強化学習の基礎まとめ - Qiita
こんにちは、すきにーです。 強化学習の基礎的な手法についてまとめました。 はじめに この記事では以下を説明しています 動的計画法 モンテカルロ法 TD法(SARSA、Q学習) コードはゼロから作るDeepLearning4 強化学習編 に載っているものを参考にしています。 参考記事 深層強化学習アルゴリズムまとめ ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ 今さら聞けない強化学習（1）：状態価値関数とBellman方程式 全体図 動的計画法 動的計画法は、エージェントが置かれた環境のモデルがすでに分かっているとき最適な方策を見つけるアプローチです。 方策反復法と価値反復法があります。 環境のモデルが分かっていることは少ないので、あまり使われません。 モンテカルロ法 動的計画法では環境のモデルが完全にわかっている状態
はじめに 短縮URLは、オンラインの情報共有において欠かせない存在になっています。 しかし、その便利さの裏でセキュリティ上の問題も指摘されていることがあります。 例えば、QRコードを介した不正サイトへの誘導事例などが報告されています。 原因は「短縮URL」か？ QRコードから不正サイトへ誘導される事例が相次ぐ オートバックスセブン、学習院大学も こういったこともあり、エンジニアの皆様は自作されることも多いのではないでしょうか？ 自作短縮URLサービスに関して様々なアーキテクチャがある中、CloudFront大好きな私は、エッジロケーションで完結するのでは？と考えました。 そう、CloudFront KeyValueStore ＋ CloudFront Functionsならね。 URLの実態をCloudFront KeyValueStoreに保存し、CloudFront Functions
あのアルゴリズムはどこ？ Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題（ACコード付き）を紹介！ - Qiita
0.はじめに 2020年の5月よりAtcoderのコンテストに参加してから一年経った、現在水色コーダーとなりました、H20と申します。 AtCoderではPythonを使用して参加しており、水色になるまでに様々なアルゴリズムを使用しました。 アルゴリズムについてはほとんど自作せず、有識者の作成されたスニペットを調べては、ある程度理解しながら使用していました。 この記事では、Pythonにてあるアルゴリズムを使用する際にお勧めな書き方の説明をしているスニペットの記事に、それを利用してACしたコードを添えて紹介していきたいと思います。 （ただ、私のACコードは極力見ないで自力で解いてください。綺麗とは言い難いので…） 1.目次 ※各アルゴリズムで紹介している問題は、感覚的な難易度順に並べています。基本的に後半は解けたら凄い！くらいの想いで載せてます。 解き方は多種多様であり、特に難易度の低い問
前置き 個人マシンで3090 Tiが使えるようになり、ウキウキでEfficientNetV2を回してみると…共有マシンの3090よりも遅い。 どうやらWindowsではパフォーマンスが出ないというウワサは本当だったらしい。（他の要素も検証しろ！ 「Windowsが許されるのは小学生までだよねー」などとイジられながらも頑なにWindowsで粘ってきたが そろそろ潮時だろうかと考えていると、CUDA on WSL 2がnear-nativeなパフォーマンスで動くと聞こえてきた。 結果、WSL 2+Docker環境で学習を回すと、Windowsネイティブ環境と比べて実行時間が16%短縮された。 導入方法 以下のページで丁寧に解説されています。 補足: CUDAをDockerから使う場合は「3. CUDA Support for WSL 2」の手順は不要です。 罠1 systemctlが使えないと
Athena Amazon Athenaは、標準SQLを使用してAmazon S3に保存されたデータを分析することができる、強力でサーバーレス、インタラクティブなクエリサービスです。複雑なETLパイプラインやデータウェアハウスを設定して管理する必要がなく、大量のデータを処理する組織にとって魅力的なオプションです。ただし、Athenaの価格設定は、予算が厳しい場合など、すべてのユーザーに適しているわけではありません。このブログ投稿では、Athenaの代替となる、低コストで同等の機能を提供できるアルティメットを紹介します。 利点: Athenaの主な利点の1つは、Amazon S3のデータを、複雑なETLプロセスや専用のデータウェアハウスなしに、標準SQLクエリを使用して分析できることです。 Athenaはサーバーレスでもあり、データ量やクエリの複雑さに基づいて自動的にスケールされるため、事前
