Python multiprocessing vs threading vs asyncio - JX通信社エンジニアブログ
エンジニアの鈴木（泰）です。 今回は、multiprocessingとthreadingとasyncioの違いとはなんだろう？という問に挑戦してみたいと思います。 この問の答えをグーグル先生に聞いてみると、非常にたくさんの情報がヒットします。しかしながら、どの情報も断片的なものばかりで（本記事もそうなのかもしれません）、色々と本を読んだりネットを漁ったりして、情報を補完しなければなりませんでした。 本記事は、僕が調べた限りの情報を集約し、この問に対する結論を１つの記事にまとめたものとなっています。 前提 マルチプロセスとは マルチスレッドとは Pythonにおけるマルチスレッド 本題 マルチプロセス（multiprocessingライブラリ）を利用したほうが良い場合 cpu_sec.py cpu_multiprocessing.py cpu_threading.py cpu_asyncio
副業・業務委託エンジニア受け入れの実態と、うまくいくタスク設計のコツ（バクラク事業部の事例をもとに） - LayerX エンジニアブログ
はじめに 「LayerXって正社員しか採用していないのでは？」「バクラクの開発はハードルが高そう」 そんな印象を持つ方もいるかもしれません。 ただ実際には、LayerX バクラク事業部ではこれまでも 副業・業務委託のソフトウェアエンジニアを受け入れ、プロダクト開発を一緒に進めてきた実績があります。 最近SNSでこの話題に触れた際にも反響があり、「興味はあるけれど、実態が分からない」という方が一定数いることを実感しました。 バクラク事業部で副業・業務委託のソフトウェアエンジニアも受け入れていること、もしや世の中に全然知られていないのでは？？という話を同僚としていたのですが、 これって本当ですか…？ 興味ある方、お気軽にDMください！お話しましょう！！！— serima | LayerX (@serima) 2026年1月8日 本記事では、候補者にとっての不安が大きい どのくらい稼働できるのか
tl;dr Claude Code のリモートコントロール機能を使ってスマホやブラウザからローカルパソコンで開いているセッションを操作できるよ Notification Hook + Bark を使えばスマホにプッシュ通知も飛ばせるよ この記事の通りに進めると、バナー通知をタップすれば iOS アプリで自動でセッションが開くようになるよ Claude Code のリモートコントロール機能はいいぞ！ このポストは多くの方に見てもらえました。スマホで Claude Code を操作することはそれだけ関心のあることなのでしょう。公開されたばかりなこともあってバギーではあるものの、Anthropic からこの機能が公開されたのは本当にありがたいです。ただ、現状はデフォルトで通知をスマホで受け取ることができない。そこで、その場しのぎではありますが、私なりに設定している方法を記事にまとめました。 前半
Javaのエンジニアだった私がGo言語を始める上で学んだ開発環境のセットアップ方法についてまとめていきたいと思います。 Go言語をインストール後サンプルプロジェクトを作成し、Goのプロブラムの実行/ビルド方法や各種周辺ツールをご紹介していきます。 はじめに Javaのエンジニアだった私がGo言語を始める上で学んだ開発環境のセットアップ方法についてまとめていきたいと思います。 Go言語をインストール後サンプルプロジェクトを作成し、Goのプロブラムの実行/ビルド方法や各種周辺ツールをご紹介していきます。 この記事がこれからGo言語で開発を始めたい方のとっかかりになれば幸いです。 ※他言語で開発経験がある方を想定しております。 動作環境 今回使用した動作環境は以下のとおりです。 PC : Mac M1(Apple Silicon)チップ OS : macOS Big Sir 11.5.2 Go
サムスン、機密情報をChatGPTにリークして大問題に
こういう事故、もちろん起こると思ってたよね。 Samsung（サムスン）は、少なくとも3つの事例で同社の機密情報をOpenAIのChatGPTに流出させたとして大問題に。 今回判明したその事例というのは、それぞれのサムスン社員がやってしまった以下の3つです。 この情報漏えいを受けてサムスンは、各社員のChatGPTへのプロンプトを1,024バイトに制限する｢緊急措置｣を発動しました。 バツが悪いのは、サムスンが従業員に対してChatGPTの利用禁止を解除してからわずか3週間後に、これらの情報漏えいが起きてしまったことですね。現在サムスンは独自の社内AIを開発中です。 OpenAIは入力されたデータをすべて保存問題は、たとえ社員が即座にPCの電源を切ったとしても、ChatGPTにはクエリが残り続けるということです。 Open AIは、｢ChatGPTや他のサービスに投稿されたデータは、AIモ
