いつか起業したいエンジニアへ - Qiita
はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう！』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の
オンプレエンジニアがAWSを触って思ったのと違うと感じたこと - Qiita
はじめに この仕事を始めた当初(約20年前)はオンプレミスという言葉がありませんでした。いや厳密には私の周りではパブリッククラウドとオンプレミスを分けて話す人はおらず、インフラ構築といえば今でいうオンプレミスが中心でした(世の中的にはパブリッククラウドがサービスとして存在していました)。オンプレミスみたいに新しい概念が出てきた時にそれまでの概念を説明するためにできる言葉をレトロニムというそうです。 私が本格的にパブリッククラウドの仕事をし始めたのは約3年前でAWSでした。研修ではAzureを先に触れていたのと、この本を読んでいたという知識があった程度です。 ここではずっとオンプレミスのインフラ構築をしていた私がAWSに触れて最初に戸惑ったことを記事したいと思います。また、戸惑いましたということだけ書いても学びがないため対応したことも併せて記載します。AWSに慣れている人からすれば常識ですが
ブラウザ開発者ツールのネットワークタブに表示されない情報送信手法 - Qiita
はじめに はじめまして、セキュリティエンジニアのSatoki (@satoki00) です。今回はブラウザの開発者ツールのネットワークタブから隠れて、Webサイト内の情報を送信する手法をまとめます。所謂Exfiltrationというやつです。中にはCSPの制限をBypassするために用いられるテクニックもあります。CTFなどで安全に使ってください。 前提 発端はWeb上でテキストの文字数をカウントできるサイトが閉鎖する際の話です。カウント対象のテキストデータがサイト運営 (やサイトを改竄した攻撃者) に盗み取られていないかという議論が巻き起こっていました。「盗み取られていない」側の主張は、ブラウザの開発者ツールのネットワークタブにリクエストを送信した形跡がないというものでした。ここで ブラウザの開発者ツールのネットワークタブに表示がなければ外部へデータを送信していないのか？ といった疑問が
Chat Vectorを使って日本語LLMをチャットモデルに改造する - Qiita
はじめに Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages という論文では、LLMの学習済み重みパラメータの足し引きによって、事前学習済みモデルに対話能力を与えることができるという結果が示されています。 具体的には、英語で事前学習されたモデル（以下ではベースモデルと呼びます）と、ベースモデルを指示チューニング (instruction tuning)してチャット形式の対話ができるようにしたモデル（英語チャットモデル）、ベースモデルを英語以外の言語で継続事前学習したモデルの３つのモデルを用います。 英語チャットモデルの重みからベースモデルの重みを引いたものは、チャット形式で対話ができる能力を表したベクトルであり、そのベクトルを
超簡単にChromeの拡張機能を作ってみる【誰でもできるよ】 - Qiita
はじめに みなさんはChromeの拡張機能を使っていますか？ 僕も使っていますが、案外Chromeの拡張機能を作るのは簡単です。 今回は、普段の業務の効率を上げるのも兼ねて自作してみました! 最低限準備するもの manifestファイル Javascriptファイル ぶっちゃけ、これだけで動きます。 実際に作ってみよう それでは実際に作成していきましょう。 今回はDとVを押すだけで、Markdownのリンクを作成する拡張機能を作成していきます。 まずは、manifestファイルから設定していきます! manifestファイル を参考にして、備忘録も兼ねて説明していきます。 今回は、最低限の設定を行います。 { "manifest_version": 3, "name": "Create markdown link", "version": "1.0.0", "icons": { "16":
元ひきこもり37歳業務未経験女性がバックエンドエンジニアとして地方で採用されるまで - Qiita
実務未経験、独学でプログラミングを勉強し、応用情報技術者試験に合格、ポートフォリオとしてのWebアプリケーションを制作し、地方のIT企業に就職にしました。 34歳のころからプログラミングの勉強を始め、ITエンジニアとして就職することに憧れていましたが、まさか実現できるとは…と自分が一番驚いています。どんなことをしたのか、こちらの記事でまとめたいと思います。 結論 34歳（35歳目前）から初めてプログラミング学習を独学で開始 放送大学を卒業、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験に合格 ポートフォリオを制作、応募先に提出 37歳で地方（東京以外）のIT企業（Web受託がメイン）に試用期間の3ヶ月間契約社員として働き、正社員に 提出したポートフォリオについてはこちらの記事で解説しています。 就職できたと思う要因 ポートフォリオを完成させ、GitHubでコードを公開、Qiitaで解説記事を書いた
インタプリタは「コードを1行ずつ機械語に変換する」はガセネタ - Qiita
