インターホンをスマホに通知する方法をものすごく丁寧に説明する【Raspberry Pi Zero WH 】 - Qiita
在宅勤務している人、多いですよね。 いつでも配達を受け取れてとても助かります。 しかし...2階で仕事をしていると、 インターホンの音が聞こえにくい！ 他のことに集中していると気づかない！！！！ せっかく配達に来てくれたのだから、一発で受け取りたいものです。 エンジニアらしく仕組みで解決しましょう！ 忙しい人のための超要約 インターホンの室内モニタのA接点を使用します（鳴ると接点が閉じる） RaspberryPi Zero WH を用いて、A接点のオンオフによりGPIOの出力3.3VをGPIO17に印加する回路を組みます GPIO17に印加されたことをPythonスクリプトで検知します 検知したらLINE Messaging APIを使用してpush通知を送信します この説明で理解できる人は、記事全体を読む必要ないと思います。 電子工作初心者でも理解しやすいよう丁寧に書き上げたので、ぜひご
Pythonで理解する電気回路 - Qiita
メモ代わりに使っていきます。 https://www2-kawakami.ct.osakafu-u.ac.jp/lecture/ キャパシタとコイルの式 コイルの式 L’i(t)=V(t) 電流(t)をtで微分した後にLをかけるとV(t)となる import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, labe
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
Power Apps、Power Automate 初学者向け記事まとめ - Qiita
はじめに これまで沢山の記事を書いてきました。初学者向けの記事をまとめてほしいという要望をいただきましたのでまとめてみたいと思います。今後も初学者向けの記事を書いた際は更新していきます。 初学者向け記事一覧 Power Apps Power Apps を始めた際、少なからずエラーに遭遇することがあると思います。そもそもエラーが発生しているかを判断する方法やエラーから調査するアプローチ等を紹介しています。 Power Apps でフォームコントロールを使用するとデータの登録が簡単です。恐らく最初のうちはこちらを使うことが多いと思いますが、躓きポイントが少なからずあるため説明しています。 Power Apps でギャラリートロールを使用するとデータの一覧表示が簡単です。恐らく最初のうちはこちらを使うことが多いと思いますが、躓きポイントが少なからずあるため説明しています。 Power Apps
テキストから図が生成できるMermaidでAWS構成図をつくる - Qiita
はじめに テキストからダイアグラムの図が生成できるMermaidでAWS構成図をつくる方法を紹介します。 また、MermaidはGithubやQiitaなどのWebサービスやVSCodeやIntelliJなどのツール、コマンドやWebシステムでも使用できますので、良ければ下記の記事もご確認ください。 Mermaidのことはなんとなくわかったけど、AWSの構成図や配置図が描けないか考えていた人にも参考になれば幸いです。 AWSの構成図をつくる ・どんな感じの図ができるのか AWSの構成図を描くときにはAWS公式から提供されている[AWS Architecture Icons]というAWSのダイアグラムを書く際のアイコンセットを利用する機会が多いと思いますが、Mermaidでは残念ながらまだ使用できません。 そこで、アイコンの使用は諦めてAWSに関するグループやサービスについて、それっぽく見え
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
xzにバックドアが混入した件のまとめ(CVE-2024-3094) - Qiita
本記事は4月3日21:30（JST)時点で判明している事実をまとめたものです。誤りがあればコメントでお知らせください。 本記事には誤りが含まれている可能性があります。 新しい情報があれば随時更新します。 ** 4/2 18:30 Q&Aを追加しました。 4/2 11:30 実際にバックドアが存在する環境を作成し、攻撃可能なこと、出力されるログ等について追記しました。また、攻撃可能な人物は秘密鍵を持っている必要があることを追記しました。** ところどころに考察を記載しています。 事実は～です。～であると断定し、考察、推測、未確定情報は考えられる、可能性があるなどの表現としています。 またpiyokango氏のまとめ、JPCERT/CCの注意喚起もご覧ください。 なお、各国のCSIRTまたは関連組織による注意喚起の状況は以下のとおりで、アドバイザリを出している国は少ない状況です。 概要 問題の
