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個人的 Google I/O のキャッチアップの仕方
LGTM: 5
#勉強法 #キャッチアップ

Link: https://qiita.com/Nabe1216/items/0c6ce27930bbae69436f
Qiita
個人的 Google I/O のキャッチアップの仕方 - Qiita
人それぞれやり方があるとは思いますが、自分はこんな感じで I/O のキャッチアップをしているよという紹介です。
ちなみに自分は現地には行かずセッション動画を見てキャッチアップする派の人です。




メモを取りながらセッション動画を見...
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初めてDockerに.envを導入するときに読む記事
LGTM: 2
#Docker #.env

Link: https://qiita.com/Sicut_study/items/84a079f495a3b5419758
Qiita
初めてDockerに.envを導入するときに読む記事 - Qiita
はじめに

私は今年で新卒入社２年目都内のIT企業で働いています。
入社してまだ浅いので、Dockerはある程度使えるものの、詳しいところまではわからず。また、.envと環境変数という存在は知っているものの使い方が良くわからずにい...
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話題のAWS App Runnerをハンズオン！
LGTM: 19
#AWS #Docker #初心者向け #AppRunner

Link: https://qiita.com/Kouichi_Itagaki/items/4aa174a2993e8cc87ebe
Qiita
話題のAWS App Runnerをハンズオン！ - Qiita
App Runnerとは？




App Runnerはコンテナネイティブのフルマネージドサービスです。オーケストレーターの設定、ビルドパイプラインの準備、ロードバランサーの調整、 TLS 証明書のローテートなどは必要ありません...
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Fusion360でオムニホイールをモデリングする
LGTM: 2
#入門 #設計 #モデリング #Fusion360 #オムニホイール

Link: https://qiita.com/ReoNagai/items/c4bb29705cf0e2a5fbeb
Qiita
Fusion360でオムニホイールをモデリングする - Qiita
初心者向けの記事です．細かい部分は省略してモデリングしていきます．

オムニホイールの設計方法を記録します．

今回設計するのはこのホイールです．

https://www.robotshop.com/jp/ja/48mm-omni-...
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【保存版】今日からAutomation360を触る人のために、知っておくと便利な10のTips
LGTM: 2
#初心者向け #AutomationAnywhere #Automation360

Link: https://qiita.com/IQ_Bocchi/items/1e5e0cc292317fd0b525
Qiita
【保存版】今日からAutomation360を触る人のために、知っておくと便利な10のTips - Qiita
2021年5月21日のRPA Community Automation Anywhere 支部で話す予定の、A360の画面操作の基本中の基本です！

どんなBotを作るときにも役立ちますので、ぜひ読んでみてくださいね！


Botを作...
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【Rails】KARTE TrackAPI の繋ぎ方備忘録
LGTM: 2
#Rails #KARTE

Link: https://qiita.com/impl_k/items/fc75119252fb40e6de14
Qiita
【Rails】KARTE TrackAPI の繋ぎ方備忘録 - Qiita
以前、KARTE TrackAPIをRailsを使ってサーバーサイド側から繋げたため、その備忘録を書いていきます。
必要部分に絞っているため、セットアップや、クライアントサイドのコードは省きます。
備忘録ということもあり、当時とは違っ...
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ゼロから始めてオフライン強化学習とConservative Q-Learningを理解する
LGTM: 41
#強化学習 #Q学習 #オフライン強化学習

Link: https://qiita.com/aiueola/items/90f635200d808f904daf
Qiita
ゼロから始めてオフライン強化学習とConservative Q-Learningを理解する - Qiita
過去に集めたデータのみを用いて強化学習を行うオフライン強化学習に注目が集まっています．ではオフライン強化学習は，オンラインで環境と作用し学習する一般的な強化学習と比べてどのようなメリットや，技術的な違いがあるのでしょうか？

本記事で...
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シークレットロックトランザクションを利用した比較的安全な自動送金
LGTM: 7
#Blockchain #Symbol #NEM

Link: https://qiita.com/planethouki/items/ad31b2228e7d12901e80
Qiita
シークレットロックトランザクションを利用した比較的安全な自動送金 - Qiita
はじめに

なんかアプリとかゲームとかで、ユーザーがなんかミッションをクリアしたら、システムから自動的にXYMかモザイクを送りたい、といった場面があるかもしれません。

そういった場合、ユーザーが保有しているアドレスを入力してもら...
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【Unity(C#)】withARハッカソンでNreal向けARアプリ開発して得た知見まとめ
LGTM: 7
#C# #Unity #ハッカソン #AR #nreal

Link: https://qiita.com/OKsaiyowa/items/527661de33d381e025c5
Qiita
【Unity(C#)】withARハッカソンでNreal向けARアプリ開発して得た知見まとめ - Qiita
withARハッカソン

withARハッカソンに参加してきました。下記のようなイベントです。


withARハッカソンは、ARエンジニアと異業種のコラボレーションを通じ、新しい領域に挑戦するハッカソンです。
略)

私たちwi...
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AWS SUMMIT ONLINE セキュリティ関連セッションまとめ
LGTM: 4
#AWS #Security #aws-summit-2021

Link: https://qiita.com/eyuta/items/e495ea5a30fce7ef851d
Qiita
AWS SUMMIT ONLINE セキュリティ関連セッションまとめ - Qiita
概要

AWS SUMMIT ONLINEのうち、セキュリティ関連セッションをまとめました。
(基本的には、資料からの抜粋ですが、サマリに関しては内容を変更しています)

視聴前・視聴後のご参考になれば幸いです。

なお、AWS ...
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ラジアンを食べて理解する
LGTM: 56
#円周率 #Radian #ラジアン #弧度法

