45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
「AWSが分かっていない」のではなく、コンピュータサイエンスが分かっていなかった - Qiita
はじめに ◆この記事は何？ 焦ってAWSの勉強をするよりもコンピュータサイエンスの基礎を勉強してからの方がよかったという私の経験を紹介する記事です ◆対象は？ AWSの勉強をしている方 特に若手 ◆この記事のねらい AWSの勉強効率を上げる 先に結論 AWSの勉強に時間がかかったのはコンピュータサイエンスの基礎ができていなかったから コンピュータサイエンスの基礎を勉強してからの方が、圧倒的に効率が良い 遠回りに見えるが、近道だと考える 急にAWSを勉強した 新卒1年目からデータサイエンティストとして働いています。 急にAWSが必要になったので、急いでAWSの勉強をしました。 結果的には、「AWS Certified Cloud Practitioner」「AWS Certified Solutions Architect - Associate」を取得しました。 当時は知らない用語ばかりで
祝🎉 POSIX.1-2024 (Issue 8) 改定！16年ぶりの大幅改定でシェルスクリプトはどう新しくなるのか？ - Qiita
FreeBSD では 2024-05-31 に 200112 から 200809 への変更がようやく行われました（一度間違えて 200808 と書いてしまっていますが）。 https://cgit.freebsd.org/src/commit/?id=2e30926a68 https://cgit.freebsd.org/src/commit/?id=6e0278408e macOS は FreeBSD のユーザーランドのコマンドを使用しているため、そのせいで 200112 のままだった可能性も考えられますが、シェルやカーネルは FreeBSD のものではないため、FreeBSD が変更になったからと言って macOS が更新されるとは限らないでしょう。Solaris 10 と 11 ではディレクトリごとに準拠バージョンが異なるバイナリが配置されており以下のようになります。Solaris
なぜ顧客は「本当に欲しいもの」を言ってくれないのか？ - Qiita
ある日の我が家 ワイ「う〜ん・・・」 ワイ「どないしたら実現できるんやろなぁ・・・」 娘（8歳）「パパ、どうしたの？」 ワイ「おぉ、娘ちゃん」 ワイ「いやぁ」 ワイ「実は、面白いアイディアを思いついてな？」 娘「へぇ、どんなアイディア？」 ワイ「AIと連携した技術記事投稿サイトがあったら面白いんちゃうかな、って」 娘「何だか、フワッとしたアイディアだね」 娘「よく分かんないけど、パパが自分で作ってみたら？」 ワイ「いや、ワイはフロントエンドしかできへんから」 ワイ「記事投稿サイトはちょっと、作る自信ないわ」 ワイ「サーバサイドとか、データベースとか」 ワイ「よう分からんし」 娘「じゃあ、私が作ってあげるから」 娘「要件を教えてよ」 ワイ「AIがいい感じに記事をアレしてくれるサイトや」 娘「いや、だからフワッとしすぎなんだって」 娘「そのサイトを作りたいと思ってるのは、パパなんだからさ──」
工数管理というものを理解する - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 はじめに 工数管理はプロジェクトの成功に欠かせない要素です。工数を正確に見積もり、管理することで、プロジェクトの遅延を防ぎ、クライアントやプロジェクトメンバーの信頼を得ることができます。 本記事では、工数見積もりの重要性とその手法、そして失敗しないためのポイントについて書きたいと思います。 「もっとこうした方が良いよ！」 や 「うちの会社ではこの様な考えで取り組んでます！」 があればぜひコメント欄で教えていただけますと幸いです。 工数とは？ プロジェクトや業務を完了するために必要な作業時間のことを指します。 「人日」 や 「人月」 と呼ばれており、1人日は8時間、1人月は160時間（1日8時間、平日20日稼働）で表現するケースが多
【2024年度】エンジニア向け研修資料まとめ - Qiita
はじめに 本記事では無料で公開されている企業のエンジニア向け研修資料をまとめました。 近年では、多くの企業が新人向けの研修資料を公開しています。これらの資料は内容が充実しており、初心者から中級者まで幅広いレベルの学びを得ることができます。さらに、資料の作り方も参考になるため、勉強会で発表する人や企業の研修担当者にとっても貴重な情報源となっています。 本記事では様々な企業のエンジニア向け研修資料をまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください！ 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。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を幅広く確認したい方 エンジニアとして初級から中級レベルの方 独学で学んでいる方 今後研修資料
面接官「0.1 + 0.2 == 0.3 が成立しない理由を説明せよ」 - Qiita
なぜか これは、計算機が浮動小数点数を2進数で表現する際に、特定の小数は正確に表現できず、誤差が発生するためです。10進数の0.1や0.2は、2進数では無限に続く循環小数となるため、これらの数値を正確に表現することができません。その結果、0.1 + 0.2 は 0.3 と等しくならないことがあります。 小数点以下の数値→2進数へ変換する方法 CSを修めていればご存知方と思いますが、復習します。 小数点以下の数値を2倍する 結果の整数部分を取り出し、それを2進数の桁として記録する 小数部分だけを次のステップに持ち越す 小数部分が0になるか、所定の精度に達するまで1〜3を繰り返す 0.1 × 2 = 0.2 整数部分: 0 小数部分: 0.2 0.2 × 2 = 0.4 整数部分: 0 小数部分: 0.4 0.4 × 2 = 0.8 整数部分: 0 小数部分: 0.8 0.8 × 2 = 1.