トランスパイルするDSLを作りたいが何を読んだらいいのかまだよくわかっていないので、誰か教えてほしい、という記事です。 あらすじ DSL作りたい あらすじ 最近色々な技術を勉強している。具体的にはロガーの実装を読んだりRefinement Typesの勉強をしたりしている。仕事で必要というのが半分、興味半分といった具合で、素振りも兼ねてやっているので結果的に仕事で役立ったりしている。 個人的には、こういう暮らしの勉強みたいなところだと、本業で勉強しなければならないものに加えて、シナジーが生じるような勉強をしたり購買をすると良いのだろうなと思っている。 たとえばラズパイとかN100のマシンを買ってちょっとしたk3sクラスタを作ってみたりするとクラスタ技術の良い勉強になる。さらに電子工作の勉強をしておくとラズパイと組み合わせてIoT的なこともできるようになる。 そんな中、ずっと自分が勉強したい
org-modeという伝統 | R-style
昔は全部無料でWebテキストが読めたが今は1000円くらいで購入することになってる。今でも進化しながらメンテナンスされており神。
ゲームを作る体験を作る - ABAの日誌
「ゲームは楽しいが、ゲーム作りはもっと楽しい」という話がある。遊ぶ側にいた人間が作る側に回り、ルールや手触りや演出を自分で組み立てることに別種の面白さを見出す。ゲームは完成品として面白いが、ゲーム作りはその面白さを自分で組み立てるという、さらに深い楽しさがある。 前の記事で、AIエージェントにGodotのゲームを作らせるワークフローについて書いた。AIが動くゲームを作り、テストし、改善案を出すところまでは手順化できる。しかし「このゲームの重心はここではない」と判断して方向ごと変える段階では、AIはてんでダメだという話をした。 だが、このAIの弱さは、別の角度から見ると面白さの源泉でもある。 AIと一緒にゲームを作っていて面白いのは、AIが無邪気に「これが面白いでしょう」と出してくるものを、人間が「いや、そこは違う」「そこはもう少しこうしないとだめだ」と直していく往復があることだ。AIはそれ
GitHub APIを利用したスケーラブルなマスターデータ管理システム - Mirrativ Tech Blog
こんにちは、バックエンド基盤チームマネージャーの夏（なつ）と申します。ミラティブの基盤チームはユーザが直接触れる機能よりかは、開発者や会社全体の生産性を向上させるためにエンジニア主導で課題を発見・解決している部署です。 今回は基盤チームが主体となって運用しているマスターデータ管理システムについて紹介したいと思います。ゲーム運営などではエクセルやスプレッドシートで管理されることがよくありますが、学習コストや安全性の観点で入力者を増やしづらい場合があります。このような問題に対応するため、ミラティブでは一部のマスターデータをGitHub APIを利用した専用の管理画面を実装することで入力作業をスケールできるようにしました。 （なお、本記事は社内向けドキュメントを兼ねています） マスターデータとは マスターデータとはユーザによって生成されるデータではなく、主に運営が用意するデータになります。詳細と
こんにちは、おきゆきです。Ubieでデータ関連業務を担当しています。 この記事では、dbtを利用したデータモデル開発プロセスにおいて、AI搭載エディタであるCursor Editorを活用し、dbt model開発の速度向上にとどまらず、その開発ステップの大部分をAIで自動化した事例について紹介します。 Ubieでは3000以上のdbt modelを運用していますが、事業やプロダクトが拡大するにつれて、dbt model作成のためのファイル規約の遵守、テスト記述、ドキュメント更新、Lightdashに必要なメタデータの定義といった定型的な作業が増加し、開発者の負担となるケースが見られます。SQLロジックの設計や分析といったより本質的な業務に集中したい、という思いは多くの開発者が共有するところではないでしょうか。 この課題に対し、Cursor Editor、特にその Agent機能 と Pr
