最後に$f'$ですが、出力関数（活性化関数）をシグモイド関数と仮定した場合は以下です。 また各重みですが、接続元と先が同種の重みは $w^k_{ij} > 0$、異種の場合は $w^k_{ij} < 0$ の制約を持ちます。 実装 C言語の実装では各レイヤーを行列構造で保持し、リカレント型と見なして再帰的に更新しています。 この記事での実装ではTensorflowっぽくニューロンをモジュール単位として実装しました。 ニューロンのイメージは以下です。 "+"と"-"がある以外は既存のニューロンと変わりません。 コードにしかありませんが、"beta"という入力が全ニューロンに追加されていました。（多分biasと同じ効果？） また、最初の入力値は"+"と"-"に同じ値を分けて使います。（なので必ず入力は2n） 最終的な出力層は"+"ニューロンのみを使います。 1. Neuronクラス # sig
はじめに AWS Lambdaを使ってデプロイするときに、 Dockerイメージを使って、デプロイしたいケースがありました。 すでに、動いているLambdaをLambda Dockerへ変更する際に、 つまずきポイントがあったので、備忘録として、残しておきます Lambdaでコンテナイメージを利用とは？ Lambdaには、通常のLambda(ソースコードのみを記述するタイプ)と Dockerイメージを利用するパターンが存在する ※Dockerイメージは、ECRから参照し、Lambda上で実行が出来る なぜDockerイメージを使うのか？ 通常のLambdaとLambda Dockerには、仕様の一部に違う部分が存在している 今回、Lambda Dockerを利用したいと考えたのは、 通常のLambdaよりも、大きいパッケージを展開できる為 ●Lambda 50 MB (圧縮、直接アップロー
せっかく作ったAIエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ 皆さん、AIエージェント触ってますか？ 私は最近LangGraphを触るのが楽しいです。 せっかく作ったエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ で、あればフロントエンドも作りたいんですが、これが私の様な素人には意外と難しいです。 APIとしてデプロイして蹴って使うのも手間ですし、Streamlitで実装するのも、 チャット履歴は？ツールを使った場合の表示はどうする？など意外と考える事が多くて面倒です。 もっとエージェント開発に注力してフロントエンドはサクッとモダンなものを実装したい... そんな風にして調べていたらChainlitと出会ってしまいました。 ※この記事の続編はこちら [Chainlit✖︎AWS]超簡単!?LangGraphマルチエージェントのチャット履歴をAWSクラウド上に保存しよう Chainl
こちらはDEV Communityに2021年9月2日に投稿され、現在反響を巻き起こしているフロントエンドにおけるクリーンアーキテクチャの実装についてのAlexさんの記事になります（原文はこちら)(twitterにて翻訳掲載許可取得済み）。 かなり大ボリュームな超大作記事となっておりますが、Reactなどを使ったフロントエンドプロジェクトのディレクトリー構成やファイルごとの責務の切り分けのベストプラクティスなどの決定版といえるものがまだまだ出てこない中で、個人的にまさに待ち侘びていたような内容の記事かと思い、是非日本のフロントエンドコミュニティでも知見が共有されればと思いました。 それでは以下、本文です。 *翻訳は大部分をDeepL翻訳によって行っていますが、適宜修正してあります。 少し前に、私はフロントエンドにおけるクリーンアーキテクチャについての講演を行いました。この記事では、その講演
こんにちは、最近になってつみたてNISAを始めた今年2年目の社会人です。つみたてNISAは運用益が非課税、半自動的に積立運用可能、途中で取り崩し可能と様々なメリットがあり、非常に有益な制度です。そんなつみたてNISAを活用する上でよく耳にするのは「信託報酬が安くてパフォーマンスの高い米国インデックスファンド一択！一時的に暴落しても戻るから気にするな！」という話です。確かに2000年のITバブル崩壊、2008年のリーマンショックという暴落を経験しながらも、S&P500といった代表的な米国インデックスの直近20年のパフォーマンスは素晴らしいです。 しかし、本当に米国インデックスファンドを積立・放置するだけでいいんでしょうか？頭を使わずに、というのは言い過ぎかもしれませんが放置しているだけで資産が殖えるなんて美味い話、不安を感じるのも確かです。そこで過去に米国インデックスファンドを積立・放置して
auto-py-to-exeというpyinstallerをGUI化したソフトが便利です。書くのが煩わしいspecのadd-data等をマウス操作で簡単に追加できちゃいます。 操作のデモがこちら auto-py-to-exeのレポジトリはこちら pyinstallerのspecの書き方はこちら インストール方法
