OmniAICreator/Qiita-1.07M huggingface dataset:
中学受験の社会（地理・歴史・公民）で高得点を取るための効果的な勉強法

## 中学受験の社会で高得点を取るための勉強法
中学受験の社会は暗記すべき事項が多いため後回しにされがちですが、実は効率的な勉強をすることで短期間でも成績を伸ばしやすい科目です。

社会では地理・歴史・公民の幅広い分野から出題され、単なる用語の知識だけでなく、出来事の前後関係や因果関係まで問われます。

そのため、丸暗記に頼るだけでは高得点を狙うのは難しく、しっかりと理解を伴った学習が重要です。

### 因果関係を意識した暗記

社会の成績を上げるには、単純な暗記ではなく「なぜそうなるのか」「どうしてそうなったのか」といった因果関係を意識して学習しましょう。

出来事や用語を周辺の知識と関連付け、一連のストーリーとして理解すると、知識同士の結びつきが強まり記憶に定着しやすくなります。ただ用語を丸暗記するのではなく、背景や理由を考えながら覚える習慣をつけることがポイントです。

### 地理分野は地図で覚える

地理の勉強では、地図帳や白地図を積極的に活用し、地形や地域の位置関係を視覚的に覚えましょう。例えば、日本地図で都道府県の場所と名称を確認し、その地域の主要な産業や名産品、気候なども合わせて覚えると知識が定着しやすくなります。

地形と産業、生息する生物などを関連づけて覚えることで、単なる暗記ではなく実際の人々の暮らしと結びついた理解が深まります。

### 歴史分野は流れと人物を押さえる

歴史の勉強では、年表を作って出来事を年代順に整理し、大きな流れの中で覚えることが有効です。一つひとつの出来事をバラバラに暗記するのではなく、前後の繋がりや因果関係とともに覚えましょう。縦の軸（時代の流れ）と横の軸（同時代の他の出来事や世界の動き）を意識して学ぶと理解が深まります。

また、歴史上の重要な人物に注目し、「誰が何をしたか」を押さえておくと、出来事の背景がイメージしやすくなり記憶にも残りやすいでしょう。

### 公民分野は基本原理の理解と時事対策

公民では憲法や政治の仕組みなど基本的な知識を正確に理解することが大切です。例えば、日本国憲法の三大原則や三権分立の仕組みなどは、単に暗記するだけでなくその意味や目的を理解しておきましょう。

また、日頃からニュースや新聞に目を通し、時事問題にも関心を持つことが重要です。時事的なトピック（選挙、国際問題、社会問題など）と公民分野の知識を関連付け、自分の言葉で説明できるように練習しておくと、応用力が身につき試験でも対応しやすくなります。

### 短時間の復習と予習を習慣化

暗記科目である社会は、学んだ内容を早めに復習して記憶を定着させることが得点アップの鍵です。その日の授業や学習内容は、できるだけその日のうちに短時間でも振り返って復習しましょう。

特に、宿題に取りかかる前に15分程度、直前に学んだ内容を復習する習慣をつけると効果的です。

また、次の授業や学習の前に10分程度予習しておくだけでも、新しい内容の理解がスムーズになり、一連の流れとして知識を捉えやすくなります。日々の小さな積み重ねが、大量の知識を扱う社会科では大きな差を生みます。

### 過去問演習で出題傾向に慣れる

社会で高得点を目指すには、問題演習を通して知識をアウトプットする練習も欠かせません。志望校の過去問に早めに取り組み、どのような問題形式や分野が頻出かを把握しておきましょう。学校によって出題傾向は異なりますが、過去問を分析することで効率よく対策ができます。

また、過去問演習を重ねることで、自分の弱点分野が明確になり、知識の抜け漏れを補うことができます。本番と同じ形式の問題に慣れておけば、試験当日も落ち着いて実力を発揮できるでしょう。

### スキマ時間の活用と楽しく学習する工夫

日々の通学時間やちょっとした休憩時間などのスキマ時間を活用して暗記を進める工夫をしましょう。移動中に社会の一問一答集を読んだり、アプリでクイズ形式の問題に挑戦したりすると、無理なく知識を積み上げることができます。また、社会科の勉強を飽きずに続けるために、楽しみながら学べる教材を取り入れるのも効果的です。

例えば、歴史漫画や歴史を題材にしたテレビ番組（大河ドラマなど）を見ると、人物や出来事をイメージとともに覚えることができ、学習への興味も高まります。地理でも、都道府県パズルや旅行ガイドブックを使ってゲーム感覚で覚えるなど、遊び要素を取り入れると記憶に残りやすくなります。

## まとめ

以上の方法を組み合わせて継続することで、中学受験の社会で高得点を取る力が着実に身についていきます。暗記と理解をバランスよく行い、自分に合った工夫をしながら学習を続ければ、社会はきっと得点源にできるでしょう。
GoLandはいいぞ

## はじめに

開発において、どのエディターを使用するかはパフォーマンスを維持する上で非常に重要なものの一つです。  
エディターというとVSCodeやVim、最近はCursorなどの
AIエディタなど色々あります。
今回は、JetBrainsが開発したGoに特化したエディター「GoLand」について布教も兼ねて解説していこうと思います。

**対象読者**
- Goを学習していて、開発環境を整えたい方
- VSCode以外のエディターを試してみたい方
- GoLandの便利な機能を知りたい方

**目次**
1. GoLandとは？
   - GoLandの基本情報
   - GoLandの強みと利点
2. GoLandのインストールと初期設定
   - インストール方法
   - プロジェクトの作成と設定
3. GoLandの便利な機能
   - 高度なコード補完
   - デバッガ機能
   - 統合ターミナル & Git 連携
4. GoLandを使った開発の効率化
   - ショートカットの活用
   - プラグインの導入
   - Live Templates（コードスニペット）

---

## 1. GoLandとは？

#### **1.1 GoLandの基本情報**

GoLandは、JetBrains社が開発したGo専用のIDE（統合開発環境）のことです。

- Goに特化した機能を多数搭載している
- JetBrainsの強力な補完機能を活用可能
- デバッグ、コードナビゲーション、リファクタリング機能が充実している

#### **1.2 GoLandの強みと利点**

| 特徴 | 説明 |
|------|------|
| **高度なコード補完** | Goの構文や標準ライブラリを理解した補完機能 |
| **強力なデバッガ** | ブレークポイントを設定してステップ実行可能 |
| **統合 Git 機能** | GitHubとの連携やブランチ管理が簡単 |
| **シンプルな UI** | 直感的に使いやすく、初心者でも扱いやすい |
| **プラグインが豊富** | VimモードやDocker連携も可能 |

---

## 2. GoLandのインストールと初期設定

#### **2.1 GoLandのインストール**

1. 公式サイトからGoLandをダウンロード
   - [GoLandダウンロードページ](https://www.jetbrains.com/go/download/)
2. インストーラーを実行し、セットアップ
3. ライセンスの選択（無料トライアルまたは有料版）

#### **2.2 プロジェクトの作成と設定**

1. GoLandを起動し、「New Project」を選択
2. プロジェクトの設定を選択
   - 「Go Modules」を使用する場合は `go mod init` を選択する
3. Go SDKを設定（Goをインストールしていない場合はセットアップをする）
4. 作成したプロジェクトを開いて開発を開始

---

## 3. GoLandの便利な機能

#### **3.1 高度なコード補完**

GoLandでは、標準ライブラリやカスタム関数に基づいたコード補完が可能です。

**例:**
```go
fmt.Pri // → fmt.Println() を自動補完
```

#### **3.2 デバッガ機能**

GoLandでは、ブレークポイントを設定してデバッグ実行ができます。

1. 関数内にブレークポイントを設定
2. デバッガを起動（Shift + F9）
3. 変数の値をリアルタイムで確認

#### **3.3 統合ターミナル & Git連携**

GoLandにはターミナルが統合されており、Gitコマンドを直接実行できます。

- `Ctrl + Shift + T`でターミナルを開く
- `git commit -m "update"`などの Gitコマンドが可能
- GitのGUIインターフェースも提供されており、視覚的にブランチ管理ができる

---

## 4. GoLandを使った開発の効率化

#### **4.1 ショートカットの活用**

GoLandには便利なショートカットが多数用意されています。

| ショートカット | 説明 |
|--------------|------|
| `Ctrl + Space` | コード補完 |
| `Ctrl + /` | コメントアウト |
| `Shift + F6` | 変数や関数のリネーム |
| `Ctrl + Shift + N` | ファイル検索 |
| `Shift + Shift` | 全体検索 |

#### **4.2 プラグインの導入**

GoLandでは拡張機能（プラグイン）を追加することで、さらに便利になります。

おすすめのプラグイン：
- **GoLand Vim**（Vim キーバインドを使用）
- **Docker**（Docker コンテナと連携）
- **REST Client**（API のテストが可能）

#### **4.3 Live Templates（コードスニペット）**

Live Templatesを使うと、よく使うコードを一瞬で補完することができます。

**Go の `main()` 関数を一発入力**
```sh
main // → 自動で `func main() {}` が挿入される
```

---

## まとめ

| 項目 | 説明 |
|------|------|
| **GoLand** | JetBrains が提供するGo専用の IDE |
| **コード補完** | Goに特化した高性能なコード補完機能 |
| **デバッガ** | ブレークポイントを設定し、ステップ実行可能 |
| **統合 Git** | ターミナル & GUIでGitを簡単操作 |
| **ショートカット & Live Templates** | 開発を効率化する多数の機能 |

みんなもGoLandを使ってみよう！
福岡出身システムエンジニア誕生記(フリーランスやらかし編)

# はじめに

初めまして、自己紹介させていただきます。

1995年生まれ福岡出身フリーランスエンジニアです。
先日福岡に帰省して、いろいろ自分のこと振り返るの大切だなとおもい、
今回記事を書くことを決断しました。

普通の人間がフリーランスになって生活しているという一例をシェアできたらとおもいます。
誰かの参考になれば幸いです！

今回は、ついに、フリーランスになってからの自分のやらかしエピソードを書くことになりました。

スーパー初歩的なことをいろいろやってしまっているので、
読んでいる皆様にはほとんど起こらないことだと思いますが、
やるべきことをちゃんとやる大切さを改めて感じ取っていただけたらと思います。