コーディングエージェント向けのリモートサンドボックス
コーディングエージェントの普及にともない、エージェントをリモートで動作させるための専用開発環境——リモートサンドボックスが注目されています。ここでいうサンドボックスとは、プロジェクトやエージェントごとに気軽に生成・破棄できるリモートVMのことで、exe.dev、Sprites、Docker Sandbox などのサービス・ツールが登場しています。 本記事ではこれらのリモートサンドボックスの用途を整理し、exe.dev・Sprites・Docker Sandboxの3つを比較します。 なぜ専用の開発環境が必要なのかコーディングエージェントをリモートで走らせる環境として、これまで一般的だった選択肢を列挙すると以下のようになります。 Mac miniやRaspberry Piを買って自宅サーバーを立てるVPS（Hetzner、さくらVPSなど）を契約するDevin、Claude Code on
【2024年版】JavaScript(React)におけるリーダブルコードのチートシート1~3章 - Qiita
概要 リーダブルコードを読んでいて、JavaやC++、Pythonの事例も混じっているのと割とレガシーな例題が多いなーと感じました。 React.js、Next.js、TypeScriptをメインにフロントエンドエンジニアとして仕事をしている自分用に、後で見返せるよう2024年JavaScript版リーダブルコードのチートシート的なものを改めて読み返しながら随時更新していきます。 そもそもリーダブルコードとは ダスティン・ボスウェル著書の良いコードを書くための技術書です。 エンジニアになったら1度は目を通した方が良いとされる代表格の技術書ではないでしょうか？ 意味としてのリーダブル(readable)コード(code)とは、「読みやすいコード」と直訳できます。 チーム開発ではスムーズな開発や保守性を担保するために読みやすいコードが必要とされます。 リーダブルコードではそんな読みやすいという
よゐこのはじめてのプログラミング生活
「ナビつき！ つくってわかる はじめてゲームプログラミング」はNintendo Switch 2 でも遊べます。 【公式Twitter:よゐこの○○で○○生活】 http://twitter.com/yoiko_minecraft 【ウェブサイト】 https://www.nintendo.co.jp/switch/awuxa/index.html 動画に含まれる情報は公開日時点のものです。
「写経」の原典 - きしだのHatena
書籍とかのサンプルコードをそのまま入力して勉強することを「写経」というけども、それを言い出したのは角谷さん、というメモ。 写経は言葉ではなく心で理解するのが大事。 2004-2005頃に @t_wada と働いていた頃、サンプルコードをコピペでなく手打ちすることを「写経」と呼んでました。和田さんが以前の現場に通いながら"TDD by Example"のサンプルコードを「祈るような気持ち」で手打ちしていたというエピソードを形容して「写経ですね」と呼んだのが始まりだったような…— Kakutani Shintaro (@kakutani) 2021年9月18日 恐らく2005年7月ごろではないかと思われる。 この夏は写経が来るね, 地震が来た - 角谷HTML化計画(2005-07-23) 角谷さんのブログでの初出も7/15だけど、babieさんのコメントを見るとこの時期にまわりで語ってたこと
550円で低遅延、コスパ最強のアケコン基板Raspberry Pi Pico+GP2040 - はじまりはビープ音
ゲームコントローラーに革命かもしれません。もしかしたら言い過ぎたかもしれません。でも驚きました。 コスパ最強の基板とは 何が凄いのか 低遅延 低価格 ファームウェアが無料＆オープンソース その他 導入にあたっての注意 対応機種 半田付けが必要 拡張基板「Pico Fighting Board」 まとめ コスパ最強の基板とは きっとこの記事読んでる人にはアケコン基板とは？みたいな細かい事説明する必要はないと思うので本題へ。 ずばりその基板とは「Raspberry Pi Pico（以下Pico）」です。これはファームウェアを書き込むことであらゆる役割、機能等を備えたデバイスへと変えることができるマイコンボードです。 ラズベリーパイ財団が2021年1月に500円で販売開始したもので、国内での実売価格は550円～600円程度となっています。amazonではちょっと高いですが、それでも送料無料で10
