github api作品一覧

  • いろいろ実践!サーバーサイドKotlin
    -
    本書は「実践!サーバーサイドKotlin」シリーズの第三弾として、「ひとつのアプリケーションを完成させるまで」ではなく「これをサーバーサイドKotlinでやるにはどうしたらいいか?」について、すでにKotlinでの開発経験のある方に向けて解説しています。GitHubなどによるシングルサインオンやTwitterAPIの利用など、より実際のバックエンド開発に役立つ情報を深堀りしています。

    試し読み

    フォロー
  • WEB+DB PRESS Vol.125
    1.0
    特集1 作って学ぶプログラミング言語のしくみ インタプリタ,構文解析器,文法 プログラミング言語のしくみを,プログラミング言語自体を作ることで学ぶ特集です。「言語を作るのは難しい」と考えている人が多いと思います。しかし,プログラミング言語を作るだけならば,想像しているよりずっと簡単です。そして,実際に作ってみることで,どのようなしくみで動作しているのかをしっかりと楽しく理解できます。この経験は,新たに言語を作るときだけではなく,新しい言語を習得するときなどさまざまな局面で役に立つはずです。 特集2 GraphQL完全ガイド RESTの先へ! フロントエンドに最適化されたAPI GraphQLは,Web APIのためのクエリ言語です。近年の高度で複雑なクライアントサイドアプリケーションにおいては,REST APIでは通信量が多くなったり,レイテンシが大きくなったりすることがあります。GraphQLでは,そういったケースでも効率的にデータを取得できます。そのため,Facebook,GitHub,Netflixなど,多くの企業が採用しています。本特集では,GraphQLの活用に必要な情報を徹底解説していきます。 特集3 速習DynamoDB AWSフルマネージドNoSQLの探求 Amazon DynamoDBは,ご存じAmazon Web ServicesのNoSQLデータベースサービスです。フルマネージドなので機材管理の負荷なくスケールでき,パフォーマンスも自動で最適化されるなど,開発チームにとってはサービス自体を良くする作業に集中できる点が魅力です。とはいえ,よりパフォーマンス良く,よりコストを抑えられるチューニングのポイントはあります。AWSソリューションアーキテクト直伝の本特集でより深い使いこなし方を知ってください。

