MarkdownAIで子ども向けスマホ動物園を作ってみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024年のアドベントカレンダーで、マークダウン記法で記述して簡単にウェブサイトやアプリが作れるMarkdownAIというサービスを知りました。 そこで、お出かけ先でもスマホで楽しめる子ども向け動物園アプリをMarkdownAIで試作してみました。 作ったもの「MarkdownAI動物園」 今回作成したのは「MarkdownAI動物園」というスマホで使える、簡単なアプリケーションです。 以下のリンクから実際にアプリを使えるのでぜひ試してみてください。 MarkdownAI動物園 ※スマホで使う想定のため、PCだと見づらい部分があります
Roo-Clineを使ってみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 作成日：2025年1月6日(月) １．はじめに 本記事では、Visual Studio Code拡張機能「Cline」をベースにした自律型AIコーディングアシスタント「Roo-Cline」を紹介します。Roo-Clineは、高速かつ柔軟な機能と革新的な自律機能を備え、開発者コミュニティから注目を集めています。このパワフルなツールにより、開発作業の生産性を大きく向上させることができます。 以下では、Roo-Clineの概要と特徴を説明し、続いて主要機能や対応APIプロバイダーについて詳しく解説します。さらに、実際の開発現場での活用事例や、
NginxとApacheって何が違うの？？ - Qiita
はじめに Webサーバーを使うときに、NginxとApacheって言葉よく耳にしますよね。 ただその違いっていまいち良くわからなくないですか？？（僕だけだったらすみません笑） ちなみに僕は「Nginxの方がなんか人気だし良さそうな気がする。。。」という何の根拠もないイメージしか持っていませんでした。 さすがにもう少しちゃんと理解したいと思い、今回はこの違いを記事にしてみました。 ぜひぜひ最後まで読んでみてください〜！ ※ちなみにNginxとApacheはそれぞれ、「エンジンエックス」「アパッチ」と読みます。 そもそもNginxとApacheとは？ NginxとApacheはWebサーバーのソフトです。 サーバーにこれらのソフトをインストールすると、Webサーバーとしての機能をもちます。 Webサーバーソフトにおいて、2021年12月時点でNginxとApacheが圧倒的シェアを誇っています
Pythonの非同期処理: これだけは知っておきたい！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonコルーチンの開発プロセスと新旧コルーチンの深層分析 1. Pythonコルーチンの歴史的進化 Pythonの長い開発の歴史を通じて、コルーチンの実装はいくつかの大きな変更を経てきました。これらの変更を理解することは、Pythonの非同期プログラミングの本質をよりよく把握するのに役立ちます。 1.1 初期の探索と基本機能の導入 Python 2.5：このバージョンでは、ジェネレータに.send()、.throw()、.close()メソッドが導入されました。これらのメソッドの登場により、ジェネレータは単なるイテレータ以上のもの
【競プロ】ヒューリスティックコンテストで戦うヒント - Qiita
はじめに 本記事はAtCoderのヒューリスティックコンテスト(通称AHC)で問題に取り組む際の考え方やヒントを筆者の経験をもとにまとめたものです。 ヒューリスティックコンテストでは、ビームサーチや焼きなましといった典型的な手法がよく使われます。しかし、最近のAHCではこれらの手法に素直に持ち込めない問題も増えています。筆者は2年ほど前に競プロ〜ヒューリスティック/マラソン事始め〜という記事で、どの手法に持ち込めば良いかという考え方を紹介しましたが、それだけでは対応が難しい問題が増えていると感じています。 本記事ではこうした状況を踏まえ、少しでも参考になるような「ヒント」を紹介していきます。 想定読者 アルゴリズムコンテストに参加し他ことがあるが、ヒューリスティックコンテストは未経験の(または挫折した)方 ヒューリスティックコンテストの初級〜中級者 考察編 1. 粗視化する 盤面サイズが2
V8の奥に潜むプログラミング言語 Torqueを触ってみた - Qiita
はじめに 「JavaScriptのMath.Powはなぜ速いのか」という質問を読んでいたら、V8の組み込み関数に「Torque」という言語が使われているという記述を見つけました。 高速化のために、プログラミング言語処理系の中だけで使われるプログラミング言語...ロマンを感じずにはいられません。実際にTorqueを動かしてみましょう。 バージョン V8: 記事執筆時点（2022/9/18）のmainブランチ 言語の概要 TorqueはV8組み込み関数の最適化処理を記述するために使われています。C++ではなくあえて別言語を使うのは、ロジックの可読性を上げるためだそうです。 プログラミング言語 V8 Torqueによって、V8プロジェクトに貢献する開発者は無関係な詳細実装に煩わされることなく、VMへの変更の意図に専念し変更を表現することができるようになります。この言語はECMAScriptの仕様
[競馬AI] スクレイピングしない競馬データの取得とデータ構造について - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 結論から先に言うと 自分が知っている限り、スクレイピングをせずに競馬のデータを取得するには大きく分けて3つある 基本的にすべて有料 毎週・毎日最新のデータを手に入れるには、継続して費用を払う必要がある。 一方で、過去のデータについてはまとめて取得しておけば、再度そのデータを閲覧するためには費用は掛からない。 (DBやローカルに保存されているので) JRA-VAN DataLab 中央競馬のデータを取得することができる。 主に.NET Framewoerk系の言語でデータを取得することができる。 後述の方法で、RDB経由でデータを取得する
