EC2が複数VPCにENIを足出しできるように！でもみんな戦々恐々としてるのはなぜ…？ - Qiita
AWSのVPCに大きなアップデートが！ 今週10/26、AWSにこんな機能アップデートが発表され大変話題になりました。 簡単に言うと 「EC2インスタンスから複数のVPCに対してENI（NIC）を足出しできるようになった」 という大きなアップデートでした。 みんな戦々恐々？ しかし、Twitterのオンプレミス経験者たちは口を揃えて懸念を漏らしています。 「これ、クラウド初心者がオンプレからの移行で "監視セグメントVPC" みたいなものを作ってしまうんじゃなかろうか…」 今回のアプデを見て「ウッ…😅」と感じた方も、改めて何が問題なの？と聞かれると意外としっかり言語化できないかも知れません。これを機にAWSの代表的なサービスであるマネージド論理ネットワーク「VPC」の基本をおさらいしてみましょう。 オンプレ時代の基本を振り返る パブリッククラウド普及前のオンプレミス時代では、企業のシステ
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
12月10日の2022ソフトウェアテストアドベントカレンダーです。 Launchable社でエンジニアとして働いているcvuskと申します。機械学習界隈では機械学習を実用化するためのシステム開発の本を書いてたります。もし良かったら読んでみてください。 『機械学習システムデザインパターン』 『機械学習システム構築実践ガイド』 本ブログでは機械学習を用いてテスト実行を効率化する手法として、Predictive Test Selectionについて説明します。テスト実行時間やコストで課題を抱えているエンジニアに役に立つと幸いです。 昨今の開発におけるテスト事情 2002年に『テスト駆動開発』が世に出て、ソフトウェア開発でテストを書くことが常識になって早20年が経っています。その間にクラウドの登場やDevOpsの普及により、テストをCI/CDパイプラインで自動実行し、コードとプロダクト品質を維持す
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 0. はじめに Bizer株式会社でフルスタックエンジニアとして働きながら、国立大学法人電気通信大学の先端工学基礎課程（通称 K課程）という社会人向けの学士課程に在籍しています。 この春（2021年3月）に卒業予定のため、いちソフトウェアエンジニアから見た大学教育や学歴に対する考えをまとめておきます。 1. 対象読者 理系大学のカリキュラムがソフトウェアエンジニアという仕事にどう活きるか分からない方 就業しながら学士を取ろうとしている方 ソフトウェアエンジニアと学歴の関係性を不透明に感じている方 2. 現職エンジニアが工学学士を取る理由
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? （1）はじめに 応用情報技術者試験・高度情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験の答案、特に記述式・論述式の午後試験に自分が何を書いたか知りたいと思いませんか。記述式試験の解答は、時間が余ればメモできますが、論述式（小論文）の試験は時間的に不可能です。 そこで、情報処理推進機構（IPA）に対して保有個人情報開示請求を使って、自分の答案を取り寄せてみました。手続方法は、IPAのサイト https://www.ipa.go.jp/privacy/seikyu.html に書かれていますが、実際にやったことを書いておきます。 ちなみに、
のようなイメージでしょうか？ C++がないプロジェクトでは、これらのファイル群をバージョン管理しましょう。 ProjectName Config Content ProjectName.uproject 逆に Intermediate Saved といったディレクトリは中間ファイルやキャッシュにあたるので、バージョン管理しないようにしています。 BluePrintとC++ ブループリント(BluePrint)はUE4のビジュアルスクリプトプログラミングするための機能だけでなく、BluePrint ActorとしてUnityのPrefabのような機能も持っています。(Prefab機能についてはこの記事では割愛し、プログラミング機能のみに述べます) BluePrint = PrefabのようなActor複製機能とPlayMakerのようなビジュアルスクリプトプログラミング機能 C++ = C#
私はフロントエンドエンジニアとして働いてはいるのですが、巡り合わせが悪いのでしょうか？まともなテストを書いたことがないんですよね。まあ、それもでテストくらい書けないとなぁ。なんて思ってはちょいちょい調べたりする日々を過ごしていました。 そんなある日、たまたま TDD（テスト駆動開発） についての動画を視聴してみました。 TDD 自体は知ってはいて、なんとなく知っているくらいの知識ではありましたが、分かりやすい説明とその思想が好きで、のめり込むように見てしまいました。 その後も何度か視聴して、フロントエンドでも TDD したいなと考え始めました。 普段テストすら書いていないのにいきなり TDD とも思わないこともなかったですが、実際に普段自分がさわっているようなコードに落とし込んで書いていくと、テストする本当の意味というものが、より正確に理解できてきたような気がします。 そんなテスト初心者の
FigmaとNotionでUML・経理処理・デザインまでAll in oneな仕様書を書いて、更新・共有を楽にしてる話 - Qiita
