Webエンジニア向けセキュアコーディング学習サービス「KENRO」のトライアルを一般開放しました - Flatt Security Blog
こんにちは、Flatt Security執行役員の @toyojuni です。 弊社はWebエンジニア向けのセキュアコーディング学習プラットフォーム「KENRO(ケンロー)」を提供しています。この度、商談の中で限られたお客様にのみ提供していた「KENRO」のトライアル利用を 無償・期間無制限で一般開放 することとしましたので、そのお知らせも兼ねつつ一般開放に至った背景などをこちらのブログでお話ししようと思います。 「KENRO」とは？ 「KENRO」のトライアルとは？ トライアル一般開放の背景 トライアルはどのような人にオススメ？ トライアルの利用方法 最後に 「KENRO」とは？ 「KENRO」は、Web 開発に必要なセキュリティ技術のハンズオンの研修・学習を行うことができる、環境構築不要のクラウド型学習プラットフォームです。 https://flatt.tech/kenro これまでエ
技術的負債を徹底的に解消した話 - オミカレのシステムフル刷新のためにやったことを全部教える - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
技術的負債を徹底的に解消した話 - オミカレのシステムフル刷新のためにやったことを全部教える 技術的負債、デザイン面での課題など、サービスを構成するシステムを全面にわたってリニューアルしたプロセスを、オミカレの高橋一騎さんが克明に伝えます。 株式会社オミカレでテックリードをしております、高橋一騎（たかはし・いっき／ @ikkitang ）です。私たちが提供する婚活メディアサービス「オミカレ」は、2019年3月にシステムのフルリニューアルに踏み切りました。本稿では、このリニューアルのプロセスをできるだけ詳細にお伝えしたいと思います。 さて、「技術的負債」という言葉を耳にすることがあります。なぜ負債が生まれるのか。「品質を犠牲にしてでも早々にサービスをリリースし、短期的にビジネスの速度を上げる」という判断はその理由の一つに挙げられるでしょう。エンドユーザーへの価値提供スピードを得るための見返り
オンラインドキュメントと日本語全文検索
自社では Sphinx というドキュメントツールを利用しているのですが、残念ながらこれに付属している検索機能の日本語検索はかなり厳しいです。また残念ながら Sphinx 開発側も検索周りを改善するという予定は直近ではないようです。 そして検索というのはとても難しい技術なため自分のような素人では導入して「普通に期待する動作」をさせるまでの距離はとても遠いです。 ただ、なんとかして日本語全文検索を実現したいという思いはここ10 年くらいずっと思っていました。これは自社の Sphinx テーマを作ってくれている社員ともよく話をしていたのですが、どうしてもリソースをつぎ込めずにいました。 まとめ日本語検索に対応している Meilisearch を採用したドキュメントスクレイパーの実行は GItHub Actions (Self-hosted Runner) を採用した自社 Sphinx テーマの検
目次 tmuxとは 起動して新規セッションを作成する windowを作成する window間を行き来する windowを分割してpaneを作成する paneを行き来する セッション間を行き来する 【応用】tmuxの表示内容をリダイレクトする 【応用】情報バーにgitのbranch名を表示する 【応用】現在の操作パスを表示する 【応用】スニペットを呼び出す 以上の設定の .tmux.conf はこちら tmuxはバージョン互換性がかなり微妙 YouTubeでも公開したのでチャンネル登録してくれると嬉しいです tmuxとは tmuxとはターミナルマルチプレクサと言われるもので、sshで作業マシンにログインして操作した際や、重いプログラムを実行するなどして帰りたいが終了せずに作業を継続したい際などが、最も簡単なユースケースです。 これだけにとどまらず、tmuxはterminalを複雑に装飾できる
Goへのヘイトに対する考え方
https://www.kbaba1001.com/entry/2021/09/17/073149 （該当記事が削除されました） RubyのサービスをGoで置き換えるのは３倍人手がかかる 何するにも機能不足 JSONの読み書きにわざわざ構造体書くの面倒 同僚がGoを選ぼうとしたら愚かな選択ですねと答える サーバーサイド開発にGoを使うのは危険 っぽい内容だったかと。 だいぶGoの特徴や既存の言語との考え方の違いが広まってきてるのかなぁと思っていた矢先だったので十年くらい前のような指摘をあえて今されていてびっくりした。 正直、ここに書かれたようなヘイト項目は既出すぎるので、もし影響の大きい項目を多くの人が同様に嫌っているならばGoはここまでの人気のある処理系になることはなかったと思う。（もしくは多くの人が嫌ってはいるが影響の小さい項目ということ） Goは出た当初、こういうヘイトが世界中のブロ
