こんにちは！もみです🐶 皆さん、GitHubプロフィールのREADME は設定していますか？ GitHubのプロフィールを充実させることで、 GitHub上での交流はもちろん、就活や転職でもきっとちょっと役に立ったりと、素敵なご縁に繋がるかもしれません。 たった5分で設定できるので、さっそく設定していきましょう！ 🚩 今回作成するプロフィール シンプルさを保ちつつ、スキルやGitHub上での活動を中心にした自己紹介テンプレートにしてみました！ GitHubリポジトリ： https://github.com/NonokaM/sample-github-profile/blob/main/README.md 1. リポジトリを作成しよう まず、ユーザー名と同じ名前のリポジトリを作成しましょう。 （ ユーザー名と同一のリポジトリは、特別なリポジトリと認識されて自動的にプロフィールに表示されま
Django 開発の最新トレンドを知りたいですか？ PyCharm は Django Foundation と連携して世界中 4,000 人以上の Django 開発者を調査し、その回答を基にフレームワークの使用に関するトレンドを解析しました。 このブログ記事では、次のような主な結果をご紹介します。 Django 開発者の 3 人に 1 人が Flask または FastAPI も使用している。 ほとんどの開発者がフルスタック開発と API 開発の両方に Django を使用している。 Django 開発者の 61% が非同期テクノロジーを使用している。 その他にも多くのインサイトがあります！ これらの結果を詳しく確認し、インフォグラフィックによる図説も利用しながら Django 開発のその他のトレンドを発見しましょう。 バックエンド: Django 開発者 3 人に 1 人が Flask
型情報の効果的な活用：API を介してバックエンドとフロントエンドを繋ぐ - Insight Edge Tech Blog
こんにちは！Insight Edgeの小林まさみつです。 Insight Edgeでは、単一のプロジェクトでバックエンドとフロントエンド両方の開発を担当することがあります。 開発時にはバックエンドとフロントエンドをうまく連携することが求められます。 その際、それぞれで型情報を定義すると多重管理することになり、管理の手間がかかることに加えて整合性が保ちづらくなります。 本記事では、型情報を含むAPIをスムーズに連携することでこれらの問題を解決し、開発プロセス全体の効率化を実現する方法を紹介します。 目次 1. 概要 2. 使用する主要な技術 3. 本記事で扱うデータモデル 4. バックエンドの型情報と FastAPI の役割 5. フロントエンド開発の効率化 6. バックエンドとフロントエンド間の型同期 7. 注意点 8. まとめと今後の展望 1. 概要 型付けの重要性 型情報を明示すること
Pythonのデコレータってどう実装するん？ってことでフレームワーク的な実装を試してみた - Qiita
はじめに 最近はあまり触れていないが、PythonでDiscordのBOTを作成しようとすると、discord.pyやPycordのようなライブラリを使うのが一般的と思う。 その中でよく使われる構文の中に@bot.commandのような構文を目にすることだろう。 これはデコレータと呼ばれる構文なのだが、私は中身の構造は関数型引数を実装した関数のような感じなんだろうなと予想はしながらも、なんとなしで利用していた。 そんなわけで、調べていきながら便利な使い方なんかを探してみる。 import discord from discord.ext import commands intents = discord.Intents.default() intents.members = True intents.message_content = True bot = commands.Bot( co
Docker/docker-composeのインストール Dockerのインストールはこちらを参考にしてください。 プロジェクトの作成 まず、任意のディレクトリを作成し、その中に以下の３つのファイルを作成します。 Dockerfile.llama Dockerfile docker-compose.yml Dockerfile.llama # ビルドステージ ARG CUDA_IMAGE="12.5.0-devel-ubuntu22.04" FROM nvidia/cuda:${CUDA_IMAGE} # 外部からのアクセスを許可するために、ホストを0.0.0.0に設定する必要がある ENV HOST 0.0.0.0 # 必要なパッケージのインストールと OpenCL の設定 RUN apt-get update && apt-get upgrade -y \ && apt-get ins
[アップデート]Amazon CloudWatch Application SignalsがGAしました！CDKでサンプル作ってみた | DevelopersIO
[アップデート]Amazon CloudWatch Application SignalsがGAしました！CDKでサンプル作ってみた Amazon CloudWatch Application SignalsがGAしました！Application Signalsを試しに使うための環境をCDKで作り、実際にSLO/SLIを設定してみます。 はじめに 先日AWS上でSLO/SLI設定を比較的簡単に実現できるAmazon CloudWatch Application SignalsがGAしました！GA前からAWS上ではAPMがどう実現可能なのか、何が違うのかという記事はいくつかありました。 本稿ではApplication Signalsの簡単な概要と提供環境/言語/リージョンについての紹介に合わせて、実際にサンプルを作ってどんな動作をするのか確認してみます。実際に0から構築することで何が必要なの
![[アップデート]Amazon CloudWatch Application SignalsがGAしました！CDKでサンプル作ってみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0021836084bdde128e82746a611da7093dc6b0f8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-cloudwatch.png)
Pythonのデコレータってどう実装するん？ってことでフレームワーク的な実装を試してみた - Qiita
はじめに 最近はあまり触れていないが、PythonでDiscordのBOTを作成しようとすると、discord.pyやPycordのようなライブラリを使うのが一般的と思う。 その中でよく使われる構文の中に@bot.commandのような構文を目にすることだろう。 これはデコレータと呼ばれる構文なのだが、私は中身の構造は関数型引数を実装した関数のような感じなんだろうなと予想はしながらも、なんとなしで利用していた。 そんなわけで、調べていきながら便利な使い方なんかを探してみる。 import discord from discord.ext import commands intents = discord.Intents.default() intents.members = True intents.message_content = True bot = commands.Bot( co
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5分でできる！GitHub README プロフィール 💬 - Qiita
2024 年 Django の現状 | The PyCharm Blog
ローカルLLMでGraphRAGを実装して「クリスマスキャロル」を分析してみた - Sun wood AI labs.2