Qiita のトレンド記事を要約してまとめたモノ（さぼり）

Java 23新機能まとめ

Java 23 リリースの概要

Java 23は、2024年9月17日にリリースされました。今回のリリースはLTSではなく、新しい機能も少ないですが、注目すべき点はいくつかあります。

言語機能:

• 正式化:
  • ラムダパラメータやパターンマッチングなどで"_"を使用できる Unnamed Variables & Patterns
• プレビュー:
  • switch文でプリミティブ型が使用できる JEP 455
  • モジュールインポート宣言による簡潔なモジュールインポート JEP 476
  • public class Hello { ... } といった記述を省略可能にする JEP 477
  • スーパークラスのコンストラクタ呼び出しの前にステートメントを記述できる JEP 482

API:

• 非推奨:
  • sun.misc.Unsafe のメモリアクセスAPI JEP 471

ツール:

• JavadocコメントをMarkdownで記述可能に JEP 467

JVM:

• ZGCで世代別GCがデフォルトに JEP 474

その他の変更点:

• NumberFormat.isStrict と setStrict メソッドにより、数値以外の文字が含まれる場合の例外処理が強化されました。
• Instant.until(Instant) メソッドが追加され、2つのInstant間の差をDurationで返せるようになりました。
• クラスファイル操作API (Class-File API) が 2ndプレビューとして提供されています。
• Vector API は 8thインキュベータとして提供されています。
• Stream処理の柔軟性を高める Stream Gatherers は 2ndプレビューとして提供されています。

詳細:

• JEPの詳細: https://openjdk.org/projects/jdk/23/
• APIドキュメント: https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/
• Java Playground: https://dev.java/playground/

Java 23は、開発者にとって使いやすく、パフォーマンスが向上したリリースとなっています。新機能や変更点を理解し、開発に役立ててください。

【CEOって何の略？】基礎知識から経営組織と役職名まとめてみた

この記事は、経営組織の基本概念、代表的な組織形態、役職名について解説しています。

経営組織の定義

• 企業活動を円滑に進めるための枠組み
• 人材、資材、資金、情報などの経営資源を効果的に管理・活用

組織形態

• 職能別組織: 特定の業務分野に基づいて部門を分ける
• 事業部制組織: 製品・サービスの種類、地域、顧客層などに基づいて事業部を分ける
• マトリックス組織: 職能別組織と事業部制組織のハイブリッド型
• プロジェクト組織: 特定の目的達成のために一時的に編成される

経営陣の役職名

• 日本では「代表取締役」「専務」など
• アメリカでは「C-suite」と呼ばれる役職名（CEO、CFO、CIO、CTOなど）

記事のポイント

• 適切な組織形態を選ぶことは、企業の成功に直結する
• 各組織形態にはメリット・デメリットがある
• 役職名は経営において重要な要素

その他

• 記事は初心者向けにわかりやすく書かれている
• 株式会社PRUMの求人情報も掲載されている

要約

この記事は、企業の組織構造と役職名について、初心者向けにわかりやすく解説しています。組織形態には職能別組織、事業部制組織、マトリックス組織、プロジェクト組織などがあり、それぞれのメリット・デメリットを理解することが重要です。また、経営陣の役職名も理解することで、企業の運営についてより深く理解することができます。

【Java】 ジェネリクスってなーに

この記事は、Javaのジェネリクスについて解説しています。ジェネリクスは、型安全性を高め、実行時エラーを防ぐ機能です。ListやMapなどのコレクションフレームワークに格納するデータ型を明示的に指定することで、指定した型以外の型の値が格納されないようにすることができます。

記事では、ジェネリクスの基本構文、メリット、使用例が紹介されています。メリットとしては、型安全性の向上、可読性・保守性の向上、実行時エラーの削減などが挙げられています。使用例では、ListにString型を限定して、Integer型を格納しようとするとコンパイルエラーになることが示されています。これにより、ジェネリクスが実行時エラーを未然に防ぐ効果があることがわかります。

