疲弊しないAWSセキュリティ統制の考え方【資料公開】 #devio_osakaday1 | DevelopersIO
大阪オフィスの川原です。 クラスメソッドのシン・大阪オフィスでの初イベント DevelopersIO OSAKA Day One -re:union- にて 『疲弊しないAWSセキュリティ統制の考え方』 というメインセッションを話しました。 ご参加いただいたみなさま、ありがとうございます！ 発表で使った資料を本ブログで公開します。 当日の発表では時間の都合上話せなかった部分もいくつかありますので、 気になった方はぜひ見てください。 参考になれば幸いです。 スライド 参考資料 責任共有モデル | AWS NIST Releases Version 2.0 of Landmark Cybersecurity Framework | NIST NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0 Reference Tool | NIST Cyber Defense Ma
効率的にリファクタリングを進めるための下準備教えます - MonotaRO Tech Blog
はじめに ※ (2024/03/14 16:33) 「インテグレーションテストの気軽な実行・変更ができない」節にて、データのクリーンアップを teardownで行うよう修正 EC開発-B グループの岡崎と EC開発-A グループの菊川です。2人とも普段は MonotaRO の EC サイトの開発に従事しています。 今回は、昨年11月に開催した、テストとリファクタリングのためのワークショップの中で行ったライブコーディングの準備をするにあたって困ったことについて記載します。 ライブコーディングでは、参加者全員の前で実際のプロダクトのソースコードをリファクタリングする、ということにし、それにあたって研修の運営メンバーでリファクタリングに取り組んでみました。ただ闇雲にリファクタリングするのではなく、研修では参加者に「どのような流れや考え方でリファクタリングをするか」を理解してもらえるように、運営メ
Raspberry PiではじめるKiCad入門 / 20240226-rpi-jam
Raspberry JAM Tokyo 2024.2にて発表
git commit --fixupを使いましょう - Don't Repeat Yourself
発端 Pull Request で force push されると差分がわからなくなるから困るんだけどみんなどうしてますか？— codehex.bsky（へっくす） (@codehex) 2024年2月25日 ポストの前提がちょっとわかりませんが、レビュー後にforce pushされると、どこに修正を入れたのかわからないケースだと仮定します。プルリクエストがまだドラフト状態でのforce pushやrebaseで困るケースはそんなにないと思うからです。 git commit --fixup このケースではgit commit --fixupが便利です。レビューで指摘が入ったコミットに対して--fixupをかけておき、レビュワーはfixupコミットの内容を確認します。レビュワーが確認してOKが出た段階で、git rebase -i --autosquashなどを使ってfixupコミットを元コ
【機械学習】AUCとGini係数の関係を理解する【評価指標】 - Qiita
はじめに 二値分類の評価指標について 「AUCとGini係数ってどんな関係だっけ？」 と毎回忘れては調べているので、いい加減覚える意味で体系的にまとめてみる。 この記事では AUCとは何か？ Gini係数とは何か 両者はどんな関係があるか？ を理解することを目的とする。 最初に結論 AUCとGini係数の間には の関係がある。 AUCは0.5から1の範囲を取るため、Gini係数は0から1までの範囲を取る。 どちらも値が大きいほど分類性能が良いことを表す。 最終的にこの式を理解することを目的としよう。 AUCを理解しよう AUC （Area Under the Curve）は二値分類における有名な評価指標の一つであり、文字通り、「ROC曲線下の面積」を表す。 ROC曲線とは？ ROC (Receiver Operating Charastaristic Curve)は受信者操作特性と呼ばれる
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
decoratorを使ってログ出力コードの削減し可読性を上げた話 - NTT Communications Engineers' Blog
