こんにちは。バックエンドエンジニアの前田です。 最近はかなり冷え込んできて、冬が近づいてきたなと感じます。 社内では、肉まんを販売しています。 寒い日に熱々の肉まん、良いですよね。 さて、今回はbolt.newを用いて、ゼロからアプリケーションを作成していきます。 （私は、フロントエンドの経験があまりなく、苦手分野なのですが・・・） 1. bolt.newとは 2. 今回作成するアプリについて 3. UIを作成する 3.1. 基本機能を実装する 3.2. 使いやすいUIにする 4. バックエンドも実装してみる 5. まとめ 1. bolt.newとは bolt.newは自然言語のみで、フルスタックアプリケーションを開発、実行、編集、デプロイできるAIツールです。 さらに、パッケージやライブラリのインストールなどもすべてWebブラウザ上で行ってくれるため、ローカルでの面倒な環境構築も不要なこ
こんにちは、「カミナシ 従業員」サービスチームのソフトウェアエンジニアの a2 (A2hiro_tim) です。 早速ですが、ウェブアプリケーション開発、特に Go 言語を使っている方は、テストをどのように書いていますでしょうか。 我々のチームはバックエンドに Go を採用しており、 Table Driven Test （以下 TDT ）を使っていました。Go を採用した開発では TDT が広く採用されており、我々も慣習に則るのが最善だと判断したからです。 しかし実際に開発を進めると、ことウェブアプリケーション開発における TDT にはいくつか課題を感じるようになりました。そこで我々のチームでは runn というツールをテストに活用する方針に切り替え、その結果、開発を加速し、価値提供も早くすることができました。 本記事では、TDT の課題、runn の採用経緯、その後について我々のチームの
2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、Streaml
<script> let count = 0; function handleClick() { count += 1; } $: doubled = count * 2; </script> <button on:click={handleClick}> Clicked {count} {count === 1 ? "time" : "times"} </button> <p>{count} doubled is {doubled}</p> 上記のコード例では通常の JavaScript と同じ方法で変数が宣言されていますが、これは Svelte のコンパイラによりリアクティブな変数に変換されます。count 変数の値が更新されるたびに、UI が自動的に更新されます。$: で始まる式は Svelte のリアクティビティシステムにより自動的に監視され、変更があると再評価されます（構文として
新興のJavaScriptフレームワークNueとは？公式サイトざっくりまとめこの記事では、新興のJavaScriptフレームワークであるNueについて公式サイトの内容をざっくりまとめています。注）完全に正確な情報が知りたい方は記事内のリンクより公式サイトをご確認ください。 Nueは、MITライセンスでGitHubでホストされているオープンソースプロジェクトで、ヘルシンキ出身のフロントエンド開発者であるTero Piirainen氏によって開発されました。彼はオープンソースプロジェクト、テクノロジー製品、スタートアップの構築に25年以上の経験を持ち、Riot.js、Flowplayer、jQuery Toolsの製作者として知られています。 公式サイトのファーストビューでは「Nueは強力なReact、Vue、Next.js、Vite、Astroの代替ツールです。あなたのウェブ開発のやり方を変
「勉強したことを確実に覚えるため、ノートづくりにはこだわっている。でもどうしても時間がかかってしまう……」 こうお悩みではありませんか？ 仕事が忙しくて勉強に時間をあまり割けないので、ノートづくりはできるだけ短時間で済ませたい。そしてもちろん、勉強した内容はしっかりと記憶に刻みたい――そんなあなたへ、実際に勉強で成果を出した人もやっていた「学習効率がよいノート術」をご紹介します。非効率的なノートのとり方についても触れますので、ご自身のノートが当てはまっていないか、ぜひチェックしてみてくださいね。 【ライタープロフィール】 藤真 唯 大学では日本古典文学を専攻。現在も古典文学や近代文学を読み勉強中。効率のよい学び方にも関心が高く、日々情報収集に努めている。ライターとしては、仕事術・コミュニケーション術に関する執筆経験が豊富。丁寧なリサーチに基づいてわかりやすく伝えることを得意とする。 勉強内
7月21日、Sveltrisを使用して相互運用可能なReactとSvelteアプリを構築する方法が発表されました。 Sveltrisは、ReactとSvelteの独自の強みを組み合わせることで、より効率的でカスタマイズされたソリューションを提供します。 この記事では、Sveltrisの詳細な説明と、ReactとSvelteを組み合わせてアプリを構築する際の利点と欠点について紹介します。 7月21日、Sveltrisを使用して相互運用可能なReactとSvelteアプリを構築するためのツール「Sveltris」がリリースされました。 Sveltrisは、ReactとSvelteの独自の強みを組み合わせることで、より効率的でカスタマイズされたソリューションを提供します。 この記事では、Sveltrisの詳細な説明と、ReactとSvelteを組み合わせてアプリを構築する際の利点と欠点について紹
