［速報］「Flutter 3」登場、FlutterによるmacOSとLinuxアプリ開発が正式版に。Macのユニバーサルバイナリにも対応
Googleは開催中のイベント「Google I/O 2022」の基調講演で、Dart言語のフレームワークであるFlutterの最新版「Flutter 3」を発表しました。 Introducing Flutter 3 at #GoogleIO! Now featuring: Stable support for macOS and Linux apps Improved @Firebase integration ...and much more! Details here → https://t.co/7PLgfRBobE pic.twitter.com/XYzmCn3NYN — Flutter (@FlutterDev) May 11, 2022 2月に登場したFlutter 2.10でWindowsアプリケーション開発が正式版となったのに続いて、Flutter 3ではMacとLinu
Parquetは便利なファイル形式で、列志向のフォーマットとしてはデファクトの1つと言っても過言ではないでしょう。 ですが、jsonやcsvとは違い、ファイルを見ただけでどんな構造かわかるものではありません。 この記事は、Parquetの具体的な構造について記述します。 はじめに この投稿は、Parquetの構造について、バイナリを見ながら確認するものです。 ただし、Parquetの大枠に注目した投稿なので、delta encodingやrun-lengthなど、個別の圧縮方法については取り扱いません。 ※ Parquetの作成には https://github.com/parquet-go/parquet-go を使用していますが、goの知識は必要ありません tldr Parquetは以下の構造を持っています。 ファイルはRowGroupとメタデータに分かれている RowGroupの中に
GoogleからGemma 3が出たり、AlibabaがQwQを出したりで、27Bや32BでDeepSeek V3の671Bに匹敵すると言っていて、小さいサイズや2bit量子化でも実際結構賢いので、普通の人がもってるPCでもローカルLLMが実用的に使える感じになってきています。 Gemma 3 Gemma 3は単一GPUで動くLLMで最高と言ってます。 https://blog.google/technology/developers/gemma-3/ 1B、4B、12B、27Bがあって、最高なのは27Bだけど、今回はLM Studioで12Bの4bit量子化版を使います。 LM Studioはここ。モデルのダウンロード含め、わかりやすいです。 https://lmstudio.ai/ とりあえず知識確認でJavaのバージョン履歴を。だいたいあってる！ JDK13のリリース年だけ違うけど、
66分かかる同期処理を10分以内に短縮せよ！～商品情報同期システムでの、処理速度と運用の改善～ - MonotaRO Tech Blog
はじめに この記事では、モノタロウの基幹系を構成するシステムの一つである、商品情報管理システム（PIM：Product Information Management システム）の導入プロジェクトで、商品情報を基幹系と同期するシステム（商品情報同期機能）の性能や運用環境の改善を行った話をご紹介します。 背景 モノタロウの基幹系は、長年内製のシステムで支えられてきました。基幹系のシステムは、少数のWebアプリケーションと多数のバッチから構成されています。中でも商品情報の管理に関するシステムは、在庫や仕入先に関するシステムと一体化していて、商品情報に関する数多くのマスタメンテナンス画面を備えたやや複雑なシステムです（図１）。 図1 基幹系の概略図 当社のシステムは、もともと自分たちのビジネスに必要な機能を提供する手頃なパッケージ製品がなかったため、すべてを内製でまかなってきたという経緯があります
追記 作者のcatnose99さんがより詳細を解説してくださいました zenn.dev /追記 ポエム特化のZenn2との噂の「しずかなインターネット」を使いはじめたので、ユーザーとしてどんな技術が使われているのかを確認していく。 sizu.me おもむろにbuiltwith.comにかけてみる。 builtwith.com ここで分かる情報はブラウザのDevTools眺めてても得られるのであまり収穫はない。 前段にCloudflareのCDNサーバーがいて Next.jsで生成されたレスポンスを返している ことがわかる。 この時点ではキャッシュのみCloudflareなのか、Pages/WorkersでNext.jsのSSRごと動かしているのかは判断できない。 認証 Set-Cookie: __Secure-next-auth.session-token=が含まれているのでNextAut
