東京大学のAWS入門資料がいい感じだったので最新のAWS環境でも実行できるようにしてみた - Qiita
きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつがが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしま
世界1位取った後3年間オセロAIを作り続けたらﾅﾆﾓﾜｶﾗﾅｸなってﾁｮｯﾄﾀﾞｹﾃﾞｷﾙようになった話 - Qiita
2021年、ふとしたきっかけでオセロAIを作り始め、オセロAIコンテストに作ったAIを提出し、なんやかんやあって半年かけてそのコンテストで世界1位になりました。 それで満足…？と思いきや、全然満足せず、コンテスト関係なしにオセロAIを作って早3年。この記事ではオセロAIが色々なところに私を連れて行ってくれた話と、オセロAIが深いという話をします。 この記事は2年ほど前に書いていっぱい読んでいただけた以下の記事「ｶﾝｾﾞﾝﾆﾘｶｲｼﾀ話」の続編、みたいな立ち位置です。単体で読んでも、以下の記事と合わせて読んでも楽しめます。 世界1位からさらに高みを目指す 私が参加したオセロAIのコンテスト(CodinGame Othello)は、コンテストという特性上、かなり厳しい制約が設けられていました。例えば着手する時間です。これは1手あたり0.15秒以下でないといけません。また、コード長にも制限があり
しょーもない事務作業を快適にするためのツールを作りたいとき 〜セキュア意識の高い会社編〜 - Qiita
Pythonインストールできないんだけど！ なんかいつもこれ同じ作業してるよな、自動化出来ないかな…よしやったる！ ↓ みんなー！こんなツール作ったよー、使ってみてー！ ↓ そして起こる「ちょっと、俺、.pyとかいう拡張子使えないんだけど」の声。 会社のPCって外部のアクセス禁止だったり新規ソフトウェアのインストール制限があったりと、色々制約がありますよね。この制約のせいで、作ったはいいが使えなかった、みたいな理不尽なハマり方したり、一方で試してみたら意外とこれ動いちゃうんだ！？みたいなこともあったりするので、ここではそんなずる賢い業務改善を必死に考える社員のみんなに、どれでやれば利用可能なツールづくりができるのか、その選択肢を載せていくよ。 Python + exe化ツール(Pyinstaller) やっぱ中身含めてファイル操作系でちょこちょこやるならPythonが楽だよね。ただ、Pyt
[Python] Djangoチュートリアル - 汎用業務Webアプリを最速で作る - Qiita
この記事を元に最小の学習コストでWebアプリを作成する方法を記事にしてみました。 こちらもよろしくお願いします。 [Python] プログラム初心者のためのWebアプリ簡単作成法 この記事について PythonのWebアプリケーションフレームワーク「Django」についてのチュートリアル記事です。 Djangoには定義したデータモデルを元に一覧画面や入力画面を動的に出力する「クラスベース汎用ビュー（class-based generic views）」という仕組みがあります。 これを活用すると単純なCRUD操作（登録・参照・更新・削除）を行うWebアプリを短時間で作成することができます。さらにDjangoのユーザー管理機能を加えてHeroku等のプラットフォームにデプロイすればインターネット上で運用できます。 Djangoのチュートリアルは良質のものがネットで読めますが、クラスベース汎用ビ
![[Python] Djangoチュートリアル - 汎用業務Webアプリを最速で作る - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ef602652061bca5494e41d3fa0b52f71c96457f5/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwRGphbmdvJUUzJTgzJTgxJUUzJTgzJUE1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFBJUUzJTgyJUEyJUUzJTgzJUFCJTIwLSUyMCVFNiVCMSU4RSVFNyU5NCVBOCVFNiVBNSVBRCVFNSU4QiU5OVdlYiVFMyU4MiVBMiVFMyU4MyU5NyVFMyU4MyVBQSVFMyU4MiU5MiVFNiU5QyU4MCVFOSU4MCU5RiVFMyU4MSVBNyVFNCVCRCU5QyVFMyU4MiU4QiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9YWEyZjc0ZWEzNmYwYTRkMzYzMjU0ZjdkOWQ1MmNkNWU%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBva29wcGU4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00NzhiNjljNTg3Y2JlN2M4NDQ3NmRmMTEwMjRiMzQzZg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df61239769560a8a74e96b805bc0657cb)
Pythonさえ分かればDjangoでWebアプリは作れる - Qiita