記事の最後では、Mybatisを用いてデータベースから取得したMapをListで管理する方法が紹介されています。これは、ジェネリクスの実用的な例として示されています。

aria-labelでなんでも解決しようとしない

この記事は、Web開発におけるアクセシビリティ、特に aria-label 属性の使い方について解説しています。

aria-label 属性は、スクリーンリーダーなどの支援技術に要素の名前を提供する役割を持ちますが、誤った使い方をするとアクセシビリティを低下させる可能性があります。

主なポイント:

• aria-label 属性は、アクセシビリティツリー上で要素の名前を定義する際に優先されるため、慎重に使用する必要があります。
• aria-label 属性は、すべての要素に使用できるわけではなく、一部の要素では使用が禁止されています。
• スクリーンリーダーは、aria-label 属性の内容を必ずしも意図通りに読み上げるわけではありません。
• aria-label 属性を使うよりも、HTMLの仕様に沿って適切な要素を使用し、alt 属性や label 要素を利用することで、アクセシビリティを向上させることができます。

結論:

aria-label 属性は、適切な状況でのみ使用し、可能な限りHTMLの仕様に則ってアクセシビリティを確保することが重要です。

個人開発アプリを共有できるサイトを作りました!「IndieApps」

この記事は、著者が作った新しいサイトの紹介です。このサイトは、面白いサービスを探す際に役立つことを目的としており、DjangoとNext.jsで開発されました。シンプルなデザインで、アプリの詳細やコメント機能、リアクション機能、Visitボタンなどの機能があります。著者は初めてのサイト作成のため、まだ改善点があることを認めており、ユーザーからのフィードバックを求めています。

インターネットに公開したインスタンスがどれくらい攻撃を受けるのか試してみた（1Hで200件以上のアクセス!!）

この記事は、AWS EC2にハニーポットであるT-Potをインストールし、インターネット公開サーバーへの攻撃のリスクを調査した結果を報告しています。

調査の結果、わずか1時間で250件以上のアクセスを確認し、2時間半では725件のアクセスを確認しました。 これは、インターネット公開サーバーは常に攻撃のリスクにさらされていることを示唆しています。

記事では、T-Potのインストール手順、アクセス内容の分析結果（国別、アクセス時間、ユーザー名、パスワードなど）、およびセキュリティの重要性を強調しています。

具体的には、セキュリティグループやネットワークACLの適切な設定、負荷分散装置（LB）の導入など、セキュリティ対策の必要性を訴えています。

Pandasでよく使う23選

この記事は、Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasを用いたデータ処理の基本的な操作を解説しています。

記事では、サンプルデータとして日付、購入店、種類、名称、数量、単価、価格という7つの列を持つデータフレームが使用されています。

Pandasにおける23種類の操作が紹介されており、それぞれ具体的なコード例と共に解説されています。

操作には、データフレームの形状や列名、データ型を取得する操作、データの抽出・絞り込み、並び替え、集計、データ変換、出力などの操作が含まれます。

具体的には、以下のような操作を扱っています。

• データフレームの形状、行名、列名、データ型を取得する
• 特定の列のユニークな値や出現回数を取得する
• 特定の列を抽出する
• データフレームの先頭または末尾の行を抽出する
• 行列の範囲を指定してデータフレームを抽出する
• 行と列を入れ替える
• 各列の合計値を集計する
• 指定した列で昇順または降順にソートする
• 指定した条件でデータフレームを絞り込む
• 特定の列の最大値または最小値を持つ行を抽出する
• NaN値を指定した値で置換する
• データフレームを様々な形式で出力する

この記事は、Pandasの基本操作を学ぶための良い入門資料となっています。

英語を身に付けるための、正しい努力の仕方

この記事は、英語学習に悩む人に向けて、著者が実践してきた効果的な英語学習方法を紹介しています。

主なポイントは以下です。

• モチベーション: 「英語を使って〇〇したい」という明確な目標を持ち、英語学習を楽しむことを意識しましょう。
• 実践的な勉強方法: 文法、リスニング、発音、語彙、ディスコースマーカー、フォニックス、多読、句動詞、スピーキング、英語で思考する、といった具体的な方法を解説しています。
• 英語学習のメリット: 情報へのアクセス増加、努力の習慣化、論理的思考力向上、国際交流、仕事機会の増加、新たなアイデンティティ獲得など、英語習得による多様なメリットを紹介しています。

