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FE対策

基本情報技術者試験(令和6年)科目A 問8:LAN間接続装置の役割と特徴

ネットワークにおいて、異なるLANを接続するための「LAN間接続装置」は重要な役割を持つ。ルータやスイッチ、ブリッジ、ゲートウェイといった装置を適切に活用することで、効率的な通信が可能となる。本記事では、基本情報技術者試験(令和6年)科目A 問8の問題をもとに、代表的なLAN間接続装置の特徴を解説する。
備忘録

AIのコンテキスト量は知能の証明になるのか?「100万トークン」の幻想

Gemini 2.5 Proの1Mトークンコンテキストは、本当にAIの知能向上に寄与しているのか?本記事では、実際のプロジェクトやソロRPG生成といった実体験をもとに、長大なコンテキストがAI応答品質に与える影響を徹底検証。トークン量が多ければ多いほど賢くなるという通説に、実用的な視点から疑問を投げかける。
備忘録

Amazonプライムビデオに広告導入!月額390円で広告を消すべきか?実体験から考える最適解

2025年4月からAmazonプライムビデオに広告が導入され、視聴中にCMが表示されるようになりました。月額390円で広告を非表示にできる「広告フリーオプション」の詳細や、表示頻度、他社サービスとの比較、実際のユーザー体験を交えて解説します。広告表示に悩んでいる方必見の内容です。
備忘録

Microsoft公式のプロンプト設計ガイドを読み解く:AIから良い回答を引き出すコツとは?

AIの回答精度を高めるには、適切なプロンプト設計が欠かせない。Microsoftの公式プロンプト設計ガイドをもとに、フューショットの活用、内部プロンプトの調整、明確な命令の指示など、AIを最大限活用するための6つのポイントを詳しく解説。具体的な実践例を交え、効果的なプロンプトの作り方を紹介する。
FE対策

基本情報技術者試験(令和6年)科目A 問7:原子性(Atomicity)とは?

DBMSにおけるトランザクション処理では、ACID特性が重要な役割を果たす。その中でも「原子性(Atomicity)」は、トランザクションが全体として実行されるか、まったく実行されないかのいずれかであることを保証する特性である。本記事では、令和6年度(2024年)FEの過去問をもとに、原子性の概念を詳細に解説する
プログラミング

Pythonで関数の結果をグローバル変数に保存する方法とその落とし穴

Pythonで関数の結果をグローバル変数に保存する方法と、その落とし穴について解説。関数内でグローバル変数を正しく更新する方法や、より適切な設計について実例を交えて紹介。Pythonのスコープに悩んでいるなら、この記事が役立つはず。

プログラミング

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プログラミング

Linux Mintのシャットダウンが遅い?原因と対策を探る

Linux Mintのシャットダウンが異常に遅い?電源が切れるまでに30分以上かかることもある原因と解決策を解説。シャットダウンを速くするためのsystemd設定の変更、ログの確認方法、ハードウェアの影響などを詳しく紹介。再起動や電源オフの遅延に悩むユーザー必見。
プログラミング

データ入力作業をPythonのOCRとSeleniumを用いて自動化を試みる

データ入力作業を効率化するために、PythonでOCRエンジン「Tesseract」とブラウザ操作ライブラリ「Selenium」を組み合わせた自動化手法を解説する。この記事では、ウェブページの要素をキャプチャし、画像からテキストを抽出して保存するまでのプロセスを段階的に説明。ライブラリの設定やコード例を通じて、実践的なOCR自動化のワークフローを構築する方法を示す。
プログラミング

Linux Mintで確定済みの文字列を再変換する方法

Linux Mintで確定後の文字を再変換できず困っていないだろうか?Fcitx5やMozcの設定を見直せば、効率的に再変換できる方法がある。本記事では、Ctrl+BackSpace や F8キー の活用、カット&ペースト技、アプリごとの挙動を解説。快適な日本語入力環境を構築しよう。

資格取得

FE対策

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G検定対策

SES契約は準委任契約?誤解しやすい契約形態を解説【G検定対策】

SES契約は「準委任契約」に分類されるが、その理由を正しく理解できているだろうか。業務委託、請負、派遣との違いや、契約の注意点を詳しく解説する。契約トラブルを避けるためにも、SES契約の本質を押さえておこう。
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コンピュータにおける1の補数と2の補数とは?

1の補数と2の補数は負の数を表現するための手法。符号反転問題や計算効率を考慮し、なぜ2の補数が標準化されたのかを具体例とともに解説。

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ResNetとは?スキップコネクションの仕組みとメリットを徹底解説【G検定対策】

ResNet(Residual Network)は、2015年にMicrosoftが発表したディープラーニングモデルで、スキップコネクションを活用し深いネットワークの学習を可能にした。従来のモデルと比較し、勾配消失問題を解決し高精度な認識を実現している。この記事では、ResNetの仕組みやメリット、他のモデルとの違いを詳しく解説する。G検定対策にも役立つ内容を紹介。
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ロボティクスにおけるマルチモーダルとは?強化学習との関係を解説【G検定対策】

ロボティクス分野では、複数のセンサデータを統合する「マルチモーダル」が重要な役割を果たす。視覚・触覚・音声などの情報を組み合わせ、強化学習による動作学習を最適化する方法を解説。G検定の頻出テーマとしても注目されるマルチモーダルの概念を分かりやすく説明する。
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DQN(Deep Q Network)とは?強化学習の基礎と活用事例を徹底解説【G検定対策】

DQN(Deep Q Network)は、強化学習にディープラーニングを組み合わせたアルゴリズムの一つ。Q学習の問題点を克服し、Atariゲームやロボティクスなど多くの分野で活用されている。本記事ではDQNの仕組みや実用例を詳しく解説し、他のAI技術との違いも明らかにする。G検定対策にも役立つ内容を網羅。

学びと解説

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