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 都内でITエンジニアとして働いているまさきちといいます。 ITエンジニアとしてキャリアをスタートして一年半ほど経ちます。 これまでエンジニアとして試行錯誤しながら仕事に取り組む中で、上手くいったり失敗する事もたくさんありました。 その中で取り組んできて効果があったコトを皆さんにおすすめTipsとしてお伝えしたいと思います。 もくじ この記事の対象読者 すぐに役立つ仕事術７選 コミュニケーションは挨拶から Todoリストで1日のタスク管理 感謝の気持ちを伝える アウトプット型学習法 逆算して目標設定する 分報のすゝめ 質問は具体
はじめに Pythonは今最も習得希望人口の多い言語である。 それはヘビーなデベロッパーからライトなオフィスコンピューティングまで多岐にわたる。 おそらく「Pythonを使えば○○ができる」と喧伝されているのを見聞きしているからだろう。 この記事ではそんなPythonを一から導入し開発できるようにすることを主にする。 OSのセンテイ Pythonの開発でもっとも優れたOSはWindowsである。 単純にPython.orgの公式から対象のバージョンをいくつか選んでダウンロードして適当にインストールすればそれですべてを始められるので、MacやLinuxのようにシステムデフォルトと別verとのインストール共存やパッケージ管理ツールを意識する必要はない。 パスは通るし、複数のバージョンを同時に入れてもビルドバージョンですら分けて共存できるので簡単。 処理系 Pythonはインタプリタ界の変態言語
シリーズ3部作です。 きっかけ 所属企業にて、2022年7月頃、情報システム部門に異動。種々の課題感に対する解決策（ここも話すと長くなる）としてMicrosoft 365 E5を導入することに決定。2023年1月にテナントにライセンスが適用され、E5セキュリティの実装を始める。同時に、組織内でIdPが複数運用されていることに対しても課題感を持っていたため、IdPの整理・統合も始める。 さらに同時期に、セキュリティ侵害の多くの原因が、パスワード漏洩だということを知る。 フィッシングメールでパスワードが漏洩（個人1位）し、クレジットカードが不正利用（個人4位）されたり、インターネット上のサービスに不正ログイン（個人10位）されたり…。スマホ決済の不正利用（個人5位）もですね。標的型攻撃による機密情報の窃取（組織3位）や、ビジネスメール詐欺（組織7位）も多くがパスワード入手を目的にしたものだと考
詐称SESに勤めていた話 - Qiita
「経験３年ってことにしてスキルシート出すからね」 どういうことやねんって感じですよね。 ありえないって思うんですけど、 エンジニアに詐称させて現場に入れさせるSES企業あります。 わたしも入社１ヶ月後に営業に聞かされて嫌な汗をかきました。 実際、その後、嘘のスキルシートで面談を受けて、 運悪く通ってしまった現場に３ヶ月参画しました。 詐称をさせられるまでのあれやこれやと 実際に詐称をして現場に参画するとどんなことになったのか、 同じ目に遭わされそうな画面の向こうの誰かのために記録を残そうと思います。 詐称の始まり〜退職までをつらつらと綴っていきますが、 最後にいい解決策が書いてあるというわけではないので、 詐称をするとこんなことになっちゃうぞ😉💫っていう参考程度に読んでください。 入社して１ヶ月後、「開発で現場にいくには…」 会社は未経験を大量採用しているベンチャーでした。 最大３ヶ月
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はじめに 乗り遅れましたが巷ではMCPが流行っていたので、気になっていたPlaywright MCPを使ってみたいと思います。 今回は、AIが画面操作を出来るならUXも評価してくれるのでは？という思い付きを試してみました。 1. MCPとは？ MCPは、Model Context Protocolの略称です。 Protocolとある通り、「AI」と「サービスやリソース」を繋ぐ、共通規格です。 従来の悩み 従来は、AIと他サービスやリソースを連携させる際、それぞれの接続先ごとに個別の実装が必要となり、開発者に大きな負担がかかっていました。 下記ではAIエージェントが利用できるように「ブラウザ操作」「画像生成」など個別に実装する必要があります。 MCPが解決すること 「AI」と「サービスやリソース」を繋ぐ部分を共通規格化することで、開発の負担が減り、手軽にAIとサービス・リソースを接続できるよ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AtCoderで水色になりました。いわゆる色変記事です。 本記事では以下の4点について書きます。 競プロをしていて良かったこと・できるようになったこと 勉強したこと・改善案 レート推移や目標ラインの話 環境やマクロの紹介 最初に自己紹介すると、自分は情報系出身のSEで、現在は2年目です。 今年の頭に競プロをはじめ、先日水色になりました。 「プログラミング未経験から～」「50歳を超えて～」みたいな少数派ではないですし、「たったN回で達成！」「M年の苦闘の末に」みたいなドラマもありません。 普通に勉強しているエンジニアが競プロを半年間そこそ
はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 サマリ 本記事の目次 1. Azure AI Search の概要
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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? これは何? Cool Clineという話題のVSCode Extensionsを試してみました。 Cool Clineとは? 公式のドキュメントが中国語だったのでgptに訳してもらいました。 平たく言うと，既存のClineをもとに使いやすいやつ作ったぜということらしい。 なぜ Cool Cline を作るのか？ VSCode 用の Cline 拡張には、複数のフォーク版が存在し、どれが最も機能的か判断しづらい状況です。代表的なものとして以下があります： cline/cline RooVetGit/Roo-Cline jnorthrup/
まず位置パラメータを含め変数を参照する時にダブルクォートしないのは無しです。理由は予期せぬ変数展開やパス名展開が行われるからです。詳細は「シェルスクリプトの変数はダブルクォートしなければいけない！という話」を参照してください。この理由により上半分は「使いません」で終わりです。 ダブルクォートはほぼ必須ですが { } は必要な時だけ書けば十分です。常に ${var} のように { } を書く人がいるようですが、そういう人に限って面倒なのかダブルクォートをしてないことをよく見かけます。逆です。省略可能なのは { } であり、ダブルクォートは（本当に不要な場合を除き）省略できません。常に { } を使ってもかまわないと思いますがダブルクォートも書きましょう。 ❌ ${var} ・・・ ダブルクォートが抜けている！ ⭕ "$var" ・・・ このように書け！ ⭕ "${var}" ・・・ 問題ない
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
0. はじめに こんにちは、東京大学 1 年の米田（@e869120）と申します1。私は競技プログラミングが趣味であり、AtCoder や 日本情報オリンピック などに出場しています。2021 年 12 月 30 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 この度、「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 を技術評論社より出版しました（既に発売されています）。アルゴリズムと数学を同時に習得できる新しい入門書です。本の内容や特徴については、 アルゴリズムと数学の本を書きました - E869120's Blog をご覧いただければと思います。 実際、一冊の本を完成させるというのは決して簡単なものではありませんでした。本記事では、本を書いたきっかけや、どのように執筆が進んだかについて記したいと思います。 目次 0. はじめに 目次 1. 本を書くことを決めるまで 1.1 競
はじめに 業務で開発をしていて、Pull Requestを送るたびに命名について厳しいレビューをもらうので、業務で特に重要だと感じた部分のみまとめてみました! 最初は「動けばいいじゃん！」と思っていたのですが、チーム開発、仕事となるとそうはいきません。 品質も含めて評価されるため、読みやすいコードを書くということは非常に重要です。 レビューで毎回のように 「ちゃんとリーダブルコードを読みましたか？」 と厳しい指摘を受けるので、できるだけその回数を減らしていきたいです。 毎日レビューで厳しい指摘を受けるのは(おそらく上司も仕事のためとしてコードに対しての指摘をしていると思われるが)とても辛いです。 レビューは あくまでもコードの指摘をしているだけ で、自分自身の人間性や仕事に対するダメ出しをもらっているということではない！と思うようにしてます。 とはいえできるだけレビューで受ける指摘は減らし
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日は英語論文をサクッと翻訳する方法を共有します。 素晴らしい事前学習済みモデルの恩恵で素人でも1時間程度で実装できてしまいます。 なお、実装めちゃ汚いのですが、そのあたりはご容赦ください。 論文以外の文字埋め込みのないpdfを翻訳したい場合はこちらを参考にしてください: 論文全体の自動要約についてはこちら: 概要 翻訳モデル、レイアウト検知ライブラリとpdfを操作するライブラリを用いて外国語で書かれたpdfファイルを翻訳します。 翻訳にはフリーのニューラル機械翻訳モデルFuguMTを使用します。 この手法の嬉しさ DeepLおよびDeepL APIではpdf翻訳がサポートされていますが、行の切り替わりで別の文章と認識されることが多く、途中までの文章で翻訳されるため精度が落ちてしまいます この手法で
