英語が話せてプログラムも書けるようになったのでより就職が難しくなった件について - Qiita
英語が話せてプログラムも書けるようになったのでより就職が難しくなった件について 最初の記事にも書きましたが、日本を離れて１０年以上、外資系の企業にて外国人と働き、または交渉事などをまとめ、何処に行ってもそれなりに不自由しない英語力を獲得し、さらにロックダウン中から２年あまり、毎日毎晩独学でコードを書き続けたことによって獲得したプログラミングスキルによりウェブアプリなどを自作できるようにまでなった訳ですが、そうして身につけた能力をフルに生かして条件の良い働き口を見つけてこましたろ と思った時に、そういった能力が身を助けるどころか、よりレッドオーシャンの荒波に我が身を晒すことになったことに気付き、愕然としてこの記事を執筆しています。 英語ができることによって競争が激化 例えば、自分は英語も話せて、プログラミングも出来ますよ となった場合、勿論グローバルな企業にて雇用されることを期待する訳ですが
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？
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
StableDiffusionでリアルな人物画像を生成するための呪文（プロンプト）ヒント集 - Qiita
いい感じの画像を生成するコツ 話題の画像生成AI StableDiffusionですが、よくSNSで見るような高画質高品質リアリスティックな人物画像を生成するにはそれなりのコツがあります。 この記事では、どのような単語を使えば高品質な画像を生成できるか、例を紹介します。 StableDiffusionを使ってみるにはWebUIが便利です。以下のリンクから使い方がわかります。 ただ欲しい画像のテキストを入れるだけではだめ 例えば、女の子の画像が欲しいとします。 ただ"girl"と入力すると以下のような画像が出てきます。 悪くはないですが少しCGっぽいですよね、もう少し写真っぽい画像が欲しいです。 高画質を連想させる単語を入れる さて、ここで以下のように "best quality" や "high resolusion" など高画質を連想させる単語を嫌というほど入れます。 ちょっとびっくりす
【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
Udemyの番人がおすすめする講座 - Qiita
私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが、中でも個人的に良いなと思ったやつは、右バーのindexと題名に「👍」をつけておいた。下までスクロールするのがめんどくさい人は「👍」まで。 どうやら、この記事がUdemy Advent Calender 2023に参考記事になったようです。 ちょくちょく
グローバル企業が日本地図を作るとはどういうことなのか？ - Qiita
はじめに 私はこの3年近くにわたり、HERE Technologies（以下、HEREと書きます）の地図作り携わっています。この記事では、グローバル企業で日本地図を作るとはどういうことなのか？について、簡単にまとめます。 地図サービスはグローバル企業による展開が主流 2000年代なら、世界各国各地域にそれぞれ存在する地図会社が、その地域独自の文化を理解した上でサービスを展開することが多かったのですが、現在では具体的にはGoogleやAppleなど、限られた大手グローバル企業が世界の各国や地域で地図サービスを展開し、多数の利用者を獲得している状況です 1 。今回紹介するHEREも、そうしたグローバル企業の1つです。 HEREと日本市場 HEREは、大手自動車メーカーを顧客に持ち、Navteqという会社名で知られていた時代を含め、B2B向けの地図サービスを30年以上にわたってグローバルに展開す
RSAの終わりの始まり - 暗号移行再び - Qiita
前振り 全国の暗号を使うエンジニアの皆さんこんにちは。今日は暗号移行とRSA暗号の話をしたいと思います。まず暗号を利用している皆さんであればCRYPTRECの「電子政府推奨暗号リスト」のことはご存じですよね！（言い切るw） CRYPTRECから2022年7月（昨年夏）に暗号強度要件（アルゴリズム及び鍵長選択）に関する設定基準（PDF直リンク）が公開されました。この中では暗号のセキュリティ強度で各種暗号と鍵長が整理されています。セキュリティ強度はビットセキュリティと呼ばれるビットサイズ（共通鍵暗号の場合のビット長）で区分されます。暗号アルゴリズムが違ってもセキュリティ強度で比較ができるということですね。例えば現在一般的に良く使われているセキュリティ強度は112ビットセキュリティが多く、これにはデジタル署名であればRSA暗号の2048ビットやECDSAのP-224等が含まれます。今日は公開鍵暗
「スーパーコンピューターを20万円で創る」を2480円で創る #1 - Qiita
