現在のインターネットの基本をなしているIPv4というプロトコルには、広く知られた大きな欠点がある。パケットのアドレスフィールドの幅が32ビットなので、ネットワークに接続可能なホスト数の上限が2³²（約43億）になってしまっているのだ。その欠点を修正するために、1990年代後半にIPv6という新たなプロトコルが設計されたのだけど、いまだにインターネットではIPv6は少数派で、主流ではいまだにIPv4が使われている。 1990年代当時は、IPv6は規格を策定すれば比較的すぐに普及するはずで、それによってインターネットが抱えているアドレス枯渇の問題が解決されるという雰囲気だったように思う。1998年にタイムトラベルして、20年たってもまだIPv4を置き換えることに成功していないと当時の人のIPv6推進者たちに教えたら、多分すごくびっくりされるだろう。一体どうしてこんなに普及が遅れてしまったのだろ
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
「Visual Studio Codeの教科書」を読んでVS Codeの設定をゼロから見直してみた - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 Visual Studio Codeの教科書 Visual Studio Codeの教科書を購入しました。基本的な使い方から拡張機能の作り方まで、広く押さえられていました。 プログラマーのためのVisual Studio Codeの教科書 (Compass Booksシリーズ) 作者:川崎 庸市,平岡 一成,阿佐 志保発売日: 2020/04/30メディア: Kindle版 自分は拡張機能作りには興味なかったのですが、思わず手を伸ばしたくなりますね。拡張機能作りまで興味ある方にとってはかなり良い本ではないかと思います。 本を読むと、色々改めて発見があったのと、拡張機能一回
![「Visual Studio Codeの教科書」を読んでVS Codeの設定をゼロから見直してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b8cf77980ab900ed339768901e94cfe2584441d7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200707%2F20200707003818.png)
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
この文章の背景について この文章はテスト容易性設計をテーマに 2013/11/26 に CodeIQ MAGAZINE に寄稿したものです。残念ながら CodeIQ のサービス終了と共にアクセスできなくなっていたため、旧 CodeIQ MAGAZINE 編集部の皆様に承諾いただき、当時の原稿を部分的に再編集しつつ、ライセンス CC BY（クリエイティブ・コモンズ — 表示 4.0 国際 — CC BY 4.0） で再公開いたしました。 旧 URL にいただいたブックマークとご意見はこちらです（これであなたもテスト駆動開発マスター！？和田卓人さんがテスト駆動開発問題を解答コード使いながら解説します～現在時刻が関わるテストから、テスト容易性設計を学ぶ #tdd｜CodeIQ MAGAZINE）。旧記事には本当に多くの反響をいただき、誠に感謝しております。 目次 この文章の背景について 目次 出
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
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 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
ChatGPTは自分オリジナルのGPTを作ることができる。 それを好きな時に呼び出すこともできる。 つまり、こういうことができる。 おわり GPTsの正しい使い方 去年の11月にChatGPTでは、誰でも簡単にカスタマイズされたチャットボットを作れるGPTsという機能が追加された。挙動を自然言語で指示し、名前とアイコンを付けたら完成する。しかも自分だけでなく、他のユーザーに公開することができる。俺も本しゃぶりの知識を覚えさせたAishabriを公開してみた。 chat.openai.com OpenAIとしては、様々な目的に特化したGPTsを作ることを想定しているらしい。例としてOpenAIが作成したGPTsがいろいろ公開されているが、データ分析や文章構成など、実用的なGPTだらけだ。 OpenAIのChatGPTチームが作ったGPTsの例 GPTsはいろいろと可能性がありそうな機能だが、
Dockerの概念や仕組みまではなんとなく理解できるもののDockerfileを書こうとするとスムーズに書けなかったり、そもそものDockerの基礎、あるいはコンテナ技術というものの基礎が抜け落ちていてDocker環境に移行できていないところも多いのではと思い、この記事を翻訳しました。 Source：The Docker Handbook by Farhan Hasin Chowdhury（@Twitter） 本記事は、原著者の許諾のもとに翻訳・掲載しております。 コンテナ化の概念自体はかなり古いですが、2013年にDocker Engineが登場したことで、アプリケーションのコンテナ化がはるかに簡単になりました。 Stack Overflow Developer Survey-2020によると、 Dockerは#1 最も望まれるプラットフォーム、#2 最も愛されるプラットフォーム、および