【サービス復活】年25,000円でACM会員になればO'Reilly本が読み放題になる！！ - Qiita
昨年、惜しまれつつサポートが終了したACM会員特典のO'Reilly Online Learningの読み放題サブスクが復活しました！ 年間 ＄174 と以前よりはコストが掛かってしまうものの、それでも通常のサブスクよりも圧倒的に安いです(通常は年間$499です) O'Reilly Online Learning(旧Safari Books)とは O'Reilly出版の本やビデオ教材などが使い放題となるサービスです。英語の本が主ですが、最近は日本語の本もかなり充実していて、2023年8月11日現在は231冊の日本語の本が読み放題対象となっています。 人気の本ランキングではみなさんも見聞きしたことある本が上位に来ているかと思います。 新作本の一覧では今年の6月に発売された本などもラインナップに並んでいることがわかります 日本語本のラインナップはこちらから確認することができましたのでこちらを検
この記事はソフトウェアテストのカレンダー | Advent Calendar 2022 - Qiitaの23日目です。 毎年のことながら「何を書こう・・・」と悩んでいてTwitterに助けを求めたところ、@teyamaguさんからネタをいただきました（ありがとうございます） 案1：今年読んだ中で最も役に立ったor読んで良かった本 案2：今年で見た中で最もイケていた自動テストシステム とかどうでしょうか？ — teyamagu (@teyamagu) December 6, 2022 最も役に立った、だとなかなか決めかねる部分があり、「読んでよかった本」をつらつらと書いていこうかと思います。 私が2022年に読んだというだけで、今年発売された本には限らない点ご注意ください。また、熟読した本ばかりではなく、ポイント読みやざっと流し読みした本も含めます。（意志薄弱 The BDD Books -
育休中のリスキリングとしてプログラミングを勉強し、Webエンジニアに転職したので本音のところを書いてみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 育休中のリスキリングとしてプログラミングを勉強し、Webエンジニアに転職したので本音のところを書いてみる どうも、MIDORIと申します。 先日、下記の記事を拝読しました。 「わかる〜〜〜〜」とめっちゃ頷きました。 というのも、私は第２子妊娠中にプログラミングを始め、育休中にWebエンジニアに転職したからです。 ・どんなふうに勉強していたのか ・育休中のリスキリングは現実的なのか ・子育てしながら勉強は可能か 私の経験とその実態を率直に書いてみようと思います。 対象者 ・育休中にリスキリングをしてみたい ・子供がいるけどエンジニアに未経
1行で発狂するコード - Qiita
人は1行の記述で死ぬこともある 公開からコンスタントに閲覧をいただいている以下の記事。需要がありそうなので、もう1つ記事を書いてみようと思う。 題材は前回同様のJavaScriptのクソコードではあるが、前回は冗長を極めたクソコードであるのに対し、今回はたった1行である。 1行なのに、なんと示唆深いに富む(決してほめていない)コードだろうか。 不可思議なコード では、実際に見てみよう。 これを見て、何が return で返されるかわかります？ 代入演算子 最初見たとき、代入文 a = ××× の評価値って何になるのかな？ a が return されるのかなと思いました。 割り当て操作は、割り当てられた値として評価されます。 JavaScriptの仕様を確認し、「return a = ××× は、a がローカル変数である限り、 return ××× ということか、冗長だな」と判断しました。
はじめに プレースホルダというスタートアップのWebエンジニア兼マネージャーのAkahoriです。 弊社はエンジニアは10人以上いるものの、Webエンジニアは私含め3人ほどです。 3人のWebチームで、どのような理由で、どのような技術を使っているか、苦労している点などを共有します。 サービス概要 先月、リトルスパークというサービスをリリースしました。 子ども向けの、オンラインでの習い事プラットフォームで、先生と生徒をマッチングしています。 技術的にはいくつかの特徴を持ち、今回サンプルとして解説します。 授業はライブ授業のみで、お互いにZoomで行います。 ZoomのIDは弊社で管理し、先生側、生徒側、双方が参加ボタン１つで参加できるようになっています。 コース登録（審査有り）や日程登録、プロフィール更新などは全て先生が行うため、その仕組みがあります。 言語・フレームワーク・ライブラリ サー
