サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数！
アプリで開く
私が人生でずっと悩んで追い求めていたものがついに解決した。それは、なんでも良いから何かが「出来るようになる」ことだ。 昔からいくらその対象に時間をかけても、努力しても、人並みにすらならない。人にやってもらうとか自分がやらないことに関してはうまくいくのだが、自分が何かが出来るようになるということに関しては人生５０年目だが、絶望的で、それが自分の自己肯定感や、人並みに生きることへの罪悪感を生んでいた。人生で解決したかった問題 No.1 だ。だからそれをずっと解決しようと頑張ってきた。 ギター演奏での解決方法私はクソ不器用で、なにやってもできないので、人生で出来たらいいことを２つだけ定めた。ギター演奏と、プログラミング。ギター演奏に関しては少し前に解決した。根本的な問題を一つ上げるとすると、「ゆっくりから、メトロノームで練習する」これだけだ。 ギターはもう何十年も演奏しているのに弾ける感がなかっ
その誕生を地元新聞も経済新聞も記事にしなかった。２年後、『コードの情報を白黒の点の組み合わせに置き換える』と最下段のベタ記事で初めて紹介された時、その形を思い浮かべることができる読者はいなかった。いま、説明の必要すらない。ＱＲコードはなぜ開発され、どう動くのだろうか。 ＱＲコードは、自動車生産ラインの切実な要請と非自動車部門の技術者の「世界標準の発明をしたい」という野心の微妙な混交の下、1990年代前半の日本電装（現デンソー）で開発された。 トヨタグループの生産現場では、部品名と数量の記された物理的なカンバンが発注書、納品書として行き来することで在庫を管理する。そのデータ入力を自動化するバーコード（ＮＤコード）を開発したのがデンソーだ。 バブル全盛の1990年ごろ、空前の生産台数、多様な車種・オプションに応えるため、部品も納入業者も急激に増え、ＮＤコードが限界を迎えていた。63桁の数字しか
CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
「電気の配線がごちゃごちゃになってるよ」 そう。 そんなことは、言われなくてもわかっている。 気づいたらいつの間にか、ケーブルはお互いに絡みに絡んでごっちゃごちゃになっている。 別に絡ませたいわけでもなく、絡ませるよう努力したわけでもなく、誰かが触ったわけでもないのに・・・。 小売チェーン店で働いていたときには、「スパイラルチューブ」なるものを使って複数の配線をまとめなさいと上司から指示を受けては、最寄りの百均なんかに買いに走った。 でも、このスパイラルチューブというのが曲者で、グルグルとコードに対して巻けば確かに綺麗にまとまるのだけど、まあとにかく１ｍ巻くのにも時間がかかる。 おまけに、途中で配線を増やすとか、途中で枝分かれさせようとか、綺麗にしようとしだせば・・・もう思い出しただけでもうんざりするくらい手間がかかる。 でも、配線あるところそんな悩みはどこまでも付いてくる。 お店で家電の
前置き はじめまして, コンポーザー, DJなどをやっているArakurです. 昔は打ち込みジャズを専門で作っていたのですが, ここ最近は殆ど作る機会がなく, 知識やTipsを持て余すくらいなら同志や後進に託そうと思ったので少しずつ記事にしてみることにしました. 第1回は, 古典和声またはポピュラー和声についてある程度知っている方向けにジャズのコード進行の理論の原理的な部分について解説します(第2回が今後書かれるかはまだ分かりません). とりあえずこれを読み切ればそこいらのスタンダードの進行は最低限アナライズできるようになる, という感じの内容を目指しています. 本記事は他ジャンルの制作にあたってジャズの知識を取り入れたいというような層を主に想定しています. 僕自身体系的なジャズ・音楽理論の教育を受けたわけではなく, 知識の大半はネットや古い教則本, およびセッションなどによる実践的経験を
私の勤めるマイクロソフトにも、レイオフがやってくるようだ。それもパフォーマンスベース。つまり、今首になると、「この人はローパフォーマー」とわかるので、再就職が難しくなるだろう。 自分はマイクロソフトの仕事が面白いし、職場も最高なので、こんな中途半端に首にはなりたくはない。ただ、自分がハイパフォーマーとはとても言えない。周りの人はめっちゃ優秀やから。 私は今までは、自分の性能が「三流」であるけど、ダメな自分を「戦略」でカバーして何とかしてきた。しかし、この流れを見ていると、「三流」のままでは早晩解雇されてしまうだろう。たとえ今回のレイオフを生き延びても、記事を読むと、ワークフォースは減らさないと書いてあるし、出来ない人はいらないという流れなのだと思う。 「優秀」になるしかない 今まで、自分がダメなのは受け入れていたが、これからはそうもいかないのだと思う。「優秀」になるしかない。この面白い仕事