はじめに こんにちは、kenです。 GWに「暇だな～～、こんな日はVS Codeの公式ドキュメントを読むか！w」と思って何気なく読んでたらデバッグに関して知らない機能がいくつかあったので、今回はそれをご紹介したいと思います。 おそらく今から紹介する機能はあまり知られてないと思います。もし全部知ってたらVS Code完全理解者なので誇ってください。（！？） 以下に記載する内容はVS Codeの公式ドキュメントのDebuggingという章を参考にしています。 注意 これから紹介する機能は言語によって使えたり、使えなかったりします。 今から紹介する機能のデモはすべてPythonで行おうかと思ったのですが、上記の理由からPythonではサポートされていない機能についてはJavaScriptやC++で代用しました。 デバッグで使える便利な機能 ログポイント機能 行を指定しログポイントを追加すると、そ
はじめまして。mayocornです。 先日のABC281で青コーダーになりました！ 経歴 20代の主婦。旦那は競プロやってないです。 中学卒業→高校入学→高校中退→バイトを転々とする（ITに関してはSESで半年ほど働いた経験あり）→今の住所に引越してきてからは無職 趣味はゲームで、最近やっているタイトルはファイアーエムブレムエンゲージ、Splatoon3です。音ゲーやカードゲームに熱中してた時期もありました。CHUNITHMは旧レートでベスト枠15.3くらい。でものめりこむほどお金がかかるのでやめました。競技プログラミングは何問解いても無料なので続けられてます。 学力に関して話すと、高校数学は確率、論理と集合がちょっとわかるくらいで三角関数、微分積分、行列あたりは全然分かりません。青パフォーマンスをとるのにこのへんの知識が必要になったことはなかった気がします。（私が参加した回の中では） 競
自身のプライオリティによりますが、いくつか。 Markdownで幅広く再利用性を利かせたい、長期的に丁寧に版管理したい 自分自身の操作性、描きやすさと、見た目 俄然手軽に、短期的に、Onlineでいつでもどこでも いずれかという視点で考えると良いのかなと思い、並べてみました。 1. 長期的に: Markdownで幅広く再利用性を利かせたい、丁寧に版管理したいなら Markdownで描くことのメリットは再利用性。 将来的に追記・編集、自分以外の誰かが手を入れる可能性が高い。 現在のドキュメントだけでなく多種説明資料、媒体に転用する可能性がある。 ...という点で差分管理をしたいなら、以下。 VSCodeでPlantUML、Mermaid 上記参考で以下。 Alt+D でプレビュー起動。 Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを起動し、出力。 png, svg, eps, pdf
はじめに 当記事を開いてくださりありがとうございます。私は表題の通り、私は一般にメガベンチャーと呼ばれる自社開発企業で機械学習エンジニアとして勤務しはじめてからわずか半年で、鬱を発症し退職することになったものです。この会社は待遇も良く、社風としても労働者思いのとても素晴らしい会社であったと私自身振り返って思います。 そんな会社に運よく入社することができた私ですが、わずか半年で「鬱状態」と心療内科から診断を受け休職し、会社制度により退職することになりました。「え？そんなに素晴らしい環境なのにメンタル弱すぎでは？」と思われる方もいらっしゃることでしょう。返す言葉が全くありません。おっしゃる通りです。 しかし同時に、「何故鬱になったの？」と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事ではこの点について鬱を発症した本人の目線から「どうしてそんなことが起きてしまったのか」という点について考察
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
文系大学生が機械学習を０から始めて９か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると…… こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア
エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと｜Anno Takahiro
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw
こんにちは、クラスメソッドの岡です。 先日MacBookProにコーヒーをこぼしてしまい、見事に壊れました。 電源はつくけどバックアップが取れない。。しかし不幸中の幸いで直前にGoogleDriveにデータを移していて、gitにもpushしていたので復元する必要はあまりないかも、、？ ということで、環境の見直しも兼ねて新しいMacをまっさらな状態からセットアップすることにしました。 今回はセットアップも兼ねて自分のお気に入りのツール等を一部ご紹介させていただこうと思います。 環境 macOS Catalina 10.15.6 アプリケーション 1Password: パスワード管理 Googleアカウントのパスワードすら覚えてないのでとりあえず1Passwordを入れます。 他にサインインしているデバイスがあれば、環境設定→アカウント→その他のデバイスを設定でセットアップ用のQRコードが出せ
50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡（1/3 ページ） 「もしかしたら、経営よりも研究やエンジニアの方が天職に近いのかもしれない」──そうはにかむのは、商品パッケージのリサーチとデザインを手掛けるプラグ（東京都千代田区）の坂元英樹副社長だ。50代の文系出身。もともとは市場調査会社の社長だったが、デザイン会社と合併して今に至る。 プラグは現在、パッケージのデザインを評価するAIサービス「パッケージデザインAI」を展開している。すでにカルビーやネスレ日本など、大手食品メーカーがパッケージデザインAIを活用した商品を販売中だ。 このAIサービスは、東京大学との共同研究ではあるもの、実は坂元さんが1人でプログラミングからAIの実装までこなしたという。 始める前は「Pythonも知らない状態だった」という坂元さん。そこからどうやってAIサ
