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買ってよかったもの
zenn.dev/sutefu23
前書き WordPressで稼働しているリニューアル案件で、Astroを使って実装を行った。 ライブラリにサイトが完全に依存するデメリットもあるものの、 Astroを使用した理由としては、コンポーネント指向による保守性拡張性の観点からと、サイトの最適化の観点から採用した。 結果普通のレンタルサーバーでPageSpeedInsightsでほぼ100点満点。 SPの点数 PCの点数 使用感と感想 正直これまでのタスクランナーやモジュールバンドラーなどを使ったHTML開発は若干レガシー化している感があるため、まさに現時点でのWeb開発ベストプラクティスを詰め込んだ、そしてほぼ何も考えずに最適化を実装できる非常にすぐれたライブラリだと感じる。 これまでのWeb制作において、PageSpeedInsightsの助言に一つ一つ従いながら、一生懸命タグやアセットの読み込みをチューニングしたり、圧縮したり
zenn.dev/yend724
useEffectはReactの中でも扱いの難しいフックとして知られています。Reactで開発を行う中でuseEffectを検討するタイミングや適切な使い方について悩んだ経験のある方も多いのではないでしょうか。 本記事では、useEffectの目的を把握し、どのような場合にuseEffectの使用を検討すべきかについて考えていきたいと思います。 コンポーネントの純粋性と副作用 まずuseEffectについて考える前に、コンポーネントの純粋性について理解する必要があります。Reactにおいて純粋性は重要な概念の1つです。 前提として、Reactではすべてのコンポーネントが純関数あることを仮定しています。 Reactは、あなたが書くすべてのコンポーネントが純関数であると仮定しています。 参照:https://ja.react.dev/learn/keeping-components-pure#
zenn.dev/imajoriri
いきなりですが、個人開発の良さとはなんでしょうか? 私は「技術的チャレンジをしやすい」という点に魅力を感じています。 業務上の開発ではアウトプットを最優先にする必要があるため、コスパ良く実現することを求められます。 しかし、個人開発に締切ありませんし、開発の優先順位も自分で決められます。 この記事に書いてあること Hover,Pressedを考慮したボタン アクセシビリティを考慮したボタン デスクトップアプリを考慮したボタン そんなボタンを作る方法を考えていきます。 Buttonをイチから作る。 Flutterで提供されているButton系のWidgetを使えば、簡単にボタンを実装できますがどうしてもマテリアルデザインよりの見た目になってしまいます。 もちろんカスタマイズもできるのですが、個人開発ということでイチからButtonを作ってみようと思います。 イチからButtonを作るときに考
zenn.dev/hirovodka
RSpecのレビュー大変問題 RSpecって本当に色々な書き方ができますよね。 mockを盛り盛りに書く人、DRYを追求したspecを書く人、itを細かく分ける人 etc... 個人的に、specの書き方は開発チーム内で良しとされているならその書き方で良いと思います。 ただ、新しくチームに入った人や、自分のように普段は違うチームで開発している人が見ると、理解しづらい、レビューしづらい、テストコードを追加、削除しづらい書き方ってあるよな〜と思ったので、まとめてみました。
zenn.dev/resilire
はじめに サプライチェーンリスク管理クラウドサービスResilireでエンジニアをしている奥村@showkittie です。 Resilireでは、1歳の子の育児に悪戦苦闘しながら、フロントエンド、サーバサイドを問わずプロダクトエンジニアをやっています。 ResilireはシリーズAを迎えたばかりのアーリースタートアップでありながら、フロントエンドのテストカバレッジが90%を超えており、必要なケースについてはほぼテストが網羅されています。 私は今年の4月に入社したばかりですが、すでにテストカバレッジの高さに助けられ、不具合の混入をせずに済んだことが何度もあります。 今日は、Resilireのフロントエンドのテスト戦略とカバレッジの高さの理由についてお伝えしたいと思います。 スタートアップとテスト 冒頭にもお伝えした通りResilireはアーリースタートアップです。エンジニアリングに求められ
zenn.dev/knowledgework
こんにちは、株式会社ナレッジワークの@nakajmgです。 今回はChrome 127 betaの機能紹介を見て「こんなのあったの?」となった、擬似要素に代替テキストをつける機能について紹介します。 /で区切って代替テキストが指定できる ::beforeや::afterのcontentプロパティは、/区切りで代替テキストが指定できます。