エンジニア生存戦略2024 - Qiita
はじめに 新社会人の皆さんもそうでない皆さんもこんにちは。 この記事を読む方々は将来に漠然とした不安を抱えている方かと思いますが、いかがでしょうか？わたしは抱えています。 このエントリーでは、そんな不安を払拭するための生存戦略を考えます。 考察に利用するデータは政府が公開している信用できるデータを利用していますが、わたしの個人的考察については必ずしも正しいとは限りませんがそのつもりで読んでいただければと思います。 まずは情報収集 戦略を考えるには現在の状況についての情報をできるだけ多く集める必要があります。情報が足りていない状況で何かを判断するのは大変危険です。例えば最近は見かけない広告で 『フルリモート週３日出社副業で８０万円収入』 といったものがありましたが、情報がなければ、それがどのような性質のものかを判断することもできないかと思います。 最近ではWebでググったり、ChatGPTに
C# Win32API完全入門 - Qiita
はじめに 対象とする読者について 本記事の対象者としては以下のような人を想定しています。 C#でこれからWin32APIを使ってみたい。 C言語のことがあまりよく分かっていない。 今までは適当に使っていたので一度きちんと理解したい。 自分が同じような状況であったため、一から調べて整理してみました。自分が理解した順番や内容で記載することで、また、具体的な使用例によってできることの広さや動作を感じ取ってもらうことで、理解の助けになればと思っています。 但し、分かっている人からすると冗長な説明になっている部分や好ましくない内容、正確性に欠ける内容などもあると思います。実際に使用する場合はその点にご留意願います。 Win32APIについて Windows API - Wikipedia Microsoft Windowsのシステムコール用APIのこと。特に32ビットプロセッサで動作するWindow
【AWS】障害時の調査事項まとめ ～ELB・ECS・RDS～ - Qiita
はじめに 現在はAWSで構築されたシステムの運用保守業務に携わっており、その一環として障害調査を行うことが多々あります。 少しは経験値が上がったため、障害が発生した際に初動で確認する事項をまとめてみました。 インフラ基盤観点で障害調査を行うさいの参考になれば幸いです。 前提条件 当システムの構成は以下となっているため、それに即した調査項目となっています。 ALB/NLB・ECS・RDSを利用している ECSはEC2上で実行している（Fargateでは利用していない） ECSクラスター（以下クラスター）の自動スケーリング設定をしている ECS サービス（以下サービス）の自動スケーリング設定をしている RDSはAuroraを利用している また、障害は予期せぬコンテナの停止を想定しています。 NLB/ALBの調査事項 メトリクス 初めにロードバランサーのメトリクスからターゲットの状態を確認します
朝会にファイブフィンガーを導入したらみんなの調子がわかりやすくなりました - Qiita
これは何 自分の所属しているグループではスクラムを導入しているのですが、ある時メンバー間で業務を調整するためのコミュニケーションをもっと取っていきたいよねという話になりました。 具体的には、「重いレビューと重いタスクが重なってしまって余裕がない」、「ミーティングが多くて時間が足りない」、「体調不良で思うように働けない」などなどの個別の事情をもっと共有しあってチームで調整したいよねという内容です。 元々グループで毎日朝会を実施していて、そこに「困ったこと」を書くセクションを設けてはいました。 しかし、ちょっとした困りごとは「頑張ればなんとかなるし..」「わざわざ共有するほどでもないかな」といった感じで共有されづらい状況でした。 そんな時に以前『カイゼン・ジャーニー』で読んだ「ファイブフィンガー」を思い出し、チームに導入してみたら、些細な困り事が共有されるようになりました。 ファイブフィンガー
生成 AI で僕らのプログラミング勉強はどうなるのか？ - Qiita
生成 AI の登場によって、僕らはプログラムを書く時代が終わりに近づいている？！ 2023 年に OpenAI 社が発表した ChatGPT は、特に僕ら IT エンジニアにとって衝撃な発表だったのではと思います。 今まで、ググったり、参考書をもとに実装したり、GitHub などからコードを参考にして実装していたものが、「テキストだけ」で実装できるほどになりました。 生成 AI を用いたサービスやツールの登場 ChatGPT の GPTs や LLM、これらを用いたプロジェクトが研究・開発されたり、オリジナル GPT を作成して業務の効率化を図ったり、僕らの仕事は大きく変わっていきました。 また、プログラミングが全くわからなくても、プロンプトのみでいろいろなことができるようになりました。 ビジネスシーンで非エンジニアという方々にも、導入が進んでいるのではないでしょうか？ 僕がウォッチしてい