    試し読み

    フォロー
  • 改訂新版 Visual Studio Code実践ガイド —— 定番コードエディタを使い倒すテクニック
    4.0
    【Visual Studio Code解説書の決定版が全面改訂!】 近年注目を集めるエディタ「Visual Studio Code」について徹底的に解説。基本はもちろん、意外と知られていないさまざまな機能、TypeScript、Go、Pythonでの開発を通した実践例、そして拡張機能開発までを扱います!最新のVisual Studio Codeに全面対応するほか、リモート開発機能やGitHubとの連携とった解説も拡充し、さらにパワーアップした決定版です。 ■こんな方におすすめ Visual Studio Codeをさらに使いこなしたい人、ほかのエディタを使っておりVisual Studio Codeに興味のある人 ■目次 ●第1部:Visual Studio Codeの基本   第1章:インストールと初期設定 —— Visual Studio Codeを使いはじめる   第2章:画面構成と基本機能 —— 直感的な画面に隠された多くの機能たち   第3章:ビューとコマンドパレット —— いろいろな情報を整理し、簡単に呼び出す   第4章:Gitとの連携 —— 基本操作から便利な拡張機能まで   第5章:デバッグ機能 —— さまざまな言語のデバッグを直感的なUIで行う   第6章:そのほかの機能 —— タスク、リント、スニペット、ターミナル   第7章:リモート開発機能 —— 開発環境と実行環境の差分を埋める新機能   第8章:GitHub連携/GitHub Codespaces —— GitHubと繋がった開発環境とワークフロー   第9章:カスタマイズ —— 柔軟な設定項目、ショートカットでより使いやすく   第10章:拡張機能 —— 導入、管理、おすすめの拡張機能 ●第2部:実際の開発でVisual Studio Codeを使う   第11章:GoでのWeb API開発 —— 各種の開発支援ツールと連携した拡張機能   第12章:TypeScriptでの開発 —— デフォルトで使えるフロントエンド開発機能たち   第13章:Pythonでの開発とDockerコンテナの利用 —— Web API開発と環境分離テクニック   第14章:プログラムの開発にとどまらない活用 —— データ分析、ドキュメンテーション、構成管理 ●第3部:拡張機能の開発とLanguage Server Protocol   第15章:拡張機能開発の基本 —— Visual Studio Codeの拡張ポリシーとひな形の作成   第16章:実践・拡張機能開発 —— テキスト編集、スニペット、リント、カラーテーマ   第17章:自作の拡張機能を公開する —— 広く使ってもらうために必要なさまざまな事項   第18章:Language Server Protocol —— エディター拡張のための次世代プロトコル ■著者プロフィール 森下篤:GO株式会社所属のソフトウェアアーキテクト。AIプロダクトのデータ基盤や、APIサービス化を担当する。同人誌『VS Codeデバッグ技術』などでの技術書典に参加したり、VS Code Meetupのオーガナイザを務めたりしている。
  • 生成AI時代の新プログラミング実践ガイド Pythonで学ぶGPTとCopilotの活用ベストプラクティス
    -
    1巻3,300円 (税込)
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 大規模な言語モデルを活用したサービスである「ChatGPT」と「GitHub Copilot」の登場は、ITエンジニアの世界に大きな影響力を持っています。導入には多くの課題がありますが、これらのサービスをプログラミングに活用することで、より迅速かつ効率的に開発を進める可能性が高まります。 新しい時代のプログラマーやプログラマー志望者にとって、従来のプログラミングスキルに加えて、ChatGPTを使用したプログラミングスキルを習得することは、開発の効率を向上させるための重要なスキルとなります。 本書ではChatGPTの基本的な概念や仕組みを詳しく解説し、プログラマーが使うと便利なChatGPTの基本動作やプロンプトエンジニアリングの学習にも焦点を当てています。また、Microsoftが提供する「GitHub Copilot」を使用したプログラミングの基本から、主要なプログラミング言語であるPythonを使用したChatGPTやGitHub Copilotを組み合わせたソフトウェア開発の実践的な使い方を示しています。その他、OpenAI API(GPT-4V対応)の活用方法、新登場したGPTsを使い、自分好みにカスタマイズする方法、AI開発で現在主流となっているLangChainの使用方法についても詳細に説明しています。 ChatGPT環境に早く適応することは、同時代を生き抜くプログラマーにとって不可欠なスキルです。本書を読んで、ChatGPTを活用したプログラミングの第一歩を踏み出そう!
  • Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座
    4.0
    本書では理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書です。 Twitter APIや国の統計データなど、生のデータを使い、遊んでいるような感覚で理解が進む1冊です。 ■「はじめに」より抜粋 本書は、AIや機械学習について、「何だかよくわからないけどすごいもの」という理解から、「ある程度、中身を知っていて使える」にアップデートしたい人(もしくは、アップデートしなければいけなくなってしまった人)に向けた、導入となる最初の1冊になることを目指しています。 本書では、理論と実践、両方を抑えています。まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。「遊んで学ぶ」というタイトルの通り、理論の勉強も楽しめるように、具体例や図を多く使っています。しかし、だからといって不正確にならないように繊細な注意を払いながら、ギリギリまで噛み砕いて説明を行っています。 その後、よく使われるデータセットではなく、「APIで自由に取得できる、さまざまな企業が提供しているデータ」「国が提供している統計データ」などの生のデータを使い、実際に分析を行います。 本書は、実際にデータを取得するところからスタートすることで、「データの量を増やしたら結果はどうなるのだろう?」「このデータを可視化してみたらどうなるのだろう?」「変数を変えてみたらどうなるのだろう?」と、まるでデータを使って遊んでいるような感覚で理解が進むことを狙っています。 なお、データ分析を行うにあたり、多くの人は、RもしくはPythonというプログラミング言語を使います。どちらも、データ分析やデータ整形、そして可視化を行うのに有効なライブラリが多数存在しているため、非常に人気です。本書では、Pythonを用いて実装コードを記述しています。ただし、Rを使いたい人も進められるように、RとPython両方のコードを、Github上にて公開しています。ぜひ、参考にしてください。

    試し読み

    フォロー

最近チェックした本