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。
Webサービスのフォームに住所を入力するとき、丁目や番地などを入れる欄について、数字やハイフンを全角で書かなければいけない「全角縛り」をやっているフォームをよく見ます。半角文字を入力してしまってエラーになったり、咄嗟に変換方法を思い出せなかったり、全角と半角の見分けが付きづらかったり、「全角縛り」であることが明示されていなかったり、「ハイフン」としてどの文字を使うべきかわからなかったり……と、鬱陶しさを感じることが多くあります。 「住所は全角のみ」（数字やハイフンも絶対に半角を受け付けない）という仕様がどういう経緯で生まれて、どう広まっていったのかが気になってる。いま存在しているのは過去の仕様や慣習の踏襲として理解できても、そもそもなぜそれらが生まれたのかが理解できない。 https://t.co/ZLz0Pw9GOK — ymrl (@ymrl) July 29, 2024 これについて
はじめに この方法を教えると誰もが早くに出会いたかったと口を揃えて言いました こんにちは。Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回はエンジニアがすべき究極の勉強法について完全解説していきます。 世の中には多くの勉強法が存在したり、インプット中心、アウトプット中心など色々な考え方があります。 ここでは実際に私が運営しているプログラミングコーチングJISOUで実際に用いている科学的根拠のある最高の勉強方法について徹底的にご紹介します。 また勉強法についての一般的な理論を紹介している記事や本は多数存在しますが、エンジニアに特化して紹介しているものはおそらく日本には存在しません。 この記事をしっかりと理解して、実践していくことで今までの勉強の何倍ものスピードで成果が得られるようになりますし、この考え方はすべての学ぶという行動で利用できるもので人生をより豊かにしてくれます。
「生成AIエージェント」の実装入門（LangChain版とLangGraph版を対比） - Qiita
本記事は、2024年7月発売の書籍「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ & エージェント開発入門」をベースに、私なりにGoogle Colabで動作する「生成AIエージェント」を実装してみた内容の解説です 上記の書籍「つくりながら学ぶ！ 生成AIアプリ & エージェント開発入門」(発売日 2024/7/18) [link]、著者：ML_Bear（本名: 内田 直孝）さん を参考にしながら、自分なりにいろいろ変更を加えてみて実装してみました。 Google ColaboratoryのNotebookファイルは以下となります。 本記事では今回作成してみたプログラムについて解説します。 拙著である、「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」などと、装丁が似ているようにも感じる？のは、マイナビ出版の（私がとても信頼している）同じ編集者の方がこちらの書籍もご担当してくださっている
はじめに この記事の内容 この記事は上記記事で作成したデータベースに接続するテストの仕組みを運用した際に発生した問題点とそれに対する分析、解決策の案をまとめた記事です。 データベースに接続するテストの詳細な内容は上記記事を参照していただければと思うのですが、作った仕組みの概要としては データベースに接続するJUnitTestをCIで実行するしくみ です。 これによって私が開発しているプロダクトのテストの仕組みの全体像は以下のようになりました。 CIで実行されるJUnitTest（Javaプロセスのみ）の実行基盤 CIで実行されるJUnitTest（データベースにアクセスする）の実行基盤 機能開発時に開発者が作成し協力会社の打鍵者の方に依頼するファンクショナルテスト これは自動E2Eテスト等でカバーできるものも含まれており、そういった仕組みも整備しなければいけないという課題認識があります。
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概要 大量データに関するワークロードを、モノリシックに解決する場合、並行・並列処理の知識は活用できます 但し、一般にPythonにはGILが存在するため、正しい挙動を抑えておきたい所です 内容 Pythonにおける並行処理・並列処理 プロセス = OSが管理する実行単位 (CPUコア毎) スレッド = プロセス内の軽量な実行単位 (1CPUコア内) 上記前提を踏まえると、以下となります 並行処理 = 1つのプロセスに複数のスレッドが存在します (PythonはGILにより基本1プロセス制約です) 並列処理 = 複数のプロセスを並行して進めます (複数プロセス活用できます) MMU (Memory Management Unit)に関して プロセスから参照するメモリはMMUにより制御された仮想メモリを参照します。MMUによりプロセス間ではメモリ競合は起きません (1プロセス ≒ 1CPUコア
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顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita
「住所は英数字もすべて全角で入力してください」はなぜそうなったのか - Qiita
知らないと後悔する最強のエンジニア勉強法 - Qiita
データベースに接続するテストの仕組みを整備して、運用して、反省したこと - Qiita
『顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita』へのコメント
Python並行・並列処理を整理する (入門) - Qiita