import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな２面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuffer2 = [] # ログファイル出力数 logFileNum = 0 # 1ファイルあたりのデータ数 dataNumMax = 100 # 仮のファイル名 MACAddress = "12:34:56:78" # 2面のデータバッファを指定してバッファ格納 def storeDataBuffer(buffNo, dataStr): if (buffNo == 0): DataBuffer1.append(dataStr) else: DataBuffer2.append(dataStr) # 非同期で動かすがasyncは付けない def writeDataToFile(targetBuffNo)
「DI使うとインタフェース地獄に陥るらしいから使いたくない」と言っていたA氏がインタフェースを使わずにDIで幸せになるまで - Qiita
DIはインタフェース定義しなくても十分実用的だし、むしろそっちの方が本質だよ、という話をします。C#や.NETを使っていますが、それに限らず普遍的な内容です。 インタフェースと実装に分けるとか無理。DIなど不要！ 中堅社員のA氏は、**「DIっていちいち実装とインタフェース分けないとダメなんでしょ？。さすがにやってられんわ」**と言って頑なにDIを導入しようとしません。 DIはテスタビリティと併せて語られることが多かった為か、A氏は「注入するクラスは基本的にインタフェース定義しましょう」という記事ばかりを読んでいたのです。 インタフェースと実装を分けるとは、例えば次のような事です。 services.AddScoped<IMessageStore, MessageStore>(); public interface IMessageStore { string GetMessage(str
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事では、「良い文章」を書くための重要スキルである「パラグラフライティング」について、内容の解説、実践方法、学び方を紹介します。 【※NEW】22年6月新記事：スクラム関連の研修・資格のまとめ & おすすめの研修受講方法 残念ながら日本の大学では、良い文章を書くための重要なスキルである「パラグラフライティング」について、ほとんど教えてもらえません。 しかし新人に限らずですが、パラグラフライティングを意識し、読み手に伝わりやすく、読んでいて苦にならないような良い文章を書くことができると、仕事の早さや質は劇的に変化します。 パラグラフライ
この記事では約6,000万円（2,800 SOL）の利益をあげた、「NFT高速MINT bot」のソースコードを公開します。 NFTをmintした当時、実際に使用したソースコードです。 また、当時私がどんなことをして利益を上げたのかが分かる内容にもなっています。 botter志望でソースコードを見たいという人だけではなく、NFTの波に乗って利益を上げてみたいけど何をすればいいのかわからない人にもヒントになる...かもしれないので、何らかの形でこの記事を役立ててもらえたら嬉しいです。 注意 筆者はプログラミング歴1年未満の初心者です。 ソースコードには重大な欠陥等が存在する可能性があります。 この記事に掲載された内容によって生じた損害等について、筆者は一切責任を負いません。 何をするbotなのか このbotは、「Aurory」というゲームプロジェクトがNFTを販売開始するタイミングに合わせて
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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? 先日The Registerを見ていたらアジャイル開発の失敗率は268%も高い Study finds 268% higher failure rates for Agile software projectsという記事が目に入りました。 The RegisterはITニュースサイトで、日本で言うところのITmediaやWIRED、GIGAZINEみたいなところですかね。 その記事は元記事を紹介しているもので、『元記事はImpact Engineeringの宣伝ではあるが、アジャイル開発は期待ほどうまくいかないという疑念を抱かせるのにも
この記事は私, wataokaが1年間をかけて作り続けた超大作記事です. 総文字数は8万を超えていますので, お好みのところだけでもみていってください. ついにこの時が来ました！！！！！ 1年間書き続けたQiita記事です！！！！！ ご覧下さい！！！！！https://t.co/eKBwP1zoeB — 綿岡 晃輝 (@Wataoka_Koki) December 31, 2020 俺的ランキング 動画での解説も挑戦してみました！ ぜひぜひご覧下さい！ 動画のリンク 第3位: Likelihood-Free Overcomplete ICA and Applications in Causal Discovery wataokaの日本語訳「尤度が必要ない過完備ICAと 因果探索における応用」 種類: ICA 学会: NeurIPS2019 日付: 20190904 URL: https:/
