Kioskアプリと端末の作り方 ～DroidKaigi2018発表内容の要約＋α～ - Qiita
はじめに 光栄なことに「Kioskアプリと端末の作り方」というテーマで DroidKaigi 2018 に登壇させて頂きました。 セッションにお越し頂いた方々、ありがとうございました！ 本記事は発表内容の要約＋オフィスアワーでのお話し、です。 本記事の対象者 本記事の対象者は下記の通りです。 セッションに参加したが、その後のオフィスアワーでどのような話があったのか気になる セッションは不参加だが、要点だけをざっくり確認したい 発表動画 発表資料 GIFアニメ無し https://speakerdeck.com/tomoya0x00/kioskapuritoduan-mo-falsezuo-rifang … GIFアニメ有り（環境によってはちょっとレイアウト崩れるかも） https://docs.google.com/presentation/d/1K9-Tn13yRAyOmN480Dhch
マルチAIエージェントのアプリをChainlitで爆速開発しよう - Qiita
せっかく作ったAIエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ 皆さん、AIエージェント触ってますか？ 私は最近LangGraphを触るのが楽しいです。 せっかく作ったエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ で、あればフロントエンドも作りたいんですが、これが私の様な素人には意外と難しいです。 APIとしてデプロイして蹴って使うのも手間ですし、Streamlitで実装するのも、 チャット履歴は？ツールを使った場合の表示はどうする？など意外と考える事が多くて面倒です。 もっとエージェント開発に注力してフロントエンドはサクッとモダンなものを実装したい... そんな風にして調べていたらChainlitと出会ってしまいました。 ※この記事の続編はこちら [Chainlit✖︎AWS]超簡単!?LangGraphマルチエージェントのチャット履歴をAWSクラウド上に保存しよう Chainl
データサイエンス系チートシートを網羅してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX（旧Twitter）を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
EmacsでローカルLLMのEllamaを日本語で扱う設定 - Qiita
...（省略） (defcustom ellama-define-word-prompt-template "Define %s" "Prompt template for `ellama-define-word'." :group 'ellama :type 'string) ...（省略） (setq ellama-define-word-prompt-template "%s の定義を教えて") (setq ellama-summarize-prompt-template "Text:\n%s\n要約して") (setq ellama-code-review-prompt-template "以下のコードのレビューと改善案をだして:\n```\n%s\n```") (setq ellama-change-prompt-template "以下のテキストを「%s」と変更して、引用符なし
【生成AIの学習ロードマップ】最近やたら羽振りのいいやつが生成AIを極めてた件について。 - Qiita
はじめに 生成AIによって世の中は大きく変わります。単なるブームではないと確信しています。 研究者の間では数年で「あと人間の知能に匹敵するAIが出てくるだろう」と言われているほどです。 「生成AIって社内でもよく聞くけど何から始めればいいかわからない...」 「AIに興味はあるけど初期設定とか大変そう...」 この手順で学べば流石に初心者でも生成AIを使いこなせる人材になれるロードマップを整理しました。 誰も生成AIの大波に置いていかれないような記事を目指します。 対象読者 生成AIを学んでスキルアップしたい方 社内でAI活用してさらに活躍をしたい方 AIの波に乗って市場価値の高い人材を目指す方 記事の構成 本記事は入門編と発展編に分かれています。入門編では「AIを使える人材」になるためのゼロからのロードマップを記載しています。発展編では「AIアプリを作れる人材」になるためのステップアップ
Amazon AppFlowでGoogleAnalyticsのデータ連携に苦戦している話 - Qiita
GMSでインフラエンジニアないしデータエンジニアをやっているみゅーみくすです。 ちょうどアドベントカレンダーの時期になったのでマイナーですがタイトルについて書きます。 記載する内容は執筆時点となります。 https://qiita.com/advent-calendar/2022/aws 結論：躓きポイント まだ中途半端な状態ですがご了承下さい。 マネジメントコンソールから作成するとエラーになるのでCLI等から作成する必要がある（解決） AppFlowをTerraformで記載するにはawsプロバイダのバージョンを4系にする必要がある（未実施） Google Analyticsのメトリクスについて理解が必要 Goal周りにハマった（未解決） データ連携後jsonをフラット化する必要がある（未実施） https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/analyzing
ネットワークトラブルシューティングに役立つPowerShellコマンド - Qiita
