プログラミング〈新〉作法 これからプログラムを書く人のために
「プロとしてプログラムが書ける人」に求められる能力が大きく変わった！ 1つのプログラミング言語にこだわらず、それぞれの言語のベストプラクティスを学ぼう。現代のプログラミング言語を支える技術が凝縮した一冊 第1章 はじめに 1.1 プログラミングに必要な知識とは 1.2 本書の構成 1.3 プログラマに伴走する生成AI 1.4 コーディング環境 1.4.1 オンライン実行環境 1.4.2 ローカルでのコーディング環境 1.5 まとめ 第2章 C言語からはじめよう 2.1 C言語とは 2.2 入力・演算・出力 2.2.1 変数・定数・リテラル 2.2.2 演算子 2.2.3 入出力関数 2.2.4 数値計算を行うプログラム例 2.2.5 配列 2.2.6 文字と文字列 2.3 制御構造 2.3.1 条件分岐 2.3.2 繰り返し 2.3.3 構造化プログラミング 2.4 関数 2.4.1 ma
「データエンジニアの市場価値」を上げたい。リクルートグループのニジボックスが“有料級のインプット教材”をつくるワケ - はてなニュース
「全ての企業のサービスを成長させる」をミッションに掲げ、WebサイトやアプリのUI/UX改善をはじめ、技術力でサービスやプロダクトの成長を支援してきた、リクルートグループのニジボックス。 そんな同社が今注力するのは「データ人材」の育成です。具体的には、BIエンジニア、データエンジニアなど、データ領域でリクルートとともにプロダクトを「共創」できる専門家集団の立ち上げを進めています。その背景には、リクルートでプロダクトのデータ利活用が急速に進んだ結果、「共創」ニーズに対して人材が圧倒的に不足している、という課題がありました。 リクルートグループにおいて、データ実務が担えるエンジニアを、スピーディーに育てなければならない。そのために社内で活用されているのが、「インプットプログラム」と名付けられた新人エンジニアの研修プログラムです。プログラムを修了すれば、リクルートグループの実務で通用する知識やス
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
【ソフトウェア設計】例外処理を考える
はじめに 最近書いてるソフトウェア設計シリーズです。今回は例外に関して。以前、以下のような記事を書いたのですが、もう少し深堀して書いてみました。 ちなみにソフトウェア設計シリーズは他には以下を書いています。 モジュールになぜ分けるのか？ モジュール、依存、そしてカプセル化 モジュールをどう分割するのか？ 簡潔さは力なり？ 予測可能な振る舞いと簡潔さについて ドキュメントとしてのコメント TL;DR 例外は「原則」キャッチしない 業務例外や必ずハンドリングさせたい例外はOptionalなど戻り値の方が便利 だいたい以下の図が言いたい事のすべて 例外処理とは？ 「例外処理(Exception Handling)」は言語に依らず普遍的な関心事です。端的に言えば例外処理は異常やシステムの動作に不備が発生した際の特別な分岐処理です。リカバリやリソースの解放、あるいはユーザへの通知などがありますね。
スレッドとプロセスの違いを完全に理解する
はじめに こんにちは、FarStep です。 プログラミングを学ぶ中で、「プロセス」と「スレッド」という言葉を耳にしたことがある方は多いと思います。 しかし、これらの違いを明確に説明できる自信がない方も多いのではないでしょうか。 本記事では、プロセスとスレッドの違いについて、エッセンスを抽出して 解説します。 説明を簡潔にしましたので、本記事は 5 分程度で読み終えることができます。 本記事の内容を自分の言葉で説明できるようになれば、プロセスとスレッドの違いの理解は十分でしょう。 それでは、始めます 🚀 プログラムとは プロセスとスレッドの違いを理解する前に、まずは「プログラム」について理解しましょう。 プログラムとは、プログラミング言語で書かれた一連の命令 のことです。 プログラミング言語の例としては、以下のようなものがあります。 C 言語 Java Python Ruby JavaS
ダンジョン全自動攻略ゴーレムづくりRPG『Algolemeth』Steamにて正式お披露目。探索から戦闘までこなす自律ゴーレムを試行錯誤してプログラム - AUTOMATON
国内デベロッパーのMedium-Rare Gamesは12月19日、『Algolemeth』のSteamストアページを公開、本作を正式にお披露目した。本作はPC（Steam）向けに、2024年内リリースを目標として開発中だ。 『Algolemeth』は、全自動ダンジョンRPGだ。本作では、プレイヤーが自立駆動するゴーレムたちを制作。パーティーを編成して全自動によるダンジョン攻略をおこなう。ゴーレムたちは、プレイヤーが構築した戦闘ロジック（AI）に従って駆動する。ダンジョンに潜む強敵たちの行動を分析し、それに対処できるようなアルゴリズムを組み立て、試行錯誤を繰り返してダンジョンを踏破していくのだ。 自動化可能なのは、戦闘のみではない。探索AIを組むことで、「パーティーの誰に宝箱を解錠させるか」「どの程度の残体力で探索を諦め撤退するか」といった状況判断も自動的にさせることが可能。迷宮内ではさま
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」 - あなたの日常を変える一冊！ - karaage. [からあげ]