音楽理論や奏法についての情報を発信しているずっしー氏は11月16日、『コード進行パズル』を公開した。本作はPC/iOS/Androidのブラウザ上で無料でプレイすることができ、公開されてからさっそく大きな話題となっている。 『コード進行パズル』はパズルを通じて自然とコード進行に慣れ親しむことができるゲームである。プレイヤーはコード記号の書かれたブロックをつなげて消すことができ、ハイスコアを目指す。一度に多くのブロックをつなげるほど高い得点を獲得できるが、ブロックにはつながるものと、つながらないものが存在する。音楽において不自然なコード進行になってしまう場合はつなげることができないのだ。そのため本作ではパズルでハイスコアを目指すうちに、知らず知らずのうちに自然なコード進行が学べるというわけだ。 ゲームは好きなキーとコード進行を選んでプレイすることになる。遊ぶことができるのはポップスなどで多用
オンボーディング ハンドブック #このサイトについて #NTTコミュニケーションズ(以降、NTT Com)社内で製作したオンボーディングハンドブックの内容を、より一般化して広く公開するものです。 ソースコード #本書のソースコードは https://github.com/nttcom/onboarding-handbook で公開しています。 ライセンス #NTT Communications Corporation 作『オンボーディング ハンドブック』は クリエイティブ・コモンズ 表示 - 非営利 - 継承 4.0 国際 ライセンス で提供されています。 関連ハンドブック #リモートワークの働き方に特化したリモートワークハンドブックや、チームビルディングのプラクティスをまとめたチームビルディングハンドブックも参照ください。 読み始める #こちらから本編に進めます。 はじめに
あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件： 【前提条件や決まりごと】 # 入力文： 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件： ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文： Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは？、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方（YAMLファイル）、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
Web制作の技術は日々進化しており、会社やプロジェクトによっては昨今の環境に適さない書き方をしているケースも時折見受けられます。 そこで今回は「2024年のWeb制作ではこのようにコードを書いてほしい！」という内容をまとめました。 質より量で、まずは「こんな書き方があるんだ」をこの記事で伝えたかったので、コードの詳細はあまり解説していません。なので、具体的な仕様などを確認したい方は参考記事を読んだりご自身で調べていただけると幸いです。 1. HTML 画像周りはサイトパフォーマンスに直結するので、まずはそこだけでも取り入れていただきたいです。また、コアウェブバイタルやアクセシビリティも併せて理解しておきたい内容です。 Lazy loading <img>にloading="lazy"属性を付けると画像が遅延読み込みになり、サイトの読み込み時間が早くなります。
追記あり（6/19） 追記あり（6/20） 追記あり（6/25） 追記あり（8/10） PayPayを利用した巧妙な詐欺被害に遭ってしまい、73万円もの大金を失ってしまいました。 同じような被害が広がるのを防ぐため、何が起きたのかを共有させてください。まさか、こんなにも簡単に大金が奪われてしまうなんて、想像もしていませんでした。誰にでも起きる可能性があるので家族にも教えてあげてください。これは下手したら人生詰みます。 一体何が起きたか残高1万円しかないPayPayで、QRコードをスキャンしただけで銀行口座から73万円が勝手に引き出され、無くなってしまいました。 きっかけはPayPayカードからのメール「PayPayカード」という一見本物と区別のつかない差出人から、45,000円の請求金額確定のお知らせメールが届きました。その金額が絶妙に「こんなに使ったっけ？」と思わせる金額だったこと、そし
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、JavaScript初心者から中級者までをカバーできる学習コンテンツを厳選してご紹介します。 完全無料で公開されているものばかりを集めており、なおかつ質の高いコンテンツを選んでいますので独学したい方にも最適です。テキスト、動画、本、Webアプリなど、さまざまな種類のコンテンツを楽しみながらぜひ学習に役立ててください！ ■学習を始める前に これからJavaScriptの学習コンテンツについて解説をしていく前に、ひとつだけ以下のサイトをご紹介しておきます。 【 The Modern JavaScript Tutorial 】 これはJavaScriptの基礎構文・DOM操作・非同期処理・サーバ通信など、ほとんどの学習項目を網羅したリファレンスのようなサイトです。海外で作られたサイトですが、うれしいことに日本語化されているので初心者にも扱いや