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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? はじめに 前々回に投稿した「【図解】Webの仕組み」がありがたいことにたくさんの方からご好評をいただきました。 その中で、「メールの仕組み」も作って欲しいというお話があったので僭越ながら解説させていただきます。 メールの送信・受信の流れ 解説 1. メール送受信の基本的な流れ メールアドレスの構造: メールアドレスは「名前@ドメイン」の形式で、インターネット上でメッセージの送受信先を特定するための住所です。例えば、taro@example.comの場合、「taro」が名前部分、「example.com」が住所（ドメイン）部分を表します。
BGMが良いと話題になってた原神を最近やってみたのですが、グラフィックすごい感動したので作りたくなった これがスタート地点の海なんですが、もうすごい 海、メチャクチャ良いな～となって、海のシェーダを書いてみました。 できたものがこちら きれいな海ができました！ 追記:シェーダのコードはこちらになります https://github.com/Uynet/Gensin-Sea/blob/main/Assets/Scenes/sea.shader 今回はこちらの作り方を紹介します。それでは.... えいっ まず適当に2枚の板を交差させました。これが海と浜になります。 深度値によるグラデーション 浅瀬から沖にかけてのエメラルドグリーンのグラデーションが非常によいですね。 見た感じ水の層の厚さで色が変化しているように見えます。 カメラから見た海と浜の深度値の差を取り深さを計算してみます。 d1はCo
Pythonで地理空間情報（GIS）やるために必要なパッケージ全部入りの「geospatial」が便利すぎた - Qiita
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はじめに UKIです。久しぶりの記事執筆となります。 本記事は、仮想通貨botter Advent Calendar 2023の1日目の記事となります。 本記事の目的 仮想通貨botterと言っても様々なスタイルがあります。 筆者のbotスタイルは、「主に流動性の高いCEXにおいて、価格の上下を予測してトレードする」というオーソドックスなスタイルです。価格予測には単純なルールベースを使うこともありますが、最近ではガッツリ機械学習を用いてこれを予測することが多くなってきています。 さて本題に入りますが、皆さんは機械学習で価格予測モデルを構築するとき、「回帰問題」とするか「分類問題」とするか悩んだことはないでしょうか。 本記事では、トレーディングの効用を最大化するために、機械学習の問題設定をどのようにすべきか論じます。 参考書籍・参考文献 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋
存在を知った時や使ってみた時に「これけっこう便利だな」と思ったGitコマンド4つをまとめました。 git fetch -p -pを付けることで、削除されたリモートブランチのリモート追跡参照が削除されるようになります。 例えばリモートリポジトリでbranchAが削除されると、git fetch -pによりローカルリポジトリ上のorigin/branchAが削除されます。 ※ git fetch --pruneも同様です ※ git pull -p/--pruneでプルする際に行われるフェッチにも適用できます git log --oneline コミットハッシュが短縮され、コミットログが1行で表示されるようになります。 ※ git log --abbrev-commit --pretty=onelineも同様です 表示例: git logの場合 commit cmhash2commithash
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年、Dockerは開発分野で一世を風靡し、その革新的な技術でソフトウェア開発を革命的に変えました。当初、Dockerは軽量なコンテナ化技術を通じて開発とデプロイメントプロセスを大幅に簡素化しました。しかし、2024年にはこの技術の欠点が次第に明らかになってきました。 初期の栄光 それほど前のことではありませんが、Dockerは「私のマシンでは動くが、あなたのマシンでは動かない」という古くからの問題をうまく解決しました。そのポータビリティと互換性により、アプリケーションを異なる環境に簡単に移行できるようになりました。しかし、これらの利点