【JavaScript】実数から整数への変換に parseInt() を使ってはいけない２つの理由🙅♀️ - Qiita
背景（誰のための記事？） JavaScriptプログラマのみなさまこんにちは。 最近のお仕事の傾向として、マイクロサービス化といいいますか、オブジェクト指向の延長といいますか、MVVM化といいますか、下回りは速度＆効率重視でC++で構築し、中間は保守（メンテ）＆書きやすさ＋ちょっぴり速度も重視で node.js（JavaScript）、上層のUIはなるべく広範囲で使えるように考慮して HTML＋CSS 、という３層構造 ・上層：HTML + CSS ・中層：node.js（JavaScript） ・下層：C++ が流行っていまして、今回の事件は中層の node.js スクリプトの部分で発生した問題でした。しかも、下層で生成された巨大なデータを中層で処理し、上層で表示しようとするとある条件で遅延が発生し、表示がカクつくという問題で、その「ある条件」が長期間に渡って特定できない、、、といった難
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 概要 DynamoDBのテーブルの用語やテーブルの検索方法がまっっったくわからなかったので、イラストをまじえながらいつでも見返せるように書いてみました。 この記事で得られること DynamoDBのテーブルの基礎概念についてイラストで理解できます。 テーブルの操作はaws cliで行なっていますが、もちろんコンソール画面からもできます。 全体の概要を理解したいので、aws cliのコマンドについては軽く読み流してもらって大丈夫です。 用語 DynamoDBのテーブルには色々な用語があります テーブル パーティションキー ソートキ
import os import boto3 from datetime import datetime, timedelta, timezone import requests BUCKET_NAME = os.environ['BUCKET_NAME'] SLACK_WEBHOOK_URL = os.environ['SLACK_WEBHOOK_URL'] s3 = boto3.client('s3') def lambda_handler(event, context): # 前日の0:00と23:59を取得 today = datetime.now(timezone.utc).date() start_time = datetime(today.year, today.month, today.day, tzinfo=timezone.utc) - timedelta(days=1
概要 スタースキーマからスノーフレーク、ギャラクシー、そしてデータボールトやアンカーモデリングまで、各スキーマの特徴、利点、そして適用シナリオを掘り下げます。 スタースキーマ スタースキーマを元に整理します。 スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 DWHに利用される最も単純なスキーマ 唯一または少数のファクトテーブルと、複数のディメンションテーブルが含まれる スノーフレークスキーマの一種 モデル ファクト表はデータウェアハウスでの解析で利用され、複数の異なるディメンションに区分される。ファクト表は主要なデータを持つ一方、ディメンション表は相対的にサイズが小さくディメン
はじめに 皆さんは、あるLambda関数から他のLambda関数を呼び出したいときはどうしますでしょうか。本記事ではアンチパターンとその解決策を紹介します。 結論 一般的にはLambda関数内で他Lambda関数を呼ぶ（invoke）のはアンチパターンとされている Lambdaから他のLambda関数を呼び出したい場合は「SQS」または「Step Functions」等を利用する アンチパターンであることを理解した上であれば、直接Lambda関数を呼ぶことを否定するものではない 単純な処理であれば有用なケースもあり得る LambdaからLambdaを呼ぶことの問題点 ここが話の本題になります。まずは雑に2つのLambda関数を用意しました。Hello Worldを出力するlambda_callee.pyと、そのLambda関数を呼び出すlambda_caller.pyという関数です。lam
はじめに こんにちは！ 私は業務で、数理最適化を活用したシステム開発、および導入支援に従事しています。 本記事は、私の妻が担当した 雑務（部署の懇親会のグループ分け） を題材として、それを数理最適化問題に落とし込み、条件を満たすようなグループ分けを求める簡易的なアプリをPythonで実装してみました。 「とりあえず動くものを作る」という意識で取り組んだため、もし特に数理最適化周りについて、より効率的なアプローチをご存じの方、また思いついた方は、ぜひご指摘いただけると幸いです。 具体的に・・・ 「部署の懇親会のグループ分け」の背景や概要は以下の通りとのことでした。 部署全体の人数は 100人程度、またその部署内にいくつかのチームが存在する。 この部署には、特に若手について、別チームの社員との親交が薄いという課題があった。 そこで、別チームの若手同士や、若手と年次が上の社員の親睦を深めるために
