プロジェクトにおける見積もり方法の種類と比較 - Qiita
例えば要件定義の期待値は、上記の計算式に当てはめると (0.5 + 4×1 + 2) / 6 = 1.17時間になります。 類推見積もり 具体例 「Aという機能を持ったシステムを開発するのに、前回は3ヶ月かかった。今回のシステムも機能が似ているので、今回も3ヶ月程度で開発できるだろう。」 特徴 過去の類似プロジェクトのデータに基づいて見積もるため、迅速に概算を出すことができます。 （これ、実はみなさん日常で何気なくやっているのではないでしょうか？？） 注意点 今回のプロジェクトと過去のプロジェクトが完全に同じであるとは限らないため、誤差が生じる可能性があります。 ボトムアップ見積もり 具体例 システム開発プロジェクトの場合 要件定義：1週間 設計：2週間 プログラミング：4週間 テスト：2週間 総合計：9週間 特徴 プロジェクトを細分化して見積もるため、より詳細で正確な見積もりが可能です。
結局 Git のブランチ戦略ってどうすればいいの？ - Qiita
1つのIssueが大きくなると1 Pull Requestで大量の差分が発生します。 そうなるとレビュワーに負担がかかり、コンフリクトの可能性も高まり、コードレビューを効率よく進めることができません。 このINVEST原則を守ることでチームはより効果的に作業を進め、柔軟に対応して開発を進めることができます。 Git Flow Git Flowは5種類(main, hotfix, release, develop, feature)のブランチを運用するブランチ戦略です。 2010年に提唱された有名なブランチ戦略です。 オンラインサービスのように継続的デリバリーするコードを想定して作られた戦略ではないです。 main ブランチ 常にリリースできる状態を保つ hotfix, develop へ切り出す このブランチへの直pushはNG hotfix ブランチ バグ修正など緊急時に対応するためのブ
【AWSコンテナ入門】簡単なPythonアプリをECSにデプロイしてみよう！ - Qiita
この記事は何？ 最近、生成AIブームで「Pythonの簡単なチャットアプリを作ってみる」機会が増えたのではないでしょうか。 特に、Streamlitという便利なライブラリを使えば、Reactなどが書けなくても簡単にフロントエンドをPythonで作ることができます。 開発端末のローカルやCloud9などでこれを動かすのは簡単なのですが、いざ他の人にも使ってもらおうとするとクラウド上にデプロイする必要があります。 しかし、アプリをコンテナに固めてAWSにデプロイ！ といった王道の作業をGUIで分かりやすく解説する記事が意外と少なかったので、初心者向けハンズオンとしてまとめてみます。 ハンズオンの概要 作成するアーキテクチャ 作業環境 端末：Macbook（Appleシリコン） ブラウザ：Google Chrome コードエディター：VS Code Python：3.9以降のバージョン 注意事項
紙っぽいかわいいWebサイト作りたい - Qiita
かわいいWebサイトが作りたい Web上でグラフィックデザインっぽい表現をしてるサイト大好き！ 思いついたら追加する 「版ズレ」風 版ズレ ＝ 印刷の際に、色の版がズレて出力されてしまう現象。（アナログっぽい雰囲気を出すために、あえてズレているように見せるデザイン手法として使ってます） 一番上のレイヤーに紙っぽいテクスチャを乗せて乗算かける 後ろのテキストはaria-hidden="true"でスクリーンリーダーに読み上げられないようにする （疑似要素でやりたかったけど乗算上手くいかなかった・・） ▼ HTML <div class="hanzure"> <img src="紙っぽいテクスチャ" alt=""> <div class="hanzure01"> <p class="front">版ズレ風の表現</p> <p class="back" aria-hidden="true">版ズ
IT契約入門〜雇用契約、請負契約から準委任まで - Qiita
この記事は？ 著者は、エンジニアにとって最も大事なものの一つは契約であると考えます。なぜなら、契約によって我々はお金を得ることができ、労働対価を受け取って生きていくことができるからです。プロジェクトにおいてトラブルが発生すると、契約はメンバーを守ってくれるものになります。したがって、雇用契約、請負契約、準委任契約など何の契約であっても隅々まで確認し、不利にならないようにしないといけません。社員であれば誠実に職務に向き合う必要があります。請負契約であれば対価を得るために納品する必要がありますし、準委任契約であれば善管注意義務を背負いプロとして日々業務を行なっていく必要があります。一方で、著者は長くにわたって業務委託契約でパートナーとして参加してくださっているエンジニアたちと長らく協働してきた経験がありますが、ユーザーとしてもベンダーが妨害要素なく働けるように、協力義務を果たす必要があります