zenn.dev/rehabforjapan
はじめに はじめまして! Rehab for JAPANでデータアナリストをしている迫田です。 近年、国内ではオープンデータの公開が急速に進んでいます。 政府統計の総合窓口であるe-Stat[1]やe-Govデータポータル[2]をはじめとして、様々な分野のデータが誰でも自由に利用できる環境が整ってきました。また、デジタル庁の政策ダッシュボード[3]に代表されるように、データの可視化によって情報をわかりやすく伝える取り組みも活発化しています。 一方で、介護領域に目を向けてみると、オープンデータの存在は認知されつつあるものの、それらを活用したデータ可視化はまだ十分に進んでいないのが現状です。 そこで、今回は厚生労働省より公開されている介護DBオープンデータ[4]を用いて、無料で利用可能なBIツールのLooker Studioによる可視化に挑戦してみました。 この記事を通して、少しでも介護データ
zenn.dev/layerx
この記事は LayerX のエンジニアブログがたくさん出る #ベッテク月間 の8記事目になります。こちらのカレンダーに、これまでの記事と今後出る予定がまとまっています。 LayerX のバクラク事業部には GraphQL Gateway というバクラク全プロダクトから参照される GraphQL スキーマが存在します[1]。今回の記事は、その GraphQL Gateway のスキーマをより良い状態にしていくためにぶつかった課題を強引に突破したときの話です。 モチベーション GraphQL スキーマの破壊的変更によって GraphQL Document がスキーマに適合しなくなる場合、そのリクエストはエラーになります。例えば以下のようなケースが考えられます: 使わなくなったフィールドを削除したい 削除されたフィールド(存在しないフィールド)を含む Document を処理することはできない
zenn.dev/tsurubee
近年の大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理(NLP)においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
zenn.dev/gemcook
zenn.dev/mattyamonaca
毎度お馴染みlllyasvielさんがまた技術革新を起こしているので、最速解説目指して記事を書いていきます。 今回解説する技術はこちら こちらからデモが見れます ここではどのような技術か?を重点的に解説していこうと思います。 Paints-UNDOを支える二つのモデル single-frame model single-frame modelは、1つの画像とoperation stepという数字情報を入力として受け取り、1つの画像を出力するモデルになります。 これは、一つのイラストが完成するまでに1000回人間が操作 (ここでいう操作とは、ブラシストロークなどを指しているらしいです。もっというと、Ctrl-Zで戻る差分を操作とみなしてよさそう) を行うという仮定を置き、 operation stepが999(何も描かれていない真っ白なキャンバスに最初に書き込まれたストローク)から始まり、o
zenn.dev/mire0726
はじめに 本記事は技術書典16(2024)で一部執筆させていただいた「CA Tech Lounge note #2」のクリーンアーキテクチャとパン工場を元に、一部抜粋&変更したものです。 本記事の対象読者 本記事では、クリーンアーキテクチャを全くわかっていない筆者が、一度個人開発したものをクリーンアーキテクチャにリファクタリングしていく過程で学んだことをまとめていきます。そのため、以下のような読者を想定しています。 クリーンアーキテクチャを聞いたことがあるけどわからない人 コードは書くけれどアーキテクチャを意識したことはない人 アーキテクチャを意識して開発したい人 クリーンアーキテクチャを一度学んでもピンと来なかった人 Goが好きな人! リファクタリング前の筆者の状況 バックエンド歴は半年弱ほどで、実務経験としてはPythonで簡単なAPIを実装するアルバイトのみになります。アーキテクチャ
zenn.dev/yusukebe