[7/10更新]末尾にDocker DesktopとRancher Desktopの比較を追加しました。 Ranchar社からRanchar Desktopが登場しました。 公式サイトはこちら なんとなく、Docker Desktopの代わりになりそうに見えます。 Ranchar Desktopのインストール 公式のインストール手順はこちら。 Widnows、macOS、Linuxに対応しています。 特にWindowsについては Rancher Desktop requires Windows Subsystem for Linux on Windows; this will automatically be installed as part of the Rancher Desktop setup. Manually downloading a distribution is not
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 結構前にPandasやDaskなどよりも大分高速と話題になっていたPythonのVaexライブラリについて、仕事で利用していきそうな気配がしているので事前にしっかり把握しておくため、色々調べてみました。 どんなライブラリなのか Pandasと同じように行列のデータフレームなどを扱うことのできるPythonライブラリです。 Pandasと比較して膨大なデータの読み込みや計算などを高速に行えます（数十倍～数百倍といったレベルで）。 計算上のメモリ効率がとても良く、無駄の少ない実装になっています。 Daskのように計算が遅延評価されたりと、通
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ChatGPTのプラグインが開放されてから色々と試したところ、「Webpilot」と「Show me」の組み合わせが最強と気が付いたので、紹介します！ おすすめのプラグインは以下のページで解説しています！ また、ChatGPTを使ってエンジニアの生産性を上げるChatGPTの活用方法とプロンプト例は以下の記事で紹介しているので、こちらも併せてご覧ください。 ChatGPTプラグインとは ChatGPTプラグインは、ChatGPTをサードパーティのアプリケーションと連携させるツールです。 これは、GoogleスプレッドシートのアドオンやGoogle Chromeの拡張機能と同様に、公式だけでなく第三者の開発者が作成した機能をChatGPTに追加することで機能を拡充できるものとなっています。 具体的には、プラグインを利用することで、ChatGPTに以下のような機能を追加できるようになります。
こう見たとき、"FileNotFound"のバグが一番多い。と分かりました。そうすると、"FileNotFound"のバグを修正すると、多くの移行エラーが解消され、効率よく移行が進むと考えられます。しかし、現実問題として、それほど直りませんでした。 "簡単なバグ"とは何か？ 前節では、バグの発生頻度が高いものから修正していくとアプローチをしていきましたが、実際問題それほどうまくいきませんでした。端的に、なぜ失敗したか。というと、"バグが直らなかった"からです。仮に"FileNotFound"のバグを直そうとしたとき、2,520個あるログファイルから、ランダムに1つとりだし、どの部分でエラーになっているのかを細かく見ていきます。それで、バグの原因を特定し、直す。という極シンプルなアプローチをするわけですが、「このバグの原因を特定する」ということが、そもそも難しかった。ということです。先にも書
LITALICOに2022年4月に入社したエンジニアの@taka-fujitaです。 今回は、チームに良い影響を与えるために何ができるか考えている中で気づいた、『リアクション』がもたらすメリットについてまとめた上で、チームにとって重宝される『リアクションエンジニア』になることをすすめていきたいと思います。 本記事の内容 リアクションエンジニアの定義 リアクションエンジニアがチームにもたらす恩恵 自身がリアクションエンジニアになることで得られる利点 前提 『リアクションエンジニア』という言葉は一般的に活用されているものではなく、本記事を書く上で便宜上著者が勝手に命名しているものになります 本記事は、読者が、SlackやChatoworkなどの「リアクション」機能が含まれているビジネスチャットツールを利用可能な組織に所属していることを想定しています リアクションエンジニアの定義 本記事において
Java 21新機能まとめ - Qiita