VSCode で clangd を使って、賢いC++インテリセンス環境を整える - Qiita
VSCode の標準のC++インテリセンスでは、簡単なコード補完などや、構文が間違ってるなどのエラー表示はリアルタイムに出来ますが、警告などはリアルタイム表示出来なかったり、その他コーディング時に行ってほしい賢い機能が不足しがちです。 例えば以下のコードは、セミコロン忘れなどのエラーは表示してくれますが、未初期化変数の f などはコンパイル時に警告がちょろっと出るだけで、見落としてしまいます。 #include <iostream> using namespace std; int main(){ int f; cout << f << endl; cout << "semicolon" << endl return 0 } MS 標準の C++ インテリセンスはそこまで賢くないからというのが理由なのですが、ここで変わりに clangd を使うことで、賢いリアルタイムインテリセンスを使える
メソッドの名付けは決して甘くない——二つの JavaScript プロポーザルが歩んだ道のり - Qiita
はじめて技術記事を書いてみました。ぐらふぃーむと申します。 ECMAScript（いわゆる JavaScript）の先端を操る TC39 に関する情報が（少なくとも日本語コミュニティでは）思うより少なかったため初回は「SmooshGate 事件」と「Array Grouping プロポーザル」を取り上げようと思います。 拙い文章なのでおかしいところがあればご指摘願います。編集リクエスト機能もご活用ください。 SmooshGate 事件 2023 年になって Array.prototype.flat メソッドを知らない JavaScript デベロッパーはほとんどいないでしょう。しかしその裏にはあまり知られていない、メソッドの名前や運命に関わる出来事があります。それが「SmooshGate 事件」です。 メソッド自体を解説する文章ならいくらでもありますのでそれを省きさせていただきます。念のた
ED法と3値(+1,-1,0)のアイデアを元に新しい活性化関数(ExP2)を作ってGELU、ELUと性能比較してみた。MINIST精度 99.43%以上達成 - Qiita
ED法と3値(+1,-1,0)のアイデアを元に新しい活性化関数(ExP2)を作ってGELU、ELUと性能比較してみた。MINIST精度 99.43%以上達成DeepLearningPyTorch活性化関数誤差逆伝播法ED法 追記 ELUとの比較を追加しました、金子さんのアイデアの凄さが明確に結果に出ています。 また最後にニューロンが正・負どちらに発火しているのか可視化したチャートも追加しました。 初めに 誤差逆伝播法を用いずに、興奮性・抑制性ニューロンの出力を調整することでニューラルネットワークの学習を進める金子さんの誤差拡散法はとても衝撃的でした。 しかし、誤差拡散法は現在広く使用されているニューラルネットワークのアーキテクチャとは互換性がないため、 今すでに利用されているニューラルネットワークに興奮性、抑制性ニューロンのアイデアを直接反映できません。 そのため、今の誤差逆伝播法の範囲内
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
初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話 - Qiita
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
追記：続きを書きました。 はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 （結論からいうと速度面はそこまででもなかったです（それでも早くなる可能性あり）） （ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません） ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム（C言語）が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま
pythonでリストを生成するときにlist()と[]どっちを使うか？ - Qiita
個人的には、前者の方がわかりやすいので[]を使っていたのですが、 同じチーム内にlist()で書く人もいて、コードレビューのときに「結局どっちがいいんだっけ？」の議論になったので両者の違いをまとめようと思います。 結論 以下の観点から[]を使うルールにしました。 読みやすさ []は他の多くのプログラミング言語（例えば JavaScript、C++、Java など）でも配列やリストを表すのに使われており、一般的に慣れ親しんだ表現であること。 Pythonの教育/学習資料でも、空のリストを生成する標準的な方法として[]が紹介されている印象。 シンプルに[]の方が簡潔 一方で、list()はpython特有の記法であり、pythonに精通していない人は一瞬「？」となる。 パフォーマンス [] は list() よりも生成が速い。 検証してみた 両方の書き方でそれぞれ空のリストを100万回作成する
