※ 参考記事「PlantUML を VSCode で利用したいけど、プレビューが表示されずエラーが出る」 参考（PlantUML 導入後の編集中画面） 2-2. ER図 今回作成したER図 Qiita記事でも、コードブロック内でPlantUMLの構文がそのまま使えます。（このER図は、Qiitaのコードブロックで表示させています） 今回作成したER図のPlantUMLの表記 @startuml yonde ' hide the spot hide circle ' avoid problems with angled crows feet skinparam linetype ortho entity "families" as families { id -- name nickname introduction created_at updated_at } entity "users

概要 PlantUMLでER図を書くことがあったのですが、 その時線がごちゃごちゃになって苦しんだのでTipsを残します。 PlantUMLを使ったことがないけどER図を書く必要がある エンティティの箱がどんどん右側に増えていって困る リレーションの線の長さを変えたい このような悩みを持つ初心者の方向けの内容です。 事前準備 今回使うテーブルについて 今回使うテーブルは下記のような感じです。 (RailsアプリケーションのテーブルのER図を書いていたので、 テーブルの命名などはActiveRecordのやり方に沿っています。) エンティティの中身については触れません。 エンティティをまとめたPlantUML @startuml tables entity companies as "companies\n会社" { + id [PK] -- name [会社名] created_at [作

PlantUMLで図を描いていて、こんな感じの図になってしまいテンションが下がってしまうことがあるのではないでしょうか。 このような残念な図にならないためのコツを書いてみようと思います。 クラス図を例に説明しますが、ユースケース図も基本的に同じです。 -- と - を使い分ける 図で表現したい領域において、関連性の高いものは - で結び、高くないもの（以降「普通の関連」と表記します）は -- で結ぶ。 同じアルファベットで始まる要素が関連性の高い要素で、A1, B1, C1を普通の関連 -- で結んだ例:

この記事で使用している画像は、公式の github から引用したものです。今回、あまりにも数が多いため引用リンクは省略しています。一部、自身で撮影したものもあります。 ファイル Recent Files ★★★ 最近開いたファイルの一覧を表示してくれるプラグイン。何故これがデフォルトで無いのかがよくわからない。絶対に入れておきたい。 Auto Template Trigger ★★★ 新しいノートを作成する際にテンプレートを選択して挿入できるプラグイン。ノートを書く敷居を下げてくれるので重要。 Quick Explorer ★★★ エクスプローラー機能を強化するプラグイン。ノートが増えてくると非常に便利。 Tag Wrangler ★★★ Tag pane から rename や merge などができるようになるプラグイン。 Quick Switcher++ ★★ ファイル移動のプラグイ

はじめに Markdownって便利ですよね？ README.md、PR や Issue の本文やコメント、Qiita や Zenn はもちろん、Google Docs や Trello や Notion や Jupyter Notebook でも使えるみたいです。もっといろいろな文書を Markdown で書ければいいのになあ、あらゆる文書のソースコードを Markdown にできればいいのになあ。 さあ、Markdown の可能性を広げましょう！ 本記事では「スライド」と「(電子)書籍」をMarkdownで書く方法をご紹介したいと思います。もちろん、VSCodeでMarkdownを効率よく便利に書いていくためのチップスもご紹介していきますよ。 ご参考スライド VS Code Conference Japan 2021 で発表した際の以下スライドもご参照ください。 もちろんこのスライドもV

社内のプチ発表に使った資料です。 文章のコツ 前置き フルリモートでは、文章でのやり取りがメインになる。 なので、文章がヒドいと「この人と仕事するのキツイ」と思われちゃう😢 そう思われないための色々思ったことを自戒メモ。 なるべく箇条書きにする

作成方法 目次を自動で作成するために以下の拡張機能を使用します。 インストール後にMarkdownファイルの目次を挿入したい箇所にカーソルを合わせます。 コマンドパレットでMarkdown All in One: Create Table of Contentsを実行します。 すると以下のように目次が挿入されます。 # タイトル ## 目次 - [タイトル](#タイトル) - [目次](#目次) - [セクション1](#セクション1) - [セクション1-1](#セクション1-1) - [セクション1-2](#セクション1-2) - [セクション2](#セクション2) - [セクション3](#セクション3) ## セクション1 ### セクション1-1 ### セクション1-2 ## セクション2 ## セクション3 デフォルトではファイル保存時に自動で内容が更新されます。 目次に関する設

ER図(Entity Relationship Diagram)はDBテーブルを関連性と属性を使って表す図のことです。 プロジェクトにジョインする時とか、ER図を書きながらテーブル構成を把握すると捗りますよね! とはいえ、テーブル数が数百を超えると手書きは時間がかかるし、機能的に重要でないテーブルとかもあり効率が悪くなってきます。 (ツールを使ってもいいですが、テーブルの追加があった時にわざわざメンテするの忘れがちになってしまいますしね) エンジニアらしく効率的に作れないかな🤔と思っていたら、ER図を自動生成するSchemaSpyというツールがあったので、使い方と共に紹介します。 SchemaSpyについて ↓ER図サンプル https://schemaspy.org/sample/index.html オープンソースのER図自動生成ツールで、 dockerベースとjarベース(Java

