余らせたラズパイの使い道 - Qiita
about みんなだいすきRaspberry Pi(以下ラズパイ)、せっかく買ったのに、仮想化基盤を家に用意して不要になったり、電子工作に飽きてもう使わなくなりがち… 買ったときは数千円〜1万円以上出したのにね… そんな可哀想なラズパイ、家に転がってませんか？もったいなくないですか？ 僕も ラズパイ初代 ラズパイB+ ×2(マジでいらない…) ラズパイ4B(2GB) ラズパイ4B(4GB) が家に転がってます。 そこで、使い道を考えてみました。というか実際に運用しているものもあります。 使い道 Magic Mirror2 Magic Mirror2をご存知でしょうか？ なんかいい感じに、「鏡よ鏡、世界で一番美しいのは誰？」的なのをすることができます。 実際にどういった使い方を想定しているかは、「スマートミラー」を検索してみればいいかな〜と。(適当でごめんなさい) 直近の自分のタスクとかをい
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は2022年天文情報学AdventCalendar12/19の記事です。とりあえずカレンダーを作ってみた者です。そして内容はネタ記事です。何というかすみません。 皆さんは「スーパーコンピュータ」と聞くと何を思い浮かべるでしょうか。今であれば富岳でしょうし、ちょっと前なら京、地球シミュレータ、とまぁ現在も比較的日本が頑張っているコンピューティングの一分野ではないかと思います。そもそもスーパーコンピュータとは何ぞや、という話もある訳ですが（そのあたりはWikipediaを参照していただくとして）、基本的には複雑なシミュレーションを高
本記事は、 「なぜ仮想 DOM という概念が俺達の魂を震えさせるのか」 https://qiita.com/mizchi/items/4d25bc26def1719d52e6 の 2020 年版のリライトです。 2014 年当時、日本においては React は未だ知る人ぞ知るライブラリ、という位置づけでした。それが、この記事によって一気にメジャーになったように思います。 オリジナルは2014 年末の情報によって書かれたもので、さすがに 6 年経った今では情報が古くなっており、当時の暗黙のコンテキスト、古いリソースの参照、初学者の混乱を招く表現が残ったままになってしまっています。 定期的に更新しようとも思いましたが、そうすると 2014 年末の歴史的な背景を失ってしまうため、あえてそのまま残し、新しい記事を投稿することにしました。増補改訂版というより、ほぼ書き直しです。 この記事は本来なら
画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita
前書き 注意：ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? とても久しぶりに記事を書こうと思いました（2024年12月25日が最後の記事だった😇 具体的な数値データがあるわけではないけど、これまで仕事で Power BI の研修やコンサルティングを担当してきて、おそらく1000人以上の方に教えてきましたが、最初から正しく Power BI を利用できていたユーザーは皆無でした。 そして、コミュニティにおいても、正しく使えるようになっていく人は、ほんの一握りです。こういう事実と現実がある中で、その理由をふと考えてみました。今回の記事はそんな考察です。 1. BI 自体が難しい これは言わずもがな
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiita
CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒ step by step） 06: bothinst 07: mock 08: ReAct 09: ToT（Tree of Thoughts） 10: Metacognitive Prompting
DB に JSON を保存したいときに Protobuf を使うと便利 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部 Enabling チームの @izumin5210 です。最近「HUNTER×HUNTER」の既刊を全部読みました。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の9日目の記事です。 前回「1人目データアナリストとしてデータチームに異動しました 」 次回「Slack × Zapier × MiroでKPTでの振り返りをラクにする」 RDB や KVS などのデータ保存先において、データを正規化せずにそのまま保存したいと思うことはありませんか？ 8月にリリースされた「バクラク請求書発行」というプロダクトには「柔軟なレイアウトカスタマイズ」機能が搭載されています。リンク先の画面操作イメージを見ていただくと、この機能の雰囲気を理解していただけると思います。この機能が扱うレイアウトデータはまさに「関係の正規化をせずに保存したいデータ」でした。 bakuraku.jp こ
