Qiitaのトレンド記事を要約してまとめたもの（サボり）

Posted at 2025-11-08

【図解】Torネットワークによる匿名化と、.onionドメインにアクセスする仕組みについて

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POSTED @ 2025/11/5___UPDATED @ 2025/11/6
Author : @todotodo

ダークウェブとTorネットワークの仕組み、特に.onionドメインへのアクセス方法を解説。

Torは匿名通信を実現するため、通信を複数のサーバ経由で暗号化。Torネットワークは、Directory Authority (DA)、Directory Cache (DirCache)、Entry Guard、Middle Relay、Exit Guard、Onion Serviceで構成。クライアントはDAからRelay Node情報を取得し、暗号化されたパケットを各ノードが順次復号・転送。

Onion Serviceは、.onionドメインで匿名サービスを提供。クライアントはHidden Service Directory (HSDir) から記述子を入手し、Introduction Point (ItP) を経由してRendezvous Point (RP) を Onion Service と共有、RPを介して通信。

.onionドメインはDNSに登録されておらず、Onion Serviceとの通信に必要な情報はHSDirからのみ入手可能。さらに、Onion Serviceはリバースプロキシのように動作し、Tor経由の接続のみを受け付ける。

因果推論の勉強ロードマップ

機械学習, 統計学, データサイエンス, 勉強法, 因果推論

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POSTED @ 2025/11/6___UPDATED @ 2025/11/6
Author : @Nospare_Inc

因果推論の学習を始めるにあたり、参考書をいくつか紹介。

モチベーション:

「原因と結果」の経済学

ローゼンバウム因果推論とは何か

学部レベルの統計学・計量分析:

計量経済学の第一歩

社会科学のためのデータ分析入門(上)・(下)

ローゼンバウム統計的因果推論入門

Rによる実証分析 (第2版)

計量経済学のための統計学 & 計量経済学 NBS (セットで)

因果推論の教科書:

因果推論入門〜ミックステープ

因果推論の計量経済学

因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ

インベンス・ルービン統計的因果推論 (上)・(下)

Causal Inference: What If (洋書)

興味に合わせて各セクションから1冊ずつ読むのがおすすめ。近年は数学的に高度な知識も必要になる場合がある。

【続】8割自動化で終わらせたくなかった新人、OCR×Geminiで“なが〜いレシート”の誤読率3%を達成！

初心者, AI, OCR, React, Gemini

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POSTED @ 2025/11/6___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @ishikawa_slj

経費申請Webアプリのアップデートとして、OCR精度向上と申請フロー見直しを実施。
OCRはCloud Vision APIとGemini APIを組み合わせ、レシートの文字抽出と文脈理解による再構成で精度向上。
申請フロー改善として、管理者画面の新設、差し戻し理由の必須化、申請編集画面の追加、申請履歴の自動更新、フィルター検索機能を追加。
これにより、様々なフォーマットのレシートに対応し、申請から精算までの流れがスムーズになった。
今後の課題として、画像のバリデーションチェックや管理者ログアウト時のポップアップなど、UI/UXの改善を予定。

AIエージェントに「責任を持たせる」ために必要なもの

責任あるAI, AIエージェント

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POSTED @ 2025/11/5___UPDATED @ 2025/11/5
Author : @autotaker1984

AIエージェントに仕事を任せられないのは「責任」の問題。責任とは倫理的、制度的、心理的側面の3つ。倫理的側面は信頼できるAIモデルの選択、制度的側面は役割分担の明確化（実行責任はAI、説明責任は人間）、心理的側面は人間によるフィードバックと改善で担保。AIエージェントに責任を持たせるには、信頼できるAIモデルの選択、明確な役割分担、フィードバックと改善の仕組みが必要。特にフィードバックと改善は、現状のAIの限界から人間が主導する必要がある。

ミニ四駆を買って改造してたらサンフランシスコのOpenAI DevDayに参加できた話①

ポエム, ミニ四駆, OpenAI

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @Null-Sensei

2024年クリスマス、子供とミニ四駆を組み立てようとしたら、OpenAI DevDay 2025に参加することになった経緯。
12月14日にタミヤでサンタ仕様のミニ四駆を購入。
12月15日に組み立て、ポータブル安定化電源で電圧制御。USB接続で制御。
12月16日にモーター制御を試みる。
12月21日、秋月電子のモータードライバを搭載し、I2CでESP32から制御可能に。リポバッテリーに変更。バック走行も可能になった。