Pythonを学びたいと思って情報を探していると、動画講座や有料スクール、個人ブログなどが数多く見つかります。しかしその一方で、「どれが信頼できるのか分からない」「基礎を体系的に学べる教材が意外と少ない」と感じたことがある方も多いのではないでしょうか。 今回紹介するのは、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授・三谷純氏が公開しているPython学習用の教材スライドです。無料公開されているにもかかわらず、内容の密度が高く、独学者にとっても非常に価値の高い教材となっています。 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にできますので、どうぞ。https://t.co/GgPMdugie2 pic.twitter.com/NP8LJtgG78 — 三谷 純 Jun MITANI (@jmitani) February 8, 2
フリーランスのWebエンジニアとして仕事をする上で、いつも気をつけていたことをつらつらと書いてみます。 フリーランスやっている人、興味ある人の参考になれば。 自分についての情報フリーランスのWebエンジニアを2年半 当時はRails, Vue.js, Reactがメイン(2018-2020) 情報系の大学院 → メガベンチャー2年 → スタートアップ2年からの独立 今はSALESCOREのCTO 単価は相場の最高額くらい お金の話あんまりしたくないが、みんな興味あると思うので一応 一度お世話になったFindy Freelanceさんの募集を数年ウォッチして、自分がFindyさんで受けた案件が頭を抜けて最高額だった ややボカすため最低限の目安だけ書くと、時給1万円〜（人月160万円〜）以上 技術顧問業を上手くやると、もっともらえると思う 準委任契約、月N時間稼働って感じで契約 シードA〜シリ
住所を、もっと便利にしよう。 無意識のうちに感じていた、 たくさんの不便を解決しよう。 いま、私たち日本郵便の、 新たなインフラづくりへの挑戦が 動き出しています。 デジタルアドレス。 それは、たった７桁の英数字で、 住所が伝わる仕組み。 もしもこれが、世の中に浸透したら。 長い住所を書くストレスが減らせる。 スマホやパソコンでの、 住所入力が楽になる。 引越しの時、いくつものサービスで 変更手続きをしなくてすむ。 言うなればこれは、 「住所」のパラダイムシフト。 とても大きな変化だからこそ、 社会全体での実用化には 少し時間がかかるけれど。 まずは郵便局アプリでの、 ゆうパック送り状作成から ご利用いただけます。 さあ、あなたも住所を７桁に。 デジタルアドレス、はじまります。
チームにいると頼りになるソフトウェアエンジニアのメモです。自分のロールモデルでもあります。私のキャリアはほぼウェブブラウザ開発一筋なので、その辺に生息している人たちを思い浮かべながら書いてます。思いついたら随時更新します。 コードマニア コードやドキュメントを読むのが好きで、暇があれば適当なレビューに飛び入り参加したり、自分のプロジェクトとは関係ないコンポーネントもひたすら探検している。不穏なコードを見つけるとなんとリファクタリングもしてくれる。コードサーチがお友達。 やたらコードに詳しいので、何か分からないときはとりあえず聞きに行く。チームに一人いるとレビューが捗るし、コードベースも綺麗になる。コードマニアはコードベースを広く熟知している上に未知のコードに対する耐性も高いので、プロジェクトを移動してもすぐに活躍できる。 コードマニアの亜種にスペックマニアもいる。こちらはウェブやネットワー
※この記事は以下記事を読んだ前提で書いてます。 ※あまりに被害が多かったのか、2025/6/19 夕方にPayPay連携機能は止まったようです。 この記事を読んで、QRコードを読み取るだけでお金抜かれるなんてことがあるのか？と思ったら、実際あまりに簡単に抜けるような構成であることがわかったので、検証結果を置いておきます。 WINTICKET連携はQRコード2連続読込方式正規のログイン・連携機能のUIを先に確認します。 PCブラウザでWINTICKETを操作、スマホでPayPayアプリを操作する場合の流れです。 競輪投票のWINTICKETでアカウント作成、ログイン後、 ポイント残高右側の「＋」ボタンでチャージ画面に遷移します。 遷移後、入金手段としてPayPayを選択します。 オレンジの＋ボタンでポイントをチャージする ※ポイント残高は出金できないが、投票結果の払戻金は出金できる仕様すると
Webの用語を100秒で解説するチャンネルを作りました！ よかったらチェックしてみてください！ はじめに 以前書いた記事「Webページがブラウザに表示されるまでに何が起こるのか？」で ブラウザレンダリングについて詳細に知りたいという意見をいただいたので、調べてまとめてみました。 全体図 レンダリングの大まかな流れです。 HTMLのダウンロード サーバから送られてきたHTMLをダウンロードします。 HTMLの解析 サーバから送られてきたHTMLファイルは、「0」と「1」でできたデータになっています。 ブラウザは、サーバから受け取ったデータをそのままHTMLとして解釈することはできないので、自分で扱うことができる形、つまりDOMに変換する必要があります。この作業を 解析 ( Parse ) と言います。 HTMLをダウンロードしたら、すぐにこの解析作業に入ります。作業は以下のようなステップにな
