プログラミング言語のお作法から外れたコードやメンテ性が悪いコードを書くのはダメとよくいわれます。わたしは学生の頃、そういう意見を過剰に気にしていました。コードを書くことそのものに慣れていないのに綺麗に書こうとして手が動かず、動かないがゆえにコーディングの練習が進まない、という悪循環になっていました。そうすると何もアウトプットしないまま知識だけが増えていって、自分がこれくらいできそうというイメージと実際のプログラミング能力とのギャップで苦しみました。 この意識が薄れたのは、あるときものすごく手が早い人のコードを偶然見たときでした。たしかにちゃんと動くものができているんですが、そのコードの中身は当時の私の基準からいって*1おぞましいほど汚いものでした。そこで「これはわたしが書けば100倍くらい綺麗なコードを書けるんでは…」と一瞬思ったんですが、その後すぐに「あ、自分は知識はあるけど練習してない
こんにちは。IT企業で人材育成・組織開発をやりつつAI活用推進もやっているうえむらです。本記事では、Gemini3以降に書かれた記事のうち、特に参考になった記事（Xでの紹介時にインプレッション数1万以上、100いいね以上）を厳選してご紹介します。 はじめに: Gemini3の衝撃2025年11月に登場したGemini3.0はビジネスシーンに大きな影響をもたらしました。 テキストやスライドに加えて画像、音声、動画をシームレスに扱うマルチモーダル機能の強化、複雑な文脈を理解した上で多角的に思考する推論能力の向上、素早い応答と深い思考をシーンに沿って直感的に使い分ける処理速度の最適化。 Google Workspaceの各アプリにGeminiが自然な形で共存していることも見逃せません。結果として、日々の仕事の多くをGeminiと共に過ごす場面が増えています。 まずはGemini3.0によって新た
日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。最終回はローソク足とともにこれまでに計算したオシレーターなど一式を1つのグラフで表示する方法や過去の株価データを基にした株価予測の方法を解説します。
今週は、Thanksgiving はお休みムードなので考える時間や、自分の本についてディスカッションしている バンクーバーのえんじに屋さんのPodcast なんかを聞かせていただいたりしてるうちに、思い出したことがあって、記録に残してみることにした。それは、エンジニアの育成方針でこれはめっちゃくちゃ違うことに気づきましたので、シェアさせていただきたいと思います。 日米でエンジニアの育成戦略が正反対だと気付いた話 採用の段階での違い 良く知られているように、新卒のケースで考えると、こちらの場合は「コンピュータサイエンス」の学位を出ていることが前提で、中途採用の場合も、「コンピュータサイエンス」の学位を出ている、もしくはそれ相当する知識が求められる。だから、新人でも少なくともプログラムが結構組めることを期待されます。 一方、日本では文系でも理系でもプログラマになれます。採用されたときに「スキル
デバッグが早い人と遅い人の違い
会社にデバッグの早い人と遅い人がいる。 二人を観察していると、色々な違いが見れて勉強になる。 いくつかまとめてみる。 ・デバッグが早い人はコードに着手する前に状況を整理する 期待動作はどのようなものか、現状の動作（バグ）はどんなものか、どんな条件でバグが生じるか、生じないかを整理する 他人からアサインされたタスクの場合、手早くこれらを質問して状況を確認する。 デバッグが遅い人は何も考えずにコードを触り始める。 「何をデバッグしているの？」と聞くと言語化出来ない。 場当たり的、五月雨式に質問する。 ・デバッグが早い人は仮説を持っている。 ざっくりと全体像を把握し、当たりをつけてから作業する。 全ての作業が仮説の検証作業。結果が出た時に次に何をすべきかも把握している。 デバッグが遅い人は自分でも何をやっているか分かっていない。 「よくわからないけど一応2回試してみた」とか言う。 「それは今何を
Twitter を作るのはなぜ難しいのか
Fumihiko Shiroyama @fushiroyama 父、博士課程 Software Development Engineer @Adobe / ex-@Microsoft, ex-@amazon All opinions are my own. amazonアソシエイト参加中 note.com/fushiroyama/ Fumihiko Shiroyama @fushiroyama Twitterみたいな緩いつながり、TLひとつ実装するだけでも普通のウェブシステムみたいなクエリでは取れなくてちょっと考えれば非常に複雑なシステムであることは明白だし、システムアーキテクチャの試験の定番トピックだったりするので「誰でも作れる」とか「簡単」みたいなのはご指摘申し上げたくなる 2022-11-22 02:16:50 Fumihiko Shiroyama @fushiroyama 昔つぶや