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ
はじめに 皆さんVisual Studio Code(以下VSCode)使ってますか？ 私はメインで使っているのですが、自分なりにしっくりくる設定や拡張機能がある程度揃ってきたので公開しちゃいます。 おすすめ設定だけではなく、おすすめの機能もできる限り紹介したいと思いますので、最後までぜひお付き合いください。 ※プログラミング言語固有の設定の解説は軽めですのでご了承ください。 GIF画像が小さい場合は、クリックして頂けると拡大して表示が可能です デフォルト機能編 Local History機能 Gitは非常に便利なので、皆さん使われていると思います。 Gitはコミット単位で履歴が管理できますが、保存単位で履歴が見れると嬉しいな、保存単位で復元できると嬉しいな、と思うことはないでしょうか。 私はVSCodeは自動保存をオフにして、手動で保存するので、保存単位で履歴が見れると嬉しいなと思うこと
未経験から1ヶ月でWeb系企業に就職する勉強法
取り上げた技術は、本格的な開発でも役に立つもので、最も学習コストが低いものを選んだ。 重要度が低いものは載せていない。たとえばHTMLとCSSなんてググりながら書けば全く問題ない。Bootstrapなどのフレームワークも全くやる必要はなく、仮に就職先で使っていたら覚えればいい。 逆に言えば以下に挙げる技術は、そもそも概念自体がプログラミングにとって普遍的なものであり、（基礎的な部分を）調べながら使うようではエンジニア失格ということ。 基本的に現在では、バックエンド・フロントエンド・運用保守全てができないエンジニアに価値は無い。 以下に挙げた技術（①⑤⑥は他の言語やフレームワークで代替可能）が身に付いていなければまともな企業に就職することは難しい（もちろん、下らない業務システムを下請けで作ってる底辺企業には入れるだろうが）。 経験者でも、これらができない/わからないのは、相当恥ずかしいことだ
Use HTTPS for local development Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Most of the time, http://localhost behaves like HTTPS for development purposes. However, there are some special cases, such as custom hostnames or using secure cookies across browsers, where you need to explicitly set up your development site to behave like HTTPS to accurately rep
最近私は「2分間コーディング」と呼んでいる取り組みを行っています。文字通り2分間で完了する程度の、非常に簡単なコーディング作業を繰り返すことで、 技術書の最初のページの数行のコードだけ写経して走らせる ネットで見つけたサンプルコードをコピペして走らせる など、多くはコピペするだけで終了するくらいの作業量です。しかし、その頻度を今までの何倍にも増やすのがポイントです。実際にはやっているうちに気分が乗って、そのまま5分、15分以上とコーディングが続くことも多いのですが「まずは2分で終わることだけを始める！」と強く意識することで、コーディングの頻度が大きく増えました。 この記事では、私にとって2分間コーディングがどういう効果があったか、なぜ取り組みを始めたかを紹介します。 効果: 新しい技術を覚えやすくなった 2分間コーディングを始めてから、今まで公式ドキュメントや本を読んだだけで終わってしまい
こんにちは。masakichiです。 わたしはプログラミングの学習をしたり、情報収集をする時に好んで動画を閲覧することが多いです。 そんな中、最近英語圏のYoutubeチャンネルのクオリティが有料級並みに高いことに気づきドハマりしています。 ぜひ、プログラミングを学ぶ同志にも視聴してほしいと思い、おすすめのYoutubeチャンネルをまとめました。 なお、わたしはフロントエンドを主としていますので、紹介するチャンネルにも偏りがあります。予め、ご了承のほどよろしくお願いいたします。 The Coding Train 所感 スネークゲームやパズルゲームなどクリエイティブなチュートリアルがたくさんあるチャンネルです。運営者が教育の仕事もしているようなので、説明がわかりやすいと思いました。また、語学学校の先生みたいなノリで喋るので、聞き取りやすく親しみを感じることができると思います。 技術範囲 p5
新人エンジニアにおすすめする一冊 2022 | CyberAgent Developers Blog
こんにちは！CTO統括室の黒崎(@kur_m88)です。2022年度のサイバーエージェントには新卒のエンジニアが約90名入社してくれました。 アフターコロナー1期生の新入社員へ、代表藤田からのメッセージ 2014年までエンジニアブログを遡ると、こんな企画がありました。この企画を8年ぶりに復活させてみようと思います。 #e100q 新人エンジニアにお勧めする一冊 思いつきで企画してみたので100人に聞く時間はありませんでしたが、約40名から返事をもらえました。 社内でアンケートを募集した様子 おすすめする一冊の被りが多ければランキング形式にしようと思っていたのですが、あまり被りがありませんでした。 ちょっと分量が多いですがせっかくなので全部紹介しようと思います。 先輩エンジニア達から新人エンジニアに向けた言葉ももらったので、最後に載せてあります。ぜひ最後までご覧ください！ 新人エンジニアにお
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