Reiji Kainuma on Twitter: "いやーしかし昨今のスライド作成のハードル下がったなぁ。VSCode単体でmarkdownとdrawio書いてるだけでいい感じになってしまう、Marp最高！（資料は後であげます） #datatechjp https://t.co/Ot08H8RsHU"
いやーしかし昨今のスライド作成のハードル下がったなぁ。VSCode単体でmarkdownとdrawio書いてるだけでいい感じになってしまう、Marp最高！（資料は後であげます） #datatechjp https://t.co/Ot08H8RsHU
Git Worktreeでブランチごとにデータベースも分離 —— Docker Volume スナップショットの活用
LayerX Tech Advent Calendar 2025の15日目の記事です。 バクラク事業部 ソフトウェアエンジニアの @upamune です。 今日は、ローカル開発においての困りごとである、Git Worktreeとデータベースなどの永続化ミドルウェアの組み合わせ問題をいい感じにした話をします。 はじめに AI Coding Agentの登場で、複数の機能を並行して開発する機会が増えました。Agentに任せている間に別の作業を進めたり、レビュー待ちのブランチを放置して次のタスクに取りかかったり。こうした並行開発では、git worktreeが便利です。ブランチごとに独立したディレクトリを持てるので、git stashやgit checkoutを繰り返す必要がなくなります。 ただ、git worktreeだけでは解決しない問題があります。DBの状態です。 例えば、Docker C
完全無料のヴァイブコーディングAI「DeepSite」誕生。アイデアを文章入力→ブラウザ上でゲームが数分で生成、プレイ可能（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、アイデアを自然言語で入力するだけでブラウザ上でゲームやWebサイトを生成できる完全無料でオープンソースなヴァイブコーディングAI「DeepSite」を取り上げます。 ▲DeepSiteで生成したPong Game ヴァイブコーディング（Vibe Coding）とは、手作業で一行ずつ打ち込むこれまでのコーディングとは異なり、AIを活用して会話形式の自然言語による指示でコードを生成するアプローチです。これにより、プログラミングの知識がない人でもアイデアをもとにゲームなど
ブラウザ上からNode.jsやPythonでバックエンドを無料で開発可能な「Napkin」を使ってみた！ -
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、ブラウザ上からNode.jsやPythonをプログラミング可能なクラウドエディタを提供する無料のWebサービスをご紹介します。 サーバレスでバックエンドを開発できるうえ、シンプルなエディタから即座にエンドポイントを作って公開もできる便利なサービスとなっています。 手軽にサーバ側の処理を構築したい場合やFaaSのように使いたい方にも最適なのでぜひ参考にしてみてください！ 【 Napkin 】 ■「Napkin」の使い方 それでは、「Napkin」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう。 まず最初にサイトのトップページから【Sign Up】ボタンをクリックして無料のユーザー登録を済ませておきます。 登録方法はいくつかありますが、今回はもっとも簡単なGitHubアカウントを利用してみます。 確認用のウィンドウが表示されるので承認をし
米国で世界初の自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」が発表され、衝撃を生んでいる。人間の指示に応えてタスクをサポートする従来型のAIアシスタントとは異なり、Devinはコーディングから実装までの開発プロセス全体を自ら行える、いわゆる自律型の「AIエージェント」だからだ。同ツールは「（サポート型の）Github Copilotなどとはユーザー体験が大きく異なる」という。Devinの登場により、人間のITエンジニアが職を奪われる時代が到来してしまうのか。その具体的な実力とともに解説する。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テック
