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  • バックエンド開発の基本を理解するために必要な10の知識 2022年版

    はじめに バックエンドエンジニアは、プログラミングの中で特にイメージがわきにくい分野である。簡単に言えば、バックエンドエンジニアはユーザから見えない部分にあるシステムである。(例えば、ユーザ認証やデータベース設計・操作・運用などが例として挙げられる) 例えば、ECサイトを運用する際に、ユーザから見えるUIだけを作っても作動しない。バックエンドになるシステムの構築も必要なのだ。 今回はバックエンド開発を理解する上で必要な10の知識を徹底解説する。その中で、個人の見解に過ぎないが初心者にオススメのバックエンドのフレームワークを3選紹介する。あくまで一個人の見解に過ぎないが、今回の記事を通してバックエンドの学習方法またはその魅力を十分に理解していただければ非常に幸いである。 本題に入る前に、本記事における「バックエンド」はあくまで認証やデータベースなどシステムやソフトウェアの裏側で動作しているも

      バックエンド開発の基本を理解するために必要な10の知識 2022年版
    • 2025年5月22日、私が生成AIとともに生き残るために考えていること(2025年6月30日更新)

      はじめに 長いことAIや生成AIについてパラパラパラーっと書いてきましたが、とにかくAIや生成AIは主語が大きすぎるので1つのテーマで1つの記事を書いていくだけでは時間がいくらあっても足りなくなってきましたし、MicrosoftやGoogleをはじめとした企業がどんどん新しい概念を作っていくので、いよいよついていくのがしんどくなってきました。 普段生成AIを活用する分には今のところ困っていないですし、普通の人は仕事で使わないこともあり、AIと会話したり給与支払明細書や源泉徴収票に何が書いてあるかぐらいでしか役に立たないこともあると思うので、別にこんなことを考えなくてもいいのですが、早めに考えておけば働かなくて済むことが増えるので考えるようにしています。 なので特にソースや根拠を示さずに詳しい解説もなく、私が生成AIとともに生き残るために考えていることだけをまとめて記事にしたいと思います。

        2025年5月22日、私が生成AIとともに生き残るために考えていること(2025年6月30日更新)
      • LocalStack でローカル環境に EC2 と RDS を用意する - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部

        1 EC2 1-1 〇  立てられた。 1-2 △✕ 設定値は登録されるが、期待したような通信制約はなさげ。 2 RDS 2-1 〇 立てられた。 Aurora Postgres, MySQL 2-2 〇 EC2 と通信できた。 私が実行した環境は以下の通りです。 環境 ・Windows 10 ・WSL 2 ・Ubuntu 20.04.4 LTS ・docker 20.10 ・docker-compose 2.11 ・LocalStack 1.1 準備 LocakStacl を Pro 版で立ち上げる 前提としてProの申し込みが必要です。 Proを使うためにはアカウントを作ってログインし、 Account → Subscriptions でProのトライアルを選んで進むとAPIキーが発行されます。特にクレジットカード等の入力は不要でした。 次に LocalStack を Pro で立ち上

          LocalStack でローカル環境に EC2 と RDS を用意する - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
        • 自動運転ソフトウェア「Autoware」の開発に取り入れている、様々な自動化の仕組み

          はじめにこんにちは、TIER IVでオープンソースの自動運転システム「Autoware」の開発をしている三宅です。現在は主に開発環境周りを担当しており、効率的な開発プラットフォームを目指して日々改善を重ねています。 前回のブログ記事では、Autowareのコンセプトやリポジトリ構成について説明しました。 今回は実装面の詳細として、以下のような様々な自動化の仕組みについて解説します。 自動化のためのプラットフォーム開発環境構築の自動化Continuous Integration (CI) による品質管理の自動化リリース作業の自動化ドキュメントサイト周りの自動化複数リポジトリ管理の自動化自動化のためのプラットフォームAutowareはGitHub上でソースコードを管理しているため、GitHub公式のGitHub Actionsを使用しています。Publicリポジトリに対しては無料で使えるので、

            自動運転ソフトウェア「Autoware」の開発に取り入れている、様々な自動化の仕組み
          • RAGを自分の手で作って理解する(1)ベクトル検索の仕組みをvibe-localとSQLiteの300行で体験する #VibeLocal|白井暁彦 aka しらいはかせ

            RAGを自分の手で作って理解する(1)ベクトル検索の仕組みをvibe-localとSQLiteの300行で体験する #VibeLocal 「RAGとは何なのか」これを3万文字ぐらいのブログで解説してみたのだけど、あまりに長すぎるので分割します。 はじめに「RAG」という言葉をよく聞くようになった。Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成。LLM に外部知識を与えて回答精度を上げる技術だ。 しかし、多くの人にとって RAG は 「わかったつもり」 の技術ではないだろうか。「ベクトル検索で関連文書を取得してプロンプトに注入する」── 説明はできる。でも、ベクトルの中身を見たことがあるか? SQLite を開いて embedding の BLOB を覗いたことは? コサイン類似度を自分の手で計算したことは? 商用サービス(Pinecone、Weaviate、Op

              RAGを自分の手で作って理解する(1)ベクトル検索の仕組みをvibe-localとSQLiteの300行で体験する #VibeLocal|白井暁彦 aka しらいはかせ
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