はじめに 私のチームは、リモートワーク中心の開発チームです。 そのチームに新人が配属された時に、私のチームで行っている新人育成のプラクティスのうち、比較的ユニーク(だと思っている)プラクティスを抜粋して紹介します。 少しでも参考になれば幸いです。 リモートワークの知見を説明 新人に対して、チームで行っているリモートワークを快適に行うための知見を紹介しています。 特に、「今から通話いいですか」をすっ飛ばしてビデオ通話を開始する文化であることを共有します。 詳細は以下を参照ください。 インセプションデッキの説明 インセプションデッキとは、プロダクトづくりに関わるメンバーが各々の意見を持ち寄って共通認識をつくり出すための大事な質問に対してメンバー皆で議論して決めた回答です。 詳細は以下を参照ください。 インセプションデッキ | Agile Studio 私のチームでは、以下のテンプレートを利用し

ER図とは? ER図もしくはERDとは "Entity Relationship Diagram"のこと DB設計において 「テーブルとテーブルを線でつなぎ、中身の種類と関係性見やすくしたもの」 と思っていただければ大丈夫です。 プログラミング学習者の方であればどこかで”鳥の足”みたいな先端で図表が結ばれたものを見たことがあるかもしれません。 それがERDもしくはER図。 簡素なものですがたとえば下のような図です。 ER図のリレーション表記法一覧 これだけだと少しわかりにくいかもしれないので簡単な例をいくつかみてみましょう。 例1: １ 対 多 ユーザーログイン機能とツイートが出来る簡単なアプリケーションがあるとします。 データベースにはusersテーブルとtweetsテーブルの２つのテーブルが下図のようにあります。 このテーブル間の関係性としては1対多となります。 user→→tweet

ミライトデザインアドベントカレンダー3日目です。 ミライトデザイン Advent Calendar 2021のカレンダー | Advent Calendar 2021 - Qiita 昨日は@tkek321さんのKeycloakでOIDC認可コードフローをやってみる記事でした。 OIDCを実際に動かしながら勉強できるので、凄く頭に入ってきやすい良記事でした！ 本日は、MySQLに関して最近自分が勉強したことを記事にさせていただきます。 概要 MySQL 8.0.18からEXPLAIN ANALYZEが導入されました。 PostgreSQLでは昔からある機能ですが、MySQLに導入されたのはつい最近のことです。 この記事ではEXPLAIN ANALYZEの読み方について、自分が学んだ内容をご紹介できればと思います。 EXPLAIN ANALYZEってそもそも何？ その前にEXPLAINって何

ChatGPT Plus で使える Code Interpreter でのグラフ描画と PowerPoint のスライド化（ダウンロードできるファイルの生成）PythonChatGPTChatGPTPlusGPT-4CodeInterpreter はじめに 先ほど、ChatGPT の Code Interpreter を軽く試した流れ（＋関連情報）を記事にしたのですが、その後に試したことも記事にしてみます。 ●ChatGPT Plusユーザー向けの Code Interpreter で QRコード生成を試す！（Pythonの qrcode パッケージを使用した処理） - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/89a944fc9125ee6b8426 この記事で紹介するのは、グラフ描画と、ダウンロードが可能な PowerPoint のファイルの生成です。

こんにちは、こちらはLinc'wellアドベントカレンダーの1日目です。 皆さんはDBに対して書き込みが発生する関数のテストをどのように行われているでしょうか？ 私はgolang初心者どころかサーバサイド初心者なので、最適解が全くもって分からなかったのですが、いろいろ調べた末「こんな感じで用意すると良さそう」というテスト環境・書き方に落ち着いたのでそれをここに記します。 同じ悩みを持った方に判断基準を提供できるような記事になっていると嬉しいです。(あわよくば強い人からのフィードバック待ってます) はじめに: どんなテストを書きたいのか はじめに要件をクリアにするためにどんなテストを書きたいのかの具体例を書きます。 ただ今私はECサイトの開発をしていて、その中で定期購入の仕組みを作っています。 定期購入はユーザが定期購入を申し込んだ際に「次にどの日付にどんな商品を購入するのか」というデータを