![pythonでリストを生成するときにlist()と[]どっちを使うか？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/75ac9bf62ceda76491d6e9925129b6a680e10f85/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9cHl0aG9uJUUzJTgxJUE3JUUzJTgzJUFBJUUzJTgyJUI5JUUzJTgzJTg4JUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JTlGJUU2JTg4JTkwJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJUUzJTgxJUE4JUUzJTgxJThEJUUzJTgxJUFCbGlzdCUyOCUyOSVFMyU4MSVBOCU1QiU1RCVFMyU4MSVBOSVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSVBMSVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSU4NiVFMyU4MSU4QiVFRiVCQyU5RiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZDMxOGVkYjFlZDNhYTViOWE2Y2Y0NDZhNmVjMjMyZmI%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBpbmV0Y3BsJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01YjM2ZTQzNjE1MTdiNjk2NTA4YzI1MDE5MzMzNmJhNA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De6afe42be266bfde8d0aa99d4afe72d5)
インデックスを理解したい - Qiita
はじめに みなさんはDBのインデックスを正しく使えていますか？ 私はなんとなく「DBのパフォーマンスを向上するためのもの」という認識はあったのですが、 どのような場面で使うものなのか、逆にどのような場面では使うべきでないのかなど 明確に理解できていませんでした。 今回はそんなインデックスについての理解を深めたいと思います。 インデックスとは インデックスとは、その名の通り「索引」です。 表現の仕方と変えると、(x, a)という形式の配列であるとも言えます。 xというキー値とそれに結びつくaというデータ情報があり、 これを利用することですべてのデータを網羅して見ることなく、 まさに本の索引のように目的のデータにたどり着くことができます。 インデックスはSQLのパフォーマンスを改善するための非常にポピュラーな手段であり、 理由としては下記の3点が挙げられます。 アプリケーションのコードに影響を
Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ - Qiita
初版: 2018/9/28 著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに この投稿ではオープンソースカンファレンス2017.Enterpriseで発表した「めざせ！Kafkaマスター ～Apache Kafkaで最高の性能を出すには～」の検証時に調査した内容を紹介します（全8回の予定）。本投稿の内容は2017年6月にリリースされたKafka 0.11.0 時点のものです。 第1回目となる今回は、Apache Kafkaの概要とアーキテクチャについて紹介します。 投稿一覧： 1. Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ (本投稿) 2. Apache KafkaのProducer/Broker/Consumerのしくみと設定一覧 3. Apache Kafkaの推奨構成と性能の見積もり方法 4. Apache Kafkaの性能検証(1): 検証環境とパラメータチューニングの内容
ダイソーの在庫検索APIを叩く - Qiita
const md5 = text => fetch('https://md5sum.deno.dev/' + text).then(r=>r.text()) // 店舗コード const str_cd = '002870' // yyyyMMdd:hhmmss sources\com\locationvalue\ma2\extensions\ScreenExtensionsKt.java:78 const request_datetime = new Date().toLocaleString('sv').replaceAll(/-|:/g, '').replace(' ', ':') // ジャン const sku_cd = ['4549131971149'] await fetch('https://zaikoapp.plat.daisojapan.com/api_get_store
”転職活動を10年続けてたら人生行き詰ってきた話” が重い - Qiita
人生の黄昏に差し掛かったおっさんの就職事情 元々文系だった俺がインターンを経てIT企業に入った話、とか、全くの別業種から半年独学してエンジニア転職に成功した話 的なキラキラとしたエントリはQiita上で散見されるものの、転職活動を10年続けてたら人生行き詰ってきた話 は、そういった２０代、３０代のなんとなく眩しい物とは違った、人生の晩年に差し掛かってきたおっさんの絶望や閉塞感というものを感じさせて、なんとも言えない読後の余韻を感じたのであります。 おおよそ同世代ということもあり、昭和の価値観を引きずった世代であり、就職氷河期世代と言われ、さらに、東北の震災とコロナで、２度、全てを失ってから次の人生をどうしようかと絶望した個人的な経験から、非常にリアリティを感じさせられる内容でありました。 お前は今まで何をしてきたのか 自分の場合は、以前の記事にも書いたけど、大学を中退後、フリーのフロントエ
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decimal型（十進小数）に夢を見ている輩が多すぎる - Qiita
Qiita