Cloudflare、CDNエッジで稼働するSQLiteベースのRDB「Cloudflare D1」発表。ユーザーの近接CDNエッジに自動でレプリカを分散配置、高速アクセスを実現
Cloudflare、CDNエッジで稼働するSQLiteベースのRDB「Cloudflare D1」発表。ユーザーの近接CDNエッジに自動でレプリカを分散配置、高速アクセスを実現 CDNベンダのCloudflareは、同社のCDNエッジ上にSQLiteベースのRDBサーバ機能を提供する新サービス「Cloudflare D1」を発表しました。同社にとって初めてのデータベースサービスです。 Today, we’re excited to announce D1, Cloudflare’s first SQL database, designed for Cloudflare Workers. https://t.co/KwehTYQhEt #PlatformWeek — Cloudflare (@Cloudflare) May 11, 2022 Cloudflare D1はマネージドサービスと
Claude Code秘書で実現するマルチプロジェクト業務整理: 1ヶ月使い倒して得た運用ノウハウと成果｜TechRacho by BPS株式会社
2025.07.18 Claude Code秘書で実現するマルチプロジェクト業務整理: 1ヶ月使い倒して得た運用ノウハウと成果 morimorihoge です。生成AIやAI Agentの利用、今年初頭はまだまだ一部の人達が試していたくらいの感じだったのに、今や使いこなして当たり前な時代になりました。 個人的にはGitHubが現れて開発フローがPRベースになり、コードレビューが当たり前のものになったときと同じくらいのインパクトを感じています。 今回はここ1ヶ月間、Claude Codeを自分専用の秘書として運用してきた経験をもとに、AI活用の新しい形を紹介します。特に、エンジニアや技術系の中間管理職の方々にとって、日々の業務効率化のヒントになれば幸いです。 Claude Codeとは？ 言わずと知れたAnthropicのAIエージェントで、特にプログラミングや技術的なタスクに特化した機能を
「エラーメッセージ対応1000本ノック」みたいなのが実は1番スキル上がっちゃうんじゃないかなぁ - Magnolia Tech
「エラーメッセージ対応1000本ノック」みたいなのが実は1番スキル上がっちゃうんじゃないかなぁ でも養殖もののエラーじゃだめなんだよなぁ 天然物じゃないと それができたら、もっとヤバい「エラーが出ないけど、結果がおかしい」にチャレンジしよう— magnoliak🍧 (@magnolia_k_) 2022年9月3日 上記ツイートの引用RTが学びに溢れているので、みんな見て欲しい。 独学で「エラーメッセージをちゃんと読む」という習慣を身につけるのはなかなか難しい。 そもそも色んな出力が、ばーっと出てきて、どれがエラーメッセージなのかも分からないし… エラーへの対応スキルが、仮に、以下のような6つの段階が有ったとして、少なくともステップ3までは適切な人に指導されないと、正しいやり方は身につかないよねぇ。独学で身につけられた人は、「独学でできる、というスキル」がある人だしね。 そもそも「今、エラ
新型コロナウイルス禍で企業ネットワークの姿が変わってきています。ネットワーク管理にも変化に対応した手法が求められています。この特集ではネットワークを流れるパケットをキャプチャーして収集し、Pythonとリレーショナルデータベースを用いて精度よく解析するための実践的なテクニックを紹介します。第2回はパケット解析のツールとしてよく使われる「Wireshark」で「できる」こと、「できない」ことを通してパケットキャプチャーにプログラミングを導入する背景やその考え方を解説します。 パケット解析をする際によく使われる「Wireshark」をご存じでしょうか。オープンソースソフトウエア（OSS）として現在も活発に開発が続けられています。もはや業界標準と言っても差し支えないポピュラーなツールです。パケットキャプチャーの参考書などでは必ずと言っていいほど取り上げられており、Wiresharkの使い方がパケ