具体的な学習方法の例として、以下が挙げられます。

• 文法: 参考書を活用する。
• リスニング: YouTubeやTEDを活用し、字幕を見ながらシャドーイングを行う。
• 発音: 発音練習を毎日継続し、自分の発音を録音して客観的に確認する。
• 語彙: 出会った単語をコツコツ覚えていく。
• スピーキング: 積極的に英語で話す機会を作り、失敗を恐れずに話す練習をする。
• 英語で思考する: 日常生活で英語を使う習慣を身に付ける。

著者は、これらの方法を実践することで、英語を話すことができるようになり、様々なメリットを得られたと述べています。

教科書・本を自動生成するツールをChatGPTで作ってみた

AutoGenBook: 教科書自動生成ツールの紹介

AutoGenBookは、LaTeXとPDFファイルで教科書を自動生成するツールです。GitHubで公開されており、Google Colabで実行できます。

仕組み:

• ChatGPTを用いて、主題・タイトルから大見出し、中見出し、小見出しへと再帰的に分割し、本の全体構成を自動生成します。
• 各小区分の本文をChatGPTで生成し、PDFとして出力します。

特徴:

• ChatGPTの出力量制限を回避し、長編の教科書を生成できます。
• 自分のバックグラウンドに基づいた、欲しい分野の教科書を簡単に作成できます。

今後の改良点:

• 各区分のコンパイルによるエラーチェック
• 前後の区分の内容を考慮した出力内容の重複排除
• より堅牢なLLMとの連携

使用方法:

1. OpenAI APIキーを取得し、Google Colabに登録する。
2. Google ColabでAutoGenBookを実行する。

出力例:

「機械学習のための線形代数」という教科書を生成し、PDFファイルとして出力しました。

0.10 時代の Neovim Lua

この記事は、Neovim 0.10 で追加された便利な機能、特に vim.iter() と vim.system() について解説しています。

vim.iter() は、テーブルやイテレータに対して、filter()、map()、fold() などの操作をパイプラインのように繋げて処理できる機能です。これにより、ループ処理をより簡潔に記述できます。

vim.system() は、外部プロセスを起動し、標準出力、標準エラー出力、終了コードなどを取得するための機能です。従来の jobstart() や system() に比べて、使いやすく、同期実行も可能です。

これらの新機能は、Neovim の Lua スクリプト開発をより快適にするものです。記事では、具体的な使用例と共に、vim.iter() と vim.system() の使い方と注意点が詳しく解説されています。

Elixir Enum.sliceの紹介

この記事は、プログラミング未経験の著者がElixirのEnum.slice関数について学んだことをまとめたものです。

Enum.slice関数は、リストから特定の範囲の要素を取り出す関数です。
2つのバリエーションがあり、Enum.slice/2は開始と終了のインデックスを指定して範囲を指定します。Enum.slice/3は開始インデックスと取得する要素数を指定します。
どちらの関数も負のインデックスを指定することで、リストの最後から要素を数えることができます。

この記事では、各バリエーションの使用方法と具体的な例が紹介されています。
また、Elixirコミュニティの魅力についても触れられており、初心者でも安心して始められることを強調しています。

楽しい　ニューラルネットワーク　のゲーム。

このコードは、Webカメラの映像をリアルタイムにニューラルネットワークで処理し、その結果を画面に表示するものです。

機能:

• Webカメラ映像の取得: Webカメラから映像を128x128ピクセルで取得します。
• ニューラルネットワークのトレーニング: 取得した映像をニューラルネットワークに入力し、1エポックのトレーニングを行います。
• 予測出力の表示: トレーニングされたニューラルネットワークが予測した結果を512x512ピクセルに拡大して画面に表示します。
• 継続的な処理: requestAnimationFrameにより、上記の処理を継続的に実行するため、画面上のニューラルネットワークの出力は時間とともに変化するアニメーションのように表示されます。