【15分で確認】AWSでクラウド設計する時に覚えておきたい設計原則・アーキテクチャ３選 - Qiita
何となくAWSでクラウド設計をしていませんか AWSを利用する際、多くの方が「設計」というプロセスを簡単に飛ばしてしまう傾向にあります。しかし、クラウド環境の効果的な活用には、適切なアーキテクチャ設計が不可欠です。世の中には、システム設計をする上で指針となる設計原則がいくつかあります。本記事では、以下の３つをピックアップをしてご紹介します。 本記事で取り扱う内容 ■ マイクロサービスアーキテクチャ ■ AWS Well-Architected Framework ■ The Twelve-Factor App 1. マイクロサービスアーキテクチャ マイクロサービスは、独立した小さなサービス群でソフトウェアを構築するアーキテクチャです。これにより、迅速なイノベーションと新機能の迅速な展開が可能となります。一方、モノリシックアーキテクチャは、全てが一つのサービスとして結合され、変更や障害が全体
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決するShellScriptUNIXSQLitePOSIXQiitadelika 「利用者は数十億人！？ SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える（やらなければいけない）のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれるデータや複雑な構造のデータ扱うのは苦手です。またシェル
ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart3 - Qiita
前回まで ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜ ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart2 ネトフリは面白い 僕はネトフリのヘビーユーザーなんですが、投資系にも リーマンショックまでの経緯と仕組みを実録インタビューで振り返る「インサイドジョブ」や AIテック系の話で、チェスは機械には勝てないと言われてAIが勝ち、「人間の高度な知的能力でしか勝てない」と言った囲碁の世界王者に勝ち、今では7、8年も訓練を積んでようやくなる戦闘機のエースパイロットにも勝ち、AIの実用速度の高さをドキュメントした「アンノウン」なんかも面白いし勉強になります。 投資思考では技術力UPは悪手 投資思考って事業でも人生でもとても大事です。 例えば、収入に不満を持ってるエンジ
今回はバックエンドAPIでページネーションをどうやるかについての話なので、よくある無限スクロールUIのようなフロントエンド側の実装に関する話はしない。あくまでもAPI、もっと言えばRESTfulなAPIのリクエスト・レスポンスにおけるページネーションの話。 本気で深く考えるというよりざっくり検討したときの話です。 はじめに REST APIを実装するにあたってリスト系のAPIを提供する場合に必須といっても過言ではないのがページネーション。大量のリソースをレスポンスする場合にそれらを一気に返してしまうことは応答速度、転送量、クライアントサイドでの扱いづらさなどなどに繋がるので必須と言える。 最近、新たなAPIを開発するにあたってページネーションをする必要があったこともあり、今回はこのページネーションをどうやって提供するか整理して改めて検討してみた。 前提 TypeScript Nest.js
なりすまし詐欺広告と“誤認”か 「ホリエモンAI学校」、Metaに広告アカウントを凍結される 運営会社は「ずさん」と苦言
ホリエモンAI学校は、ChatGPTを使った自動化ツールの作成やPythonのプログラミングなどを学べるオンラインスクール。堀江貴文さんをプロデューサーに迎え、今年1月に開校した。 なりすまし詐欺広告は、著名人の写真や名前を無断で使い、投資などを促すというもの。ZOZO創業者で起業家の前澤友作さん、実業家の堀江貴文さんら多くの著名人が、FacebookやInstagram上で、なりすましの被害に遭っている。両SNSを運営するMetaは4月16日に対策に関する声明を公表したものの、その内容が不十分として「（Metaに）行政処分を出すべき」（前澤さん）など非難する声が上がっている。 関連記事 “なりすまし詐欺広告”に対するMetaの声明に前澤友作さんら怒り心頭 「行政処分を出すべき」 著名人の写真や名前を使って投資などを促す詐欺広告の問題で、FacebookやInstagramを運営する米Me