Nゲージの模型をラズパイで動かす “らずてつ”その1――鉄道模型とラズパイをつなぐ：名刺サイズの超小型PC「ラズパイ」で遊ぶ（第52回） 筆者は鉄道が好きです。乗りに行くのが基本の“乗り鉄”ですが、その際には乗った列車の写真を撮ることもあるので、まあ“撮り鉄”と言えなくもないです。ただしその際には“怒号”とは無縁です。 しかしこのご時世、なかなか鉄道を乗るためだけに出掛けるのも難しいところ。そんなときの楽しみの1つとして、筆者には“模型鉄”というジャンルも残されています。もっぱらNゲージですが、中学生の頃から色んなものを買ったり、不要なものを処分してはまた買ったりとそろえつつあります。好きなのは国鉄時代のローカル線なので、最大でも3両編成程度ですね。キハ20とか、キハ30とか、キハ40とか。電車でいってもクモハ12とか。そのあたりを集めています。 ただ、模型をため込んでいくと、今度は「レイ
レビューで跡形なく直されるのはなぜ - 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 先日こんなツイートを見かけました。 期待値を大きく外してきた成果物に対してどのように対応するかという問題についてのツイートでした。 このツイートのレビュー依頼者は「まずい点」を指摘してもらって修正すれば成果物として成立すると考えているけれど、レビュワーから見ると評価できる点がなくこのままでは成果物として成立させることができないと考えているように読み取れます。 7-8割程度期待値を満たしているものに対してのレビューであれば、レビューによって修正して成果物として成立させることができ、また、考え方を伝えることで次回からの成果物の質も
こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2023 の 16日目の記事になります。 概要 こんにちは。AI在庫管理の開発チームでSWEをしている小室です。 私は普段ドメイン駆動設計(以下、DDD)を意識しながら開発することが多く、実践を重ねるほどDDDの素晴らしさを実感しております。 最近異動してきたAI在庫管理の開発チームでは、現状はあまりDDDを意識して開発を進めていないのですが、プロダクトが対象としている世界が非常に複雑であることと、今まさに多くの法人様に利用していただけるようになったうれしい悲鳴として成長痛を感じ始めており、ドメイン駆動設計を何かのヒントとしてプロダクトによる価値提供速度を加速できればと考えています。 しかしながら、ドメイン駆動設計は独自の価値観や学習コストの高さから、まだ取り組んだことのないメンバーとしては大きな不安を感じる部分があると思います。
UNIX やそのツールはどのような考えに基づいて作られているのか解説した本。 UNIX が開発されていくなかで培われていった文化や考え方について書かれている。 www.ohmsha.co.jp UNIX が具体的にどのように動いているのかではなく、 UNIX はなぜそのように動いているのか、ということが主題。 そのため、 UNIX に限らずソフトウェア開発全般に適用できるような内容になっている。ソフトウェアだけでなく「ものを作る」こと全般に応用できる内容も多いかもしれない。 私も、現時点では UNIX そのものに対する熱意や探究心はあまりないので、 UNIX について知るためではなく開発の参考になる考え方がないかと思って読んだ。 9 つの定理が紹介されているのだが、まず思ったのは、「言うは易く行うは難し」という感じの定理ばかりだなということ。 例えばシンプルに保て、小ささを維持しろ、という
こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilotやチャットベースの開発支援ツールなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 しかし、これらのツールを導入すれば即座に開発生産性が向上する、というわけではありません。 生成AIを効果的に活用し、真の意味で開発生産性を向上させるためには、適切な準備と理解が不可欠です。 今回は生成AIと既存コードの関係性を掘り下げ、開発生産性を最大化するための具体的な準備について詳しく解説します。 単なるツールとしての導入にとどまらず、組織全体で生成AIと協調して働くための基盤づくりに焦点を当てています。 それでは見ていきましょう！ 生成AI活用のための準備