AIエージェント時代、正直しんどい話 2025年12月31日 年末やし、今年AIと格闘してきた感想を正直に書いておこうと思う。 今日、Qiitaで「Agent OS」っていうClaude Codeの拡張ツールの記事を読んだ。仕様駆動開発をAIエージェントで回せますよ、サブエージェントに仕事振れますよ、みたいな話。 一見ええやんって思うやん？ でもな、冷静に考えたら、束になってかかってくるAIエージェント全員と対話せなあかんってことやねん。 人間の組織ってよくできてる 普通の会社やったら、部長は課長と話すだけでええねん。課長は部下の面倒見てくれる。リーダーがメンバー管理してくれる。 信頼があるから「任せる」ができる。見なくてええ範囲が生まれる。 でもAIエージェントは違う。 backend-specialistの成果物チェックして、test-engineerの成果物チェックして、fronte
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
例として読書記録アプリをつくります！ 筆者が欲しいサービスを作ろうと思い、今回は「読書記録アプリ」をつくります。 最低限の要件は、次のように設定しました。 デモアプリの要件（読み飛ばしてOK） 読書記録アプリを作る目的 読書が苦手なエンジニアが読書記録をし、記録を共有することで、継続して技術本を読めるようになること ターゲット 新人、中堅のWebエンジニア おおまかな要件 ユーザーは新規登録することで、読書記録アプリにログインできる ユーザーは読む本を登録できる ユーザーは本を何ページ読み終えたかを記録できる ユーザーは本を読み終わったら次の本を登録できる ユーザーは他の人がどの本を読んでいるのか、また何ページ読み終えたかを閲覧できる 質問する前に... また、ChatGPTに業務で使用するコードを渡す場合、環境キーやサービスを特定できる情報を送信しないでください。入力内容が他の人に渡って
昔DeNAの新人が入社後半年だかの振り返りのプレゼンの中で「うまくモチベーションが上がらなくて」ということを言った時に、南場社長が「社会人がモチベーションで仕事をするな」とすごく怒ったという話*1があって、とても印象に残っている。 また、これは実体験だが、その当時所属していた会社のけっこう中心的な人物が退職する送別会で、その人が受け持っていた客の話になった時、「あれもこれも大変なお客さんですね。私たちに引き継ぎできるものですかね」と残された側が不安をこぼすと、その人は「仕事やろ」とピシャリと言った、という場面をよく覚えている。 どちらも胸に氷を刺されたような、うすら寒い気持ちになったからだった。 私は、社会人だが、どうにも好き嫌いで仕事をしている節があった。やるべきことを淡々とこなすのではなく、やらなくてはならないことの中に何とか自分の興味が持てるようなテーマを見いだして、努力の為のエネル
2023.05.10 官報に使われる「官報文字」というものがあります。 そこには渡辺さんの「辺」の異体字が１４０文字も登録されています。 日本語の常用漢字には２１３６文字ありますが、そこには邉や邊などは入っていません。 そこでＪＩＳの第四水準までを含むJIS X 0213という標準を定め、スマホやパソコンではここまでを標準的に表示できるようにしています。 ところが我が国の戸籍で使ってもよいとされている文字はそれを遙かに超えていて、少なくとも５５，２７０文字もあります。 全ての国民の氏名をコンピュータで扱えるようになることを目指して、戸籍統一文字や住基ネット用の統一文字を網羅した「文字情報基盤」を２０１１年に策定し、それにあわせたフォントを作成し、無償で提供しています。 この「文字情報基盤」（ＭＪ）には、５８，８６２文字が含まれています。 しかし、このＭＪを全庁的に採用している自治体は、川口
1000行でOSを作ってみよう 本書では、小さなOSをゼロから少しずつ作っていきます。 OSと聞くと腰が引けるかもしれませんが、OS (特にカーネル) の基本機能は案外単純です。巨大なオープンソースソフトウェアとしてよく挙げられるLinuxでさえ、バージョン0.01はたった8413行でした。様々な要求に応えるために次第に肥大化していっただけで、当初は大変素朴な実装になっていました。 本書ではコンテキストスイッチ、ページング、ユーザーモード、コマンドラインシェル、ディスクデバイスドライバ、ファイルの読み書きをC言語で実装します。これだけ様々な機能が詰め込まれているのに、コードは合計でたった1000行未満です。 「1000行なら1日でできそう」と思うかもしれませんが、初学者には少なくとも3日はかかるでしょう。OS自作のハマりポイントは「デバッグ」です。アプリケーション開発とは違うデバッグ手法
アメリカの職場にいると、日本にいるときよりも身近でレイオフだとか、職を変えるというのを頻繁に見かける。先日もそういう場面があったのだが昔日本で働いていた時のことを思い出した。 ドキュメントを書く理由 日本のソフトウェア企業にいたときは、「納品物であるから」という理由以外にも、「人がいなくなったときに会社が困るから」という理由でもドキュメントを書くことが推奨されていた。しかし、少なくとも今の職場ではそんな理由でドキュメントを書くのは推奨されていないのに、なぜ問題にならないのだろうとふと思った。 うちのマネージャは、バディ制ににして、みんな休暇できるようにしようとは言っているが、多分本当に退職対策ではないと思う。 チームのメンバーが抜けたときも、「とても残念で、ワークロードをどうしようという問題はあるけど、彼女の門出を祝福しよう」言っていた。つまり、こちらでも「工数」は問題になるけど、「引継ぎ
