パスキーに入門してみた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 久しぶりの投稿です。 はじめに 昨今、様々なサイトがどんどんパスキーに対応しはじめてきました。 まだまだパスキーがデフォルトになっていくには時間が掛かりそうですが、どのような仕組みでパスキーを実装するのか、早めにキャッチアップしておくのも悪くないと思い、パスキーについて色々と調べてみました。 パスキーとは？ パスワードの代わりに、自分の持つデバイスによる生体認証やパターンを用いて認証を行う方法のことです。 次世代認証技術であるFIDO（Fast IDentity Onlineの略で、「ファイド」と呼びます）を使った認証方式（詳細は後述）
ふりかえり手法にはKPT、Fun Done Learnなど様々な手法が知られています。 今回はその中でもチームの課題と向き合う手法「象、死んだ魚、嘔吐」について説明します。 また自分達が実際に実践するにあたって行った工夫を紹介します。 ふりかえり手法「象、死んだ魚、嘔吐」とは？ 2024.1.17追記 「象死んだ魚嘔吐のうた」を制作し、Reginal Scrum Gathering Tokyo 2024にて発表しました。 ↑使用したオリジナルの背景画像です。お好きなツールの背景としてどうぞ。 「象、死んだ魚、嘔吐」とは、Airbnbの共同創業者ジョー・ゲビアが提唱した手法です。 カリスマ性があり完璧主義のジョー・ゲビアが率いるチームでは、雰囲気が重苦しく、メンバーはゲビアを恐れ、自分の考えていることを発言できなくなっており、チームは崩壊寸前でした。 そのような状態で考案されたふりかえり手法
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オリジナルの TeX が誕生してから40年以上の歳月が流れ，そして日本語 LaTeX が現在主流の姿 (pLaTeX2e) になってからも25年以上が経過しました．この間 LaTeX は多くの人に使われ続けて来ましたが，その歴史の中でさまざまな変遷を辿り，明示的なドキュメントにはなっていないながらも，ユーザ間ではある意味「常識」として定着した知識が積み重なってきました． 歴史が長く，よくも悪くも「安定している」と評されるために見過ごされているかもしれませんが，日本語 LaTeX は今も開発が続く「生きた」ソフトウェアです．そのため歴史の
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
【個人開発】リリース1ヶ月で月5万円(理論値)のサービスを作ったのでノウハウを全公開してみる（Next.js / Rails） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 みなさん、個人開発はしていますか？ そして個人開発をしている方は 個人開発アプリで一発あてて月収 xx 万円 を夢見ていたりしませんか？ 私も夢見る一人なのですが、特に「集客」や「マネタイズ」の方法に悩んでいる方も多いのではないでしょうか。 今回は、私が個人開発した Learning Next というサービスがあります。 こちらが軌道に乗ってきたので、開発の背景から技術的な工夫まで、赤裸々にお話ししたいと思います。 この記事を読んだらわかること この記事は、個人でサービスを作ってみたい人、特に 集客やマネタイズ
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思う。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 これだけです。現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜ僕がこう言い切れるのか軽く説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 某都内私立大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう
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 みなさまはMacのメニューバーでネコを飼うRunCatというアプリをご存知でしょうか？CPU負荷に合わせて走る速度の変わるネコをメニューバー上に表示するだけというしょうもないアプリですが、現在では世界累計45,000ダウンロードを突破し、多くのみなさまに可愛がってもらえる定番アプリとなりつつあります。はじめは悪戯心で作成したジョークアプリが、思いもよらず高評価をいただけており大変嬉しいです。 一方で、Windows版がほしいとの声もちらほら聞こえるようになり、Windows版の模倣アプリも作られつつあることを知りました。そこで
というようなプロンプトを与えて、画像を作ります。ここで重要なのが"アイソメトリック プロジェクション"というキーワードです。これを入れることで、なるべく遠近のない画像にします。ちなみに、オブジェクトが多すぎるのも後の作業が大変なので気をつけましょう。 以下の作業では、ChatGPTで実際に生成したこちらの画像を使います。 この画像に対して、さらにChatGPTで という指示を出します。すると、以下のように絵の中の「部品」をバラバラにして、一枚の絵にまとめてくれます。 部品同士が重なってしまうなら、「お互いが重ならないよう、アイテムとアイテムの間には空白を確保してください。」など、プロンプトを追加しましょう。大きいアイテムがあると重なりやすいので、それは別に出力しても良いでしょう。 本当なら、ここで部品ごとの画像にしてくれれば良いのですが、ChatGPTは一度に1枚しか画像を出せないので、部