今回は事務やらかし編です。

# 目次
##### ・学生~就活編⇒https://qiita.com/Yutajino/items/bf074102e254457af934
##### ・1年目前半編⇒https://qiita.com/Yutajino/items/37d0ab0cd64d063870b7
##### ・1年目後半編⇒https://qiita.com/Yutajino/items/a4f3ac0e4f6821a3b264
##### ・2年目前半編⇒https://qiita.com/Yutajino/items/fccb4ce3c38186d0eb3b
##### ・2年目後半編⇒https://qiita.com/Yutajino/items/ec6f2895e59343f255b0
##### ・3年目前半編⇒https://qiita.com/Yutajino/items/4961a0983fde122adece
##### ・3年目後半編⇒https://qiita.com/Yutajino/items/a8e6ad643661d669a872
##### ・フリーランスになる編⇒https://qiita.com/Yutajino/items/58593f49f3a3f14fcc93
##### ・経験した失敗編⇒本記事
##### ・失敗~現在編⇒完成次第リンク貼ります

# ①マイナンバーカードの準備

晴れて退職届を出した自分は
フリーランスデビューを果たすために
事務手続きをしなければならないと、
エージェントさんに言われました。

いろいろエージェントさんにやるべきことを教えてもらうので、
それに沿って準備を進めれば良いです。
多くのフリーランスになる方は特に問題なく進められるとおもいます。

自分の場合は、
マイナンバーカードを発行してなかったこともあり、
オンラインでの申請ができませんでした。
（地方自治体にアナログで書類を提出しなければならなかった）

フリーランスになってからもしばらく作ってなかったのですが、
確定申告の書類提出をわざわざ直接役所に行って対応しなければならなかったので、
手間がかかってしまいました。

将来的にフリーランスになろうと考えている人は、
マイナンバーカード等を含めた、
地方自治体に申請する事務手続きをしやすくするための
整理をしておいた方が良いとおもいます。

# ② 青色申告承認書
会社員とフリーランスを比較したときに
フリーランスのメリットの一つとして、
控除を会社員より多く受けられることが挙げられます。

たた、これにも「青色申告承認書」を地方自治体に提出する必要があり、
提出が漏れると、白色申告扱いとして、控除がなくなってしまいます。

下記のリンク見ればわかるのですが、
https://www.freee.co.jp/kb/kb-blue-return/special/
確定申告時の納税額に大きな違いが出ます。
次の年の所得税にも大きな影響がでます。

青色申告実施して、
初めてフリーランスとしてのメリットを享受できるくらいのレベルです。

お察しの通り、
私は開業届を提出する際に、
青色申告承認書を提出していませんでした。
完全にし忘れてました。

かつ、自分は青色申告をすると思い込んでおり、
せっせと書類を作って年度末に提出したのですが、
修正依頼が自治体から届き、
途中で追加納税する羽目になりました。

書類作成の時間と、支払わなくてもよかったお金が失われてしまいました。

めちゃくちゃ勿体無いことしていたと後悔しかありません。

# ③国民健康保険の手続き
フリーランスは、会社に所属しないため、
何かしらの健康保険に加入する方がほとんどだとおもいます。

国民健康保険に加入する方は、
退職日の翌日から14日以内に所在地の市区町村に届け出を出す必要があります。

自分は、そのことを認識しておらず、後回しにしてしまい
フリーランスになってから9ヶ月後に届け出を出してしまいました。

このとき、本来加入するべきだった9ヶ月前から遡っての保険料を、
全額まとめて納めなければならず、
また後日記載しますが、金銭面で大きな打撃を受けました。

本来は、保険料は毎月月額分を払うだけで良いので、
これも余計なお金を支払ったことになります。

きちんと事務手続きを期日までに対応するべきだと学びました。

# ④フリーランスとしての売上の金額とタイミング
会社を退職する際の最終の給料の入金のタイミングと、
フリーランスの最初の入金のタイミングはよく確認しておくべきです。

自分は、退職した翌月に案件が決まりつき半ばから働き始めました。

そのため、
フリーランスデビューの月は、
会社からもらう最後の給料で生活、
翌月は、月半ばからのスタート分のフリーランスの売上で生活する形でした。

あろうことか自分は、
働いた当月にお金をもらえるという勘違いをしてしまい、
余裕あるじゃんと思っておかねを使ってしまい、
フリーランス翌月でお金が足りないことになってしまいました。

一瞬タイミーなどの別の収入源を作って凌ぎましたが、
ほんとに自分がアホすぎるなと痛感しました。

勘違いは自分くらいだと思いますが、
会社員を辞めてフリーランスになる方は、
会社からの最後の給料のタイミングと
フリーランスの収入のタイミングと金額を
よく確認しておくべきだと思います。

# あとがき
自分で書いていて、
恥ずかしいのとアホすぎるのとで、
思わず笑ってしまいました。

ほんとにみんなのためになるのかわからない記事に
なってしまったかもしれません笑

ただ、会社員にいたときは何も考えずに過ごしていたので
非力で無知な自分の身の程を知って
変えなければと痛感したきっかけとなったので、
ある意味よかったなとも思ってます。

皆さんは経験しなくていいような内容ですが、
フリーランスになる方はやるべきことを徹底して
きちんとやりましょう！
やらなかったら、
痛い目見るよということを感じ取ってもらったら幸いです。
【git】error: remote origin already existsと表示された時の対処法

# エラーの意味
`error: remote origin already exists`の意味は読んで字の如く、リモートオリジンを追加しようとしたけどもうあるから追加できないよ

という意味です

# 対処法
```zsh
$ git remote rm origin
```
これで現在のリモートオリジンが削除されます
あとは新しいリモートオリジンを追加するだけです。

# 筆者の環境
gitに関連することなのであまり関係ありませんが、一応載せておきます。
![Screenshot 2025-03-08 at 16.02.20.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3660371/d7b62548-b2e9-4794-a497-7a58db44dc38.png)

![Screenshot 2025-03-08 at 16.03.14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3660371/472c7e41-01e8-4d58-a86e-0d8d2d1ebb15.png)
エンコード・デコード

# はじめに
"エンコード" や "デコード"、"文字エンコーディング" といったワードを頻繁に見るようになってきたため、ここで目的や内容をまとめていきます。
これらを理解するための前提として、コンピュータのデータ処理の特性について知る必要があります。

# バイナリ
コンピュータは「0」と「1」のバイナリデータしか理解することができません。
バイナリとは、「0」と「1」の2進数で表現されるデータのことです。
コンピュータは、電気信号の「オン（1）」と「オフ（0）」で情報を処理するため、すべてのデータを「0」と「1」の組み合わせ（バイナリデータ）として扱います。

人間と異なる言語を扱っているため、バイナリデータをエンコード・デコードによって他の形式にデータを変換することで、人間とコンピュータお互いが理解できる形でコミュニケーションをとることができるようになります。

※バイナリデータは、バイト列で表現され、人間が直接読むことはできません。

### ●バイナリデータの特徴
#### ① 最小単位はビット（bit）
　1ビットは「0」または「1」の値を取ります。
 
#### ② 8ビット = 1バイト（byte）
　1バイトは8ビットで構成され、256通り(2^8)の値を表現できます。

### ●メリット
#### ① データの効率性
バイナリデータは、テキストデータに比べて効率的に保存・伝送できます。

（例）画像や音声をテキスト形式で保存すると、データサイズが非常に大きくなりますが、バイナリ形式で保存するとコンパクトになります。

#### ② セキュリティ
バイナリデータは、そのままでは人間が読みにくいため、機密データの保護に役立ちます。

（例）暗号化されたデータは、バイナリ形式で保存されます。

#### ③ データの正確性
人間が意図した通りにデータをコンピュータに伝えるために必要です。

（例）文字化けを防ぐために、正しい文字エンコーディングを使用する。

### ●具体例
・テキストデータ：文字列は、バイナリデータとしてエンコード（機械語に翻訳）されます。
・画像データ：画像は、ピクセルの色情報をバイナリデータとして表現します。
・音声データ：音声は、波形データをバイナリ形式で表現します。
・実行ファイル：プログラムの実行ファイルは、バイナリデータで構成されています。

# エンコード(Encoding)
人間が理解できるデータを、コンピュータが処理できる形式に変換することです。
ここでは、よく利用されるエンコード方式について紹介します。

#### ① URLエンコード（パーセントエンコード）
URLで使用できない文字（スペース、特殊記号など）を、`%`と16進数で表現します。
主にウェブブラウザやサーバー間でデータを安全に伝送するために使用されます。

【具体例】
元のURL: `https://example.com/search?q=Hello World`
エンコード後: `https://example.com/search?q=Hello%20World`

#### ② Base64エンコード
バイナリデータをテキスト形式（A-Z, a-z, 0-9, +, /）に変換します。
メールの添付ファイルや画像データの埋め込みなど、バイナリデータをテキストベースのプロトコルで伝送する際に使用されます。

【具体例】
元のデータ: Hello
エンコード後: SGVsbG8=

#### ③ HTMLエンコード（エンティティエンコード）
HTMLで特殊な意味を持つ文字（例: <, >, &）を、エンティティ参照（&lt;, &amp;など）に変換します。
XSS（クロスサイトスクリプティング）攻撃を防ぐために使用されます。

【具体例】
元のテキスト: `<script>alert('XSS');</script>`
エンコード後: `&lt;script&gt;alert(&#39;XSS&#39;);&lt;/script&gt;`

#### ④ JSONエンコード
データをJSON（JavaScript Object Notation）形式に変換します。
ウェブAPIや設定ファイルで広く使用されています。
特殊文字はエスケープされます（" は \" にエンコードされます）。

【具体例】
元のデータ: {"message": "Hello, World!"}
エンコード後: {"message": "Hello, World!"}

#### ⑤ ASCIIエンコード
英数字、記号、制御文字を7ビットの数値で表現します。
基本的なテキストデータのエンコーディングとして広く使用されています。

【具体例】
・文字 `A` は 65（10進数）または 41（16進数）にエンコードされます。
・文字 `a` は 97（10進数）または 61（16進数）にエンコードされます。

# デコード(Decoding)
コンピュータが処理できる形式を、人間が理解できるデータに変換することです。
デコード方式はエンコード方式と対になるように存在します。

# 文字エンコーディング（Character Encoding）
文字エンコーディングは、文字をコンピュータが理解できる数値（バイト列）に変換するためのルールです。
異なる文字エンコーディングを使用すると、同じ文字でも異なる数値で表現されることがあります。

