運用に携わる人全員に見てほしい！ Ops Guidesの紹介 - Qiita
PagerDuty Advent Calendarの8日目！ 今日はOps Guidesのお話です。 うちはこうだけど、他はどうやってるんだろう？ 普段から運用に関わっていると、ふとした瞬間に「そういえば他の会社ではどういう運用をやっているんだろう？」と気になること、ありませんか？ そのきっかけは「本当になんとなく」といったものから「上手くいかない運用にフラストレーションが溜まって」というどす黒いものまで色々あると思いますが、いずれにせよ「他の会社の良いところを取り入れて、自分たちの運用を改善したい」という気持ちから来ているのは間違いないでしょう。 だからこそ、いろんなミートアップに参加して発表を聞いたり、懇親会で話してみたり、Xに垂れ流されているいろんなポストを読んで事例を学ぶわけです。 ベストプラクティスを学びたい! このような取り組みはとても良いことですし、是非とも継続して情報収集し
React Application Architecture for Production〜これ一冊で全てが網羅〜 - Qiita
はじめに この記事は、Alan Alickovicさんの著書「React Application Architecture for Production」をまとめたものになります。Alanさんと言えばZennで最も人気のある記事「bulletproof-react」の作者であり、彼のprojectから学ぶことはとても多い印象です。 今回紹介する本は2023年1月に公開されたため、bulletproof-react以後のReactアプリケーションにおけるベストプラクティスの宝庫となっています。また、本で扱われているアプリケーションのProjectがGitHubで公開されていることから、Projectを眺めるだけでも勉強になる点があるかと思います。 想定読者 Reactのアーキテクチャを模索している方 テスト手法やCI/CDなどのアプリケーション設計に関心がある方 使用される技術と本の構成 言
ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
インフラ初心者のためのAWSソリューションアーキテクト取得ガイド - Qiita
実務経験1年未満＆インフラ初心者でもSAAを取得した方法を記します！ 前提事項 バックエンドエンジニア（実務10ヶ月くらい） インフラ業務の経験はゼロ ネットワーク知識は書籍１冊読んだくらい ソリューションアーキテクトアソシエイト（SAA）の学習前はEC2とS3を知ってるくらいで、その他のサービスについては全く知りませんでした🫠 合格認定証↓ 結論 Ping-tの最強WEB問題集だけやれば合格できます！ Web上のSAA学習教材は主に以下の３つがあります。 Ping-t最強WEB問題集（無料） メリット：わかりやすい デメリット：特になし Udemy 【SAA-C03版】これだけでOK！ AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト試験突破講座（¥2,400） メリット：動画教材 デメリット：問題集が激ムズ AWS公式問題集（無料） メリット：公式 デメリット：とっつきにくい
誰でも簡単、10分爆速開発！ ChatGPT（Azure OpenAI）をTeamsチャネルにデプロイする😁 - Qiita
誰でも簡単、10分爆速開発！ ChatGPT（Azure OpenAI）をTeamsチャネルにデプロイする😁AzureTeamsChatGPT記事投稿キャンペーン_ChatGPTAzureOpenAIService はじめに 巷で話題のChatGPT、でも「データ漏洩が心配」とか「なんだかわからない」という理由で触ったことがない人が多いのも事実ですよね。Azure OpenAIを使用して、Microsoft Teams上にデプロイすることで、簡単に組織内にChatGPTをさわる環境を作成可能です。 前提 本記事はAzure OpenAI環境前提で作成しています。 ひと手間かければChatGPT のAPIでも応用可能ですが、その手順には触れません。 Azure OpenAIの申込み Azure OpenAIは現在申込み制のサービスになります。フォームに必要事項を記入して、承認がおりるのを待
東京大学のAWS handsonがいい感じだった - Qiita
TL; DR 東京大学の良き講義資料が無料で見れるらしい 講義の概要、感想をまとめた これから進める人用に詰まったところをまとめた 目次 はじめに TL; DR 講義の概要 講義のいいとこ 何ができるようになるか 受けた方が良さそうな人 進めていく上で詰まったポイント Hands-on2でインスタンスの上限申請を拒否されてキレた話 s3で若干詰まった話 さいごに 講義の概要 まず初めに、この本は基本的にhandsonで構成されてます。 この本の何が良いって、理論に関して少し触れた時に、 くどくど言ってもわからないと思うので、動かしながら確認しましょう とすぐに実践に入ります。 なので、理論をしっかり学びたい、資格勉強のために勉強したいと言う方には向いていないかもしれません。 講義の流れは簡単に言うと以下のようになっています。 クラウド、AWSとは EC2を起動してみよう AWSで機械学習を
【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
【React】useEffect解体新書 - Qiita