※GitHub Copilotが長いコードを提案してきた時、ショートカットキーの「単語単位で受け入れる」を使用すると便利です。 ※ インライン候補をトリガーするとは提案が表示される場所ならばどこでも GitHub Copilot が動きます。 例えば、提案が表示される場所からカーソルが動かしてしまっても、カーソルを元の場所に戻してトリガーコマンドを使うと提案が表示されます。 ※ インライン候補をトリガーするはデフォルトのキー設定では動きません。：Windows で確認 自分でキーボードショートカットキーを設定する必要があります。（これは自分の環境だけかもしれません。） 導入後（課金後） 導入後に何をしていいのか？何が出来るのかがよくわからなかったので調べてみた。 環境 Windows10 GitHub Copilot (導入 1年契約 or 1月契約) VSCode VSCode Insi
API gateway + lambda + S3でDDoS攻撃を受けて1日あたりで$3000溶かした話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? qiita夏祭りに乗り遅れてしまったので一人後夜祭 ~2019年某日~ パイセン「それじゃあ、ワイ君は明日からフロントのログデータを飛ばすのにAPI gatewayとlambdaでS3に保存するようにしてな。木曜までな。その間に自分はサービンのドメイン取ったりRoute53周りの構築するから」 ワイ「これもcloud formationに書くんです？」 パイセン「serverless frameworkっていう基本的な設定はデフォルトで構築してくれる便利なものがあるんやで。これ使い」 ワイ「めっちゃ素敵やん。わかったやで」 パイセン「週
私の場合、自身の興味関心（インプット対象）と仕事が結びついているので、アウトプットの行動が業務内容にかなり依存しています。ですが業務外の内容だとしても、上記の学びのサイクルは当たり前のフローかと思うので、だれにでも適用できるものだと思っています。 そうだね、アクティブラーニングだね。 アウトプット先を意識したインプットをしよう この記事の根幹を揺るがす発言なのですが、正直な話、知ったかぶりはある程度知識があればできてしまうんですよね。しかし『インプット過多』、これは知ったかぶりアンチパターンです。 一般的な「知ったかぶりへの嫌悪感」は、嘘を教えられたことによる信頼の失墜や、理解の浅さが露呈している他人への嫌悪ですよね。（もちろん人間性の問題もありそうだが）これは無知の知を自覚できない状態で自信だけが大きくなることに起因します。（まさにダニング=クルーガー効果） なので知ったかぶりアンチパタ
概要 前提 規約 コンテナはエフェメラル(短命:ephemeral）であること .dockerignoreを有効活用する 不要なパッケージのインストールを避ける コンテナ毎に1つのプロセスだけ実行 レイヤーの数を最小に 複数行の引数はアルファベット順、改行すること Docker network 概要 bridge none host overlay ipvlan macvlan Docker Volume 概要 bind mount volume tmpfs mount Dockerfileを扱う まずはDockerfileを作成する！ FROM:ベースイメージを作成 RUN: 任意のコマンドを実行する WORKDIR: ワークディレクトリを追加する レイヤーの確認 コンテナの生成と停止 imageを作成 runでコンテナを起動 stopでコンテナを停止 pruneでDockerのお掃除
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 自分がIT業界に携わって5年ほどが経過しました。 この5年間、SIerからフリーランスエンジニアに転身し、様々なプロジェクトに参加する中で、数々の失敗と成功を経験しました。特に心構えやマインドの部分で多くを学ぶことができました。 未熟だった自分を振り返って、今では改善できた点が多くあると思います。同じ失敗を繰り返さないように、自分の経験が少しでも役立てば幸いです。 また、気付きを与えてくれた方々にこの場を借りて感謝します。 感謝を忘れない 進捗報告やコードレビュー、質問対応など、感謝の気持ちを忘れないようにしています。感謝は、
ChatGPTプロンプトエンジニアリングのコツ8箇条～OpenAI公式のベストプラクティスから学ぶ～ - Qiita
はじめに OpenAI API (ChatGPT含む) のプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスが公式から出ているのを知り、和訳しながら読んでいきたいと思います！ プロンプトエンジニアリング8箇条 (忙しい人向け) 最新のモデルを使用する 指示をプロンプトの最初に配置し、###または"""で指示と文脈を分ける 望む文脈、結果、長さ、形式、スタイルなどについて具体的で詳細に記述する 例を使って望む出力形式を明示する ゼロショットから始め、効果がなければファインチューニングを行う 曖昧で不正確な表現を減らす やってほしくないことだけでなく、代わりにやってほしいことも記述する コード生成には、特定のパターンに誘導する「leading words」を使用する How prompt engineering works (プロンプトエンジニアリングの仕組み) インストラクション・フォロー・モデ