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ
Reactアプリケーションのアーキテクチャの一例として公開されているGitHubリポジトリ「bulletproof-react」が大変勉強になるので、私自身の見解を交えつつシェアします。 ※2022年11月追記 記事リリースから1年ほど経過して、新しく出てきた情報や考え方を盛り込んだ続編記事を書いていただいているので、こちらも併せて読んでいただければと想います（@t_keshiさんありがとうございます！）。 ディレクトリ構造が勉強になる まずはプロジェクトごとにバラつきがちなディレクトリ構造について。 ソースコードはsrc以下に入れる bulletproof-reactでは、Reactに関するソースコードはsrcディレクトリ以下に格納されています。逆に言えば、ルートディレクトリにcomponentsやutilsといったディレクトリはありません。 たとえばCreate Next Appで作成
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
2021年になってJavaScript、TypeScript、Node.jsの勉強を始めました。 この記事では、読んで良かった本、記事、公式ドキュメントなどをまとめていきます。 ※2021/03時点の情報です。 個人的なリンク集ですが、「これも読むと良いよ」というものがあればぜひ教えてください。 ECMAScript ECMAScriptの仕様は、EcmaのTC39で策定されている Ecma TC39 GitHub organization ep78 TC39 | mozaic.fm Node.jsの各バージョンでのECMAScriptサポート状況 JavaScript Misreading Chat - #86: #"/q/javascript" data-gtm-click-label="entry-search-result-item-tag">javascript
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか？ async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user.name; } はじめに こんにちは、株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、冒頭の5行のコードを通して、私たちが学ぶ理由について考えてみたいと思います。 TL;DR 同じコードを見ても、人によって見えるものが違っている 学習を重ねることで、それまで見えなかった世界が見えてくる 学習
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
「人付き合いが得意です」という方は、どの程度いるでしょう。 個人的には、 「何を話したらいいかよくわからない」 「人と話すと消耗する」 という気持ちはよくわかります。 ところで先日、シロクマ先生が、次のような記事を書いていました。 結局、人と話すとＭＰは増えるか、減るか ・人と話すと精神力(MP)が増えるか減るかは、話す内容。状況によって左右される ・もちろん、その人の性質や気質によっても左右される ・体力によっても左右される。その体力の一番無難な回復法は「休息」 この投稿の中で気になったのは、冒頭で引用されていた、以下のツイートです。 多分人と話すとMPが回復していく生き物と、人と話すとMP削れていく生き物は根本的に分かり合えないのだと思う。 — 前島賢(大樹連司) (@MAEZIMAS) August 30, 2024 「人と過ごすのが大好き」な人たちを見ると、確かに「別の人種だなあ」
はじめに このドキュメントは，主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです．特定の問題にはあまりフォーカスしないため，問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません．詳しく，正確に，分かりやすく書いていこうと思っています． このドキュメントは執筆途中です． 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており，C++言語の仕様や，文法にはあまり触れません．また，計算量という用語についても説明しません．ただし，償却計算量など，計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します． コードについて このドキュメントで登場するコードは，可読性向上のため，以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています．また，適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は，コード周辺にのように，検証
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