はじめに サーバーレス大好きなエンジニアです！ AWS SUMMIT 2024に行ってきて、たくさんのことを学んできました！ 特に「サーバーレス開発のベストプラクティス」の内容が面白かったのでシェアしたいと思います。 サーバーレスとは サーバーやインフラの管理を気にすることなくアプリケーションを実行することができる最高の技術です。細かい設定を気にすることなく、すぐに価値を提供できることが魅力です。 Lambdaのベストプラクティス ここからAWS SUMMIT 2024の内容に触れていきます。 TransportではなくTransform まず、ハッとさせられたのは以下のことです。 Transport （転送）ではなくTransform（変換）に使⽤する。 今までLambdaをどれだけ転送機能として使ってきたかを考えさせられました。 何でもかんでもLambdaに任せるのではなく、特定の変換
この記事では、「アジャイルはウォーターフォール時代の何を反省するのか」「アジャイルで何が改善するのか」について、個人的な考えを説明します 極端なことを言っている部分はあるので、誤解している箇所や異論があれば、やさしくコメントで教えていただければ幸いです 言いたいこと 「ウォーターフォール＝諸悪の根源」というのは誤解で、問題は請負契約にある 請負契約で「顧客の真の要望が実現されない」のは当然、インセンティブ設計がおかしい 日本版のアジャイルソフトウェア開発宣言には「外注よりも内製を」と書くべき 競争に勝つためには内製化は進む(でも内製化はとても難しい) ベンダーへ「君はアジャイルをやるか迷える立場じゃないよ」 目次 用語 ウォーターフォールは本当に諸悪の根源か？ 「ウォーターフォール＝諸悪の根源」という誤解 問題の原因は請負契約 なぜ請負契約は失敗しやすいのか？ ベンダーは「システム開発だけ
概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonにはライブラリが沢山あります。ライブラリとは便利な機能を持ったプログラムを集めたものを言い、このライブラリを上手く使うことで色々なことを実現できます。 今回はこのライブラリを用途別で図解にまとめました。 Pythonでプログラムを組む際の参考になりましたら幸いです。 ※簡単にまとめているだけなので、詳しい中身は公式ドキュメント等をご確認ください。 追記（2023/12/25） 当記事がありがたいことに好評いただけたので、Pythonの基礎も図解化しました。あわせてご活用いただけますと幸いです。 追記（2024/8/22） 上
2023年AtCoder言語アップデートにより、Rustの環境は大きく変化しました。そのため、本記事はフリーズさせ、後日、2023年版に対応した記事を新規作成したいと思います。 筆者は、競プロのアルゴはPythonを使いつつ、マラソンはRustを使っております。前者は発想を短時間にコードにすることを重視し、後者はコーディングに時間をかけてでも高速性を確保したいからです。 その際、Pythonでできたアレを、Rustでどう書くんだっけ、と悩むことが多く、悩んだ結果を自分メモを兼ねてTipsにすることにしました。競プロに出てくるパターンを多く収録していますが、競プロ目的以外でも参考になるかと思います。とりありず、ざっと記述してみましたが、そのうち増やしたり、章立てを変えたりするかも知れません。 なお、参照がーとかトレイトがーとか、Rustそのものの入門には言及していませんので、適宜、別の記事や
先日、徳丸本（正式名称: 安全なWebアプリケーションの作り方 第2版）の実習環境 Docker 対応バージョンが公開されました。 こちら、M1/M2 Mac にも対応したものになっています。 リリース内容を確認してみましたが、解説されている内容は既存の部分からの変更点のみとなっています。 せっかくなので、1から新規で M1 Mac 環境に構築した方法の記録です。 前提条件 初心者向けではありません。 ある程度の知識がある方向けに、簡略化して記載しています。 初心者向けに記事を寄稿しました。 初心者の方は、リンク先の記事をご確認ください。 ウェブ・セキュリティ学習のため徳丸本を読んでみた 第3回 M1/M2 Mac に対応！Docker 環境で実習環境を構築しよう https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/mikumo/mikumo03.html Hom
作ったものが想定した動作をしているか。 それを確認するために、テスト（試験）を行います。 検証したいことがちゃんと実現できて確認が取れているのであれば、その品質自体は割と気にされないことが多い印象です。 保守・運用・追加開発 をしていくプロジェクトが多くあると思います。 その作業の中で、改善を取り入れていくこともあると思いますが、その中でも一番後回しにされるのが、テストコードの改善のように思います。 推測ですが、「コストによるメリット・リターンが少なすぎる」ことが理由かな…と（開発者目線ではリターンが大きいのですが、運用者目線ですとリターンが少なく見えてしまう）。 であれば、最初からある程度綺麗なものがどういうものかを考え、作成しておけば良いのではないか・・！ ということで、考察していきたいと思います。 前提 考察をするにあたり、言語化した時の表現や意味のズレが発生しやすい部分もあると思い