この記事では TypeScript ver4.x にて実験的な機能である decorator を使い、ログ出力コードを削減・コードの可読性を上げた経験を紹介します。 はじめに 背景 decorator とは decorator を使ったログ出力方法の検討 decorator を使ったログ出力の実装 実装時にハマったこと等 関数定義方法の変更 非同期・同期両方に対応 クラス名の取得 ログメッセージの統一 その他考慮した点 ライブラリの利用 実践結果 良かった点 悪かった点(苦労した点) まとめ 参考文献 はじめに こんにちは、NeWork 開発チームの加藤です。普段はオンラインワークスペースサービス NeWork の開発エンジニアをしています。 今回は TypeScript ver4.x にて実験的な機能である decorator を使った事例紹介をします。我々開発チームではログ出力のための
AWSで構築するCDパイプラインとその改善
TechBrew in 東京 〜CI/CDパイプライン改善の取り組み〜 ( https://findy.connpass.com/event/309537/) 登壇資料
[アップデート] aws_ecs_task_definition に CI/CD との競合を防ぐ track_latest 引数がリリースされました | DevelopersIO
resource "aws_ecs_task_definition" "main" { family = "track-latest" requires_compatibilities = ["FARGATE"] cpu = "256" memory = "512" network_mode = "awsvpc" execution_role_arn = aws_iam_role.task_exec.arn runtime_platform { cpu_architecture = "X86_64" operating_system_family = "LINUX" } container_definitions = <<TASK_DEFINITION [ { "name": "nginx", "image": "XXXXXXXXXXXX.dkr.ecr.ap-northeast-1.am
![[アップデート] aws_ecs_task_definition に CI/CD との競合を防ぐ track_latest 引数がリリースされました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a77b081e14c8d61a2e80498092f8ffb9b60da03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Fterraform-eyecatch.png)
机から離れて論文を大量に読む方法（NGK2024S） - Qiita
これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら
【Python】import system の全体像
概要 Python の import 文は、プログラムの実行中に他のモジュールを読みこむために使われます。 おおまかな import 文の動作として、sys.path から指定された名前のモジュールを探して見つかったものを読みこむというように理解している人が多いのではないかと思います。 この理解は概ね正しいですが、実際には sys.path の探索は import system の一部分でしかなく、他の機構が用いられることもあります。さらにはカスタマイズした実装を使って import system の動作を拡張したり置き替えたりすることさえ可能です。 Python の import system は import 文の単純そうな文法からすると意外なほどに複雑です。この記事では import system の仕組みについて、図を交えながら全体像をできるだけわかりやすく説明することを目指しまし
【Python 3.12】型ヒント機能がいつの間にか進化していたので、慌ててキャッチアップする - ABEJA Tech Blog
ABEJA でプロダクト開発を行っている平原です。 先日、バックエンドで使っているGo言語のお勉強しようと「go言語 100Tips ありがちなミスを把握し、実装を最適化する」を読んでいました。その中でinterfaceは（パッケージを公開する側ではなく）受け側で定義するべきという記述を見つけてPythonでも同じことできないかと調べていると（PythonではProtocolを使うとうまくいきそうです。）、どうやら型ヒント機能がかなりアップデートされていることに気づき慌てて再入門しました。（3.7, 3.8あたりで止まってました。。） この記事では、公式ドキュメントを見ながら適当にコードを書き散らし、どの機能はどこまで使えるのか試してみたことをまとめてみました。 docs.python.org 環境 Python: 3.12.1 エディタ: Visual Studio Code Pylan