本記事は Figma Advent Calendar 2022 16日目の投稿です。 仕様書を作るとき、あの情報はこのツールで書いたほうが楽、みたいな感じで、あっちこっちに情報が散逸することがありますよね。 かくいう私も、事業会社でデザイナーとPMの狭間みたいな仕事をしていまして、UMLだのデザインだの、複数のツールを跨いで作業をすることが多かったのですが、最近は安定してFigma＋Notionで作業をしています。 これはデザイナーなのでFigmaの使い方に慣れている、ということもあるんですが、Figmaの自由度の高さや、Notionの情報統合性の高さ（この辺は後述します）が筆者の仕事範囲と大変に相性が良く、今の所ここがベストという形に落ち着いているので、軽く紹介してみようと筆を取りました。ご興味があれば読んでください。 TL;DR（この記事のあらすじ） エンジニア・非エンジニア・社内外い
はじめに どうもこんにちは。データアナリストをしているkunishouです。2022年も残すところ今日、明日のみ。皆さん年の瀬をいかがお過ごしでしょうか？ 私は先日無事に仕事を納めることができましたが、仕事も勉強も何もしなくていい日が数日続きすでにソワソワしてきました。この禁断症状を抑えるべく、2022年の技術動向の振り返りもかねて、 2022年のPython/データ分析関連の人気記事をまとめてみることにしました（完全に思い付きです）。 本記事では、2022年にQiitaに投稿された Python/データ分析関連の記事の中から いいね数の多かった150記事をピックアップし表にまとめました。 年末年始の暇つぶしがてらにでも読んでもらえたら幸いです。 モチベーション 実はQiita公式からも毎年1月にQiitaの人気記事のランキングが公開されています。ただ、Qiita全カテゴリでのランキングで
ほぼノー知識でスクラム開発の現場に乗り込んで失敗した話を書き記します。 「なぜスクラムは上手くいかないのか」「スクラム開発のアンチパターン」などチームにフォーカスした記事はあれど、個人にフォーカスした失敗談が見当たらなかったので書こうと思いました。 はじめに 大前提として、その現場が悪かったとかスクラム開発が悪いとかそういったネガティブキャンペーンをするつもりではありません。 ウォーターフォールと比較して、継続的にプロダクトを作って完成に近づけていくスクラムのメリットは十分理解しているつもりです。 その中で自分が「あ、無理かも」と感じてしまった理由を記して同じ立場に立ってしまった人の救いになれればいいなと思い記します。 概要 AWSを基盤とするインフラ開発の現場Joinし、スクラムメンバーとしてプロダクトを開発する役目を受けました。 結論から言うと2週間のスプリントでベロシティを上げること
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【バックエンド】駆け出しエンジニアが目指すジュニアレベルのエンジニアとは【2024年版】 - 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 こんにちは。 普段はフロントエンドの開発をメインでやっておりますmamiと申します。 最近バックエンドの方の勉強や、少しずつですがDB設計やAPI作成などの業務もやらせてもらえるようになったので、自分のエンジニアとしてのレベル感や、この先目指すべき道筋を明確にしたいな〜という思いでこの記事を書いております。 これは自分のための記事であると同時に、同じように駆け出し中のエンジニアさんや、ミドル層を目指す手前のエンジニアさんにも刺さる内容になっているかと思います。 今、自分がどのようにキャリアアップしていくべきなのか、どのような道
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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? はじめに 現代の人に名著以外の本を読むような時間はない こんにちは、Watanabe Jin (@Sicut_study)です みなさんは何か新しい技術を学ぶときにどんなコンテンツを利用するでしょうか？ 最近ではUdemyなどの動画講座を利用する人が多いと思いますが、本を読んで学ぶという人もまだまだ多いのではないかと思います 今回は私がこれまで5年間読んできた150冊以上の中から厳選した30冊の本を紹介します。広く多くの人に役立つものから、特定の技術の書籍までどれを読んでもあなたの大切な一冊になるのでぜひ読んでみてください 現代人には時
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Qiita公式が新人プログラマ応援のイベントをやっているようなので便乗して参加してみました。 ポエム成分などを多く含みますのでご注意ください。過去のQiita公式の発表や先日のガイドライン改定に目を通してみてとりあえずはこういった記事も大丈夫そうとは判断しておりますが、もし怒られたら削除するか別のところに記事を引っ越しいたします（はてブコメントなどで「こんな記事Qiitaに書くんじゃない」とご指摘いただきそうで戦々恐々としながら書いています）。 本記事で触れること 長く現役でいるために大切な睡眠・運動・食生活などのこと。 習慣化のこと。
テストを書く方針と原則の備忘録 - 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。サーバエンジニアのnsym-mです。普段はGoでバックエンドの開発などをしています。 最近テストに関する書籍や記事などを色々読み漁ったので、現時点での自分のテストについての考え方を備忘録として残しておきます。 今回の話はWebフロントエンドやiOS/Androidなどでも適用できる汎用的な考え方として記載していますが、ベースの文脈はバックエンド開発になりますのでそのつもりで読んでいただけますと幸いです なお、本記事では主にGoogle、『単体テストの考え方/使い方』、@t_wadaさんの発表されている考え方（いわゆる古典学派
React大好き侍が、「もうSolidJSでいいじゃん...//」ってなったワケ。 - Qiita
