Introduction Site Exclusive, a trusted DrayTek Networking Partner in Dubai, offers advanced DrayTek routers, firewalls, and VPN solutions. Their products provide secure, reliable, and scalable network...

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# Docker環境でAWS SSOを使う：ホストの認証情報をコンテナに引き継ぐ方法 ローカル開発中に FastAPI や Node.js アプリを Docker 上で動かしていると、 AWS SDK（boto3 など）から S3 にアクセスした際に次のようなエラーが出ることがあります。 ``` botocore.exceptions.NoCredentialsError: Unable ...

## はじめに Supabaseからデータを取得して表示しようとしたとき、 画面が真っ白になり「Too many re-renders」と出ました。 この記事では、改めてuseEffectの使い方についてまとめます。 ## 原因 useEffect の依存配列 [] を書き忘れていたため、 再レンダーのたびに再実行され、無限ループになっていた。 ## 解決法 初回だけ実行されるように修正 ...

## はじめに Nuxt 3 に Tailwind CSS を導入した際、クラスが反映されない問題が発生しました。設定や構成を見直した結果、原因は PostCSS の設定方法にありました。この記事では、その原因と解決方法をまとめます。 ## 環境 * Nuxt 3.6.5 * Node.js 20.18.1 * Tailwind CSS 3.4.14 --- ## 症状 Tailw...

### はじめに **〜モジュール分割・並行処理・アーキテクチャの最適バランス〜** > 「どこまで細かく分けるべきか？」 > それがすべての設計の出発点であり、終着点。 ------ ### 1. 粒度（Granularity）とは 「粒度」とは、**設計単位の細かさ（粒の大きさ）** を指します。 クラス・関数・API・モジュールなど、どのレベルでも「どこまで分けるか」を判断...

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# 【2025年最新版】未経験からITエンジニア転職の「理想と現実」9つの事実 未経験からITエンジニアに転職する実態は、外からでは見えない **「理想と現実のギャップ」** が非常に大きいのが特徴です。 この記事では、**2025年の最新動向**と、実際の体験談・業界データをもとに、やってみないと分からない「リアルな現場の実情」をまとめました。 --- ## 現実①：難易度は年々上昇してい...

最近話題のAWS製IDE、Kiro。 「プロンプトから指示を送るだけで、仕様書からコーディングまですべてやってくれるすごいやつ」という印象が強いですが、実際に使ってみると、**普通のコーディングアシスタントとしてもかなり優秀**です。 ## 私の使い方：エラー対応の相棒として 普段の開発では、Kiroを「0から何でもやってくれるAI」ではなく、**既存コードのアドバイスをくれるAI**くらい...

# はじめに Qiitaで記事を書き始め、6年。この記事は、117記事目になります。  過去を振り返ることはあんまりしてこなかったけど、今後の自分の方向性を...

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# はじめに こんにちは。CMA制作部スタッフNyaayamaです。 先日、縦書きのテキストを中央寄せにするためFlexboxを使って配置したところ、Windows環境でのFirefoxのみ左寄せになってしまい、解決までに時間がかかりました。 インターネット上で同じような現象の記事がなかなか見つからず、解決までに少し時間がかかったので、同じ挙動で悩んでいるかたのために、対処法を記しておきます。...

https://knowledge-search.spiral-site.com/regist?_ga=2.2063153.1256487384.1751246665-1385839035.1738904097&_ifbs-bl_member_entry=s1_Step1?inflow=internqiita&utm_source=qiita&utm_medium=contentlink&utm_...

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概要 ECやアプリで「犬猫の品種をサッと判定したい」ケース向けに、軽量バックボーン（EfficientNet/MobileNet系）で学習→ONNXに書き出し→CPUでサクッと推論する一連の手順をまとめます。目標はモデルサイズ10–20M params程度、CPUでも実用的な応答、そして**クラス間のバランスを意識した評価（macro-F1）**です。 目次 なぜ「軽量」なのか データ準備（...

Summary: Pipeline làm sạch ảnh thú cưng để huấn luyện/hiển thị: chuẩn hóa EXIF, lọc ảnh mờ/thiếu sáng, loại trùng (pHash), phát hiện che khuất, và xử lý nền. Mục lục Tại sao “data quality > model qu...

Summary: Tạo ứng dụng Gradio phân loại giống (hoặc nhận dạng cá thể) và triển khai lên Hugging Face Spaces. Tối ưu tốc độ, bật queue, cấu hình thẻ SEO cơ bản và custom domain. Mục lục Kiến trúc app ...

Summary: Huấn luyện mô hình phân loại giống chó/mèo nhẹ (≤10–20M tham số) bằng timm, tối ưu cho inference CPU/thiết bị yếu. Xuất ONNX để triển khai. Mục lục Vì sao cần “lightweight” cho e-commerce t...

Why lightweight models for pet commerce (UX/SEO tốc độ) Dataset: cấu trúc thư mục, cân bằng lớp, split train/val Model zoo timm + Augmentations (Albumentations) Training loop (mixed precision), met...