ChatGPTの「良い人フィルター」を外して本音を引き出してみた
AI, プロンプト, ChatGPT, プロンプトエンジニアリング, Claude
- 118 Likes, 56 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/11
- Author : @nolanlover0527
ChatGPTなどのAIは、ユーザーを過度に肯定する「良い人フィルター」を持つ。このフィルターを排除するプロンプトが話題。GPT-5とClaude Sonnet 4.5で比較検証した結果、フィルターなしの方が直接的で質の高いフィードバックが得られた。特にSonnetは厳しい指摘をするが、プロンプト調整で柔らかくすることも可能。チェックリスト形式や複数視点からの評価など応用もできる。AIのフィードバック精度向上のためには、良い人フィルターを外すことが有効。
【初心者完全版】0からReact開発して基礎をマスターできる最強チュートリアル 音楽生成アプリ編【図解解説】
TypeScript, React, react-router, tailwindcss
- 227 Likes, 250 Stocks, 1 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/9
- Author : @Sicut_study
このチュートリアルは、React初心者向けに、AIを活用した音楽生成アプリを作成する手順を解説するものです。
内容は以下の通りです。
- React開発環境構築 (Vite, Node.js)
- JSXの基本と記述方法
- Tailwind CSSを用いたスタイリング
- Shadcn/UIによるUIコンポーネントの導入
- React Routerによるページ遷移の実装
- 音楽データの表示と再生機能の実装
- Loudly APIを用いた音楽生成機能の実装
- ローカルストレージへの音楽データ保存と表示
- 高度な音楽プレーヤー機能の実装 (再生、一時停止、シーク)
記事では、Reactのコンポーネント、ステート、useEffect、非同期処理、型定義などの重要な概念を丁寧に解説しています。環境構築からスタイリング、API連携、データ保存まで、実践的なアプリ開発を通してReactの基礎を習得できます。
Firebaseへのデプロイ、音楽生成ページからトップに戻れるようにする、生成した音楽のジャケットを固定するなどの課題も提示されています。
Claude CodeでBacklogのチケットから自動実装する仕組みが快適すぎた
GitHub, Backlog, Claude, AI駆動開発, ClaudeCode
- 72 Likes, 63 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/10/27___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @mu7kata
Claude CodeとBacklogを連携させ、GitHubのPR作成からBacklogのレビュー依頼までを自動化する仕組みを紹介。Backlogチケット番号をClaude Codeに渡すと、実装、PR作成（ドラフト）、Backlogへのレビュー依頼コメントとマイルストーン更新を自動で行う。Backlog MCP、GitHub CLI、カスタムスラッシュコマンドを利用。PRにはAI生成である旨を明記。小規模タスクで特に有効。KIYOラーニング株式会社での生成AI活用事例。
C++は常に進化している！ C++26・C++23の新機能と今後のトレンド
C++, プログラミング, C++23, C++26, WG21
- 80 Likes, 64 Stocks, 2 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/9
- Author : @Sakai_path
C++は3年ごとに進化し、C++23が最新、C++26が策定中。C++23ではstd::expectedによるエラーハンドリング、std::printによる型安全な出力、deducing thisによるメソッドチェーン簡略化、std::mdspanによる多次元配列ビューが追加。C++26では静的リフレクション、パターンマッチング、std::embedによるリソース埋め込みが提案。Rust/Carbonとの共存が進み、C++23/26の導入はコンパイラとCMakeで標準バージョンを指定するだけ。C++は着実に進化する現役の基盤技術であり、新機能と既存資産の組み合わせが重要。
生粋のプログラマーが「ビジュアルスクリプティングしか使えない環境」と本気で向き合ってわかったこと
C#, Unity, playmaker, ビジュアルスクリプティング
- 26 Likes, 11 Stocks, 2 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/11
- Author : @segur