SQLBoilerのちょっとしたTips集
はじめに SQLBoilerは、スキーマに合わせたORMを生成するツールです。 READMEにも書かれていますが、意外と気づきづらい部分があったりするので、使い方から、ちょっとしたTips、ハマりポイントをまとめます。 少しでも参考になれば幸いです。 前提 MySQL SQLBoiler v4.16.1 生成したコードはmodelパッケージに配置されているとします テーブルは以下を想定 CREATE TABLE `teams` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; CREATE TABLE `users` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_
Streamlitの後継者を求めて - 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 ご無沙汰しております。 最近、猫ミームを見るのハマってしまって時間を確保できておりませんでした。 先日、株式会社サイカ様で開催されたJulia Tokyoに参加してきましたが、大学の教授や著者の方、学生や業務にJuliaを使用している方と出会え、いろいろな話をさせていただき大変有意義な時間を過ごすことができました。外国人の方とも知り合えて、家が近いので今度飲みに行く約束をしました（メールが来た。）。 さて、Julia Tokyoを終えてプログラミングのモチベが非常に高い今、Juliaの勉強をするぞ！！！と言いたいところですが、
みんなに長く使われるダッシュボードで押さえるべき4つのポイント - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ビジネスの重要指標をモニターするために、ダッシュボードを作ったものの、時間の経過と共に、誰にも見られなくなってしまう、といった経験はありませんか？ そうなってしまう理由の1つに、そこから得られる情報がビジネスの改善に結びつかない、あるいは特定のアクションに結びつかないため、ダッシュボードの閲覧者にとってあえて見る必要がなくなってしまうことがあります。 そこで、ダッシュボードの閲覧者に役立つ効果的なダッシュボードを作成するうえで、おさえるべき4つのポイントを紹介いたします。 1. モニターすべきは遅行指標でなく先行指標です 「売上」、「閲
それ，numpy で書かない？--6-- - Qiita
それ，numpy で書かない？--6-- Python ではリストがよく使われる。また，for ループが遅いのでリストに特化したリスト内包表記も推奨されることが多い。 それなりの根拠があるからではあるが... 課題：リストではなく二次元配列を使う。 リストをうまく操ろうとしてリスト内包表記を濫用すると，とても見通しの悪い，醜いプログラムになる。 副次効果：他の部分のプログラムもシェープアップされる。 以下に，奇数魔方陣を作って，正しいかどうか検証するプログラムを二通り書いて比較してみる。 1. リストとリスト内包表記を使う def generate_odd_magic_square(n): magic_square = [[0] * n for _ in range(n)] num = 1 i, j = 0, n // 2 while num <= n * n: magic_square[
Cloudflare Vectorizeで日本語検索
Cloudflare VectorizeはCloudflareがホストするVector database PineconeのようにHTTP経由で呼び出して使う Workers AIと組合せてllama-2とかでRAGを作ってくれという想定らしいけどホストされているText Embeddingsのモデルが英語用しかない 埋め込み表現に変換してVector databaseのAPIに投げるだけなので保存するデータはどのモデルを使っても問題はないのだけど、検索をする時にCloudflare Workersから使いたかったのでHTTP呼び出し可能なものにする 今回はOpenAIのtext-embedding-3の新モデルを試すことにした サンプルデータを登録してクエリで牽くという段階までは以下のドキュメントどうりに実行すると実現できるので省略する 今回は日本語検索をしたくてOpenAIのtext-
Union-Findアルゴリズムと計算科学の話