Java 21が2023/9/19にリリースされました。 https://mail.openjdk.org/pipermail/jdk-dev/2023-September/008267.html The Arrival of Java 21! LTSであり、パターンマッチングや仮想スレッドが正式化され、プレビューとして入ったString Templatesや無名クラス&インスタンスメインメソッドも面白い機能なので、大切なリリースになっていると思います。 詳細はこちら JDK 21 Release Notes Java SE 21 Platform JSR 396 OpenJDK JDK 21 GA Release APIドキュメントはこちら Overview (Java SE 21 & JDK 21) 追加されたAPIまとめはこちら https://docs.oracle.com/en/
リーダブルテストコード - Qiita
はじめに よく言われるように、ソースコードというものは書かれることよりも読まれることの方が多く、それゆえ読みやすいコードを書くということが非常に重要です。それはテストコードにおいても同様であり、プロダクトコードと同等に資産として扱う必要があります。 テストコードは具体的な値を用いて記述し、また複数の変数の値の組み合わせでテストケースを起こすため、プロダクトコードと比べて冗長になりがちです。 書籍『リーダブルコード』の14章でもテストコードの読みやすさについて触れられていますが、本稿では読みづらいテストコードをリファクタリングして読みやすくするためのテクニックを紹介したいと思います。 なおサンプルコードはJavaScriptで記述されており、そのテストコードはJest1を用いて書いています。 ソースコードはGitHubにあります。 リファクタリング(その壱) 以下の、決して読みやすいとはいえ
2年前の自分に教えたい！HTB（ペネトレーションテスト）で生き抜くためのツールやサイトまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? HTBをこれから始めようとしている皆さん！ようこそペネトレの世界へ！ 今回の記事は私が2年前、ちょうどHTBを始めたばかりの頃に知っていたかったツールやサイトをまとめました！何も知らない状態から血を吐きながら集めた精鋭たちなので、ぜひ参考にしていただけると嬉しいです！ HackTheBoxってなに？という方はこちらの記事を見てみてください！ 正直、おすすめを挙げ出すとキリがないので、今回は特にお勧めできるツールやサイトを紹介しています。 中級者や上級者の方はすでに知っている情報が多いと思います。もし、他にも便利なツールがあれば教えていた
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 主に2つの答えがあります。 A. WCAGの考えではユーザーが適切な支援技術を利用することも含めてアクセシビリティであり、支援技術の入手やアクセシビリティ機能の利用に必要なITリテラシーを持たない人はアクセシビリティの対象ではない。（WCAG偏重派） B. うるせえ！！ なるべく多様な人に情報を届ける、それがおもてなしの心ってヤツだろうが！！（アクセシビリティはみんなの心にあるよ派） 筆者には、Aのようにアクセシビリティの範疇からITリテラシーを外すのはやや極端な考え方であるように思えます。しかし、アクセシビリティに詳しい方でもAのよう
アジャイル開発の浸透？なんだそれは。 アジャイル開発という概念が世に出て二十余年（2001年「アジャイルソフトウェア開発宣言」による）、最早、この技術も最新とは言えない、成熟したものとなりました。あなたの職場でも「アジャイルに進めよう」的な、凝り固まらず柔軟なプロジェクト体制にして行こうという流れ、プロダクト開発の長大化を防ぎアウトプットを細かく出していこうという意識変革が内外から求められているかと思います。 しかしプレイヤーとしての皆様は、とはいえ作るものは変わっておらず納期が決まっているので大変になるだけ、だとか、現場ボトムアップな提案は通らずトップダウンにやることが降ってくるからやる意味なくね、だとか、果ては作るもの・仕様が決まってないけど予算がついたからいい感じにアウトプット出してね、の意味だとか、都合よく「アジャイル」を使われて疲弊することもあるでしょう。多くは会社の通例や予算検
【JavaScript】querySelector よりもパワフルに DOM からノードを取得しよう！【XPath】 - Qiita