Webアプリのセッション管理、結局どれ使えばいいの？

初心者, セッション管理

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @hara-h

セッションの種類と使い分けについて。HTTPセッションはログイン状態や機密情報に、Redisセッションは複数サーバー共有に、CookieはセッションIDや設定値に、sessionStorageは一時的な状態保持に、localStorageはユーザー設定やキャッシュに、JWTはAPI認証に利用。機密情報はサーバーサイドで管理し、一時的な状態はsessionStorage、永続的な設定はlocalStorageかCookie、API認証はJWTを使うのが原則。セッションレプリケーション前提での大きなデータ保存は避ける。セキュリティとスケーラビリティを考慮して選択する。

honoでファイルアップロードの時にcontext.req.text()を呼んじゃダメ

TypeScript, Hono

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @t_h118

Honoでファイルアップロードができない原因は、middlewareでc.req.text()を呼んでいたこと。c.req.text()はテキストデータ専用で、ファイルアップロード時のバイナリデータをUTF-8で読み込もうとしてデータが破損する。Honoのキャッシュ機構により、一度text()で読むと他の形式も影響を受けるため、text()を呼ばないことが解決策。

Oracle Autonomous AI DatabaseからBigQueryとSnowflakeに対して、SELECT AI - Sidecarを実行する

BigQuery, oci, Snowflake, autonomous_database, GenerativeAI

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @mkttji5

この記事は、Oracle Autonomous AI Database (ADB) の SELECT AI - Sidecar 機能を使って、BigQuery と Snowflake に対して自然言語から SQL を自動生成・実行する手順とアーキテクチャを解説します。

環境構築として、ADB、BigQuery、Snowflake を作成し、サンプルデータを用意します。

検証では、ADB から BigQuery, Snowflake へ Sidecar を実行し、自然言語でのクエリが動作することを確認します。さらに、BigQuery と Snowflake を JOIN した VIEW に対しても同様の検証を行います。

レイテンシ対策として、Materialized View を使用し、応答時間の短縮効果を確認します。

SELECT AI - Sidecar により、SQL の知識がないユーザーでも、マルチクラウド環境のデータにアクセス可能になります。

ADBからBigQueryへのSidecar検証

ADBからSnowflakeへのSidecar検証

BigQueryとSnowflakeをJOINしたVIEWへのSidecar検証

Materialized Viewを利用するとレイテンシを改善できます。

RAMってどのへんがランダムアクセスなのか

初心者, メモリ, 基礎知識, RAM

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @yamat0-i

RAMのRandom Accessは「無作為」ではなく「任意のアドレスを指定して直接アクセスできる」という意味。対になるのは先頭から順番にアクセスするシーケンシャルアクセス（例：磁気テープ、CD）。ランダムアクセスは目的のデータに直接アクセスできるため、シーケンシャルアクセスより高速。

ネクストリードの技術スタック (C# 編)

C#, 技術スタック

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POSTED @ 2025/10/24___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @magnet163

NextReadではバックエンドにC#、フロントエンドにAngularを採用。C#を選んだ背景と理由を解説。長期運用を前提としたエンタープライズ向けサービスで、数年後も安心して稼働できること、開発速度と品質、スケーラビリティ、セキュリティ、Azure/コンテナ環境での運用を重視。

静的型付け言語の安心感と保守コスト削減を重視。コンパイル時の型チェックでエラーを減らし、IDEの支援で大規模コードも効率的に開発。モジュラーモノリス構成に適し、安定性と信頼性、高い開発効率と生産性、パフォーマンスとスケーラビリティ、クロスプラットフォームとクラウド対応も実現。

Microsoft出身者が多いこと、RubyからC#へのトランスパイル経験も理由。C#はオープンソース化され、ランタイムレベルで改善。長期運用、開発効率、拡張性を確保できる。長期運用を前提とするならC#は有力な選択肢。