最近積の和典型が話題になっているので書きます。 N個のマス目が横一列に並んでいる状況を考えます。初め、全部のマスは白色です。このうち K 個のマスを選んで黒く塗った時にできるマスの状態は何通りでしょうか？ これを こうする これは 通りです。 これを応用すると、次のような問題が解けます。 長さが N であって、総和が M である非負整数列の個数を求めよ。 非負整数列というのは、各要素が負の数でない整数からなる数列です。[1, 2, 3, 4, 5] とか [0, 0, 1, 4, 3] とかです。これの個数を数えるのに、先ほどのマスの数え方を使うことができます。 まず、 M + N - 1 個の白いマス目を用意します。そのあと、そこから N - 1 マス選んで塗ります。こうしたとき、必ず M 個のマスが白いままで残っています。また、マスの両端や黒マスを境目として考えると、白いマスが連続する
はじめに GoogleからGeminiをコマンドラインで対話的に利用できる「Gemini CLI」が登場しましたね！ 基本的な使い方については、すでに多くの方が素晴らしい解説記事を公開されていますので、ぜひそちらもご覧ください。 参考 zenn.dev この記事では、Gemini CLIが備える機能の中でも、Claude Codeにはない「サンドボックス」機能に焦点を当てます。 リポジトリはこちら github.com この記事でわかること Gemini CLIのサンドボックス機能がなぜ必要なのか サンドボックスが有効になると、具体的に何が起きるのか -sフラグを付けるだけの簡単な使い方 macOSとコンテナベース、2つのサンドボックス方式の違い 1. なぜサンドボックスが必要なのか？ コーディングエージェントは、その強力さゆえに、意図しない挙動によるリスクを持ち合わせています。 例えば、
はじめに 連載第1回「『Python』と『Google Colaboratory』で株価データ分析に挑戦」では株価データを取得して簡単なグラフで確認しました。連載第2回では、ライブラリを用いて取得した株価データをさまざまな種類のチャートで表示して分析します。 連載の趣旨がデータ分析である以上、Python自体の言語仕様や文法に関しては詳しい説明を割愛する場合があることをご了承ください。また株価分析に関する用語に関しても、分析の手法が分かる程度の説明にとどめていることをご了承ください。 サンプルの実行方法 サンプルファイルを実行する場合は、サンプルファイルのリンクを開いた後に、メニューの「ファイル」から「ドライブにコピーを保存」を選択して保存したコピーを「Google Colaboratory」で実行してください。 Pythonライブラリのインストール Pythonでは外部ライブラリをインス
Takuto Wada @t_wada 森崎先生、やっとむさんと登壇したパネルディスカッション「生成AIの得意と不得意を知って開発の仕事に役立てよう～最新研究事例から見えてきたこと～」が記事になりました / 今後生成AIとどう向き合うべきなのか？ 現場のエンジニアと研究者が最新研究事例から語り合う htn.to/3urmSGdwBg 2024-11-21 12:29:23 リンク CodeZine 今後生成AIとどう向き合うべきなのか？ 現場のエンジニアと研究者が最新研究事例から語り合う ここ2〜3年で、GitHub Copilotなど、生成AIを利用した開発者支援サービスが続々登場した。すでに業務で利用されているという皆さんも少なくないだろう。一方で、「使ってはみたが、期待外れだった」と感じている人も多いに違いない。本セッションのスピーカーは、「現場では得意不得意を見極めて、使い道を考え
設計カンファレンス extends OOCの発表資料です。
dev3000 - Vercel Labsが実現した、次世代のデバッグ体験 はじめに Vercel Labsから dev3000 という開発ツールがリリースされました。 正直に言うと、最初は「また新しいデバッグツールか」と思いました。しかし、実際に使ってみると、これは単なるツールではなく、開発体験そのものを再定義するものだと気づきました。
C言語でWasmインタプリタを実装した話
概要 公式のcore testが全て(UTF8, WAT, SIMD関連のものは除く)通るWasmインタプリタをC言語でフルスクラッチで実装した。自作Wasmランタイムで省略されがちなValidation Stageも実装した。この記事はWebAssembly Advent Calendar 2023の三日目の記事である。 目的 このWasmランタイムを実装するにあたり、「できるだけ仕様に従って実装する」ことを心掛けた。Wasmの仕様書は以下のissueが立つほど読みにくいものとなっているが、ランタイムをどのように実装すべきかが詳しく書いてあり、一応仕様書を頑張って読めばランタイムが作れるようになっている。 この自作Wasmランタイムの目的は、できるだけ仕様に従った実装を与えることで、仕様の理解を助けることである。早さや効率性よりも分かりやすさを優先しているため、実用には向かない。仕様書を