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どうも、初めまして。 tokeと申します。 今回は自分の失敗談を話したい、と思います。 実装する前にドキュメントを読まないと、最後になってゴールに辿り着けない可能性がある そういう経験をしたのでご紹介します。 例えば、自社で集めた顧客のデータを活用し、Marketoにデータ連携したいとします。 marketoのAPIドキュメントを調べると、顧客の情報を登録する手段では以下の２パターンがあります。 POST /rest/v1/leads.jsonを使うパターン 以下のドキュメントにあるPOST /rest/v1/leads.jsonを使って、顧客のデータを送信し、連携する事ができます。 https://experienceleague.adobe.com/en/docs/marketo-developer/marketo/rest/lead-database/leads [※Marketoで
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事では、以下のようなチームを想定して、お金と手間をできるだけかけずにそこそこセキュリティを向上させることをまとめようと考えています。そんなんじゃだめだ！とか、こういう場合は漏れませんか？というコメント大歓迎です。 想定するチーム 営業やCS、マーケの人など全職種含めると30人前後あるいはそれ以下で、Webサービス（アプリ含む）開発を行っている 副業人材も多く、半数のメンバーは会社支給でないマシンを使っている それらのマシンは他社の業務でも使用されている Macが多めだがWindowsもいる 基本的に業務データはクラウド上にあり、P
Docker Desktop の代わりになるかも。AWS が OSS として公開した「Finch」を使ってみた。 - Qiita
概要 2022/11/23 に唐突に公開された Finch なるOSSがAWSより公開されました。 どうやら、Docker Desktopの代わりとなりそうな、ローカルマシン上に仮想環境とコンテナランタイム、ビルドツールなど一式を楽〜に導入できるツールっぽいので試してみたという内容です。 Finchとは つい先日(2022/10/27)に、Docker社が、Docker の Team プラン、Business プランを値上げするニュースが発表された。期限も短く、急いで対応に追われた企業も多いのではないでしょうか・・・ まさかこのタイミングでという感じですが、AWS よりローカルマシン上に仮想環境とコンテナランタイム、ビルドツールなどを一式を楽〜に導入できるツールが OSS として公開されました。 ちなみに、ローカルマシン上でコンテナの開発環境を整えるには、仮想マシン上にLinuxを用意し、
Amazon VPCとは何か？ - Qiita
今回は、VPCについて解説をします。 先週、AWS Cloud Practitionerに合格し、11個のAWS資格を取得しました。 振り返って、一番のキーワードは、VPCだと感じました。 最近、AWSを学びたいという周囲の声に応えるべく、取り急ぎVPCについてまとめました。 ■VPCは、Virtual Private Cloud（仮想プライベートクラウド）の略称で、Amazon Web Services（AWS）が提供するクラウドコンピューティングサービスのひとつです。VPCを使用すると、ユーザーは定義した仮想ネットワーク内にEC2インスタンスなどのAWSリソースを起動できます。 VPCは、AWSクラウド内の論理的に分離されたセクションであり、ユーザーは自分自身のIPアドレス範囲、サブネット、およびネットワークゲートウェイを定義することができます。ユーザーはまた、ネットワークアクセス制御
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はじめに 先日、「悪〜いコード」を読む機会がありました。 どんな風に悪いのか、軽くですが分析してみたので、ポエムとして投稿したいと思います。 古のコード 私は普段Ruby on Railsをメインに開発を行っているのですが、ユーザーからの質問に答えるために、普段の開発や保守しているのとは全く別のシステムのコードを読む機会がありました。 そのシステムはPHPで書かれた古いコードでした。ユーザーの質問はシンプルだったので、コードを見れば一瞬で答えは見つかるだろうと思ったのですが、とても読み難いコードだったので30分ほど頭を悩ませながら読むことになりました。 何が読み難いのか 結果、ユーザーからの質問には答えることができたのですが 「僕の30分を返してくれーーー！」と叫びたい気分です。 と愚痴ってしまいましたが、それだけでは何の進歩もないので、何が読み難かったのかを明らかにしてみたいと思います。
最低限のセキュアなSSH接続 - Qiita
安全にssh接続をするために、行う設定をまとめました。後で自分自身が見返せるように作成しました。 環境といたしましては、 client：Windows11 host：Ubuntu22.0.4.1LTS 前提としてroot以外ユーザーでログインします。 公開鍵暗号方式とは 公開鍵暗号方式を簡単に説明すると、次のようなイメージです。 まず、自分専用の「暗号をかける魔法」と「暗号を解く魔法」を準備します。このうち、「暗号をかける魔法」をみんなに公開します。みんなはその魔法を使って、あなた宛てのメッセージを安全に暗号化して送ります。 「暗号を解く魔法」は誰にも教えない秘密の魔法です。 そして、あなただけが知っている秘密の「暗号を解く魔法」を使って、送られてきたメッセージを読み解きます。 これで誰でも暗号化はできるけど、解けるのはあなた専用の魔法だけという仕組み。 イメージで覚える 暗号をかける魔法