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 これまで沢山の記事を書いてきました。初学者向けの記事をまとめてほしいという要望をいただきましたのでまとめてみたいと思います。今後も初学者向けの記事を書いた際は更新していきます。 初学者向け記事一覧 Power Apps Power Apps を始めた際、少なからずエラーに遭遇することがあると思います。そもそもエラーが発生しているかを判断する方法やエラーから調査するアプローチ等を紹介しています。 Power Apps でフォームコントロールを使用するとデータの登録が簡単です。恐らく最初のうちはこちらを使うことが多いと思いますが、
ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita
はじめに データベース設計のER図について、自動で生成する以下３つのツールを比較した記事です。 dbdiagram.io DBeaver A5:SQL Mk-2（A5M2） 先日、こちらの記事をQiitaに投稿したところ、多くの方に記事を見ていただき、コメントも多数いただきました。 ER図に関するお勧めのツールをコメントいただく方が多くいらっしゃいました。 今回はその中から、無料でも利用できる3つのツールの「ER図の自動生成」の機能を試します。 比較の結論としては、〇〇が一番良いという感想ではなく、どのツールも多機能で、できることは違うので、今後使うときは用途や業務の環境によって使い分けていけたらと思っています。 目次 それぞれのツールについて、下記の内容を書いていきます。 1. dbdiagram.io 1-1. 始める 1-2. 使う 1-3. 感想 2. DBeaver 2-1. 始
機械学習のためのすごいPythonライブラリ Image by Free-Photos from Pixabay はじめに Pythonは機械学習に不可欠な要素で、ライブラリは作業をより単純にしてくれます。最近、MLのプロジェクトに取り組んでいる時に、素晴らしいライブラリを6つ見つけました。ここでは、それを紹介します。 1. clean-text clean-textは本当に素晴らしいライブラリで、スクレイピングやソーシャルメディアデータを処理する時にまず使うべきものです。最も素晴らしい点は、データをクリーンアップするために長く凝ったコードや正規表現を必要としないことです。 いくつかの例を見てみましょう。 インストール #Importing the clean text library from cleantext import clean # Sample text text = """
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 案件でAWSの構成図を作成する機会があったので備忘兼ねて投稿します。 ※約5分で読めます 1. グループの内側から作成していく AWSの基本的なグループ構成はこんな感じ 添付の場合、個人的には Public subnet or Private subnet > Availability Zone > VPC > Region > AWS Cloudの順番で作成することをオススメします。理由は内側のグループが肥大すると外側のグループの手直しが発生するためです。 今回作成した時に外側から作成してしまい、めっちゃ時間がかかってしまいました..
Rust初心者殺しの文法10選 - Qiita
概要 この記事ではRust初心者が驚いたり混乱させられたりするようなRustの文法を10項目集めてみました。 これらの項目は知らないと理解できなかったりコンパイルエラーに悩まされたりする一見厄介なものたちなのですが、そのような直感的でない挙動を敢えてさせているところには重要な意味が込められていることが多いです。 そのため、これらの項目を通してRustが目指しているものや実現したい機能の一部を垣間見ることができると思います。 1. デフォルトの代入がムーブ Rustの最大の特徴が所有権の概念であることは有名ですが、それでもなお初心者殺しになるのがムーブです。 以下のコードがコンパイルエラーになるメジャーな言語は現状Rustくらいしか無いでしょう。 let mut a = vec![1, 2, 3]; let mut b = a; // ここでaの持つベクタの所有権がbにムーブされ、aは無効に
これは何 新人プログラマ応援イベントの参加記事です。 gitにはreflogというコマンドがあります。このコマンドを学んでおくとやらかしちゃった時も大体なんとかなるので記事にします。 git reflogってなに？ git reflogとは、Gitで操作履歴を見ることができるコマンドです。 例えば branch1にチェックアウト branch1でbranch1.txtを作成し、コミットを作る masterにチェックアウト をすると、以下のようなreflogになります。 $ git reflog 4a4125a (HEAD -> master) HEAD@{0}: checkout: moving from branch1 to master 826a9dc (branch1) HEAD@{1}: commit: Create branch1.txt 4a4125a (HEAD -> mas