概要 Union-Findアルゴリズムは、グラフ系でよく使われるアルゴリズムですが、物性物理においても重要な役割を果たします。その実装と使われ方について少しメモしておきます。 Union-Findアルゴリズム 何か2つの物が与えられたとき、それらがある意味において「同じグループに所属するかどうか」が判定できるとき、その関係を同値関係と呼びます。例えば相似などが典型例で、図形Aと図形Bが相似、図形Bと図形Cが相似ならば、図形Aと図形Cも相似です。このように「友達の友達は友達」みたいな関係が同値関係です。とりあえず同値関係を\simで表現することにしましょう。ある集合の要素a,b,cについて、 a\sim a 自分自身とは必ず同じグループ (反射律) a\sim b ならば b \sim a (対称律) a\sim b かつ b \sim c ならば a \sim c (推移律) が成り立つと
dbtとBigQueryでRAGを構築してみよう(その１ーベクトル検索エンジン構築編)
始めまして、ちゅらデータの淡島です。 冬に沖縄に行きたいという理由でちゅらデータにジョインさせてもらいました 今はデータサイエンティストという肩書きでお仕事させてもらっています。 背景 ちゅらデータといえばSnowflakeみたいな風潮がありますが、自分は経歴的にもGCPにどっぷり浸かってきており、BigQueryもいいんだぞ！という感じで細々とやらせてもらっています。 弊社ではOSS活動等も推進しており、ひょんなことから自分もdbtとか周りのOSSに関する活動をすることになり、何か面白いテーマで記事を書けないかなぁと思っていたところ こんな感じの記事を見つけてしまいました。 最近は弊社でも右を向いても、左を向いても生成AI周りの話がでてきており、自分もベクトル検索だのRAGだの色々頑張っておりふと もしかしてdbtだけで非構造化データのRAGって作れちゃうのでは。。。そしてこれ結構Big
kindle本をPower BIですっきり管理！【Python】 - Qiita
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エンジニアが今日から始める英語学習の継続方法 - Uzabase for Engineers
1. はじめに こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」でエンジニアをしております小林です！ 皆さんは英語学習に取り組んでいらっしゃいますか？エンジニアとして技術ドキュメントや国際カンファレンスの動画等で英語に触れる機会があると思います。また、技術的なスキルはあるが、英語を話すことが苦手な場合、将来的に市場でどう評価されているかの動向も気になるところです。 最新の2023年度の報告によると、世界的にITエンジニアの給与が上昇している一方、日本では前年比USドルベースで5.9%減少、現地通貨（円）ベースでもわずか0.4%増加に留まっています。残念ながら、世界と比較した時に日本の給与の優位性がなかった一年となりました。今後もこの差が開く一方であれば、個人や企業が国際市場で競争力を保つために、英語能力の向上も必要になる機会が高まっていくことを示唆しています。 しかし、「英語力を伸
コードレビューで個人的に意識していること
こんにちは。 PharmaX でエンジニアをしている諸岡（@hakoten）です。 この記事の概要 この記事では、私が普段コードレビューで意識していることを紹介しています。 コードレビューのルールというより、個人としてのルーティンや意識していることについて書いています。 ※ チーム自体の「レビュールール」は別で存在していますので、ルールに沿った上でのルーティーンや心構えという認識で読んでいただければと思います！ レビュールールの運用やルール自体については触れていませんので、ご了承ください。 自身のキャリア どのような経歴のエンジニアからの話なのかを知っていただくと、内容を想像しやすいかと思いますので、私のエンジニアとしての経歴を簡単に紹介します。 ソフトウェアエンジニア 14年 主な領域、モバイル、ウェブ、APIサーバーなどのアプリケーションメインのエンジニア 機能リード、テックリードあた
若手エンジニアのコードレビュー 〜斜め上のPRを見て学ぼう！〜 - 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 「コードレビューは自分にはハードルが高いなー🙁」、「知識ないから、先輩のPRにコメントするの恐れ多い😨」などと思っていませんか？ 自分は普通に思っていました〜 特に、自分の書くコードにすら自信がないのに、突然レビューしようとしても、難しいですよね💦💦💦 自分は、プログラミング初めてまだ1年半であるため、先輩エンジニアやチームメンバーのコードをレビューするのは恐れ多く、ワンステップ先だと思っていました。🤔 最近は、全く完璧ではなく、なんちゃってですが、積極的に行なっているつもり、、、 ですが、『どこを見たらいいんだろ