はじめに zhihuのNPR技術解説記事を色々読んで知見がたまってきたので練習として崩壊スターレイルのキャラクターレンダリング再現をしてみました 右がfbxを読み込んでtoon shaderを適用しただけの状態で左が調整後です これは参考用に撮影してきたゲーム内の画像です 注意 unity 2022.3.22f1 URP14 を使用しています 記事の内容は筆者が見様見真似で再現したものなので実際のゲーム内で使用されている技術とは異なります 筆者はUnityに関してある程度の知識(unityとshaderを実務で扱う程度)を持っていますが、アニメ調レンダリングに関しては初心者なので間違いを含む可能性があります。間違いを見つけたらコメントで指摘してくれると嬉しいです モデルの調整や各種Textureの追加やfovの調整、ポストプロセスなどでの見た目の調整を行っていますが、これらの基本的な事項は
![[Unity]崩壊スターレイルのキャラクターレンダリング再現 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3c32dfd0661de6597b071303655d39fc6ba89a40/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkY0NDAyOTclMkZiNDVmZjU1YTE3YzE0ZTMxOWE3NTc2OTkyNTVlNGFmMzRmMDE3MTc2JTJGeF9sYXJnZS5wbmclM0YxNjE1MTIxNTcwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1jOWQwZGEyNWQ4MjJmYzdjNWMyZTE5NjEyYTRhYzQyZQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D98ebe197ec845375423dcfd52ecafbc9%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBtZXRhYWEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz01MmZhMzM3ZWE4YTRjNTc5ZDg0OGYxZWEwY2FjMzM4Zg%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7e4c562e46baeaeca3d2ef2b6779fca0)
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonコルーチンの開発プロセスと新旧コルーチンの深層分析 1. Pythonコルーチンの歴史的進化 Pythonの長い開発の歴史を通じて、コルーチンの実装はいくつかの大きな変更を経てきました。これらの変更を理解することは、Pythonの非同期プログラミングの本質をよりよく把握するのに役立ちます。 1.1 初期の探索と基本機能の導入 Python 2.5：このバージョンでは、ジェネレータに.send()、.throw()、.close()メソッドが導入されました。これらのメソッドの登場により、ジェネレータは単なるイテレータ以上のもの
はじめに こんにちは、フロント歴7年目のエンジニアになります🙂 今回は日頃仕事でお世話になっているVue.jsに感謝の意を込めて、 Vueの素晴らしさを皆さんに少しでも感じて貰えたらと思い、この記事を投稿することにしました。 アゲアゲするとか言って 「どうせSFCが便利とか言いたいんでしょ？」 「script setupが凄く凄いとか言いたいんでしょ？」 ・・・いえいえ、そんな当たり前のことを話したいわけではありません。 もっと深いところの説明だったりをですね、 「いやでも最近のVue3はReactに似ているから、それならReactで良くね？」 全く良くないです はい、そういった人達にこそ見て欲しい内容となっております。 つまり私がVueが優れていると信じ使い続ける理由です。 それでは見てきましょう！ 1. fine-grained Reactivityであること 2. out of b
これは8年ほど前のある日のことです。 本番環境のテーブルを淡々とtruncateし続けたことがあります。 リリース前などではなく、稼働中のサービスでした。 思い出せる限り、私のエンジニア歴において最大の「やらかし」です。 「そんなミスありえないだろ…」「どんだけ迂闊なんだよ」という感想を持たれる方もいらっしゃるかと思います。 むしろ、それが正常だと思います。しかし、当時の私はやってしまった。 ただ、それでエンジニアをやめるようなこともなく、現在では人を指導する機会も増えました。 どうしたらそんな事が起きるのか？ その後、どのような対応が行われたのか？ 教訓はなにか？ この機に記させていただきたいと思います。 量産現場の社二病社員 当時働いていた職場では、「同じような機能を持ったスマートフォンアプリ」を量産する部署がありました。 私は、そこに配属されました。 当時、新卒２年目。社二病真っ只中