はじめに 多分これはガセネタです。おそらく日本だけで出回っているガセネタです。インタプリタにはそのような定義はありません。インタプリタは「ソースコードを読み込んで意味を解釈して実行するプログラム」 です。「1行ずつ」は些細な間違いとして「機械語に変換する」は完全に間違いです。ある程度詳しい人にとっては常識だと思うのですが。 おそらくコンピュータは機械語しか動かせないから、インタプリタも最終的に機械語に変換しているはずだという間違った思い込みからこのガセネタは広まってしまっているのでしょう。機械語に変換するのは面倒な処理です。速くなるかもしれませんが変換処理しなくて良いのだから普通はしませんよ。 コンパイラとインタプリタの定義 コンパイラとは コンパイラとは、ソースコードを元に実行可能なプログラムを生成するためのプログラムです。ユーザーは（ソースコードではなく）別に生成されたプログラムを実行
「JavaScriptで要素をドラッグして移動する簡単な方法」という記事が初耳だらけだった件 - Qiita
はじめに まず↓の記事を見てない方はぜひ見てください！ 自分にとってはこの記事には「えっ、ナニコレ！」なテクニックが多く、特に解説もなかったのでいろいろ調べてたら休日が消えてました... なのでその時間の供養もかねて、自分が知らなかった部分を中心に、僭越ながら元記事の解説を書いてみたいと思います。 ちなみに、以下が元記事のコードそのままを実装したものです。たしかに掲載コードだけで要素がグリグリ動きますね。 See the Pen js-drag-move-original by www-tacos (@www-tacos) on CodePen. 初耳1: $img まずコードのここ <img id="$img" src="https://js.cx/clipart/ball.svg" width="40" height="40"> <script> $img.onpointermove
フリーWi-Fiを使ったら秘密情報を抜かれる経路にはどのようなものがあるか - Qiita
ゴールデンウィークのはじめ（4月29日）に投稿された以下のツイートですが、5月7日20時において、1,938.8万件の表示ということで、非常に注目されていることが分かります。 我が名はアシタカ！スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた。どうすればよい！ pic.twitter.com/e26L1Bj32Z — スタバでMacを開くエンジニア (@MacopeninSUTABA) April 29, 2023 これに対して、私は以下のようにツイートしましたが、 これ入社試験の問題にしようかな。『スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた』と言う事象に至る現実的にありえる脅威を説明せよ。結構難しいと思いますよ。 https://t.co/LH21zphCTV — 徳丸 浩 (@ockeghem) April
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦 - Qiita
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦Pythonpandasデータサイエンス統計検定 はじめに Pandasで大量データを扱って処理時間にイライラしたことはないでしょうか？ なんと、Pandasを従来のコードを変えずに高速化するライブラリィが出たみたいです。 NEC研究所が出したFireDucks 🔥🐦 というライブラリィで、ベータ版が無償公開されています。 しかも CPU環境でも高速化されるみたいです。詳細は下記のサイトを参照してください。 ベーター版ですが無償とは素晴らしいですね！ 早速検証してみましょう。 環境 FireDucksの利用方法には、「インポートフック」、「明示的なインポート」の２種類があります。 「インポートフック」の場合は、pythonの起動時にオプションを指定することでコードの書き換え
Julia の（による）新常識 - Qiita
初めに この記事は、Julia Advent Calendar 2023 の14日目の記事です。 今年、私が少しずつ書いてきた Julia の入門書（『実践Julia入門』）が出版（商業出版）されました。 これ早く出したかったんです。できる限り早く Julia ユーザの皆さんに届けたかった。 その理由は、『これさえ読んでおけば Julia の基本はばっちり押さえられる』言い換えると 『「それこの本に書いてあるよ」と言う言葉で Julia の基礎知識を共有できる』 ことを目指して書いてきたからです。 特に Julia の概念と仕様と基本機能については広く深く丁寧に書き切ったつもりであり、ある程度「それこの本に書いてあるよ」と言えるような内容になっていると自負しています。 とは言え、見てほしい読者全てにはまだまだ行き渡っていないのだろうな、というのが正直な実感です。 なぜなら、今年（拙著が出版
コンマ演算子の使い道の話 - Qiita
これは何？ return の後ろにカンマ演算子で区切ったステートメントを記述し、最右のステートメントを返すことに有用性があるかどうか知りたいのです。 という記述を読み、そこに限定せずに コンマ演算子が役に立つパターンについて考えた。 とはいえ、 return 式, 式; が念頭にある。 そもそも そもそも、コンマ演算子は C 言語に由来する。 と言いたいところだけど、よく知らない。BCPL には無かったようなので、B言語か C言語なのかな。 いずれにせよ、C言語がきっかけで広まったと思う。 可読性の低下に寄与 コンマは演算子以外の用途でも使われるのでコンマ演算子なのかそうじゃないのかを判断するのがめんどくさく、可読性の低下に寄与しやすい。 a=(b,c); // コンマ演算子 a=f(b,c); // 引数区切り a=g((b,c)); // コンマ演算子 a=typeof(b,c); /
