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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 Profes
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。 もくじ テスト駆動不具合修正 or リファクタリング手順 なぜテストが書けないのか 依存関係を排除できればテストは書ける 依存関係を排除するためのカギになる考え方 書けない単体テストがなくなる２
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。 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。 JavaScriptの仕様を確認し、「return a = ××× は、a がローカル変数である限り、 return ××× ということか、冗長だな」と判断しました。
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
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
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
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
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名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみたところ、 名刺の写真を撮る 会社名、部署名、名前、…など項目別にスプレッドシートへ記載される スプレッドシートに次の打ち合わせ日を記載しておくと通知さ
「JavaScriptで要素をドラッグして移動する簡単な方法」という記事が初耳だらけだった件 - Qiita
はじめに まず↓の記事を見てない方はぜひ見てください！ 自分にとってはこの記事には「えっ、ナニコレ！」なテクニックが多く、特に解説もなかったのでいろいろ調べてたら休日が消えてました... なのでその時間の供養もかねて、自分が知らなかった部分を中心に、僭越ながら元記事の解説を書いてみたいと思います。 ちなみに、以下が元記事のコードそのままを実装したものです。たしかに掲載コードだけで要素がグリグリ動きますね。 See the Pen js-drag-move-original by www-tacos (@www-tacos) on CodePen. 初耳1: $img まずコードのここ
ローカルで気軽にRAGを使って会話することが簡単すぎてビビった。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今日は、ローカルにてRAG(Retrieval-Augmented Generation)を使って、あるPFDについて質問するチャットを作ろうと思う。 OpenAIを使うので、無料ではないので注意されたい。 今回のソースは LangChain 完全入門 という本を参考にしていて、とても勉強になるので購入をお勧めする。 行いたいこと ローカルでPDFを読み込ませて、内容を質問したり、要約させること。 大きな流れ 環境準備 チャットアプリの土台の作成 プロンプトを定義 アップロードされたPDFファイルを分割 内容をベクトル化し保存 入力され
ぼくがつくったさいきょうのおーえすを語ろう#1(導入編) - Qiita
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僕はこうやって画面設計書を作ってる（Webシステムにおける簡潔な画面設計書の例） - Qiita
Webシステムを作る上で、画面設計書を作成する事は多々あると思うんだけど、みんなどうやってるんだろうか。 取り敢えず、僕はこんな感じで作ってるよってのを紹介したいと思います。 小規模のプロジェクトで、ドキュメントIDとかプロジェクトIDとか使わなくてもいいような、管理が複雑でないプロジェクトを想定しています。 ルールとしては以下を守ってます。 画面設計書には画面遷移図の情報を含めない。 画面設計書は単一の画面の設計を掲載すべきと考える。 DBの操作、ビジネスロジック層に関する処理は画面設計書に記載しない。 別途アクション設計等に作成するべき。 Excel方眼紙を使わない。（←重要） 詳しくは後述。 参考にしたのは、以下のサイト。 ［画面設計］画面の構造は物理的・論理的に示す http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20090108/322455
保守・理解しやすいコードを書きたい！ 〜VSCode拡張機能で循環的複雑度と戦う〜 - Qiita
参考: 循環的複雑度 ちなみに githubで最もやべー関数を発掘するという記事では、循環的複雑度が高い関数が紹介されています。 ものによってはリンク切れしてしまっていますが、最も複雑度が高いのはnode（JavaScript）のjo関数で5505だそうです。想像もつかない... どのようにすれば循環的複雑度を低く抑えられるのか？ 計算方法から考えると、forやifによる分岐を減らしていくことが必要となります。 そのために、分岐の入るロジックを別関数として切り出し、１つの関数でやる事を絞り、分離することを理想として目指していきます。 とはいえ、いちいち複雑度の計算なんてしていられないですね。 そこで役に立つのが次のVSCode拡張機能です。 Code Metrics （VSCode拡張機能） この拡張機能は、TypeScriptやJavaScriptの関数・メソッドに循環的複雑度を表示して
VSCodeでC言語プログラミング事始め HelloWorldがnmakeできるまで - Qiita
はじめに 諸般の流れからC言語を使う機会が増えてきたので、あらためてVSCodeでC言語プログラミングができる環境構築を再確認しておきます。諸般の事情でWindows＋MSCです。今回はmakefileを使ってHelloWorldがビルドできる状況を確認します。HelloWorld単体をビルドするのにmakefileを使うことはあまり意味のないことかもしれませんが、シンプルな環境でなにか見えてくるものもあるかもしれないということで。 前提条件 VSCodeはなんらかのバージョンが既にインストールされていることが前提です。 MSCもなんらかのバージョンのVisualStudioのVisualC++がインストールされていることが前提です。 今回は具体的には下記のバージョンを想定してお話が進みます。前回の記事でtasks.jsonとlaunch.jsonを生成して通常の[実行とデバッグ]からデバ
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Pythonでコードに意図を込める方法 - Qiita