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サイバー攻撃が日々進化する現代社会において、セキュリティエンジニアの役割はますます重要になっています。しかし、「セキュリティエンジニア」という肩書きの下には、実に多様な専門分野と役割が存在します。 200職はものの例えですが、今回その多種多様な仕事を分類化してみました。 もしセキュリティに興味があり、今後セキュリティエンジニアになってみたいと思う方の一助になればと思います。 そもそも「セキュリティ」の仕事とは？ （サイバー）セキュリティの仕事と言われて思い浮かべるものは何でしょうか？ サイバー攻撃が起きたら冷静に解決に導く 開発したプログラムにセキュリティホールがないかチェックする 企業の製品やサービスの脆弱性を見つけて賞金を稼ぐ ハッカーのようにマルウェアや攻撃方法を調査して、次の攻撃に備える 実際に攻撃を仕掛けてみて、システムの防御力をテストする どれも「セキュリティ」の仕事の一部です
はじめに 個人でフロントエンド(react)、バックエンド(node.js)、データベース(postgreSQL)を利用したWebサービスを公開したいと考えていました。 まずはテスト的に無料で外部公開できるサービスがないか調査しましたが、2022年8月に有料化されたHerokuの記事ばかりヒットしてしました。 結果的には無料で使用できる構成があり、実際にテストプログラムを動作させることができましたので構成例として記載しておきます。 ※無料なので比較的厳しい条件も含まれていたりするのでそれぞれのサービスを確認お願いします。 例えばsupabaseは数日間利用がないとインスタンスが一時停止して手動で起動させないといけないなどがあります。 今回試したサービス できるだけ同じサービスに集約したいと考えていましたが、実際にはフロントエンド、バックエンド、データベースはそれぞれ異なるサービスになってし
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
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? はじめに だれしも自身のITエンジニアのキャリアについて悩んだことがあると思います。 所属する会社の評価軸だけではなく、世の中のITエンジニアのキャリアについても意識することで、より市場価値の高いキャリアを歩むことができると考えています。 今回の記事では世の中で一般的に知られているITエンジニアのキャリア、ポジションについて紹介します。 この中で自分はどこのポジションを目指したいのかをより具体的にして、自分に足りない能力は何かを定義し、今後のキャリア戦略に活かして頂ければと思います。 本記事では、以下の図のポジションについて説明します。
みなさんこんにちは！！！ Claude Codeは、Anthropicが提供するターミナルベースのコーディング用のAIエージェントです。 最近はClaude Codeでばっかり開発をしていますがXを監視していると「〇〇ですぐに破綻して使い物にならん〜」みたいな悲観的な話はよく見かけます。 実際、以下のような問題は頻発していると思います。 コードが多少大きくなった → コンテキストを見失い破綻 コードが散らかっていく → 同上 難易度が高いロジックを実装 → 嘘をつく 過渡期なのでしゃーないですが、「どこまで実装を任せていいのか…！？」という不安はあるかなーと思います。 ただ、現段階でその辺りの話を見定めるためには、とにかく使ってみるしかないと思うので、今回は、実際に使い倒してみて、こうすると概ねうまくいくんじゃないかなーというTipsを集めてみました。 適切な設定と使い方で、これらの問題は
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
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? 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、
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
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
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
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アンチパターンで学ぶDB設計 - Qiita
はじめに データベース（DB）の設計は、システムの性能や保守性に大きな影響を与えます。 この記事では、最低限パフォーマンスの低下や管理の複雑化を引き起こさないようにするために覚えておくべきことを、アンチパターンとしてまとめました。 本記事は、 現在仕事でデータベースを扱っており、データ設計について今一度おさらいしたい データベースについての基礎知識やお作法を身に付けたい という人を対象として想定しています。 これらに当てはまる方はぜひ一度確認してみてください！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 DB設計アンチパターン 早速、DB設計におけるアンチパターンを紹介します。 それぞれアンチパターンのテーブルを見て
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
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
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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