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? まえがき 世間ではテストをしないこと/テストを書かないことを悪とするみたいな文化が定着してきたのか、テストを書かない開発というのが減ってきてると思います。 では「正しくテストを書けているか」「テストを書く文化を生かしているか」というとどうでしょう？ これらの問いに答えられずテストを書くことをゴールにして満足していると、それは宝の持ち腐れならぬテストコードの持ち腐れとなります。 執筆のモチベーション この記事を印刷して札束のごとくビンタするのが目的です。 以下に該当すること”だけ”を考えているような場合はビンタされるかもしれません。（絶対
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事について 簡単な電卓アプリ開発を例に、以下を行います GitHub上でのIssueテンプレート、マイルストーン、Projects(カンバンボード)の設定 GitHub Flowを例にした簡単な開発の流れの説明 CMakeを用いた、C++プロジェクトの用意 GoogleTestを用いたUnit Testの導入 GitHub Actionsを用いた、CI/CDの導入 クロスプラットフォーム (Windows, Linux, MacOS, Linux(ARM)) GitHub Actionsを用いた、コードの静的解析 この記事では、開
はじめに awslabs の GitHub で awslabs/mcp が公開されました。 この中で AWS Documentation MCP Server が提供されていました。これを使えば、Cursor や Claude Desktop などのMCPクライアントから LLM が AWS の公式ドキュメントを探してきて、その情報を元に回答してくれそうです。実際に試してみた内容を共有します。 A server for accessing AWS documentation and best practices. Search Documentation using the official AWS search API Get content recommendations for AWS documentation pages Convert documentation to mark
0. はじめに 以前の記事で作ったオリジナルキーボード、ポータブル性にはにすっかり満足していたが、これをiPhoneやiPadで使いたい欲が出てきた。ただ、通常の有線キーボードを単にLightning-USB(Type-C)ケーブルでつないでも、iPad側ではそれをキーボードと認識してくれない。どうやら有線でつなごうとすると、こちら記事のようなカメラアダプタが必要らしい… 本記事では、カメラアダプタではなくBluetooth接続を選択した経緯と、その実現方法や苦労した点、参考になったプロジェクトなどを備忘録として書き残す。 1. 成果物 インターフェース1月号でPico WのBluetoothが解禁になったと知って、有線キーボードを無線化できる外付けデバイスを作ってみた せっかくなのでiPhoneに試し打ちした様子をキャプチャ 次はこれを収める箱でも設計しようかな#キーボード#自作キーボー
ローカルLLMを手のひらサイズで動かしてみよう！ M5 Cardputer + ModuleLLM - 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 OpenAI の ChatGPT のような LLM(大規模言語モデル)、このLLMをローカルで動かすにはCUDAが動くGPUだったり、Apple SiliconなMac（しかもメモリ大量）だったりが必要でした。そんな中、近年では組み込み向けのマイコン用のエッジLLMモジュールなどが登場してきました。 この記事では、M5Stack社が発売しているクレジットカード💳サイズのキーボード付きコンピュータCardputerとローカルLLMが動くModuleLLMを組み合わせることで「手のひらサイズでローカルLLMが動く」世界を実現させ
あれ、今日何やったっけ...？ 仕事を終えて、忙しい日だったな...と思いながら日報を書き始めると あれ、今日何やったっけ...？ となることがよくありました。 頑張って思い出して書き出してみると、意外とやったことが少ない。 思い出すことにも時間がかかる。 どれにどれくらい時間をかけたか思い出せない。 ので、相対見積もりもうまくできない...。 等々、様々な問題を抱えていました。 タイムトラッキングを始めてみる 同僚のデザイナーが Clockify というタイムトラッキングツールを使っているのを知っていたので、私も真似をして導入してみることにしました。登録は簡単で、Google ログインするだけで簡単に使い始めることができました。 他に有名なタイムトラッキングアプリとして、Toggl が挙げられます。 Clockify とほとんど同じ UI でシェアも高いので、こちらもオススメです。 この