#### ① ASCIIエンコーディング
ASCIIは、英数字や記号を7ビットの数値で表現するエンコーディングです。

【具体例】
・文字 `A` は 65 で表現されます。
・文字 `a` は 97 で表現されます。

#### ② UTF-8エンコーディング
UTF-8は、Unicodeを基にした可変長のエンコーディングで、世界中の文字を表現できます。

【具体例】
・文字 `A` は 65 で表現されます（ASCIIと同じ）。
・文字 `あ` は 227 129 130（16進数で E3 81 82）で表現されます。

#### ③ Shift_JISエンコーディング
Shift_JISは、日本語を表現するためのエンコーディングです。

【具体例】
文字 `あ` は 130 160（16進数で 82 A0）で表現されます。

## 注意点
文字化けが発生する可能性、セキュリティ面で注意する必要があります。

#### 文字化け
文字エンコーディングが正しく設定されていないと、文字化けが発生します。
例えば、UTF-8でエンコードされたデータをShift_JISでデコードすると、正しく表示されません。

#### セキュリティ
エンコード・デコードを誤ると、セキュリティ上の問題が発生する可能性があります。
例えば、XSS攻撃を防ぐために、ユーザー入力のエスケープ処理が必要です。

## 参考URL
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89 (Wikipedia『エンコード』)
https://www.tohoho-web.com/perl/encode.htm (とほほのWWW入門『エンコード・デコード』)
https://zenn.dev/ykmra/articles/0640e31ab62b52 (『encodeとdecode』)
※一部、DeepSeek検索の内容を活用
robloxでassistant その171

# 概要
robloxでassistantやってみた。
練習問題やってみた。

# 練習問題
次のエラーを回避せよ。
```
  19:10:46.104  
DataStoreService: StudioAccessToApisNotAllowed: Studio access to APIs is not allowed. API: GetAsync, Data Store: SavedModel  -  Studio
  19:10:46.105  
502: API Services rejected request with error. Error code: 7 Reason: Studio access to APIs is not allowed.  -  サーバー - Agent:20

```

# 手順

- ファイルをrobloxに保存する。

- 設定>セキュア>Studio Access API を有効にする。

以上。
GCP Pub/Subについて

# Cloud PubSubとは?
https://cloud.google.com/pubsub/docs/overview

# 主な役割
#### ・パブリッシャー（Publisher）
#### ・トピック（Topic）
#### ・サブスクリプション（Subscription）
#### ・サブスクライバー（Subscriber）
#### ・ACK（Acknowledge）
#### ・ACKデッドライン（Ack Deadline）

# パブリッシャー（Publisher）とは？
* パブリッシャーは、作成したメッセージを指定したトピックに送信する。

例：「新しい注文が入りました！」とトピックに伝える。

# トピック（Topic）とは？
* パブリッシャーはメッセージをトピックに公開する（Publishする）
* トピックはメッセージを **メッセージキュー（Message Queue）** には格納せず、すぐにサブスクリプションに転送する。
* トピック自体はメッセージを保管しない。

例：「注文トピック」に「新しい注文が入りました！」というメッセージが届く。

# サブスクリプション（Subscriptionとは？
* サブスクリプションは、トピックからメッセージを受け取るための「窓口」。
* サブスクライバー（受信者）はサブスクリプションを通じてトピックのメッセージを受信する。
* **サブスクリプションには2種類のメッセージ受信モードがある：**
    * Pull モード
        * サブスクライバーが明示的にPub/Subに対してメッセージを「ください！」とリクエストする。
        * ポーリング方式で、自分のタイミングでデータを取得可能。
    * Push モード
        * Pub/SubがサブスクライバーにメッセージをHTTPリクエストで送信する。
        * サブスクライバーは専用のエンドポイント（URL）を用意する必要がある。
* **ACK（確認応答）** されないメッセージは、最大7日間保持される。

例：「注文トピック」とサブスクライバーを結ぶパイプ。

# サブスクライバー（Subscriber)とは？
* サブスクライバーは、サブスクリプションを通じてトピックからメッセージを受け取り、処理する
* Pull方式の場合
    * サブスクライバーがPub/Subに「メッセージをください」と要求する。
    * 自分のペースで処理できる。
* Push方式の場合
    * Pub/Subがメッセージをサブスクライバーに自動で送信する（HTTPリクエスト）。
    * 即座にリアルタイム処理を行う。
* メッセージを受け取った後、サブスクライバーはPub/Subに「ちゃんと受け取ったよ！」とACKを返す必要がある。
* ACKが返されると、そのメッセージはPub/Subのストレージから削除される。

例：「新しい注文が入りました！」と受信して、次の処理を行う。

# Pubsubのack(Acknowlede)とは?
* ACK（確認応答）は、サブスクライバーがPub/Subに対して「メッセージを受け取ったよ！」と通知する仕組み。
* ACKがないとメッセージは再送され続けるため、確実に処理されたことを示す必要がある
    * サブスクライバーがサブスクリプションを通じてメッセージを受信
    * メッセージを処理
    * 処理が成功したらPub/SubにACKを送る
    * ACKを受け取ったPub/Subはメッセージをストレージから削除する
* ACKデッドライン（デフォルト10秒）以内にACKがない場合、Pub/Subはメッセージを「未処理」と判断し、サブスクライバーに再配信する。

# ACKデッドライン（Ack Deadlineとは？
* ACKデッドラインは、サブスクライバーがメッセージを受け取ってからACKを返すまでの猶予時間を制御する仕組み。
* この時間内にACKしないと、Pub/Subは「メッセージが処理されなかった」と判断して再配信する。
* デフォルト値：10秒
* 最大値：600秒（10分）

# Cloud Pub/Subの運用における重要なポイント
### ACKの重要性
* メッセージをサブスクライバーが確実に処理したことを確認するためには、ACK（確認応答）が不可欠です。
* ACKしない場合、Pub/Subはそのメッセージを「未処理」とみなして、サブスクライバーに再送信を繰り返します。このため、サブスクライバーがACKを返さない場合、メッセージは増え続け、システムに負荷をかけるリスクがあります
### ACKデッドラインと再送制御
* サブスクライバーがACKを返すまでに必要な時間を管理するためのACKデッドラインが重要です。デフォルトで10秒の猶予があり、この時間内にACKされないと、Pub/Subは再送を行います。
コンテナ化と仮想化の違いをよくわかってなかったのでメモ。

# はじめに
コンテナ化技術がメジャーになって以来、仮想化よりコンテナのほうが有利であるという見解が非常に増えたよう見受けられるため、本当にそうなのか改めて勉強してみた次第

# 自己紹介
初投稿なので色々とアドバイスください！！！やさしくぶっ叩いてください
とはいっても初回はほぼメモみたいな感じなのでご了承を...

# 仮想化とコンテナ化比較
参考文献：
https://qiita.com/etaroid/items/b1024c7d200a75b992fc

|      |  仮想化  | コンテナ化|案件での影響|勝者|
| ---- | ---- |----| ---- | ----|
|  セキュリティ |  OSを完全に分離しているため高い  |OSの脆弱性等突かれたら全コンテナが危うい|医療系等のセキュリティ最重要な案件で影響あり |仮想化|
| 起動時間 | ゲストOSの起動・カーネルのインストールで遅くなりがち | OSの起動が必要ないため早い|開発速度の向上はリリース速度の向上にも繋がるため、スピードが求められる案件で影響しそう|コンテナ化|
|IaC(インフラのコード化)|ゲストOSやCPUスペックなど、考慮すべきことが多いため管理が複雑|仮想化と比較して考慮する部分が多くないため管理が容易|仮想化のIaCの実態わかる人いたら教えてください；；案件でやったことがない。|コンテナ化
|マイクロサービス|あんまりよくない。サービスごとにゲストOSを用意する必要があるため、デプロイに時間がかかり開発スピード低下につながる|よい。デプロイ一瞬|docker = マイクロサービスってイメージが強い。デプロイも一瞬なので助かってる|コンテナ化|
|移行|昔ながらのシステムは大体仮想化のため移行が容易|dockerがメジャーになる以前のものの移行はアーキテクチャの違いから大変||コンテナ化|

### まとめ
みんなちがってみんないいね。
Nginxの特徴やメリット、デメリット

## Nginxとは
OSSのWebサーバソフトウェアです。
Webサーバとは、ユーザーがブラウザを通じてWebページをリクエストすると、Webサーバがそのリクエストを処理し、対応するWebページのデータを送信します。

## Nginxの主な機能
### リバースプロキシ
クライアントからのリクエストをバックエンドサーバに転送し、負荷分散を行います
### ロードバランシング（負荷分散）
複数のバックエンドサーバにリクエストを分散し、サーバの負荷を軽減します
### 静的コンテンツの高速配信
HTML、CSS、JavaScript、画像、動画などの静的ファイルを高速に配信します
### キャッシュ機能
プロキシキャッシュ、静的キャッシュ、FastCGIキャッシュなどがあります
### SSL/TLS
通信の暗号化を行います
### リクエスト制御 & セキュリティ対策
IP制限、アクセス制御（Basic認証、JWTなど） を設定可能です
### リライト、リダイレクト（URL操作）
`rewrite`ディレクティブを利用し、URLの書き換えやリダイレクトを実装できます
### WebSocket、HTTP/2サポート
WebSocketのプロキシ機能があり、リアルタイムアプリ（チャット・ゲーム・通知系サービス）に対応できます
### サーバ監視、ログ管理
`access.log`、`error.log`で詳細なログを取得可能です
### IPv6


## Nginxのメリット
- 静的コンテンツの配信が高速で、大量の同時接続にも対応可能です
- シングルスレッドを利用しているため、メモリ消費量を抑えることができます
- リバースプロキシやロードバランサとしての機能を備えています
- 高い柔軟性があり、さまざまな用途に合わせたカスタマイズが可能です

## Nginxのデメリット
- アプリケーション実行、データベース処理、動画などのCPUを多く必要とする処理には向いていません

## Nginxは動的コンテンツの処理が苦手なのに採用される理由
動的コンテンツの処理はバックエンドのWebアプリケーションサーバーなどに委ね、Nginx自身はリバースプロキシとして動作することで高性能なサービスを提供できるからです。

## まとめ
NginxはオープンソースのWebサーバです。高い処理性能と軽量な設計により、近年Apacheよりも人気を集めています。特に、リバースプロキシやロードバランサとしての機能が優れており、静的コンテンツの配信はNginxが担当し、動的コンテンツの処理はNode.jsなどのアプリケーションサーバに任せるといった役割分担が可能なため、効率的な運用が可能な点を評価されています。
10年ぶりに基本情報技術者試験を受験してみた

