げるのは有効なテクニックである それが有効であることの数学的証明はないが、Stratified KFoldという機能の存在が傍証になっている これが効いてSignateCup2024で銀メダル取れた。しかも自分の時間は４時間ほどしか使わなかった。この省エネ入賞は全参加者中でもトップレベルのはず。 ただし、データ量が少なめのコンペ向け。実務でどれだけ役立つかは不明、というか役に立たないことのほうが多そう はじめに 機械学習の分野では、KFoldというテクニックがあります。KFoldの基本については他に優れた記事が多数あるので解説はそちらを参照してください。要は、訓練データをうまく分割して独立した複数のモデルを作り、そのアンサンブルを最終的なモデルとすることで成績向上を目指す、というものです。 その派生形で、Stratifie
network.targetとnetwork-online.target（備忘録） - Qiita
[root@tabi ~]# cat /etc/redhat-release Rocky Linux release 8.4 (Green Obsidian) network.targetとnetwork-online.target 半年前の自分に教えたい systemd のハマりどころ ネットワークを利用できるまで待つ必要があるサービス Wants=Network-online.target After=Network-online.target ネットワークを利用できるまで待つ必要のないサービス After=Network.target systemdのオプション Requires 前提Unitが起動に失敗した場合、このUnitを起動しない Wants 前提Unitが起動に失敗しても、このUnitを起動する 起動順序 network-pre.target NetworkManager.
Linuxカーネルパラメータのチューニング＆設計 - Qiita
Linuxカーネルパラメータのチューニング＆設計 0.目的 【カーネルパラメータのチューニング】を修得する目的は、サーバの特性を理解し、それぞれに合ったカーネルパラメータのチューニングすることでリソースの有効活用をできるようになることを目的とし、私個人の経験を元にした見解を以下の記事に掲載します。 1.最初に サーバには、それぞれ必要なリソース特性があり、それに合わせたカーネルパラメータのチューニングが必要となります。 世の中の流れはオンプレよりクラウドに移行してはいるので、カーネルパラメータのチューニングよりスケールアップなりスケールアウトするなりの対応をすべきなのでしょう。 ですが、カーネルパラメータのチューニングを知らないとどちらを選択すべきかも理解しずらいと思いますので軽率には出来きません。(待ち行列理論もしらないといけませんが) また、最近のLinuxはデフォルト値が大きくなって
Python理事会が古参開発者を追い出して開発者コミュニティが騒動に - Qiita
どういうわけか日本では一切話題に上がっていないのですが、Pythonの開発者コミュニティでなんか問題が起きているようです。 どうも話が様々なスレッドにとっ散らかっているうえに半分はDiscordや非公開のところで動いているみたいなので、読み取れていないところが色々あるかもしれません。 誰かが補足してくれるはず。 Proposed bylaws changes to improve our membership experience 最初のきっかけはこのスレッドです。 これは規約の一部を変更する提案であり、その中でも3番目の提案であるAdds provision to remove Members by vote of the Board of Directorsという変更が注目を浴びました。 Python財団にはフェローという制度があり、これはPythonエコシステムやコミュニティに優れた
2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊 - Qiita
2023年版データ分析の100冊 が好評でしたので、2024年版を作りましたよ。 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせて理論のほかはPython本のみにしています 「本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！」と去年書いたのですが要望0 あはは、Rの本は今回撲滅しました！ こういうリストを挙げる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、未読本は削除しました 最近好著連発なので読んでいる途中だけど挙
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【小ネタ】Ubuntuで再起動が必要な状態かどうか確認する - Qiita