CSSやJavaScriptのミニファイ（軽量化）、HTMLやCSSやJavaScriptやSQLのフォーマッター、各種エンコード・デコード、ダミーテキスト・ダミーデータ・ダミー画像・クレジットカードのジェネレーター、diff（ファイル比較）など、Web制作に役立つツールがまとめて利用できるSmallDev.toolsを紹介します。 いろいろなツールが揃っているので、ブックマークしておくと便利です。 SmallDev.tools smalldev-tools -GitHub SmallDev.toolsの特徴 SmallDev.toolsは、Web制作に役立つさまざまなツールが一箇所でまとめて利用できる便利サイトです。完全に無料で利用でき、登録など面倒なことは一切ありません。 最小限のインターフェース🤩 電光石火の速さ⚡ 広告はなし💩 プライバシーフリー🔐（データはすべて、サーバーに
ITエンジニアとしてChatGPT(GPT-4前提)を用いる際の使い方のメモです。 革新的な使い方等は一切記述がないのでご注意ください。 問い合わせ方法について 1. 条件を箇条書きする ほしい結果の条件を箇条書きします。 ChatGPTは話し言葉や文章で問い合わせても結果を得ることができますが、複雑な条件を文章で伝えることはそれなりに難しいことから、指示を出す人間側が楽をするために箇条書きにします。 複雑な問い合わせの場合には必要に応じて親子関係等の構造化を取り入れます。 2. 指示を追加する 問い合わせ結果が意図したものでない場合には指示を追加します。 最初の問い合わせで必ずしも望む結果が得られるとは限らないことから、要件に合わせて指示を追加し微調整します。 例えばサンプルコードの生成であれば、ライブラリや処理系のバージョン、設定の記述方法等できる限り詳細に指示を出した方が望む結果が得
CyberAgent にて行われたカンファレンス「CA BASE NEXT」の登壇資料です。 https://ca-base-next.cyberagent.co.jp/sessions/can-we-build-web-applications-in-rust/
Claude Codeを毎日使っていると、ふと「こいつ、俺のことわかってきたな」と感じる瞬間があります。 先日、DB分析の相談をしたとき、Claude Codeが黙ってソースコードを開いてフラグの意味を確認し始めました。以前は何度もスキーマだけで推測して間違えていたのに、今回は何も言わなくても自分から確認している。 あるいは、テックブログの下書きで「不可欠です」みたいなAI臭い表現が一切出てこなくなった。以前は毎回指摘していたのに。 しれっと変わっている。メモリに保存しただけでは、ここまで行動は変わりません。裏側には、ちょっとした仕組みがあります。 ここでいう「学習」は、知識を覚えさせる話ではありません。Claude Codeの思考パターンや判断の癖を、どう進化させるかという話です。 この記事では、Claude Codeを「使うたびに賢くなるAI」にするために実装した3層の学習構造について
「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
出来るプログラマーやエンジニアの方でも「何をやっているか分からない」「何が分からないか分からない」状態に陥りますか？その時は、どの様にして対処・解決しますか？
回答 (11件中の1件目) 私は出来るエンジニアじゃないせいか、何かちょっと経験の浅い分野のことをやると「何をやっているか分からない」「何が分からないか分からない」状態に陥ります。それで、Stack Overflowで調べたコード片をコピペして動かすことがあります。最近はGradleのビルドスクリプトの書き方が本当に何も分からなくてStack Overflowに世話になりました。 ただしそういう状態から脱するための対処法はそれなりに身につけていて、必要であれば遠からず解決できるので、その手順を説明しますね。 まずは試してみて動かすこと、次に概念を体系的に理解すること、それから実例と利...