この記事はDjango Advent Calendar 2020 の最終日の記事です。 はじめに はじめまして。 普段からDjangoを使用してWebアプリを開発しています。 今年もこの時期がやって来ましたね。 ちなみに、去年も同じ日に投稿させて頂きました。 Djangoの個人的Tips 今年の Django Advent Calendar 2020 も素晴らしい、そして実用的な記事が多く、 楽しく拝見させて頂きました。 個人的にDjangoの良さは**「簡単な」アプリケーションを「手軽に」作れるところにあると思っています。 そこでこの記事では、簡単な、そして基本的なDjangoアプリケーションを作る過程を**コードとともに記載したいと思います。 この記事がDjangoのより一層の普及に少しでも貢献できれば幸いです。 目次 前準備 アプリケーションの作成 Modelの作成 Viewの作成
Node.jsとはなにか？なぜみんな使っているのか？ - Qiita
この記事は 「JavaScriptの勉強してたらみんなNode.jsの存在を前提に話が進む。でもNode.jsってWebサーバじゃないの？ なんでインストールしなきゃいけないの？ なんでみんな使ってるの？」 といった疑問を解消することを目的としています。 基礎：JavaScriptの特徴 まずはJavaScriptと他のプログラミング言語の違いを知っておく必要があるので解説します。 JavaScriptはChromeやFirefoxといった「ブラウザ上」で動作するプログラミング言語です。 対してPythonやRubyのような一般的なプログラミング言語は通常「パソコン上」で動作します。1 このことが生み出す違いは、OSの機能にアクセスできるかどうかです。 「OSの機能」とは例えばファイルの読み書きや、ネットワーク通信などの機能のことです。 パソコン上で動作するアプリケーション（Pythonや
「なぜ」と聞かずに理由を引き出す！「詰めてる」感を減らす言い換えテク - Qiita
こんにちは。KDDIアジャイル開発センターのサービスデザイナー よねみちです。 生成AIを用いたto Bプロダクトのスクラム開発や、お客様のDX・新規事業創出のきっかけとなるデザインスプリント支援などを行っています。 はじめに レビューや会議で誰かが「詰められてる」様子、心にきますよね。自分がやられるのはもってのほかですが、周囲で発生するだけでも心がすり減ります。。 特に、何か問題が発生したときや、参加者間の誤解が解消できないときに「詰め」が生じがちです。 質問する側の、焦りや不安から「なぜ？」「どうして？」「つまり？」と質問マシーンになってしまう気持ちも理解できるのですが。 問い詰めてしまい心理的に不安全な状況に陥ると「ミスを隠そう、自分が責められないようにしよう」と回避する力が働きはじめ、結果として「正確な状況がわからない」「適切なアクションが取れない」といったチームとして重大なリスク
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
VBAユーザーのためのPython入門 ～xlwingsでExcelからPythonを呼び出す～ - Qiita
脱Excel VBAを目指して、xlwingsを使ってExcelからPythonを呼び出す方法を説明します。 Note: xlwings自体はmacOSにも対応していますが、本記事投稿時点ではUDF（ユーザー定義関数）を使えるのはWindowsのみとなっています。 1. はじめに 1.1. 対象読者 Excel VBAでいろいろとEUCツールを作っているけど、 もっと効率的にツールを作りたい プログラミング技術を高めたい VBAのしょぼさにうんざりしている C++や.NETでdllを作るのは面倒or難しそう Pythonで作ったプログラムをユーザーに配布したい といった人を対象にしています。VBAしか使ったことがないと、Pythonの説明でよくあるコマンドラインでの実行や、pyファイルの直接実行に慣れないかもしれません。ですが、Pythonのライブラリーxlwingsを使えば、VBAライク
Excel VBA入門 ～その1 Excel VBAとは～ - Qiita
長年VBAを使い続けた結果、とある感情を抱えた人が書いたVBA入門記事その1です。まずはこの記事でVBAの基礎を身に付けて、その後Pythonにステップアップしましょう。→VBAユーザーのためのPython入門 ～xlwingsでExcelからPythonを呼び出す～ 記事一覧 Excel VBA入門 ～その1 Excel VBAとは～ Excel VBA入門 ～その2 最初のプログラム～ Excel VBA入門 ～その3 基礎1～ Excel VBA入門 ～その4 基礎2～ Excel VBA入門 ～その5 Tips～ Excel VBA入門 ～その6 アンチパターン～ Excel VBAとは Excelにくっついているプログラミング言語。Excelでできるほとんどのことが可能（Power QueryやPower Pivotに関するものは不可）。古臭い。 VBAとPythonの比較 VB
Power BI 勉強帳：日付（カレンダー）テーブル - Qiita
Microsoft Power BI Advent Calendar 2018 12/4の記事です。 Power BIでレポートを作るようになったとき、最初に戸惑いを覚え、そしてコツをつかむと「わー便利」と感じることの１つが、「時系列の扱い」なんじゃないかと思います。 日付テーブルでできるようになること 四半期＞月＞週など任意の階層で表示する 相対的に直近期間を常に表示する スライダーで表示期間を可変にする 「2018年12月4日(火)」など任意の表示形式を使う さらにタイムインテリジェンス関数でできること 相対的にずらした期間の値（昨年値、昨月値など）を出す 期間ごとの差分や比率（昨年対比、昨月比など）を出す 期間ごとの累計値（月別累計、日別累計など）を出す 移動平均を出す などなど…。 この記事では、時系列取り扱いの基本となる日付（カレンダー）テーブルについて、私なりに使ってみて感じた