プログラマーが生粋のビジュアルスクリプティング環境に直面し、当初は効率の悪さに苦労した。しかし、非プログラマーのクリエイターがビジュアルスクリプティングを使いやすく感じていることに気づき、彼らの認知スタイルがテキストベースのプログラミングよりもビジュアルスクリプティングに適していることを理解した。ビジュアルスクリプティングは、誰もがプログラミングできる環境を提供するという価値がある。ただし、拡張性や保守性の面で限界があり、大規模プロジェクトには向かない。小規模プロジェクトや学習には有効であり、多様な人が制作に参加できる。AI時代のプログラミングではテキストベースが優位になりつつあり、ビジュアルシンカーがどのツールを選ぶか難しい時代になっている。プログラマーは、相手の得意な形式を理解し、クリエイターとの協業を円滑に進めるべき。
決済実装は怖くない！テストカードという存在
- 18 Likes, 7 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @inukai-masanori
決済機能開発にはテストカードが不可欠。テストカードは開発環境専用の仮想クレジットカード番号で、実際のお金は動かないため安全にテスト可能。PAY.JPなどの決済サービスでは、カード番号によって決済成功、残高不足、有効期限切れなどの挙動を再現できる。テストカードを利用して、正常系、ユーザー起因・システム起因の異常系を検証し、エラーメッセージなどを確認することが重要。テストカードの存在を知ることで、決済関連機能担当者の心理的安全性を高める。
初めて Qiita 投稿する人へ ～中堅 SE が語る“記事づくりの流れと工夫”～
Qiita, Azure, 初心者, アウトプット, 駆け出しエンジニア
- 18 Likes, 6 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @KoheiKushida
Qiita初投稿に向けた記事の作り方と工夫を紹介。
記事ネタは日々の業務や学習メモから切り出し、記事の型（Tips、学習メモ、まとめ等）を選ぶ。
初投稿には難易度の低い型がおすすめ。
記事スタイルは「書き手中心型」で気軽に始め、少し読み手への配慮を加える。
記事作成は、アウトライン作成、本文執筆、仕上げの順に進める。
アウトラインで記事の全体像を把握し、本文は完璧を目指さず徐々に膨らませる。
仕上げでは、構成、文量、用語、表現、読者視点、視覚、整合性の7つの要素をチェックする。
特別な準備や経験がなくても、小さな気づきや工夫を言葉にすれば価値あるアウトプットになる。
あかんかった人生をやり直す
AdventCalendar, Web, ポエム, AI, 転職
- 15 Likes, 6 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/11
- Author : @monsoonTropicalBird
人生で放り出した事をやり直すのは啓示かも。ロックダウン中にプログラミングを再開し楽しさを感じたが、AIの進化でプログラミングの価値が変わり、寂しさを感じた。しかし、AI時代でもプログラミングの知識は必要。重要なのは何を作るかの発想。AIは道具であり、使う人の力量次第。好きな事はAIが進化しても関係なく続けられる。数年単位のスキルを追いかけるだけでなく、人生の背骨となるライフワークが重要。自分の周りの人の為に何かを作る事がライフワークになり得る。昔諦めた事がライフワークになる可能性も。職業選択の自由がストレスを生む現代、ライフワークは根源的な安定感を与えてくれる。タイパ・コスパだけでなく、無駄に時間をかけられるものを持つ事がAI時代に重要。
【Docker】Docker用語が分からない人のための超入門ガイド
環境構築, 初心者, Docker, 初心者向け, 未経験エンジニア
- 15 Likes, 8 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @shimada_slj
Dockerは、アプリケーションとその実行環境をコンテナで管理するツール。
イメージはコンテナの設計図、コンテナはイメージから起動した実行環境。
Dockerfileは独自イメージのレシピ、docker-compose.ymlは複数コンテナの一括管理設定。
docker runは新規コンテナ作成と起動、docker startは停止中のコンテナ再起動。
docker stopはコンテナ停止、docker rmはコンテナ削除。
開発フロー例：Dockerfile作成、docker-compose.yml作成、docker-compose up -dで起動、開発、docker-compose downで停止。
よくあるエラーと対処法も記載。
テキストなしで LLM 同士が“通じ合う”手法:Cache-to-Cache（C2C）について
生成AI, ChatGPT, LLM, Cache-to-Cache
- 45 Likes, 21 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/9
- Author : @xxyc
複数のLLMを組み合わせる際、テキストではなくモデル内部表現（KV-Cache）を直接やり取りするCache-to-Cache（C2C）という手法が提案されている。従来のText-to-Text（T2T）方式における情報圧縮の損失、言語の曖昧さ、遅延という問題を解決する。C2Cは、情報を渡す側(Sharer)のKV-Cacheを、受け取る側(Receiver)の表現空間へ投影・融合し、テキストを介さずに意味情報を転送する。実験では、KV-Cacheを濃くすると精度が上がり、異なるモデル間でも転送可能であることが示された。精度評価では、C2Cは単独モデル比で平均+8.5〜10.5%、T2T比で+3〜5%の精度向上、平均2倍以上のレイテンシ削減が報告されている。C2Cは、精度と速度の両面でT2Tを上回る可能性があり、モデル間通信のデフォルトがキャッシュに置き換わるかもしれない。