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Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
ネットワークに基づく分散型+中央集権SNS一覧(damus, nostr, Bluesky, AT Protocol, Mastodon, Misskey, Threads, ActivityPub ...) - Qiita
ネットワークに基づく分散型+中央集権SNS一覧(damus, nostr, Bluesky, AT Protocol, Mastodon, Misskey, Threads, ActivityPub ...)mastodonmisskeythreadsnostrBluesky はじめに Twitterの動乱に巻き込まれ、移住先に選ばれつつある Threads が5日で1億人を突破した今日このごろ、皆様いかがお過ごしでしょうか。 Alt Twitterとしての各種サービスに注目が集まりつつありますが、それらに関しての解説記事も乱立しており、一方で、その正確性や内容には必ずしも正確ではないものもあります。 プロトコルとアプリとサービスの区別がついていなかったり、相互接続できないものが接続できると宣伝されていたり、その逆もあります。 本記事では、特にネットワークに基づいて、各種SNSを分類して説
はじめに 今回は最新の有益GitHubリポジトリを紹介します。 プログラミング初心者から上級者まで学ぶを得ることがリポジトリを厳選しています。 developer-roadmap エンジニア向けの学習ロードマップがまとめられています。 Awesome Roadmaps プログラミング言語やライブラリ、Webアプリ開発、モバイルアプリ開発、ゲーム開発、AI、機械学習、データサイエンティストの学習ロードマップがまとめられています。 学習の方向性や現在の自分の立ち位置を把握することができます。 awesome-courses 無料で学べるプログラミング学習教材がまとめられています。 プログラミング言語、人工知能、機械学習、コンピューターサイエンス、アルゴリズム、大学の資料など幅広い教材のリンクが掲載されています。 Free-Certifications こちらもエンジニア向けの無料で学べる学習教
API Gateway (REST API) では、開発やトラシューに役立つ実行ログ (Execution Logs) を出力することができます。 AWS サポートに問い合わせる際にも、この実行ログがあるとスムーズです。 実行ログは、ステージから設定できます。 設定後、API Gateway にリクエストを投げると、CloudWatch Logs に出力されます。 ロググループ名は、API-Gateway-Execution-Logs_<API ID>/<ステージ名> です。 こちらの実行ログの内容を解説していきます。 リクエスト/レスポンス API Gateway に Postman から以下のようにリクエストを投げます。 パスパラメータ groupId=111、クエリパラメータ userId=222、本文に name=hoge を指定しています。 API Gateway はこのリクエス
body-scroll-lock.js「すべてのブラウザでスクロールのロックしたるで」←こいつ超有能 - Qiita
この記事に書いてあること JavaScriptプラグインのbody-scroll-lock.jsの使い方について サイトリンク GitHubリポジトリ npmサイト body-scroll-lock.jsとは？ ターゲット要素（モーダル/ライトボックス/フライアウト/ナビメニューなど）のスクロールを中断せずに、ボディスクロールを禁止にするプラグインです 対象ブラウザ iOS Mobileおよびタブレット、Android、デスクトップSafari/Chrome/Firefox どんな時に使うか？ 例えばモーダルを表示した時に、背景を固定したいといった場合に使うことができます。 モーダルの中だけスクロールを有効にして、背景固定を実現するなんてことも簡単に実装可能です。 なぜ使うの？ スクロールのロックは簡単そうに思えて、実は結構面倒くさい処理内容です。 例えば、 overflow:hidden
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記: 振り返りを書いてみました～ -- ここから元記事 別題: 抽象化って言葉もう。。 社内の記事にて、オブジェクト指向のこころ (SOFTWARE PATTERNS SERIES) | アラン・シャロウェイ, ジェームズ・R・トロット, 村上 雅章 |本 | 通販 | Amazonを紹介してもらいました。 取り上げられた、共通性／可変性分析の解説を見て、はっと思うことがありポエムを仕立てました。 共通性／可変性分析 共通性／可変性分析については、書籍を読むかググって頂けると良いですが、社内記事が良かったので引用させて頂きます。 問題
アンチパターンで学ぶDB設計 - Qiita