![[競馬AI] スクレイピングしない競馬データの取得とデータ構造について - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/70171d274bf90752e305ca60d2858d9f746cee80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGOTY2NzUlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE2NjI3NTYyMDk_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9MzZiNGJiMmZlYjExMmEwYmU2ZWI0MDcxOTkwMzg4YWE%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253De15fa9c077176d467bbcd1b8596dcda0%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBtYXNhY2hhY28mdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1jYWI5ZTAzNTEzMTA0OGYyOTlhOGFmYTRhODdiZWFmYQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3bab82d9bc820dca8e506268e3413f7c)
本番環境などでやらかしちゃった人 - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiita
本番環境などでやらかしちゃった人のアドベントカレンダーです。 本番環境にかぎらず検証環境のやらかしでも参加どうぞ。 2024年も残りわずかになってしまいました。明るい2025年にするために、惨劇を繰り返さないために、書きたくない報告書を書かなくてすむように、みなさんの「やらかし」を共有しましょう。 以下の２点については、記載をお願いします。 その「やらかし」はなぜおきてしまったのか その「やらかし」を起こさないために次どうすればいか 参加者の方に書いていただいた知見は、きっと今後の誰かの役立つと思います。気軽に参加ください。幸運なことにまだ「やらかし」のない方もどうぞ購読ください。 本番環境などでやらかしちゃった人 Advent Calendar 2023 https://qiita.com/advent-calendar/2023/yarakashi 本番環境などでやらかしちゃった人 A
機械学習で競馬の回収率140%超を達成：開発までの話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 競馬の単勝回収率140%を達成した機械学習モデルの開発プロセスについて書きたいと思います。 この記事では、データ収集から実際の予測までの一通りの流れを説明します。このモデルによる実際の予測はNoteで公開しています。 Note：https://note.com/umaro_ai/ 0. はじめに 競馬は運の要素が強いと思われがちですが、実際には馬の能力、血統、調教師の技術、レース適性など、多くの要因が結果に影響を与えます。これらの数百にも及ぶ複雑な要因を人間が考慮するのは難しいため、機械学習は有効なツールとなります。 機械学習の大まかな
小さなテーブルへのALTER TABLE一撃でサービス停止。そこから学んだ惨事を繰り返さないためのルール作り - Qiita
こちらは NewsPicksアドベントカレンダーの9日目の記事です。 はじめに こんにちは。NewsPicks エンジニアの鶴房です。 フロントエンドの刷新プロジェクトにおいて、主にインフラとバックエンドを担当しています。 今回は私が以前起こしてしまったサービス全停止の障害の原因と、その再発防止策に関して記載します。 尚、弊社ではRDBMSとしてMySQLを利用しているので、この記事はMySQLに関する内容になります。 障害事象 今年の夏頃、約30分の間、NewsPicksのほぼ全てのサービスが停止してしまいました。 ユーザーは、その間、ログインも、記事を読むことも、記事にコメントすることもできない状態でした。 アプリを開くと、エラーメッセージが表示されるだけの状態で、障害の解消までずっとその状態が続いていました。 障害の直接原因 障害の直接の引き金になったのは、タイトルにある通りALTE
BigQueryの動的SQLでシャーディングテーブルを作成する - Qiita
課題 UniversalAnalyticsのBigQueryテーブルのデータ抽出において、UNNESTの処理によって想定外に処理量が増えてしまうケースがあります。 直近30日分を取得するクエリ 例えば以下のようなクエリでGAテーブルから直近30日分を抽出するとします。 DECLARE FROM_DATE, TO_DATE STRING; SET FROM_DATE = CAST(FORMAT_DATE("%Y%m%d", DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)) AS STRING); SET TO_DATE = CAST(FORMAT_DATE("%Y%m%d", DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 DAY)) AS STRING); SELECT date, ( SELECT MAX( IF (INDEX
DrupalをDockerでお試しで起動するまで - Qiita
FROM drupal:latest # Drushインストール RUN composer global require drush/drush \ && ln -s /root/.composer/vendor/bin/drush /usr/local/bin/drush \ && drush --version CMD ["apache2-foreground"] 上記のは公式イメージから Drupal をコマンドラインで操作するためのツール Drush を composer を用いてインストールしています。 なお、composer コマンドはベースイメージでインストールしているので特にインストール作業も無しにコマンドを用いて別途パッケージを追加することができます。 最後に CMD ["apache2-foreground"] で Apache を起動しています。 docker-com