例の画像をここに貼る どこを 東海地方では有名な大企業D社を退職しました。 実に9年も勤めていたようです*1。 経緯 * 入社前 東北大学院情報科学研究科の大堀研究室にて、プログラミング言語の研究をしていました*2。 自分の研究は、関数型プログラミング言語のSML#コンパイラの内部機構とIDEの支援機能の連携でした*3。 他にも、コンパイラの中間表現をいじったり、授業やゼミでラムダ計算や論理学や並列計算や画像処理や、あれこれやっていたなぁとぼんやり思い出します*4。 学ぶのが好きで大学や大学院の授業は真面目に受けていました。 また、ゼミでは先生や先輩から知識から普段の生活まで様々なことを学ばせてもらいました。 ただ、当時はこの知識の貴重さへの認識が薄かったと思います。 しかし実務をして役立った知識はとても多く、その価値の重さを再認識しています。 * 新人研修時代 大企業らしく、半年以上の長
マネジメントの極意は「自分のことは棚にあげる」こと, MacBook Pro M1 Max を 1 週間使ってみての感想 - HsbtDiary(2022-02-04)
■ マネジメントの極意は「自分のことは棚にあげる」こと タイトルは https://qiita.com/jnchito/items/0a0b46106681f41f2f0e のインスパイアです。 昔エンジニアなどをやっていた時に、マネージャや上司から何かコメントを受けると「とは言っても、このコードも書けないのにさあ」というような気持ちになった経験から、自分が実際にマネジメントをする立場になると、「は〜、React とかあまりわからんので方針とか出しにくいなあ」となって止まってしまうことがあります。 昨今のソフトウェアエンジニアリングは幅も深さも異次元のレベルまで広がっているので、全てのことをマネジメントが実践できるというのは正直無理な話です。自分ができることしかマネジメントできないなら、ソフトウェア開発の世界では何もできないのに等しいです。 そこで必要なことは「自分のことは棚にあげる」です
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
この記事のモチベーション 昨年、生産技術職からデータ分析業に転職し、Pythonを書く機会が多くなりました。今は機械学習用の前処理ツールを開発する案件に携わっています。そんな中、生産技術者として働いていた時のことを顧みると自動化できた作業が色々あったなーと思いました。転職後に得たPythonの知識と生産技術者時代の知見を踏まえて、再び製造現場で働く際に使えそうなネタを記載します。同じようなニーズに直面している方の参考にもなれば幸いです。 本記事は既存技術を組み合わせてこうしたら良さそう！ということを記載したものであり、技術的に目新しいことがない点を初めに断っておきます。 自動化する内容 生産技術者として働いていた時に工程から出てくるデータを1日の終わりに集約するという作業がありました。製造装置のログや検査結果を製品ごとにcsvファイルで保存し、1日の終わりに集約してその日の進捗率や不良率を
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
こんにちは！小田島です。さくらのナレッジで初めて記事を書きます。よろしくお願いします！ 先日5月13日、Deno 1.0がリリースされました。Denoについては後日記事を書きますが、今回はDenoが生まれるきっかけとなったNode.jsについて、いまさら聞けないことを色々書いていきます。 対象者 本記事は、Node.jsについて以下のような疑問を持っている人が対象です。 Node.jsって何？ Node.jsを使うと何がうれしいの？ Node.jsを使うときに何を注意すればいいの？ なお、本記事はNode.jsのイメージを掴んでもらうのが目的であり、ハンズオンではありません。そのためコードは1行も出てきませんのでご了承ください。 そもそもNode.jsとは？ 超ざっくり説明すると、JavaScriptの実行環境です。 それまではJavaScriptといえばウェブブラウザー上で動かすのが普通
