OpenAIのライバル:Cohereが最高にイケている件 - Qiita
はじめに Cohere(コーヒア)とは、生成AI関連のスタートアップ企業であり、オラクル、エヌビディア（NVIDIA）、セールスフォース・ベンチャーズ（Salesforce Ventures）、センチネルワン（SentinelOne）などが支援しています。 これまでにCommand-R+などのモデルを公開しています。 今回はCohereのイケている部分について紹介させていただきます。 UIがイケている こちらCohereのダッシュボードです。実際に使ってみるとわかるのですが、全ての画面がわかりやすいです。この画面だけでもやりたいことがすぐ見つけられますし、サイドバー、ヘッダーの選択肢も適切です。（筆者の感想ですが） PlayGroundはChatだけではなく、ClassifyとEmbedも選択できます。 さらにConnectorsでWeb検索を有無を選択できます。 このUIの偉いところは、
株情報を取得するAPIどれが良い - Qiita
株情報を取得するAPIどれが良いのか 株価情報などをAPIで取得したいニーズはすごいあると思う。株式会社東京証券取引所が今年1月(2021年)に東証APIサービスの提供を始めたみたい。日本株のデータ取得に関しては、本家本元、取引所の東証が提供するAPIなのでデータの正確性では他のAPIベンダーが追随することはできないだろう。でも有料。使いたいのは無料API。 ということで、外国株も含めて株価情報を取得できる無料で使える(オープンソースで公開されている)APIの紹介です。 pandas_datareader pip できる 元々pandasの一部だった。(いろんなデータベースへのアクセスにも使える) import pandas_datareader.data as web import datetime as datetime import matplotlib.pyplot as plt
GASを開こうとするとBad request Error 400の画面が出てくる - Qiita
解決方法はシンプルだが、だいぶハマったのでメモしておく。 エラーの内容 Google Apps Script(GAS)をGoogleフォームや、Googleスプレッドシートから開こうとすると、こんな画面が表示された後 しばらくしてから、Bad request Errorが表示されることがある。Bad requestエラーは、めちゃくちゃ大雑把なエラーなので、初めてこの画面を見たときには、どうすればいいか結構困った。 原因 フォームやスプレッドシートを作成したアカウントと、ブラウザ自体にログインしているアカウントが違うため。 例えば、下の画像はGoogleフォームの画像だが、ブラウザでログインしているアカウントと、フォームにログインしているアカウントが違う。 Google Chromeは、複数のアカウントに同時ログインできるので、こんなこともできてしまう。 解決法 両者のアカウントを同じにす
エンジニア生存戦略2024 - Qiita
はじめに 新社会人の皆さんもそうでない皆さんもこんにちは。 この記事を読む方々は将来に漠然とした不安を抱えている方かと思いますが、いかがでしょうか？わたしは抱えています。 このエントリーでは、そんな不安を払拭するための生存戦略を考えます。 考察に利用するデータは政府が公開している信用できるデータを利用していますが、わたしの個人的考察については必ずしも正しいとは限りませんがそのつもりで読んでいただければと思います。 まずは情報収集 戦略を考えるには現在の状況についての情報をできるだけ多く集める必要があります。情報が足りていない状況で何かを判断するのは大変危険です。例えば最近は見かけない広告で 『フルリモート週３日出社副業で８０万円収入』 といったものがありましたが、情報がなければ、それがどのような性質のものかを判断することもできないかと思います。 最近ではWebでググったり、ChatGPTに
超簡単にChromeの拡張機能を作ってみる【誰でもできるよ】 - Qiita
はじめに みなさんはChromeの拡張機能を使っていますか？ 僕も使っていますが、案外Chromeの拡張機能を作るのは簡単です。 今回は、普段の業務の効率を上げるのも兼ねて自作してみました! 最低限準備するもの manifestファイル Javascriptファイル ぶっちゃけ、これだけで動きます。 実際に作ってみよう それでは実際に作成していきましょう。 今回はDとVを押すだけで、Markdownのリンクを作成する拡張機能を作成していきます。 まずは、manifestファイルから設定していきます! manifestファイル を参考にして、備忘録も兼ねて説明していきます。 今回は、最低限の設定を行います。 { "manifest_version": 3, "name": "Create markdown link", "version": "1.0.0", "icons": { "16":
51歳システムエンジニア、25年のキャリアを武器にSIer企業へ転職 - Qiita
はじめに 皆さん、こんにちは。私は51歳で、25年以上のシステム開発経験を持つ中国出身のエンジニアです。今回、2ヶ月間にわたる多くの挑戦を伴う転職活動の末、自社サービス開発を手掛ける企業からSIer企業への転職を成功させました！ 1. 転職履歴：3度の転職で培った経験 これまで3回の転職を経験してきました。 1回目: 中国の会社から同グループ会社の日本支社へ転職。受託開発に携わり、異文化コミュニケーションスキルを磨き、日本のビジネス文化を学びました。 2回目: 現職の会社へ転職。自社サービス開発に10年間従事し、ユーザーニーズを深く理解し、チームワークの重要性を認識しました。 3回目: 今回、SIer企業へ転職。豊富な経験とスキルを活かし、新たなチャレンジをスタートしました。 2. 職務経歴：フルスタックエンジニアからプロジェクトマネージャーへ システム開発歴25年以上 受託開発15年間、