【CSS】要素がはみ出る！そんな時はまずmin-widthを0にする
HTML, CSS, フロントエンド, flexbox, tailwindcss
- 16 Likes, 9 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @hrel11
子要素が親要素からはみ出す場合、子要素に
min-w-0、wrap-break-word、overflow系CSSを適用。
Flex/Gridの子要素はmin-width: 0;で親要素内に収まる。
テキストの折り返しにはwrap-break-word、スクロールにはoverflow-scroll、省略にはtruncateを使用。
truncateはブロックボックス要素に適用。
Flexbox、Grid Layout、BlockのCodePenサンプルあり。
参考記事としてバニラCSSでの対処法やmin-widthの解説が紹介されている。
エンジニアが覚えておきたい英単語 - AIコード読解時代の必須語彙
Python, C#, 初心者, 英語, コードリーディング
- 7 Likes, 3 Stocks, 5 Comments
- POSTED @ 2025/11/11___UPDATED @ 2025/11/11
- Author : @Sakai_path
AI時代のコードリーディングは英単語の語感から。プログラミング言語は英語で書かれており、単語の意味を押さえることで、知らない言語のコードも理解しやすくなります。
重要な理由:
- 複数の言語を扱うため
- AI生成コードを読むため
主要な英単語カテゴリと例:
- 条件・制御: if, else, yield, await
- オブジェクト指向: abstract, override, implement
- データ処理: serialize, parse, fetch
- 通信: request, payload, token
- 設計: repository, delegate, dependency
- 高度な概念: asynchronous, concurrent, polymorphism
間違いやすい単語ペアの例: initialize vs instantiate, authentication vs authorization
コードを英語の物語として読み解く練習が有効。英語の語感を掴むことで、コードの意図を理解しやすくなります。
まとめ:
- 英単語を覚えることはコード理解の近道
- AI時代に重要
- プログラミングで使う英語は思ったほど多くない
【C#】Interfaceをデリゲートのように扱って規約実装を伝播させる設計パターン
C#, デザインパターン, DependencyInjection, interface, AdventCalendar2025
- 16 Likes, 17 Stocks, 2 Comments
- POSTED @ 2025/11/4___UPDATED @ 2025/11/9
- Author : @EndOfData
C#でインターフェースをデリゲートのように扱うデザインパターンを紹介。
技術的には目新しいものではないが、サンプルコード付きの記事は少ない。
Gitリポジトリ: https://github.com/Sheephuman/PropagationRelayPatterns/tree/master
WPFのVisual Studio 2022, .net5.0 - 9.0で動作。
内容は、
- interface + DIによる“契約の伝播”
- abstract + ジェネリック型制約による“Templateの伝播”
- Delegate Injectionを併用する
DIはStrategyPatternを一歩進めた設計思想。
各パターンでButtonA～Dを押すと、それぞれ異なるアニメーションや処理が実行される。
処理A: 羊のループアニメーション
処理B: 文字が降ってくるアニメーション
処理C: 聖書と羊に関連付けたテキストのテロップ
処理D: PowerShellでファイルの列挙結果を出力
記事はストック数に応じて更新される。
AIで「思いつき」が形になるまで ― Codex CLIでGaussian-VRMアプリを実働2時間で完成させた話
#threejs, #openai, #AI開発, #Codex_CLI, #Gaussian_VRM
- 7 Likes, 5 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @kumi0708
AIアートグランプリハッカソン参加者の熱気に触発され、Codex CLIを使ってGaussian-VRMアプリを再構築。実働2時間で完成。npaka123氏にCodex CLIを教えてもらい、午前10:30から開発開始、午後4:49にUI・カメラ・音声付きのアプリが完成。Codex CLIは自然言語で指示するだけでコードを生成する開発支援ツール。指示を出すたびにAIがコードを再構成し、「GVRM 100m Race」が完成。AI開発の速さは思考した瞬間に試せる点。従来の開発に比べ、思考と実装の距離がゼロに。AIはアイデアを瞬時に形にする共同制作者。GVRM 100m RaceのソースコードをGitHubで公開。