いくつかのクラウドサービスでは、1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどに加えて、期間の制限なくずっと無料で使える、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれる無料枠のサービスが提供されています。 こうした無料枠は試行用の環境や一時的なテスト環境などとして、期間を気にせずサービスを試すうえで非常に有効です。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2022年版としてまとめました。 ただしこれらの無料提供サービスは提供側の都合によって終了することもあり得ます。また、最近では半導体不足などの影響でクラウドのサーバリソースなどが不足がちのためか、無料枠の申し込みが制限される場合もありますので、それらに留意して利用しましょう（一部では無料枠が空いたらすかさず取得する自動スクリプトなども出回っているそうです）。 Amazon Web Serv
2021年10月25日、この日は僕がただの大学生から、大学のサーバーをダウンさせた"犯人"へと変わった日です。 小説みたいな書き出しをしてみましたが、これは嘘みたいな本当の話で、ふと思い出して懐かしくなったので回想録として note に残すことにしました。 出来事の概要2年前の2021年10月、何が起きたかを簡単に書くと以下の通りです。 ・大学の授業や課題を管理するためのシステムを拡張するツールを作った ・ツールが予想以上の人数に使われ、結果として大学のサーバーに負荷がかかりサーバーが落ちる事態になった ・大学から呼び出しを受けることになった 時系列を追って、この note で出来事の全容を書きたいと思います。 使いづらい LMSまず前提として、私の大学では毎日の授業や課題は授業支援システム、通称 LMS と呼ばれるオンラインのシステムで管理されています。 実際のLMSの画面しかし、この
Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People（以下、UoPeople）に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの
ゼロから学ぶ Python
ホーム ホーム 1. Python を始める 2. 基本仕様 3. クラス 4. モジュールとパッケージ 5. ファイル操作 6. 例外 7. ジェネレータ 8. テスト このサイトは Python を学ぶ人向けのオンライン学習サイトです。 対象¶ Python を初めて学ぶ人 プログラム言語を 1 つ以上経験したことのある人 関数やクラス・オブジェクト指向に対する知識をある程度前提にします。 Python の特徴¶ 学習コストが低い 標準ライブラリが非常に豊富 インデントをすることが言語仕様になっている Python のバージョンについて¶ 2.x.x: 2020 年 1 月 1 日でサポート終了 3.x.x: 現行バージョン 2.x.x 系は新規開発では使用すべきではありません。このサイトでは 3.x.x をベースに説明を行います。
同期エンジンの心臓部を書き換える
0 0 719 0 この 4 年間、Dropbox では、デスクトップ クライアントの同期エンジンを白紙の状態から再構築しようと懸命に取り組んできました。同期エンジンは、デスクトップ パソコン上の Dropbox フォルダの陰に隠れた魔法です。これは、Dropbox で最も長く使われているコード部分であり、最も重要なコード部分の 1 つでもあります。今回、新しい同期エンジン（コードネーム「Nucleus」）をすべての Dropbox ユーザー向けにリリースさせていただくことを、ここに発表いたします。 同期エンジンの書き換えは本当に大変な作業で、多くの環境でマイナスともなりうる構想であったことに鑑みると、手放しで祝う気持ちにはなれません。結果的には Dropbox にとって素晴らしいアイデアであったわけですが、それは、私たちがこのプロセスにどのように取り組むべきかを熟考したからこそ、たどり着
なぜ仮想 DOM という概念が俺達の魂を震えさせるのか - Qiita から 5 年経ち、 仮想 DOM を備えた React やそれを採用した Vue や他のライブラリも市民権を得たように思います。 有用な技術が市民権を得る、というのはエコシステムが花開くことでもあります。新しいプロダクトを作る際の技術選定において、 TypeScript + React が常に正解というわけではないですが、このスタックはかなり強力だという手応えがあります。 このスタックは得意のウェブフロントエンドは勿論、それ以外もとりあえず 80 点ぐらいの品質でプロトタイピングできる、というようなエコシステムになってきたような肌感があります。 モダンフロントエンドだと TypeScript と Webpack は採用しているのを前提として、本記事では React を軸にその技術を活かすために、次の 6 個の技術を紹介
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
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IPv6がなぜいまだに普及していないのか｜Rui Ueyama
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
現在時刻が関わるユニットテストから、テスト容易性設計を学ぶ - t-wadaのブログ
VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
【ChatGPT】面倒なことはアウラにやらせよう - 本しゃぶり
Dockerハンドブック - 教会エンジニアの開発日記
君はVS Codeのデバッグの知られざる機能について知っているか - Qiita
【AtCoder】中卒の主婦が青コーダーになったおはなし【競技プログラミング】 - Qiita
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