kindle unlimitedで無料で読める超良書45選【2024最新版】 - Qiita
はじめに こんにちは！kindle unlimitedヘビーユーザーです。 kindle unlimitedは定額料金で、登録されている書籍が読み放題というサービスです。 今回はその中で私が読んだ書籍から、おすすめのものを紹介します。 現在は1ヶ月の無料体験もできます。 これを機にぜひ良書を1ヶ月で読破してみてはいかがでしょうか。 ※この記事はAmazonアソシエイトに参加していません。 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。 kindle unlimitedで無料で読める超良書45選 さっそく紹介していきます。以下のカテゴリに分けてみました。 ・ビジネス・実用書 ・健康・メンタルヘルス ・エンジニアにおすすめ
人生を変える最強学習メソッド、ファインマン・テクニック - Qiita
ノーベル物理学賞を受賞したこともある偉大な科学者であり、愉快な先生でもあるリチャード・ファインマン（1918 - 1988）が推奨した学習メソッドである「ファインマンテクニック (The Feynman Technique」というのがあります。 今回はこの、知ってるだけでなく、使えるものになる学習をしたいときに最強のファインマン学習メソッドについて紹介したいと思います。 ところでまず最初に断っておきたいのは、ここでいう学習とは本を読み流して何らかの概要を知っているとか、試験のために暗記したりするといったものではなありません。 学んだことを他の人に説明することができ、様々な状況でそれらを自由に活用することができるという意味においての学習です。 以下、要訳。 もし何かをほんとうの意味で学んだのであれば、それはあなたにとって残りの人生で使い続けることができる武器となります。そして、なにか新しいこ
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
30歳エンジニア転職で役に立たなかった経験と役に立った経験 - Qiita
はじめに いつも聞いているポッドキャスト番組で、エンジニア転職について生々しくリアルな話が聞けたので、紹介します。今の自分がやっている仕事が市場価値を上げられているのか？ と日々の業務を振り返るきっかけになりました。詳しく知りたい方は是非、聞いてみて下さい。 転職の前提 かいちさん（転職した人）の紹介 情報系の大学院卒 中堅のバックエンド・エンジニア(30代) 社会人7年目 主に使っている言語: python, PHP アジャイル開発ができることを転職の軸に据えた 転職して感じたこと ① 30代は中堅の仕事を求められる → リーダー的立場が求められる ② 若い時の業務経験が転職の際に活きてくる → 20代はとにかく挑戦する回数を増やそう ③ 転職はどのタイミングでやってくるかわからない → 常に職務経歴書を更新し続けよう 結論 重要なポイント ・チームで開発した経験があるか？ ・AWSなど
テスト自動化関連ツール・ライブラリまとめ - Qiita
分類については独断です。また、こつこつ「ひとこと説明」を追加していく予定です。 Selenium関連については Awesome Selenium : 素晴しい Selenium ライブラリの数々 - Qiita が参考になります。 FAQ なんで＊＊＊を除いているのか 恣意的に除いていることはないので、編集リクエストかコメントをください GUIテスト自動化ツール モバイル・デスクトップアプリ・ブラウザのうち複数の対象のGUIを操作できるテスト自動化ツール。 有料 インストール型 UFT One QTP(Quick Test Professional)→UFT(Unified Functional Testing)→UFT One Silk Test UFT Oneと同じくMicroFocus製で、UFT Oneのほうがメジャーな印象（筆者主観） Ranorex TestComplete W
たった２つのステップを意識するだけで書けない単体テストがほぼなくなる - Qiita
はじめに この記事は レガシーコード改善ガイド: 保守開発のためのリファクタリング を参考に手を動かしてみて、ある程度自分の中で体系的にまとまった知識のアウトプットです。 この記事で扱う内容 この記事で扱うのは主にレガシーコードで単体テストを書く際のハードルになりがちな 依存関係の排除 に関する手法を紹介します。 この記事を読んだ後に、 『この観点を持っておけば単体テストをスムーズに書いていけそう！』 『今までモック使ってたけど意外とモック使わなくても書けるね！』 となったらいいな、と思います。 ちなみに、今まであんまりテスト書いたことないよーて人は以下の記事など参考にして一度やってみてください。 前提の話： この記事の本旨は「テスト書きにくいプロダクトコードも依存関係を排除すれば楽にテスト書けるよ」なので、それ設計的にアウトでは？リファクタリング耐性低くない？みたいな話は度外視してます。
GPT-4よりすごいらしいClaude 3が気になったあなたへ - Qiita
Claude 3、気になりますよね 今まで触ったことないけど、興味を持った方へ、入門するところまでのご案内です。 とりあえずチャットがしたい claude.aiにアクセスして、アカウントを作成します。 メールアドレスを入力する方法と、Googleのアカウントと紐付ける方法があります。 私はGoogleアカウントとの紐づけを行いました。 ログインができたら、もう、チャットができます。ChatGPTのような感じです。 日本語も自然に回答してくれます。 左下にClaude 3 Sonnetとあります。これはClaude 3のモデルの名称で、SonnetはClaude 3のシリーズの中で真ん中のモデルです。 Haiku - ハイク Sonnet - ソネット Opus - オーパス 名前からモデルの特徴を想像してもらいました。概ね特徴を捉えているのではないでしょうか。 Claude 3の特徴として