Rustで組み込み: Embassy-rs入門1 環境構築・Lチカ
- 5 Likes, 5 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @5C6F2F
EmbassyはRustでマイコンを扱うための非同期ランタイムとHALクレート。メモリ安全性が高く、コンパイル時のピン衝突検出、ハードウェア制約の型表現、Channelによるタスク間通信、ゼロコスト抽象化、優れた開発体験が特徴。
環境構築はDockerを使う方法が推奨。Dockerfile、docker-compose.yml、devcontainer.jsonを設定し、VSCodeのDev Containers拡張機能で開発環境を構築。
プロジェクト作成では、Cargo.toml、.cargo/config.toml、build.rs、rust-toolchain.toml、.vscode/settings.jsonをマイコンに合わせて設定。
Lチカのサンプルコードでは、GPIOの初期化、LEDの点滅を実装。並行処理のサンプルコードでは、ボタン入力を監視し、LEDを点灯/消灯させるタスクを実装。awaitによりノンブロッキングな待機を実現。
TerraformのDrift検知をリアルタイム化するOSSを作った話 第一話
Terraform, sysdig, falco, #IaC
- 5 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @keitah
TFDrift-Falcoは、Terraformの設定ドリフトをリアルタイムに検知するOSS。CloudTrailとFalcoを連携し、手動変更を即座に検出し、Slackなどに通知。従来の定期スキャンツールより高速で、IAM情報付きのユーザー特定が可能。アーキテクチャはCloudTrailイベントを基にTerraform Stateと比較し、差分を検知。Console、Unified Diff、Markdown形式で差分を表示。OSSとして公開するため、ライセンス、行動規範、セキュリティポリシーを整備。今後の展開としてGCP/Azure対応、Terraform Cloud統合、Web UIなどを計画。GitHubで公開されており、フィードバックやコントリビューションを募集。
今日のQiitaトレンド記事をポッドキャストで聴こう！ 2025/11/11
- 4 Likes, 1 Stocks, 1 Comments
- POSTED @ 2025/11/11___UPDATED @ 2025/11/11
- Author : @ennagara128
前日の最新トレンド記事をまとめたAIポッドキャストを毎朝7時に更新。
フィードバック歓迎。
記事例：Reactチュートリアル、クローンLLM作成、C++26/23新機能、LLM間通信、高速向聴数計算、Backlog自動実装、React学習ログ、Laravel Arr::first挙動、AWS ALBログ、Java改行問題、Post-Quantum TLS、ボイスチェンジャー、AWS全冠トロフィーIoT、C# Interface設計、税と給付の理解、「控除」、CSS min-width、Copilot Agent調整、Docker入門、PHPカンファレンス福岡参加報告。
【JavaScript】配列を二重配列に分解する提案
- 5 Likes, 0 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @rana_kualu
TC39で提案中のIterator Chunkingは、イテレータを重複または非重複のサブシーケンスに分割する機能。
- Chunking: イテレータを重複しないサブシーケンスに分割 (ページネーション、グリッドレイアウトなどに利用可能)
- Sliding window: 隣接するサブシーケンスを作成 (平均計算、文脈依存アルゴリズムなどに利用可能)
多言語での実装例(C++, Kotlin, Pythonなど)が存在。提案者は他の配列操作関連の提案も多数手がけている。Chunkingは自力でも実装容易だが、sliding windowは尺取り法などで利用できる可能性あり。
AIが書いたコードの「落とし穴」
- 5 Likes, 3 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @spumoni
AIが生成するコードに既存コードのコピペが大量に紛れ込む問題が深刻化。見た目が違う意味的クローンは従来のチェックツールでは検出困難。コピペコードの蓄積は品質低下、セキュリティリスク、信用失墜の3つのリスクを引き起こす。対策として、生成コードの記録、AI検出ツールの併用、標準部品の用意、レビュー義務化、ライセンスチェック体制の構築、開発者の意識改革が重要。AIを管理する仕組みを構築し、検証が必要な知的資産として扱うことで、品質を確保しリスクを管理する必要がある。
初心者がぺちこんでカンファレンスに初参加した話
- 5 Likes, 0 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @ibuki3268
初めてPHPカンファレンス福岡に参加。エンジニアカタパルトでのPHP経験と懇親会無料がきっかけ。