レスポンブ対応のフォントサイズをCSSで設定するには、CSSのclamp()関数が便利です。clamp()関数は最大値と最小値の2つの値の間をクランプし、レスポンシブ対応の流体フォントサイズを設定できます。 CSSのclamp()関数を使用し、スクリーンサイズに合わせて最適化される流体フォントサイズのCSSを簡単に生成できるツールを紹介します。 Fluid Type Scale Calculator Fluid Type Scale Calculator -GitHub Fluid Type Scale Calculatorの特徴 Fluid Type Scale Calculatorの使い方 Fluid Type Scale Calculatorの特徴 Fluid Type Scale Calculatorはclamp()関数を使用した流体フォントサイズのCSSを生成できるツールです。
こんにちは、料理と筋トレをこよなく愛する筋肉料理人です。 メシ通でも連日、いろいろなそうめんの食べ方をご紹介していますね。今回は、簡単に作れてガツンとウマい、筋肉料理人流の「ピリ辛油そうめん」のレシピです。 家にあるシンプルな調味料と卵、かつお節で、ピリ辛でうま味たっぷりのそうめんが食べられますよ。1人分で作る時は、ごま油とラー油、しょう油、トッピングはそれぞれ半量でOKです。 わが家でも実際にやっている、コシが強くてウマいそうめんの茹で方もご紹介します！ 筋肉料理人の「ピリ辛油そうめん」 【材料】2人分 そうめん 3束 梅干し 1個 水 1L ごま油 小さじ2 ラー油 小さじ1～お好みで しょう油 適量 卵黄 2個 かつお節 小パック2個 刻みねぎ 適量 作り方 1. まずは、そうめんの美味しい茹で方から。鍋に水を入れて沸騰させたら、そうめんを入れる前に梅干しを入れます。 梅干しを入れる
150個を超える *.tf をまとめて編集する方法を調べたので、備忘録としてまとめておく。 経緯 Terraformのコードを複数ファイルにすべきか、それとも1つのファイルにすべきか難しいな。hclをパースして、hclを書くプログラムを書いた方が良いのかなぁ...— 神速 (@sinsoku_listy) 2023年6月2日 150ファイルくらいvimで1つずつ心を込めて編集している。— 神速 (@sinsoku_listy) 2023年6月2日 30ファイル目くらいで正規表現で解決しようとしたけど、正規表現が難しくて時間が溶けてしまった...辛い... https://t.co/JRzCYN9g3x— 神速 (@sinsoku_listy) 2023年6月2日 やりたかったこと 以下のようなコードが大量にあるとき、全てのファイルから指定のチームidを持つ team { ... } を削除
はじめに これはLivesense Advent Calendar 2022 DAY 14 の記事です。 普段は主にレコメンドシステムの開発・運用をやっています。仕事ではPythonを書くことが多いです。好きな言語はRustです。この記事では、ベクトル検索エンジンQdrantを紹介します。 ベクトル検索とは そもそもベクトル検索とは何だ、という人もいると思います。簡単に言えばベクトル検索は類似するベクトルを（正確性を犠牲にして）高速に計算する技術です。 なぜそのような技術が必要になるのか簡単に説明しましょう。 なぜベクトルの類似度を計算する必要があるのか 近年、機械学習技術によって様々なものがベクトルで表現されるようになりました。典型的には画像と文書（単語）です。 「類似する画像を求める」「ユーザーが入力したワードに関連する文書を返す」「ユーザーが閲覧したアイテムに類似するアイテムのリスト
この記事は、🎅GMOペパボエンジニア Advent Calendar 2022の2日目のものです。 みなさんは、JSON processorを使っていますか？ええ、jqのようなツールのことです。世は大JSON時代、値を抽出したり、変換したりする機会も多いことでしょう。 ところで、jqの抽出クエリやコマンドラインオプション、さらっと書けますか？私はあんまり得意じゃないです。そこで、JavaScriptで書けるJSON processor「jpro」 をつくりました。 使ってみる 実際に使ってみましょう。Node.jsとnpmが使える環境ならば、事前のインストールなしに、「npx jpro」で実行できます1。以下では、私が最近書いた記事のタイトル5つを、JSON Feedから抽出しています。 抽出クエリはJavaScriptで書く 記事タイトルの「JavaSciriptで書く」とは、JSON