Sansanは10月25日、テストコードについての研修資料を無料公開した。4月に実施した新卒の技術研修で使った資料の一部で、入社2年目の社員が作成。Pythonのテストフレームワーク「pytest」でのテストコードの書き方や、VSCodeでのテスト方法などを解説している。 同社はテストコードの便利な点として「実行確認しやすい」「リファクタリングや修正後に実行結果や振る舞いが変わっていないことを確認できる」「コードの挙動が理解しやすい」を挙げる。テストコードの重要性を理解し、テストコードを活用できるようになることを目的に研修を行ったとしている。 関連記事 新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開 ブレインパッドが、新卒研修で使った統計学の学習資料を公開した。統計学の基礎を解説したもので、ページ数は100ページ超。スライド公開サービス「Speakerdeck」から無
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長（やりとりできるテキストの長さの上限）がこれまでの8Kから128K（12万8千トークン）に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ
Python互換の静的型付け言語「Erg」
承前 Ergは私が数年前から開発を始め、つい一昨日公開したばかりのプログラミング言語です。 のはずですが、 早速、qnighyさんに捕捉していただきました。ありがとうございます。 この記事ではそのErgがどのような言語なのかざっくりと解説していきたいと思います。なお、紹介した機能の一部は未実装です。実装途中の機能を含むコードには*を、完全に未実装の機能を含むコードには**をつけておきます。 はじめに Pythonは概ね素晴らしい言語です。 オフサイドルールを世に知らしめた(?)、その可読性の高い文法。Numpy, SciPyを始めとする機械学習、科学技術計算用の膨大なライブラリ。 しかしPythonにもいくつかの弱点が存在します。 まず、動的型付け であること。それ自体は弱点というより良し悪しなのですが、明らかに動的型付けでは手に余るPythonプロジェクトが世に溢れています。 次に、一貫
なぜRustなの？と言われた時のために
20 秒で概要 当記事では、Rust における以下の 4 つのいいところを特徴を紹介します。 他の言語と比較しながらコンセプトを学ぶことで、なぜ今 Rust を学ぶべきかを理解できます。 Rust はメモリ安全な言語です Rust はリッチな型システムがあります Rust はエラー処理が分かりやすい Rust は健全なコミュニティの有るエコシステムです また以下のような、Rust 学習における最初の一歩のお手伝いもします。 環境のセットアップ 写経に適したチュートリアルの紹介 躓きポイントの紹介 Rust のいいところ Rust はメモリ安全な言語です。 これまでのメモリ管理手法 プログラミング言語によるメモリ管理には、これまで 2 種類の方法が有りました。 プログラマが全責任をもって管理する 例）C 言語 char *str; int length = 100; // 100byte（半
WebAssemblyの歴史について
はじめに 最近、Node.jsとDenoの開発者であるRyan DahlさんがJavaScript Containersという記事を書いていることを知った。 Webとの親和性の高さがサーバーサイドで求められる中、JavaScriptがユニバーサルスクリプトとして活躍するだろう。そして、コンテナランタイムがLinuxコンテナの抽象レイヤーとしてあるように、JavaScript界隈では既存のWebAPIそのものが抽象化の手助けとなるであろう、みたいな趣旨の内容だった。 彼がChromeのV8 JavaScript Engineを使ってNode.jsを誕生させた同じ頃、JavaScriptの可能性を信じて方法を模索した人がいる。Alon Zakaiさんだ。 Alon(以降、敬称略)はWebAssemblyやその考えの元になった asm.js 、 JavaScriptコンパイラ Emscripte
Reactを使うならReact Developer Toolsの再レンダリング時ハイライトくらい設定してくれ
モダンフロントエンドについて初めて書きます。お手柔らかに。 最近 React と Next.js に入門したのですが、入門時点で一番最初に知っておきたかったことについて書きました。 「React 初心者が useState とかを学習する前にまず一番にやることはこれ」っていう内容です。。 タイトルは自分への戒めです。 TL;DR この記事を読むと React Developer Tools の簡単な使い方を知り、useState の再レンダリングについて動きがイメージできるようになると思います React Developer Tools これのこと。React を使った開発をするのであれば、必ず導入しないといけないレベルのもの。 再レンダリング時ハイライトの設定 React Developer Tools をインストールした後、F12 を押下して Component を選択この歯車を押下す