はじめに こんにちはkenです。エディターはVS Codeを使ってます。 突然ですがみなさん、普段開発をしていて 「VS Code にこんな拡張機能、あったらいいのにな〜」 と思うことありませんか？ 私はあります。しょっちゅうあります。 そこで先日、予定がない休日を利用して拡張機能の開発に挑戦してみることにしました。 最初は拡張機能の開発をどのように進めていけばよいのか全くわからず、そもそも拡張機能でどこまでのことを実現できるのかすらわかりませんでした。ましてや実装についての知識なんて皆無です。 「これは完成まで1日くらい、いや下手すると3日くらいかかるかな」と考えていたのですが、いざやってみるとたった2時間で作れてしまったので今回はその経験についてお話ししたいと思います。 この記事を読んで、 「こんなにお手軽なら自分にも作れそうだ！」 と感じてくれたら幸いです。 本題 作りたかったものと
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ある日の我が家 ワイ「ああ、せやな」 ワイ「ChatGPT君は、なんでも答えてくれるもんな」 娘「でもさ、質問に答えるだけじゃなくて」 娘「プレゼン資料を作ってくれたりはしないの？」 娘「資料のファイル丸ごと作ってくれたら超便利なのに」 ワイ「おお、ええ発想やな」 ワイ「実はな、もうできる時代になってきてるみたいやで！」 娘「え、そうなの？」 ワイ「ああ」 ワイ「最近MCPっていうプロトコルがIT界隈で話題沸騰中でな？」 ワイ「ChatGPTのデスクトップアプリも、そのMCPへの対応を進めてるらしいんや」1 娘「へぇ〜」 娘「そのMCP
JavaScriptの小技集 - Qiita
はじめに 初投稿です。 知ってたら便利になる小技が無かったのでまとめました。 「小技が知りたい...だけど検索しても出てこない...！」 そういう時に役立ちます。 比較的古いバージョンのJSでは一部の小技が使えないかもしれません。 随時追加予定です。他に小技をご存じの方はコメント欄にGO。 おことわり この記事は、あくまで"こんなやり方もあるよ"と紹介しているだけなので、何でもかんでもこれらの小技を使うと、かえってコードの可読性を下げる可能性があります。コードサイズと可読性を天秤にかけてどちらが良いかを都度確認しましょう。 記事内の間違った部分の指摘等はこの記事のコメントや編集リクエストでして下さい。 当方コードゴルファーなので、バイト数短縮小技も入れていることをご了承ください（一応該当する節には＊をつけています）。 配列 配列の重複した値を削除1 const meta = ["foo",
まえがき 漫画家イラストレーターの皆様、こんにちは。 本記事はアンリアルエンジンにご興味を持って頂いた皆様に、 UE4をダウンロード、インストール、起動するところまでを ご解説させて頂く内容となっております。 アンリアルエンジンを利用すると、 以下の様な感じで3Dを漫画、イラスト制作に活かすことが出来たりします。 https://twitter.com/shiba_zushi/status/1472803697210327040?s=20 UE4（＝アンリアルエンジン4）とても楽しいです。 そしてさらに、無料でございます。 ぜひ皆様の制作にお役立て頂けましたら幸いです。 エピックゲームズランチャーのダウンロード UE4をダウンロードする為には、 エピックゲームズランチャーをインストールする必要があります。 エピックゲームズランチャーはエピックゲームズが提供する、 UE4を含んだ様々なサービ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 （続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 「Cursor」×「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Cursor」×「Obsidian」内部リンク生成＆最適化プロンプト 「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 ←本稿こちら はじめに 「Cursor擦り倒すシリーズ」も、気がつけば第5弾。 要件定義に始まり、詳細設計、テーブル定義書、Obsidian 連携――過去 4 本の記
はじめに 本記事では無料で公開されている企業のエンジニア向け研修資料をまとめました。 近年では、多くの企業が新人向けの研修資料を公開しています。これらの資料は内容が充実しており、初心者から中級者まで幅広いレベルの学びを得ることができます。さらに、資料の作り方も参考になるため、勉強会で発表する人や企業の研修担当者にとっても貴重な情報源となっています。 本記事では様々な企業のエンジニア向け研修資料をまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください！ この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を幅広く確認したい方 エンジニアとして初級から中級レベルの方 独学で学んでいる方 今後研修資料を作成する予定の方 エンジニア向け研修資料の特徴 エンジニア向け研修資料は、エンジニアが職務に必要な技術や知識を効率的に習得するための学習コンテンツです。これらの資料は、新入社員の研修や既存社員の育成を目的として、大手企