授業準備、教材作成、キャリア教育、プログラミング学習、国語や算数の補助教材、特別支援教育まで。教員にとって便利なウェブサイトは想像以上に多く、知っているかどうかで授業準備の質とスピードが大きく変わります。 今回は、授業や校務ですぐに使える「教員向けおすすめウェブサイト25選」をまとめました。気になったサイトはブックマークしておくと、忙しい朝や教材研究の途中ですぐに開けて便利です。 1．自在原稿用紙URL https://sscard.monokakitools.net/genko.html 内容 字数と行数を自由に設定して原稿用紙を生成できるサイトです。 学年や用途に合わせて「8字×10行」「20字×20行」など、必要な形式の原稿用紙を作成できます。視写、短作文、漢字練習、観察カードなど、用途を選ばず使えるのが魅力です。 2．原稿用紙エディタURL https://sundryst.com
SIerに発注したら4ヵ月800万円という見積もりだったものをAI駆使してつくったら3日で50万円でできた、という話が話題になってました。 そこで、SIerでは作るものをちゃんと保証したりしていて文書化は大切である、みたいな指摘が入ってたりした。 でも、よく考えると、それって外注-受託において、作ると言ったものをちゃんと作ってもらったり、作ると言って作ったものにちゃんとお金を払ってもらったりするための、SI構造を維持するためのコストだったりします。 いまAIは、「800万の見積もりのものが3日でできた」ということ以上に、社会構造を変えようとしています。 そうすると、そんな変化の中で、800万円はともかく、3日でできるものに4ヵ月かけるというのが受け入れにくくなっています。 ※ 背景になる話もまとめました 業務システムでも保守運用より構築スピードが大切になっている - きしだのHatena
2025年はRAGの次にAIエージェントが来る
はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか？ RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス
フロントエンドにおける「単体テストの考え方/使い方」
本稿における「単体テスト」とは自動テストにおける単体テストを指します。手動テストのことではないので、ご了承ください。 単体テストの考え方/使い方という本を読みました。筆者自身、「単体テストはプロダクションコードの付属」という意識がどこかにありました。この本を読んで、単体テストについてあまりに何もわかってなかったことに気付かされ、単体テストの設計はプロダクションコードの設計と同じくらい重要という意識に変わりました。何のために単体テストをやるのか、いいテストとは、「単体」とは、など多くの点で学びを得られ、また、多くのプラクティスとアンチパターンを知ることができました。 本稿はこの本を読んで得られた学びを、フロントエンド開発、特にコンポーネント開発に適用することを試みた際のまとめです。より詳細な解説を求む方には本を手に取ってもらう前提で、できるだけポイントを抑えられるようにまとめることを目指しま
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 導きのはじまり おぉ、貴方は…褪せ人ですね。 そして、エルデンリングを求め、この狭間の地にやってきた。 この先、プログラミング学習の攻略に繋がる貴重なアイテム が、7つあるぞ すごいなにかだと思うだろう？ 以下の記事を、ご照覧あれい！ 1. 強い敵はスルーして先に進む プログラミングを勉強していると、序盤にツリーガードのような強敵が現れることがありますが、 スルーして先に進むことが大事です。 序盤から強敵と戦うと、ボコボコにされて心が折れます #include <stdio.h>は、こういうもんだと「おまじない」としてスルーする。 va
Goでの並行処理を徹底解剖！
並行処理をうまく使うのは難易度が高めです。 それゆえに、go文とチャネルについて基本的な文法書で知った後「並行処理ちゃんとできる！」の段階まで自力でたどり着くのは大変でしょう。 この本は、 *「並行処理ってやって何が嬉しいの？」 *「ゴールーチンとかチャネルとかって一体何者？」 *「ゴールーチンやチャネルを使ったうまいコードの書き方が知りたい！」 *「Goランタイムで並行処理をどううまく処理しているか知りたい！」 といった要望にお答えする、「Goでの並行処理」に関連した事柄について網羅的・徹底的に書きまくったものです。
はじめに 本記事では、昨今話題の AI エージェントサービスをこれから作る方へ、AI エージェントシステムを作る上での抑えるべきポイントと実践的なハンズオンにて DeepDive していきたいと思います。 本記事は 2 部構成になっており、以下の構成です。 第 1 部: AI エージェント の基本概念とエージェントシステム構築のガイド 第 2 部: Azure AI Agent Service を使ったワークフロールーティングの実装 第１部では、OpenAI 社のa-practical-guide-to-building-agents を参考に、AI エージェントの基本概念とエージェントシステム構築のガイドを解説します。 第２部では、Anthropic のブログ記事 Building Effective Agents – Workflow Routing で紹介されている ワークフロールー
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
JavaScriptの進化で変わる身近なコーディング習慣 uhyo ( https://twitter.com/uhyo_ ) JavaScriptは歴史が結構長い言語であり、さまざまなベストプラクティスがあります。一方で、JavaScriptは進化を続けており、それに伴ってこれまでに蓄積したベ…
ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
開発コンテナ - Claude Code Docs
リファレンスdevcontainerセットアップと関連するDockerfileは、そのまま使用することも、ニーズに合わせてカスタマイズすることもできる事前設定済みの開発コンテナを提供します。このdevcontainerはVisual Studio Code Dev Containers拡張機能および同様のツールと連携します。 コンテナの強化されたセキュリティ対策（分離とファイアウォールルール）により、claude --dangerously-skip-permissionsを実行して権限プロンプトをバイパスし、無人操作を行うことができます。 devcontainerは実質的な保護を提供していますが、すべての攻撃に完全に耐性のあるシステムはありません。 --dangerously-skip-permissionsで実行する場合、devcontainerはClaude Codeの認証情報を含む
長い間 Chrome の DevTools を使ってきて、便利だなと思った機能をまとめてみました。 様々な機能があり、これを覚えておくと開発時に役に立つかもしれないので、ぜひ使ってみてください。 この記事は Corome DevTools 公式 を参考にしています。 日本語化 英語が苦手な方は日本語化しましょう。 手順 DevTools を開いたら、歯車マークをクリック Language で日本語を選択 [Reload DevTools] をクリックして DevTools のリロードをする 要素の状態を強制 指定の要素を :hover や :focus などの状態に強制的にすることができます。 そうすることで指定状態時のスタイルを確認することができます。 手順 要素タブをクリックする 状態を変更したい要素を選択する 今回は Google の検索フォームを選択 [:hov] をクリックする
Serena MCPはClaude Codeを救うのか？
Serena MCPはClaude Codeを救うのか？ 「Claude Codeがアホになる問題」が勃発している最中、SerenaというMCPサーバーが「Claude Codeのコンテキスト消費を削減し、応答を改善する」という評価でユーザーたちの間で注目されています。 筆者も実際にSerenaを使ってみたところ、確かにコンテキスト効率の改善（入出力トークンの減少を指します）を実感できました。詳しく調べてみると、このツールは非常にユニークな発想で設計されており、一過性の流行として消費されるには惜しいと感じました。 そこで、本記事では、この機能の背景にある技術的な仕組みを詳しく解説したいと思います。実際の検証も交えながら、Serenaのアーキテクチャとその効果を分析していきます。 現在のコーディングエージェントが抱える課題現在のコーディングエージェントの多くは、コードを単なるテキストファイル
我々の知るコンピュータープログラミングの終焉、そしてその後コーダーはどうなるか - YAMDAS現更新履歴
Coding After Coders: The End of Computer Programming as We Know It - The New York Times 『Coders（コーダーズ）』（asin:4822289796）の邦訳があるテクノロジージャーナリストのクライブ・トンプソンが、いよいよ現実的になってきた「人間によるプログラミングの終焉」の話題について長文の取材記事を New York Times Magazine に寄稿している。 記事は、90年代に育ち昔ながらのプログラミングを学び、後に4つのスタートアップの共同創業者となった機械学習エンジニアが、今ではコーディングを Claude Code にほぼ任せているが、テストを怠ることがあるので、「十戒」のごときプロンプトファイルに厳しい警告を追加している話、そしてそのプロンプトの中に「pytest に失敗するコードを
読み取り専用 DB を Aurora から SQLite に移行してコストを 1/8 に削減した話 - エムスリーテックブログ
こんにちは。クラウド型電子カルテであるエムスリーデジカルのソフトウェアエンジニア兼 Team SRE をしている井上 渉（@wtr_in）です。キャベツ相場が落ち着いてきて一安心しています。 今回は、デジカルを構成するサービスの DB（基本的に読み取りのみ）を Aurora MySQL から Fargate 上の SQLite に移行し、性能も向上しつつ当該サービス全体のインフラコストを約 1/8 まで大幅に削減できた話をご紹介します。 移行前・移行後の構成とその効果 移行前 (Aurora MySQL) 移行後 (SQLite) 移行で得られた効果 移行を検討した背景 なぜ SQLite を選んだか SQLite のデータをどこに置くか インメモリ SQLite へのデータロード まとめ We are hiring! 移行前・移行後の構成とその効果 今回 SQLite を採用したサービス
今年に入ってやたらレビューの時間が増えた。これはコードもそうだしドキュメントもそうだ。 そして、これによる疲れも急激に増加している。 もちろんこれは、LLMによる支援によってアウトプットの速度と量が増加したからだ。 そして、必ずしも質が向上しているわけではなく、むしろ下がっているように感じる。 当然、自分の生産性も下がっている。 自分の頭をダンプし、どういう課題があるか、そして、どう向き合っているかを書いていこうと思う。 他人を経由したプロンプティング私は、機械学習のプロジェクトのテックリードとしてしばらく働いている。 その仕事として、Engineering Requirement Documentsなどの技術文章を書くことも多いが、レビューする機会も多い。 機械学習で難しいのが、プロジェクトが変わり解く課題がちょっと変わると、がらりと全然違う知識が必要になり、新規に論文を読む必要が出てく
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 はじめに どうもこんにちは、kunishouです。 この度、PythonライブラリであるPolarsを効率的に学ぶためのコンテンツとして
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? その後良書が出たこと、分野間のレベルを合わせるため入替の書籍があることなど大幅Updateした記事を書きました！ 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
1. はじめに こんにちは、東京大学 2 年生の米田優峻（E869120）と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどに出場しています1。また、2021 年 12 月には、初の著書となる『「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』を出版しました（2 万部突破）。 さて、このたびはマイナビ出版から、2 冊目の本を出版させていただくことになりました。競技プログラミングで必要となる「アルゴリズム」や「思考テクニック」を学ぶことができる、全く新しい教科書です。 競技プログラミングの鉄則 - honto 発売日は 2022/9/16 です。電子書籍版も同じ日（9 月 16 日）に出る予定です。この記事では、本書の内容と想定読者について説明させていただきます。 2. 本書の構成 本書は、競技プログラミングの全く新しい教科書です。序章「競技プログラミン
Reactで開発をしていく上でみなさんがいつかお世話になるだろうと思った記事たちです。 （僕はお世話になりました。これからもお世話になります。） これも良かったよっていう記事があればコメントで教えてください！ 🌟 = 特におすすめ Reactを最初から学ぶ・入門 React Docs BETA 🌟 りあクト！ TypeScriptで始めるつらくないReact開発 第4版【① 言語・環境編】 - くるみ割り書房 ft. React - BOOTH 🌟 Reactハンズオンラーニング 第2版 ―Webアプリケーション開発のベストプラクティス RailsエンジニアのためのNext.js入門 - hokaccha memo React Glossary + Explain Like I'm Five 🌟 React Server Components 総まとめ Reactのレンダリングに関