ネットワークトラブルシューティングに役立つ主なPowerShellコマンドは以下の通りです。 ※私の備忘メモも兼ねた記事です。 Test-NetConnection - ホスト名またはIP アドレスへの接続、ポート接続の状態、ルーティングが正しく構成されているかどうかを確認します。 Test-Connection - ネットワーク上のコンピューターへの ICMP Echo リクエストを送信し、その応答を確認します。 Get-NetAdapter - ローカル コンピューター上のネットワーク アダプターの情報を表示します。 Get-NetIPAddress - ローカル コンピューター上の IP アドレスの情報を表示します。 Get-NetTCPConnection - 現在の TCP 接続の情報を表示します。 Get-NetRoute - ルーティング テーブルの情報を表示します。 Get
うちのアシスタントのしらせ君がすごいので自慢させてください。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? しらせ君 しらせ君は、弊社で働いているアシスタントです。僕の身の回りのいろいろなことをしてくれます。 しらせ君の業務一覧 メールチェック(1時間に1回) 緊急性の高いメールのSlack通知 その他のメールの既読化 ニュース報告 海外のテックニュースの収集 #randomに概要を報告 xに投稿 スケジュール管理 カレンダーの色分け 調整中予定のリマインド 会食予定の妻への通知 郵便物管理 バーチャルオフィスに届いた郵便物の画像を解析して内容を報告 議事録管理 議事録の自動保管、前回議事録のサマリー作成、次回のミーティングで通知 論文管理
GitHub ActionsとRcloneでGitHub管理されているファイルをGoogle Driveに同期する - Qiita
組織の中で、GitHubアカウントを持っていない人に対してGitHub管理されているファイルを共有したいなんてことがあるかもしれません。 今回は、GitHub ActionsとRcloneを利用して、GitHub管理されているファイルをGoogle Driveに同期したので手順をまとめます。 Rcloneについては以前に記事を書きましたのでこちらを御覧ください。 RcloneでmacOSとGoogle Driveのファイルを同期してみた - Qiita 1. Rcloneの設定ファイルを作成する 以前に書いた記事の初期設定として rclone config を実行しました。 初期設定が完了すると設定ファイル（~/.config/rclone/rclone.conf)が生成されるので内容を控えておきます。 2. GitHub ActionsのSecretsに登録する 以下の内容をGithub
ClaudeのMCPを徹底解説！ & gpt-4o+MCP+YouTube APIの動画推薦チャットAIも作る - Qiita
mcp_server_youtube という名前にしました。 mcp_server_youtube というディレクトリができます。 mcp_server_youtube/src/mcp_server_youtube/server.py にサーバー実装を記述します。 実装 MCPサーバーの実装はほとんどgpt-4oを使って行いました。 ポイント 今回はこのサーバーに登録されたツールが youtube-search のみなので、handle_call_tool に到着したリクエストが youtube-search と一致している場合のみ処理行います YouTube Data API v3 は単純にAPIを実装するだけです これの嬉しさ 普通にfunction callingからAPIを叩くだけなら、MCPサーバーはいりません。ただ、独立したMCPサーバーとして作ることで再利用がしやすい形になり
デマに騙されちゃダメ。Pingで帯域計測は出来ません！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pingを使用して帯域速度は計算できません はじめに TwitterのTLで流れてきたのですが、「Pingを使ってネットワークの速度を計測できる」という情報を信じちゃう方が一定数いるようです。 調べてみたら、思ったよりもTechブログや技術系メディアで取り上げられているのでちょっとまずいなと思いました。 そこで、この記事ではその誤解を明確に否定し、論拠を示しながら正しい情報をお伝えしたいと思います。 【参考】Pingで帯域計測を紹介している記事 ざっと検索してみたところ以下の記事が上位にヒットしました。 pingでネットワークの速度を測
【Android】はじめてのDagger2 - Qiita
apply plugin: 'kotlin-kapt' // Kotlinでアノテーションを使用するために必要 dependencies { .. // 2020/4/26現在、 // バージョンによって、使用できるアノテーションの種類が異なる. // また、2.25 ではコードが自動生成されない問題があることを確認済み. def dagger_version = 2.27 implementation "com.google.dagger:dagger:$dagger_version" annotationProcessor "com.google.dagger:dagger-compiler:$dagger_version" // Kotlinで開発する場合は必要. // KotlinでもDaggerに関するアノテーションを使用できるようにするためのもの. kapt "com.goog
最新の Retrofit の使い方についてまとめた（2022 年 10 月時点） - Qiita
本記事はAndroid Advent Calendar 2020 - Qiitaの 7 日目の記事です。 最近、今更ながら Retrofit で HTTP クライアントを実装しました。 使い方をネットで調べていたのですが、古い情報が多いように感じたので、これから Retrofit を導入したい人向けに最新の使い方をまとめます。 ※2022 年 10 月に更新しました。 Retrofit とは Retrofitとは、型安全な Android 向けの HTTP クライアントライブラリです。 正確にはOkHttpのラッパーで、アノテーションなどを使ってより実装しやすくするためのライブラリです。 アプリ アーキテクチャ ガイドにも取り上げられており、HTTP クライアントを実装する上でメジャーなライブラリです。 導入方法 app/build.gradleに以下を追加してください。 def retr