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」はどんな本か？ 「ChatGPTに面倒なことをやらせてしまおう」というタイトル通りの内容の本です。AIの小難しい理論的な話は最低限にして、実用・エンジニアリングに最大限に振っています。 特にChatGPT Plusの有料版に特化しています。GPT-4と様々な拡張機能と呼ばれる機能、具体的にはBrowsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4V等の機能をフル活用します。 2023年11月のOpenAIの大規模アップデートにも完全対応しています。実は、その関係で全体の半分近くをかなりの急ピッチで書き直したのですが、そのかいもあり、商業誌でアップデートに対応したChatGPTの実用本としては、最速のタイミングでの販売になるのではないかと思います。 書籍の詳細は以下です。 面倒なことはChatGPTにやらせよう (KS
![「面倒なことはChatGPTにやらせよう」 - あなたの日常を変える一冊！ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/090e6684e0042bd8e43ad28a93e797de8861f04a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20231212%2F20231212004513.jpg)
複数プロジェクトのカニバリを避け成果を最大化するために “プログラムマネジメント” を導入した話 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、モノタロウの EC サイト開発グループに所属している田上といいます。 モノタロウには 2019 年に中途で入社し、入社以来ずっとフロントエンドまわりのことに携わっています。最近は開発業務ではなくプロジェクトマネジメントなどのマネジメント業務をすることが多いです。 さて、どんな企業でも、新規事業の立ち上げや既存事業の改善など、複数のプロジェクトが並行で進むことはよくあることかと思います。 しかし、それらを推進していく中で、 A プロジェクトの成果として改善した ○○ の指標が、B プロジェクトの結果によって相殺されてしまった！ △ さんがいろんなプロジェクトで引っ張りだこになって、結局どのプロジェクトもその方がブロッカーとなりうまく進まなかった！ みたいな事態に遭遇したことはないでしょうか？ こういった「複数のプロジェクト間で目標や成果、リソースのバッティングが発生して成果が最大
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
Open Interpreterがついに画像出力にも対応！使い方から実践までを解説【画像付き】 | WEEL
つまり、Open Interpreterの推しポイントはこちらです。 動作環境 Open Interpreterはクラウドとローカル環境の両方で動作するため、インターネットへのフルアクセスが可能です。これにより、外部APIやデータベースに自由にアクセスでき、プロジェクトの柔軟性が大幅に向上します。 パッケージとライブラリの選択肢 Open Interpreterでは、任意のパッケージやライブラリを使用できます。これは、特定のプロジェクトに最適なツールを選べるという点で非常に価値があります。 制限のない実行時間とファイルサイズ Open Interpreterは実行時間やファイルサイズに制限がありません。大規模なデータ分析や計算処理もスムーズに行えます。 セキュリティの確保 Open Interpreterは、コードを実行する前にユーザーの確認が必要です。不正なコードの実行を防ぐことができ、
僕が考える「良いコード」 - give IT a try
こんなコードだとわかりやすい 僕が考える良いコードの特徴（条件）を挙げてみると、 ぱっと見たら、だいたい何をやっているのかがわかるメソッド名 ぱっと見たら、だいたい中身が何なのか想像がつく変数名 ぱっと見たら、だいたい何をやっているのかが把握できるメソッドの内の処理フロー 驚きが少ないメソッド 副作用が少ないメソッド（責務が1つしかないメソッド） DRY原則を守っているコード だいたいこんな感じ。 つまり「すんなり読めて、すんなりわかるコード」が理想。 プログラムが小さいうちや、一人で開発しているうちは「汚くてわかりにくいコード」であっても「自分さえわかればOK」で済んじゃうけど、プログラムの規模が大きくなったり、複数人で開発するようになると、「汚くてわかりにくいコード」は絶望的に開発効率を下げる。 こんなコードはわかりにくい たとえば上の反対で、 メソッド名だけ見ても何をやっているのか想
プログラムを動かす時にメモリがどのように割り当て・解放されるのかをめちゃくちゃわかりやすいイメージ画像で解説してくれるサイト「Memory Allocation」
コンピューター上でプログラムを動作する際に必要になるのがメモリです。プログラム自体をメモリに読み込む必要があるのはもちろん、プログラムが行う動作はほとんど「メモリから値を取りだして計算し、メモリに保存する」であるといっても過言ではありません。プログラムが動作する際にメモリがどのように管理されているのかについて、ベテランプログラマーのサム・ローズさんがブログで解説しています。 Memory Allocation https://samwho.dev/memory-allocation/ C言語の標準ライブラリには「malloc」と「free」という2つの関数が用意されています。この2つはなんと1979年のUnix v7から存在している歴史ある関数で、mallocがメモリの割り当てを担当し、freeがメモリの解放を担当しています。サム・ローズさんの解説は「この2つの関数の中身を自分で実装する」
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コンポーネント設計って何だろう | ドクセル
「ChatGPT」にニュースを自動で集めるプログラムを作らせてみたら、コードが書けない私でも「Discord BOT」ができちゃった話／小一時間ほどで完成して情報収集力が上がった気がする！【やじうまの杜】