Link: https://qiita.com/Ninagawa_Izumi/items/9667e5292b67946bdfc9
Qiita
ラジアンを食べて理解する - Qiita
　ラジアンがしっくりきたい


この記事の対象


ラジアンを避けたい人
ラジアンに馴染めない人
ラジアンのことを忘れてしまった人
でもラジアンを使わざるを得ない人


今回は少しずつラジアンに親しんでいき、５分後にこの記事を読み終...
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GitHub Actionsを使ったドキュメントCI環境の構築
LGTM: 4
#CI #RedPen #textlint #GitHub-Actions

Link: https://qiita.com/Negitoro0280/items/09c8d6716e4a055c9991
Qiita
GitHub Actionsを使ったドキュメントCI環境の構築 - Qiita
モダンなCI環境(?)を作ってみた


背景

今回、このような記事を書いた背景には、おそらくあまりまじめにドキュメントのCI環境のconfigというものを考えた記事というものが少なく感じた事、また、その書かれた記事が現在で活用し...
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stackでhaskell-gi
LGTM: 3
#Haskell #Gentoo #stack #haskell-gi

Link: https://qiita.com/ringo-apo/items/e2f66b507db64e162237
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stackでhaskell-gi - Qiita
「haskell-gi」のHelloWorldをstackで実行してみた。


環境

OS: Gentoo Base System release 2.7
GUI: GNOME
stack: Version 2.5.1
LTS: l...
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TerraformでAWS App Runnerを爆速構築してみる
LGTM: 5
#AWS #Terraform #ECS #AppRunner

Link: https://qiita.com/neruneruo/items/e75b19b945acfd2ae56c
Qiita
TerraformでAWS App Runnerを爆速構築してみる - Qiita
はじめに

2021/5/19に突如登場したAWSの新サービス。
これまで ECS Fargate や Lambda といった実行基盤と同じような感じで、高い抽象度で数クリックでお手軽に構築できることがウリだ。

しかも、なんとロ...
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Pascalでかんたんな自作言語のコンパイラを書いた
LGTM: 5
#compiler #コンパイラ #Pascal #自作言語

Link: https://qiita.com/sonota88/items/4d446b778ffbbaab267c
Qiita
Pascalでかんたんな自作言語のコンパイラを書いた - Qiita
Pascal 初めて書きました。処理系は Free Pascal です。
いつもの通りでライフゲームのコンパイルが通ったのでヨシ、という程度の雑なものです。




移植元





ライフゲームのプログラムだけコンパイルできればOK...
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【AtCoder解説】PythonでABC202のA,B,C,D問題を制する！
LGTM: 14
#AtCoder

Link: https://qiita.com/u2dayo/items/d1501fb704bd35469ae9
Qiita
【AtCoder解説】PythonでABC202のA,B,C,D問題を制する！ - Qiita
ABC202のA,B,C,D問題を、Python3でなるべく丁寧に解説していきます。

ただ解けるだけの方法ではなく、次の3つのポイントを満たす解法を解説することを目指しています。


シンプル：余計なことを考えずに済む
実装が楽：ミ...
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DeepLearningを用いた超解像手法/RED-Netの実装
LGTM: 2
#Python #DeepLearning #Keras #TensorFlow #SuperResolution

Link: https://qiita.com/morimoris/items/c494eeb19d823d847783
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DeepLearningを用いた超解像手法/RED-Netの実装 - Qiita
概要

深層学習を用いた、単一画像における超解像手法であるRED-Netの実装したので、それのまとめの記事です。
この手法は、2016年のCVPRに採択された論文で、ノイズ除去と超解像の両方で使用できる手法でもあります。

Pyt...
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🔰 SECCON Beginners CTF 2021 作問者 Writeup
LGTM: 31
#Beginner #Security #CTF #seccon #writeup

Link: https://qiita.com/satoki/items/36837fce2fff7a584947
Qiita
🔰 SECCON Beginners CTF 2021 作問者 Writeup - Qiita
はじめに

SECCON Beginners CTF 2021 作問者の一人 Satoki と言います。
2021で私が作った問題は以下になります。


Easter egg


width_of_space [? Solves]...
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超お手軽にFirestoreに全文検索を導入できるSearch with Algoliaを試してみた
LGTM: 22
#Firebase #cloudfunctions #Firestore #algolia #GoogleIO2021

Link: https://qiita.com/mogmet/items/943c0450957298f007ac
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超お手軽にFirestoreに全文検索を導入できるSearch with Algoliaを試してみた - Qiita
こんにちは。もぐめっとです。

最近待ち時間に暇すぎてTikTokデビューしました。


よかったら探してみてください。きっとすぐそっ閉じ案件です。

ところで、今年度もGoogleI/Oで色々firebase周りの強化されたものが発...
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SECCON Beginners CTF2021 作問者Writeup
LGTM: 18
#CTF #seccon

Link: https://qiita.com/ushigai_sub/items/8c63fb566f19ac097bc5
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SECCON Beginners CTF2021 作問者Writeup - Qiita
はじめに

ctf4b2021お疲れさまです。
今回作問に携わらせていただいたので、自分が作問したCrypto4問についての想定解法とお気持ちを書きます。
Cryptoの残りの2問(GFM, Imaginary)についてはれっくす...
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機械学習で「分からん！」となりがちな正則化の図を分かりやすく解説
LGTM: 91
#Python #機械学習 #scikit-learn #データ分析

Link: https://qiita.com/c60evaporator/items/784f0640004be4eefc51
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機械学習で「分からん！」となりがちな正則化の図を分かりやすく解説 - Qiita
正則化、ムズいよ‥機械学習で過学習防止に使われる正則化その例として、よく以下のような図が挙げられているかと思いますこの図を初めて見た時、少し考えて導き出した結論が以下です「う～ん‥わからん！」…
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