PCで再生中の音声をWhisperでリアルタイムに文字起こしする - TadaoYamaokaの開発日記
PCで再生中の音声をリアルタイムで文字起こしできると、字幕機能がない動画の再生や、外国とのオンライン会議で便利である。 先日、OpenAIが公開したWhisperは、音声ファイルから文字起こしするするツールが提供されているが、リアルタイムで処理するツールは提供されていない。 そこで、Pythonスクリプトで、リアルタイムで文字起こしするツールを作成した。 ループバック録音 SoundCardを使うと、PCで再生されている音声を録音することができる。 pip install SoundCardでインストールする。 import soundcard as sc with sc.get_microphone(id=str(sc.default_speaker().name), include_loopback=True).recorder(samplerate=SAMPLE_RATE, chan
執筆時(2021年7月)の結論はiTerm2でしたが、その後(2021年10月)にkittyへ変更しています https://zenn.dev/link/comments/042910c9f19999 Macで開発をするうえで、基本的には標準のterminal.appを使っていました。 特に不足を感じていなかったのですが、先日の記事で「True colorに対応していない」という弱点が発覚しました。 これに伴い、ターミナル系アプリをいろいろ比較した結果を残しておこうと思います。 ターミナルのカタログとしてお使いください。 あと、自分がマイナスを感じて使用を止めてしまったものもあるのですが、あくまで個人的な感想ということでよろしくお願いします。 作業記録（Zenn Scrap）はこちら Alacritty Rust製ターミナルです。爆速らしいです。 ただかなり思想が振り切っていて、タブ機能な
IPUSIRON @ipusiron ミジンコに転生してLv.1から人生をやり直しています。主な著書『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』（ https://t.co/vbR7z8QM41 ）等、翻訳本『Pythonでいかにして暗号を破るか』。活動内容は bit.ly/3uz2DuU | 関心事：読書、倹約・ポイ活 | 詳細は↓ akademeia.info
AWS、コンテナにWebアプリを置くと簡単にデプロイが完了する「App Runner」リリース。オートスケール、ロードバランス、証明書の管理などすべておまかせ
AWS、コンテナにWebアプリを置くと簡単にデプロイが完了する「App Runner」リリース。オートスケール、ロードバランス、証明書の管理などすべておまかせ AWSは、コンテナに特化したWebアプリケーション実行環境のマネージドサービス「AWS App Runner」をリリースしました。 #AWS App Runner is a fully managed container application service that makes it easy for customers to build, deploy, and run containerized web applications and APIs without container or infrastructure experience.#Developer #CloudComputing https://t.co/eMw
プログラミングでは、ひとつの言語をマスターすれば、どんな言語でも使えると言われている。 この言説には賛否あるけど、ある意味正しくて、ある意味間違いだと思う。 より正確に言えば、新しく学ぶ言語と既にマスターしている言語に共通する概念についてはスムーズに移行できるということだ。 たとえば変数・分岐・繰り返し・比較演算なんかは、大半の言語が備えている共通概念である。言語によって作法やスタイルが異なるだけで考え方は同じなので、新しく学習する言語でこれらを使いこなすのは難しくない。 仮にVBAを100%マスターしているなら、Pythonの学習範囲はPython特有の部分だけで済む。 まあそうは言ってもなかなか一つの言語をマスターするのは難しい。 VBAの学習割合が少なければ、Pythonをマスターするための学習範囲はより広くなる。 じゃあまずはVBAを極めよう！と考えるかもしれないがそれも早計である