最近自分の周りで「スキルマップ」というものを作ったり 新卒の子にどこまで勉強すれば良いですかね？と聞かれた件 ロシアの天才ハッカーによる【新人エンジニアサバイバルガイド】 というような記事を見つけたりしたので、考えたことを視覚化してまとめてみた。 スキルマップとは 人のスペックを表現する箱がこのようにあったとして 図1. 箱 便宜上Frontend, Backendとかいう方向性があるとします。 図2. 分野、方向性 図3. 1年目- 例えば「バックエンドを1年位経験しました」。 図4. もっとやってる1年目- 例えば「『フルスタック』で1年位経験しました」。 図5. のらりくらりと5、6年- 例えば「バックエンドだけ5, 6年やっていました」。 などと表現されるとする。 実際は 濃淡があると思う。 図6. バックエンドの便利屋、3年選手- こんなだったり 図7. 学生の時から個人開発含め
はじめに こんにちは、KDDIアジャイル開発センターのはしもと（仮名）です。 エンドレス水出しコーヒーの時期になりましたね。 今回は、Ollama を使って日本語に特化した大規模言語モデル Llama-3-ELYZA-JP-8B を動かす方法をご紹介します。 このモデルは、日本語の処理能力が高く、比較的軽量なので、ローカル環境での実行に適しています。さあその性能は如何ほどに！！！！？？？？はやくAIは俺から仕事を奪え。 Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、ELYZA社が開発した日本語に特化した大規模言語モデルです。Meta社の「Llama 3」シリーズをベースに、日本語での追加学習を行っています。80億パラメータという比較的小さなモデルサイズながら、「GPT-3.5 Turbo」や「Claude 3 Haiku」、「Gemini 1.0 P
ChatGPTを使ってデータサイエンティストの生産性を爆上げする活用術をまとめました！ また、データサイエンティストがChatGPTを活用するための記事をまとめているので、こちらもぜひ参考にしてみてください。 データ前処理 「ChatGPTを使用すると、「データを分析可能な形に前処理して」といった大雑把なリクエストに対しても、すんなりと対応し、データ前処理を行ってくれます。」 今のところ、大量のデータを前処理する際にChatGPTを利用する場合は、ChatGPTに実際の前処理を行わせるのではなく、前処理用のサンプルコードを教えてもらう方が良いでしょう。 ただし、近い将来にはCSVやExcelを直接アップロード＆ダウンロード可能な「Code Interpreter」というプラグインが追加される予定とのことで、実務利用が大いに現実味を帯びると考えられます。 詳細は以下のページで紹介しています！
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. 概要 2024年の1月24日にZedがOpen source化しました! ということで、Zedとは何か、実際に使ってみてどうだったかというのを簡単にご紹介できればと思います。 2. Zed とは何か? AtomとTree-sitterのクリエイターによる、Rust製のコードエディターで、OSS (オープンソースソフトウェア) であり、 Githubのリポジトリ こちらで公開されています。 公式サイトから一部抜粋すると下記のような特徴があるようです。 2.1 パフォーマンスを重視した設計 2.2 インテリジェンス系のサポート Git
具体的にどう本物のエンジニアになるかというお話（バックエンドエンジニアのロードマップ付） - Qiita
1. 誰に向けたどういう記事なのか いわゆる #駆け出しエンジニア と呼ばれるような(定義割愛)プログラミング学習者に向けて，私が個人的に定義する**「本物のエンジニア」**になるための１つの道標になるような記事を目指しています． また，今回の記事は主にエンジニアという単語で主にWebエンジニアを指します． 1.1. 駆け出しエンジニアがある程度勉強をし終えた時に抱えるペイン Progate一通りやってレベル強強なんですけど全然自分の作りたいサービスが作れるビジョンが見えない 某スクールにたくさん課金してポートフォリオもできたし転職準備は完璧！でもあれ？Wantedlyで応募しても大抵書類選考で落ちてるっぽい？？ Udemyの先生の言ってることはわかるんよ．わかるのと書けるのは別なのよ😊 こんなふうになっていませんか？ プログラミングの勉強は決して転職のためのものではないし，正直私個人エ