手順書フォーマットは千差万別 みなさんは自己流または、組織やプロジェクトで定められた手順書のフォーマットはありますか? 私は自己流の手順書フォーマットがあります。 自己流の手順書フォーマットがあるといっても、かなり扱いがふわふわしているので、備忘やメモの意味合い強めでまとめていきます。 「もっとこうした方がいいよ!!」などフィードバックがあれば、ぜひお願いします! いきなりまとめ 手順書はExcelやスプレッドシートではなく、Markdownで書く 手順書はgitで管理する 5W1Hを意識して手順書を書く 基本的にはCLIを使った手順書にする 手順書はExcelやスプレッドシートではなく、Markdownで書く 手順書をExcelやスプレッドシートで書くメリット・デメリット 手順書をExcelやスプレッドシートで書いている方も多いと思いますが、私はMarkdownで書いています。 Exce
『Sonny Boy』というアニメが放送されています。学校が異次元に漂流してしまい、超能力に目覚めた生徒たちがサバイバルしながら、さまざまな奇妙な現象の裏にあるルールを解き明かし、元の世界に変える方法を探す、というストーリーです。ルールが分かったあとで何度も見直したくなります。 anime.shochiku.co.jp さて今回、『Sonny Boy』に、プログラムを寄稿しました。プログラムでおもしろいCGを作ったとかではなく、プログラムの実行の様子そのものが『Sonny Boy』の5話の中で放送されました。 こういうプログラムです。 nankai.rb このプログラムがどういうものだったかを解説します。 どんなプログラム？ 実行すると、「難解」という文字がほどけてなくなるアニメーションをします。 起動したらまず、プログラム自身が画面に表示されます。 しばらくしたら「難解」が左から右へほど
コンピュータは難しすぎる｜shi3z
コンピュータは非常に便利なのだが、ほとんどのコンピュータユーザーがその能力の1%も使えてないのではないか。そんな気がするのだ。 というか、コンピュータの能力が人類の進歩に比べて上がり過ぎてる。 おかげでゲームもAIもビデオ編集も手軽になった。 MacBookの新しいCPUが発表されたのだが、40%高速化したというニューラルエンジンを一体全体何に使えばいいのか、人工知能の研究者である吾輩にもわからないので、これを使いこなすことができる人は将来登場するのだろうか。 コンピュータの能力を真に最大限引き出すには、残念ながらプログラマーになるしかない。しかも、マシン語レベルの最適化ができるプログラマーである。 プログラムさえ丁寧につくればコンピュータの持つ潜在能力は圧倒的に高い。だがコンピュータに比べて人間は頭が悪すぎる。 結局のところ、道具がどれだけ進歩しても使う側の人間の想像力が追いつかないと全
といった感じです。（この例、下で問題例として取り上げるため、実はおかしなチェック内容にしています。） "No.～基準"までがシートに記載されていてます。回答する発注先企業は"Yes,No,N/A"を3択で✅をつけ、備考欄にNoやN/Aの理由のほか、注記を記載できます。こういう項目が20～500項目あるExcelのシートに、発注先企業の回答担当は自社の状況、対応を確認しながら、ひたすら記載してゆくわけです。 知ってる人は知っているが、知らない人はぜんぜん知らない 最近参加したエンジニアがぞろぞろいらしたカンファレンスで、私が 「……あの セキュリティーチェックシート ってあるじゃないですが、あの 面倒なアレ です。アレにこの規格を採用するよう書いてあったら、各企業に規格の採用が広がるかもですね。あはは。」 と話したことがありました。その瞬間、 嫌なことを思い出したのか顔を曇らせたり苦笑いをす
2ちゃんねるの開設当初の裏話をひろゆきが発言
rei@サブアカウント @Shanice79540635 2chのシステムは実はひろゆき氏が作ったものではなく「あめぞう掲示板」の全コピーであり、尚且つあめぞうは全盛期は（カウンタが正確なら）日本1のアクセス数を達成していた…という事実はインターネット古参勢もあまり知っていないんだよな twitter.com/iikagenni_siro… 2022-10-10 21:41:28 小山（凍） @iikagenni_siro_ ゼロ年代初頭のITバブル期に日本で最大級アクセスが集まるサイトでありながら、金融機関からの融資もIPOも経ずひたすら個人サイトの延長で運営し続け、最終的にオワコンになった2chって日本の起業風土がゴミカスであることの象徴みたいな事例だと思うんですよね。ひろゆきの無能だけが理由ではない。 2022-10-10 19:52:28
ピクシブは1月19日、初学者向けiOSアプリ開発の教材資料を無償公開した。内容はお絵かきSNSを開発するというもので、実例に近いiOSアプリ開発を学ぶことができるという。また、同社でモバイルアプリ開発の初学者向けに実施した研修の内容についても紹介している。 同社では2022年2月からiOS・Androidアプリエンジニアの育成プロジェクトを始めている。モバイルアプリの開発手段の多様化に伴い、エンジニア採用のミスマッチが増加。モバイルアプリエンジニア不足を解消するために、自社で育成していく取り組みを始めたという。 研修ではまず、プログラミング言語「Swift」と開発ツール「Xcode」に慣れるように、米Appleが提供しているアプリ開発のための課題を与えた。同社は「ピクシブのアプリでは、ビュワーなどの閲覧体験が重要になってくるものが多い。また、ライブ配信やドロー機能などネイティブでないと開発