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Bash シェルスクリプトのデバッグや入力補完ができる Visual Studio Code 拡張機能（WSL2,mac,Linux対応） - Qiita
Bash シェルスクリプトのデバッグや入力補完ができる Visual Studio Code 拡張機能（WSL2,mac,Linux対応）ShellScriptBashdebugVSCodeWSL2 シェルスクリプトにも統合開発環境を Bash のシェルスクリプト (shell script) は Linux はもちろん mac や Windows でも動作します。 シェルスクリプトの文法にはかなりクセがありますが、仕様が安定しているために移植する必要がないという大きなメリットがあります。ただ、一般的なプログラミング言語と異なり、デバッガーが使えないため期待した動作と異なるときに動きが分かりづらいという弱点がありました。 しかし、それはもう過去の話です。 Visual Studio Code の Bash Debug 拡張機能を使えば、シェルスクリプトでもステップ実行や環境変数の値のウォッ
React 18はReactの次期メジャーバージョンで、2021年の6月にalpha版が、11月にbeta版が出ました。また、Next.js 12でもReact 18のサポートが実験的機能として追加されました。React 18の足音がだんだんと我々に近づき、アーリーアダプターではない皆さんの視界にもいよいよReact 18が入ってきたところです。 特に、React 18ではServer-Side Rendering (SSR) のストリーミングサポートが追加されます。現在ReactでSSRを行いたい人の強い味方としてNext.jsが存在しているわけですが、Next.js 12でもReact 18を通してストリーミングの恩恵を受けることができます（Next.jsではSSR Streamingと呼んでいるようです）。また、厳密にはReact 18とは別ですが、React Server Comp
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
はじめに エンジニアとして働いていると、時として「これは一体なぜ？」と首を傾げたくなるような不思議な現象に遭遇します。 絶対にみんなも一度は経験あるかもしれない…そんな「ITの摩訶不思議」な現象をピックアップし、その裏に潜む技術的な真相を勝手にまとめてみました。 1. 幻のバグ「シュレーディンガーのバグ」 現象 本番環境でのみ発生し、デバッグを仕掛けた途端に消えてしまう謎のバグ。まるで量子力学の世界のように、観測した瞬間に状態が変化してしまいます。 真相 オブザーバー効果：ログ出力やデバッガの処理による微妙なタイミングの変化 競合状態（Race Condition）：複数のプロセスやスレッド間のタイミング依存の問題 環境の違い：本番環境特有の負荷やデータパターン 対策 # 再現性の高いログ収集の例 import logging import threading logging.basicC
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事 元記事を読んで恐くなり、災害用公衆無線LANの00000JAPANを含むFree Wi-Fiの使用を躊躇してしまった一般利用者個人のためにこの記事を書きました。 本記事では大雑把に元記事がどのようなリスクを指摘しているのか、そしてなぜそれを考えなくて良いのかを説明した後、情報セキュリティについて持論を述べる前に理解しておくべき点に触れます。 結論 正しくスマホやPCを使う限りFree Wi-Fiは危険ではありません。00000JAPANをぜひ活用してください。 これに同意した方とネタが嫌いな人はセキュリティクラスタは口が悪いまで
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Vanilla JSのメリット フレームワークのサイズが大したことないなら、バニラでやるメリットはあるのか？という話になりますが、実際作ってみてバニラの方が優位だった点が１つありました。 それは動作が速いことです。 今回作ったSPAの中に1つ、画面内の要素が多すぎて描画に数秒時間がかかるページがありました。 どれくらい多いかというと、テキストボックス・チェックボックス・プルダウンなどの入力要素が１画面に１万個以上あります。 この画面を高速化したいと思い、試しにVue.jsで同じようなページを作ってみたのですが、比較するとVanilla JSの方が速かったです。 仮想DOMは速いみたいな記事を目にすることがあり、VueやReactはなんとなく速いイメージを持っていたのですが、よく考えてみるとVueやReactだって最終的には画面描画のためにリアルDOMを操作するわけで、それなら必要最小限のリ
GitHub - ByteByteGoHq/system-design-101: Explain complex systems using visuals and simple terms. Help you prepare for system design interviews.