はじめに 最近、周囲から「useEffectでバグった」という声を聞くことが増えました。そこで、今までなんとなくで使っていた useEffect とは何かを正しく理解したいと思い記事を書くに至りました。 この記事はReactの再レンダリングの仕組み(propsやstateが変更される度に再レンダリングされる)を理解している方向けです。 環境 TypeScript: 4.9.3 React: 18.2.0 そもそもuseEffectって？ 公式ドキュメントには以下のように記載されていました https://beta.reactjs.org/learn/synchronizing-with-effects 一部のコンポーネントは、外部システムと同期する必要があります。たとえば、React の状態に基づいて非 React コンポーネントを制御したり、サーバー接続をセットアップしたり、コンポーネン
[C#].NET6でnullチェックからおさらば！ - Qiita
if ( result?.list?.Length > 0 ) { // result?.list?.Any() の方が見やすいが、後々の説明の為にLengthを使用 // 処理 }
![[C#].NET6でnullチェックからおさらば！ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2a00ed1231738fc86c785cf33d0a54f89b95fc11/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCQyUyMyU1RC5ORVQ2JUUzJTgxJUE3bnVsbCVFMyU4MyU4MSVFMyU4MiVBNyVFMyU4MyU4MyVFMyU4MiVBRiVFMyU4MSU4QiVFMyU4MiU4OSVFMyU4MSU4QSVFMyU4MSU5NSVFMyU4MiU4OSVFMyU4MSVCMCVFRiVCQyU4MSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9ZDFkYWZjODM5Y2JlOGMxNGVmMTE4ZjdmMTIyNDU2MTI%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBqdW4xcyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OThmNmU3MjcyOTU3MjRmYjIwOTUwOTJjOGQ2ODViYmM%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D4f69caadd80c60c5f8e0e13f53d0c3b4)
Python初学者のためのPolars100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 はじめに どうもこんにちは、kunishouです。 この度、PythonライブラリであるPolarsを効率的に学ぶためのコンテンツとして 「Python初学者のためのPolars100本ノック」 を作成したので公開します。こちらは2020年9月に公開した「Python初学者のためのpandas100本ノック」の問題内容をPolarsのメソッドに合わせて修正、再編したものになります。本コンテン
【C#】async/awaitのキャンセル処理まとめ - Qiita
はじめに C#におけるasync/awaitを使う上で、絶対に意識しないといけないものは「キャンセル処理」です。 正しく処理をキャンセルしないとメモリリークを起こしたり、デッドロックやデータ不整合を引き起こす可能性があります。 今回はこの「async/awaitにおけるキャンセル処理」について話します。 対象 C#におけるasync/await全般 Task/ValueTask/UniTaskすべてに共通します Unity含む C#のasyc/awaitについてイマイチ自信が持ててない人 先に「結論」 asyncメソッドはCancellationTokenを引数に取るべき await対象が引数にCancellationTokenを要求する場合は省略せずに渡すべき OperationCanceledExceptionの取り扱いを意識するべき 解説 そもそも「キャンセル」とは何を指すのか そも
PostgreSQLのプライマリーキーはSERIALとUUIDのどっちが速いのか実験してみた - Qiita
注意 この記事の実験は実際の運用を正確に反映していない恐れがあります（コメント欄の @hmatsu47 さんの投稿を参照）。 実務のアプリケーションでは異なる結果になる可能性もあるので、本記事の内容はあまり鵜呑みにせず参考程度に留めておいてください。 ※「実務に近い環境で実験してみた」という投稿もお待ちしています！ はじめに データベース（この記事ではPostgreSQLを対象とします）の主キーは1,2,3のような連番の整数値を主キーにするSERIALと、"00009236-b73c-4338-8ebd-e1f6c4f4fdd8"のようなランダムな文字列を主キーにするUUIDがあります。 それぞれメリットとデメリットがありますが、パフォーマンスについてはどうでしょうか？なんとなくSERIALの方がシンプルなぶん、速そうなイメージがありますが、実際はどうなのか調べてみました。 実行環境 Ma
Kubernetesに腰を据えて入門する方向けのロードマップ - Qiita
背景 最近、「コンテナはもうわかってきたので、これからKubernetesについて腰を据えて勉強したいが、どのように勉強すればいいかわからない」という相談をいただくことがすごく多くなった。 必要に応じて必要なリソースの挙動などを調べてきたし、僕自身も知らないことばかりなので、全てを伝えることはできない。 とはいえ、「入門しにくいサービスが伸びにくい」というのは、間違いないので、Kubernetesに入門する上でこの順番で学習したら、基本的な内容を身につけられるのではないかというロードマップを一つ公開しておくことで、これから業務でKubernetesを理解していく必要がある方の最初の一歩を助けられるかもしれないと思い、公開する事とした。(このQiitaのリンクを渡すだけで質問に回答できるという状態を作りたいという観点もある。) 自分の今の、Kubernetesに対する理解をうまく表現できてい