概要 今回はMySQLを使用して、作成したテーブルのカラムのデータ型でtime.Time型を指定した際の注意点を共有します。 前提 ディレクトリ構造 . ├── models │ ├── base.go │ └── users.go ├── docker-compose.yml ├── Dockerfile ├── go.mod ├── go.sum └── main.go

string? byte? rune? 最近LeetCodeというサイトにあるコーディング問題をGoでちまちま解き進めている。 コーディング問題では普段はしないような処理を書くことがあるが、その中で意外にも詰まってしまったのが「文字列を一文字ずつ読んでいく」というものだった。 具体的にはstringにインデックスでアクセスするとbyteが取得でき、rangeでループするとruneが取得できるという点で混乱してしまった。printlnすると謎の数字が出てくるし一体何なんだっけ？という感じだ。 s := "abcde" for i := 0; i < len(s); i++ { b := s[i] // byte fmt.Println(b) // 227, 129, 130... } for _, r := range s { // rune fmt.Println(r) // 12354,

はじめに みなさん、デジタル庁のサイトはご覧になったことはありますか？今話題のデジタル庁です。 こちらが2023年6月現在のデジタル庁のサイトです。やばくないですかこれ？最初見たときこれ「やっばw」と思いました。これからこのサイトのやばさを語っていきたいと思います。 洗練されたシンプルさ、そしてデザイン 僕は最初見たときびっくりしました。「なんてシンプルで見やすいんだ！」官公庁のサイトですよ？官公庁のサイトといえば、細かい字がずらっと並んで見づらいイメージでしたが、デジタル庁のサイトはとことんシンプルさを追求して見やすくしてます。フォントもNoto Sans JPを使われててとても読みやすい。黒も #000 でなく見やすい色になっている。 やばいですねこれ。 そしてこのレイアウトを見たとき、余白のおかげでとても見やすいなと思いました。そこでChrome Dev Toolでレイアウトを見てみ

Github Actionsとは メタップスアドベントカレンダー8日目の記事です。 私が携わっているプロジェクトでは、CIツールとしてGithub Actionsを利用しています。Github Actionsでは、Jobと呼ばれる小さな単位を組み合わせて、一連の自動化処理であるWorkflowを作成します。Workflowはリモート・リポジトリへのプッシュやプルリクエスト作成をトリガーとして起動します（cronのような書式設定で定期実行もできるようです）。Jobの処理順序や、起動トリガーはYAMLファイルで定義し、所定のディレクトリ（.github/workflows）へ設置します。1つのリポジトリには複数のWorkflowを定義可能です。本記事では、プログラミング言語Goのプロジェクトで、ビルドやテストをGithub Actionsを使って自動化してみたので解説を行います。 設定ファイル

こんにちは。モロと申します。 実は数年前警察のお世話になり、数年裁判等をやって、昨年晴れて無罪放免となったのですが、そういえばその後どこにも情報をまとめていなかったことに気が付きました。 正直にいうとまったく気の進まない作業ですし、数年間これにかかりきりだったこともあり「わざわざまとめなくても誰でも知ってることでは……？」みたいな気持ちもあります。 とはいえ冷静に考えると大抵の人は一生関わり合いになることのない知識で、お世話になった界隈に対して何も残さないのも不義理という感じがしたため遅ればせながら筆を執らせていただきます。 はじめに 当記事は、実際に警察のお世話になり、数年間弁護士の方にご指導いただきはしたものの、あくまで法律の専門家でも何でもない一エンジニア（というか多少エンジニアリングをかじったデザイナー）によるもので、第三者による監修等もなされていません。 実体験に基づいて少しでも

先日、革新的な画像の異常検知（SAA）が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※　SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習（正常）データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾

0. 背景 「ゼロから作る Deep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を手にニューラルネットワークの勉強をしていたのですが、5章・誤差逆伝播のAffilneレイヤの逆伝播の式変形の理解に時間がかかったので、小さな次元で計算してみました。その過程を自分の備忘録的に記述します。 目標としては、低次元ながらも次の式が成分計算で求められることとします。（$T$は転置行列を意味します） \begin{align} \frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{X}}　&= \frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{Y}}\cdot \boldsymbol{W}^T　 \\ \frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{W}} &= \boldsymbol{X}^

