「コードを書くのは好きだけどドキュメントは苦手」 「ドキュメントはつい後回しにしてしまう」 エンジニアの皆さん、そんな覚えはありませんか？ 本書は、日本語ドキュメントのスペシャリストであるテクニカルライターの著者が、エンジニアが「いつ」「何のドキュメントを」「どうやって」書けばよいのかを、イチから解説します。 先生役の著者と生徒役をキャラクターにし、全編にわたってイラストを豊富に掲載。 はじめてドキュメントを書くエンジニア、またはこれまで自己流で書いてきたエンジニアが、一度読めば一生使える知識満載です。 装丁画と挿絵は、カケヒジュンさんが手がけます。 ＜基礎編＞ Chapter１　良いドキュメントを効率良く書くために Chapter２　ドキュメントの読み方を理解する Chapter３　読み手とテーマを選定する Chapter４　テーマを分解する Chapter５　ドキュメントの骨組みを組む

いつものように出勤したら、会社のWindows Server 2022のシステムが一夜にしてWindows Server 2025にアップグレードされていたという、システム管理者にとっては悪夢のような出来事が発生したとの体験談が、掲示板型ソーシャルニュースサイトのRedditに投稿されました。 Windows 2022 Servers Unexpectedly Upgrading to 2025, Aaaargh! byu/Fatboy40 insysadmin イギリスの中小企業で働いているというRedditユーザーのFatboy40氏は、2024年11月5日に「Windows 2022サーバーが予期せず2025にアップグレードされました、あああ！」と投稿しました。 そのスレッドでFatboy40氏は「今朝、職場に着くと何かが少し変でした。さらに調査を進めたところ、私たちのWindows

ほぼ毎日使うサービスなのに、考えてみたら数年単位で同じ使い方しかしていない。みんなどう使ってる？ こうすれば新しい音楽と出会えるよとか、おすすめの使い方があれば教えてほしい。 以下は自分の主な使い方で契約プランは月額980円のプレミアムスタンダード。 ・作品聴取 基本的な利用目的。これはSpotifyじゃなくても大手サービスなら作品数に大差ないのかな。他社のものを試したことがないから分からない。 音質については自分の環境と耳では256kbps以上の違いが感じられないので割愛。 ちなみにいま試しにスマホから有料契約していないAmazon Musicでトップ画面のプレイリストをシャッフル再生したらエンドレスで広告しか流れなかった。何だこれ？ ・お気に入り ちょっと気になった曲があれば気軽に突っ込む。 自分は比較的曲数を聴く方だと思うので、ちょっと興味に引っかかったら流れないようとりあえずお気に

「シュタゲ」シリーズの新作「STEINS;GATE RE:BOOT」が発表に。グラフィックスを一新し，ストーリーも一部追加 編集部：ito MAGES.は，本日（2024年10月27日）開催した「STEINS;GATE」発売15周年記念ライブイベント「STEINS;GATE 15th LIVE - ONE WORLD -」で，新作「STEINS;GATE RE:BOOT」を発表した。 ティザービジュアル 2009年に発売された想定科学ADV「STEINS;GATE」のリブート作品になるようで，同社によると“グラフィックを一新し，ストーリーも一部追加要素が加わる”とのこと。 また発売は2025年予定，プラットホームは未定となっている。 「STEINS;GATE」公式サイト 関連記事一覧へ関連記事 初代「シュタゲ」のリブート作も発表された15周年記念ライブをレポート。出演声優陣による朗読劇など

食物連鎖の頂点→生態ピラミッドの頂点 期待値→自分が期待してる気持ちが強いというのは期待値ではない 母数→サンプル数と母数が混同されてる 再現性が高い→現実味のある話ってだけで「再現性」とかカッコつけすぎ 他には?