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
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":
IT契約入門〜雇用契約、請負契約から準委任まで - Qiita
この記事は？ 著者は、エンジニアにとって最も大事なものの一つは契約であると考えます。なぜなら、契約によって我々はお金を得ることができ、労働対価を受け取って生きていくことができるからです。プロジェクトにおいてトラブルが発生すると、契約はメンバーを守ってくれるものになります。したがって、雇用契約、請負契約、準委任契約など何の契約であっても隅々まで確認し、不利にならないようにしないといけません。社員であれば誠実に職務に向き合う必要があります。請負契約であれば対価を得るために納品する必要がありますし、準委任契約であれば善管注意義務を背負いプロとして日々業務を行なっていく必要があります。一方で、著者は長くにわたって業務委託契約でパートナーとして参加してくださっているエンジニアたちと長らく協働してきた経験がありますが、ユーザーとしてもベンダーが妨害要素なく働けるように、協力義務を果たす必要があります
Nixとはなにか、パッケージマネージャとしての使い方の紹介 - Qiita
Nixってなに？ Nixの説明と簡単な使いかたを紹介したいと思います。 NixというとパッケージマネージャやOSとしてのNixOSの意味がありますが、ここではパッケージマネージャとしてのNixを説明します。 公式のマニュアルはこちらです。 Nix: パッケージマネージャの使い方 NixOS: NixOSの使い方 NixPills: パッケージを作るときのノウハウ集 Nixをパッケージマネージャとして使う場合は手元のWindows, Mac, LinuxでOSのインストールなしに利用することができます。 パッケージマネージャだけでなく、開発環境を含めた開発フローについてpythonを使った例を示します。 NixではパッケージのことをDerivationと呼びますので注意してください。Nixでは独特の用語が多いので用語集をつけました。参考にしてください。 OSのバージョンを気にしないソフトのイ
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
部署異動の際の Power Apps や Power Automate の引継ぎについて - Qiita
はじめに これまで、作成した Power Apps のアプリや Power Automate フローに共同所有者を追加する方法等について書かれている記事もあるという認識ですが、部署異動の時期だと思うので、改めて情報を整理してみたいと思います。 方針決め まず、部署異動の際、元々の作成者について、 Power Apps のアプリや Power Automate フローの所有権限を削除するのか、つまり、アクセス権をはく奪してアクセスできなくするのか、あくまで、引継ぎ先の人を共同所有者を追加するだけに留めるのか、方針を決める必要があると思います。 こちの方針により実際に行うことが変わってきます。特に決まっていない場合はこれから書く内容も踏まえ、どちらにするか判断するのでも良いかと思います。 個人的には、余程の事情がなければ、元々の作成者も所有者として残しておく方法の方がいいと思います。 これから
人生を変える最強学習メソッド、ファインマン・テクニック - Qiita
ノーベル物理学賞を受賞したこともある偉大な科学者であり、愉快な先生でもあるリチャード・ファインマン（1918 - 1988）が推奨した学習メソッドである「ファインマンテクニック (The Feynman Technique」というのがあります。 今回はこの、知ってるだけでなく、使えるものになる学習をしたいときに最強のファインマン学習メソッドについて紹介したいと思います。 ところでまず最初に断っておきたいのは、ここでいう学習とは本を読み流して何らかの概要を知っているとか、試験のために暗記したりするといったものではなありません。 学んだことを他の人に説明することができ、様々な状況でそれらを自由に活用することができるという意味においての学習です。 以下、要訳。 もし何かをほんとうの意味で学んだのであれば、それはあなたにとって残りの人生で使い続けることができる武器となります。そして、なにか新しいこ
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
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