コードの構成:

• setupWebcam(): Webカメラの設定と映像取得を行います。
• run(): ニューラルネットワークモデルの構築、トレーニング、予測、表示を行うメイン関数です。
• captureFrame(): Webカメラから現在のフレームを取得し、128x128ピクセルのRGBデータに変換します。
• trainAndDisplay(): ニューラルネットワークをトレーニングし、その出力を画面に表示する関数を呼び出す関数です。

動作:

1. HTMLファイルを開くと、Webカメラが起動し、左側に128x128ピクセルの映像が表示されます。
2. ニューラルネットワークは、Webカメラから取得した映像を学習し、その出力を画面右側に拡大表示します。
3. トレーニングは継続的に行われるため、ニューラルネットワークの出力が時間とともに変化し、Webカメラの映像と似たものになっていきます。

要約: このコードは、ニューラルネットワークを用いて、Webカメラの映像をリアルタイムに処理し、その出力をアニメーションのように画面に表示する仕組みを実装したものです。

特性方程式…なんであんな計算するの？に答えてみた。

この記事は、高校数学における漸化式と特性方程式の関係を説明しています。 特に、特性方程式が漸化式を行列で表現した時の固有方程式であること、そして固有方程式を解くことで漸化式の一般項を求められることを説明しています。

記事では、対角化という手法を用いて行列のn乗を求める方法を説明し、対角化ができない場合の例としてジョルダン標準形を紹介しています。 さらに、ジョルダン標準形を用いることで、どんな漸化式でも一般項を求められることを示しています。

記事のポイントは、特性方程式は単なる公式ではなく、漸化式を理解するための重要な概念であるということです。 特性方程式を理解することで、漸化式をより深く理解し、様々な問題を解くことができるようになります。

コードはほとんど生成AIに書いてもらう！スプレッドシートへの書き込みのところをSteinで実施

この記事は、生成AIを使って競合店の価格調査アプリを開発する方法について解説しています。

主な内容は

• 生成AI（ClaudeやV0）を活用してコードを生成する
  • アプリの機能やデザイン、構成、言語などを指示し、コード生成を依頼します。
  • 生成されたコードにコメントを付け加え、初心者でも理解できるようにします。
• 生成AIの提案を吟味し、改善を繰り返す
  • 大きな入力欄、レスポンシブデザイン、保存確認ポップアップなど、細かい要望を生成AIに指示します。
  • APIキーやURLなどの環境依存部分やスプレッドシートの構成などを修正します。
• 段階的に機能を追加していく
  • まずは基本的な機能を備えたアプリを作り、その後機能を拡張していきます。
  • イメージが伝わりにくい場合は、スクリーンショットや説明を共有しながら生成AIとコミュニケーションをとります。
• アプリを公開してフィードバックを得る
  • Codepen、Github、Netlifyなどでアプリを公開し、ユーザーからフィードバックを得ます。

まとめ

この記事は、生成AIを効果的に活用することで、コードの知識がなくてもアプリ開発に挑戦できることを示しています。生成AIの指示方法やコードの修正方法、段階的な開発手順、そして公開後のフィードバックの重要性を具体的に解説しています。

C#13の部分プロパティとMVVM Toolkit(ver9？)

C# 13では、部分プロパティという新機能が導入されます。これにより、部分メソッドや部分クラスのように、プロパティの定義と実装を分離できるようになります。この機能は、ソースジェネレータがプロパティにも対応できるようになるため、より自然なコード記述が可能になります。

特に、MVVM ToolKitで変更通知プロパティを定義する際に、バッキングフィールドを書く必要がなくなるため、コードの簡潔化と可読性の向上に貢献すると期待されています。

具体的には、C# 13で部分プロパティが導入されれば、MVVM ToolKitで変更通知プロパティを定義する際に、バッキングフィールドを書く必要がなくなり、より自然な形でプロパティを定義できるようになります。