この記事は2022年天文情報学AdventCalendar12/19の記事です。とりあえずカレンダーを作ってみた者です。そして内容はネタ記事です。何というかすみません。 皆さんは「スーパーコンピュータ」と聞くと何を思い浮かべるでしょうか。今であれば富岳でしょうし、ちょっと前なら京、地球シミュレータ、とまぁ現在も比較的日本が頑張っているコンピューティングの一分野ではないかと思います。そもそもスーパーコンピュータとは何ぞや、という話もある訳ですが（そのあたりはWikipediaを参照していただくとして）、基本的には複雑なシミュレーションを高速に行う為に使われるコンピュータ、というところかと思います。 とにかく大量の演算をこなす事が特徴のスーパーコンピュータですから当然のように相当な予算が投入されてナンボの分野ではあるのですが、かつてシミュレーション天文学の専用計算機として僅か20万円で創られた
【Python / Pyxel】Webで遊べてSNSに共有できる，レトロゲームを作ってみた． - Qiita
はじめに はじめまして， 42tokyo Advent Calendar 2022の8日目を担当する、changです． 今回は，Python向けのレトロゲームエンジンであるPyxelを使って，簡単なミニゲームを制作しました．Pyxelはゼロベースで学習しながらの制作でした．その際に学んだこと，役に立った知識や文献等を，時系列を追って簡単にまとめます．尚，今回はサウンドや効果音周りにまでは手を広げず，あくまでも最低限の基本要素のみとさせていただきます． Pyxelをゼロから始めてみたい方の参考になれば幸いです． 目次 Pyxelとは 制作したゲーム 環境構築とマニュアル プログラムの基本構造 サンプルコードから学ぶ ドット絵アニメーションを作成 キャラクターを動かす 画面遷移を実装する Web上でPyxelアプリを実行する SNSへの共有機能を実装する Pyxelとは Pyxel(ピクセル)
ゲーム開発で使えるオープンソースソフトウェア個人的まとめ - Qiita
恐らく最も有名なOSSのゲームエンジンです。 UnityやUE5の代替となるソフトウェアです。 Godot以外にもOSSのゲームエンジンはいくつかありますが、現状実用に耐えうるのは恐らくこのゲームエンジンくらいです。 3D,2D双方の開発ができ、多くのプラットフォーム向けに出力できる、UnityやUE5に引けをとらない出来のソフトウェアです。 特徴は以下の通りです。 OSSかつ無料である すばらしい。 ゲームエンジン自体がかなり軽い(2桁MBくらいしかない) その分起動もかなり早い。この手軽さはやっぱり便利。 有名なゲームエンジンと比べ後発であるためUIが洗練されている 例えばUnityではオブジェクトにコンポーネントを足していくという感じですが、Godotは全てがノードでありシンプルな設計です。 エディタが内蔵されている 外部エディタは必要なく、全てGodot内で済ませられます。 基本的
データサイエンス職の面接で見極めるべき4つの危険なシグナル - Qiita
データ関連の仕事のオファーをもらい、いざ新しい会社で仕事し始めたところ、期待していたものと現実の間に大きなギャップがあり失望してしまうということはよくあります。そこで、どういったことがよく問題になるか、それらを事前に明らかにするために就活インタビューの際にどういったことを質問すべきかをまとめた記事があったので、こちらに要訳として紹介します。 Red Flags to Look Out for When Joining a Data Team 以下、要訳。 1. データがない 入社したら、そもそも分析対象となるデータがまったくなかったり、または整理されていなかったりアクセスできなかったりするというのはよくあります。 これは、まだ顧客があまりいないスタートアップやデータを自社で管理していない企業などにありがちです。 どんなデータを収集しているのですか？またはあなたのシステムから取り出しているの
Pythonのコードを1行書くだけで誰でも手軽にインタラクティブな地図アプリを作れるLeafmapを使ってみよう - Qiita
※公式サイトのデモ映像です。これがPythonのコード1行で作れます。 https://leafmap.org/ データ確認ってめんどくさくないですか GISデータってよくわからないな、なんだそれ。っていう方がいきなり上司に「いろんなデータが蓄積されてきたから、地図上に可視化して分析してみよう。」とか「誰でも手軽に閲覧できるように、Web上にサイトを構築しよう」なんていう話をされたら多分キレますよね？ GISデータを日常的に利用していてもそれはさほど変わらず… GISデータを取り扱う中で、主にデータの前処理などを行っている方は同じような悩みを抱えているんじゃないかなと思うんですが、データの可視化ってめんどくないですか？ いや、QGISとかデスクトップGISでデータ処理しているならサクッと見れちゃいますし、実際頻繁に使うんですが、サーバーで定期的に行うバッチ処理のためにローカルでプログラミン
機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
【HTML5】マリオのコインの音をブラウザで出そう【ファミコン】 - Qiita