WSL2とDockerとVSCodeのRemote Containersで最高の開発環境をつくる｜はやぶさの技術ノート
こんにちは。現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 WSL2 + Docker + VS Code の Remote – Containers のPython開発環境が最高だったので、構築方法と実践チュートリアルを紹介します。
はじめに 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？ アプリを開発するにしろメインの処理は自動化なので、アプリ開発に特化したフレームワークではなく、Pythonを使用出来る柔軟性の高そうなGUIライブラリが無いか探すことにした。 巷でたまに耳にするが、デスクトップアプリ開発はC#やJavaが多くPythonは環
お久しぶりです。 前に男子中学生がなりたいランキング一位に「ITエンジニア・プログラマー」がランクインして一昔にあった「SE,プログラマーはブラック」みたいなイメージがだいぶ払しょくされた印象を受けました。 ですけど僕は何も考えずに情報系に行ったら苦しい思いをしました。今日は世間の流れに逆らってプログラミングに挫折した話をします。 今回の記事は決してプログラミングを批判する意図はありません。大学入学後、または編入してからプログラミングを始めたいって人向けに本当にそれでいいのかいと問う意図で書きました。 目次 情報系に入ろうとしたきっかけ 初めての授業でcoutをcountと書いているのに気づかない 3編してもプログラミングがついてくる 初めて入った研究室で心が折れかける 院進して「絶対無理」と悟る 情報科を目指す方々へ 情報系に入ろうとしたきっかけ 高2ぐらいの時に軽音部に入っていました。
はじめに 今回は私が3年間で読んだ技術書をひたすら紹介します。 私は2021年4月に新卒でSIerに就職し、2024年4月でエンジニア4年目となりました。 そんな私の入社時のスキル感はどうだったかというと... 非情報系学部卒の理系 学部4年生の時に研究室で少しPythonを触ったことがある程度 HTTP?なにそれ？ でした。 こんな感じでほぼゼロからのスタートでしたが、3年間でどのくらいのスキル感になったかというと、ざっくりと 基本的に一人称で開発業務ができる 小規模のシステム開発なら技術選定やアーキテクチャの検討も可能 某(若手向け)技術コンテストで入賞経験あり OSSコントリビューション経験あり IT関連の資格7つ取得 くらいには成長することができました。 これから紹介する技術書を読むだけでこのくらいのスキル感になれますという話ではなく、当然日々の業務であったり、その他のインプット/
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
私の大好きな Makefile の話が盛り上がっていたのでまとめました。 「やめてね。」って方はお声がけください。 同じ会社にいるけど、真逆の感想を持っている。Makefile読まないと副作用が分からないし、Rakefile/package.jsonだけで済むのに無駄に1つレイヤ増えていて、Makefileできたときからいる人は楽だけど、途中から入った人にとっては学習コストが高い。 https://t.co/EXtmI3xl72— 神速 (@sinsoku_listy) 2020年9月13日 golangでMakefileを使うのは分かる。 ただ、RubyやNode.jsのリポジトリなら $ git clone xxx $ cd xxx $ bundle install && rake もしくは npm install && npm test で環境構築ができることを期待する。— 神速 (
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
年間2,200名以上の社会人が受講する、データサイエンスを学ぶビジネススクール「datamix」。同スクールを運営する、株式会社データミックスのオンライントークイベント「データサイエンス業界の転職と副業の“今”」に、同社の立川裕之氏と福山耀平氏が登壇。データサイエンスを学んで独立した立川氏と、転職支援や副業の紹介を行っている福山氏が、データサイエンス業界の働き方について解説します。後編では、転職・副業における最大の強みや、転職の成功事例のパターンなどを紹介しています。 取締役に近いポジションなら、年収3,000万円以上も 福山耀平氏（以下、福山）：ちょうど昨日、ある大手の損保企業の担当者と話していたら、データサイエンティストのチームの統括ができて、経営層としゃべれる人材を募集されていました。これはもちろんチームを率いた経験など、難易度は高くなるんですけど、取締役に近いポジションの仕事です。