1行で発狂するコード - Qiita
人は1行の記述で死ぬこともある 公開からコンスタントに閲覧をいただいている以下の記事。需要がありそうなので、もう1つ記事を書いてみようと思う。 題材は前回同様のJavaScriptのクソコードではあるが、前回は冗長を極めたクソコードであるのに対し、今回はたった1行である。 1行なのに、なんと示唆深いに富む(決してほめていない)コードだろうか。 不可思議なコード では、実際に見てみよう。 return a = a >= 10 ? 10 : a >= 5 ? 5 : a >= 3 ? 3 : a >= 2 ? 2 : 1, z * a; これを見て、何が return で返されるかわかります？ 代入演算子 最初見たとき、代入文 a = ××× の評価値って何になるのかな？ a が return されるのかなと思いました。 割り当て操作は、割り当てられた値として評価されます。 JavaScrip
macOSでもWSLみたいなLinux環境を手に入れる - Qiita
macOSでもLinuxの仮想環境が欲しい時はある Dockerを利用するなど、macOSであってもLinux環境が欲しい時はあります。 Microsoft365や、Adobe CCなど、macOSかWindowsでしか使えないプロプライエタリなソフトウェアを使う、開発もほとんどの場合macOSネイティブで問題ない、でもDockerも使う、などのように主たる作業はmacOSでやりながらLinuxもちょっと使わないといけないということは多々あります。 VirtualBoxなどを利用することによって、仮想環境にLinuxをインストールし利用することはできますが、WindowsにおけるWSL (Windows Subsystem for Linux) のようにネットワークやファイルシステムが統合されたように見える環境を構築するのは面倒です。 そこで、"macOS subsystem for Li
祖母が就寝するとDBインサートができなくなる - Qiita
世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま
[解説]Pythonを用いた株価・経済データの取得方法をまとめてみた - Qiita
pandas-datareader をちゃんと理解して使おう 自己紹介 慶應義塾大学 経済学部 3年生(2024/2/2時点)のアギラーです。 現在は「金融 x データ分析」を中心に学習中 ゼミの研究での学習を備忘録としてまとめていきたいと思います。 X(Twitter): @KlynoAgular Portfolio: klynoroales-aguilar.com pandas-datareader とはなにか pandas-datareaderとはpythonライブラリを用いて外部APIを叩いて様々なデータを取得できる便利な道具です。特に金融関係(株価・経済指標など)を取り扱う際は必ずと言っていいほどお世話になるライブラリです。 実はアップデート(もしくは自分のパソコンのバグ??)の都合でyfinanceでのデータ取得が出来なくなってしまったため、いっそのことpandas-datar
![[解説]Pythonを用いた株価・経済データの取得方法をまとめてみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9955ecdba0ff8f1dc74a67e4f60bfd33ae7bd843/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBhZ3VpbGFya2x5bm8mdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTA1YTA1NzcxMzYwM2FjNTI0MTZjZGE2MTI0OWUwZDYy%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df599db8360833762f31f45c48bd94373)
【JavaScript】querySelector よりもパワフルに DOM からノードを取得しよう！【XPath】 - Qiita
const getNodesByXPath = (xpath) => { const result = document.evaluate( xpath, document, null, XPathResult.ORDERED_NODE_SNAPSHOT_TYPE, null ); return [...Array(result.snapshotLength)].map((_, i) => result.snapshotItem(i)); }; const nodes = getNodesByXPath('//div'); nodes; // [div, div, div, ...] 3. XPath とは 3.1. 概要 XPath とは XML 文書（HTML 含む）のさまざまなノードを指し示すことができるパス文字列のことです。 XPath は XML Path Language の略
机から離れて論文を大量に読む方法（NGK2024S） - Qiita
これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら
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「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita