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 昨今のAIエージェント界隈の競争が激化していることは周知の事実だと思います。 先日リリースされたCodex CLIによりClaude Codeが押され気味であることは否めません。 しかし！！そんなClaude Codeが確実に優っている点があります！！！ はい。活発かつ成熟したコミュニティですね。しばらくは覇権を取っていただけに、様々な関係ツールが公開されています。 というわけで、Claude Codeをより便利に使うことができる周辺ツールを集めてみました。 ccusage 言わずと知れたコスト・使用状況可視化ツールです。 開
はじめに 国内の情報セキュリティに関連する組織・情報源をまとめてみました。 組織内でセキュリティ情報を展開するときは、権威があって日本のサイトだと伝わりやすい気がします。 国民のための情報セキュリティサイト 総務省が運営しています。ITの基礎知識から一般利用者・組織向けのセキュリティ情報が掲載されています。 まさに国民のためという感じがします。 NISC 内閣サイバーセキュリティーセンター 内閣官房が運営しています。様々なセキュリティ情報があります。 SNS関連アカウントもあり情報にアクセスしやすそうです。 サイバー警察局 警察庁が運営しています。セキュリティ事案への注意喚起などが行われています。 国家公安委員会 「重大サイバー事案に係る警察活動への苦情申出」などを受け付けているようです。 防衛省 サイバーセキュリティ 注意喚起や活動内容が掲載されています。 外務省 サイバーセキュリティ
はじめにTIG EXU真野です。 積読を消化しようというテーマの、読書感想文連載 の1冊目は、単体テストの考え方/使い方 です。 書籍の基礎情報です 2022年12月28日発売 Unit Testing Principles, Practices, and Patterns の翻訳書。原著は2020年1月14日に発売 テーマ 質の高いテストを行い、ソフトウェアに価値をもたらそう！ 単体（unit）テストの原則・実践とそのパターン プロジェクトの持続可能な成長を実現するための戦略 単体テストの原則・実践とそのパターン コード例は C# であるものの、どの言語でも適用できる汎用的な内容とのこと 中を見ると、微妙にC#特有ぽいところに1箇所悩みましたが、それ以外はその通り 翻訳者の須田さんは、他にもセキュア・バイ・デザイン: 安全なソフトウェア設計 やOAuth徹底入門 セキュアな認可システムを
20分で分かるDirty Pipe（CVE-2022-0847） - knqyf263's blog
極限まで詳細を省けば何とか20分で雰囲気だけでも伝えられるんじゃないかと思って書きました。書き終えてから見返したら多分無理なので誇大広告となったことを深くお詫び申し上げます。 背景 概要 脆弱性の影響 ページキャッシュやsplice パイプ マージの可否 下準備 攻撃手順 まとめ 背景 先日Dirty PipeというLinuxカーネルの脆弱性が公表されました。 dirtypipe.cm4all.com Linuxのパイプに関する脆弱性なのですが、仕組みは意外とシンプルでぎりぎりブログでも伝わるかもしれないと思ったので自分の理解を書きました。あといつも細かく書きすぎて長くなるので、今回は雰囲気だけでも伝わるようにとにかく説明を簡略化し、ふわっとした概要だけでも理解してもらえるように頑張りました。その結果、若干正確性に欠ける部分があるかもしれませんがお許しください。細かい部分はまた別の記事でま
以前同僚から、いくつかのプロジェクトやタスクを持っているときにどう進めると良いかという質問を受けた。僕はその時、価値が出るポイントまで一気に進めてから次のタスクに取り組むようにしていると答えた。この話についてブログに言語化してみる。 良くない進め方の一例 たとえばプロジェクトA（自分の担当分工数10日）、プロジェクトB（自分の担当分工数20日）で、合計30日分のタスクを持っているとする。この時良くない進め方は、両方ともを完全に並列に少しずつ行って、30日後に終わるということだ。1 このやり方だと30日後にならないとプロジェクトAもBも結果が出ない。もしプロジェクトAのみに集中して終わらせれば少なくともプロジェクトAの結果は10日後に出るのに関わらずである。 このやり方がまずいのは当たり前に見えるのだが、気をつけないとやってしまいがちである。なぜなら少しずつ進めれば、他の関係メンバーに「自分
UX & Accessibilité cognitive : et si vous simplifiiez vraiment l’expérience utilisateur ?