この投稿ではJavaScriptで文字数をできるだけ正確にカウントする方法について取り上げます。 文字数とは？ 要件で「文字数を表示してほしい」「○文字以上はバリデーションエラーにしたい」と文字数を考慮しないとならないことがあります。 そもそも文字数とは何でしょうか。 たとえば、アルファベットの「A」は1文字と数えられそうです。 次の絵文字は、何文字になるでしょうか？ この絵文字はiOSであれば14.5の環境では、UI上では上のように1文字のように表示されます。しかし、それ以前のバージョンでは、同じ文字列データでも😵💫のように2文字で表示されます。なお、この絵文字は3つのコードポイントU+1F635 U+200D U+1F4ABからなります。この絵文字の「文字数」はいったい何文字として扱ったらよいのでしょうか。 以上のように、ひとことで文字数と言ってもデータと見た目と環境の3つのややこ
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 今回は外部キーを張るときに最低限意識したいことについて書きました。 何か間違えがあったり、もっとこういうところも意識してますという人がいたらコメントお願いします。 この記事で伝えたいこと ①リレーションシップ先のデータを消したときに同時にリレーションシップ元のデータが消えても自然な状態を作る ON DELETE CASCADEをうまく利用できる状態を作る つまり親子関係を正確に表現する。 リレーションシップ先は親テーブル、リレーションシップ元は子テーブルを意味しています。 ②データを作成するときのことを考えてデータの生成順序が
こんにちは、以前 FlightBooksというサービスを立ち上げていたのですが、2年ほどメンテしていなかったため、ローカル動作するOSS版として公開することにしました。 OSS版を作るにあたり、エディタ部分はVSCodeなりお好きなエディタを使ってもらうとして、 MarkdownからHTMLを生成する部分 HTMLからPDFを生成する部分 を切り出して公開しました。 ほかのサービスや技術と何が違うの？ 技術書をマークアップテキストで書くプラットフォームとしては、Re:VIEW、Vivliostyleなどがありますが、FlightBooksは「出版やDTPに関する知識がなくても印刷所にだしたい」というエンジニア諸氏のために開発されました。 「商業印刷」にどこまで向き合うか ご家庭のプリンタに印刷を指示すると、ファイルの情報がプリンタドライバに送信され、そこでインクの出し方を制御するためのデー
この記事で行なっていること 凄すぎて”ズキズキワクワク"が止まりません はじめに ついこの間、ChatGPTは2022年1月までの情報を学習した、というい発表がありましたが、さらに今回のアップデートで 画像解析機能(GPT-4V) が追加され、アップロードした画像を使った新たなタスクの実行が可能になってます。そして、それが凄すぎます 衝撃的な投稿 まずはこちらの衝撃的な投稿をご覧ください。 動画は自転車の画像と共に「サドルを下げる手助けをしてください」で始まります。 ChatGPTからレコメンドが返ってきますが、それに対して、質問者は追加で ポイントになりそうな部分を拡大してアップロード マニュアルと自分の持っているツールの写真もアップロード します。 その結果、その質問者は、サドルを下げることに成功！そんな内容です。 自分の環境で、画像解析機能(GPT-4V)を使えるのか？ さて、画像解
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TypeScriptは、2022/10/01に10周年を迎えました。 ということで、それを記念してMicrosoftの中の人が振り返りのエントリーを書いていました。 以下は該当の記事、Ten Years of TypeScriptの紹介です。 Ten Years of TypeScript 2022年10月1日は、TypeScript10歳の誕生日です。 10年前の今日、2012年10月1日に、TypeScriptは初めて公にされました。 The Early Days 初めてTypeScriptが表に現れたとき、それももっともなことでし
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これらのモデルは、元のモデルに比べるとかなり小型化されています。 蒸留（ディスティレーション）を通じてモデルを“圧縮”することで、推論の速度を向上させ、一般的なPCやiPhone等のスマートフォンでも動作可能なレベルに調整されています。 驚異のパフォーマンス：小型でも特定タスクでGPT-4oを超える？ DeepSeekのテクニカルペーパーによると、Distilled Modelsのベンチマークテストでは、 「8Bパラメータのモデルでさえ、特定のタスクにおいてGPT-4o（昨年5月時点のバージョン）を上回る」 という結果が出ています。 ただし、これは数学やコード生成といった特定のタスクに特化したトレーニングを行った場合の話です。 総合的な文章生成や知識カバー率では、依然としてGPT-4oやClaude、o1などのフロンティアモデルのほうが優れています。 つまり、 「タスクによってはローカルモ