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
ここがつらい！ Slack API - Qiita
半分ネタ記事です。あんまり真面目に書きません。 項目数が多いので，気力でなんとか書きます。分類は諦めます。 他にもある！っていうのがあったらコメント欄で教えて下さい。気が向いたら追記します。 公式の TypeScript 型定義がもはや型定義を諦めている 辛い度: ★★★★★ 辛い中でもこれはかなり上位に来るやつ。 こちらに OpenAPI 形式で仕様が定義されていて， https://github.com/slackapi/node-slack-sdk/tree/main/packages/web-api/types ここに仕様に基づいて TypeScript の型定義ファイルが吐かれるようになっています。 Git 管理されていないので，実際のリリースを見てみましょう。 https://unpkg.com/@slack/web-api@6.7.2/dist/response/Reacti
最新の省略テクニック、コツ、秘訣で、JavaScriptコードを最適化する。 開発者の生活というのは常に新しいことを学ぶことで、その変化についていくことは決して難しいことではありません。私は、フロントエンド開発者として知っておく必要のある省略形や機能など、JavaScriptのすべてのベストプラクティスを紹介して、2021年の生活をより快適にしたいと考えています。 JavaScript開発に長く携わっている人でも、コードを追加しなくても問題解決できるような最新機能を知らないこともあるかもしれません。ここで紹介するものは、クリーンで最適化されたJavaScriptのコード記述にも、2021年のJavaScriptの面接準備にも役立ちます。 これは新しいシリーズで、2021年版のJavaScriptコーディングチートシートです。 1. 複数の条件を持つif 配列に複数の値を格納し、includ
またお得なAmazon Monitronスターターキットもご用意されています。 （取り付けキット、5 個のセンサー、ゲートウェイのセット） 運用費用 Amazon Monitronはセンサー1つあたり年間50USDのランニングコストがかかります。 費用例 ■要件 5つのモーターを監視する必要がある。 上記を実現するためにAmazon Monitronスターターキットを購入し、 モーターごとに1つのセンサーを取り付け3年間使用した。 ■試算結果 スターターキット購入費用（715USD）＋ センサー年間利用費用×5（250USD）×3年分 ＝ 1465USD（3年間利用費用） 注意事項 ■ Amazon Monitron 利用可能な地域について 米国、英国、およびEUのみで利用可能です。（2021/04/16時点） ■必要なモバイル端末について Android8.0以降のスマートフォンが必要で
ナレッジベース共有ではなく､自分のためだけのクローズドなローカル環境で動作する点において差別化がされている｡何かを発信するのではなく自分自身のためにテキストをまとめるのです｡ このテキストも外出先で書いています｡ 金欠学生はもちろん格安を売りにしたプロバイダーと契約しているので3GB程度しか余裕がないはずです(私は月の半ばでなくなりました)｡しかしローカルで動作するので速度制限を恐れることなく使うことができるのです｡ Obsidianは単なるノートアプリではなくアイデアを書き溜め､思考をまとめ上げ､一つの思想を創り上げる､最強のセカンド･ブレインである｡ —私 メリット 日常的に使えばマークダウン記法に慣れて､サークルや研究室のesaの記事を書く心理的ハードルが下がる QiitaやZennなどの記事を公開するハードルも下がる 有名な使い方としてはドイツの社会学者が考案したツェッテルカステン
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 正しく理解するためには はい。これ以降の記事は86％（当社計算）が概念で構成された読み物（ポエム）です。 ちゃんと理解したい人は上の情報を読んでね。〜終〜 生成AI界隈が早すぎてついていけない はい。私もついていけません。 が、この業界、この職種で飯を食うつもりな限りわからんから知らんとは言えないので、超理解していきましょう。 その前にAIエージェントを超理解する はい。生成AIの少し前？の流行技術です。 そもそも生成AI（以下では狭義に文章生成AIを指すこととする）はある命令（プロンプトと言いますね）に対してその特徴量を持った、命令（
VSCode上でシーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたい ~Mermaid Graphical Editor~ - Qiita