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
Claude Codeで効率的に開発するための知見管理 はじめに Claude Codeは、Anthropicが提供するAIアシスタント「Claude」をコマンドラインから直接利用できるツールです。しかし、プロジェクトが大きくなるにつれて、過去の試行錯誤や設計決定をClaudeに効果的に伝える仕組みが重要になってきます。 本記事では、Claude Codeを使った開発で得られた知見を体系的に蓄積・活用するための実践的な方法論を紹介します。 知見管理の課題 Claude Codeを使い始めると、以下のような課題に直面します： 同じ問題について何度も説明する必要がある 過去の設計決定の理由をClaudeが理解していない プロジェクト固有の制約や要件を毎回伝える手間 デバッグで得られた知見が散逸する これらの課題を解決するために、構造化された知見管理システムを構築することが重要です。 提案する知
「Writing an OS in 1,000 Lines」 というオンラインブックを書きました。ゼロから1,000行でOSを作るという内容です。 『自作OSで学ぶマイクロカーネルの設計と実装』 とは違い、最初の一歩の部分を重点的に解説しています。シンプルなモノリシックカーネル設計で、実装の解説だけでなくカーネルプログラミング特有の難しい部分、特に「カーネルをどうデバッグすれば良いか」をおさえた、初学者向きの内容になっています。 3日ほどあれば済むボリュームです。夏休みの自由研究がてら、ぜひチャレンジしてみてください。
これまでの生存戦略 それほど尖った能力や知識がない中で、私のこれまでの生存戦略としては求められればなんでもやる、少しくらい泥水でも飲むというものでした。 フロントエンドからバックエンド、データベース設計、API設計、実装、インフラ側の設定、提案書作成、プレゼンテーション、プロジェクト進行、どれも“専門家として誇れるか”というと疑問がありますが、求められればなんでもやるスタンスでそれが自分の価値提供の形と考えていました。 また、以前までは「若い」というのも、強みでした。 一回りほど上の年齢に見られることも珍しくなく、「そんな若かったのか」と驚かれるなかで、「若いのに頑張ってるね」と年齢のフィルターで大目にみてもらえました。 しかし、そんな私も気が付けば40歳、もう若さという武器はありません。 （つい先日まで20代だったはずなのに..何かおかしい..） 体力的にも無理が効かず、新しいことを学ぶ
2022年9月9日にこんなツイートをしたところ、 ソフトウェアテストの書籍・資料について、こういうマップを作ってみたい。「QA関連」でできるといいんだけど、縦軸が定まらない。 一番繰り返し読んでいるドリル本をサンプルにしてみたけど、テスト分析自体がすでに初級じゃない気もするから、色付けも難しい。うーん。 誰か一緒にやりません？ｗ pic.twitter.com/R0lVJhcpkD— Kazu SUZUKI (@kz_suzuki) 2022年9月9日 「一緒にやってもいいよ～」っていう方々に声をかけていただき、1週間あまりでみるみるできあがっていきました！ みなさんの機動力高すぎて、わたしの寄与は「声をかけて最初のフォーマットを作った」くらいになってしまいましたよ。 ということで、以下に公開します！ docs.google.com 「閲覧者（コメント可）」というアクセス権を設定しています
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
こんにちは、ぬこすけです。 近年、Webフロントエンドではサイトのパフォーマンスの重要性が高まっています。 例えば、GoogleはCore Web Vitalというパフォーマンスに指標を検索結果のランキング要因に組み込みました。 また、近年の某企業が「パフォーマンスの改善に取り組んだ結果、セッション数〇％アップ、CVR〇％アップ...」などの事例は枚挙にいとまがないでしょう。 パフォーマンスチューニングするためには、定量的に計測してボトルネックを探すようなトップダウンなアプローチもあります。 しかしながら、時には千本ノック的にハウツーを片っ端から試していくボトムアップなアプローチも有効になることもあったり、日々のコーディングでパフォーマンスを意識したコードを書くことは大切でしょう。 この記事ではパフォーマンス最適化のハウツーを紹介します。 パフォーマンス改善の施策が思い浮かばない時やフロン