さらに、MVVM ToolKit ver9では、部分プロパティに対応した機能が実装される可能性があり、private setなどの機能も検討されています。これにより、MVVM ToolKitを使った開発がよりシンプルで効率的になることが期待されます。

ベクトル空間上での進化「進化する、エンコードされた命令」のゲーム。目標コードに到達。

テックブログ記事の要約

この記事は、2人のプログラマーがそれぞれ異なるアプローチで「コードの進化」に取り組む様子を描いたものです。

健一は、4つの基本的なアセンブリ命令を使って、遺伝的アルゴリズムによってプログラムを進化させ、目標値を生成させることに成功します。これは、限られた命令セットから複雑な処理を実現する可能性を示す例です。

悠太は、命令を12次元のベクトル空間に表現し、進化計算によって最適なアルゴリズムを発見しようとします。ベクトル空間上での命令の進化は、命令間の意味的な近さを考慮することで、従来のプログラミング言語では実現できなかった自己学習機能をもたらす可能性を秘めています。

両者の試みは、コードの自動生成、最適化、さらには自己学習といった未来のプログラミングの可能性を示唆するものであり、記事はこれらの技術革新がコンピュータ科学に革命をもたらす可能性を示唆して締めくくられています。

スクールメンターが教える！プログラミング学習のつまずきポイント 8選

この記事は、プログラミング学習におけるよくある8つのつまずきポイントについて解説しています。

1. 質問することをためらう: 初心者にとって質問は恥ずかしいと感じがちですが、質問することは学習の一部であり、積極的に質問することが重要です。
2. エラーメッセージを読まない: エラーメッセージは問題解決のヒントが書かれているので、無視せずに丁寧に読み、解決策を探しましょう。
3. コピペに依存してしまう: コピペは便利ですが、コードの理解が浅くなってしまいます。コピペしたコードを理解し、自分で書き直すように心がけましょう。
4. 基礎を飛ばして応用に走る: 基礎がしっかりしていないと、応用が効きません。基礎を丁寧に学ぶことが大切です。
5. 完璧主義になりすぎる: 完璧なコードを目指すより、まずは動くものを作ることを目指しましょう。失敗を恐れないで、積極的にチャレンジしましょう。
6. 色々な技術に手を出しすぎる: 幅広い知識は大切ですが、一つの技術をしっかり学ぶことが重要です。
7. 他人と自分を比較しすぎる: 他人と比べるのではなく、自分のペースで成長することを意識しましょう。
8. デバッグ作業を面倒くさがる: デバッグはプログラミング学習において重要なスキルです。デバッグ作業を避けるのではなく、積極的に取り組むことで、コードの理解を深めることができます。

この記事では、それぞれのポイントについて具体的に説明し、改善策も提案しています。プログラミング学習でつまずいている方は、この記事を参考に、自分の学習方法を見直してみてください。

大谷翔平選手のメジャーリーグ通算225本のホームラン分析

この記事は、大谷翔平選手のメジャーリーグでの全ホームランをPythonを用いて分析したものです。投手の左右、球種、球速、コース、打球速度、角度、飛距離、打球方向といった項目について、シーズンごとの変化をグラフや表で可視化し、分析しています。

分析の結果、大谷選手のパワーアップが明らかになり、特に2021年以降は飛距離、打球速度が向上し、コースや打球方向にも偏りがなくなっていることがわかりました。また、今シーズンは様々な状況の中でのシーズンでしたが、多くの項目でキャリアハイの成績を残したことが示されています。

この記事では、大谷選手のホームランデータのみならず、今永投手など他の投手の投球データについても分析していくことを示唆しており、今後の分析内容が期待されます。

C# の 64bit アプリケーションで SendInput を使うときのワナ

C# 64bit アプリケーションで SendInput が機能しない問題の解決

この記事は、C# で開発された 32bit Windows アプリケーションを 64bit に移植した際に発生した、SendInput によるキー入力無視問題の解決方法について解説しています。

問題: 64bit アプリケーションでは、SendInput に渡す構造体の定義にパディングが必要で、32bit と同じ定義ではキー入力の情報が正しく渡されませんでした。