2024年6月22日(土)に第一回の「Hono Conference」を東京で行いました。Honoに焦点当てたトークのみで構成されるイベントとしては初の試みです。ですので、"Our first step"という副題をつけました。100人が参加し、イベントは大成功に終わりました。 この記事ではHono Conferenceについてレポートしたいと思います。 会場 会場はdocomo R&D OPEN LAB ODAIBAさんにお借りました。開放感がありとても素敵な会場でした。ありがとうございます! 参加者 以下のページで参加者を募りました。 定員90人のところ、140人の希望者がいました。人気のほどが伺えます。当日は、発表者も合わせて100人が参加しました。 Honoを以前に使ったことがあるか?という質問にほぼ全ての人が手を挙げていたのが印象的でした。 トーク イベントは午後1時から4時30
zenn.dev/knowledgesense
はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。本記事では、「RAG vs ファインチューニング」について、DSL(ドメイン固有言語)をコーディングする性能という観点から比較した論文を、ざっくりまとめます。 この記事は何 この記事は、RAG vs ファインチューニングに関する論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。 「RAG vs ファインチューニング」の論文は、他にもあります。例えば、時事問題などのシンプルな知識の質疑応答であれば、RAGの方が優れています。[2] 今回の論文では、「ドメイン固有言語(DSL)をコーディングする性能」をに焦点を当てて比較しています。一見するとファインチューニングの方が有利そうなタスクについて比較しているのが面白い点です。 本題 ざっくりサマリー この論文では、RAGとファインチューニングの性能比較を
zenn.dev/teke_engineer
<script setup lang='ts'> const modelValue = ref({ name: '', email: '', }) </script> <template> <ChildComponant v-model="modelValue" /> </template>
zenn.dev/openlogi
はじめに 読書会をやってみました オープンロジのエンジニアのrikuto(@riku929hr)です。 社内で「単体テストの考え方・使い方」というテストに関する有名な本の読書会を実施し、1回1時間、15回の開催を経て読み切りました。 原著は「Unit Testing Principles, Practices, and Patterns」で、Oreilly Learning Platformでも読むことができます。 400ページにもわたる本で、読み切るのには大変な手応えがありました。 たぶん読書会のようなものを開催しない限り、僕自身読みきれなかったかもしれません。 しかし読んでみると、著者が主張しているのはごくシンプルなことでした。 この記事のタイトル、ちょっと嘘ついてます タイトルには、「主張するたった一つのこと」としていますが、細かく言えば1つではありません。 この本が主張することはそ
zenn.dev/aeonpeople
こんにちは。イオンスマートテクノロジー株式会社(AST)でSREチームの林 aka もりはやです。 Terraformを一定以上扱ってきた方であれば terraform import コマンドを苦労しながら実行した経験があるのではないでしょうか。私自身も5年以上Terraformを扱う中で何度も terraform import を行ってきました。 一般的に terraform import では以下を行います。 実態に合わせてコードを整える 実態を指定するコマンドを組み立てる ステートファイルに取り込む 差分が出たら地道にコードを整えて terraform plan を実行する 4を繰り返して"No changes"となるまでチューニングする これらの作業はTerraform初見では難しく、個人的にTerraform中級者への登竜門として terraform import が試金石のひと
zenn.dev/karaage0703
生成AIサービス 本を書いているのに、あんまり使いこなせてない気がする生成AIサービス。 一時期、サブスクに課金し過ぎたことに反省して、慎重になっていたのですが、いつの間にか無料でも結構便利に使えるサービスが増えていたので、あらためてまとめてみました。基本的に自分のためのリンク集なのですが、需要あるかもしれないので公開してみます。 なお、主に調べ物とか要約とか情報収集に使うものが中心で、エンタメ系や画像・動画系は除外しています。 ChatGPT 最初は、やはりベタなやつです。ChatGPTの本を書いているのでポジショントークもあるのですが、自分の中で基準になっているのはChatGPTです。 無料でも、最新のモデルであるGPT-4oが使えたり、Python実行環境であるAdvanced Data Analysis(Code Interpreter)が使えたりするようになっています。GPT-4
zenn.dev/laiso