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メモリ 4GB + CeleronのPCを「スペックが不十分」と判断するのは案外難しいかもしれない - Qiita
3月末、アイリスオーヤマ社のノートPCや「GIGAスクール構想」の仕様書が話題になっていました。その多くが「動作に支障をきたすほどスペックが低いのではないか」という批判的なものです。 筆者もこういったPCが「ローエンド」であり、「快適ではない」ことに異論はありません。自分自身や家族のためにPCを購入するなら、より良いスペックのPCを選定します。 しかし、そもそもPCに詳しくないユーザ あるいは スペック選定にあたり明文化された根拠が必要な事業者・行政 にとって、ドキュメント上からそれを判断できるのか疑問に感じたので少し確認してみました。 TL;DR （追記） GIGAスクール構想などで示されるPCは確かにローエンドである。 しかし、主要アプリケーションの「性能要件」を、書類上は十分に満たしてしまっている。 それゆえ、PCの経験が浅い人などがローエンドPCを「これで十分」として選定してしまう
はじめに Linux利用歴はそこそこありますが、よく使うディレクトリやコマンドのフルネームを全て知っているかというと、そうでもないなと思ったので、今回はそれについてまとめてみました。 特にLinux初学者の方にとっては、各ディレクトリ名やコマンド名は何の略称かを知っておいた方が、覚えやすいと思うので、ぜひ参考にしていただければと思います。 注意事項 本記事では、よく使うディレクトリやコマンドの中で略称になっているもののみを取り上げています。すべてのディレクトリやコマンドを網羅しているわけではありません。 略称のフルネームがすべて明確に文書化されているわけではありません。これらの略称は、元々UNIXや他のプラットフォームで使用されていたものや、開発者やコミュニティの独自の規則や慣習に基づいています。 Linuxディストリビューションによっては、独自の命名規則や用途を持っている場合もあります。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 検索AIエージェント Feloを使ってみた 2025年はAIエージェント元年と呼ばれ、ソフトバンクの孫さんも３年以内にAIのエージェントが一人一人につくような時代となるといっていることも注目されてます。 検索AIエージェントの「検索代理」機能を使用しました。 ほぼプロンプトを書かずに、こういった検索に使用するテンプレートが用意されているのも使いやすいポイントです。（自分のテンプレートを作成することもできます。）（ポイント１） 今回は、私の興味のある「プログラム医療機器」についてエージェントに調べてもらいました。 普通の文章生成AIのよう
君たちは正規表現におけるインド数字の罠にハマったことはあるかい？(١٢٣٤٥٦٧٨٩) - Qiita
import re re.match(r'\d{4}-\d{2}', '٢٠٢٢-٠٦') Pythonで書いてはいますが、内容を補足します。「'٢٠٢٢-٠٦'」という文字列が、数字4文字+ハイフン+数字2文字にマッチするかどうか、という正規表現を書いています。 一見するとどう見ても数字4桁ではないので、正規表現にマッチしないように見えますよね？？？？ 実は正規表現にマッチします！！！というのが今回の記事の内容になります。 そもそも正規表現における数字の扱いとは 今回はPythonの正規表現のライブラリを利用しているので、公式のリファレンスを見てみましょう。 該当の部分には以下のような記述があります。 \d Unicode (str) パターンでは: 任意の Unicode 10 進数字 (Unicode 文字カテゴリ [Nd]) にマッチします。これは [0-9] とその他多数の数字を
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強する上で個人的にオススメな日本語の教科書10冊を簡単に紹介したいと思います． 一般的な方法論・基礎理論 中妻照雄『入門ベイズ統計学』 簡単な例と実践的な例を使ってベイズ推論の考え方が導入された後，マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の基礎的な事項がまとめられています．基本的な数理統計学が理解できていれば十分読める内容になっている印象です．この本の続編である中妻照雄『実践ベイズ統計学』では，ファクターモデルやそのポートフォリオ選択への応用，ベイズ的線形回帰モデル，モデル平均化法などのより発展した内容について丁寧に解説されています． 伊庭幸人・種村正美・大森裕浩・和合肇・佐藤整尚・高橋明彦『計算統計II』 かなりボリュームのある内容の本です．基本的な話題として，MCMCの基礎や標準的な統計モデルにおけるベイズ推論に関して数
blank_issues_enabled: true contact_links: - name: Add new ToDo about: made by config.yml # edit {username} and {repo} for your environment url: https://github.com/kaitas/ToDo/issues/new?template=custom.md&projects=kaitas%2FToDo%2F1&labels=ToDo 最後の行の kaitas となっているところはご自身の GitHub ユーザ名 （https://github.com/ の後ろにあるID）、ToDoのところは先ほど作成したリポジトリ名に置き換えてください。= より後ろにも同じく2箇所あります。 %2F が / に置き換えられるURL文字列になっています。 ☆