こんにちは。

テックリードのTerukiです。

10年前の高2の時に基本情報技術者試験に合格したのですが、その後CBTになってどのように変わったのか気になったので受験してきました。

忘れないうちに感想でも書こうかなと思います。

# 基本情報技術者試験

https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html

もはや説明不要ですが、ITエンジニアなら誰もが知っている資格かと思います。


# 結果

先日[情報処理安全確保支援士に合格](https://qiita.com/omt_teruki/items/40252050698c5ebd0941)した私なら何点取れるのかということで、一切勉強せずにぶっつけ本番で受験しました。

<img width="450" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3192685/f65a7bba-392b-41e2-b5e0-e844f6325815.png" />

ギリギリだったわけでも高得点なわけでもないですが普通に合格はできました。

## 科目A

そもそも私が昔受験した時は午前午後だったのでここから戸惑うところですが、体感的には難しいなと思いました。

CBTなので隣の人と問題が違うわけですが、2進数や逆ポーランド記法など定番っぽい問題は出ませんでしたし、DNSキャッシュポイズニング攻撃のようなやや難易度の高い問題も出ました。

一切勉強せずに受験したので新シラバスで増えた部分はかなり落とした感じがします。

かなり範囲が広いので初心者が受験して一発で合格するのはなかなか難しそうだなと思いました。

## 科目B

問題は20問で私が受験した時は問17くらいまで疑似言語の問題でした。

100分の時間制限ですが、17問も連続で疑似言語の問題はさすがに疲れますね。

科目Aは知らないと絶対分からない問題が多いですが、科目Bはたとえアルゴリズムを知らなくても丁寧に脳内で実行していけば解けるのでそこは良いですね。

最後の数問はセキュリティの問題でしたがこれは支援士をやったばっかりでしたし余裕でした。

昔の午後問題ではCだったりJavaだったり表計算だったり選べましたが、今は擬似言語を絶対に解かないといけないのでコードを書いたことがない人がやるのはなかなか難しそうです。


# おわりに

同じTechチームのメンバーが基本情報技術者試験に苦戦していたので私が今受けたらどうなるのかという検証目的でかなり軽いノリで受験してみました。

そもそも資格がないと仕事が一切できない業界ではないですが、個人的には「基本情報や応用情報を持っていなくても良いがいざ受けた時に合格できないようではダメだ」と思っています。

昔と違って申し込んで数日後には受験できますし、結果もすぐ分かるので敷居はめちゃくちゃ下がっていると思うのでベテランの人も一度受験してみてはと思います。

昔はなかったAI系の問題も増えていますし一定勉強になると思います。


# Oh my teethについて
[Oh my teeth](https://www.oh-my-teeth.com/?tags=qiita)では未来の歯科体験を創るために日々活動しています。

Techチームではより良いユーザー体験を提供するべく、Webフロントエンドからバックエンド、スマホアプリに機械学習モデルなど、さまざまなプロダクトを開発しています。

一緒に未来の歯科体験を創りませんか？興味がある方は是非こちらを確認してください。

https://oh.careers/

カジュアル面談も可能なので気軽に応募してみてください！

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3192685/0138b492-e02b-852e-61fa-fc065b53d285.png" width="450" />
robloxでassistant その170

# 概要
robloxでassistantやってみた。
練習問題やってみた。

# 練習問題
game start時、scriptを起動する方法を五つ上げよ。

# 1
StarterPlayerScriptsにscriptを追加
scriptにprint("hello")を追加

# 2
workspaceにmodelを追加
modelにscriptを追加
scriptにprint("hello")を追加

# 3
workspaceに、partを追加。
partに、scriptを追加。
scriptにprint("hello")を追加

# 4
ReplicatedFirstに、LocalScriptを追加。
scriptにprint("hello")を追加

# 5
ServerScriptServiceに、scriptを追加。
scriptにprint("hello")を追加

以上。
情報処理試験の問題を実際にやってみる（DB 2024年 午前2 問7 の巻）

# はじめに
あじ太郎は情報処理試験の問題を解くだけではあきたらず、実際にやってみようと思いました。
今回は、データベーススペシャリスト試験から 2024年 午前2 問7 の問題に取り組みます。

なお、実際に取り組んでみたら MySQL で日本語のテーブル名、カラム名にしたらどうなる？みたいな記事になりました。

# データベーススペシャリスト 2024年 午前2 問7 の内容
出典：IPAのホームページ
https://www.ipa.go.jp/shiken/mondai-kaiotu/2024r06.html
（データベーススペシャリストの過去問題のPDFから該当部分をキャプチャしました）
![db_mondai.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3992121/105a3aa9-318f-468a-9201-2913fab37cb7.png)
この問題、正直なところ SQL が簡単というか勘で回答できそうな難易度に設定されていると思いますが、実際にデータベースにテーブルを作って SQL を実行してみました。

# MySQL と phpMyAdmin の Docker サンプル
以下にアップしました。
https://github.com/aji-taro/db_2024_am2_no7
※Dockerで MySQL を起動して、
SQL を phpMyAdmin で試すことができますよ。
使い方は付属の README.md を参照してください。

試験問題のテーブルを再現する上で一番の課題は、テーブル名やカラム名が日本語になっている点だと思ってはいたのですが、やはりすんなりできませんでした。

以下は最初に書いた SQL
```initdb.d/init.sql
CREATE TABLE 商品 (
  商品コード VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
  商品名 VARCHAR(10),
  商品ランク VARCHAR(10)
);
```
MySQL の Docker コンテナを起動させようとしたら、、
エラー発生、ダメみたいね。
さて、どうするか🤔

テーブル名やカラム名をバッククォート<code>`</code>で囲ったら、どうかしら？（以下）
```initdb.d/init.sql
CREATE TABLE `商品` (
  `商品コード` VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
  `商品名` VARCHAR(10),
  `商品ランク` VARCHAR(10)
);
```
結果
![db001_bake.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3992121/a4792699-c237-4dc4-844c-1578e75498d8.png)
エラーにはならなかったけど、テーブル名やカラム名が化けている。

文字コードを指定してみるか？
ということで`character_set_client`を指定。（以下）
```initdb.d/init.sql
set character_set_client=utf8mb4;

CREATE TABLE `商品` (
  `商品コード` VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
  `商品名` VARCHAR(10),
  `商品ランク` VARCHAR(10)
);
```
これで正常にテーブルができました🙌
![db002_running.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3992121/bff90d1c-5870-498b-a2b1-4ae92e585b31.png)

# SQL文の結果は！？
テーブルができたので、問題に記載されている下記のSQLを実行します。
```SQL
SELECT AVG(売上合計金額) AS 売上平均金額
    FROM 商品 LEFT OUTER JOIN 商品別売上実績
         ON 商品.商品コード = 商品別売上実績.商品コード
    WHERE 商品ランク = 'A'
```
以下、結果
![db004_result.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3992121/341ca10e-d572-415c-b6f5-e33b2494aacf.png)
解答例`イ`の 150 に一致、やったー🙌🙌
MySQL だと小数点以下が表示されるけど、そこはご愛敬。

# 取り組んでみて
業務ではテーブル名やカラム名を日本語の全角文字にしたことはなく、今後もすることはないと思うので、日本語にしてみて少し楽しかったあじ太郎なのでした。
PowerVS IBM i 日記(73): PowerVSでの IBM i のライセンス管理

 「[PowerVS IBM i 日記(72): CORの利用(4) - COR サーバーを使って IBM i をバージョンアップする](https://qiita.com/6onoda/items/71a0cc7b23a1eda6cfb6)」で、一番不安だったのが、勝手にバージョンアップしてライセンスはちゃんと提供されるの? でした。
このライセンス提供問題(問題というほどではない?)を考えてみたいと思います。

# IBM 提供イメージでは即時自動提供

PowerVS IBM i をデプロイする時に、IBMが提供するイメージ(ストックイメージといったりします)をお使いいただければ、デプロイ直後から、ライセンスキーは適用済みです。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/184930/63ed1bd5-5027-4c66-a6ea-6867367aa124.png)

これは、デプロイ時の自動スクリプトで提供されるのでしょう。
IBM のストックイメージからのデプロイ時の自動スクリプトとして「cloud-init」が実行されます。その中で行われているのかもしれません。

# 自分のイメージからのデプロイや Ver Up の場合は土曜日(のはず)

IBM のストックイメージからのデプロイの自動スクリプトとして「cloud-init」が実行されるのですが、実行されるのは一回限りです。
そのため、自分のイメージからのデプロイや Ver Up の場合はIBM Cloudが用意する「cloud-init」実行されません。

でも、そのような場合に備えて、IBM Cloud では毎週土曜日に、cron ジョブでキーをインスタンスに自動インジェクションしています。

それを待っても、ライセンスキーが適用されない場合は「[Mustgather for PowerVS license key issues](https://www.ibm.com/support/pages/mustgather-powervs-license-key-issues
)」を参照して、資料収集のうえお問い合わせください。

なお 「[PowerVS IBM i 日記(72): CORの利用(4) - COR サーバーを使って IBM i をバージョンアップする](https://qiita.com/6onoda/items/71a0cc7b23a1eda6cfb6)」でライセンスキーが適用されたのは「25/02/16 23:31:19」と UTC で日曜でした。cron ジョブが一件づつ処理して日曜までかかったのかもしれません。その程度、お待ちいただければと存じます。

# 選択可能個別ライセンスは即時

5733-ICC、5770-HAS、5770-WDS は利用するかしないかを選択できる(=追加課金される)ライセンスです。
これは、即時に反映されることになっています。

5770-WDS を、1ユーザーで購入しました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/184930/15200428-ae55-4fdf-b0d1-95a014f3a687.png)

「*NOMAX」でライセンスが適用されていました。これは IBM 側の測定機能の制約のため、このような実装になっていると想像されます。もちろん、正しいライセンス数の購入が必要です。システム上のリミッター設定と、契約行為は全く別の話ですので。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/184930/aba912ed-cd47-4dc3-854a-230da6f052fd.png)