ミニ四駆を買って改造してたらサンフランシスコのOpenAI DevDayに参加できた話②

ポエム, ミニ四駆, OpenAI

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @Null-Sensei

ミニ四駆をナイトライダー化するプロジェクト。
2024年12月、OpenAIのRealtime Embedded APIを見つけ、ESP32から音声会話が可能に。
12月末、喋って動くミニ四駆が誕生し、#しゃべ四駆として公開。ファンクションコーリングでターボブースト搭載。
2025年1月、スピーカー、マイク、バッテリーを搭載。
MQTTとWebRTC DataChannelに対応し、Web管理画面から音量調整が可能に。
K.I.T.TのようにLEDも搭載。

Docker Desktop（WSL2）でMySQLコンテナのボリュームを永続化する方法

MySQL, Docker, WSL2

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POSTED @ 2025/11/6___UPDATED @ 2025/11/6
Author : @Y-Y-dev

Windows環境のDocker Desktop（WSL2）でMySQLコンテナを使うと再起動時にデータが消える問題がある。原因は/var/lib/mysqlが一時ストレージとして扱われるため。Docker Volumeで永続化する必要がある。docker-compose.ymlでVolumeを定義し、コンテナ停止・削除後もVolumeが残っているか確認する。Windows環境では、Cドライブへのbind mountは遅延が発生するためDocker Volume推奨。パス区切り文字、権限エラー、WSLディストリビューション削除時のデータ消失に注意。ホストディレクトリをマウントする場合はWSL内ディレクトリ推奨。docker volume inspectで保存パスを確認し、バックアップを取る。Volume方式が最も安定。

デザイン業務の中に生成ＡＩの力をどのように組み込むか

cursor, Figma, ChatGPT, #生成AI, #デザイン自動化

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/8
Author : @ai_surfing

この記事では、AIを活用してデザイン業務を効率化する具体的な方法を3つ紹介しています。

手描きワイヤー → Figma → Cursor → 実装: 手描きのスケッチからFigmaで詳細な設計図を作成し、CursorがFigmaのデータを基にコードを生成。デザインと実装のズレをなくし、Figmaのデータが絶対的なお手本となる。ただし、初期設定に手間がかかり、完全自動化は難しい。

Brand Kit → トークン化 → サイト統一: Canvaでブランドルールブックを作成し、VS CodeとGitHub Copilotを使ってAIが既存サイトのデザインを統一。デザインのブレをなくし、公式ルールブックが基準となる。ただし、開発者の確認・修正が必要で、完全自動ではない。

ChatGPTで撮影基準 → Nano Banana生成 → Stable Diffusion補完 → Figmaライブラリ: ChatGPTで商品撮影のルールブックを作成し、Nano Bananaで商品画像を自動生成。必要に応じてStable Diffusionで修正し、Figmaで部品倉庫を作る。デザインの一貫性を保ち、低コストで迅速に画像を用意できる。ただし、色のズレやAIのアップデートによる絵柄の変化に注意。

最後に、主要なAIプロダクトをまとめたサイト「Let’s go AI surfing！」を紹介しています。

今日のQiitaトレンド記事をポッドキャストで聴こう！ 2025/11/08

初心者, まとめ, AI, ポッドキャスト, 生成AI

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POSTED @ 2025/11/8___UPDATED @ 2025/11/8
Author : @ennagara128

前日夜の最新トレンド記事をまとめたAIポッドキャストを毎日朝7時に更新。通勤中などに聴ける。フィードバック歓迎。内容は、Dify、Torネットワーク、NASAのゼロトラスト、因果推論、OCRとGeminiによるレシート誤読率改善、IBM watsonx BI、AIエージェントの責任、Webアプリのセッション管理、クロスブラウザ検証、watsonx.aiとLangGraph、IETF、DockerとMySQL、Oracle Autonomous AI Database、C#コードメトリクス、プライバシー保護型トークン、IETF日刊、AWS re:Invent準備、生成AI活用、traceroute見える化など。

Oracle Cloud（OCI）で各種OCRを試して、結果を比較してみた。

AI, OCR, oci

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @kanakani

この記事では、OCI上で利用可能な3種類のOCR機能の文字認識精度を比較しています。

OCI Document Understanding: PaaS機能として提供され、ドキュメントからテキストや表を抽出します。日本語にも対応しています。

Yomitoku: OCI ComputeまたはOCI Data Scienceにデプロイして使用します。日本語に特化したAI文章画像解析エンジンで、全文OCRとレイアウト解析が可能です。利用にはライセンスポリシーへの注意が必要です。

