「住所は英数字もすべて全角で入力してください」はなぜそうなったのか - Qiita
Webサービスのフォームに住所を入力するとき、丁目や番地などを入れる欄について、数字やハイフンを全角で書かなければいけない「全角縛り」をやっているフォームをよく見ます。半角文字を入力してしまってエラーになったり、咄嗟に変換方法を思い出せなかったり、全角と半角の見分けが付きづらかったり、「全角縛り」であることが明示されていなかったり、「ハイフン」としてどの文字を使うべきかわからなかったり……と、鬱陶しさを感じることが多くあります。 「住所は全角のみ」（数字やハイフンも絶対に半角を受け付けない）という仕様がどういう経緯で生まれて、どう広まっていったのかが気になってる。いま存在しているのは過去の仕様や慣習の踏襲として理解できても、そもそもなぜそれらが生まれたのかが理解できない。 https://t.co/ZLz0Pw9GOK — ymrl (@ymrl) July 29, 2024 これについて
業務でAWSを利用する時に知っておくべきポイント10選 - Qiita
2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro
文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
文系卒社会人が統計・機械学習を理解するための数学勉強方法【随時更新】 - Qiita
統計基礎の入門書として有名な「統計学入門 (基礎統計学)」ですら理解に苦しむ始末。「入門すらできないのか・・・」と感じました。 しかし、逆に言うと理解できれば大きな強みになると前向きに考え、高校数学の復習をしていきました。 高校数学の勉強を終えて再度入門書を読み返した結果、感じたことを「高校数学復習を終えても統計入門理解できなかった話」に投稿しました。 大学基礎数学の勉強を終えた結果、感じたことを「文系卒社会人が統計入門でのモヤモヤを克服した話」に投稿しました。 2年ほど勉強をして、統計学にフォーカスしたおすすめ勉強方法を「文系卒社会人が統計入門する最短学習法」に書きました。 高校数学編 長岡先生の授業が聞ける高校数学の教科書数学 (考える大人の学び直しシリーズ)のみ使っています。 DVDが付属していて音声講義が好評らしいですが、私は使っていません。試しに1つだけ聞いてみましたが、時間かか
趣味でKaggleを始めたことをきっかけにデータサイエンティストになった話 - Qiita
Kaggleアドベントカレンダー2023の19日目の記事です． TL;DR データ分析未経験からkaggleでどんなことを学んだか 想像していたデータ分析と実業務とのGap kaggleやっていて良かったこと、kaggleでは学ばなかったこと はじめに 趣味でkaggleを始めたことをきっかけに、現在はデータ分析の仕事をしています。 Muj!rush!というアカウントでKaggleをしています。Kaggle expertです。 kaggleを始めてから3年程度経過したので(この3年間は、地球の公転が早まってんのかってくらい時間が経つのが早かったです)、これまでを振り返ることで、今後kaggleを始めてデータサイエンティストを目指すような方への参考になれば幸いです。 Kaggleと出会ったことで仕事への向き合い方や、今後のキャリアの考え方が変わったので、 僭越ながら一言だけ言わせてもらうと、
初心者でも大丈夫！GitHub Copilot Chatで始めるKaggle画像系コンペ - Qiita
この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 2023 の3日目の記事です！ はじめに セーフィー株式会社 で画像認識AIの開発エンジニアをしている水野です。2023年10月1日付で現職にジョインしたのですが、本業で語れるネタがまだ無いので趣味でたまに参加している Kaggle と流行りの生成AIを絡めた記事を投稿します。KaggleについてはKaggle Competitions Masterのランクを保持していますので、コンペに関する知見も織り交ぜながらお話しできればと思います。 早速ですが、このような悩みをお持ちの方はいないでしょうか？ Kaggleに登録し、定番のタイタニックコンペを終えて、次は画像系コンペに参加してみたいが、どのように進めたらいいのか分からない 公開Notebookをベースラインとして作業をしているが、コードの意味が理解
Kaggleのハードルを下げたい！ - Qiita