5770-WDS のチェックを外して更新します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/184930/28c0f2d9-6312-4557-a191-ffa64d65c138.png)

利用可能ユーザー数は「0」に変更されました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/184930/3514c98d-9a42-44ff-bb7f-4b29491354d7.png)

即時更新が確認できました。

---
当日記のIndexは[こちら](https://qiita.com/6onoda/items/f146c78c0c1bbe905a42)です。

---
許可の無い転載を禁じます。
この記事は筆者の個人的な責任で無保証で提供しています。
当記事に関してIBMやビジネスパートナーに問い合わせることは、固くお断りします。
単一始点最短経路問題を連立不等式で表す。逆も有用。

蟻本P.104 の [Layout (POJ No.3169)](http://poj.org/problem?id=3169) の解説を読んで学んだ。


## 単一始点最短経路問題を連立不等式で表す

単一始点最短経路問題を考える。

AからDへの最短経路を求める。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/534442/ce133c6e-7cbc-4d29-a180-eff26f74f5bd.png)

`cost[X]` で node A からのnode X までの最短距離を表す。求めたいのは、`cost[D]`。

```py
cost[A] = 0
# edge A - B
cost[B] <= cost[A] + 10 
cost[A] <= cost[B] + 10
# edge A - C
cost[A] <= cost[C] + 30
cost[C] <= cost[A] + 30
# edge A - D
cost[A] <= cost[D] + 50
cost[D] <= cost[A] + 50
# edge B - D
cost[B] <= cost[D] + 20
cost[D] <= cost[B] + 20
# edge C - D
cost[C] <= cost[D] + 40
cost[D] <= cost[C] + 40

# ----> cost[D] を求める。
```

これは、ダイクストラ法やベルマンフォード法を用いて求めることができる。
(エッジのコストが負になりうる場合は、ベルマンフォード一択。)

## [Layout (POJ No.3169)](http://poj.org/problem?id=3169) (牛ゲー) に適応する

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/534442/472b2c89-5187-4e7e-8bf4-dd5f2e777cec.png)


これは以下の連立不等式を解けば良い。

```py
# `cows[i]` で牛iの座標を表す。

cows[1] = 0

# 牛は番号順に並んでいる。(1 <= x <= n - 1)
cows[x] <= cows[x+1] 

# 仲の悪い牛 x と y は min_dist 以上離れる必要がある。(x < y)
cows[x] + min_dist <= cows[y]
# <=> x <-- -min_dist -- y

# 仲の良い牛 x と y は max_dist 以下の距離にいる必要がある。(x < y)
cows[y] <= cows[x] + max_dist
# <=> x --- max_dist --> y

# ----> cows[N] - cows[1] = cows[N] の最大値を求める。
```

問題で与えられた例でいうと、

- 牛は４匹
- 1 と 3 の max_dist = 10
- 2 と 4 の max_dist = 20
- 2 と 3 の min_dist = 3

```py
cows[0] = 0
cows[1] <= cows[2]
# <=> 1 <---0---- 2
cows[2] <= cows[3]
# <=> 2 <---0---- 3
cows[3] <= cows[4]
# <=> 3 <---0---- 4

cows[2] <= cows[1] + 10
# <=> 1 ---10---> 2
cows[4] <= cows[2] + 20
# <=> 2 ---20---> 4
cows[2] + 3 <= cows[3]
# <=> 2 <--(-3)-- 3

# ------------> cows[4] の最大値を求めよ。
```

これを以下のように、うまくグラフに落とし込む。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/534442/567d5f7d-aaec-4c75-9142-2c67a849512e.png)


これで、node 1 -> 4 の最短経路を求めれば良い。
TODO: なぜ最短経路が cows[4]の最大値になるのかわからない。


<details>
<summary></summary>

なお、これは older->younger のエッジのコストが0以下であるため、可能になっている？？？

```py
younger <--(0-)--- older
```


</details>

この問題では、エッジのコストが負になりうるため、ベルマンフォードを使う。なお、

- N回目の更新でも、テーブル内で最短コストの更新が行われる <=> 条件を満たす並び方が存在しない
- 最短経路が求まらない <=> cows[4] は cows[1] から無限大の距離離れることができる

らしい。
TODO: 理解する。

## Ref

この問題も同じテクニックで解けるらしい。

https://atcoder.jp/contests/abc216/tasks/abc216_g
VMware 仮想環境 (ESXi) の OS サポートレベルを確認する

# 1. はじめに

VMware 仮想環境の対応 OS を調べる方法を備忘録として残します。

今回はエンタープライズ環境を想定し、VMware vSphere (VMware ESXi) の対応 OS について調べます。

# 2. Broadcom Compatibility Guide (互換性ガイド)

各種 VMware 製品とハードウェアとの互換性、3rd Party製品のサポート対象 (つまり技術的に動作すると確認できているか) の最新状況を確認できます。

次の URL から対応 OS について確認できます。

https://compatibilityguide.broadcom.com/search?program=software&persona=live&column=osVendors&order=asc

## (例) ESXi 8.0 U3 の対応 OS

例えばオンプレミス VMware 仮想環境におけるハイパーバイザー (ESXi) のバージョンが 8.0 U3 であるとして、対応する OS バージョンは次図のように検索することができます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/864151/9484cc47-e508-4065-9d81-8daccc847ff9.png)

## 各 OS のサポートレベルの定義について

各サポートレベルの定義は "Supported", "Legacy (レガシー)", "Depreciated (非推奨)", "Terminated (終了)"の 4 つに分類されます。

"Terminated (終了)"の場合は、そもそも Compatibility Guide の検索結果には表示されません。そのため、検索結果で表示されている場合は少なくとも "Depreciated (非推奨)" 以上のサポートレベルであると考えられます。

:::note info

OS 開発元からのサポートが終了した時点で "Legacy (レガシー)" と分類されますが、VMware としては "Terminated (終了)" と位置付けるまでは OS として動作するような支援 (VMware Tools 提供など) が継続してくれるイメージです。

:::



もちろん開発元からの公式サポートが終了 (EoS) した時点でバージョンアップをするのが理想なのですが (自戒)、古くなった OS でも延命させて使い続けられるのが VMware 仮想化製品の魅力の 1 つです。

対応 OS のサポートレベル分類についての詳細はこちらをご確認ください。

https://knowledge.broadcom.com/external/article/345001/os.html

## 各 OS のサポートレベルについて

それでは、対象の OS の URL に遷移して、OS Detail を見てみます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/864151/2900f39c-67d2-432b-8c0e-29fc0dfe95e1.png)

### (例) ESXi 8.0 U3 と CentOS 5 系の互換性

サポート状況は "Support is Deprecated (非推奨)" となっています。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/864151/9bb1b0c5-dc18-41c1-bf03-6eab8cc6b24e.png)

### (例) ESXi 8.0 U3 と CentOS 6 系の互換性

サポート状況は "Legacy Support(レガシー)" となっています。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/864151/8d067a42-4d79-46a9-83ee-a18f9238b7fe.png)

### (例) ESXi 8.0 U3 と CentOS 6 系の互換性

サポート状況は "Support Consideration (考慮事項)" に特に記載されていません。
この場合は "Supported" を意味します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/864151/3c35c0fd-990e-4491-a2d4-5a51579b082f.png)


# 3. 参考資料

VMware 仮想化製品ごとの対応 OS サポートレベル確認 (Broadcom Compatibility Guide)

https://compatibilityguide.broadcom.com/search?program=software&persona=live&column=osVendors&order=asc

対応 OS のサポートレベル分類

https://knowledge.broadcom.com/external/article/345001/os.html
lsofコマンドで検知できないプロセスをnetstatコマンドで特定する

# はじめに
まず、今回は**実行環境としてWSL2を使用しています**。

いつの日か立ち上げた`localhost:3001`を再起動したかったのですが、**ターミナル上では起動された経歴がありませんでした**。
**`lsof`コマンドを使って確認しても`localhost:3001`は見当たりません。**
なのにブラウザ上ではしっかりと`localhost:3001`でアプリが立ち上がっています。なぜ？
```
$ lsof -iTCP -sTCP:LISTEN
COMMAND   PID         USER   FD   TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
node     9607 ayaka_koyama   19u  IPv4  92788      0t0  TCP localhost:43817 (LISTEN)
node    18320 ayaka_koyama   19u  IPv4 668125      0t0  TCP localhost:46661 (LISTEN)
node    27574 ayaka_koyama   19u  IPv4 260919      0t0  TCP localhost:42739 (LISTEN)
```

# 解決方法
**`netstat`コマンドを用いてポートを使用しているプロセスを特定**しました。
```
netstat -tulnp | grep 3001
```
出力結果の**プロセスID (PCID)を確認**します。
```
$ netstat -tulnp | grep 3001
(Not all processes could be identified, non-owned process info
 will not be shown, you would have to be root to see it all.)
tcp6       0      0 :::3001                 :::*                    LISTEN      [PID]/next-server (
```
`kill`コマンドで該当のプロセスID (PCID)を指定し、サーバーを切断します。
```
sudo kill -9 [PID]
```
# 原因
**なぜ`lsof`では検出できず`netstat`で検出できたのでしょうか？**
両者には下記の違いがあります。

**`lsof`**
**システム上で開いているファイルと、それに関連するプロセス**を一覧表示します。
つまり、**現在のユーザーがアクセスできるプロセスのみ**を表示します。
ゾンビ化したプロセスは認識できません。

https://www.infra-linux.com/menu-lpic5/lsof-cmd/

**`netstat`**
**ネットワーク接続の状態**を表示します。
特に`netstat -tulnp`は**現在リスニングしているポートの情報を直接取得**します。
そのため、`lsof`では検知できない低レベルのネットワーク情報も取得できます。

https://www.infra-linux.com/menu-linux6/netstat/

# おわりに
まずなぜこのようなゾンビプロセスが発生してしまったのかは謎ですが、解決できて良かったです。Linuxコマンドを知る機会にもなりました。
#0065（2024/03/07）ファイル削除手法の動作原理

# ファイル削除手法の動作原理とメモリ使用量の違い

この記事では、ディレクトリ内の *.jpg ファイルを削除する際に使える3つの方法について、動作原理やメモリの使い方、各手法のメリットとデメリットを解説しています。  

