プログラミング言語って、しばらく触れてないと細かな部分を忘れてしまいますよね。また、複数のプログラミング言語を習得している人は、頭がこんがりますね。 そんな方におススメしたいのが、資格試験の問題を１日５問程度解いていく方法です。毎日のスキマ時間を活用して短時間で知識レベルを維持することが出来ますよ。Javaならば、Silverの問題集が最適です。 Silverを既に取得している人も、これから取得を目指している人もぜひ試してみてください。 さて、この記事では、タイト
Logic Pro 11の目玉機能のひとつに「Drummer」があります。この機能は、まるで仮想のセッションドラマーを雇っているかのように、誰でも簡単にドラムのリズムパターンを作成できます。 Drummerには複数のドラミングスタイルが用意されており、それぞれに得意なジャンルや特徴的なフレーズがあります。MIDIで手入力するよりも、自然でノリの良いドラムパターンを簡単に作成できるのが大きな魅力ですね。 微妙にニュアンスを変えたい時は「リージョンを更新」しよう Drumm
OpenWeatherMapのAPIを使って天気情報を取得するLambda関数を実装できたので、その結果をAmazon SNSで通知する仕組みを作成しました。 通知先としては利便性を考えるとLINEなどにしたいと思いましたが、まずはすぐに実装できそうなGmailのメールアドレスにしました。 1. Lambda関数にSNSの通知処理を追加 まず、Lambda関数にSNSの通知処理を追加しました。 同じことをCloudWatch Eventを使っても実現できそうですが、今回は
始まる前に少しカンパ先生からあった解説。 またデータレイクとデータウェアハウスを分かりやすく説明するために、2つを「大量の積本」と「本棚」に例えて解説を試みます。 データレイク＝大量の積本 データレイクは、部屋に無造作に積み上げられた大量の本の山のようなものです。 これらの本（データ）はジャンルや種類を問わず混在しており、あるものは整理されているかもしれませんが、多くはそのままの状態で積まれています。 専門書、漫画、小説、雑誌などが一緒くたになっており、必要な本を見つけ
どうも、こんにちは！ あちむです。 毎日note発信を通して、日常の記録と振り返りをやっていきます。 ぜひ、最後までご覧ください。 今回は【節約】に関する発信になっています。 物価高で家計を見直す機会が多くなっていませんか？ 家計固定費の代表格、「通信費」 「通信費」を抑える方法はひとつです。 ”格安SIMを利用” でも格安SIMってたくさんあってどれにすればいいか迷いますよね？ 大手キャリアから乗り換えを検討の方に格安SIMデビューとしてオススメ。 ”日本通信
※ 読む人にとって、僕の記事がギフトとなるように意識して書くようにしている FlaskからFastAPIに切り替える理由について(9/16)まだ、実装を終えていないので何とも言えないのだが、Flaskはそのままでは本番として使えない旨をFlaskの警告を元にしてChatGPT先生から学んだ 本番として使用する場合には下記のサーバが必要と回答が出た wsgi asgi マジか・・・。現在、Flask+Socketを使用していたのだが、非同期はASGIを選択せよとお達し
ここでは、PCを自作する理由というか魅力について、ようくんの考えをお伝えしていきます。 PCなんて家電量販店に行けばいくらでも売っているし、なんならオンラインストアでも気軽に注文できますよね。しかも購入後すぐに使える。 でも、自作PCはワケが違います。 PCそのものを作るのですから、PCを構成するパーツを買って、組み立てて、OSをインストールして・・・とやることが多いのです。 それでもなお、自作er（PCを自作する人のこと）が存在するのには、やはり趣味としての魅力があるから
「実践SNMP教科書」の第6章の復刻版です。 SNMP運用管理SNMPの機能でリモート管理できる仕様ですが実際には、ほとんど使われていないと思います。私自信もありません。 SNMPに関する設定はSSHでログインしてコマンドからかWeb画面から行うと思います。 SNMP-FRAMEWORK-MIB(RFC3411) SNMP-MPD-MIB DEFINITIONS(RFC3412) SNMP-TARGET-MIB SNMP-NOTIFICATION-MIB(RFC34
今回の概略コピペした UI の名前を変更しようの巻🤤 #jsx #開発記 #ExtendScript #AfterEffects 前回の粗筋コピペした🤤 helptip今はまだ良いけどこの時間の取れなさで論理的な箇所を直せるんだろうか…😞 ……… 名前はコピペしてくれば良いけど…🙄 次回は文言修正するぽ😑
生成 AI については様々な意見か飛び交っています。批判も、擁護も。 今の、生成 AI に対する批判と擁護の議論は、水掛け論の域から出ていないように、わたしには見えます。 特に、人間の学習方法と生成 AI の学習方法が同じかどうかは、もっと厳密な議論をしないと結論は出ません。 抽象的だったり観念的だったりする議論では的を射ることができないのです。 生成 AI のシステムと脳のシステムを具体的に比較すべきで、そうしないと意味のある議論にはならないと思います。 生成 AI から