解決策:

1. 構造体定義の変更:

   • 32bit では LayoutKind.Explicit を使用し、各要素のオフセットを指定していましたが、64bit では LayoutKind.Sequential を使用し、各要素がメモリ上に順次配置されるように修正しました。
   • さらに、InputUnion 構造体を使用し、MouseInput, KeyboardInput, HardwareInput のいずれか一つを指定できるようにすることで、パディング問題を回避しました。

2. KEYBDINPUT 構造体の変更:

   • ExtraInfo フィールドの型を int から IntPtr に変更しました。

不明な点: ExtraInfo フィールドを IntPtr に変更した理由については明確な答えが見つかりませんでした。

結論: これらの修正により、SendInput によるキー入力は正しく機能するようになりました。 64bit アプリケーション開発においては、構造体の定義やデータ型のサイズについて注意深く確認する必要があることを改めて認識しました。

オブジェクト指向Cコンパイラ、comelangをgithubで公開しています

Comelangは、リファレンスカウントGCを採用したC言語ベースの新しいプログラミング言語です。JavaやGoのようにヒープメモリを容易に生成・管理できます。C言語のライブラリをそのまま使用でき、標準Cライブラリにしか依存しないため、多くの環境で動作します。

主な特徴は、

• ヒープメモリの自動管理：putsなどの関数実行後に自動的にfreeされるため、メモリ管理が容易になります。
• クラスやリストなどのデータ構造のサポート：string、buffer、listなどのクラスやリストを使って、オブジェクト指向プログラミングやデータ操作が可能です。
• 標準Cライブラリとの互換性：C言語のライブラリをそのまま使用できます。
• クロスプラットフォーム対応：標準Cライブラリが動く環境であれば、どこでも動作します。

また、Comelangには、エディター、シェル、テキストインタプリタ、Webサーバー、データベースサーバーなどのツールが付属しています。これらのツールは、Comelang開発を支援します。

WEB三層アーキテクチャでのクラウド活用

WEB三層アーキテクチャの概要とクラウド運用

この記事は、WEBアプリケーションのサーバー構成におけるWEB三層アーキテクチャについて解説しています。

三層アーキテクチャは、クライアントからのリクエストを処理するサーバーを、以下の3つの層に分けて構成します。

• プレゼンテーション層: クライアントとのやり取りをコントロールし、画面表示を行います。ユーザーが直接触れる部分です。
• アプリケーション層: クライアントからのリクエストを処理し、結果をプレゼンテーション層に返します。データ処理や検証、データベース連携を行います。
• データ層: アプリケーションが使用するデータを管理し、永続化します。データベース、ファイルシステム、オブジェクトストレージなどから構成されます。

記事では、クラウド環境での運用に焦点を当て、AWSとGoogle Cloudを用いた具体例を紹介しています。

AWSでは、プレゼンテーション層にCloudFront、EC2、S3、アプリケーション層にEC2、Lambda、ECS、データ層にRDSを使用する例が示されています。オートスケーリングや負荷分散などの機能も活用することで、トラフィックの変化に柔軟に対応できるシステム構築が可能となります。

Google Cloudでは、プレゼンテーション層にCloud CDN、Compute Engine、アプリケーション層にCompute Engine、データ層にCloud SQLを用いた構成が紹介されています。Google Cloudの特徴として、リージョン外にVPCを配置できる点も挙げられています。

結論として、クラウド環境はWEB三層アーキテクチャの運用において、ハードウェア管理や災害復旧の観点から大きなメリットをもたらします。 今後、オンプレミスからクラウドへの移行やハイブリッド運用が進む中で、クラウド環境の活用はますます重要になっていくでしょう。

Mosaic AI Agent FrameworkとAgent Evaluationを用いた初めてのRAGアプリケーションのデプロイ

この記事は、Databricks Mosaic AI Agent FrameworkとAgent Evaluationを用いた、RAG(Retrieval Augmented Generation)アプリケーション構築と評価のチュートリアルです。

