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qiitaの検索結果201 - 240 件 / 4315件

  • [いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました(あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど) - Qiita

    [いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました(あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど)退職エントリ 皆さんごきげんよう。ういこうと申します。 これまで日本マイクロソフト株式会社で Azure のフロントエンド領域を中心としたサービスの Product Marketing Manager をしておりましたが、6/30 日をもって退職することとなりました。 きっと Microsoft 界隈以外では、あなたどなた?という感じだと思いますので、少し自己紹介と、退職エントリ(のようなもの)を書くことにした理由を紹介させてください。ちょっと、いや...かな~り長いので、おやつでも食べながら読むものがないなーというときや、今エンジニアなんだけど、マーケティングなど、テクニカル ロール外の職種に転換しようと思ってる、あるい

      [いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました(あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど) - Qiita
    • API設計スキルを次のレベルに引き上げるベストプラクティス22選 - Qiita

      本記事は、Mohammad Faisal氏による「22 Best Practices to Take Your API Design Skills to the Next Level」(2021年4月15日公開)の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 REST API設計のための実践的アドバイス Photo by Andrea Piacquadio from Pexels はじめに すべてが分かりにくく、ひどいAPIに不満を感じたことはありませんか?私はそうです。 マイクロサービスの世界では、バックエンドAPIの一貫した設計が不可欠です。 今日は、知っておくべきベストプラクティスについて、簡潔に説明します。さあ始めましょう! 用語 API設計は、リソース指向設計というものに従います。3つの重要な概念で構成されています。 リソース:データの一部(例:ユーザー) コレクション:リソー

        API設計スキルを次のレベルに引き上げるベストプラクティス22選 - Qiita
      • 【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる - Qiita

        はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者(ヒントン氏ら)のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んで転職や副業でバリバリ活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成でコンテ

          【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる - Qiita
        • 現役高校生が、AtCoderでレッドコーダーになるまでにやってきたこと。プログラミング上達の秘訣を全て教えます - Findy Engineer Lab

          こんにちは、はじめまして。筑波大学附属駒場高等学校 3 年生(今年 4 月から東京大学に入学予定)の米田優峻(@e869120)と申します。私は競技プログラミング(競プロ)が趣味で、AtCoder・情報オリンピック・パソコン甲子園などの大会に出場しています。2021 年 3 月時点で、AtCoder では赤色(レッドコーダー)です。また、国際情報オリンピックの 2018 年/2019 年/2020 年大会で金メダルを獲得しています。*1 とはいえ、決して簡単にこの記録を手に入れられたわけではありません。何度も挫折と失敗を経験しながら自分のスキルを磨いた結果、競プロを始めてから 3 年後にはレッドコーダーになることができたのです。 今回は「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会を頂いたので、私が中学 1 年生の秋に競技プログラミングを始めてからレッドコーダーになるまで、そして国際情報オリンピ

            現役高校生が、AtCoderでレッドコーダーになるまでにやってきたこと。プログラミング上達の秘訣を全て教えます - Findy Engineer Lab
          • Qiitaの質問に答えまくって気付いた初心者に足りないバグ解決スキル - Qiita

            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ここのところちょっと時間に余裕があり、暇を見つけてはQiitaの質問に答えるという取り組みをやっています。以前StackOverflowでも同様の取り組みをちょっとだけしてたことがあります。 9日間で35個の質問に回答してみて、正直に思うのは「質問の質が悪すぎるなー」ということです。ただ、どう質が悪いのか上手く言語化できず悶々としていました。 そんな折、今朝googleのおススメ記事に飛び込んできたQuaraのこちらの回答を読んで、「これこれ!こういうことよ!」という気持ちになったため、これから質問する人に向けてこの内容を少し嚙み砕いて

              Qiitaの質問に答えまくって気付いた初心者に足りないバグ解決スキル - Qiita
            • UTF-8のテーブル(MySQL5.6)に竈門禰󠄀豆子が格納できない問題を調べてみた - Qiita

              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                UTF-8のテーブル(MySQL5.6)に竈門禰󠄀豆子が格納できない問題を調べてみた - Qiita
              • 国立国会図書館のOCRライブラリが凄くよかった件(Windows向け) - Qiita