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 エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 要件定義関連の記事の投稿をしました。時間あればぜひ読んでみてください。 今回は「非機能要件」の 可用性 性能・拡張性 運用・保守性 移行性 セキュリティ システム環境・エコロジー の6項目について理解を深めてアウトプットしようと思います。 非機能要件｜6項目について 1. 可用性 システムが継続して利用可能な状態を維持する能力を指します。『稼働率』 で表現されます。シ
Intro 2022/06/06 ~ 9 あたりに、長きに渡って策定作業が行われていた HTTP 関連の RFC が大量に公開された。 RFC 9110: HTTP Semantics RFC 9111: HTTP Caching RFC 9112: HTTP/1.1 RFC 9113: HTTP/2 RFC 9114: HTTP/3 RFC 9163: Expect-CT Extension for HTTP RFC 9204: QPACK: Field Compression for HTTP/3 RFC 9205: Building Protocols with HTTP RFC 9209: The Proxy-Status HTTP Response Header Field RFC 9211: The Cache-Status HTTP Response Header Field
Web APIを手作りする時代は終わった？
::: message info これは[フィヨルドブートキャンプ Advent Calendar 2022 Part.1](https://adventar.org/calendars/7760)の25日目の記事です。 昨日の記事は:@shujiwatanabe:shujiwatanabeさんの[質問しながら出来るようにしていく](https://shu91327.hatenablog.com/entry/2022/12/24/091025)と:@saeyama:saeyamaさんの[Rails/Vue 編集時に画像をD&Dで入れ替えした時のActive Storageの保存方法](https://saeyama.hatenablog.com/entry/2022/12/24/000123)でした。 ::: ↓こういうのを職人が丹精込めて一つ一つ手作りする時代は終わりました。 ```sh
こうです。 新しい住居を探そうとしたとき、「会社から歩いてちょうど 30 分のところに住めたら QOL 高くない？」と思いました。(運動できる、公共交通機関と無縁、買い物もできるetc...) でも ある一点を中心とした移動可能エリアを知りたいとき、円でざっくりと表示をする以外のアプローチがほぼない ことに気がつきました。海外サイトも含めかなり調べてみましたが、類似のサービスは見当たりません。 という経緯でつくったのが How far can I go? というサイト。 ぽちぽちやっていただければわかりますが、結果の精度はかなりのものと思われます。特に道の有無や川沿いなどを検証してもらえるとその効果がすぐにわかるかと。 転職先が決まっているなら、そこにピンを差して交通手段と所要時間を設定してください。HOME'S などの住宅検索サービスには条件絞り込みをしたあとにそれらを地図上にまとめてマ
このブラウザ バージョンのサポートは終了しました。サポートされているブラウザにアップグレードしてください。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 （続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 ←本稿こちら 「Cursor」×「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Cursor」×「Obsidian」内部リンク生成＆最適化プロンプト 「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 「Cursorで要件定義をめっちゃ簡単に」を「rules」にしてさらに簡単にした 「Cursor」で「素の議事録」を「要件定義書」に高速でまとめなおした
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
Docker終焉は別にしないと思うけど、知っておいたほうがいい知識の補足を書く - inductor's blog
Docker一強の終焉にあたり、押さえるべきContainer事情 を読んで漠然とDockerが終わるって思った人、素直に手をあげてください。別にDockerは終わりません。なんかむしろWASMとかんばるぞって息巻いてて可愛いので頑張って欲しいと個人的には考えています。 その昔、Kubernetes 1.20からDockerが非推奨になる理由 - inductor's blog を書いたら炎上しました。最初の記事の書き方が良くなかったという反省はあるにせよ、世間一般で「Dockerは開発環境で使うやつ」という認識があまりにも広がりすぎているというのが良くわかる勉強の機会になりました。 逆を言うと、みなさんがこれらの記事を読む時には、Dockerという言葉に含まれる意味に注意して読んでいただきたいと思っています。Dockerには大きく分けて以下の意味が含まれると僕は考えています。 Docke