Logseqの魅力を知るための(再)入門 〜 Obsidianと比較しながら - Qiita
ローカルファースト Obsidianは、ローカルファーストという考え方を打ち出していて、Evernoteなどがサーバ (クラウド) があることを前提に動いているのに対して、Obsidianは自分の手元のパソコンやスマホだけでも保存や編集をすることができますし、Obsidian Syncを使わなくても、GitやDropboxやiCloud Driveなどを使って、自分でファイルを同期することもできます。 Logseqも、Obsidianと同じローカルファーストのツールです3。つまり、特に課金などは必要ないし、Obisidianと同じようにパソコンやスマホから使え、自分の好きなツールで同期することができます。 Markdown ObsidianもLogseqも、どちらもMarkdown記法に対応しています。4 拡張機能 Obsidianとの機能的な違いとしては、執筆時点現在、Logseqはスマ
コンテンツセキュリティポリシー(CSP)ディレクティブまとめ - Qiita
Qiita 10周年記念イベント - 10年後のために今勉強しておきたい技術に参加しました！ はじめに 久しぶりのQiita投稿です。最近、Webサイトのセキュリティ、特にコンテンツセキュリティポリシー(CSP)に触れる機会がありました。今まで理解が曖昧だった、フェッチディレクティブのフォールバックルールや設定可能な値などをはっきりさせることができたので、調べたことを記事としてまとめることにしました。内容は、基本的にReactなどのWebアプリケーション制作時の経験に基づいています。 0. Webアプリケーション Webアプリケーションは通常、複数のアプリケーションから成り立っています。それらのアプリケーションは各々サーバー上に存在し、ブラウザーがインターネットを経由してやり取りします。ブラウザーは、現在アクセス中のWebアプリケーション自身(オリジン)と異なるサーバーにアクセスする際にH
Google AnalyticsのAPIでリアルタイムの閲覧者数が分かるノードを公開してみました。 #noderedjp - Qiita
Google AnalyticsのAPIでリアルタイムの閲覧者数が分かるノードを公開してみました。 #noderedjpJavaScriptNode.jsGoogleAnalyticsgoogleapiNodeRED こんばんわ、この記事はNode-REDアドベントカレンダー6日目の記事です。 Google AnalyticsのAPIを使うノードが無かったので作ってみました。 Webサイトなどの現在の閲覧者数がリアルタイムで分かります。 他のAPIなども触れたら良かったのですが、とりあえずアルファ版ということでリアルタイムの数字だけ取ってみました。 ちなみに、GA4のリアルタイムは過去30分間のユーザーという値になります。 例えば僕のQiitaの実際のアナリティクス画面で見ると13人が見ているらしいです。 これをこのノードを使うことでこんな感じで取得できます。 使い方はnpmのページなどを
GoogleアナリティクスのAPIをNode.jsから触る - Qiita
こんにちは、この記事は岩手県立大学アドベントカレンダー12日目の記事です。 先日Node-RED向けにGoogle Analyticsのノードを自作した記事を書きました。 この中で使ってる元の実装の紹介をしてみます。 Google Analyticsのバージョン - GA4 Google Analytics Data API (GA4)のデモを触っていくのですが、Google Analyticsは従来のユニバーサルアナリティクス(UA)とGoogle アナリティクス 4(GA4)があります。 GA4の方が新しいバージョンって認識で問題なさそうな気がします。 Google Analytics Data APIのサンプルを触る クレデンシャルとAPI利用の準備 こちらのクイックスタートを進めます。 Enable the Google Analytics Data API v1を選択して進めると
Geminiを使ったらKaggle初挑戦、参加期間10日間でも5位入賞できたので手法をすべて書く - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 一言で言うと？ この記事を一言で言うと、kaggleのあらゆる情報をマークダウン形式にしてまとめて(約50万トークン)、Geminiのプロンプトに入れたらいい感じだった！という内容です。 はじめに こんにちは！yukky_maruです。先日、KaggleのLLM 20 Questionsのwinner callが無事終わって賞金もいただき、一段落ついたので、今回自分が使った方法をシェアしたいと思います。 なお、この金メダルは半分くらいはGeminiのおかげです！ Gemini を活用しまくりました。ChatGPTやClaudeではない理
教科書・本を自動生成するツールをChatGPTで作ってみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 教科書をLaTeXおよびPDFファイルで自動生成するツールを作りました！ プログラムはGithubで公開しており、Google Colabで実行できます。 ツールの名前は、AutoGenBookとしました。 このツールにより、あなたのバックグラウンドを考慮した上で、あなたの知りたい分野の教科書を数十円くらいで作ることができます！！ 以下は「機械学習のための線形代数」についての教科書を出力した結果です。PDFはこちらに置いています。 Markdownでの出力にも対応しました（2024/10/19）。 数式だけでなく、プログラムも表示できま
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日本語入力で矢印（←↓↑→）を簡単に入力する方法・・・は、どこから？ - Qiita
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