PHPカンファレンスが最後と知り驚くも、勉強会などの継続に期待。
寝坊で遅刻したが、初学者でも楽しめた。
PHPの基礎、設計など様々な話を聞き、企業との交流も有意義だった。
懇親会の食事が美味しかった。
多くの学びがあり、今後の開発に活かしたい。
カンファレンスに初参加して楽しかった。
DOS窓上のASCIIアートが私は好きだ。なのでPythonでGETしよう。
- 8 Likes, 6 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/9
- Author : @Necoze
PythonでDOS窓にASCIIアートを表示し、スクリーンショットを保存する方法。
shutil, pyautogui, pygetwindowsライブラリを使用。
ASCIIアートをDOS窓に表示し、指定範囲を切り出して画像として保存。
N-MAGIのUI刷新のために、MAGI風UIをDOS窓で表現。
入力として文字列6つを想定。
os.system, shutil.get_terminal_size, pyautogui.screenshotを使用。
DOS窓のタイトルを基にウィンドウを特定し、位置とサイズを取得。
指定領域をキャプチャして保存。
リアルタイム再生するボイスチェンジャーを作ろう！
Python, フーリエ変換, ボイスチェンジャー, リアルタイム処理
- 10 Likes, 6 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/9
- Author : @LONnnnnn
SNS通話での声の悩みを解決するため、自作ボイスチェンジャーを開発。声は声帯と声道で作られ、声帯は音の高さ（ピッチ）、声道は音色（フォルマント）を決める。声を変えるには、ピッチとフォルマントを操作する。ピッチは周波数を変え、フォルマントはフーリエ変換で周波数領域に変換し、周波数ごとに増幅・減衰をかけて調整する。Pythonとライブラリ（librosa, sounddevice）でリアルタイム変換を実装。ピッチシフトにはlibrosa.effects.pitch_shift()、周波数変換にはnp.fft.rfft()/np.fft.irfft()を使用。block_sizeやlatency設定でリアルタイム性を調整。今後はGUI実装予定。悪用厳禁。
Rustで組み込み: Embassy-rs入門3 変数のタスク間共有
- 3 Likes, 3 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @5C6F2F
Embassy-rsで複数のタスク間で変数を安全に共有する方法として、アトミック変数、Channel、Mutexの3つを解説。
- アトミック変数：ロックフリーで高速だが、単純な値の共有にのみ適する。
- Channel：非同期なデータの送受信に利用、バッファリングが可能。
- Mutex：複雑なデータ構造の保護に適した排他制御。
ロータリーエンコーダーの値をタスク間で共有する例を通して、これらの方法を理解する。
各方法の利点、欠点、および使い分けの指針を示す。
アトミック変数は速度が速く、メモリ消費が少ないが、複雑なデータ構造にはMutexが適している。
Channelはデータの非同期送受信に適している。
Rustで組み込み: Embassy-rs入門2 PWM制御
- 3 Likes, 3 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @5C6F2F
この記事では、Embassyを使ったPWM制御について解説。PWMはLEDの明るさやモーター速度制御に重要。Nucleo STM32 F446REを使用。
PWMはデューティ比でアナログ出力を疑似的に実現する技術。コード例では、タイマー(TIM2)とピン(PA5)を設定し、デューティ比を段階的に変化させてLEDの明るさを調整。
SimplePwmの初期化、チャンネル分割(split())、デューティ比設定について詳細に解説。Rustの所有権システムと
unsafeキーワードについても説明。split()は所有権を移動させ、タイマー全体の設定はできなくなるが、各チャンネルの独立制御が可能になる。
Laravel v12.23.0でのArr::firstメソッドの挙動の変化
PHP, array, Laravel, Polyfill, Laravel12
- 14 Likes, 0 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/9
- Author : @matsumura-yzrh
Laravel v12.23.0へのアップデートでArr::firstメソッドの挙動が変わった。Arr::firstは配列から条件に一致する最初の要素を返すメソッド。v12.23.0でpolyfillによりarray_find_key関数が使われるようになった。挙動が変わるのは、第一引数に配列以外（Collectionやnull）を指定し、第二引数で条件を指定した場合。v12.22.1ではCollectionやnullでも動作したが、v12.23.0ではTypeErrorが発生する。これはarray_find_keyが配列のみを許可するため。本来、配列以外を第一引数に指定するのはイレギュラーな使い方。Collectionにはfirst()メソッドが用意されており、Collectionインスタンスにはそちらを使うべき。どのクラスのメソッドを使うべきか的確に判断することが重要。
