LMS はTBSテレビとWOWOW が開発した超低遅延映像伝送プロトコルです（特許取得技術）。インターネット越しにPCおよびスマホ間で双方向に映像・音声・制御信号を送ることができる仕組み

5月14日未明に発表された超絶高性能化したChatGPTの新バージョン「GPT-4o」は、無課金勢にも開放されると聞いて大喜びしたはいいけど、「なんか俺のChatGP、前のまんまなんだが……」というあなた。実はもうあなたも、すでにウワサのGPT-4oを使えるようになっています。 とはいえ、ちょっとばかり確認の仕方が分かりづらいので、簡単に解説しようと思います。 実はこんなとこにある無課金ユーザー向けのモデル選択 まず、いつものようにChatGPTのサイトにアクセスします。まだアカウントも持っていないよって方は、ここでは詳細は省きますので、どこかの情報を参考にしてちゃちゃっと作ってください。 ChatGPTのサイトにアクセスすると、下のような画面になるかと思います。

1on1ミーティングガイド (1on1ガイド)は組織で働く個人のパフォーマンス向上・維持のために実施する1on1ミーティングの実践的なガイドを目指し、コミュニティメンバーによって、パターンランゲージの形式を取り入れ執筆しています。 本書はコミュニティのメンバーが共同で執筆しており特定の人によって完成されたものではなく、常に更新されるものです。また、出版される書籍の文章に比べて足りないと思うところはあるかもしれません。 よりよい内容となる記載のアイデアがあれば1on1guide.orgにご連絡ください。

TL;DR 自身の成果をアピールするために、1)Before/After、2)自分の寄与度、3)数字的インパクトを過不足なく伝えることが重要 説明の冒頭では、課題と解法の全体感と成果を述べ、詳細は後に肉付けすると伝わりやすい 課題を伝える際は"誰から見た課題か"を明確にする。課題は解法の前提であるためブレないように はじめに 技術広報のしゅーぞーです。この記事では、過去100人分程度の成果報告書を読み、気付いた "自分の成果をわかりやすく伝える書き方"をまとめています。 仕事をしていると自身の成果を的確に伝える機会は数多くありますよね。 評価期、転職面接、昇格面談など 評価者に自分の成果をどう分かりやすく伝えるか は自分のキャリアを伸ばす上でとても大事なスキルです。 しかし、自分の頑張りや成果を上手く言語化し、相手に正しく理解してもらうのは簡単ではありません。 特に、経験の浅い若手にとって

Web制作の技術は日々進化しており、会社やプロジェクトによっては昨今の環境に適さない書き方をしているケースも時折見受けられます。 そこで今回は「2024年のWeb制作ではこのようにコードを書いてほしい！」という内容をまとめました。 質より量で、まずは「こんな書き方があるんだ」をこの記事で伝えたかったので、コードの詳細はあまり解説していません。なので、具体的な仕様などを確認したい方は参考記事を読んだりご自身で調べていただけると幸いです。 1. HTML 画像周りはサイトパフォーマンスに直結するので、まずはそこだけでも取り入れていただきたいです。また、コアウェブバイタルやアクセシビリティも併せて理解しておきたい内容です。 Lazy loading <img>にloading="lazy"属性を付けると画像が遅延読み込みになり、サイトの読み込み時間が早くなります。

AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

このnoteでは、プロジェクトマネジメント（以下、プロマネと略記）のおすすめ本をマトリックス図に整理してご紹介します。 ◆変更履歴◆ 2024.05.07　初版公開 2024.06.12　以下書籍を追加 ・プロジェクトマネジメント 最強の教科書 ・驚異のプロジェクト実行術 準備編 ・驚異のプロジェクト実行術 実践編 ◆今後追加予定◆ ※追加のお知らせはX（@coffee_nomimasu）にて行います ・プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本 ・プロジェクトマネジメントの本物の実力がつく本 ・プロジェクト・シン・エヴァンゲリオン ・アート・オブ・プロジェクトマネジメント ・ITエンジニアのためのプロジェクトマネジメント入門 プロマネ本を探すときの悩み筆者の本棚にあるプロマネ本プロマネ本を探すとき、多くの方は「プロジェクトマネジメント　おすすめ　本」などとキーワード検索して、 プロジェ

2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、Streaml

はじめに 📘 この記事は ラクス Advent Calendar 2023 の7日目の記事になります。 要件定義から基本設計、さらに実装や保守運用に至るまでの一貫した経験を何度か積んできましたが、毎回 「要件定義って具体的に何の項目が必要だっけ？」 「基本設計との違いって何だったっけ？」 「基本設計と詳細設計の区別って？」 といった疑問が頭をよぎってきました。 そんなわけで、これまでの経験を振り返りつつ、開発プロセスについて１からまとめていくことで頭の中の大掃除を行なっていきたいと思います🧹 この記事の対象者 🎯 開発プロセスについて学びたい方 要件定義の基本を学びたい人 要件定義と基本設計の違いがわからない人 一緒に開発プロセスについて復習したい方 前提 記事中の一部（特に要件定義や基本設計、詳細設計のサンプル）を自動生成で作成してます。一貫性の無い内容があるかも知れませんが、あく