OCI Generative AI (xai.grok-4): JPEG画像内の表をアップロードし、LLMを用いてテーブル形式に変換します。

まとめとして、各OCR機能のサンプル結果が画像で示されています。アプリケーションからの利用は、OCI FunctionsからAPIを呼び出すアーキテクチャが提案されています。

マクローリン展開によるガウス積分の数値計算

Python, 数学, 高校数学, 解析学, 大学数学

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POSTED @ 2025/11/5___UPDATED @ 2025/11/5
Author : @arairuca

ガウス積分をマクローリン展開で近似し、数値計算で近似値を求める試み。
ガウス関数をマクローリン展開し、$x^k$の積分の無限和で表現。
計算機で数値計算を行い、積分範囲を調整することで高精度な近似計算が可能。
ただし、$x$の値が大きいほど計算誤差が増加する傾向。
階乗計算後の除算によるオーバーフローは、各項の分数計算で対処。
ガウス関数とガウス積分は高校数学で頻出。

Plotlyで3Dグラフを描く最初の一歩（Surface入門）

Python, 3D, 可視化, plotly, colaboratory

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POSTED @ 2025/11/6___UPDATED @ 2025/11/6
Author : @Tadataka_Takahashi

Plotlyでインタラクティブな3Dサーフェスグラフを簡単に作成する方法を紹介。
Google ColabやJupyter上で、NumPy配列から直接3Dグラフを生成可能。
基本的な実装例、コード構造の説明（meshgridなど）、カスタマイズ方法（カラーマップ変更、等高線追加、カメラ視点変更、軸ラベル調整）を解説。
sin×cos、放射状リップル、ガウス分布など様々な関数の例を紹介。
グラフのHTML保存、描画サイズ調整、背景透明化などの実用的な小技も掲載。
トラブルシューティング、参考リンクも記載。
Plotlyはデータサイエンスや科学技術計算で強力なツール。

【セキュリティ】Privilege Escalation — Linux Capabilities を使った攻撃と対策

Security, Capabilities, Privilege

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @nozomi2025

Linux Capabilities は、バイナリに細分化された権限を与える仕組みだが、設定ミスで権限昇格を招く可能性がある。攻撃者は getcap で Capabilities を持つバイナリを探し、cap_setuid などを持つものを悪用して root 権限を得る。対策として、定期的なスキャン、ファイルシステム監視、ログ監視が有効。不要な Capability の削除、信頼できない場所への実行ファイル配置禁止、最小権限の再検討も重要。SUID との違いを理解し、短期・中期・長期的な対策を講じることが推奨される。

自分のTweetを学習させてクローンLLMを作りたい

ファインチューニング, LLM, ローカルLLM

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @kokuren333

この記事では、UnslothとQwen3-4b-instructを用いて、Xのポストを学習させ、自分だけのオリジナルLLMを作成する方法を紹介。
Unslothの公式Colabノートブックを使用し、ShareGPT形式のデータセットを作成。
自身のXアカウントからツイートデータを取得し、ツイート本文を抽出、LLMで逆質問を生成し、データセットを作成。
作成したデータセットをHugging Faceにアップロードし、公式Colabノートブックで学習を実行。
GGUFフォーマットでモデルを保存し、Hugging Faceにプッシュ。
Ollamaでバグが発生するため、LM-Studioでのモデル利用を推奨。
作成したモデルの使い道は限られるものの、LLMのファインチューニングのチュートリアルとして有用。

生成AIが“狭い構図”しか出さない問題を、Photoshopの「生成塗りつぶし」で解決する

#photoshop, Gemini, ChatGPT, #生成AI, #AI画像生成

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @GIFCat

生成AIで作った画像は構図が狭いことが多いが、Photoshopの「生成塗りつぶし」機能で拡張できる。

手順：

Photoshopに画像を読み込む。

キャンバスサイズを広げる（切り抜きツールも利用可能）。

拡張したい部分を選択。

「生成塗りつぶし」を実行（プロンプトは不要）。

生成された候補から選択（気に入らなければ再生成）。

応用例：

横長バナー用に横を広げる。

人物の全身を補完。

背景を自然に伸ばす、または変更する。

生成AIで作成した画像の修正にPhotoshopは有効。
「生成塗りつぶし」は、不要なものを消す用途にも使える。

AWS re:Invent 2025 出張記 (準備編)