告知すると、社内からは「良さそう」「気になる」といった肯定的なリアクションがちらほらついたりします。 しかし当日になってみると期待していたほどには人が集まらず、イマイチ盛り上がりに欠ける会となってしまいました...。 もし本当に魅力のないイベントで誰も興味がなかったのであれば、仕方ありません。しかしよくあるのは 「えっ、あの勉強会って今日だったの？参加したかったんだけど打ち合わせの予定入れちゃった」 などと言われるやつです。実は興味を持ってくれている人がいるのに参加してもらえないというのは大変にもったいないです。 このような悲劇は、ちょっとした工夫で回避できます。 ポイント3点 1. 意思表示させる 社内チャットツールに告知を書くとすると例えば以下のような内容でしょう。 重要なのは最後の行です。誰が興味を持ってくれたのかを主催者側で把握することは、次で紹介する「予定をおさえる」へ繋げるため
誰に向けたどういう記事なのか 対象 駆け出しエンジニア(未経験から転職を狙う組) 内容 プログラミングスクールの理想と現実 勉強をサボってSESに行ってしまう話 今、私が未経験から転職を目指すならどうするか はじめに キャリアに悩んでいる日本人はとても多いです。景気が悪く、インフレがひどく、税金はひたすら上がっていきます。インボイス制度によって、フリーランスの益税も厳しくなります。日本では過去数十年ずっと賃金が上がっていません。ですがIT業界は違います。激しいダウントレンドの中、天を穿つ昇龍拳を打てる数少ないジョブ、それがWeb系エンジニアです。そういう情勢が過去7年前くらいから続き、未だなお、Web系エンジニアは大人気の職種になっています。ですが、多くの未経験の人はプログラミング・エンジニアに対する見積もりが甘いです。 特にプログラミングスクールを卒業すればエンジニアになれる、簡単に独立
メリークリスマス 本記事はPostgreSQL Advent Calendar 2021の25日目です。今年も面白い記事がたくさん揃いましたね！！！ さて、みなさん今年のPostgreSQLライフはどんな感じでしたでしょうか？ 私はというと、なんだかチューニングばっかりやってました。1案件でいろいろお手伝いすることはまあまああったのですが、複数から次々チューニングの相談をもらって、歴代継承者の個性を発現したデクくんのごとく駆け回ったのが今年のハイライトです。 （この綱渡り感、、、伝われ！！！） 俺たちは雰囲気でチューニングしている 今回上手くいったけど、あの時たまたまひらめいた1案をぶつけてみたら効果でたのであって、次善の策なんてなかったけど？？って毎回思ってるから、雰囲気でやっていると思う、マジで。コミュニティのノリだと笑いが起きていいんですけど、少しでも勝率を上げるために、若手の前でド
実は、上記ラッパーライブラリ自体は半年ほど前にできていたのですが、記事にする前に、 実際にそれなりの規模のゲームを作ってみて、「実用的にどうなのよ？」ということを確かめたかったです。 上記ゲームはSteamでの評判もよく、ぜひ遊んでみて欲しいのですが、システム的には「マップを歩きまわる」「会話する」「アイテムを集める」などといったそれなりの規模の機能が備わっております。 今回Phavuerを使ってそれくらいの規模のゲームを作ることできた、という点で、ライブラリとしては重要な実績になったかなと思っています。 ゲームについてもGithubでオープンソースで公開中です。 なぜVueでラッピングしたのか できるだけ皆さんにも共感を得られるように紹介していきたいと思います。 人気ゲームフレームワーク Phaser3 とは？ Phaser3はJavaScriptベースのゲーム開発用フレームワークです。
【脱キーボード】Open Super Whisperで極上の文字起こし体験を手に入れる方法 - Qiita
はじめに 長い文章をキーボードで打つのはもう古い！ ChatGPT や Claude への質問、ブラウザ検索、コードレビューコメント――あなたが "今まで手入力していたテキスト" を、声だけで瞬時に入力してみませんか？ 世界の音声認識/API 市場は 2024 年時点で 約 38 億ドル、今後も 年 14 % 超 の成長が見込まれています。その牽引役となっているのが AI 文字起こしツールです。 本記事では、Super Whisper（本家） と、OpenAI API キーひとつで同じ快適さを提供する OSS 版 Open Super Whisper（今回開発したアプリ） を比較しながら、最速の導入方法と "AI と対話するための最強入力デバイス" としての活用術を紹介します。 1. Super Whisper とは？ 1‑1. 概要 Super Whisper は、OpenAI の "W
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