いまさら聞けないgRPCの基礎 - Qiita
gRPCの概要 gRPCはオープンソースのRPCフレームワーク(後述）です。Googleによって開発され、2015年にオープンソースとして公開されました。gRPCは一般的にマイクロサービス間での通信や、モバイルアプリとバックエンドサーバー間の通信で用いられます。 マイクロサービスとは、機能ごとにサービスとして独立させることを指します。マイクロサービスを組み合わせることで、一つの大きなサービスを提供します。マイクロサービスの例としては、決済機能、検索機能などがあります。 (公式サイトより) 図のようにgRPCでは、異なる言語間であっても通信を行うことで、サービス連携を可能とします。例えば、gRPC サーバに実装された関数をクライアント側（図だとRubyやAndroid-Java）で実行するといったことが実現できます。 gRPC誕生の背景 gRPCはHTTP/2（後述）などの技術の標準化が進ん
10万件以上の物件データを学習したのにクソ失礼にも家賃69万の物件に対して28万だと査定した機械学習モデルは何を考えているのか。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こちらの記事をご覧いただきありがとうございます。 ちゃんと内容が伝わるようなタイトルを考えたらラノベみたいになってしまい、かえってわかりにくい気がしてきました。 以前からいくらかSUUMO物件について機械学習を用いたデータ分析を行っています。 今回は、10万件以上の物件データを与えてなかなか高精度な家賃予測が可能となった機械学習モデルが、クソ失礼にも家賃が安いと査定した高額物件がいくらかあったので、何を考えてクソ失礼な査定となったのかを調べます。 もしかしたらボッタくりかもわかりませんからね。楽しみですね。 モデルの学習について 基本的
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 個人開発の場合はそんなに意識することがないGitですが、チーム開発においては重要な役割を果たします。 はじめのうちは構造が見えず混乱するかと思いますが、流れをイメージ出来ればそんなに難しいものではありません。 これを見れば開発に必要なGitコマンドとリポジトリの構造、Githubでの管理手順を理解し開発の現場で実践できるようになります。 そもそもGitとは？ 変更履歴を記録・追跡するための分散型バージョン管理システムである。 ざっくりいうとファイルのバージョン管理が簡単にできるツールといえます。 目次 Gitを理解するための基
なぜシェルスクリプトはPOSIX準拠でも環境依存が激しいのか？ 〜POSIXの問題点とその解決策の案〜 - Qiita
はじめに 一般的にシェルスクリプトは環境依存が激しいといわれています。一方で移植性を高くするための POSIX という標準規格があるのだからそれに準拠してシェルスクリプトを書けば問題ないはずだと考える人もいます。確かに POSIX は移植性を高くするための標準規格ですがシェルスクリプトに関してはあまり役に立ちません。この記事では POSIX の正しい理解と問題点を解説し、どうすればそれを解決できるのか？という案（まだ十分に検証されていないもの）を提示します。 なおこの記事はシェルスクリプトを使うという前提の話であるため、シェルスクリプト以外を使って解決する方法はこの記事の対象外です。もちろん実際にはシェルスクリプト以外の好きな言語を使って解決して構いません。 POSIX コマンドを批判するあなたは誰なの？ まずはっきりさせておきたいのは、私がこの記事で批判する対象は POSIX すべてでは
ある日のこと 「さーて、今日もGitHubにコミットをプッシュしていくぞ〜〜」 「ローカルでコミットした変更をgit push origin mainして、、」 「github.comのレポジトリを見にいくと、、お！反映されているな！Initial Commitってちゃんと出ているぜ！」 「そういえば、いつも気にしていなかったけどActionsタブってのがあるな？これってなんだ？」 これがGitHub Actionsです。レポジトリごとに用意されていて、Actionsタブから管理、確認することができます。 「ほ〜。GitHub Actionsっていうのか・・なんのためにあるんだろう？ここで何ができるの？」 GitHub Actionsとは GitHub ActionsはGitHubがサービスの一環として提供する、ワークフロー自動化サービスです。 簡単に言えば、「開発している時にやりたいこと