AWS, reinvent, AWSReInvent, reInvent2025

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POSTED @ 2025/11/6___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @yamada-asuka

AWS re:Invent 2025参加準備について。20代女性、海外出張初めて、英語は得意でない筆者がre:Inventの魅力を紹介。圧倒的な規模と質、グローバルネットワーク構築、実践的スキル習得が目的。JTBのJapan Tour申し込み、早期申込特典でカンファレンスパス購入。セッション予約は開始直後がおすすめ。荷物、その他準備として、衣類、洗面用具、電子機器、貴重品、英語名刺、翻訳アプリ、eSIMなどをリストアップ。スケジュールは11/30羽田発、ロサンゼルス経由でラスベガスへ。12/1～5 re:Invent参加、12/6ラスベガス発、ロサンゼルス経由で12/7羽田着。現地での感想や学びを共有予定。

誰の発言が誰の感情を動かしたか？DatabricksとClaude Sonnet 4.5で会話の影響力を可視化する

感情分析, Databricks

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/8
Author : @taka_yayoi

この記事では、DatabricksとClaude Sonnet 4.5を用いて、会議やインタビューの文字起こしデータを感情分析し、発言者間の影響を可視化するパイプラインの構築方法を紹介。
DatabricksのSpark UDFによる並列処理、Foundation Model APIによるLLMアクセス、Unity Catalog Volumesによるファイル管理、Notebookのインタラクティブ性、Plotlyによる可視化などの機能を活用。
感情スコアの時系列推移、発言者別の感情分布、感情変動の原因分析などを可視化。
Databricksを使うことで、高速な並列処理、容易なLLM利用、データガバナンス、優れた開発体験、スケーラビリティが実現可能。
会議分析、カスタマーサポート、インタビュー調査、チームコミュニケーションなどへの活用が期待できる。
感情変動の閾値調整や出力先Volumeの変更などのカスタマイズ例も提示。
詳細はGitHubリポジトリ参照。

Gemini API の File Search Tool を試してみる

GoogleCloud, GeminiAPI

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @y-mae

Gemini APIのFile Search Toolが利用可能に。

特徴:

RAGに必要な処理を自動管理

高性能なベクター検索

自動引用機能

多様なファイル形式に対応

Google AI Studioでデモアプリが利用可能。APIキーをセットし、ファイルをアップロードしてチャットできる。

PDFなどのドキュメントをアップロードして質問すると、内容を要約して回答し、抽出元も提示。幅広いファイル形式をサポート。

料金はドキュメントのIndex登録時と、抽出されたドキュメントトークンに発生。

Python SDK経由でも利用可能で、RAGアプリケーションへの組み込みが容易。回答の根拠となる引用箇所を取得できるのが便利。

AWS CDK - Typescript(Node.js v24)でESM対応がしたい

Node.js, ESModules, CDK

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @watany

AWS CDKの動作環境をTypeScript + ESMにする手順。

Node.js v24にアップデート。

CDK InitでTypeScript環境を構築。

package.jsonに"type": "module"を追加。

tsconfig.jsonに"allowImportingTsExtensions": trueを追加。

エントリーポイントのimportに.ts拡張子を追加。

cdk.jsonのappをnode bin/cdk.tsに変更し、ts-nodeを削除。
これにより、npx cdk synthが実行可能になる。

【Python】抽象構文木（AST）入門：解析・変換・安全評価まで "手を動かして"理解する

Python, AST, eval, 抽象構文木, コード解析

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POSTED @ 2025/11/6___UPDATED @ 2025/11/6
Author : @Sakai_path

PythonのAST(抽象構文木)はコードを安全に解析・変換・自動操作できる強力なツール。astモジュールでコードを木構造として扱い、NodeVisitor/NodeTransformerで解析・変換、ast.unparseでソースコードに戻せる。安全なevalの実装やログ自動挿入、演算子カウント、型ヒント自動付与などに応用可能。

ASTを使うメリットは安全性、精密さ、再利用性。ast.parseでコードをASTに変換し、ast.dumpで構造を表示。ast.walkやNodeVisitorでノードを探索。NodeTransformerでASTを書き換え、ast.unparseでソースコードを再生成（Python 3.9+）。