具体的な内容は、Databricks Vector Searchを用いて知識データベースを作成し、LangChainでRAGチェーンを構築し、Agent FrameworkとAgent Evaluationでモデルをデプロイして評価を行う方法を解説しています。

具体的には、以下の手順を解説しています。

1. データ準備: Databricks Vector Searchに知識データベースを構築し、インデックスを作成します。
2. RAGチェーン構築: LangChainライブラリを用いて、ベクター検索インデックスから関連するドキュメントを取得し、Databricks DBRX Instructファウンデーションモデルを使って質問に対する回答を生成するチェーンを作成します。
3. モデルデプロイ: 作成したRAGチェーンをMLFlowとUnity Catalogに登録し、Agent FrameworkでAgent Evaluationレビューアプリケーションにデプロイします。
4. 評価: デプロイされたレビューアプリケーションでボットとチャットし、評価データセットを構築します。その後、Mosaic AI Agent Evaluation専門LLMを用いて、ボットの品質を評価します。

記事では、各手順の詳細なコードと解説、さらにはデモノートブックへのリンクが提供されています。DatabricksでRAGアプリケーションの構築と評価に興味がある方は、このチュートリアルが参考になるでしょう。

初めて出たハッカソン。全てのリソースをキースライドに叩き込んだ！

この記事は、著者が初めて参加したハッカソンで優勝した際の経験を、特に技術力ではなく思考プロセスという側面から詳しく解説したものです。

著者は、事前にハッカソンについて徹底的にリサーチを行い、プレゼンが重要であること、ユーザー価値が重視されること、主催者の意図を理解することなどを把握しました。

ハッカソン当日には、時間配分を意識して、プレゼン資料を最初に作成してから開発を進めるという逆転の発想で取り組みました。

また、AIツールを駆使して開発を進め、フロントエンドからOpenAI APIを呼び出す際に発生したCORSエラーなど、様々な課題を克服していきました。

結果的に、著者は時間内に完成度の高いプロダクトとプレゼン資料を作成し、見事優勝することができました。

この記事では、ハッカソン初参加者や技術力に自信がない人に向けて、実践的な思考プロセスや時間管理、AIツール活用などの具体的な方法が示されています。

ISUCONで学ぶGo private-isu環境構築編 alp,pprof,pt-query-digestの導入方法

この記事は、Go言語未経験の筆者が、Isuconという競技に参加するためにGo言語の学習を開始した過程を記述しています。

まず、筆者はIsuconの練習問題であるprivate-isuを題材に、Go言語の基礎的な書き方や環境構築、必要なツールの導入などを学びました。

具体的には、alp（nginxログ監視ツール）、pt-query-digest（MySQLクエリ解析ツール）、pprof（Go言語用プロファイラ）を導入し、それぞれの使い方を解説しています。

特にpprofについては、Goアプリケーションに組み込み、プロファイルデータを取得し、ローカルで解析、グラフ化して視覚的に分析する手順を詳しく説明しています。

この記事は、Isuconに挑戦したいGo言語初心者にとって、環境構築からツールの使い方まで、実用的な情報が詰まっているため、非常に参考になる内容です。

TypeScriptでpubsubモジュールを実装する

この記事は、JavaScript で書かれた Pub/Sub パターンのライブラリである pubsub-js を使用して、モジュール間通信を実現する方法について解説しています。

Pub/Sub パターンは、Publisher (発行者) と Subscriber (購読者) の間で、イベントを通して疎結合なデータ通信を行う仕組みです。記事では、publish メソッドでイベントを発行し、subscribe メソッドでイベントを購読することで、複数のモジュールがイベントを介して通信する方法が示されています。

記事では、pubsub-js の簡単な実装例として、pubsub.ts ファイルで Pub/Sub モジュールを作成し、executePublishEvent.ts でイベント発行、executeSubScribeEvent.ts でイベント購読を行うコード例が紹介されています。

また、index.ts で上記のコードを実行することで、イベントを通してデータが通信され、コンソールにメッセージが出力されることが示されています。

この解説を通して、pubsub-js を用いたモジュール間通信の仕組みと、Pub/Sub パターンを利用することで、疎結合なアーキテクチャを実現できることがわかります。