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 エンジニアとしての経験がある程度増えてくると、コードレビューを担当することも増えてくると思います。 コードレビュー時にするべきことはたくさんあると思うので、あえて今回はコードレビュー時に "しないこと" をシンプルに３つまとめます。 これを知ることで、コードレビューを効率よく的確に行えると思います。 コードレビュー時に "しないこと" ３選 ローカルで動作確認しない 「動いているからいいか」をしない 代わりに実装しない 慣れている人にとっては当然意識していることかもしれませんが、 詳細がとても大切ですので、できているかぜひチェ
AT Protocol (BlueSky Social)仕様解説 ～ W3C DID仕様を添えて ～ - Qiita
結論 まだMastodon以下の機能実現状況なので、SNS目的で参加するのはNostr以上に勧めしません。 API叩いて遊べる人や、自分で問題解決できる人向け ※現在、基本機能も完成していないためクローズドβ中です。 公式サーバーの作成には、既存ユーザーに発行される招待コードが必要です(2週間に付き1個) 有志の非公式サーバーもそちら用の招待コードが必要になりました。 まだまだ仕様も未完成！！！破壊的変更も色々起きるぞ！ ※コードを買ってまで参加するものではないと思います。開発やフィードバックに協力できる人のみ参加すべき。 はじめに Twitterの動乱に巻き込まれ、移住先にMisskeyやMastodonなど選ばれつつある今日このごろ、皆様いかがお過ごしでしょうか。 つい先日、BlueSkyのクローズドベータが開始されました。 BlueSkyは、Nostr同様Twitter創設者のジャッ
概要 定型的な システム開発 では以下のような設計書が使われる。 システム要件定義 システム方式定義 ソフトウェア要件定義 ソフトウェア方式設計 ソフトウェア詳細設計 しかしそれ以前に 開発者目線、開発者発信で顧客に提案する概要資料を作りたい ケースがある。あるいは就職活動時の自身のポートフォリオを採用担当に説明することも同様かもしれません。 オードリー・タンがコード書く前にまずreadme.txtを書く話、Yahoo!がプロダクト開発の最初にプレスリリースから作る話、自分が前職で商品企画する際にまず広告から考えていた話、どれも明確なゴールイメージをまず確定させて必要要件を定義していくという意味で全部共通の考え方 — 菅俊一 / Syunichi SUGE (@ssuge) February 2, 2021 なんて話も。 技術とマーケティングのちょうど中間、開発者と顧客との意思疎通の橋渡し
セキュリティの草の根コミュニティ系勉強会って今どうなってるんだろう？ 以前は有志がカレンダー作ってくれてたりしたけど、さすがにパワーが続かずメンテは超ベストエフォートになり、いろいろあった情報源もロストしてしまったので手元のメモをもとにちょっとまとめてみました。 追加情報歓迎＆2022年12月時点での最新情報入れてるので陳腐化上等。 また近年新型コロナ禍もあり、どの勉強会もオフラインだけでなくオンラインでも開催しているので、あきらめずに各サイトをチェックしてみてください。 （なお、これ草の根？みたいなのも構わず広めに掲載してます） オンラインのみ 初心者のためのセキュリティ勉強会 https://sfb.connpass.com/ 基本から学ぶセキュリティ勉強会 https://connpass.com/event/267821/ ゼロから始めるCTF https://zeroctf.co
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金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
AWS LambdaをDocker化する際の注意点と学びの備忘録 - Qiita
マルチAIエージェントのアプリをChainlitで爆速開発しよう - Qiita
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チームの雰囲気を良くするリアクションのすすめ - Qiita
ユーザーのITリテラシーに配慮するのはアクセシビリティなのか - Qiita
アジャイル専門部隊の一構成員が敢えてウォーターフォールを語るぞ - Qiita
実装する前にきちんとドキュメントを読んだ方が良い、という話 - Qiita
(随時更新)メンバー30人以下くらいの副業もいるチームの社内セキュリティについて - Qiita
GitHub.com の Markdown でアラート記法が増えた話 - Qiita
「悪〜いコード」を読んだので、ついでにコードメトリクスを計測してみた - Qiita
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サイバーセキュリティの草の根コミュニティ系勉強会 - Qiita
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