デジタルペンテスト部の北原です。 今回は、Windowsでのツール開発者にとっては重要なハンドルの内部について解説します。 Windowsでは、ファイルやプロセスから始まりすべてのリソースはオブジェクトとして扱われ、ファイルの削除やメモリの確保にはハンドルを取得する必要があります。 ツールやアプリケーションの開発者にとっては、日常的にハンドルを操作する機会がありますが、通常の利用者にとってはあまり意識するものではありません。 本記事では、Windows OSでのハンドルの役割と、OS内部でどの様に管理されているのかについて解説します。 記事の構成は以下の通りです。 ハンドルの役割とアクセス権限 ハンドルへの情報の問い合わせと操作 カーネル空間でのハンドル管理 応用例1 - オブジェクトをロックしているプロセスの特定 応用例2 - カーネルモードルートキット 本記事は以下の読者層を想定してい

ユーロビート

プロンプト入門本を日経BPさんから出しました。 プロンプト丸暗記系の初心者が、自分でプロンプトを構築できる中級者になるまでをガイドする本です。 対話形式でサクサクよめ、「まぁ細かい点はうろ覚えだけど、仕事でスイスイ使える」までの、社内AI推進には便利な本ではないかと思います。 自分の頭で考えられるようになります。 習得、実用のしやすさのために、概念をあるていど大雑把に簡略化しています。 というわけで、上級者やアカデミックな正確性のある資料を求めている型には、ちょっとミスマッチな本です。 以下、いくつか補足や修正などを集約するメモ。（増刷時に改定できそうなら盛り込みます） P.69 Oneshot Promptingについて正: One Shot Prompting 誤: Zero Shot Prompting お手本なしの一発生成は、Zero Shot Promptingが名称として正しい

こんにちは。サーバエンジニアのnsym-mです。普段はGoでバックエンドの開発などをしています。 最近テストに関する書籍や記事などを色々読み漁ったので、現時点での自分のテストについての考え方を備忘録として残しておきます。 今回の話はWebフロントエンドやiOS/Androidなどでも適用できる汎用的な考え方として記載していますが、ベースの文脈はバックエンド開発になりますのでそのつもりで読んでいただけますと幸いです なお、本記事では主にGoogle、『単体テストの考え方/使い方』、@t_wadaさんの発表されている考え方（いわゆる古典学派）に倣っています。 用語整理 よく使われるテストスコープ 単体テスト（ユニットテスト） 人によって定義に差がある 統合テスト（インテグレーションテスト） 結合テスト（E2Eテスト） 単体テストの定義がブレることから、スコープではなく実行時間で判断するテストサ

増田は普段ゲームやアニメに馴染みがないんだけど、ひょんなことからウマ娘の「うまぴょい伝説」を聴いて衝撃が走った。 こういった音楽には疎いので、他におすすめがあったら教えてほしい

NTT基礎数学研究センタでは、数学の基礎研究をとおして科学技術の源泉である「知の泉」をより豊かにしたいと考えています。本稿ではまず、NTT基礎数学研究センタでの研究の全体像を俯瞰します。さらに、センタの中心的な研究領域である「数論、特に数論力学系」「代数幾何・数論幾何」「表現論・保型形式」について紹介します。 およそ2500年前のギリシャで、素数の研究がなされたことは驚きです。素数が無限に存在することや自然数が素数の積に一意に分解できることが示されていました。どんな動機があったのかは不明です。しかも1977年のリベスト、シャミア、エーデルマンによるRSA暗号方式の発明まで、その工学や社会での応用は期待さえありませんでした。加えてRSAの鍵となる「 を素数、 を整数とすれば が成り立つ」というフェルマーの小定理（1）の発見（証明はライプニッツ）後も、その確立に300年余を要しました。 数論（

こんにちは、データベース愛好家のみなさん！今日は、データベース設計で永遠の議論となっている「テーブル名、単数形 vs 複数形問題」について、徹底的に掘り下げていきます。私は単数形派です！でも、なぜそうなのか、一緒に深掘りしていきましょう。 イントロダクション：我らが主人公、単数形くん みなさん、こんな経験ありませんか？ You: テーブル名って、users? user? どっちがいいんだろう... 先輩: いや、絶対usersだよ！Rails使ってるし。 You: でも、user_idって書くときは単数形だよね？ 先輩: あ、そうだね...でもやっぱりテーブルは複数形！ You: （心の中で）なんかモヤモヤする... 実は、この「モヤモヤ」には理由があるんです。今日はその理由を解き明かし、単数形テーブル名の魅力をお伝えします。準備はいいですか？Let's dive in! 言語の壁を突破せ