セキュリティ相談を受けたときに引用したい記事・ニュース集・事例集 これは何？ セキュリティ相談受けた際、過去のインシデントや事例などを引用して、「その対策必要なの？」というい疑問への説得力を持たせたりすることがあります。 が、その場で思い出せることは稀です。よく引用できていますが、「どっかにあった気がするんだけどな〜」と思って思い出せないことが7割くらいな気がします。 そんなことがないように、ここにまとめていきます。 いつかまとめたいと思っていたんですが、すぐ思い出せないので永遠に先延ばしにしていたので、未完成のまま公開します。 少しずつ思い出す度に増やします。 BetterThanNothingの精神です。 参考: https://www.youtube.com/watch?v=bnfPUrJQh1I 事例集 各種プロダクトのセキュリティガイドラインなど メルカリさんのgithub ac
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 しまねソフト研究開発センター（略称 ITOC）にいます、東です。 教育用ワンボードマイコンとして販売されている Raspberry Pi （以下ラズパイ）は、教育用のみならず実験用、産業用とさまざまな分野で使われつつあります。一方、マイクロSDカードをメインストレージに使用している事や、OSがクライアントPCよりの設定にしてある事などから、長期安定運用には向かない面も存在します。 このレポートでは、OSや稼働させるソフトウェアの設定など、できるだけ簡易に再現可能な方法により、可能な限りラズパイを安定して長期運用させることを狙い
ChatGPTはどこまで雑な仕様でコードを書けるのかLINE Botを作らせてみた(GPT-4) - Qiita
最近すっかりChatGPT(GPT-4)にハマっています。 GPT-4にバージョンアップして、日本語でのやり取りがとても自然になったのにも正直驚いていますが、それとプログラマー的にはもっと衝撃なのが「かなり雑な仕様でもちゃんと動くコードを書いてくれる」こと。 ということで、今回はChatGPTがどこまで雑な仕様でコードを書けるのか試してみることにしました。 題材としては、この間作ったAIレシピbotのGAS版を作らせてみることにしました。 実験の手順としては、まずはカッチリ仕様を提示するバージョンで試してみて、徐々に提示する仕様を雑にしてみようかと思います。ChatGPTは文脈を記憶する特性があるので、毎回チャットをリセットして記憶を消去しています。使用したのはWeb版のChatGPT Pro(GPT-4)です。 結論を先に書くと、かなりヤバい結果です。めちゃくちゃ雑なほぼ丸投げの指示でも
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Futureアドベントカレンダーの3日目のエントリーです。昨日は@yamat2667さんのFlutterの記事でした。 デザインパターンというと、普段のプログラミングから一歩踏み込んで設計力を上げたい人が履修すべきコンテンツのように思われているようなツイートなりを見かけます。オブジェクト指向言語全般に使える知識だ、とか、開発者同士のコミュニケーションに使えるぞ、とか、コードの質が上がるぞ、とか。 一方で、パターンを詰め込もうとすると逆にコード量が増えて、パターン由来の変なクラス名が増えたりして、設計が歪むぞ、というのも当初から言われてき
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「スーパーコンピューターを20万円で創る」を2480円で創る #1 - Qiita
2020年版: なぜ仮想 DOM / 宣言的 UI という概念が、あのときの俺達の魂を震えさせたのか
ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita
なんで Power BI を正しく使用できるユーザーが増えないのだろう？ - Qiita
Power Apps、Power Automate 初学者向け記事まとめ - Qiita
最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 - Qiita
draw.ioを使ってAWSの構成図を作成するコツ - Qiita
Gitを使ってやらかした時、git reflogさえ使えればわりかしなんとかなる - Qiita
10分で自分のGitHubプロフィールをカッコ良くする - Qiita
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
【2024年最新版】ブックマークすべきGitHubリポジトリまとめ - Qiita
API Gateway 開発者に読んでほしい、意味がわかると便利な実行ログ - Qiita
オブジェクト指向プログラミングは終わった - Qiita
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インシデント共有方法に格の違いを感じ勝手に敗北感を味わった話 - Qiita
VueもReactもやったことないのでVanilla JSでやってみたSPA - Qiita
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