自分でやるべき（ように思える）ことを得意な誰かに任せるという考え方 - knqyf263's blog
完全なるポエムです。自分にとって斬新な考え方だったので思わず勢いで書いていますが、知っている人からすると当たり前ですし、冷静に読み返すとだから何だよという内容に仕上がっています。読んだあとにだから何だよと言われても責任は取れません。 はじめに とある方の話 他人に任せる 記事執筆 社外発表 社内発表 マネージメント まとめ はじめに 以前、苦手分野を思い切って捨てて得意分野に集中してみるという話を書かせていただきました。 engineer-lab.findy-code.io 今回も通ずるところはあるのですが、一歩踏み込んで自分の気の進まないことはいっそ得意な誰かに任せようという話です。一歩引いた視点で見れば上のブログの話も結局誰かが自分の穴を埋めてくれているので同じに見えると思うのですが、自分の気の持ちようとしては大きく異なるので書いています。つまり、これ苦手だけど一生懸命やってるので許し
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる 概要 Pythonのテストライブラリといえばpytestが一般的です。 Python標準のuniitestとは異なり、クラスベースではなく関数ベースでテストコードを記述することが一般的ですが、fixture,conftest,parametrizeを理解すると一気に世界が変わり、テスト体験が圧倒的に向上するため、これらの実装方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルのテスト実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 PythonやGitの基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高いmacOSを前提として説明していますので、その他の環境の方は随時読み替えてください。 開
ネットがあるでしょ？ わたしもそう思っていた。 ITスキルに限らず、新しい技術や分野を学ぶとき、最初にすることは検索だ。ネットで紹介されている記事やノウハウを読むことで、どんなものか把握できる。無料で最新の情報が手軽に手に入る。お金をかけずに学習できるメリットは大きい。 一方で、ネットで検索するためには適切なキーワードを入れる必要がある。 知りたいことがピンポイントで言語化できるなら、かなり便利だろう。だが、そもそもどんな用語を入れたらよいのか、その言葉すら分からない段階では、ネットを使いこなすのは難しい。自分に何が足りないのかは、自分には見えにくい。知らない知識は検索すらできない。 いわゆる探求のパラドクスだ。知らないことが何であるのか分からないのなら、「それ」を学ぶことすらできない。行き当たりばったりに学んで、「それ」に行き当たったとしても、「それ」が何であるか分からないのだから、行き
Googleが発表したOSSプロジェクトである論理プログラミング言語Logicaを使って、データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)の設問を解きながらどのような言語かを確認していく。 (BigQueryのクエリとして実行していく) 最初に、プログラミング言語Logicaの特徴を纏めておく。 論理型プログラミング言語: このカテゴリではPrologが有名 SQLにコンパイルされる: 現状BigQueryとPostgreSQLに対応 モジュール機構がある: SQLと比較した強み コンパイラはPythonで書かれている: Jupyter NotebookやGoogle Colabですぐ始められる Colabでチュートリアルが用意されているので、まずこちらからやると良いと思う。 コードの見た目は関係論理の記述に似ている。 事前に、データサイエンス100本ノックのテーブルデータをBigQu
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（たぶん）君はまだtmuxの真の力を引き出せていない - Qiita
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