C言語で０からニューラルネットワークを自作してみた - Qiita
2023/06/23追記： 頂いたコメントを元にコードを修正しました。主に直した点は下記の通りです。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 1.静的なメモリを用いることでMNIST全てを用いて学習が行えるようにしました。 （通常のメモリだとオーバーフローしてしまいますが、静的にメモリを取ることで大容量のデータを扱えるようになりました） 2.変数の初期化を明示しました。 3.正解率の求め方を改めました（間違った計算をしていました） その他軽微なミスを修正しました。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー こんにちにゃんです。 水色桜（みずいろさくら）です。 今回はC言語を用いてニューラルネットワークを自作して、MNISTを分類してみようと思います。 今回作成したモデルの精度を以下に示します。 10回の学習で55.0％の精度を達
【色変記事】社会人がAtCoder茶色になるまで1年半かかりました - Qiita
はじめに 社会人になってからAtCoderを始めてABC282で入茶したので振り返ります。 アカウントはこちらです。 https://atcoder.jp/users/mimimi0414 2021年の5月にQiitaでAtcoderを知ってPythonで4回参加してフェードアウトしました。 ABCのBまで解いて、C問題が何も分からずに逃走しました。 逃走後はyoutubeとtwitchとニコニコ動画をずっと見てました。 GAFAMとニコニコが天才を雇って人を依存させる仕組み作りをしているのが許せません。 嘘です。自分の意思が弱々なのが悪いです。 その1年後にQiitaでAtcoderの記事を見て何となくC++再開した気がします。 Twitterの競プロerに支えられて逃走せずに続けてます。 2022年11月に初入茶しましたが色落ちして、12月に再入茶しました。 再入茶はコンテスト36回目
2022年に読んで「良い」と思ったソフトウェアテスト関連本 - テストウフ
この記事はソフトウェアテストのカレンダー | Advent Calendar 2022 - Qiitaの23日目です。 毎年のことながら「何を書こう・・・」と悩んでいてTwitterに助けを求めたところ、@teyamaguさんからネタをいただきました（ありがとうございます） 案1：今年読んだ中で最も役に立ったor読んで良かった本 案2：今年で見た中で最もイケていた自動テストシステム とかどうでしょうか？ — teyamagu (@teyamagu) December 6, 2022 最も役に立った、だとなかなか決めかねる部分があり、「読んでよかった本」をつらつらと書いていこうかと思います。 私が2022年に読んだというだけで、今年発売された本には限らない点ご注意ください。また、熟読した本ばかりではなく、ポイント読みやざっと流し読みした本も含めます。（意志薄弱 The BDD Books -
ワイのGitHubリポジトリおすすめ設定(2022年 決定版) - Qiita
設定対象 今回紹介する設定対象は以下2つです。 Repository Settings Repository Templates 1. Repository Settings おすすめの設定内容をシートにまとめました💡 よろしければ、ご活用ください🙇♂️ 各設定の選定理由をこの章で紹介します。 設定チートシート 1.1 General 1.1.1 General Require contributors to sign off on web-based commits 必要に応じて有効 機能について GitHubのWeb上で編集を行う場合、コミット時にサインオフを求める機能です。 詳細はリポジトリの強制コミット サインオフを有効または無効にする をご覧ください。 推奨シーン OSS開発など様々な開発者のコミットが想定されるとき 理由 OSS開発などにおいて、コミッターの方に著作権やラ
話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
マイクロサービスとトランザクション - Qiita
AWS for Games Advent Calendar 2022 9日目の記事です。 Game Server Services(GS2) ではゲームに必要となるサーバー機能をマイクロサービス化し、皆さんに提供しています。 マイクロサービスには所持品の管理や、ゲーム内ストア、課金通貨の残高管理など30を超える機能を用意しており、これらを組み合わせながらゲーム内の仕様を実現できるようにしています。 さて、マイクロサービスの最も難しい課題はトランザクションにあると私は考えています。 今回は Game Server Services がどのようにこの課題に立ち向かい、そして問題を解決しているかお話ししたいと思います。 マイクロサービスとトランザクションの両立がなぜ難しいのか モノリシックなサーバーシステムは、大体の場合「所持品の所持数量」と「課金通貨の残高」は同じRDBに保存しています。 そし
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