日付テーブル は必要か、それが問題だ - Qiita
引き続き、タイトルは勢いです。でも、日付テーブルが必要かどうかと聞かれたら 日付テーブルは必要 と答えます。 収集したデータを Power BI Desktop でデータモデル化するとき、様々なデータの種類なかで特に重要な項目になる "日付" について。月ごとや年度ごとの集計や前年前月との比較などをシンプルに実施するには "日付テーブル" が必要になる。 日付テーブルとは 集計対象となる日付をすべて含み 連続した日付の列を持つ 日付
Power BIの日付テーブル作成メモ - Qiita
はじめに Power BIの基本的なことである日付テーブルの作成についてのメモです。日付テーブルは、カレンダーテーブルとも呼ばれます。 英語コンテンツでは、date table または calendar table 等と呼ばれています。 日付テーブルの要件 Docs : Power BI Desktop で日付テーブルを作成するより、日付テーブルには要件があり以下です。 "日付列" と呼ばれるデータ型 date (または date/time ) の列が必要 日付列には一意の値が含まれている必要 日付列に空白を含めることはできない。 日付列に欠落している日付があってはならない。 日付列は年間全体にわたっている必要がある。1 年は必ずしも暦年 (1 月から 12 月) である必要はなく、4月から翌年3月でもよい。 日付テーブルには日付テーブルとしてマークされている必要がある。 DAXでの日付テ
Power Pivot入門 - Qiita
データ ソースの数 データ ソースの数について、通常のピボットテーブルが単独のテーブルのみに対して、Power Pivotは複数とすることが可能。これが意味するところは、通常のピボットテーブルの場合には、単独テーブルの各行で数字を分析の切り口を持たなければならないのに対して、Power Piovotの場合は、データを数字を持つテーブル（ファクト テーブル）と分析の切り口を持つ（複数の）テーブル（ディメンション テーブル）に分けて、それぞれを関連付けながら構造的データを持つことができるということ。 VLOOKUPでいいじゃんとかじゃなくて、今のExcelにはそれ用の機能があるので、大人しく使いましょうということ。 データ ソースの場所・形式 通常のピボットテーブルはデータ ソースの場所が同一ブック内に限られるのに対して、Power PivotはPower Queryと連携することで、アクセス
Power Query入門 - Qiita
Power Queryとは Power BIやExcelに搭載されている、データ収集・加工機能。 データ収集: Excel、CSV、Access、PDF、各種DBサーバー等、非常に多くのデータ形式に対応。 データ加工: 抽出、持ち方変更（Long⇔Wide）、簡単な計算や集計等、一通りの前処理が可能。 Excel等と同様、基本的にGUIで直感的に操作できるが、裏側で使われているM言語によるプログラミングも可能。 Power Queryを使うメリット 一度設定すれば、次回以降は更新ボタンを押すだけでデータ更新可能 → 手作業でのデータ貼り付けから開放 従来VBAを使わなければできなかったデータ収集・加工がノンプログラミングで可能 → プログラミング不要で自動化 Power Pivotのデータモデルとしてデータを取り込めば、Excelの限界を超える行数の取り扱いが可能 → データ種類・量の制限
はじめようModern Excel - Qiita
Legacy Excelに埋め尽くされた世界 イントロ 自部署内の定型資料をExcelで作成する業務って多くないですか？頻度は日次、週次、月次、四半期とさまざま。データの取得元も他部署やらシステムやらいろいろ。そのデータを元にExcelで集計や計算をして、最後に表やグラフを作成するという作業を行っていませんか？ その際、毎回システムのGUIを操作してデータを出力したり、Excelファイル間で何度もデータを貼り付けたり、関数の範囲を都度修正したりしていませんか？また、上の人は軽い気持ちで注文を付けますが、ちょっと集計方法を変えるだけで面倒な修正が必要になったりしてませんか？ よくありますよね。そして、それら作業がやたらと辛い。決まりきった単調作業にやたらと時間を取られます。もっと頭を使う業務に時間を回したいのに。 上記がLegacy Excel（＝古いExcel）が生み出している悲劇です。で
[Power BI] DAXの 計算列 vs メジャー - Qiita
計算列もメジャーもDAX式を使用しているため、最初はその違いが理解できないのですが、非常に異なる方法で計算を行っています。違いと使い方を説明します。 計算列 (Calculated Columns) の特徴 計算列は、Excelのように、行ごとの列と列を計算して新しい列を作成し、計算結果はテーブル内に格納されます。 計算列はテーブル内の行ごとで計算されます。行をまたがった計算はできません。 再計算されるのは、更新を押した時だけなので、フィルターコンテキストで動的に変化する値を持たせることはできません。 フィルターやスライサー、リレーションシップに使用できます。 メジャー (Measure) の特徴 モデル内にDAX式として保存され、値は保存されずフィルターコンテキストで動的に計算されます。 テーブル内の行に縛られず、列ベースの計算に使用できます。 テーブルに紐づいていないため、テーブル間の