dbt-athenaことはじめ - Qiita
この記事はスタンバイ Advent Calendar 2022の21日目の記事です。 Modern Data Stackの一つであるDBTについて、Amazon Athenaで利用できるかを検証してみることにしました。 DBTとは ELT処理 (Extract、Load、Transform) のTransformの工程を効率化できるツール、という位置づけです。 詳細は割愛しますが、以下の記事がわかりやすくまとめられています。 dbt-athenaとは dbtのAthena用Adapterです。 大前提として、Saas版であるdbt Cloudでは非サポートであるため、CLI版であるdbt-coreを利用することになります。 開発コミュニティ githubで開発が進められています。執筆時点での最新バージョンは1.3.3です。 以前はfork元である別repositoryで開発が行われていたよ
AWS S3, Athena, Glue を活用した統合データ分析基盤 - AWS RDS, Kintone, Freee のデータを一元管理 - Qiita
AWS S3, Athena, Glue を活用した統合データ分析基盤 - AWS RDS, Kintone, Freee のデータを一元管理AWSS3CloudFormationglueAthena 社内で RDS, Kintone, Freee など様々なサービスを使っていて、それらの情報をー箇所で集約し、分析するためのデータ基盤の必要がありました。 そのために以下の手順でデータ基盤を構築してみました。 データのまとめ：AWS Glue を用いてデータを S3 に抽出しカタログ化 データ加工：dbt-athena でデータ変換 クエリ実行：Athena でクエリ データ分析：Metabase でのデータ分析とお可視化 将来的に集めるデータ量が増加見込みなので、コスト効率と拡張性の面で S3 での保存は適切かと考えました。 また、開発チュー自体少人数なので、煩雑な管理作業を避けるためにサ
Ninjaが爆速でビルド出来るらしいのでMakeと比較してみた - Qiita
はじめに 最近になって、Ninjaというビルドシステムがかなり高速らしいという話を耳にしたため、どれくらいビルドが高速になるのかMakeと比較して試してみました。 今回はcmakeのソースに対して、MakeとNinjaそれぞれでビルドを実行して処理時間を計測したいと思います。 また、ビルド時に使用されるMakefileとbuild.ninjaはそれぞれCMakeLists.txtから生成したものを使用します。（ややこしいですが、cmakeを使ってcmakeのソースをビルドします。） 環境準備 実行環境について 実行環境はdockerで用意しました。 dockerfileを作成するのが面倒だったので、Ubuntu 22.04のイメージをベースに、必要なパッケージは後からapt installで追加していきます。 コンテナの作成手順はこの記事では割愛します。 必要なパッケージのインストール 今
Barrierを使ってMacの気持ちのままWindowsで気持ちよくなる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? キーボード共有機能に沸く2021年6月 WWDCから結構経っちゃいましたが、WWDC2021の最高潮のポイントは__Universal Control__だったのではないかと思います。 おおーと思ったものの、多くの人はこうも思ったと思うのです。 「iPadよりも隣に置いてあるWindowsやLinuxマシンとのキーボード共有がしたいんだけれど」 奥さん、できますよそれ Barrier 本題です。KVMソフトBarrierを使ってMacをホストにしつつ、WindowsマシンでMagic KeyboardやMagic Mouseをそのまま使
ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味があれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） 爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』を試してみた はじめに ビジネスシーンや日常生活で、音声データを文字起こしするニーズはますます高まっています。議事録の作成やインタビューの文字起こ
Docker Desktopの代替として注目されているOrbStackについてまとめてみた - Qiita
OrbStackとは OrbStackは、軽量で高パフォーマンスな仮想化プラットフォームで、主にmacOS向けに提供されています。DockerコンテナやLinux仮想マシンを高速で動作させることができ、特にAppleシリコン（M1/M2）Macでの利用に最適化されています。Docker Desktopに代わるツールとして注目されており、リソース効率が良く、システムの負荷が抑えられるのが特徴です。 「なぜOrbStackを選ぶか？」 ⚡️ 超高速 : 2秒で起動、最適化されたネットワークとファイルシステム、高速なx86エミュレーション。 💨 超軽量 : 低CPUとディスク使用量、バッテリーに優しく、少ないメモリでも動作、ネイティブのSwiftアプリ。 🍰 シンプルで手間いらず : 自動でドメイン名とマイグレーションを設定、CLIでコンテナ・イメージ・ボリュームファイルにアクセス、VPNと
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【Terraform】Backend の切り替え方法とは？ - Qiita