で、上記の通り「矩形波、三角波」って見たらアラフォー以上の人は「ファミコンじゃん」ってなったり、むしろ、コナミ矩形波倶楽部を思い出す方も多いかもしれません。 技術的なこと まぁ、ソースを見て貰えば特に難しいことはしていない（いつものように殴り書きだし…）のでコインであれば「♪シミー」という音を鳴らせばできるわけです。 const AudioContext = window.AudioContext || window.webkitAudioContext const audioContext = new AudioContext() const gainNode = audioContext.createGain() gainNode.connect(audioContext.destination) gainNode.gain.value = 0.1 const oscillator =
そろそろ確定申告の季節ですね - Qiita
はじめに 今年（2022年）1月から、久々に個人でスマホアプリ配信の副業を再開してみました。 脱税（違法）は絶対ダメですが節税（合法）は限界までしたい と思っているタイプなので、以前副業でやっていた時に税関連のこと（所得税法）をそこそこ調べておいたつもりですが、かなり久々なので現行ルールの確認がてら、主にスマホアプリで副業した際の確定申告の要点をまとめてみます。 ストーリー（ポエム？）として文章を書きたかったので、グダグダと長文を書いてますが、要点は最後の「まとめ」で簡潔に書いてあります。 エンジニアとして働いている私たちには少し縁遠い「経理」に関する話題ですが、 趣味でスマホアプリを出しつつ、ついでにマネタイズしているエンジニアは多いハズ サラリーマンはどうしても確定申告と縁遠い スマホアプリで確定申告が必要な水準まで収益を上げる事は困難である（個人の場合99%以上の人は確定申告不要で、
AWS App Runner と ECS それぞれで同じアプリをデプロイして比較してみる - Qiita
こんにちは、Masuyama です。 別な記事では、AWS App Runner を使って手軽にコンテナ式アプリをデプロイできることを学びました。 その時は確かに少ないステップでデプロイできることは分かっていただけたと思うのですが、別なサービス (ECSとか) でデプロイする時との違いが分かりにくかったかもしれません。 そこで、App Runner と ECS のそれぞれで同じコンテナアプリをデプロイし、App Runner がどれだけ簡単かを分かっていただこうかと思います。 前回は Workshop に従いましたが、今回はPython の軽量 Web フレームワークの一つである Flask を App Runner でデプロイしてみましょう。 0. 前準備 (共通手順) App Runner 版、ECS 版のどちらでも共通となる コンテナイメージの準備 だけは共通手順として実施します。
サクっと作った英語学習サービスがバズって1週間以内にやったこと - Qiita
要約 Qiita記事がトレンドインすると、瞬間的にWebサービスへのアクセス数が急増するが、数日でアクセス数は元に戻ってしまう。 そこで以下の施策を速攻で打ってバズっているうちに有益な学びを得るべきと考え、本記事はそれを実践した結果を実データと合わせて説明している。 事前登録フォームを作って興味を持ってくれた人と繋がる Twitterやはてぶのコメントからどうして興味を持ってくれたのか考察する 有料機能を作って単なるバズなのか、本当にニーズがあるのか判断できるようにする バズる１週間前にやっていたこと 3日でツールをサクッと作った 英語面接や仕事で海外の人とやりとりをするときに「ちょっと難しい質問」をされると、途端に5歳児になってしまう自分が恥ずかしくなり、DeepLで英語の勉強をするツールを作った。 自分が使うだけのつもりだったので、アカウント機能などはなく、コアな機能１つを実装しただけ
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
Pythonならわかるシステムプログラミング - Qiita
pyspa Advent Calendar 2021のエントリーです。昨日は@kuenishiさんでした。 どんなプログラミング言語でも、最終的にはOSへのシステムコールとなってプログラマーがやりたいことを実現しています。文字列をコンソールに出したり、ファイル入出力、ネットワーク入出力などなど。Goの場合Goならわかるシステムプログラミングという本がありますね。もちろん、みんな一人10冊ずつぐらいお買い上げのことだと思いますが、せっかくなので他の言語でも見てみましょう。 ここで扱うのは先日、TIOBEインデックスでプログラミング言語の人気No.1になったPythonです。 ただし、Pythonでメインの処理系のCPythonではなくてPyPyで見ていきます。理由は後から説明します。 PyPyのコードは次の場所でホストされています。 早速、次のコードの中身を見ていきましょう。 print()
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