ブラウザからDBに行き着くまでただまとめる
はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、 「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」 をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードは こちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、L
この記事は、慶應理工アドベントカレンダー2021の20日目の記事です。 カレンダー全日埋まってすごい 🎉🎉 adventar.org 「Database Design and Implementation」という簡素なDBをスクラッチで作っていく本に取り組んだので、その読了エントリです。 Database Design and Implementation: Second Edition (Data-Centric Systems and Applications) (English Edition) 作者:Sciore, EdwardSpringerAmazon こんな人におすすめ MySQLやPostgreSQLを使った経験はあるが、DBの理論やその実装はあまり詳しくない人に特におすすめです。特に自作〇〇*1に興味がある人は間違いなく楽しめると思います。単純に本に紹介されている理論
Markdownとは 関連仕様書 変換ツール・ライブラリ Markdown記法(Common Mark・GFM) 見出し シーテキスト見出し パラグラフ(段落) 改行 水平線 コメント 強調(イタリック・太字) 打消し線 エスケープ リンク 画像 引用 番号無しリスト 番号付きリスト タスクリスト コードスパン インデントコードブロック フェンスコードブロック テーブル HTML Markdown記法(GitHub・Qiita拡張) フットノート(脚注) 色表示 情報・警告・アラート 絵文字 数式 PlantUML Mermaid Markdownとは 軽量マークアップ言語とも呼ばれ、HTML よりも簡単な記法で構造化文書を作成することができます。 通常は HTML に変換して表示しますが、返還前でもそれなりに簡易構造化文書として読めるのが特徴です。 2004年にジョン・グルーバーによって
リアルタイム共同編集のアルゴリズム (Operational Transformation; OT) を理解する試み – RORO
Google Docsのように文書を複数人でリアルタイムに共同編集できるアプリケーションがあります。あのような機能は、多かれ少なかれ、Operational Transformation (OT; 操作変換) という考え方を使って実現されているようです。興味があったので、このOTについて調べてみました。 (追記: これからは OT でなく CRDT だという話 → I was wrong. CRDTs are the future) なおGoogle Docsではいわゆる「リッチテキスト」を共同編集できますが、ここでは話を簡単にするために「プレーンテキスト」を共同編集することを想定します。 リアルタイム共同編集の流れ 共同編集システムの登場人物は次の通りです： サーバ x 1（各クライアントから届く編集操作をもとに、最新の文書を保持します） クライアント x N（文書を編集する側です） そ
Hello world ショートカットキーを設定する アイコンを設定する スクリプトを実行する オプション設定画面 Hello world Chrome の拡張機能を開発する手順について説明します。まずは、拡張機能が実行されたらポップアップを表示するだけのものを作成してみます。下記のフォルダとファイルを作成します。 my-extension manifest.json popup.html { "name": "My Extension", "description": "My Extension", "version": "1.0", "manifest_version": 3, "action": { "default_popup": "popup.html" } } <!DOCTYPE html> <html> <body> <h1>Hello world!</h1> </body>
無料の動画編集ソフト「Aviutl」が、後継版となる「AviUtl2」を突如リリース開始。6年ぶりのアプデでゼロから作り直したテスト版となり、Win10（64bit）以降に対応