Image generated by OpenAI's DALL·E-3. はじめに こんにちは！ 突然ですが、Kaggleのハードルって高くないですか？特に初見だと、複雑なルールや大量のデータなどに圧倒されてしまう人も多いかもしれませんね。また、全て英語なので非英語話者にとってはそこもハードルを上げる原因になっていると考えられます。実際は慣れれば簡単なことも多いのですが、Kaggle慣れするまでにやや時間がかかるのも事実です。そこで、少しでもKaggleのハードルを下げたいと考えて本記事を執筆しました。 対象読者様 この記事は、以下のような方をメインに想定して執筆しました。 AI・データ分析・機械学習に興味があって、Kaggleに参加しようと思ったけどハードルが高くて躊躇している方 Kaggleに参加したはいいものの、ドロップアウトしてしまった方 Kaggleのハードルを乗り越えたい方
OpenAI(ChatGPT)のfine-tuning機能を早速試してみた~ひろゆきのスパチャを例に - Qiita
import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<ここにAPI_KEYを書く>" # driveをマウント(Colabからファイルを読み込めるようにする。初回は認証が必要なので許可します。) from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') # 階層を移動(仕組み詳細はこちら -> https://www.ushiji.online/colab-file-upload) %cd "/content/drive/<colabを作成したフォルダーのパス>" データの作成 学習させるデータは以下のようなフォーマットで作成する必要があります。最大50MBまで対応しています。これは、公式tutorialの例ですが、皮肉な回答を返すように学習させているものです。 {"messages": [{"
2023年版データ分析の100冊 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 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Python本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあ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、ほとんど読ん
GLSLのコーディング環境はKodeLifeで決まり！ - Qiita
GLSLでちょっとお絵描きしたいな、って時にみなさんはどういう環境でコーディングしてますか？ 代表的なコーディング環境 よく使われるのは以下のようなブラウザベースの環境ではないでしょうか。 インストール不要で、ササッと書いて確認できる便利な環境ですよね。 Shadertoy GLSL Sandbox glslfan NEORT ※コーディング環境っていうより配信プラットフォームの色が強い？ 個人的な不満点 でも個人的には上記環境でのコーディングには不満があるんですよ。ってのが以下。 GITで管理したい ちまちまと書いたコードをちゃんと管理したいんですよね。 いちいちテキストエディタにコピペしてファイル保存すれば管理できるものの、その一手間がちょっと面倒くさい。 それにブラウザだと場合によってはいきなりプロセスごと落ちたりして、編集途中のものをロストするのがやだな、と。 MIDIコントローラ
2年前の自分に教えたい！HTB（ペネトレーションテスト）で生き抜くためのツールやサイトまとめ - Qiita
HTBをこれから始めようとしている皆さん！ようこそペネトレの世界へ！ 今回の記事は私が2年前、ちょうどHTBを始めたばかりの頃に知っていたかったツールやサイトをまとめました！何も知らない状態から血を吐きながら集めた精鋭たちなので、ぜひ参考にしていただけると嬉しいです！ HackTheBoxってなに？という方はこちらの記事を見てみてください！ 正直、おすすめを挙げ出すとキリがないので、今回は特にお勧めできるツールやサイトを紹介しています。 中級者や上級者の方はすでに知っている情報が多いと思います。もし、他にも便利なツールがあれば教えていただけると嬉しいです！ ペネトレと言えばOSCP！ということで記事の最後にはOSCP合格のためのプチ情報もまとめていますので、最後まで閲覧ください〜！ それでは記事の本編に入りましょう！ ツールまとめ まずは、HTB（ペネトレ）を行う上で最強のツールたちを紹介
エンジニアのための刑事事件対策まとめ - Qiita
こんにちは。モロと申します。 実は数年前警察のお世話になり、数年裁判等をやって、昨年晴れて無罪放免となったのですが、そういえばその後どこにも情報をまとめていなかったことに気が付きました。 正直にいうとまったく気の進まない作業ですし、数年間これにかかりきりだったこともあり「わざわざまとめなくても誰でも知ってることでは……？」みたいな気持ちもあります。 とはいえ冷静に考えると大抵の人は一生関わり合いになることのない知識で、お世話になった界隈に対して何も残さないのも不義理という感じがしたため遅ればせながら筆を執らせていただきます。 はじめに 当記事は、実際に警察のお世話になり、数年間弁護士の方にご指導いただきはしたものの、あくまで法律の専門家でも何でもない一エンジニア（というか多少エンジニアリングをかじったデザイナー）によるもので、第三者による監修等もなされていません。 実体験に基づいて少しでも