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
kindle unlimitedで無料で読める超良書45選【2024最新版】 - Qiita
はじめに こんにちは！kindle unlimitedヘビーユーザーです。 kindle unlimitedは定額料金で、登録されている書籍が読み放題というサービスです。 今回はその中で私が読んだ書籍から、おすすめのものを紹介します。 現在は1ヶ月の無料体験もできます。 これを機にぜひ良書を1ヶ月で読破してみてはいかがでしょうか。 ※この記事はAmazonアソシエイトに参加していません。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 kindle unlimitedで無料で読める超良書45選 さっそく紹介していきます。以下のカテゴリに分けてみました。 ・ビジネス・実用書 ・健康・メンタルヘルス ・エンジニアにおすすめ
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の
Python だけで作る Webアプリケーション(フロントエンド編)ーはじめに - Qiita
お疲れ様です。 今日からは「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」について部分いたします。 はじめに 設計方針 共通部分の作成 ログインページ 商品一覧ページ 商品詳細ページ カートページ 注文一覧ページ 注文詳細ページ まとめ 今回は10の記事に分けて投稿するようにします。 今日は「はじめに」について部分いたします。 なぜ本書を書いたのか 本書は主に以下のような方を対象にしています。 Web アプリケーションの構築経験がない新米エンジニア Python はかけるが、HTML/JS/CSS が苦手な Pythonista 細かい UI の設定はせず、検証・デモ用の Web アプリを短期間で作りたい開発チーム どうやって作ったか 対象読者の悩みを解決するために、次の 3 つの要素が必要と考えました。 Web アプリケーションの基礎知識 参考にしてもらえる品質
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
ガントチャート（JSライブラリ： jquery.ganttView）をカスタマイズしてみた（１行に複数タスク） - Qiita
はじめに 今となっては古のJSライブラリ 上記ライブラリのスケジュール管理オブジェクトを１行内に複数配置するカスタマイズをしてみたので、勘所をメモ書きしておきます。 ニッチな内容だけど、誰かの参考になれば幸いです。 スタイルシートの追加 標準の管理オブジェクト（チャート部に置くスケジュール線） div.ganttview-block { position: relative; height: 25px; background-color: #E5ECF9; border: 1px solid #c0c0c0; border-radius: 3px; -moz-border-radius: 3px; -webkit-border-radius: 3px; } div.ganttview-block-cells { position: relative; height: 25px; } div
【閲覧注意】イライラ不可避なUIデザイン10選 - Qiita
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 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れを招いていませんか？そうならないよう
Gmailが2024年2月から(大量)送信者に求めてることが分からない闇への防衛術(前編) - Qiita
メールの世界にGmailさんが新たな闇を投入 (インターネットの)メール受信・送信は闇あふれる世界だと思うのですが(*1)、そこに 2023年10月7日、新たな闇要素をGmailさんが投げ込んでくれました。（正しくは2023/12月頭現在、闇がモリモリ増えてる。補足①②参照） (*2 最下部キャプチャあり) えーと、「1日あたり 5,000 件を超えるメールを送信する送信者」はこの事項を守ってね……とあります。要件と書いてあり、2024/2/1から実施と急なうえに、項目が SPFとDKIMの設定 逆引き 迷惑メール率 メール形式 Gmail の From: ヘッダーのなりすまし ARC DMARC ダイレクトメールの場合(……なんとかかんとか) 登録解除 と9個もある。 何これ……？と様々な人を戸惑わせています。 インターネットにつながっているそこそこの規模の組織は、1日あたり 5,000