                はじめに 日本語OCR, 有料の業務用ソフトには色々と高性能なものがあるんですが、無料の場合の選択肢は意外に限られてます。最近ではGeminiなどにOCRさせることも試みてますが、縦書きに弱いのが欠点。加えて、私がやっているような著作権が切れた戦前の本のデジタル化の場合、認識率の低い旧字体が多いのが悩みの種。 そこで最近知ったのが、国立国会図書館が公開しているOCRライブラリ、NDLOCRです。国会図書館のデジタル資料(国立国会図書館デジタルコレクション)から全文テキストデータを作成するために開発されたとのこと。 NDLOCRは、現在ver2.1がGithubに公開されています。古い本が多い国会図書館の資料向けに作られているだけあって、旧字体でも高い精度で認識してくれます。今回は、このライブラリを試してみました。基本、Githubサイトに書いてある通りなんですが、いくつか注意すべき点をメモ

                  国立国会図書館のOCRライブラリが凄くよかった件(Windows向け) - Qiita
                • 過去の自分に教えなければならないVSCodeのショートカット - Qiita

                  以下はVitor Paladini ( Twitter / GitHub / dev.to ) によるVS Code shortcuts that I would teach myself if I had a time machine with limited fuelの日本語訳です。 VS Code shortcuts that I would teach myself if I had a time machine with limited fuel 「やあ俺だ。黙って聞いてくれ。時間がないんだ。」 「待って待って、お前誰だ。どうやって部屋に入ってきた。あとどうして俺そっくりなんだ。」 「俺は未来のお前だ。ここまで来たのは、特別にVSCodeのショートカットを教えるためだ。さあいくぞ」 「正気か?ロト6の番号でも株式情報でもなく、わざわざVSCodeのショートカットを教えにやってきた

                    過去の自分に教えなければならないVSCodeのショートカット - Qiita
                  • プログラマーのための原則(2 万字) - 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 今でも語り継がれる「原則」は、それだけ価値のあるコンセプトです。 歴史を振り返ることは、失敗を防ぐための効率の良い方法になります。 👑 DRY (Don't repeat yourself) 「同じことを繰り返すな。」 Andy Hunt と Dave Thomas の著書『達人プログラマー』(1999 年)で提唱された原則で、プログラミングに関する最も重要な原則といっても過言ではありません。 DRY 原則だけでなく、どんなデザインパターンやベストプラクティスでも、同じ処理が重複することは基本的に許されていません。 これには

                      プログラマーのための原則(2 万字) - Qiita
                    • Node.js でお手軽スクレイピング 2020 年夏 - Qiita

                      皆さんは Web ページのスクレイピングって書いた事ありますか?私はあります。だってどんなに平和で平穏な生活を送っていても数年に一度はスクレイピングってしたくなりますよね。「うわーまじか!API ないのかよ…。」的な。 そうしたら HTTP クライアントと HTML パーサのライブラリを探してきてインストールした上でごりごり書くことになると思います。でも実際に書いてみると、そうやってライブラリのインストールをしたりサンプルコードで動作確認している時間よりも、HTML を解析して実際にパースしたところから対象の要素を取得して欲しい値を取り出す試行錯誤の時間の方が長かったっていう事はないですか? 今日ご紹介する Node.js でお手軽スクレイピングは、その辺の試行錯誤の手間を極力減らすことが出来る方法です。2020 年夏の最新版です。 まずは環境から。特に古いものを使う理由もないので 202

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                      • コーディングのようにノートを取る技術 - 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 何かを学習するとき、ノートを取っているでしょうか? 小学生の頃や中学生・高校生の時の「ノート」は紙に手書きだったかと思います。 しかし、最近になってからはパソコンを使ってノートを取る、という選択肢が増えました。 その変遷の中で生まれたパーソナル・ナレッジ・マネジメント(Personal Knowledge Management) という考え方があります。 その考え方を共有できたらと思います。 直感的なデジタルノート術の原罪 ケース1: ひたすらに手を動かす 学生の頃、黒板に書かれた内容をそのまま必死にノートに写している人がいた

                          コーディングのようにノートを取る技術 - Qiita
                        • アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編:数学的知識編①】 - Qiita

                          こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤(レッドコーダー)です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編(2021/4/26 公開予定)では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編:数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編:数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編:数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会(いわゆる「IT 化」)が急激に進行していく中、