---

## 🔹 方法1: find + grep（最速で実行）

### 動作原理
1. `find` コマンドでディレクトリ内の `*.jpg` ファイルをすべてリストアップ  
   - OS のファイルシステムを直接走査し、ファイル一覧を取得。
2. `seq` で保持すべきファイル名のリストを作成。
3. `grep -v -E` で削除対象のファイルを絞り込む。
4. `xargs rm` で一括削除。

### メモリの使い方
- **find:**  
  カーネルのメモリ管理（ページキャッシュ）を利用してディレクトリのファイルリストを取得するため、メモリ消費は最小限。
- **seq | awk | sed:**  
  連続する番号を生成し、正規表現でファイル名を作るための小規模なテキスト処理。
- **grep -E:**  
  出力をストリーム処理するため、ファイルリスト全体をメモリに保持しない。
- **xargs rm:**  
  rm コマンドをまとめて実行し、シェルのプロセス生成回数を抑制。

### メリット
- ✅ ファイル一覧をストリーム処理するため、メモリ効率が良い。
- ✅ 削除対象を一括処理できるので、高速に動作。
- ✅ 大規模なファイル群（数万以上）でも比較的メモリを消費しない。

### デメリット
- ❌ grep の正規表現が長すぎるとエラーが出る可能性がある。
- ❌ xargs の処理で大量の引数を渡すとエラーが発生する場合がある（対策: `xargs -n 100` などで分割）。

---

## 🔹 方法2: for ループ（確実に動作）

### 動作原理
1. `for file in *.jpg` でシェルがカレントディレクトリの `*.jpg` をすべてリストアップ（メモリに一時保存）。
2. `num=${file%.jpg}` でファイル名を数値に変換。
3. `(num - 129) % 3 == 0` の判定で残すべきかチェック。
4. `rm "$file"` で個別に削除。

### メモリの使い方
- **ファイルリストの保存:**  
  `*.jpg` のリストはシェルのメモリ（ヒープ領域）に一時保存される。
- **ループ処理:**  
  1ファイルずつ処理するため、メモリ使用量は低く抑えられる。
- **判定処理:**  
  単一の整数演算のみで、CPU負荷は軽微。

### メリット
- ✅ 処理の流れが明確で、予期しないエラーが出にくい。
- ✅ メモリをほとんど使わず、大量のファイルでも確実に動作する。
- ✅ 1ファイルずつ処理するので安全性が高い。

### デメリット
- ❌ 1ファイルずつ `rm` を実行するため、処理速度が遅い。
- ❌ `for file in *.jpg` の展開時に、大量のファイルがあるとメモリ不足になる可能性がある（数十万ファイル以上の場合）。

---

## 🔹 方法3: mv を使って安全に削除

### 動作原理
1. `mkdir keep` で一時フォルダを作成。
2. `for i in $(seq 129 3 4865)` で保存対象のファイル名を生成。
3. `mv "$(printf "%04d.jpg" $i)" keep/ 2>/dev/null` で該当ファイルのみを移動。
4. `rm *.jpg` で、残った不要なファイルを一括削除。
5. `mv keep/* .` で保存対象ファイルを元に戻し、`rmdir keep` で一時フォルダを削除。

### メモリの使い方
- **mv の利用:**  
  削除対象ファイルを事前に選別して移動するため、削除処理の安全性が向上。
- **リスト処理:**  
  `for` ループと `seq` によるリスト生成のみで、CPU・メモリ負荷は非常に低い。
- **一括削除:**  
  `rm *.jpg` により一括実行するため、個別削除より高速。

### メリット
- ✅ 直接 `rm` を実行しないため、誤削除のリスクが低減される。
- ✅ 一時フォルダに移動するため、削除前にダブルチェックが可能。
- ✅ 方法2の安全性と、方法1の高速性を兼ね備えている。

### デメリット
- ❌ 一時的なファイル移動が発生するため、ストレージの書き込み速度に依存する。
- ❌ 大量のファイル（数十万以上）の場合、一時フォルダへの移動に時間がかかる可能性がある。

---

## まとめ

この記事は、特定のファイル削除処理における3つの手法について、その動作原理とメモリ使用量、各方法のメリット・デメリットを詳しく解説しています。  
- **方法1 (find + grep):**  
  - ストリーム処理で高速かつメモリ効率良く実行可能。
- **方法2 (for ループ):**  
  - シンプルで安全だが、1ファイルずつ処理するため速度が遅い。
- **方法3 (mv を利用した安全削除):**  
  - 移動操作を組み合わせることで、誤削除リスクを下げつつ高速化を図る。
Claude 3.7 Sonnetを効果的に使いこなすためのプロンプトテクニック

Claude 3.7 Sonnetは非常に高性能なAIアシスタントですが、その能力を最大限に引き出すには適切なプロンプト（指示）が必要です。新しいClaude 3.7 Sonnetはより強力になった反面、「過剰に積極的」または「指示に従わない」という問題が多くのユーザーから報告されています。本記事では、特にソフトウェア開発に焦点を当てて、Claude AIの「暴走」を防ぎながら能力を活用するためのプロンプトテンプレートを紹介します。

## はじめに

AIアシスタントは優れた能力を持っていますが、曖昧な指示や不明確な要求では期待通りの結果を得られないことがあります。ユーザーが明示的に依頼していない機能を勝手に追加したり、必要以上に大規模な変更を行ったりする傾向があります。これはモデルの「賢さ」が増したためでもありますが、開発作業ではこれが深刻な問題になることもあります。


## プロンプトの特徴

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1j53j3e/with_this_style_prompt_ive_mostly_tamed_37s/

上記はGodot 4.4ゲーム開発向けですが、他のプログラミング言語や開発プロジェクトにも参考になります。

このプロンプトテンプレートには以下のような特徴があります：

1. **明確な役割定義**: AIに明確な専門性と役割を与えます
2. **構造化された指示**: 分析プロトコル、品質基準、実装要件など、段階的な指示を提供します
3. **冗長性のある重要指示**: 重要な指示を意図的に繰り返し、AIの注意を引きます
4. **細分化されたプロセス**: 複雑なタスクを追跡可能なステップに分解します
5. **確認プロセス**: 各ステップで確認を求め、誤った方向に進むことを防ぎます

## プロンプトテンプレート

以下が実際のテンプレートです。プロジェクトや言語に合わせて適宜修正してください：

```
# 役割と対話スタイル

専門分野（ここではGodot 4.4開発）に特化したシニアソフトウェアアーキテクトとして行動し、フレンドリーかつプロフェッショナルな態度を維持しながら、堅牢で保守性の高いソフトウェア開発に焦点を当ててください。

基本原則: シンプルさを保つこと（KISS原則 - Keep It Simple, Stupid!）

# 分析プロトコル

* 複雑な問題を追跡可能なステップに分解する
* 分析を段階的に構築・改訂する
* 複数のステップにわたってコンテキストを維持する
- すべての依存関係とインターフェースをマッピングする
- 現在の機能とフォーマットを文書化する
- 重要な前提条件と失敗モードを特定する
- リソース制約を検証する
- セキュリティへの影響を確認する
- 関連ドキュメントを探して解析する

2. コード品質基準
- 循環的複雑性を10未満に維持する
- ドキュメント化率80%以上を確保する
- テストカバレッジ90%以上を達成する
- 型ヒントの完全実装
- 包括的なエラー処理の提供
- 適切なレベルでのログ記録
- トラブルシューティングのためのデバッグコードを含める

3. 実装要件
- SOLIDの原則に従う
- すべての変数を適切に型付けする
- 言語のイディオム的なパターンを使用する
- 堅牢なリソース管理を実装する
- 明確なエラー伝播チェーンを設計する
- 状態管理と並行性を考慮する
- 既存の機能をすべて維持する
- 仮定せず、常に確認する！

4. 統合基準
- APIの仕様を遵守する
- 後方互換性を維持する
- 前方互換性を考慮する
- 移行要件に対応する
- バージョン管理のベストプラクティスに従う

# 開発方法論

- コア機能から始める
- 追加の複雑さを正当化する  
- YAGNIの原則（You Aren't Gonna Need It）に準拠する
- コンポーネントを個別に検証する

2. 系統的な進行
- エッジケースを徹底的に考慮する
- パフォーマンスへの影響をプロファイリングする
- 包括的に文書化する
- 実装を慎重にレビューする

3. 統合プロセス
- すべてのインターフェースを検証する
- 前提条件を明示的に検証する
- コンポーネントの相互作用をテストする
- パフォーマンスへの影響をモニタリングする
- 的確かつ慎重なコード編集を行う

# コミュニケーション要件

- 既存のコードを明示的に参照する
- 主要な制約を特定する
- 依存関係を文書化する
- 重大な懸念事項にフラグを立てる
- 機能の保持を確認する

2. 分析の提示
- 情報を論理的に構造化する
- 裏付けとなる証拠を提供する
- 前提条件を明確に文書化する
- 潜在的なリスクを特定する

3. ソリューション開発
- シンプルな実装から始める
- 既存の機能を保持する
- ソリューションを段階的に拡張する
- 明確な文書を提供する
- 徹底的なテストを含める

# 重要なルール

1. 常に完全で、構文的に正しく、完全な形式のコードを提供する
2. 常に非常に慎重を期し、必要最小限の、精確に対象を絞った修正を行う
3. 常にすべてのファイル修正をレビューし文書化する
4. 常にコードがエラーなくコンパイルされることを確認する
5. 可能な場合は常に書き込みコマンドではなく編集コマンドを使用する
6. メタファーを使うなら、「森も木も」両方に注意を払う
7. プロンプトの要求に直接関連するコードに対してのみ提案と変更を行う

プロセスプロトコル: プロンプトを分析して要求されたアクションと目標を特定する。アクションを必要なタスクに分解する。タスクを個別のステップに分解する。各ステップで、次の手順をユーザーに伝え、確認を求める。変更を行う際は、最新のプロンプトを確認し、コードの特定の更新または変更に対する肯定的な承認が含まれていることを確認する。
```

## 使用感

勝手にツールを使ってしまうような暴走は抑えられたように感じます。しかしコードの内容は過剰な改変を加える「オーバーエンジニアリング」の傾向がありそうです。読まれた方はぜひご自身でも試してみてください。

## その他のテクニックほか

Redditでは、Claude 3.7の過剰な行動を抑制するための様々なテクニックがみつかりました：

- **具体的に禁止事項を明示する**: 「200行のコードを1000行に拡張したり、不必要な機能を追加したりしないでください」
- **理由の説明**: 「不要な変更はプロジェクトの保守性を損ないます」などの理由付け
- **編集モードの利用**: Claudeアーティファクトの書き込みよりも編集コマンドを使用することで、範囲が限定された変更に誘導できます。しかし編集も3.7になってから正確性が低下しているようです。
- **感情的なフレーズの追加**: 「もし指示に従わなければ、翌日死んでしまいます」のような感情的な表現が効果的とのこと(?)