ソフトウェア開発者のKENくん氏が運営している「AviUtlのお部屋」は、無料の動画編集ソフトウェア「Aviutl」の最新版となる「AviUtl ExEdit2 beta1」を7月7日にリリースした。 （画像はAviUtlのお部屋より）「AviUtl」は、KENくん氏が開発している動画編集ソフト。動画ファイルを編集・加工、コーデックに圧縮して出力することができるフリーソフトとなっている。 無料ながら、テキストの配置やエフェクトなど、本格的な動画編集ができるソフトとしてニコニコ動画や初期のYouTubeなど動画サイトで重宝されたことで知られている。 （画像はAviUtlのお部屋より）今回は2019年10月以来の更新となり、ゼロから作り直したという「AviUtl ExEdit2 beta1」がリリースされている。ファイル名は「AviUtl2」となっており、「AviUtl」の後継版とみてよさそう
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思
システムの複雑さはどこから来るのか – Out of the tar pitを読む - Uzabase for Engineers
Uzabase Saas Product Divisionフェローの矢野です。 この記事は、Rich Hickey（プログラミング言語Clojure作者）のプレゼンテーションSimple Made Easyへと繋がっていく、Ben MoseleyとPeter Marksによる「Out of the tar pit」というシステム設計について論じた論文の内容について説明したもので、ユーザベースのSaas Productでのテック発表の一つとしてプレゼンしたものを、ブログとして再度まとめたものです。プレゼン自体は25分くらいでしたので、おそらくこの記事の方がプレゼンよりも詳しいと思います。 ソフトウェア危機 ソフトウェアは本質的に複雑 ソフトウェアの複雑さはどこから来るのか？ 複雑さは、別の複雑さを産む 複雑さを分類する 本当に必要な複雑さと、そうでないものがある どうやって複雑さを扱うのか
WindowsがLinuxより優れている点は何ですか？ (OSの設計に関する質問であり、利用者の使い勝手の話ではありません) 。
回答 (6件中の1件目) 私はWindowsのカーネルを熟知しており、Linuxのカーネルについてはそれなりに知っています。 意外に思われるかもしれませんが、類似点の方がずっと多く、違いは少ないです。私がよく言う違いの1つは、LinuxのI/OモデルはUNIXから継承した同期式が基本で、WindowsのI/OモデルはVMSから継承した非同期式が基本であるということです。WindowsのI/Oリクエストの設計は、同期式と非同期式のI/Oを美しく管理できる優れた設計になっています。Linux(及び普通のUNIX)でも非同期のI/Oは可能ですが、そのための統一された仕組みはありません。これは...
なぜ脱OSSが増えているのか？
はじめに TerraformやVaultを開発するHashiCorpは自社製品をOSSのMPL(Mozilla Public License v2.0) から、ソースコードは公開するも一部の利用に制限があるBSL(Business Source License) への変更をアナウンスしました。 これは2018年のRedisを皮切りにMongoDBやCockroachDB、ElasticSearchなど多くのプロダクトで進められている脱OSSの流れです。商用のオープンソース[1]と言われてしまうこともある最近のこの動きの理由は何故なのか？ という点を以下の動画で解説しました。 動画中では尺の都合で端折った個所も多いので、こちらの記事の方にもまとめておきたいと思います。 OSSとは？ OSSの定義 まず、OSS（オープンソース）とはなんでしょうか？ これはRMSのフリーソフトウェアを源流とする
プログラミングを勉強するために 30 代半ばの 2 年間を無職として過ごした話 - 30歳からのプログラミング
2019 年の夏に前職を辞め、そのまま無職として過ごし今年の 10 月にようやく再就職して働き始めた。 何か事情があって働けなかったわけではなく、プログラミングの能力を伸ばすために敢えて就職しなかった。 自分にとってそれなりに重要な期間だったと思うので、記録を残しておく。 予め断っておくが、何か「すごいこと」を成し遂げたわけではない。「すごくないプログラマ」が少しでもすごくなりたくて勉強していた話に過ぎない。 「すごいプログラマ」が「すごいこと」をした話を読みたければ、以下の記事などがよいと思う。 会社をやめて約1年プログラミングの勉強に費やしたことに対する満足と後悔 | blog.ojisan.io 2年間の独学をふりかえって – Happy Coder 予防線を張ったところで、本題に入る。 背景や動機 プログラミングの勉強をするために前職を辞めたわけではなく、退職の理由は別にある。 そ
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ヘタクソなコードを書いてもいい - 覚書
【Gemini／NotebookLM】Gemini3以降で業務に役立つ生成AI実践記事13選｜うえむら
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アニメ「Sonny Boy」の『難解』プログラムの解説 - まめめも
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