                            アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編:数学的知識編①】 - Qiita
                          • こどおじがAndroidアプリ作ってたらGoogleに子供部屋を追い出された話 - Qiita

                            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自己紹介 皆様は個人開発をやっておられますでしょうか。私も億万長者を目指して日々スマホアプリ開発をしております。 代表作は安倍晋三エクスプローラー/聖帝エクスプローラー、最近力を入れているアプリはガチ有能AI助手です。他にもいくつかのアプリを個人で開発し、AppStore/GooglePlayで公開しています。 私はこれらのアプリを実家の自室で開発していました。10年以上実家暮らしをしていた筋金入りの子供部屋おじさんです。 なお、ガチ有能AI助手ではバックエンドで使用しているCloudRun、Firebase、Algolia、Suno、

                              こどおじがAndroidアプリ作ってたらGoogleに子供部屋を追い出された話 - Qiita
                            • 世はまさに大AI時代!「仕事はどうなるのか」不安な人に今やってほしい事 - Qiita

                              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIエージェントが話題ですね。従来の生成AI(ChatGPTなど)は質問や指示に対して文章や画像を生成するものでしたが、エージェント型は自律的に判断し、複数のステップを連続的に実行できる点が大きく異なります。さらに新しいサービスが登場し、学術研究からビジネスリサーチ、プログラミング現場など、あらゆる領域を変革しつつあります。本記事では、考察を中心に、なぜAIエージェントが注目されるのか、そして私たちの仕事や社会にどんな影響を与えるのかを考察していきます。 AIエージェントの進化と変革のスピード 単なる文章生成にとどまっていた生成AIは、

                                世はまさに大AI時代!「仕事はどうなるのか」不安な人に今やってほしい事 - Qiita
                              • Dockerを体系的に学べる公式チュートリアル和訳 - Qiita

                                この記事について この記事は、Docker Desktopのチュートリアルを和訳したものです。 公式のチュートリアルなので、安心して、かつ効率的に学習することができます。 Docker DesktopからDocker Hub、Docker Composeまで網羅されているので、初学者がDockerに初めて触れたり、中級者が基礎を振り返るのに最適です。 翻訳元のチュートリアルは、2021/10/7時点で最新のものです。長い時間が経過している場合、情報が古くなっている場合がございますのでご注意ください。 読者に誤解を与えない部分は、読みやすさを重視して適宜意訳しています。 DeepL等を使用して推敲は行っていますが、間違っているところやより良い表現があれば、編集リクエストをお願いいたします。 翻訳元 getting-started : https://github.com/docker/get

                                  Dockerを体系的に学べる公式チュートリアル和訳 - Qiita
                                • 【サボりたいエンジニア向け】コーディングに役立つチートシートまとめ - Qiita

                                  はじめに こんな人が役に立つ記事 コーディング業務の効率を上げたい。 コーディングに関するチートシートを知りたい。 打つのもめんどいからコピペでなんとかしたい(笑) 今回は、コーディングに役立つチートシートをまとめました。 VSCODEチートシート エンジニアなら必ず使うであろうVsCodeのショートカットチートシート。これはよく使ってます! HTML系のチートシート集 HTMLに関するチートシートをまとめてみました。 HTML5 タグチートシート HTML5 のタグチートシート。サイトには 5 から廃止になった避けるべきタグなどもまとめてられており、 PDFでダウンロードできます。 HTML5 入れ子チートシート HTML の入れ子の可否を視覚的に分かりやすく、色づけしてくれます。対象要素の親、子を選ぶだけで、簡単に調べることが出来ますので便利なチートシート 特殊文字一覧:HTMLで使え

                                    【サボりたいエンジニア向け】コーディングに役立つチートシートまとめ - Qiita
                                  • 無料で学ぶ『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』 - Qiita

                                    はじめに 『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』は、CodeZine連載とミック氏ウェブサイトの掲載記事をもとに、加筆・編集されたものです。 CodeZine連載、および、ミック氏ウェブサイトは、どちらもオンラインの無料公開コンテンツです。 今回、「書籍と元コンテンツの対応表」を作成しました。 書籍のために書き下ろされた一部コンテンツや演習問題は見れませんが、その一方、編集で割愛された内容などが含まれるので、書籍以上のことを学べる箇所もあります。 すでに新版『達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版』が出ていますが、各テーマは第1版でも大きく変わっておらず、現在でも通用する基本的で面白い内容なので、一見の価値はあると思います。 書籍と元コンテンツの対応表 No. 目次 CodeZine連載 ミック氏ウェブサイト テーブル定義 サポートページ