コンテナ向けデプロイツールMRSKを試してみる - Qiita
3行まとめ MRSKは「コンテナ時代のCapistrano（Capistrano for Containers）」的なデプロイツール。すごくDHHぽい。 $5くらいの素のcompute instanceがHerokuみたいに使えるようになる(ただしDBやS3やRedisは必要に応じて別途用意する前提、合わせて別インスタンスで立ち上げる機能もあり) 37Signalsではproductionで使ってるようだけどまだまだ荒削りなので、しばらくは一緒に開発したいくらいの勢いで使いたい人向け MRSKとは MRSKはRailsの創始者DHHが新しく作ったデプロイツールです。 初コミットは2023年の1月7日ということで真新しいプロダクトなのですが、中身を見るとあまり新しそうに見えないというか、今どきのクラウドネイティブな世界観から見ると正直懐かしい感じもあります。なんで今これが作られたのでしょうか
大規模言語モデルと外部リソースとを融合させたアプリケーションを作ろう－langchainのご紹介－ - Qiita
はじめに 近年、深層学習を用いた自然言語処理技術の進展が目覚ましいです。 その中でも、GPT-3をはじめとする大規模言語モデル（LLM）には大きな可能性を感じています。 最近ですと、AI技術者以外にも大きなインパクトを与えたChatGPTが記憶に新しいでしょう。 今後もLLMの進化は止まらないと予想されており、私たちもどうやって活用するかを具体的に検討すべきフェーズに入ったのではないでしょうか。 しかし、LLMを実業務に適用するとなると、越えなければならない課題がいくつも出てきます。 今回は、以下にあげた第2・第3のハードルを越えるために役立つlangchainというライブラリをご紹介します。 第1のハードル：機密データの扱い LLMはOpenAPIのGPT-3等、モデル自体は公開されておらずWebAPIだけが提供されているというパターンが多いです。 そのため、機密データを社外に送信すると
A Philosophy of Software Design：要約 - Qiita
概要 内容と動機 これは、「A Philosophy of Software Design」の要約になります。 本書の内容としては、筆者が経験ベースで、ソフトウェアの複雑性の原因とどれにどう向き合うのかをまとめた内容です。 普段チームで開発する中でわかりづらさや、設計に関する違和感を感じることがあります。 その自分の違和感が本当に正しいものなのか、仮にそうだとしたらきちんと言語化してレビューしたいという動機から本書を読むことにしました。 170ページの本書を完璧に要約することは困難なので、幾分自分にとって印象深かったことが選ばれていると思います。 逆に、その過程で触れられなかった章もありますので、その点ご留意ください。 また、ここでは具体例は少ないですが、ある程度大きなコードベースで開発した方であれば想像しながら読めるのではと思っています。 もし、具体例を参照したい場合は、ぜひ本書を読んで
Houdiniと連携したVJのネタ作り - Qiita
こちらはTouchDesigner Advent Calendar 2022の13日目の記事です。 MUTEK 2022/12/09にMUTEKで映像をしてきました。 MUTEKはカナダ発の電子音楽のフェスティバルで、世界中で開催されています。 そちらの日本版が渋谷ストリームホールや渋谷Wombなどで5日間に渡り開催されておりました。 対戦相手のミュージシャンはMars89さん。 極太の低音やダークなアンビエントで攻め攻めの音楽を作っている方です。 当日はこんな感じでチケットは完売。 Santaさんがたくさん上げてくれたのでお借りします。 リンク先には４本あるよ。 今回はソロではなくHEXPIXELSでの映像演出でした。 HEXPIXELSは比嘉了さんと一緒に数年やっているユニットで、 色んなDCCツールやプログラミングを駆使したリアルタイム映像を得意としています。 HEXPIXELSのシ
47歳でAtCoder黄レート入りした話 - Qiita
はじめに 筆者は現在47歳、競技プログラミングを始めてかれこれ12〜3年、AtCoderを始めてからは6年ちょっとになりますが、このたびAtCoderアルゴで念願の黄レートになることができました。 この記事はいわゆる色変記事になりますが、この年代の黄色コーダーは数が少ないと思われますので、年齢特有の内容を中心に書いてみたいと思います。 黄色コーダーになるまで AtCoderを始めたのは2016年なので42歳の頃です。すぐにレート1956までは到達しましたが、グラフを見てわかる通り、その後しばらくコンテストにあまり参加しない時期がありました。 2019〜20年にかけて何度か参加しましたが、年齢による衰えなのか周囲のレベルが上がったのか、レートは下がる一方で水落ちの危機を迎えました。 2021年から本格的にコンテスト参加を再開し、しばらくは停滞していましたが、2021年末頃から上昇基調に入り、
[いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました（あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど） - Qiita
[いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました（あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど）退職エントリ 皆さんごきげんよう。ういこうと申します。 これまで日本マイクロソフト株式会社で Azure のフロントエンド領域を中心としたサービスの Product Marketing Manager をしておりましたが、6/30 日をもって退職することとなりました。 きっと Microsoft 界隈以外では、あなたどなた？という感じだと思いますので、少し自己紹介と、退職エントリ（のようなもの）を書くことにした理由を紹介させてください。ちょっと、いや...かな～り長いので、おやつでも食べながら読むものがないなーというときや、今エンジニアなんだけど、マーケティングなど、テクニカル ロール外の職種に転換しようと思ってる、あるい
![[いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました（あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど） - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bc81715cecfdae25ce86937791cb887e21778600/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB1aWtvdSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MDAyMDkxYmJhMGU4MzM4ODkxOTkyOTBhYjNmZGE2MWI%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db4afdd848b8c2478ef90e07d4b10533a)
Laravel の認証・認可パッケージが多すぎてわけわからんので図にまとめた - Qiita
元ネタ @localdisk さんの記事です。 こちらで概ね適切に説明されているものの，文章のみで図が無くて直感的に把握しづらいので，初心者にもすぐ飲み込ませられるように図に描き起こしてみました。 図 解説 illuminate/auth: 最小限の認証認可コアロジック コアコンポーネント群の laravel/framework に含まれているものです。 Socialite 以外のすべてのパッケージが，実質このコアに依存していることになります。 以下の記事でこのパッケージの詳細について説明しているので，ここでは端折って説明します。 伝統的 Cookie ベースのセッション認証 こちらでも解説している， 「Cookie に識別子を載せ，それに対応する情報はサーバ側のファイルに記録する」 という手法に近いものです。 実装は illuminate/session にあり， PHP ネイティブのセ
React 18に備えるにはどうすればいいの？ 5分で理解する - Qiita
React 18はReactの次期メジャーバージョンで、2021年の6月にalpha版が、11月にbeta版が出ました。また、Next.js 12でもReact 18のサポートが実験的機能として追加されました。React 18の足音がだんだんと我々に近づき、アーリーアダプターではない皆さんの視界にもいよいよReact 18が入ってきたところです。 特に、React 18ではServer-Side Rendering (SSR) のストリーミングサポートが追加されます。現在ReactでSSRを行いたい人の強い味方としてNext.jsが存在しているわけですが、Next.js 12でもReact 18を通してストリーミングの恩恵を受けることができます（Next.jsではSSR Streamingと呼んでいるようです）。また、厳密にはReact 18とは別ですが、React Server Comp
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