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、リファクタリングが大好きなミノ駆動です。 この記事は READYFORアドベントカレンダー2022 、10日目の記事です。 これはなに？ ろくに設計せずにシステム開発を進めると技術的負債が蓄積し、変更が難しくなってしまいます。 しかし設計を推進しようにも、周囲が設計is何を知らないと、なかなか理解を得られません。特にビジネス側や経営側はプログラムの内部構造を知らないわけですから、輪をかけて説得が困難です。 この記事は、ビジネス側や経営側など、非エンジニアサイドに対して技術的負債や設計を分かりやすく説明するための例えや手法をま
きっかけ こちらの記事で紹介されていたDevToysを使ってみたら非常に便利で、これは日常使いしたい！となりました。 しかしなんということでしょう。DevToysはWindowsアプリでありmacでは使えないではないですか！iOS・macアプリ開発者の私としてはmacを捨てるわけにはいかないので、mac版のDevToysを開発しました。 できたもの というわけで3日ほどでmac版DevToysクローンを作成しました。 以下のReleaseからダウンロードできます。 開発 可能な限り高速で開発をする必要があったため、他のOSSどううまく使うかが勝負です。 アプリ全体 他の開発中のmacアプリからユーティリティ系コードは大部分を流用しました。 これでだいぶ開発が楽になります。 Json <> Yaml OSSのYamsを用いて実装しています。本家DevToysではなぜか Yaml -> Jso
初めに 本記事 『ゼロから始めるシステム障害対応フロー』 の内容について タイトルの「ゼロから始める」には二つの意味があります。プロダクトのリリースを間近に迎える中、チーム内での障害対応体制の枠組みがなかったこと。そして体制づくりを担当することとなった私の知識・知見が（ほぼ）ゼロだったこと。この二つです。 この状態から、リリース前〜リリース後の約2月間でなんとか形にすることができました。本記事ではその過程でぶつかった問題とそれに対する課題、それらにどう対応したのか、何を学んだのか、の紹介。 そして、障害対応体制の策定・構築や改善の流れの中で私が起こした失敗から、人としてリーダーとして何を心がけなければいけなかったのかの反省を共有させてもらいたいと思います。 本記事は以下の構成です。 0. 始まり ※ スクラムチームでの話。スクラムチームの登場人物は以下の三つ PO：プロダクトオーナー（Pd
コードレビューの思想や心構え - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 株式会社ブレインパッドでデータサイエンティストをしているasanoです。 この記事はBrainPad Advent Calender 2023 1日目の記事シリーズ2です。 ※シリーズ1は@fuyu_quantさんの入力プロンプトを復元する技術 #ChatGPTです！ 今日はコードレビューの思想や心構えについて書きます。 はじめに コードレビューをより生産的に進めるには単にコーディングのスキルだけでなく、そもそものコードレビューに対する思想や心構えについても一定のリテラシーを求められると考えています。 コードレビューはどうしてもロジカル
先日の出張の際に、秋葉原の千石電商でRaspberry Pi Pico（以下「Pico」）が550円で販売されているのを見つけて、思わず買ってしまいました。Picoは公式にはC/C++とMicro Pythonでの開発に対応していますが、プロセッサのRP2040はArm Cortex-M0+プロセッサなので、組込みRust開発ができそうです。調べてみると、既に対応するクレートが開発されており、英語の導入記事がいくつか見つかりました。以前から組込みRust開発に関心があったので、これらを参考にしてまずクロス開発環境の構築から試してみました。 開発環境構築の前に：はんだ付け Picoは以下の写真のようにピンヘッダが実装されていない状態で販売されています。 （「Raspberry Pi Pico datasheet」より引用） 通常はブレッドボードに挿して開発するでしょうから、まずピンヘッダをは
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![DDR5を中心にメモリの暴騰が止まらず、64GB×2枚組で248,000円の例も [12月前半のメモリ価格]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ceee078ef8c4e1975ab2913c3e5f631fbf295424/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fakiba-pc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fah%2Flist%2F2070%2F296%2F2025-1206-125032.jpg)
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