                                      無料で学ぶ『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』 - Qiita
                                    • シェルスクリプトは変数代入で = の前後にスペースを置けない!・・・の本当の理由を知ると優れた文法が見えてくる - Qiita

                                      シェルスクリプトは変数代入で = の前後にスペースを置けない!・・・の本当の理由を知ると優れた文法が見えてくるShellScriptBashUNIXshellPOSIX はじめに シェルスクリプトの変数代入で = の前後にスペースを置くことができない理由は、検索すれば「プログラマーの君! 勘違いするな! シェルスクリプトでは読みやすさのためにスペースを置くな!! という話」のような記事がすぐに見つかります。記事に書いてあるとおり変数代入とコマンド呼び出しと区別がつかないからです。それは間違いではないんですが、私はもう少し説明が足りないと感じています。そこで今回は = の前後にスペースを置けない本当の理由を解説したいと思います。 の前に皆さんにはこの話を読みながら、自分がシェルスクリプトの言語設計者だったとしたら、どういう言語仕様にするかを考えて欲しいです。なぜかと言うとシェルスクリプトの文

                                        シェルスクリプトは変数代入で = の前後にスペースを置けない!・・・の本当の理由を知ると優れた文法が見えてくる - Qiita
                                      • 【図解解説】これ1本でGitをマスターできるチュートリアル!【完全版】 - 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、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回は記事1本で初心者が必要な知識を全て学べるGitチュートリアルを紹介していきます。 世の中にはたくさんのGitに関する教材があります。しかし、真に良いと思える教材はありません。 もちろん私も4年前はGitという言葉を知らない状態から、書籍などで学習をしました。 しかし、書籍で知識を得たとしても実際にコマンドを使って実践的に学んだわけではなかったのでほとんど身になりませんでした。 私が思う世の中にあるGitの教材のイケてない点は2つです。 結局ほとんどの

                                          【図解解説】これ1本でGitをマスターできるチュートリアル!【完全版】 - Qiita
                                        • 5歳娘「パパ、余分なpropsいっぱい書くんだね!」 - Qiita

                                          新しい記事もよろしくやで! 5歳娘「パパのReact、めっちゃ遅いね!」 とある平日 娘(5歳)「パパ、今日は何のお仕事してるの?」 ワイ「おお、娘ちゃん」 ワイ「今日はな、ショッピングサイトを作ってんのや」 今日のお仕事内容 ワイ「↓このデザインの通りに、コーディングをせなあかんのや」 娘「なるほどー」 娘「このショッピングサイトで商品を売りたい!っていうお店があったとして」 娘「そのお店の人が、最初にお店の情報を登録するためのページだね!」 ワイ「せやせや」 まずはデザインを眺めてみる ワイ「この店舗登録ページにはなぁ」 ワイ「↑こんな感じの」 ワイ「項目名と入力欄がセットになったパーツが何度も登場するから」 ワイ「そのためのコンポーネントを作ろうかなー、って」 ワイ「そう思ってたとこなんや」 娘「ふーん」 娘「ラベル付きテキストフィールド的なコンポーネントってことだね」 娘「どこまで

                                            5歳娘「パパ、余分なpropsいっぱい書くんだね!」 - Qiita
                                          • ソフトウェアはなぜバージョンアップしなければならないのか - Qiita

                                            はじめに 社内インフラの運用担当者にとってソフトウェアのバージョンアップは地味な割に大変な業務です。 特に社内のオンプレサーバで動いているようなソフトウェアの場合、バージョンアップに伴う諸々の調整をそのソフトウェアを利用している各部署と行う必要があります。 そんなときに「今は忙しいからバージョンアップを先送りしてほしい」「このバージョンはスキップしてもよいのでは?」なんて声が各部署から聞こえてきます。バージョンアップの価値を各部署に理解してもらうのは大変です。 この文章はそんな時になぜバージョンアップしなければならないのかを上司や各部署のマネージャに伝えるために書きます。 ソフトウェアの有効期限は2-5年 まず、第一に、ソフトウェアというものは無限に使えるわけではなく、一定の有効期限があり、それを過ぎると徐々に動かなくなってきます。俗にいう「何もしてないのに動かなくなった問題」です。 なぜ