TanStackのリポジトリを読んでいたらTanStack Startのドキュメントの最初のバージョンがpushされたようなのでチェックします。 TanStack Startとは TanStack Startは、TanStack Routerをベースにしたメタフレームワークとかフルスッタックフレームワークとか分類されるものです。 サーバーレンダリングされたReactアプリケーションを構築できて、TanStack Router、Nitro(サーバー用)、Vite(開発用)の上に構築されています。 Solid Startと同じくVinxiを基盤に開発されています。 ニーズとしてはクライアントサイドにRouterを使っているアプリケーションでサーバーサイドレンダリング(SSR)も必要になったタイミングで導入します。 サンプルアプリケーションはRouterとFormのリポジトリにあります。以下をブ
zenn.dev/nakasyou
Cloudflare Pages 、使ってますか?超便利ですよね。 文化祭などでも、生徒がサイトを作るときに使用している場合があるそうです。 そんなときに問題が起こるかもしれません。「その Cloudflare って会社、信用できるの?? 」 根拠を集めましょう。 どのような根拠? 顧客です。顧客が結構信用させるのにいいのではないでしょうか。 先生方が信用している団体が多く使用しているサービスだったなら、信用度が上がるはずです。 特に公共性の高い企業や団体は有効なはずです。Pages の使用に一歩近づけます。 大手日本企業を使う 私が国内の大手企業などの顧客を調べました: GMO[1] 日本航空(JAL)[2] 早稲田大学(企業でない)[3] ライオン株式会社[4] GMO は知らないにしても、日本航空はわかるのではないでしょうか。 日本企業は強いカードかもしれません。 Web アプリを使
zenn.dev/chot
まえがき Astro のブログではコミュニティ発のライブラリも紹介されているのですが、What's new in Astro - June 2024 で An open-source, accessibility-focused component starter kit built with Tailwind CSS and optimized for Astro と紹介されていた ravixUI がアクセシビリティに配慮したマークアップの参考になりそうだったので紹介します。 ravixUI とは Tailwind CSS によってスタイリングされ、特に Astro 用に最適化された、アクセシビリティ重視のコンポーネントスターターキットです。 なお HTML 版と Astro 版が提供されているため、Astro を使っていない人でも使えます。 (Astro コンポーネントを書いたことがあ
zenn.dev/moozaru
Next.js AppRouterで利用できるReactのServer Actions機能。クライアントからサーバ上の処理を関数で呼び出せるので非常に便利ですが、 "use server"; のことをあまり知らず、誤った使い方をすると意図せず公開したくない関数が外部に公開されてしまうケースがあるので注意です(ほとんどこんなケースはないと思いますが、なくはないので注意喚起です)。 Server Actionsの例 Server Actions用の関数として宣言するためには "use server"; が必要です。それ以外は至って普通の非同期関数で大丈夫です。 "use server"; export async function someAction() { return { message: "Server Action", }; } 次に定義したServer Actionsの関数を呼び出
zenn.dev/ubie_dev
本記事では Ubie における最近の「開発生産性」というテーマで向き合っている事柄と実際のアクションについて紹介します。まだまだ発展途上ではあるのですが、何かの参考になれば嬉しいです。 背景 「開発生産性」とは一見シンプルな概念に見えますが、世のテック企業、取り組んでいる人々のアクティビティを見ていると複雑で深いものにも感じます。例えば SpeakerDeck で「開発生産性」と検索することで多様な情報発信を見ることができます。有名な書籍として「 Lean と DevOps の科学」も、初学者が内容を頭に叩き込むのも難しいのではないでしょうか。 これらの先行者の知見は素晴らしいものの、具体的に我々の現場の開発組織、事業状況などなど現実に近しい環境と密接に接続して、すぐに手応えが感じられる成果が得られるかというとそうでもないとも思います。 Ubie でも過去に開発生産性課題を感じて様々なアプ
zenn.dev/izm