もうこれ以下は無理というぐらい最低限なバージョン管理
いいからgit使え もうファイル名に日付とか「最終」とか付けるな．文字しか書いてないWordファイルとかExcel方眼紙とかはこの際目をつぶる．それはもう仕方ない．だがファイル名によるバージョン管理だけは駄目だ． まずGitHubにアカウントを作れ．そんな名前も知らない会社のウェブサービスは使いたくないだって？お前Word使ってるだろ． それからSourceTreeをインストールしろ．そんな名前も知らない（略）お前Trello使ってるだろ．使ってない？今すぐ使え． よし，準備は出来たな． 新しい仕事を始める時，まず何をする？そう，空のフォルダを作るよな．ちょっと待った．今後は手元のコンピュータ上に空のフォルダを作るんじゃなくて，GitHubに作るんだ．GitHubに作るフォルダはリポジトリと言うぞ．リポジトリはただのフォルダじゃなくて，ファイルの履歴を管理できるんだ．うっかり全世界公開して
React Application Architecture for Production〜これ一冊で全てが網羅〜
はじめに この記事は、Alan Alickovicさんの著書「React Application Architecture for Production」をまとめたものになります。Alanさんと言えばZennで最も人気のある記事「bulletproof-react」の作者であり、彼のprojectから学ぶことはとても多い印象です。 今回紹介する本は2023年1月に公開されたため、bulletproof-react以後のReactアプリケーションにおけるベストプラクティスの宝庫となっています。また、本で扱われているアプリケーションのProjectがGitHubで公開されていることから、Projectを眺めるだけでも勉強になる点があるかと思います。 想定読者 Reactのアーキテクチャを模索している方 テスト手法やCI/CDなどのアプリケーション設計に関心がある方 使用される技術と本の構成 言
こんにちは、ニケです。 皆さん、AITuber 開発していますでしょうか？ AITuber、最近よく聞く言葉ですね。 面白そうだけどどこから始めればよいか分からない、という方も多いと思います。 というわけで今回は、AITuberという分野に興味を持っている方のために、できるだけ簡単にAITuberの作り方について解説していこうと思います。 具体的に「Youtubeのライブチャットに反応してキャラクターが応答を返すAITuber」を作成します。 下記が完成版のサンプルです。 なお、非エンジニアの方でも理解できるように、今回は仕組みの説明に注力し、コードの中身は解説しません。 動作コードはほぼ1つのファイルに収まっているため、コードに興味がある方は、ChatGPTにそのままコピペして解説してもらうと良いでしょう。コードは後ほど共有します。 ちなみに簡単に自己紹介すると、私は普段 AITuber
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Parquetフォーマット概観 - 発明のための再発明
Gemma 3やQwQなどでローカルLLMがそろそろ使い物になってきた - きしだのHatena
「しずかなインターネット」の技術スタックを調べる - laiso
ブックマークしておくと便利！Web制作に役立つさまざまなツールが一箇所で利用できる -SmallDev.tools
ITエンジニア的なChatGPTの使い方メモ - Qiita
Rust で Web アプリケーションはどこまで開発できるのか
Claude Codeのメモリを3階層にしたら「覚えてる」が「学んでる」に変わった
【保存版】教員向け｜知っておきたいおすすめウェブサイト25選｜高森崇史（ルート先生）
3日50万円で作れるシステムに4ヵ月800万円かけれなくなっている - きしだのHatena
エルデンリングから学んだ、プログラミング学習に必要な７つのこと - Qiita
AIエージェントのサービス構築を検討しているあなたへ
JavaScriptの進化で変わる身近なコーディング習慣
「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め
Chrome DevTools の知っておくと便利かも機能 - Qiita
最近の人類のレビュー疲れ | Democritizing Data
Python初学者のためのPolars100本ノック - Qiita
書籍「競技プログラミングの鉄則」を書きました - E869120's Blog
React周りのいつかお世話になる記事たち（随時更新）
Claude Codeをより便利・強力に使うためのツールまとめ - Qiita
国内の情報セキュリティに関連する組織・情報源について - Qiita
単体テストの考え方/使い方 の感想文 | フューチャー技術ブログ
価値が出るポイントまで一気に進めてから次のタスクに取り組む - $shibayu36->blog;
フロントエンド開発のための Figma
ゼロから始めるAITuberの作り方｜ニケちゃん
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