Amazon Comprehendで社内チャットを感情分析してみた
AWS, AWS認定ソリューションアーキテクト, AI, AWS認定クラウドプラクティショナー, BIPROGY_AWS_Ambassador
- 8 Likes, 4 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/10/13___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @MikuMatsuo
Amazon ComprehendはAWSの自然言語処理サービスで、感情分析、キーフレーズ抽出、エンティティ認識、言語検出、構文解析の機能がある。社内チャットを分析し感情分析の精度を検証した結果、高精度だが、造語、口語表現、感嘆符などは正しく処理できない。専門用語や感嘆符は評価対象外。機械が人間の会話を完全に理解するのは難しいが、感情分析の精度は今後向上していくと期待される。
開発効率が上がる！最強のプログラミングフォント5選
プログラミング, font, 効率化, コーディング, VSCode
- 3 Likes, 5 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/11___UPDATED @ 2025/11/11
- Author : @nolanlover0527
プログラミングフォントはコーディングに最適化されており、等幅、高い視認性、リガチャ機能が特徴。おすすめフォントはJetBrains Mono、Fira Code、Cascadia Code、Monaspace、源ノ角ゴシック Code JPの5つ。それぞれ特徴、推奨ユーザー、ダウンロード先、VS Code設定例が記載。フォント変更で可読性向上、バグ減少、疲労軽減、快適なコーディングが可能。
Databricks Free Edition Hackathon: 無料で学べるデータ・AI開発コンテスト(2025年11月開催)
hackathon, Databricks, Databricks_Free_Edition
- 3 Likes, 0 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @taka_yayoi
Databricksが2025年11月5日から14日まで無料のバーチャルハッカソンを開催。Databricks Free Editionを使用し、データパイプライン、機械学習モデル、AIアプリケーションなどを開発、5分のデモ動画をLinkedInに投稿して参加。最大$1,000の賞金と全参加者への賞品あり。アカウント作成、データセット準備、プロジェクト開発、動画作成、投稿で応募完了。プロジェクトはAIアプリケーション、データサイエンス、データ探索、ダッシュボード、データパイプラインの5つのカテゴリから選択。Free Editionには制限事項あり(小規模クラスタ、Python/SQLのみ、商用利用不可)。提出要件はプロジェクト、説明文、投稿リンク、動画リンク。審査員による審査あり。Databricks Assistantでコーディング支援も利用可能。11月30日頃に勝者発表。データエンジニアリング/分析スキルを磨き、ポートフォリオ作成や賞金獲得のチャンス。
【Arduino】超音波距離センサで距離を測ってLEDとブザーで警告する回路を作ってみた
- 2 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/9___UPDATED @ 2025/11/9
- Author : @denden888
ArduinoとHC-SR04超音波センサで距離を測定し、距離に応じてLEDとブザーで警告する回路を作成。
- 距離が30cmより遠い場合：青LED点灯（安全）
- 距離が11〜30cmの場合：黄LEDが0.5秒周期で点滅（注意）
- 距離が10cm以下の場合：赤LEDとブザーが0.1秒周期で点滅（警告）
使用部品：Arduino Uno、HC-SR04、LED（青・黄・赤）、アクティブブザー、抵抗、ブレッドボード、ジャンパーワイヤー。
SR04.hライブラリはGitHubから手動で導入する必要あり。
millis()関数で非同期にLEDとブザーを制御。
動作確認済みで、距離に応じてLEDとブザーが正しく反応。
LBM流体解析ツールFluidX3Dの活用【02:Ubuntuへの導入方法と動作確認】
Ubuntu, インストール, オープンソース, 流体シミュレーション, FluidX3D
- 2 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
- POSTED @ 2025/11/10___UPDATED @ 2025/11/10
- Author : @ShibataRyoichi
Ubuntu 24.04でLBM流体解析ツールFluidX3Dを活用する方法を紹介。
Ubuntuを最新状態にし、NVIDIA GPUドライバをインストール（公式手順でなく、別記事の手順を使用）。
g++, git, make, OpenCLなどのツールをインストール。
FluidX3DのソースコードをGitHubから取得し、ビルドして動作確認。
ベンチマーク実行し、GPUのスコアを確認。
FluidX3Dのマニュアルを参考に活用。