2023年度版フロントエンド開発環境構築徹底解説 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2023の1日目の記事です。 はじめに 2023年最新のフロントエンド開発環境についての紹介記事です。 分野別に、おすすめツール群と、その特徴などを紹介していきます。 デファクトスタンダードとみなせるようなツールや、最近盛り上がりを見せているものなどをラインナップしました。 これからフロントエンド開発を始めたい人はもちろん、長くご経験のある人にもプラスになる情報がきっとあるため、ぜひ参考にしてもらえると嬉しいです。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド開発おすすめツール集 エディタ エディタやIDEは好みの問題も大きいので、メジャーなものを簡単
【ChatGPT】ファインチューニングをわかりやすく解説 - Qiita
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。当日は記事内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 以下の記事内容とセットで実施する予定です。以下の記事がメインでこちらの記事がサブというアジェンダとなります。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にか
LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita
現在，34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr
サーバー構築の練習ができるLinux学習サイトInfraAcademy(インフラアカデミー) - Qiita
こんにちは、 InfraAcademyというLinuxやネットワークの学習サービスを作成しております、ryuと申します。 サーバー構築が練習できるLinux学習サイトInfraAcademyについてご紹介します！ シミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができる InfraAcademyでは、Linuxのシミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができます。 今までは、VirtualBoxで学習を進めていた人も多いでしょう。 私自身もVirutalBoxでサーバーの学習をしていました。しかし、環境構築に時間が掛かります。特に、複数台の連携したサーバー構築の準備に時間がかかりました。 しかし、InfraAcademyではそのような手間は一切かかりません！ 関連記事:インフラ学習におすすめのサイトInfraAcademyとは？ 環境の準備が１クリック Linuxの環境準備は1クリックで完了です！
パスキーに入門してみた話 - Qiita
久しぶりの投稿です。 はじめに 昨今、様々なサイトがどんどんパスキーに対応しはじめてきました。 まだまだパスキーがデフォルトになっていくには時間が掛かりそうですが、どのような仕組みでパスキーを実装するのか、早めにキャッチアップしておくのも悪くないと思い、パスキーについて色々と調べてみました。 パスキーとは？ パスワードの代わりに、自分の持つデバイスによる生体認証やパターンを用いて認証を行う方法のことです。 次世代認証技術であるFIDO（Fast IDentity Onlineの略で、「ファイド」と呼びます）を使った認証方式（詳細は後述）で、Apple、Google、MicrosoftがFIDOを普及させるために命名したブランド名になります。 FIDOとは？ 脆弱なパスワードは安全ではありません。 2段階・2要素認証を採用してもそれを有効にするユーザーは少なく、昨今では2段階認証を突破する攻
GPT-4V: 驚きを隠せない進化！凄すぎて"ズキズキワクワク"が止まりません！！！ - Qiita
この記事で行なっていること 凄すぎて”ズキズキワクワク"が止まりません はじめに ついこの間、ChatGPTは2022年1月までの情報を学習した、というい発表がありましたが、さらに今回のアップデートで 画像解析機能(GPT-4V) が追加され、アップロードした画像を使った新たなタスクの実行が可能になってます。そして、それが凄すぎます 衝撃的な投稿 まずはこちらの衝撃的な投稿をご覧ください。 動画は自転車の画像と共に「サドルを下げる手助けをしてください」で始まります。 ChatGPTからレコメンドが返ってきますが、それに対して、質問者は追加で ポイントになりそうな部分を拡大してアップロード マニュアルと自分の持っているツールの写真もアップロード します。 その結果、その質問者は、サドルを下げることに成功！そんな内容です。 自分の環境で、画像解析機能(GPT-4V)を使えるのか？ さて、画像解
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
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