このソフトが良いよ!とかは https://x.com/iwamah1 さんの出している比較表などが詳しいのでそちらを参照してください。 他に思いついたら追記していきます。 ハードウェア編 iPhone13Proまでと14Pro以降で性能が違う LiDARセンサ自体はハードウェア的に同一のようですが、メインカメラの48Mpx化に伴い LiDARセンサとカメラ間のキャリブレーション精度が向上 移動時の実際の距離とのズレが約1/3に減少 しているようです。14Proと15Proの差はほとんど無いことも覚えておきましょう。 (物理)ジンバルをつけてスキャンすると誤差が減る iPhoneをそーっと動かして撮影することで、よりスキャン精度が良くなることは知られています。そこから更に踏み込んでiPhoneをジンバル(DJI Osmo Mobile など)に取り付けた上でスキャンすることで、広い部屋や何
zenn.dev/mshaka
はじめに WebバックエンドとクライアントをともにTypeScriptで書くとします。また、バックエンドではJSON.stringifyで値をシリアライズし、クライアントサイドではJSON.parse相当の処理でレスポンスボディを取得すると仮定しましょう[1]。このとき、JSON.stringifyの挙動がわかれば、実際にクライアントにどのような値が返ってきうるかを型で表現できるはずです。例えば、 となるので、{ a: undefined }の型をJSON.stringifyしてからJSON.parseした値の型は{}とするべきです。 本稿では、JSON.stringifyの仕様に沿ってそのような型を定義する方法について解説していきます。また、その際の制限についても最後に軽く触れます。 背景 本稿の概要を理解をするためには不要ですが、この節ではそれを試みることになった背景についてお話ししま
zenn.dev/339
知的な仕事に従事する人の成果には、個人差があります。 その個人差は、時に何十倍という差になります。 といっても、個人で何十倍という想像はしにくいかもしれません。後ほど、本文中で具体的に失敗ケースの流れを列挙しますが、ここでは話を簡単にするために集団での仕事を想像してみます。 何十億、何百億と費用をかけて、結果的に「使えないシステム」を作った、あるいは完成しなかったという事例を想像しましょう。このような事例は実際にいくつかあり、裁判にもなっています。そのようなプロジェクトの成果がほぼゼロとすれば、これらの効率はとんでもなく低く、効率を比較すると何十倍・何百倍では済まない事もあるでしょう。これは「結果的なもの」あるいは「プロジェクトの問題」かもしれませんが、しかし確実に個人の成果の"合計"には差があるということです。 では、知的な仕事において、なぜこのような成果の差が生まれるのか。この差をどう
zenn.dev/tokyotech_lm
はじめに 東京工業大学の藤井です。 今回は、GENIACにてNII 国立情報学研究所が現在(2024/7/1)も学習している172Bモデルに関連した事前学習パートに特化した学習知見について共有させていただきます。 この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の助成事業(JPNP20017)の結果得られたものです。 GENIACプロジェクトにおける分散学習環境の整備に関しても同様に記事を作成しています。 ぜひご覧ください。 LLMの学習 大まかにLLMを作成するための手順を下記に記しました。 今回は、これらの中でも特に"事前学習"に焦点を絞って知見の共有を行います。 現在の学習状況 まず、GENIACで学習しているモデルの現在の学習状況についてです。 2024/06/30現在、約1.45 T Token(1.45兆トークン)を事前学習にて学習済みです。 以下がそ
zenn.dev/no215
zenn.dev/tor_inc
features構成からの発展形 ReactでSPAを作るときは bulletproof-react をベースにしたfeatures構成が多いと思う。自分もSPAの場合はコレを模したフォルダ構成にしている。 features構成の特徴はファイルごとにフォルダを分割する所謂Railsスタイルとは違う。関心事(ドメイン)別にフォルダを分割する。 Remixでもroutes以外の構成はfeatures構成にするのが良きだと脳死で思っていた。が、しかし、Remixのドキュメントを読むとどうやら他にも良き案があるらしい。features構成からさらに発展したようなイメージだ。 Remixの特殊なフォルダ機能 ドキュメントの Folders for Organization にこう記載がある。 ルートはフォルダにすることもでき、その中にroute.tsxファイルを置いてルートモジュールを定義することが
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