ゴッホの「星月夜」のような火星で馬にのる宇宙飛行士 （Stable Diffusionで作成） この記事は、Supershipグループ Advent Calendar 2022の13日目の記事になります。 Supership プロダクト開発本部の @ps010 です。普段は広告・マーケティング領域で、分析業務や広告セグメントの作成を担当しています。 記事の目的 最近、チャットAIや画像生成AIが話題ですね。特に画像生成AIの Stable Diffusion は、無料かつ無制限で実装を試せることで注目を集めています。 そこでこの記事では、Stable Diffusion の仕組みの理解を目指します。 画像生成AIがどのような仕組みでテキストから画像を生成するのか、Stable Diffusion に焦点を当て、基本構造をわかりやすく解説します。 画像生成のメカニズムをイメージしやすいように
TL;DR 要素数が分からず、メモリに乗り切らない可能性がある配列をシリアライズする必要があったので、フォーマットとして CBOR を採用した。 Protocol Buffers1 や Ion, MessagePack, BSON などの主要なバイナリフォーマットで配列を扱う場合、要素数またはバイト長を先頭などに記述する必要があるため、メモリに乗り切らず要素数が簡単には分からない配列を（単純には）シリアライズすることができない CBORは要素数不明の配列を表現する手段がある Java/Kotlinの場合、jackson の jackson-dataformats-binaryを利用してストリームパーサ等を実装することにより、データすべてをメモリに乗せずにシリアライズ・デシリアライズすることができる jackson-dataformats-binary ではシリアライザ等の実装を JSON
ChatGPTやChatGPT APIが出てきて、それらを試しているさまざまな事例が公開されています。それらの事例の中から、たとえば特定のデータを扱う話など、利活用の方向性を絞ったものをピックアップしてご紹介します。 本記事は、TechFeed Experts Night#16 〜 ChatGPT, GitHub Copilot…AIはエンジニアの仕事をどう変える？AI×開発最前線！のセッション書き起こし記事になります。 イベントページのタイムテーブルから、その他のセッションに関する記事もお読み頂けますので、一度アクセスしてみてください。 本セッションの登壇者 セッション動画 では、「ChatGPTを使って行われた試行錯誤の事例などに関する話」というテーマで話をさせていただきます。 最初に自己紹介をさせてください。豊田陽介といいます。@youtoyというIDでTwitterをやっています。
立候補制で集まったさまざまなメンバーが多種多様なITトークや自動化トークを披露するイベント「【自動化やIT活用ネタ+ChatGPT】ライトニングトーク大会～初参加者大歓迎～」。ここで百合宮桜氏が登壇。ChatGPTでオタク友だち（概念）を作ったついて話します。 宝塚オタク友達をChatGPTで作る 百合宮桜氏：始めます。百合宮桜といいます。よろしくお願いします。ごきげんよう。今回は「ChatGPTでトモダチ（概念）を作ろう！」というテーマでLTをさせてもらいます。よろしくお願いします。 実は私、RPACommunityのアドベントカレンダーというところで、「友達が少なすぎて寂しいので、Power Virtual Agentsで宝塚オタクの友達を作ってみた」というブログを投稿していました。 （画面を示して）こういう感じに、「Power Virtual Agents」で「タカラジェンヌ」ってつ
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はシングルGPUで動作するTransformer相当のRNNモデル、という噂のRWKVについて試してみたいと思います。 RWKVとは TransformerベースのLLMと同等の性能を持つ、並列化可能なRNNモデルであり、Attentionフリー(Attention構造を持たない)なモデルです。 ライセンス形態がApache License 2.0かつ、シングルGPUでも動作する点が凄いところとなっています。 GitHub https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM Huggin Face https://huggingface.co/BlinkDL Hugging Face側にモデルがいくつか公開されており、rwkv-4が付くものが最近よく話題で使用されているもので
本記事では、マネージド・ベクトル・データベースの「Pinecone」を活用して、セマンティック・キーワード検索を実施していきます。 ベクトル分析は、類似性の計算やレコメンドの作成などで使われる機械学習のメジャーな分析手法ですが、それに特化したユニークなデータベースのSaaSを見つけちゃいました。 Pineconeについて Pineconeは2019年にカリフォルニア州で創業されたスタートアップです。もともとAmazon SageMakerの開発に携わっていた方が創業したようで、シード期ながら$10Mもの資金調達に成功しており、期待値の高さが伺えます。GoogleやPinterestのようなビッグカンパニーが使用している、高次元ベクトルのデータを格納できる機械学習用のデータベースを一般企業にも広めたい、というモチベーションのもとPineconeを開発・提供しています。 Pinecone la
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