今回やりたかったこと 目標：ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成 するにはどうしたらいいのか、ChatGPT のハードルとかコツとかを知りたい。 ※最終的なプロンプトの入力と出力の全文は本ページ下部に貼り付けてます。 作ったもの概要 保険組合のウォーキングイベントの会社内の3チームの歩数進捗の slack への自動投稿 bot を作成しました。 処理は大きく2つに分かれています。 ウォーキングイベントサイトから歩数をスクレイピング＆スプシへアップロード スプシの GAS で投稿文字列作成＆ slack へ自動投稿 今回 ChatGPT でやったのは1の方です。 2は前回半年前開催分のコードをほぼそのまま流用しました。 運良く（？）今回のタイミングでウォーキングイベントのサービスサイトが変わり、 HTML がまるっと変わり1のスクレイピングコードは作り直しが必

はじめに こんにちは、kenです。 GWに「暇だな～～、こんな日はVS Codeの公式ドキュメントを読むか！w」と思って何気なく読んでたらデバッグに関して知らない機能がいくつかあったので、今回はそれをご紹介したいと思います。 おそらく今から紹介する機能はあまり知られてないと思います。もし全部知ってたらVS Code完全理解者なので誇ってください。（！？） 以下に記載する内容はVS Codeの公式ドキュメントのDebuggingという章を参考にしています。 注意 これから紹介する機能は言語によって使えたり、使えなかったりします。 今から紹介する機能のデモはすべてPythonで行おうかと思ったのですが、上記の理由からPythonではサポートされていない機能についてはJavaScriptやC++で代用しました。 デバッグで使える便利な機能 ログポイント機能 行を指定しログポイントを追加すると、そ

ゴールデンウィークのはじめ（4月29日）に投稿された以下のツイートですが、5月7日20時において、1,938.8万件の表示ということで、非常に注目されていることが分かります。 我が名はアシタカ！スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた。どうすればよい！ pic.twitter.com/e26L1Bj32Z — スタバでMacを開くエンジニア (@MacopeninSUTABA) April 29, 2023 これに対して、私は以下のようにツイートしましたが、 これ入社試験の問題にしようかな。『スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた』と言う事象に至る現実的にありえる脅威を説明せよ。結構難しいと思いますよ。 https://t.co/LH21zphCTV — 徳丸 浩 (@ockeghem) April

あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件： 【前提条件や決まりごと】 # 入力文： 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件： ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文： Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは？、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方（YAMLファイル）、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください

作りたい機能 PCやスマホから特定のデータベースにデータを蓄積する機能 ※データの例としては収支や勉強時間 設計上の要望 AWSを使用してAPIとして使用したい コマンドから手軽に使用したい Docker上で動作させたい 手軽にコードを更新できる仕組みとしたい これが現在のファイル構成 設計上の要望を叶えようと作成したプロジェクトのファイル構成は以下の通りです 一部のファイル(折りたたみがあるファイル)に関しては記載例を載せています github workflows deploy.yaml：Lambdaへのデプロイを自動化する name: AWS Lambda Deploy on: push: branches: - [ここに指定したブランチにコードがプッシュされると、このワークフローが発火する] jobs: deploy: runs-on: ubuntu-latest permissio

こんにちは！逆瀬川 ( @gyakuse ) です！ きょうは発表があったばかりのChatGPT Pluginについて紹介していきたいと思います。 ChatGPT Pluginとは かんたんに言ってしまうと、ChatGPTの能力を拡張するためのプラグインです。よくわかりませんね。 わかりやすくいうと、 「来週の土日に旅行いきたいんだけど2万円以下で適当にいいとこ見繕って予約しといて」 「ｱｲﾖｰ」 みたいなことができるやつです。 もちろんこれらはChatGPTのAPIを用いてもできましたが、これを容易に実現する手段として提供されました。 BingGPT (正式名称New Bing) のように検索して回答してくれたり、会社の文章群をもとに質問回答してくれたり、 商品を注文してくれるなどのアクションを行う機能が追加された、と理解しておくとよさそうです。 これはまだWaitlistであり、今後公

話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 生成AIカンファレンス 〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 日時：5月8日(水) 10:00-18:30 形式：オフライン・オンラインのハイブリッド開催 場所：東京大学伊藤謝恩ホール（オンライン参加の方は配信URLをお送りします） 参加方法：下記イベントページより申込 ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）