はじめに Mermaid Graphical EditorというVSCodeの拡張機能にとても感動したので一筆書きました こんな方におすすめ シーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたいけどmermaidとか難しそう 😢 できること VSCode上でポチポチしながらシーケンス図/クラス図/フローチャートを描けるようになる mermaid記法のコードも自動生成されるよ 個人的メリット mermaidの学習コスト0 紙で書くよりも修正しながら書きやすい 導入手順 （簡単7steps） (1) VSCode上で「Mermaid Graphical Editor」という拡張機能をインストールする (2) 新規mdファイルを作成する (3) 以下のようにファイルに入力する (4) すると、薄い文字でMermaidEditorと出てくるのでクリックする (5) 右側にEditorが表示さ
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? しらせ君 しらせ君は、弊社で働いているアシスタントです。僕の身の回りのいろいろなことをしてくれます。 しらせ君の業務一覧 メールチェック(1時間に1回) 緊急性の高いメールのSlack通知 その他のメールの既読化 ニュース報告 海外のテックニュースの収集 #randomに概要を報告 xに投稿 スケジュール管理 カレンダーの色分け 調整中予定のリマインド 会食予定の妻への通知 郵便物管理 バーチャルオフィスに届いた郵便物の画像を解析して内容を報告 議事録管理 議事録の自動保管、前回議事録のサマリー作成、次回のミーティングで通知 論文管理
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 本記事を書こうと思った経緯 プロジェクト管理をする上でWBSに触れる機会が多いものの、表面的な理解しかできておりませんでした。 「何のために使うのか？」 「この手法を活用し、どの様な責務を持たせるべきなのか？」 を理解したい。そして実践したい。 その結果、プロジェクトにおける工程管理を「正しい知識を持って」「より円滑に」プロジェクトを進めたいと思ったためです。 いくつか記事を見
{ "id": "bbc16639-c082-47e8-b9c0-2d59579c7336", "first_name": "taro", "last_name": "momo", "lastLoggedIn": "2022-07-31T06:03:37+00:00", "email": "taro@example.com", "skills": [ {"name": "python"}, {"name": "golang"}, {"name": "英語"} ], "work_history": [ { "company": "ENECHANGE", "position": "Software Developer", "start_date": "2018-03-26", "end_date": null }, { "company": "Company Inc.", "position"
「考慮もれ」「手戻り」をなくしたい モチベーションクラウドシリーズのデザイナーです。 フロントエンドエンジニアのみなさんは、画面デザインを見て「どう実装するんだ？」とストレスを感じたことはないですか？ 例えば... 👨💻 フロントエンド「Emptyのときはどうするんだろう？最初から考慮してほしいな...（ストレス）」 👩🎨 デザイナー「この状態も考えないといけないのか。確認するだけで1日終わるな...（ストレス）」 →お互いにとって、よくない！！！！！ こうした状態を受けて、お互いにとってストレスなく開発するために、デザイナーとフロントエンドで制作プロセスを改善しました。 今回は、プロセス改善のステップや導入してみて効果的だったツール（シート）についてお伝えします。 【まず初めに】 「UI Stack（状態デザイン）」の必要性の周知 UI Stackとは、UIの考慮すべき5つの
はじめに この記事は CrowdWorks Advent Calendar 2020 の11日目の記事です。 3年ほど前に、「Terraform職人入門」という記事を書きました↓ Terraform職人入門: 日々の運用で学んだ知見を淡々とまとめる この記事は多くの人に読んでいただきましたが、当時のTerraformのバージョンはv0.11で、2019年5月にリリースされたv0.12以降のHCL2にも対応しておらず、またその後の周辺のエコシステムの変化などもあり、情報がずいぶん古くなってしまった感は否めません。また当時紹介した解決方法よりも、今ならよりよい解決策を知っているものもあります。未だに過去の記事にLGTMをもらうたびに、うれしさ半分と同時に、なんとなく心苦しい気持ち半分でした。 というわけで、「Terraform職人再入門2020」と題して、当時から差分のあった箇所を中心に、運用
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行していま