## まとめ

AIが強力になるにつれて、その能力を最大限に引き出しつつ「暴走」を防ぐための明確な指示が重要になるのかもしれませんね。
AWS Community Buildersになるためやってきたこと

## 前書き

2025年の`AWS Community Builders`に選出いただきました、カテゴリは`AI Engineering`です:relaxed:

私はそれほど技術レベル高いエンジニアというわけではありませんが、自分なりに何をしてきたのか、この記事で紹介して、応募を検討している方の参考になれれば幸いです。

![Community-Builder-Twitter-1500px-ALT.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/320164/e8671570-0c37-4809-a923-872fda3c606a.png)

## AWS Community Buildersプログラムとは

:::note info
AWS Community Buildersは、AWS 技術に情熱を持ち、知識の共有や技術コミュニティとの連携に積極的な方々を対象としたプログラムです。
:::

https://aws.amazon.com/jp/developer/community/community-builders/

簡単に言えば、AWSに関する技術発信を行っていれば、参加資格があります。

認定を受けると、以下のような特典が得られます。

- AWSのプロダクトチームから、新サービスや新機能に関する情報を得られます
- AWSプロモーションクレジットなど、コンテンツ制作を支援する有用なリソースを利用できます
- Community Buildersがいるslackに招待されます
- re:Invent参加時の割引クーポンが提供されます

:::note info
2025年の申請は終わったのですが、2026年1月からの応募フォームはこちらです。
https://pulse.aws/application/BM2AKLSX?p=0
:::

## やってきたこと

私は2019年からQiitaでブログを継続的に執筆してきましたが、フルスタックエンジニアとして幅広く浅く様々な分野に取り組んでいたため、AWSに関連する投稿が少ない状況でした。

転機となったのは2024年7月で、この時期に三つの重要な出来事がありました。

1. 転職しました。転職前から次の職場での登壇を個人的な目標として掲げており、それに向けて積極的に行動を始めました

2. 転職先ではAWSに精通したエンジニアが不在でした。私自身も専門家というわけではありませんでしたが、主導的な役割を担う必要があったため、AWSについてより一層学習を深め、関連イベントに参加し、経験豊富なエンジニアから知見を得る機会を意識的に増やしていきました

3. 「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門」を完読し、著者のみのるんさんの存在と同書のおかげでAmazon Bedrockの基礎を習得できました。これにより、新しい職場での生成AIプロダクト立ち上げの中心的役割を担うことができ、Bedrockの新機能も抵抗なく活用できるようになりました。私がBedrockの初学者向けに執筆した記事をみのるんさんがXで共有してくださり、また実際の開発過程で直面した課題にも丁寧に回答いただいたことは、大きな励みとなりました

### 発信活動

:::note info
2024年7月から
:::

#### ブログ
- AWS関連の記事、12本
  - https://qiita.com/Syoitu

#### 執筆活動

- 技術書展
  - [ちいさく始めるプラットフォームエンジニアリング](https://techbookfest.org/product/h21RurMmFNU2Aee7Kg8Hh4?productVariantID=k2eLkqZic28carLXArVy6M)

#### 登壇/LT

https://www.docswell.com/s/harinezumi/KL18J9-2025-03-06-201855

https://www.docswell.com/s/harinezumi/KG1JDM-2025-02-14-194048

https://www.docswell.com/s/harinezumi/KG1WNP-2025-01-17-184720

https://www.docswell.com/s/harinezumi/53G74E-2024-12-06-182510

https://www.docswell.com/s/harinezumi/KXEPN2-2024-10-09-210854

公開できるのが5本、その他、[AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム](https://aws.amazon.com/jp/local/generative-ai-acceleration-program/)でも登壇機会をいただきました。


## 選出後の感想

SNS活動して本当によかったです。

強いエンジニアをフォローして業界の動向を観察したり、業界内で横の繋がりを持てたり、こうしたSNSでの人とのつながりがあるかないかで、エンジニアとしての成長の道のりは大きく変わると思います。

よかったらフォロー頂けると嬉しいです、エンジニアの方に必ずフォロバいたします:relaxed:

https://x.com/home?lang=ja

これからも頑張って発進活動を続けていきます:fist_tone1:

## 参考記事

https://qiita.com/minorun365/items/40f96ed36bf7fd684ec7

https://zenn.dev/iret/articles/c11d3ab414bcc4

https://qiita.com/coosuke/items/51fe2d67cea02f26e398#%E3%81%A8%E3%82%8A%E3%81%82%E3%81%88%E3%81%9A%E3%82%84%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%AA%E3%81%AF%E3%82%8C
Pythonの文字列メソッド一覧と解説

Pythonには、文字列を操作するための便利なメソッドが多数用意されています。これらのメソッドを使うことで、テキストの変換や検索、判定などを簡単に行うことができます。

---

1. **capitalize()**  
   ```python
   "Hello World".capitalize()  # "Hello world"
   ```
   - 文字列の最初の文字を大文字にし、それ以外を小文字にする。

2. **casefold()**  
   ```python
   "Hello World".casefold()  # "hello world"
   ```
   - すべての文字を小文字に変換する（`lower()`よりも多くの言語の文字を考慮）。

3. **count(substring)**  
   ```python
   "Hello World".count("o")  # 2
   ```
   - 指定した部分文字列（`o`）の出現回数をカウントする。

4. **find(substring)**  
   ```python
   "Hello World".find("Wor ld")  # -1
   ```
   - 指定した部分文字列の最初の位置を返す。見つからない場合は `-1`。

5. **index(substring)**  
   ```python
   "Hello World".index("Hello")  # 0
   ```
   - 指定した部分文字列の最初の位置を返す。見つからない場合はエラー（`ValueError`）。

6. **isalnum()**  
   ```python
   "Hello World".isalnum()  # False
   ```
   - 文字列が英数字（A-Z, a-z, 0-9）のみで構成されている場合に `True` を返す（スペースがあると `False`）。

7. **isalpha()**  
   ```python
   "Hello World".isalpha()  # False
   ```
   - 文字列がアルファベットのみの場合に `True` を返す（スペースがあると `False`）。

8. **isascii()**  
   ```python
   "Hello World".isascii()  # True
   ```
   - 文字列がASCII文字（0-127の範囲）で構成されている場合に `True` を返す。

9. **isdecimal()**  
   ```python
   "Hello World".isdecimal()  # False
   ```
   - 文字列が10進数字（0-9）のみで構成されている場合に `True` を返す。

10. **isdigit()**  
    ```python
    "Hello World".isdigit()  # False
    ```
    - 文字列が数字（0-9）のみで構成されている場合に `True` を返す。

11. **isidentifier()**  
    ```python
    "Hello World".isidentifier()  # False
    ```
    - 文字列がPythonの識別子（変数名など）として有効なら `True` を返す（スペースがあるため `False`）。

12. **islower()**  
    ```python
    "hello world".islower()  # True
    ```
    - 文字列がすべて小文字なら `True` を返す。

13. **isnumeric()**  
    ```python
    "Hello World".isnumeric()  # False
    ```
    - 文字列が数値（整数、小数、分数など）で構成されている場合に `True` を返す。

14. **isprintable()**  
    ```python
    "Hello World".isprintable()  # True
    ```
    - 文字列がすべて印刷可能な文字で構成されている場合に `True` を返す（制御文字があると `False`）。

---

### **補足**
文字列操作は、データ処理やテキスト解析などのさまざまな場面で活用されます。  
例えば、ユーザー入力のバリデーション（`isalpha()` や `isdigit()` を使用）や、文字列の正規化（`casefold()`）など、Pythonの標準メソッドを活用することで効率的なコードを書くことができます。

https://docs.python.org/ja/3.13/library/string.html
Kubectl AIの使い方


**kubectl-ai** というYAMLファイルを自動でAIが書いてくれるプラグインをご存じでしょうか？
今回は、**kubectl-ai** の使い方と感触を書きます。

# 使い方

#### Step1　インストールします
```
kubectl krew index add kubectl-ai https://github.com/sozercan/kubectl-ai
kubectl krew install kubectl-ai/kubectl-ai  
```

#### Step2　APIキーを設定します
```
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY", "your-api-key-here",[System.EnvironmentVariableTarget]::User)
```


#### Step3　OpenAIのモデルを設定します
```
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("OPENAI_DEPLOYMENT_NAME", "gpt-4", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)
```