安全なevalは、許可された演算子と関数のみを評価。応用例として、関数への自動ログ挿入、演算子の出現回数集計、型ヒントの自動付与がある。

実運用では、Visitorで解析、Transformerで変換し、置換後はast.fix_missing_locations()を忘れずに。パフォーマンス、Pythonバージョンの互換性、コメントの消失、デバッグ情報に注意。静的解析ツール、コード変換ツール、メタプログラミング、セキュリティなどで活用できる。

「前向きな言葉を聞き続けると、少し前向きになれる」──励ましループを公開しました

HTML, JavaScript, 前向き, ポジティブ, 癒し

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @uni928

疲れている人、元気が出ない人へ。ブラウザで使える「励ましループ」は、前向きな言葉をひたすら流し続けるシンプルなサイト。Web Speech APIで音声を自動読み上げ、設定はIndexedDBに保存。グラスモーフィズム風UIで、音量・速度・ピッチ調整、フレーズ追加・削除、JSONエクスポート/インポートが可能。仕事や勉強の合間に、ポジティブな言葉で気分転換したい人におすすめ。心のBGMとして、優しい言葉が一日を明るくしてくれる。

【読書感想】仮説思考

本, 読書感想文

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POSTED @ 2025/11/8___UPDATED @ 2025/11/8
Author : @t2murata

Audibleで聴いた「仮説思考」の要約：

仮説思考は、ゴールから問題設計し、20%の情報で立案。情報過多を避ける。

大局的な思考が重要。幹から枝葉を作るイメージ。

問題発見と解決の2種類の仮説を意識。

解決策に繋がる仮説が重要。「なぜ」を掘り下げる。

壁打ちで仮説を深堀り。ディスカッションは負けるが勝ち。

仮説と検証の繰り返しで経験に裏打ちされた勘を磨く。

【備忘】Linux基礎（コマンド一覧）まとめ

Linux, 備忘録

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POSTED @ 2025/11/7___UPDATED @ 2025/11/7
Author : @MaSi1031

Linuxの基礎コマンドをまとめた学習メモ。
パッケージ管理(apt, dnf, yum)、ディレクトリ操作(pwd, ls, cd, mkdir)、ファイル操作・編集(touch, cat, mv, cp, rm, head, tail, less, vim)、圧縮・アーカイブ(gzip, tar)、検索・抽出(find, grep)、入出力・自動化(echo, printenv, >, >>, 2>, >&1, |, wc, bash, ./)、ユーザー・権限(whoami, adduser, passwd, su, sudo, exit, visudo, chmod, chown)、ネットワーク・データ転送(wget, curl)、システム・リソース監視(ps, kill, df, top, uname)、コマンドライン効率化(履歴, Tab補完, Ctrl+C, echo -e)に関するコマンドと用途、補足を一覧で提示。

型の意識について

PHP, JavaScript, TypeScript, 初心者向け, 型

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POSTED @ 2025/11/8___UPDATED @ 2025/11/8
Author : @umanari145

プログラミングで型を意識するメリットは5つ（+1）：

実行前のエラー検知で開発効率が向上：IDEが型不一致を検出し、デバッグ時間を削減。

制約による値の担保：型宣言で入力値を制限し、異常な動作を防止。

Null安全性：Nullable型を明示し、nullチェックを促す。コードが仕様書の役割を果たす。

Value Objectによる業務ロジックの型表現：プリミティブ型では不明確なビジネス的な意味を明確化。検証ロジックを集約し、可読性を向上。

専用オブジェクトの活用：Carbonなどのオブジェクトで、日付操作などを容易にする。

Enumで定数に意味を持たせる: コードの可読性, IDE補完, 型安全性の向上

型安全な開発は多くのメリットがあるが、プロジェクトの状況によっては導入に注意が必要。
型を意識することでコードが冗長になる可能性もある。
プロジェクトで何を優先するかを考慮し、現場のルールに合わせることが重要。

C# コードを使用して PowerPoint にデジタル署名を追加または削除する

C#, PowerPoint

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POSTED @ 2025/11/6___UPDATED @ 2025/11/6
Author : @chancychan

Spire.Presentation for .NET を使用して、PowerPoint ファイルにデジタル署名を追加・削除する方法を解説。NuGet またはリンクから Spire.Presentation をインストールし、証明書を用いて署名を追加（AddDigitalSignatureメソッド）または削除（RemoveAllDigitalSignaturesメソッド）。署名には証明書が必要。評価メッセージ削除には一時ライセンスが必要。

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