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 「理解容易性」は「保守性」の観点の1つとして重視され、多くの原則や技法が紹介されているが、断片的かつ多様であり、全体像を理解することは難しい。 抽象度は高いが、体系的に観点を整理する事で、その理解の助けとなれば幸いである。 定義 「理解容易性」を簡単に言えば、「理解のしやすさ」であるが、その意味から掘り下げると、「思考する量」と言い換えることができる。 本記事では理解容易性を「思考量の少なさ」と定義し、7つの観点に整理した。 先に要約およびチェックリストを記載し、概略を記載した。 後に詳細で理解のため、各観点毎の説明と個別の原
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering 部 SRE チームの id:sadayoshi_tadaです。趣味で筋トレをやっていてこれまでほぼ1人でやっていたのですが、最近社内の人達とトレーニングすることが増えて楽しい今日このごろです。 この記事ではSREチームで行っている、DBマイグレーションにおけるガードレールの取り組みについて紹介します。 DBマイグレーションにまつわる課題について SREチームによるDBマイグレーション時のレビュー ALTER TABLE実行時にALGORITHMを明示するCIを追加 今後の課題 まとめ 最後に DBマイグレーションにまつわる課題について 本題に入る前に、バクラクのデータベースのスキーママイグレーション(以降、DBマイグレーションと呼称します)で起こっていた課題について簡単に触れます。 バクラクではリリースにおいてアプリケー
はじめに 物事を上達するためには反復を、というのはよく聞きますが、もちろんプログラミングでも大事なのかと思います。とくに自分は「一を聞いて十を知る」ような器用なことはできないので、何度も何度もプログラムを書いて、試していました。 このような反復を支援するためには、できるかぎり「書き始めるコスト」と「実行して確認するコスト」は低い方がいいと思っています。書き始めるのがだるいと、そもそも「ちょっと書いてみようかな」となかなか思わないですし、実行するための手数が多いと、「書いて→結果を確認」の回数が減ります。 本稿では、この「書き始めるコスト」と「実行して確認するコスト」を下げる私が20年くらい行っている工夫についてご紹介します。 筆者が Ruby が好きなので、Ruby の例が多いですが、別に Ruby に限った話ではありません。 プログラミング言語による違い たとえば、C 言語ですと、プログ
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AIエージェントのおかげでdbt開発の大部分を自動化した話
「Devin」とは何か？もうITエンジニアは不要か？コーディングから実装まで「人要らず」の実力
Wiresharkでできないことができる、パケット解析×プログラミング
Nゲージの模型をラズパイで動かす “らずてつ”その1――鉄道模型とラズパイをつなぐ
「価値」から小さく始めるドメイン駆動設計 - KAKEHASHI Tech Blog
『UNIXという考え方―その設計思想と哲学』を読んだ - 30歳からのプログラミング
Findyの爆速開発を支える生成AI活用の準備と実践 - Findy Tech Blog
積の和典型 - Shirotsume の日記
Gemini CLI のサンドボックス機能とは - Algomatic Tech Blog
Pythonの「mplfinance」「pyti」ライブラリで株価データを可視化する
『プログラムを勉強しなくても生成AIがやってくれるから大丈夫だろう』……労力は外注できるが、能力は外注できない
ログラスを支える設計標準について / loglass-design-standards
🚀 dev3000: フロントエンド開発のデバッグ体験を根本から変えるツール"
理解しやすいコードの書き方～理解容易性の7つの観点～ - Qiita
DBマイグレーションの安全性を高めるガードレールの実践 - LayerX エンジニアブログ
プログラムを「書き始める」「試しに実行する」コストを下げる工夫
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