GitButlerでgitのワークフローをめっちゃ便利にする - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? tldr GitButlerのUIはこんなかんじ。 なにがいいの? 目玉となる機能は仮想ブランチで物理的なブランチを作成しなくてもgitの作業を柔軟に行えるようになります。たとえば現在の変更から複数の仮想ブランチに変更をドラッグして変更を構成できたりします。 コミットメッセージも自動で考えてくれたりします。 仮想ブランチの名前も自動的に決めてくれます。 なぜGitButlerなのか？ 新しいGitクライアントの必要性 現代のソフトウェア開発では、GitHubが開発者のコラボレーションを変革しました。しかし、GitHubやGitLab、B
エンジニアはどう学んでいけばよいのか - つまりは「知ったかぶり」 の積み重ね - Qiita
私の場合、自身の興味関心（インプット対象）と仕事が結びついているので、アウトプットの行動が業務内容にかなり依存しています。ですが業務外の内容だとしても、上記の学びのサイクルは当たり前のフローかと思うので、だれにでも適用できるものだと思っています。 そうだね、アクティブラーニングだね。 アウトプット先を意識したインプットをしよう この記事の根幹を揺るがす発言なのですが、正直な話、知ったかぶりはある程度知識があればできてしまうんですよね。しかし『インプット過多』、これは知ったかぶりアンチパターンです。 一般的な「知ったかぶりへの嫌悪感」は、嘘を教えられたことによる信頼の失墜や、理解の浅さが露呈している他人への嫌悪ですよね。（もちろん人間性の問題もありそうだが）これは無知の知を自覚できない状態で自信だけが大きくなることに起因します。（まさにダニング=クルーガー効果） なので知ったかぶりアンチパタ
エンジニアがデザインについて確認した方が良いこと - Qiita
開発の流れとして、デザイン決定後にデザイン（Figma）が開発部隊に渡ってくることは多いと思います。 開発着手前にデザインについて確認しておいた方が良いことの備忘です。 サンプル画像はWebで作っていますが、内容としてはWebに限らず、iOS/Android Nativeなアプリも対象としています。 また、記載順をどうしようか迷ったのですが、特に体系だった説明もできないので思いついた順で書いています。 アイコン/画像について 画像の形式を確認しましょう 画像の形式はベクター画像（SVG）なのか、ラスター画像（PNGなど）か確認します。 アイコン系は基本的にベクターだと思いますので、SVGでExportできない場合はデザイン提供元に確認しましょう。 ラスター画像は要件上こだわりがなければ、開発側でWebP/JPEG/PNGなどの特性や稼働環境を鑑みて決定するで問題ないと思います。 スマホでは
図解力を高める！LLMとmermaidで楽しむテキストベースの図作成術
どうも、株式会社ナレッジワークのざわきんといいます。 最近よく mermaid というテキストベースの図作成ツールを使っていて、ChatGPTやGitHub CopilotのようなLLMを活用したツールとめちゃくちゃ親和性が高いなと思い、居ても立っても居られないので記事にしました。 TL;DR LLM(Large Language Model)の普及により、テキストベースの図作成ツール（例：mermaid）はますます普及していくと思うので、ガンガン使っていこうぜ！という記事です。 はじめに 言葉によるコミュニケーションの難しさ 突然ですが、言葉によるコミュニケーションって難しいですよね。 頭の中にある構造を言葉だけで相手に正確に伝えることって、なかなか難しいです。 例えば、インフラ構成を説明する場合 例えば、インフラ構成を他の人に説明する場合を考えてみましょう。 ChatGPT に出力して
Dataiku社営業マン(文系ノーコーダー)が金融データ活用チャレンジに挑む！（分析プロセスご紹介） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Dataiku社の（データサイエンスができるようになりたい）営業マンの中村(Linkedin,X/Twitter)です。DataikuはAIの民主化を謳っており、文系ノーコーダーの私でもできるんだぞ！ということを証明するために参加させて頂きました。今回コンペ参加は2回目となります（初回はSMBC Group GREEN×DATA Challengeで105位とメダルに届かずでした（泣）） そんな私なんかがおこがましいですが、暫定スコアで0.69以上が出たので、どのようにこのコンペに取組んだかを記載致しました。 （追記：最終順位
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「AWSでもBuildpacksを使ってDockerfileレスに出来るのか!?」というテーマで発表しました #hibiyatech | DevelopersIO
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