![[Power BI] DAXの 計算列 vs メジャー - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/75da0cc162d47e737897570e659aa2508069108a/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUG93ZXIlMjBCSSU1RCUyMERBWCVFMyU4MSVBRSUyMCVFOCVBOCU4OCVFNyVBRSU5NyVFNSU4OCU5NyUyMHZzJTIwJUUzJTgzJUExJUUzJTgyJUI4JUUzJTgzJUEzJUUzJTgzJUJDJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz05YjRkNDRmMTkzOTVkMjJiYzQ5NTIyZDI1ZjBhYWY0OA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzcHVtb25pJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1hNWVmNTc5ZDllZmI1ZDliYTEwN2ExODFmZjE5ZjQ1NQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2eacf5c98af7d19f7e4c1d7faac93a57)
[BI の基本] "集計" と聞いて SUM を思い浮かべる人は、読んでみてください - Qiita
はじめに 製品によらず、BI (Business Intelligence) の基本のひとつに、 「すべての数値は集計されて表示される」 というものがある。 ここで言う「集計」とは aggregation: アグリゲーション のことである。 （英語にした方が明確なのです） 既に BI に慣れ親しんでいる人には「当たり前じゃん」と思われるかもしれない。が、日々、業務担当者の方を中心に BI のレクチャー等を行っていると、これが最初のハードルのようだと、ここ数年で気が付いたので共有しておこうと思います。 集計と聞いて SUM を思い浮かべた？ 集計 と聞いて、もし SUM を思い浮かべたのであれば、あなたはこの記事のドンピシャの読者です。 集計 は英語にすると aggregation SUM は 動詞だと**「合計する」**、名詞で使えば 「合計」 を意味します。 つまり、ここで明確にしておき
![[BI の基本] "集計" と聞いて SUM を思い浮かべる人は、読んでみてください - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ad455f7228ae9ed7ffe7df2b34198c62c7dd9d61/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDB5dWdvZXMxMDIxJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01ODFiZDliNjU3ZTBiMDFlMzE4YTU1YThjM2ZkZjFkNg%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D81bee68dc948ff912d45a74809a22b46)
[Power BI] 暗黙のメジャーとはなにか、そしてなぜ非推奨なのか - Qiita
本記事は「Microsoft Power BI Advent Calendar 2023」、11日目の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2023/powerbi いいね！ 👍 よろしくお願いします！ 暗黙のメジャー（Implicit measures）とは Power BIではDAXを使用してメジャーを定義します。レポート作成者がPower BI Desktopに記述したメジャーは明示されたメジャーと表現されます。 では暗黙のメジャーとはなんなのか。 暗黙のメジャーとは、テーブルの数値列、 Σ マークのついた項目をビジュアルにドラッグ＆ドロップすると作成されるものになります。既定では合計値が集計されますが、平均や、最大値、最小値などをUIで選択することができます。 ビジュアルに数値列をドラッグアンドドロップすると ビジュアルに設定してある項目
![[Power BI] 暗黙のメジャーとはなにか、そしてなぜ非推奨なのか - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/27618be664db90aeb67db59831ba1abd969f8042/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBha2loaXJvX3N1dG8mdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTRjMzc3NGVkMzg5MzhjMWE5MTNjNWFkNTBiMGI5MDgx%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd750a709efc9eca1f78e63cb3ef822e7)
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Power Queryでよく使う関数 - Qiita