1行で発狂するコード - Qiita
人は1行の記述で死ぬこともある 公開からコンスタントに閲覧をいただいている以下の記事。需要がありそうなので、もう1つ記事を書いてみようと思う。 題材は前回同様のJavaScriptのクソコードではあるが、前回は冗長を極めたクソコードであるのに対し、今回はたった1行である。 1行なのに、なんと示唆深いに富む(決してほめていない)コードだろうか。 不可思議なコード では、実際に見てみよう。 return a = a >= 10 ? 10 : a >= 5 ? 5 : a >= 3 ? 3 : a >= 2 ? 2 : 1, z * a; これを見て、何が return で返されるかわかります？ 代入演算子 最初見たとき、代入文 a = ××× の評価値って何になるのかな？ a が return されるのかなと思いました。 割り当て操作は、割り当てられた値として評価されます。 JavaScrip
自分を模倣するLLMを作成する方法 - Qiita
はじめに 最近はChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の発展がめざましく、自分で文章を考えなくても勝手にAIが書いてくれる世の中になりました しかし、ChatGPTなどの既存のLLMに意見とかを述べさせると、中立的で一般的な意見しか述べず、明らかにAIが書いたんだろうな～という文章しか作れません。 そんなわけで、今回は自分の意見に近い文章を出力してくれるLLMを作成しようという試みを書きたいと思います！！ 最初に まずはベースとなるLLMを用意するところから始めます ChatGPTやBIng AIは高性能なのですが、実際のモデルはダウンロード出来ないので自分好みにカスタマイズできないという欠点があります。 そこでダウンロード可能なChat型LLMであるLlama2をゲットしましょう！！ Llama2はMeta社が開発したオープンモデルでChatGPT3.5にいくつかの指標で勝つなど
【jQuery】jQuery4.0.0の変更点紹介 - Qiita
いまさらjQuery？ ここの人たちは見たくもない現実かもしれませんが、世界の9割はjQueryでできていいます。 ということで世界70億人が待望していたjQyery4のベータバージョンが2024/02/06に公開されたので以下で紹介します。 ちなみにjQuery1が2006/08/26、2が2013/04/18、3が2016/06/09のリリースであり、メジャーバージョンアップとしては8年ぶりとなります。 しかし開発が止まっていたとかというとそういうわけもはなく、流石に2010年代前半ごろの更新ラッシュは落ち着いてきたとはいえ、着実にメジャーバージョンが3のまま3.7.1まで更新され続けています。 jQuery 4.0.0 BETA! jQuery 4.0.0の開発を長いこと続けてきましたが、ついにベータ版リリースの準備が整いました。 やらなければならないことはたくさんあり、開発チームは
ドキュメントをいい具合に残そうの会 - Qiita
最近、『エンジニアのためのドキュメントライティング』という本を読みました。 非常にためになる内容だったので、本書であがったいくつかのポイントを私なりにまとめてみました。 また、エンジニアにとってのドキュメントは種類が多く、それぞれのニーズとそれに合わせたフォーマットも違うため、 良いドキュメントとは何か？ を一概に述べることは難しいです。 個人的には、「ほぼ知識のない人が読んでも再現できる・解決できる」ということが大事なのではないかと思っています。 そこで、本記事ではドキュメントの範囲を少し絞って、想定される読者をエンジニア寄りに考えて書いています。ご了承ください。 目次 本記事では ドキュメントを作成する前 ドキュメントを作成する時 ドキュメントを作成した後 それぞれのタイミングにおけるポイントを挙げていきます。 📑 ドキュメント作成前のポイント フリクションログとは、あるユーザー1の
いつか起業したいエンジニアへ - Qiita
はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう！』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章
ChatGPTを社内に配ってもあまり使われない本当の理由 - Qiita
はじめに 2023年はChatGPT元年とも言われ、いわゆるテック業界だけでなく、あらゆる業界でChatGPTが話題となりました。 この空前のChatGPTブームの中で、企業内でもChatGPTを利用しようという取り組みが進み、連日ニュースでも取り上げられていました。 皆さんも「〇〇会社、ChatGPTを従業員約1万人に展開。全従業員の業務効率化を目指す。」といった内容のニュースをよく見かけたのではないでしょうか？ 先行企業に遅れを取らないよう「うちも早くやらないと！」と、同じようにChatGPTを社内に配る取り組みを進める企業が相次ぎました。 しかし、最近になって先行導入を進めた企業のデータが出始めており、実際の利用状況を見てみると、2023年これだけChatGPTが注目され、メディアを騒がせたにも関わらず、全体の利用状況は1割程度かそれ以下に留まっているという状態になっています。 この
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の
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