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Gitの検索結果1 - 17 件 / 17件

  • 私が独学をして、マジ神だと思うサイトおよび他 - Qiita

    初めに 私は独学でプログラミングその他について勉強をしていますが、基本的に知識を得るために金はかけません。調べれば何とかなるので。 私がプログラミングを始めるにあたって自分に投資したものは安いノートパソコンとマウスのみで合計金額は14600円(ノートパソコン14000円、マウス600円)ですね。 もちろんいいものはお金をかけなければ手に入りません。しかし、いいものというのはある程度のレベルにならなくては持っていても意味がほとんどないと思います。 実際にプログラミングの勉強を独学で始めると、なかなか教材を見つけることができず、え?こんないいサイトあったの!?もうちょっと早く見つけときゃあよかった!というものがめっちゃありましたので、これから独学でプログラミングの勉強をしたいという方に向けて、少しでもお役に立てたらと、紹介をしたいと思います。 というわけで、今回は私が感謝する神サイトおよびその

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    • 2024年版のDockerfileの考え方&書き方 | フューチャー技術ブログ

      最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整

        2024年版のDockerfileの考え方&書き方 | フューチャー技術ブログ
      • 東京大学のAWS入門資料がいい感じだったので最新のAWS環境でも実行できるようにしてみた - Qiita

        きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしまい

          東京大学のAWS入門資料がいい感じだったので最新のAWS環境でも実行できるようにしてみた - Qiita
        • 誰も教えてくれないSIの本質、SIerの世界観

          本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者(開発、研究、調査、教育、管理など) 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど

            誰も教えてくれないSIの本質、SIerの世界観
          • 技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL

            技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL はじめに 新たに書きました。 MySQLを使っても会社は潰れない 久々に記事を書いたのでどうぞお手柔らかに... 私が過去2年間で行った技術選定の成功と失敗を振り返り、その学びを共有したいと思います。 文才無いので淡々と箇条書きでいきます Twitterエンジニア垢作りました。エンジニアのお友達がいません。 @uncode_jp 注意 意見を押し付けるものではありません。ただ建設的な議論は大事だと思う。 自分の意見は明確に、歯切れのよい表現を意識している。人それぞれだよねみたいな感じに逃げたくない。技術選定に結論はある(過激)。 ただし技術選定にはコンテキストがあり、例えばプロダクトのフェーズや組織の事情によって当然結論は変わる可能性がある。 OSSの開発者さん達は偉大ですごい。あ

              技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL
            • 業務でAWSを利用する時に知っておくべきポイント10選 - Qiita

              2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro

                業務でAWSを利用する時に知っておくべきポイント10選 - Qiita
              • メンバー1人1人のスキルアップを促す「等級(グレード)」と「給与テーブル」|風音屋(かざねや)

                風音屋(@Kazaneya_PR)では、メンバー1人1人のスキル水準をモニタリングし、さらなる成長を促すための仕組みとして「等級(グレード)」を設定しています。プロフェッショナル人材が少しでも正当な評価とフィードバックを受けられるように試行錯誤を経てきました。 採用選考を進める中で「自分の場合はどのくらいのグレードになるのか?」というご質問をいただく機会が多々あります。この記事では、どういった考え方でグレードを設計・運用しているのかを、給与テーブルとセットで解説します。 注意事項クライアントワークを担当するAnalytics部門を想定した内容となっています。Backoffice部門の給与テーブルは試行錯誤中ですが、ベースとなる考え方は同じような形に落ち着くはずです。 人事周りのルールは今後変わっていく可能性があります。最新状況についてはカジュアル面談でお問い合わせください。 すべての人にと

                  メンバー1人1人のスキルアップを促す「等級(グレード)」と「給与テーブル」|風音屋(かざねや)
                • なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog

                  CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる?」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした(笑)。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜

                    なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
                  • 顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita

                    はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別(後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです)を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。

                      顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita
                    • 脳に収まるコードの書き方

                      ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します。自分のチェックリストからチームワーク、カプセル化から分解、API設計から単体テストまで、ソフトウエア開発の重要な課題に対する考え方やテクニックを紹介します。サンプルプロジェクトで使うコードは、Gitリポジトリの形で入手でき、試しながら学べます。 有効に機能するプロセスを選び、効果のない方法論から脱却する方法。チェックリストを使うこ