                                              ソフトウェアはなぜバージョンアップしなければならないのか - Qiita
                                            • シニアなエンジニアの振る舞いとリーダーシップについて - Qiita

                                              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自分はこれまでメンバーレベルのポジションとしてしか働いたことがありません。 ただ、自分と比較して必ずしも技術的に優れているわけではない同僚がインパクトの大きい仕事をしたり、上司やマネージャーの信頼を得たりしていくのを見た経験から、 自分がよりインパクトの大きい仕事をしていくためにはどのような部分が足りていないのかを考えるために、色々と調べたり、考えたり、まとめたりしてみました。 シニアなエンジニアについて ここでは、グレードの高いエンジニアや抽象度の高い仕事を日常的に行っているエンジニアをシニアなエンジニアと呼ぶことにします。 シニアな

                                                シニアなエンジニアの振る舞いとリーダーシップについて - Qiita
                                              • シェルスクリプトで安全簡単な二重起動防止・排他/共有ロックの徹底解説 - 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 シェルスクリプトで二重起動防止やロックをする方法を検索すると、いろいろな方法や書き方が見つかりますが、どれを使えばよいのか、本当に正しく動くのか、不安になりますよね? ディレクトリ (mkdir) やシンボリックリンク (ln) を使った独自実装の例も見かけますが、エラー発生時や予期せぬ電源断、CTRL+C で止めたときなどでも問題は発生しないのでしょうか? まず、ディレクトリやシンボリックリンクを使った独自実装はしない。これを肝に銘じてください。シェルスクリプトでのロック管理はとても難しく、一般的な排他制御の知識に加えて、シ

                                                  シェルスクリプトで安全簡単な二重起動防止・排他/共有ロックの徹底解説 - Qiita
                                                • ChatGPT先生のお陰でネットワークスペシャリストに合格した話 - Qiita

                                                  ※ 直近2年間で高度試験に合格していれば免除 攻略の定石 〜過去問〜 ChatGPTの話題の前に、受験する皆様に絶対に伝えておかねばならないネスペひいては情報処理技術者試験共通の対策定石があります。それは 過去問をやれ です。これに尽きます。 勉強スケジュールを決めるとか目標をどうのこうのとかありますがそれは人によって合う合わないがあります。 しかし過去問をやれだけは全人類共通の対策方法になります。特に午前問題は過去問に100%答えられるなら新規問題の割合は多くないので確実に合格します! 午後問題も、過去問と同じ単語を答えさせる問題が何回か出てくるので、「この単元・単語が好きなんだな」みたいな傾向がわかったりします。それ以上に 「どれぐらいの粒度でどのような観点の回答をすべきか」 を抑えることができるので、具体的な習得目標ができ、「全く過去問を解かなかった人」と比べると大きなアドバンテージ

                                                    ChatGPT先生のお陰でネットワークスペシャリストに合格した話 - Qiita
                                                  • リーダブルテストコード / #vstat

                                                    「リーダブルなテストコードについて考えよう ~VeriServe Test Automation Talk No.3~」で使用したスライドです。 https://veriserve-event.connpass.com/event/243280/ 登壇動画はこちらで公開されています。 http…

                                                      リーダブルテストコード / #vstat
                                                    • Jupyter AIが出た!試した!!すごい!!! - Qiita

                                                      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                                                        Jupyter AIが出た!試した!!すごい!!! - Qiita
                                                      • GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita

                                                        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価す

                                                          GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
                                                        • 最近の海外DDDセミナーを聞いてみたら色々と常識が破壊された - Qiita

                                                          TL;DR 最近の設計志向はイベント駆動がかなり中心になっている とくにDDD界隈がここまでイベント駆動一本槍だとは思わなかった ストーリーを出発点にイベント駆動で設計を組み立てる「イベントストーミング」がかなり多くの場所で事例として取り上げられている はじめに 最近、洋書や動画の講演資料などいくつか海外の情報源に当たることがおおくなり、その中で「結構日本でやられている取り組みとちがうなー」と考えることが多く、一旦そのあたりの差分をまとめておこうかと思いました。 ただの出羽守(あるいは鹿鳴館精神)ではなく、一つの潮流としてこんなのがあるってのを記述できればなと思います イベントが設計の基本線となりつつある、、、のか? まず1つ目に驚いたのが、イベントが設計の中心になっている、そう感じる機会が多かったこと。 ここで言うイベントは、実践ドメイン駆動設計の中でも「ドメインイベント」として実装パタ