ごあいさつ はじめましての人ははじめまして、こんにちは！BASE BANK Divisionのフロントエンドエンジニアのがっちゃん（ @gatchan0807 ）です。 今回は、ここ数ヶ月の間にOIDC（OpenID Connect）という技術を使った開発を複数行い、この技術の概観を理解することができたので、OIDCの技術概要に触れつつBASE BANKの中でどのように使ったのかをご紹介しようと思います。 OIDCとは何なのか このパートでは、まずOIDCという技術について概要を紹介します。いくつかのWebページに記載されていた内容を参考にしてまとめさせて頂いているので、記事の最後に参照元のリンクを記載しておきます。 また、OIDCをはじめとした認証・認可の仕組みには様々な用語があり、自分自身も「調べれば調べるほど知らない用語が増えて、どんどんわからなくなってきた…」という経験をしたので、

2024年のゴールデンウイークがやってきた。暦の上では、3連休、平日3日、4連休と続いており、最大で10連休を取得し、休みを満喫している人も多いと思う。その中には、外出はせずに自宅でゆっくり過ごすという人もいるかと思うが、そんな人たちにおすすしたい、無料で読める研修資料を紹介したい。 昨今さまざまな企業で、自社の研修で使った資料を社外に公開するケースが相次いでいる。「事業や教育に役立ててほしい」という思いから公開されるそれらの資料たちは、新入社員向けの仕事の心構えを説くものや、各業務の基礎を解説した教材、今話題の生成AIの活用方法など多種多様である。 今回は、過去にITmedia NEWSやITmedia AI＋で取り上げた記事の中から数点を紹介する。ゴールデンウイーク中に読むもよし、連休明けの仕事始めのモチベーションを上げるために読むもよし、“あとで読む”用にブックマークしてもよし。それ

『みんなで小さく区切って進める』とは『みんなで小さく区切って進める』は複雑な問題を解決するためにみんな（チーム）で一緒になって改善していくための進め方です。 『みんなで小さく区切って進める』で大事な考え方は『経験から学ぶ』と『ちょっとずつ進める』です。小さく区切ることで、ちょっとやってみて、それから学び、またちょっとやってみる。それを繰り返しながら進みます。 『みんなで小さく区切って進める』を上手にするには『見える化』『チェック』『改善』の3つが重要です。これにより『経験から学ぶ』効果を高めます。 機会を作る『見える化』『チェック』『改善』を取り入れるために5つの機会を設けましょう。これらの機会は毎回同じ時間に行うことでリズムが生まれいい感じになります。 『区切り』があることで立ち止まれます。立ち止まることで落ち着いて『チェック』し『改善』することができます。この『区切り』は1週間もしくは

みなさんこんにちわ、カカオ豆です。 皆さんは家でコーヒーを飲みますか？僕は一日4杯くらい飲みます。 コスパ良く美味しいコーヒーが飲みたすぎて自家焙煎までしはじめて、職場の同僚にもその良さを布教しまくるようなウザムーブをかまして、気がつけば2年が経ちました。 さて、自宅コーヒーは、ちょっと気をつけて投資するだけでその辺のカフェくらいなら余裕で追い越せるくらい美味しいのが淹れられるようになります。 え？「プロをなめんな？」 いえいえ、もちろん超こだわったお店で超こだわる客に出す超高い一杯を超えるのは相当難しいです。 しかし普通のカフェが出す普通のお客さんに出す普通の一杯は極限までコストを削減しなければならないのです。 それはそれでプロの仕事ですが、我々自家消費のしろうとはコスト感覚を無視して高級豆を使えるのです。よく「ドリップ技術」なんて言われますが、コーヒーのドリップは豆の品質がほとんどです

はじめに こんにちは、愛知でWEBエンジニアをしているkokuboと申します。 ここ最近の業務でコードレビューをすることが多くなり、人によって読みやすさの違いがあることや過去に自分で書いたコードが読みにくかったことから、良いコードとは何かを調べて見ました。 今回は「リーダブルコード」を元に良いコードとは何かを簡単紹介させていただきます。 この記事では難しい技術がいらないため、初心者や私と同じようにレビューを始めた方達の参考になれば幸いです。 概要 【この本での「良いコード」とは】 他の人(過去の自分も含む)が最短時間で理解ができるコードのこと 【メリット】 理解しやすい コードを読んだだけで、そのコードが何をしようとしているのかがすぐに理解できる メンテナンスしやすい バグの修正や機能の追加など、コードを変更する際に、その意図を把握しやすくなる チームで開発しやすい 複数の開発者が同じコー

GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot

もうかなり前の話だ。 ある会社で、「会社案内・パンフレットのリニューアルをする」と言うプロジェクトが持ち上がった。 社長は一人の人物をプロジェクトマネジャーとして任命し、予算を付け、 「後はよろしく」 と、仕事をまかせた。 ところが半年後、ようやく社長は気づいた。 全くプロジェクトが進んでいないことに。 「どうなっているのか」とプロジェクトマネジャーを問い詰めたところ、彼は外注に丸投げしたまま、何もしていなかった。 外注側も、仕様が固まらず、プロジェクトは完全にスタックしていた。 社長は彼に話を聞いたが、彼は「外注から返事が無くて」の一点張り。そこで、社長は彼に要求した。「資料を出せ」と。 ところが彼は「出せない」という。 何か隠しているのではないか、おかしいのでは、ということで、皆でメールのやり取りや資料などを調べると、実質、彼が事実上、「外注に依頼をし、あとは本当に何もしていない」こと

みずの@ゆる言語学ラジオ @yuru_mizuno 三宅香帆さんの新刊『なぜ働いていると本が読めなくなるのか』をいただきました。 ひと足先にゲラを読ませていただきましたが、すげー面白かった。 タイトルだけ見ると読書術の本にも見えますが、中身はめちゃめちゃ重厚。 丹念なリサーチをもとに、労働史と読書史を並べるというコンセプトが出色。 pic.twitter.com/z1D4OkL1UL

はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