この記事について この記事は、Linux上でコマンドをそこそこ実行してきた私が独断と偏見でよく使う5大コマンドをまとめたものです。 痒い所に手が届くような内容になることを願って記します…。 コマンドたち ①netstat -anp | grep "Listen " 実現できること LISTENしているポートを確認できます。 アプリケーションやミドルウェアに接続できない場合のトラブルシュートに使用できます。 使用方法 ポートの状況を調べたいサーバ上でコマンドを打つだけです。 127.0.0.53:53や:::80の箇所： LISTENしているIPアドレスとポート 0.0.0.0:*や:::*の箇所： 接続する側のIPアドレスとポート このような状況ではSSL設定したはずなのに、443ポートが開いていないぞというような形で調査ができます。 $ netstat -anp | grep "L
書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
すごいReactフック8選 - Qiita
はじめに React.jsは現在、フロントエンド開発者に最も人気のあるJavaScriptライブラリです。Facebookが開発し、オープンソースのプロジェクトとして提供されているReactは、世界中の開発者や企業が使用しています。 Reactは、シングルページアプリケーションの構築方法を大きく変えました。その最大の特徴の1つがフックです。フックは2019年に導入されたもので、状態処理の時に、クラスコンポーネントの代わりに関数コンポーネントを使用できるようになりました。組み込みのフックに加えて、Reactは独自のカスタムフックを実装する方法を提供しています。 ここでは、アプリケーションやプロジェクトで使用できる、カスタムフックとその実装に関するお気に入りをいくつか紹介します。 1. useTimeout 宣言型アプローチでsetTimeoutを実装できます。まず、コールバックと遅延を受け取
1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
シェルスクリプト リファクタリング ～遅いシェルスクリプトが供養されてたので蘇生して256倍に高速化させました～ - 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 ことの始まりは「シェルスクリプトでツールを作ったけど速度が遅くて使い物にならなかったので供養」というツイートを見たからです。コードを見てみると、実例をあまり見ないシェルスクリプトのリファクタリング例として丁度良い内容と分量だったため記事にいたしました。記事を書くにあたりコードの利用を快く承諾していただいた @Hayao0819 様にはこの場を借りて御礼を申し上げます。 内容は章立てで構成しており、序章で事前調査をし、第一章で一般的なリファクタリング、第二章でパフォーマンスを重視したリファクタリング、終章で少し余談をして締めくく
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ふりかえり手法「象、死んだ魚、嘔吐」でチームの闇と向き合おう - Qiita
日本語 LaTeX の新常識 2021 - Qiita
Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
統計検定1級に受かりたければこれをやれ - Qiita
Windowsのタスクバーでもネコ走らせてみた🐈 - Qiita
ChatGPTの絵から3Dモデルの部品を大量生成する。 - Qiita
GitHub Copilot導入後、初めて使う時。(豊富な使用例付き) - Qiita
エンジニアはどう学んでいけばよいのか - つまりは「知ったかぶり」 の積み重ね - Qiita
Dockerの"分からない"を簡単にメモ - Qiita
エンジニアとして働く中で気づけた大切だと思うこと - Qiita
知識0の状態からたった2時間でVSCodeの拡張機能を作った話 - Qiita
ワイ「AIちゃん！ワイのタスク全部やっといて！」#MCP - Qiita
漫画家さんイラストレーターさん向け UE4インストールガイド - Qiita
「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 - Qiita
【2024年度】エンジニア向け研修資料まとめ - Qiita
【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
RAGの実装戦略まとめ - Qiita
2021年に知っておきたいJavaScript最適化技術34選 - Qiita
Amazon Monitronがすごいので紹介してみる - Qiita
Obsidianが大学生活を変える! 学生必見の活用術 - Qiita
MCPを超理解する - Qiita
Pythonの罠10選 - Qiita
うちのアシスタントのしらせ君がすごいので自慢させてください。 - Qiita
WBSについて学び直した - Qiita
ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う？ - Qiita
「1枚のシート」でエンジニアとデザイナーのストレスが激減した話 - Qiita
Terraform職人再入門2020 - Qiita
Linuxでの調査時に高頻度で使用してきたコマンドまとめ - Qiita
【保存版】データサイエンティスト転職を決めるポートフォリオのガイドライン【書籍化決定】 - Qiita
レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
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