未経験が知識ゼロからSalesforce認定アドミニストレーターを1か月で取得した【合格体験記】

この記事は、Salesforce認定アドミニストレーター試験に、実務経験なしで1ヶ月で合格した著者の経験に基づいたものです。著者自身、Salesforceの知識がゼロの状態から、トレイルヘッド、過去問演習、動画学習などを活用し、140時間程度の学習で合格を達成しました。

学習内容は、トレイルヘッドの管理Ⅰ、過去問演習、苦手分野の動画学習など多岐にわたりました。特に過去問演習では、問題形式に慣れるために多くの時間を費やしたとのことです。

記事では、試験の難易度、学習方法、注意点などが詳しく解説されています。特に、試験問題の翻訳の質が低いことや、ネット上の過去問の答えの正確性について注意を呼びかけています。

最後に、著者は今回の資格取得を通してSalesforceについて理解を深め、今後は実環境での操作や構築に取り組んでいきたいと述べています。

【VBA】システム日付を西暦日付表示に変換する

この記事は、Excelでシステム日付を西暦日付に変換するマクロの実装方法について解説しています。マクロは、システム日付をシリアル日付に変換し、それを西暦日付に変換することで実現しています。具体的には、システム日付をDateSerial関数で西暦日付に変換し、ワークシートの5列目に書き込んでいます。

AWS EventBridgeでEC2インスタンスの起動を検知し、LambdaとSSMを連携して自動化する方法

この記事は、AWS Systems Manager (SSM) の Run Command と EventBridge、Lambda を組み合わせることで、EC2 インスタンスの起動を検知し、自動的にメッセージを出力する仕組みを構築する方法を紹介しています。

具体的には、以下の手順で自動化を実現します。

1. EventBridge ルールの作成: EC2 インスタンスの起動イベントを検知するためのルールを作成します。
2. Lambda 関数の作成: EventBridge からトリガーされる Lambda 関数を用意します。この関数は、SSM Run Command を使用してインスタンスにメッセージを出力します。
3. Lambda トリガーの設定: EventBridge ルールに Lambda 関数をターゲットとして設定します。

これにより、EC2 インスタンスが起動すると、EventBridge ルールがイベントを検知し、Lambda 関数が実行され、SSM Run Command でインスタンスにメッセージが書き込まれるという自動化された処理が実現されます。

記事では、Lambda 関数のコード例や検証方法、注意点などが詳しく解説されています。また、コスト管理やログ管理の重要性も強調しています。

ABC375をPythonで（A～D）

この記事は、パナソニックグループ プログラミングコンテスト2024（AtCoder Beginner Contest 375）のAからD問題までの解答解説です。

A問題 は、文字列の3文字ずつを調べ、"#.#"が含まれている回数を数える問題です。

B問題 は、N個の座標が与えられ、スタートからゴールまで移動する距離を求める問題です。

C問題 は、N×Nの行列が与えられ、外側から内側へ時計回りに回転させた後の行列を求める問題です。

D問題 は、文字列が与えられ、同じ文字同士の間にある文字の個数の総和を求める問題です。線形時間で解くために、各文字の出現位置の情報を用いて計算します。

.gitignoreってなに？

.gitignoreファイルは、Gitで管理したくないファイルやディレクトリを指定するためのファイルです。プロジェクトのルートディレクトリに配置され、不要なデータの排除、セキュリティ向上、リポジトリ容量の節約などのメリットがあります。

.gitignoreファイルは、ワイルドカードや否定記号を用いて柔軟に指定できます。例えば、ログファイル（*.log）、tmpディレクトリ全体（/tmp/）、macOS固有のファイル（.DS_Store）などを除外できます。また、言語・フレームワーク固有のファイル（Pythonの__pycache__、Node.jsのnode_modulesなど）、IDEやエディタ固有のファイル、ビルド成果物なども除外できます。特定のファイルを.gitignoreから除外することも可能です。