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ダミーデータ作成のお供に！ VS Code 拡張機能「vscode-random」で人名やカラーコードなどを自動生成してもらおう！ | DevelopersIO
はじめに ダミーデータを作成しなければならないときってありますよね？ テストデータやサンプル画面を作るときに値をどうするか困ったことありませんか？ そういった悩みを VS Code で解決するための拡張機能が vscode-random です。 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jrebocho.vscode-random デモ （GitHub リポジトリより引用） 拡張機能としてはカーソル位置にランダムな値を挿入するという単純なものなのですが、VS Code のマルチカーソル機能と組み合わせることで非常に強力な体験を得ることができます。 名前やメールアドレスの項目がある JSON や YAML に対し、複数の項目にまとめて値を挿入して作り上げるのは気持ちいいこと間違いなし！ 対応コマンド コマンド 説明 生成例
はじめに 面倒なことは自動化したいですね。とくにテストデータ、理論的には部分はわかって実際の値を作るのが苦痛です。 たとえば、名前は1文字以上10文字以下だったときに、境界値分析で0文字と1~10文字と11文字以上を用意すればいいまでいいけど、じゃ具体的な値を考えるとabcとかtestとか何がちで、もっとそれっぽい名前にしようとそれを考えるのに五分ぐらいかかりますよね。 ChatGPTでダミーデータを作ってもらえないか試してみた。 テストページを作成 シンプルなフォームを作りました、名前と年齢があります <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Title</title> </head> <body> <form> <div> <label for="name-input">名前</lab
ChatGPTにJSONの型をTypeScriptで指定すればそのフォーマットでダミーのJSONデータを作成してくれるのではと思い、試してみました。 作成したJSONファイルをそのままコピーするだけで使えるので便利かも? INPUT 日本にある会社10社のダミーデータのJSONファイルを作成してください。 フォーマット: {id: number, name: string, address: string, foundedIn: Date}[] AIへのインプットをコピーする 以下は、日本にある会社10社のダミーデータのJSONファイルです。実際の企業情報ではないことに注意してください。 ```json [ { "id": 1, "name": "株式会社サクラ", "address": "東京都港区六本木1-1-1", "foundedIn": "2000-04-01" }, { "id
フロントエンドのテストのダミーデータ作成ならrosieがおすすめ - Paytner Tech Blog
はじめに ペイトナー請求書のフロントエンドを主に担当している @fuqda です。 本稿では、ペイトナー請求書のフロントエンドのテストコードを書きやすくするために最近導入したrosieというライブラリが便利だったので、そちらのご紹介をさせて頂きます。 この記事の対象読者 Jestなどで使用するダミーデータを毎回ベタ書きして疲弊している方 RSpecのFactoryBotのようなライブラリがフロントエンドにも無いのかと探している方 rosieとは？ Ruby on Railsでテストコードを書く際のダミーデータ作成ライブラリとして有名なFactoryBotにインスパイヤされたJavaScript用のライブラリです。 https://github.com/rosiejs/rosie rosieのセットアップ手順 1. rosieと型定義のインストール $ npm install rosie @
ChatGPTでダミーデータをガチで会社ごと作り込んでみる
会社のダミーデータ作成にあたる基本事項を作成 「架空の会社のダミーデータを作りたいです。 ダミーデータには普通どんな情報が載りますか？」とChatGPTに聞いてみます。 会社名: 架空のユニークな名前。 業種: どのような業界に属しているか（例：IT、製造、サービス業など）。 住所: 架空の住所。実在する住所を使用しない。 設立年月日: 会社が「設立された」とされる日付。 従業員数: 会社に勤める架空の従業員の数。 年間売上高: 架空の金額で、リアルな範囲内で設定。 連絡先情報: 電話番号やメールアドレスなど、実在しないがリアルに見える連絡先。 ウェブサイト: 実在しないウェブサイトのURL。 社長またはCEOの名前: 架空の人物の名前。 事業内容: 会社が行っているとされる事業の説明。 会社名: hen皇帝tai 業種: ジュエリーブランド 住所: 架空の住所。実在する住所を使用しない。
ダミーデータを生成できるStreamlitアプリ「FrostyGen」をStreamlit in Snowflakeで動かしてみた | DevelopersIO
ダミーデータを生成できるStreamlitアプリ「FrostyGen」をStreamlit in Snowflakeで動かしてみた さがらです。 先日、ダミーデータを生成できるStreamlitアプリ「FrostyGen」がSnowflake社のCorporate Sales EngineerであるMatteo氏により公開されました。 こちらのStreamlitアプリはStreamlit in Snowflakeにも対応しており、適切な手順を踏めば自身のSnowflakeアカウントでも使用することができます！ そこで、実際に私のSnowflake検証アカウントでこのFrostyGenアプリを動かしてみたので、その内容を本記事でまとめてみます。 事前準備 Snowflakeアカウント上で、Streamlitアプリを動かすために以下の準備を行います。 アプリのファイルを置くデータベースとスキー
こんにちは。データアナリティクス事業本部のおざわ（じ）です。 そろそろクリスマスですね。私が住んでいる仙台では、「光のページェント」という恒例イベントが開催されています。映画や小説に出てくる定禅寺通りのケヤキ並木がライトアップされてかなり綺麗です。今年は12月25日までなので、お近くに来られた方はぜひ一度ご覧になってみてください。 はじめに 今回はダミーデータを生成するのに便利なFakerを使ってみましたという小ネタになります。 Fakerはその名の通りファイク（偽）のデータを生成してくれます。 それっぽい疑似データを手軽に生成することができます。 ダミーデータを作ってみる まずランダムなテキストを出してみます。 faker.py from faker import Faker fake.text() # 'Low theory bill with society away.\nState
はじめに 自然言語処理（NLP）で学習データを準備する際に、実際のデータだけでは足りなかったり、集めるのが難しかったりすることがあります。 その場合、ダミーデータを作成してデータ量を増やす流れが多いでしょう。 今回は、Pythonのfakerというライブラリを使用して、様々なダミーデータをつくってみます。 準備 環境はGoogle Colaboratoryを使用します。 Pythonのバージョンは以下です。
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面倒な「ダミーデータ作成」をChatGPTに任せる〜Code Interpreterの限界までリアリティを追求した作業の記録【イニシャルB】
ChatGPTでダミーデータ作成が便利すぎる | DevelopersIO
TypeScriptの型を指定してJSONダミーデータを出力させる｜INOUT
ダミーデータ生成が捗る！ Excelの新関数「RANDARRAY」で簡単に乱数を生成【残業を減らす！Officeテクニック】
Pythonでダミーデータを生成するFakerを使ってみた | DevelopersIO
【NLP】fakerを使用したダミーデータの作成 - Qiita
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ricca-hibi.hatenablog.com
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