                                                            最近の海外DDDセミナーを聞いてみたら色々と常識が破壊された - Qiita
                                                          • 【11万文字越え】プログラミング初心者に贈る即戦力ガイド - Qiita

                                                            目次 1.はじめに 2.VSCodeの拡張機能紹介 3.コーディングのポイント 4.よく使われる英単語一覧 5.エラーとの向き合い方 6.テストで動作確認 7.検索の極意 8.公式ドキュメントに慣れる 9.リファクタリングでさらに読みやすく 10.資料作成で気をつけること 11.Gitで管理 12.よく使うLinuxコマンド一覧 13.仕事の進め方 14.プログラム以外で意識するところ 15.初心者こそ読んで欲しい本 16.まとめ 1. はじめに プログラミングは現代のデジタル社会において重要なスキルです。 AIがコードを書いてくれる時代ですが、それでも人の手によるプログラミングはいまだに必要です。それはAIが完璧なコードを書いてくれるわけではないからです。 この記事では、プログラミングの世界に新たに足を踏み入れた皆さんを全力でサポートします。 VSCodeの便利な拡張機能から始まり、コー

                                                              【11万文字越え】プログラミング初心者に贈る即戦力ガイド - Qiita
                                                            • ライブラリの紹介文でよく見かけるけどいまいち意味が分からない英単語 - Qiita

                                                              ライブラリの紹介ページや GitHub のリポジトリで登場する「割と見るけど意味はよくわからない単語」をまとめてみました 誤りがあればガンガン指摘してもらえると助かります opinionated 意味をググると「[形容詞] 自説を固執する」という謎の和訳が出てきて理解を諦める方もいるんじゃないでしょうか opinionated については色々な記事で紹介されています https://qiita.com/baby-degu/items/7dc4548bf7befc2671f4#opinionated%E3%81%A8un-opinionated https://stackoverflow.com/questions/802050/what-is-opinionated-software プログラミングの文脈に落とし込むと「ライブラリやフレームワークが定義したやり方に利用者(プログラマ)を従わ

                                                                ライブラリの紹介文でよく見かけるけどいまいち意味が分からない英単語 - Qiita
                                                              • 【閲覧注意】イライラ不可避なUIデザイン10選 - 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 人は見た目が9割 皆さん一度はこの言葉を耳にしたことがあるのでしょう。内面がどれほど素晴らしくても、外見がそれに見合わないと、なかなか本当の価値を認めてもらえないものです。 この話は人間だけでなく、アプリケーションにも当てはまります。どれだけ内容が素晴らしくても、見た目がイマイチだったり使い勝手が悪かったりすると、ユーザーに敬遠されてしまいます。(私は以前ネ⚪︎フリからア⚪︎プラに切り替えたのですが、使いにくく感じたため、すぐに元のサービスに戻しました) エンジニアの皆さん、優れた技術力を持ちながら、デザインが原因でユーザー離

                                                                  【閲覧注意】イライラ不可避なUIデザイン10選 - Qiita
                                                                • 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説! - Qiita

                                                                  追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。(コード) オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください! 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説! 未来都市にたたずむサンタクロース(Stable Diffusionで生成) 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア(LAION-2B)で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入

                                                                    世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説! - Qiita
                                                                  • 【AWS】ぼくのかんがえたさいきょうの運用・監視構成 - Qiita

                                                                    AWSのインフラを運用・監視する上で使いやすいと思ったサービスを組み合わせて構成図を作成しました。それぞれのサービスの簡単な説明と類似サービスの紹介、また構成の詳細について説明していきます。 (開発で使用するようなサービスも紹介しますが、あくまでも運用・監視だけの構成です。) 各個人・企業によって環境は違うと思いますし、使いやすいと思うサービスは人それぞれだと思うので、これが正解という訳ではありませんが、参考にしてただければ幸いです。 参考になった教材を紹介した記事も作成しました。是非読んでみてください! 【AWS】さいきょうの運用・監視構成を作成するのに参考になった書籍 インフラエンジニア1年生がプログラミングを勉強するのに使った教材 全体図 こちらがAWSにおける"ぼくのかんがえたさいきょうの"運用・監視構成です。複雑で分かりづらいかと思うので、詳細に説明していきます。最後まで読めばこ