#### Step4　試しに使ってみます（画像のようにAIが書いてくれるはず）
```
kubectl kubectl-ai "create an nginx deployment with 3 replicas" --raw
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3950744/0cf56aa5-9890-4487-9f4c-d4220958abf5.png)

# 感触
・小規模なら、問題なく出力できた
・実行速度も十分早いため、負担に感じない
・GPTのモデルによってはうまく通信されない恐れがある

# まとめ
・めちゃくちゃ便利なので僕は普段使いします
・是非一度利用してみてください
タスク管理ができるスプレッドシートを作成してみた

参考記事というか興味のきっかけをくれた記事。

https://qiita.com/wannabehime/items/d82cae8a38991bf6c00e

タスク管理って色々ありますが、自分としては複数のクライアントがいて、複数のプロジェクトがあってどれも時間拘束としてではなく業務委託としてFeeをいただいているというのが多いので、自己管理が重要になってくるわけですが、タスクの優先順位づけを含めてどうしようかと悩んでいたわけです。

そんな折に上記の記事を見つけまして、スプレッドシートを用意してみました。

![貼り付けた画像_2025_03_08_14_02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/524273/db752173-c6e9-4820-a611-1f70f7c60fdc.png)

タスク見積もりというシートを作っておき、タスクをバーっと羅列したらGASの機能でクライアントごとに振り分け。
あとはクライアントごとのシートを見て行ってタスクを実行していくという感じです。

- クライアントは別のシートでリスト管理
- クライアントに応じて新規にシートを作成
- クライアント名に応じてタスクを抽出

といった感じで活用ができます。需要があればコードとスプレッドシートと公開しようかな。
拡散モデル（Diffusion Models）の仕組みと最新の応用

拡散モデル（Diffusion Models）は、画像生成分野を中心に近年大きく注目されている生成AIの一種です。Stable DiffusionやDALL·Eなど、多くの画像生成AIの根幹技術となっています。ここでは、拡散モデルの仕組みを具体例を用いて詳しく解説します。

## 拡散モデルの基本的なアイデア

拡散モデルは、データ（画像など）に徐々にノイズ（雑音や乱雑さ）を加えて完全なランダムなノイズに変換し、その後、逆方向にノイズを取り除き元のデータを再現または新しく生成する仕組みです。

### 1. ノイズの付加（Forward Process）
最初のステップでは、元の画像に少しずつノイズを追加します。イメージとしては、きれいな写真に徐々に霧がかかり、だんだん何も見えなくなっていくような過程です。これを繰り返すと、最終的には画像は完全に砂嵐のようなノイズになります。

例：美しい風景写真に、少しずつ細かい粒状のノイズを加え続け、最終的には風景の形が全く判別できないほどノイズが増えます。

### 2. ノイズの除去（Reverse Process）
次に、完全なノイズ状態から逆に画像を再生します。モデルは学習したパターンを基にノイズを徐々に取り除き、画像の特徴を少しずつ復元していきます。イメージとしては、真っ白な霧の中から徐々に建物や景色が姿を現すような感覚です。

例：完全にノイズ状態の画像から徐々に「花」や「山」などの特徴が現れ、最終的に鮮明な風景写真に復元されます。

## 拡散モデルの特徴と利点

- **高品質な画像生成**：写実的かつ細部まで鮮明でリアルな画像が生成可能です。
- **多様性**：ランダムなノイズからスタートするため、毎回異なる結果が得られます。
- **安定性と制御性**：生成過程が安定しており、途中で特定の特徴を加えるなど制御も可能です。

## 拡散モデルの応用例

- **画像生成（Stable Diffusion, DALL·Eなど）**
- **画像修復**：古い写真や一部損傷した画像を自然に復元できます。
- **動画生成や3Dモデリング**：2D画像の生成技術を動画や3Dコンテンツにも応用可能です。

## 拡散モデルの新たな応用：コード生成への特化

最近では、画像や動画だけではなく、コード生成（プログラムの自動作成）に特化した拡散モデルも登場しています。特に、Inception Labsが発表したコード生成に特化した拡散モデルは注目を集めています。

このモデルは、コード生成を画像生成のようなプロセスとして捉え、最初にランダムなテキストノイズから徐々に意味のあるソースコードを構築します。まるで無秩序な文字列から少しずつプログラムが組み上がっていくようなイメージです。

こうしたコード生成モデルはソフトウェア開発の効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めており、将来的にプログラマーの負担を大きく軽減すると期待されています。

https://www.inceptionlabs.ai/news

## 拡散モデルの今後

拡散モデルは、画像やコード生成に留まらず、音声、文章、さらには複雑な意思決定プロセスなど、多岐に渡る分野に応用が拡大しています。今後さらに革新的な発展が期待される、注目のAI技術と言えるでしょう。
ns3お試し


# ソースコード取得
```Bash
git clone https://gitlab.com/nsnam/ns-3-dev.git
cd ns-3-dev
```
# ビルド
```Bash
./ns3 configure
./ns3 build
```

# 実行
```Bash
./ns3 run scratch/scratch-simulator.cc
```
# リンク
公式：[ns-3](https://www.nsnam.org)
GitLab：[nsnam](https://gitlab.com/nsnam/)
Laravelのセッションデータをクリアする-カスタムArtisanコマンド作成-

# 目的
セッション削除の際に、GoogleChromeでやるのではなく、Laravelのセッションデータクリアに留めたい。
GoogleChromeだと、セッションで保存してるアプリに関係ないサイトデータが消えてしまうことがあるため。


# 手順
# ① Artisan コマンドの作成
ターミナルで以下の Artisan コマンドを実行：
```
php artisan make:command ClearSession
```
これで app/Console/Commands/ClearSession.php というファイルが自動生成されます。


# ② ClearSession.php の編集
生成されたClearSession.phpを開き、以下のコードを記述：
```ClearSession.php
<?php

namespace App\Console\Commands;

use Illuminate\Console\Command;
use Illuminate\Support\Facades\Session;

class ClearSession extends Command
{
    /**
     * コマンドのシグネチャ（ターミナルで使う名前）
     *
     * @var string
     */
    protected $signature = 'session:clear';

    /**
     * コマンドの説明
     *
     * @var string
     */
    protected $description = 'Laravelのセッションデータを削除します';

    /**
     * コマンドの実行ロジック
     */
    public function handle()
    {
        // セッションを削除
        Session::flush();

        // ストレージに保存されたセッションファイルを削除（fileドライバ使用時）
        if (config('session.driver') === 'file') {
            $path = storage_path('framework/sessions');
            if (is_dir($path)) {
                array_map('unlink', glob("$path/*"));
            }
        }

        $this->info('✅ セッションがクリアされました。');
    }
}
```


# ③ コマンドを登録
カスタムコマンドをLaravelで使えるようにするため、app/Console/Kernel.phpに登録します。
app/Console/Kernel.phpを開いてcommands配列に追加
```Kernel.php
protected $commands = [
    \App\Console\Commands\ClearSession::class,
];
```
これで php artisan session:clear が使えるようになります。


# ④ コマンドの実行
ターミナルで以下のコマンドを実行：
```
php artisan session:clear
```
すると、以下のメッセージが表示されます：
```
✅ セッションがクリアされました。
```
自然言語処理を革新したTransformerを理解する

Transformer（トランスフォーマー）は、近年の自然言語処理（NLP）分野において非常に重要な役割を担うニューラルネットワークモデルです。2017年にGoogleの研究チームによって提案され、特に自然言語理解や文章生成タスクにおいて従来のモデル（RNNやCNNなど）よりも大幅に性能を向上させました。
ここでは、わかりやすく技術的な詳細を具体的な例を用いて説明します。


## Transformerの技術的特徴

### 1. Self-Attention（自己注意機構）
Transformerの最も重要な仕組みが「自己注意機構（Self-Attention）」です。これは、文章中の各単語がほかの単語とどの程度関連しているのかを判断し、その重要度に応じて情報を調整する方法です。

例文：「私はりんごが好きで、毎日りんごを食べます。」
- 「りんご」という単語が2回登場しますが、Self-Attentionにより、「好き」と「食べます」という単語が特に「りんご」に強く関連付けられるようになります。

Self-Attentionは以下のようなステップで計算されます。

- 入力された単語ごとに、Query（質問）、Key（キー）、Value（価値）という3つのベクトルを作ります。
- 各単語のQueryベクトルは全単語のKeyベクトルと比較され、どれくらい関係性があるかを評価します。
- 評価した関係性を元にValueベクトルを組み合わせ、新しい特徴表現を作ります。

### 2. Multi-Head Attention（マルチヘッドアテンション）
Self-Attentionを複数同時に行うことで、異なる視点から情報を理解する仕組みです。

例文：「彼は映画を観て笑い、感動しました。」
- 一つのアテンションヘッドは「映画」と「観て」を関連付け、別のヘッドは「笑い」と「感動」に注目します。これにより、複数の文脈を同時に捉えることができます。

### 3. Positional Encoding（位置エンコーディング）
Transformerは並列に全ての単語を処理するため、単語の順番情報を自然には学べません。そのため、各単語の位置情報をベクトル化して加えます。

例：
- 「猫が犬を追いかけた」と「犬が猫を追いかけた」は単語の順番が違い、意味も異なります。Positional Encodingによって単語の順序情報を付加し、正しく文の意味を理解します。

### 4. Encoder-Decoder構造
Transformerは「Encoder（入力を処理する部分）」と「Decoder（出力を生成する部分）」から構成されています。

- Encoderは入力文章を分析し、意味や文脈を特徴表現として捉えます。
- DecoderはEncoderで作られた特徴表現をもとに、翻訳文や生成文などの出力を作ります。

例：
- 英語の文「I like apples.」を日本語に翻訳する場合、Encoderが英語の文を処理し、Decoderが「私はりんごが好きです。」という日本語の文を生成します。

## Transformerモデルの応用例

Transformerは以下のようなさまざまな用途で使われています。

- **翻訳**：Google翻訳など
- **文章生成**：ChatGPTなど
- **感情分析**：商品のレビューが良いか悪いかを判定するなど
- **質問応答システム**：検索エンジンのように質問に答えるシステム
- **画像認識**：画像の分類や物体検出を行うVision Transformer（ViT）など
- **画像生成**：文章を元に画像を生成するDALL-EやStable Diffusionなど

## Transformerの発展型モデル

### BERT
BERTは、前後の文脈を同時に理解することで、文章の意味をより深く理解できるモデルです。検索エンジンや質問応答システムで広く使われています。

例：「彼は銀行に行った」という文で、「銀行」が「金融機関」なのか「川岸」なのか、前後の文脈から正確に理解できます。

### GPT
GPTは、次の単語を予測しながら文章を生成するモデルです。ChatGPTのように人間と自然な対話ができるよう設計されています。

## 学習方法

Transformerモデルは以下の2段階で学習します。

- **事前学習（Pre-training）**：インターネット上の大量の文章データを使って言語の知識を学びます。
- **微調整（Fine-tuning）**：特定のタスク（翻訳や質問応答など）に合わせてモデルを調整します。

例：
- 大量のウェブテキストで一般的な言語の使い方を学習し、その後翻訳用のデータで微調整します。

## Transformerの課題と改善策

Transformerは大量の計算資源を必要とするため、GPUやTPUなど高性能なハードウェアが必要です。また、文章が長くなると計算量が非常に多くなります。

これを解決するために、長文処理などで必要な箇所だけに注目して計算量を削減するSparse Attentionや、低ランク近似を活用して効率化するLinFormerなどの改良が提案されています。

## まとめ

Transformerは、文章の意味や文脈を非常に深く理解できる画期的な技術であり、自然言語処理の分野に大きな進展をもたらしました。今後もさまざまな分野で応用や改善が期待される重要な技術です。