                        脳に収まるコードの書き方
                      • 【図解解説】これ1本でGitをマスターできるチュートリアル!【完全版】 - 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 こんにちは、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回は記事1本で初心者が必要な知識を全て学べるGitチュートリアルを紹介していきます。 世の中にはたくさんのGitに関する教材があります。しかし、真に良いと思える教材はありません。 もちろん私も4年前はGitという言葉を知らない状態から、書籍などで学習をしました。 しかし、書籍で知識を得たとしても実際にコマンドを使って実践的に学んだわけではなかったのでほとんど身になりませんでした。 私が思う世の中にあるGitの教材のイケてない点は2つです。 結局ほとんどの

                          【図解解説】これ1本でGitをマスターできるチュートリアル!【完全版】 - Qiita
                        • 【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる - Qiita

                          はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者(ヒントン氏ら)のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んでエンジニアインターンや実務で活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成

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                          • 【11万文字越え】プログラミング初心者に贈る即戦力ガイド - Qiita

                            弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています!興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 目次 1.はじめに 2.VSCodeの拡張機能紹介 3.コーディングのポイント 4.よく使われる英単語一覧 5.エラーとの向き合い方 6.テストで動作確認 7.検索の極意 8.公式ドキュメントに慣れる 9.リファクタリングでさらに読みやすく 10.資料作成で気をつけること 11.Gitで管理 12.よく使うLinuxコマンド一覧 13.仕事の進め方 14.プログラム以外で意識するところ 15.初心者こそ読んで欲しい本 16.まとめ 1. はじめに プログラミングは現代のデジタル社会において重要なスキルです。 AIがコードを書いてくれる時代ですが、それでも人の手によるプログラ

                              【11万文字越え】プログラミング初心者に贈る即戦力ガイド - Qiita
                            • お気に入りのコマンドラインツールを淡々と紹介する

                              めちゃくちゃ良い記事でした。 「OSS は使っていることを公言するだけでも貢献になる」と songmu さんが言っていたので、私も貢献したいと思います。 僕も貢献したいのでよく使うコマンドラインツールを紹介していきます。 特定のプログラミング言語等に依存するツールは省いています。 actionlint - GitHub Actions の Workflow ファイルの静的検査 GitHub Actions の Workflow ファイルの静的検査ツールです。 かなり精度が高く、色々な設定ミスを検知してくれます。 エラーメッセージも見やすくて助かります。 aicommits - コミットメッセージを自動生成 変更内容を元に自動でコミットメッセージを AI が生成してくれるツールです。 コミットをする前にちゃんと確認してくれるのも安心感があって良いです。 cLive - ターミナル操作を自動化

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                              • ShellScriptで自動化を楽にしたい時に知っておいても良いこと | sreake.com | 株式会社スリーシェイク

                                はじめに こんにちは、皆さん。今日は、シェルスクリプトを使った高度な自動化のベストプラクティスとパターンについて解説します。これらは、ちょっとした知識で実行でき、作業を大幅に効率化できるTipsです。シェルスクリプトは、特にUNIX系システムでの自動化タスクに欠かせないツールです。適切に使用すれば、複雑なタスクを効率的に、そして信頼性高く実行できます。 トイルとは、反復的でマニュアルな作業のことを指します。これには、例えば、手動でのシステムのスケーリングや、エラーのトラブルシューティング、ルーティンなメンテナンス作業などが含まれます。トイルを特定し、それを自動化することで、エンジニアはより創造的なタスクやプロジェクトに焦点を合わせることができます。 トイルを判別する方法としては、以下のような基準が挙げられます: 手作業であること 完全な手作業だけでなく、「あるタスクを自動化するためのスクリ

                                  ShellScriptで自動化を楽にしたい時に知っておいても良いこと | sreake.com | 株式会社スリーシェイク
                                • ウォータフォールはやめて2024年の開発をやろう!|牛尾 剛

                                  今回の記事は特に私の意見であり、所属会社の意見ではないことをお断りしておきます。 最近になってまたウォータフォール vs アジャイルの議論を見かけることが多くなってきたので、私が勤務する米国の世界規模のクラウドプロバイダーでは2024年現在どんな開発をしているのかをご紹介したいと思います。私はこれが「正解」といいたいのではなく、何らかのポイントが皆さんの何らかの参考になったらいいなと思って筆をとりました。 ちなみに、2016年時点で私のウォータフォール開発に対する考え方は下記のブログの通りで今も変わっていません。ただ、2024年現在だからといってアジャイルをやるべきと思っているわけでもありません。 もし、今ウォータフォールをやっている人がいたら「そんなこと言ってもどうしたらええねん」となると思うので、自分なりの解決方法も考えてみました。 最初に自分的な結論を書いておくと「2024年の開発と

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                                  • ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法

                                    はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、

                                      ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
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