こんにちは。プロダクトグループの坂井です。 システムは１度作成して終わりではなく、日々機能改善、仕様変更を繰り返して変化していきます。 ドキュメントをメンテナンスする時間がなかった、忘れていた・・・など色々と理由はあると思いますが、実装とドキュメントの整合性を保つのは大変なことだと思っています。 こういったメンテナンスが少しでも楽になりそうなSchemaSpyを利用して、既存の実装からどれくらいのレベルのドキュメントが生成できるかを試してみました。 SchemaSpyとは？ 既存のデータベースからデータベースのドキュメントをHTMLで出力するJava製のツールとなります。 SchemaSpy また、弊社ブログでも紹介させていただきました。 Apache AirflowのER図をSchemaSpyで自動生成するようにしてみた ｜ DevelopersIO 環境 macOS Mojave 10

マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S

色 塗りつぶし色と線の色をそれぞれ指定することができます： 標準色名（CSS色名）6桁の16進数: #RRGGBBアルファチャンネル付きの8桁の16進数（RGBA色モデル）: #RRGGBBaa3桁の16進数: #RGB(#ABCは#AABBCCを意味します)1桁の16進数: #xは#xxxxxxを意味します (つまり値に応じた明るさの灰色が取得できます) transparentという特別な値を使うこともできます。これは、transparent black (#00000000)と同じ意味です。 ガントチャートの例： @startgantt [Activity1] lasts 5 days [Activity2] lasts 5 days [Activity1] is colored in White/Red [Activity2] is colored in Silver/SeaGree

最近、何件かの仕事を請けて共通していることがある。頂くドキュメントが非常に良くできているということだ。なぜ作ったか。どのように作ったか。そしてどう運用するべきか。一気通貫に述べられていて読むと非常に勉強になる。 ・・・それなら、このドキュメントを作った人が作ればいいじゃないか、なぜ私の手に次の仕事が来る？。しかもこんな素晴らしいドキュメント付きで。 一つには、このドキュメントとそれを実装することの価値について、読み解ける人がいなくなっている可能性を感じた。どうもベテランと呼ばれていた人たちが定年退職したり、別の仕事をし出している。かといって次世代が育っていない。ドキュメントを読みながら思うのは、書いた人は随分下の方のレイヤーのことをわかっているということだ。クラウドであればオンプレやネットワークのことまで熟知しているということ。 ところが、最近はカタログスペックというか、このサービスを使え

こんにちは。CX事業本部MAD事業部のきんじょー(@joe_king_sh)です。 AWSでインフラを構築する際に必ず書くもの、 AWS構成図 皆さんはどうやって描いていますか？ 初めからきっちり決めて作ることもあれば、試行錯誤した後、最後に残すドキュメントとして描くもあり、できることならなるべく楽して作成したいですよね。 そこで今回は、CDKで構築したAWS環境の構成図を自動生成するツール「CDK-Dia」が、実際どれくらい使えるのか検証してみました。 CDK-Diaの使い方 環境 macOS Big Sur 11.5.1 node v14.17.6 cdk 1.131.0 cdk-dia 0.3.0 インストール CDK-Diaと構成図の描写に使用するGraphvizをインストールします。 $ npm install cdk-dia $ brew install graphviz 使い

わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に

概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Tracking down not resolving constants in Ruby with parser | Arkency Blog 原文公開日: 2023/03/02 原著者: Piotr Jurewicz サイト: Arkency Blog 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 最近の私たちは、とあるRubyアプリで古くなったスタックをアップグレードする作業に従事しています。このアプリケーションはRuby 2.4で動いていました。使われていないgemを50個も削除し、セキュリティアップデートをかけ、非推奨警告を消し去って、いよいよRuby本体をアップグレードするときが来たと判断しました。 しかし、本当のお話はここから始まるのです。古いRubyの内部に興味のない方も、ぜひこのままお読みください。本記事の最後

初めまして。機械学習エンジニアの島越@nt_4o54です。現在はMLチームで日々、バクラクシリーズで用いられているAI-OCR機能の改善や新規機能の開発などを行なっています。 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間ということで、自分からは表題にもある通り、「Document AI」と呼ばれる技術についての紹介と、またLayerXにおいてどういう応用先があるのかというお話をさせていただこうと思います。 ※ 同名のDocument AIというGCPのサービスがありますが、今回は一般的なDocument AIの話になります。 Document AIとは Document AIに用いられる技術 Optical Character Recognition (OCR) Document Classification Layout Analysis Document Parsing Tab

「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全

画面遷移図で役立った構文 業務で画面遷移図(状態遷移図)を描きながら開発しているシステムの理解、未解決のバグを理解するタスクに取り組んだ時に助けられた構文を備忘録として残しておこうと思います。 合成状態 タブ遷移などを描くときに便利な構文として合成状態が有ります。 @startuml left to right direction title Example State Transition Diagram1 [*] -down-> メニュー1 メニュー1 -down-> メニュー2 state メニュー2 { [*] -down-> 概要 概要 -down-> 詳細 : 詳細 詳細 -down-> 概要 : 概要 } @enduml

処理プロセスを整理したいときに、アクティビティ図を書くことがあります。「処理フロー」と「並行に実行できる処理」を可視化することができます。ここでは、PlantUMLを利用してアクティビティ図を書く方法について紹介します。 アクティビティ図を書く目的 私は、以下目的でアクティビティ図を書きます。 必要な前処理の確認 並行して作業を進められるアクティビティの発見 日常のルーチン作業を可視化して、改善を検討するのにも活用できます。 基本的な書き方｜「旧記法」と「新記法」 アクティビティ図は、開始点から始まり、 アクティビティを順番に記述して、終了点 で処理の終了です。 PlantUMLでアクティビティ図を書く方法として、旧記法と新記法があります。 旧記法