公開日 2024/05/28更新日 2024/07/25注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット エアークローゼットは日本初・国内最大級、女

はじめに ◆この記事は何？ IPA高度資格「情報処理安全確保支援士」のシラバスに掲載されている用語の備忘録です ◆対象は？ 情報処理安全確保支援士の試験勉強をされる方 ◆この記事のねらい 試験範囲の用語の階層を整理します 試験勉強の一助となれば幸いです ◆この記事について シラバスの用語を参考書等を読みながら自分なりに整理した私の暗記用のノートです シラバスver4.0 試験に向けて高頻度で更新しています ご助言、誤り等あればご指摘いただけると幸いです 試験範囲全体 試験範囲の分解 暗号 認証 ネットワークセキュリティ データベースセキュリティ クライアントセキュリティ httpセキュリティ メールセキュリティ 攻撃と対策 注目技術 ※参考文献の目次をベースに、試験範囲を分解 暗号技術 共通鍵暗号方式 ブロック暗号 ECBモード CBCモード CTRモード（Counterモード） ストリー

新しいプログラミング言語やライブラリ、フレームワークを学ぶには、実際にそれらを試して挙動などを見てみることが大事ですが、実行環境を用意するのは手間がかかります。 そこで役立つのが、いわゆる「プレイグラウンド」と呼ばれる、Webブラウザでプログラミング言語やライブラリ、フレームワークをすぐに試すことができるサービスです。 主要なプログラミング言語の公式サイトには、実際にその言語をすぐに試せるプレイグラウンドが用意されていることも多く、また公式サイト以外にもネット上にはさまざまなプレイグラウンドがあります。 プレイグラウンドを使えば、気軽にいろんなプログラミング言語やライブラリ、フレームワークを試せます。 この記事ではそうしたプレイグラウンドをまとめてみました。ここで紹介したプレイグラウンドの他にも、あなたのお気に入りのプレイグラウンドがあればX/Twitterやブックマークのコメント、メール

AIソフトウェアエンジニアを提供するオープンソースのプロジェクト「Devika」がGitHubで公開された。これはAIベンチャー「Cognition」が開発し2024年3月12日に公開した、ソフトウェア開発のための自律型AIエンジニア「Devin」をモデルに、オープンソース版の提供を目指すプロジェクトだ。 Devinは、従来の大規模言語モデル（LLM）やコーディング特化型モデルが実行可能。テキストからのコード生成やバグの特定などの作業支援だけではなく、ゲームなどのソフトウェア開発が全自動でできるとの特徴を持つ。 keyboard_arrow_down プロジェクト背景 keyboard_arrow_down プロジェクト内容 Devinは、独自のコマンドライン、コードエディター、ブラウザを持ち、APIドキュメントを参照しながら、開発プロジェクトを自律的に構築する。エラーが発生した場合は、デ

Rx入門を書いてから早2年。当時はVersion 1だったRxも今ではVersion 2。考え方は変わらないものの、いくつかObsoleteになってしまった機能もあり、参考にして頂いている方には多少なり申し訳なさがあります...。あれからC#自体にも言語機能として非同期処理 (async/await) が搭載され、Rxの出番は書いた当初よりは少なくなったと思われますが、もともとの思想が違えば用途も違うということで棲み分けは十分に可能です。なのでまだまだ学習する価値はあります！最近でもSignalRをRxで楽しようとReactiveSignalRを作ったりしましたし、やっぱりRxは便利です。 RxやSignalRは接続状態をIDisposableなオブジェクトに持たせ、Disposeメソッドで接続を解除するという動きをします。このIDisposableなオブジェクトをどう扱うかはアプリケーシ

public static IDisposable BindTo (this IPool pool,IReadOnlyTimer timer,int keep) { return new TimerBinding(pool,timer,keep); } class TimerBinding : IDisposable { readonly IReadOnlyTimer m_Timer; readonly IPool m_Pool; readonly int m_Keep; bool m_IsDisposed; public TimerBinding (IPool pool,IReadOnlyTimer timer,int keep) { m_Pool = pool; m_Timer = timer; m_Keep = keep; m_Timer.OnElapsed += OnElapsed

ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推