                                                                      【AWS】ぼくのかんがえたさいきょうの運用・監視構成 - Qiita
                                                                    • 新しいメンバーがジョインしたときのAWSトレーニング/ハンズオン - Qiita

                                                                      概要 新しくジョインしたメンバー向けに独自でトレーニングメニューを作成し、最新の情報に追従してアップデートしていくのはコストがかかる面もあります。 AWSは公開されているトレーニングが豊富なので、私のチームではそれを活用しています。良さそうなハンズオンを適宜さがしてきて「作ったものを説明&デモ」「手順の存在しないオリジナル追加課題」という工程を加えています。 今のところ省力で効果的と感じているので、流れやハンズオンの探し方をまとめてみました。 流れ 経験や勉強していることを改めてヒアリング。担当予定のシステムのアーキテクチャを説明し、理解度をお互いに確認。 レベルと補完しておきたいサービスに応じたハンズオンを探す トレーニングの実施 ゴールの設定 フェーズ① ハンズオンを一通り完了させる 作ったものをデモを交えて説明&QA。 ゴールの設定 フェーズ② フェーズ①で作ったものに対してオリジナ

                                                                        新しいメンバーがジョインしたときのAWSトレーニング/ハンズオン - Qiita
                                                                      • データサイエンス系チートシートを網羅してみた - 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 この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX(旧Twitter)を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の

                                                                          データサイエンス系チートシートを網羅してみた - Qiita
                                                                        • 【図解】Python基礎64選 - Qiita

                                                                          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                                                                            【図解】Python基礎64選 - Qiita
                                                                          • 「住所は英数字もすべて全角で入力してください」はなぜそうなったのか - Qiita

                                                                            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Webサービスのフォームに住所を入力するとき、丁目や番地などを入れる欄について、数字やハイフンを全角で書かなければいけない「全角縛り」をやっているフォームをよく見ます。半角文字を入力してしまってエラーになったり、咄嗟に変換方法を思い出せなかったり、全角と半角の見分けが付きづらかったり、「全角縛り」であることが明示されていなかったり、「ハイフン」としてどの文字を使うべきかわからなかったり……と、鬱陶しさを感じることが多くあります。 「住所は全角のみ」(数字やハイフンも絶対に半角を受け付けない)という仕様がどういう経緯で生まれて、どう広まっ

                                                                              「住所は英数字もすべて全角で入力してください」はなぜそうなったのか - Qiita
                                                                            • ディープラーニングを学び始めた方へ 東京大学/松尾豊教授の動画 - Qiita

                                                                              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 ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学/松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 #2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです(もちろん日本語です

                                                                                ディープラーニングを学び始めた方へ 東京大学/松尾豊教授の動画 - Qiita
                                                                              • 機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita

                                                                                はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか? 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね! 最初は予想するだけで楽しかったのですが、**『負けたくない』**という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います! 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります

                                                                                  機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita
                                                                                • マクドナルドで一日分の栄養を取れる組み合わせを計算したら衝撃の結果に - Qiita

                                                                                  コレステロールは最低摂取基準量はないので0としています(実はこれが伏線になっている)。 そして目的は、一日必要な栄養素を満たす最もカロリーの低い商品の組み合わせとします。金に糸目はつけません。健康第一! 解く 商品の数が96個、栄養素の数が16個なので、とても人間の手では解けません。そこでコンピューターの力を借ります。幸いPuLPというPythonで無料で利用できるソルバーがあるので、これで計算します。ちなみにExcelにもソルバーが搭載されていますが、この程度の数の決定変数でもエラーになって計算できませんでした。 # Import PuLP modeler functions from pulp import * # A new LP problem prob = LpProblem(name="mac", sense=LpMinimize) # Variables AA = LpVar

                                                                                    マクドナルドで一日分の栄養を取れる組み合わせを計算したら衝撃の結果に - Qiita

                                                                                  新着記事