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GitHub Actions を何気に使ってると、Storage の容量がいっぱいになって GitHub Actions がエラーで実行できなかったり、ストレージの課金をせねばあかんのかと迫られることがあります。 こんな時の確認方法や対処方法と、運用で考慮しておきたい Tips を書いていきます。 記事の前半に利用制限に関して知っておきたい基礎知識、後半でエラーで使えなくなった GitHub Actions を使えるようにする方法や運用の Tips を書いていきます。 🚀 GitHub Actions の制限に関する基礎知識 Storage のリミットを超えたときのエラーメッセージ？ 実行時間の超過について 使用量の確認方法 Organization をもたないアカウントの場合 余談: GitHub Packages は転送量の制限もある Organization があるアカウントの場合

家に NURO が引けない環境なので仕方なくソフトバンク光の回線を使っている私ですが、DNS のトラブルがまたあったようですね。 Windows 10 の OS の設定で、DNS を Google Public DNS や Cloudflare に設定しておくと平和になる場合もあるので、変更しておいて損はないと、個人的には思ってます。 DNS サーバーのアドレス Cloudflare Google Public DNS DNS の設定方法: Windows DNS の設定方法: Mac 余談 フリー WiFi に接続するときに起きそうなトラブル DNS サーバーのアドレス 個人的によさそうと思ってるこの二つを取り上げてみました。 Cloudflare （こないだ障害がおきましたが）爆速で評判の Cloudflare だと以下になります。 IPv4: 1.1.1.1 1.0.0.1 IPv6

GitHub Advanced Security は、コードの品質をセキュリティの脆弱性を可視化しそれらの改善の自動化を目的とした機能群で、GitHub を使う上での強みのひとつです。 現時点でドキュメントはほぼ日本語に翻訳されてないこともあり、全体像をさっと見渡せるように整理してみました。 GitHub Security について GitHub Advance Security Code scanning alerts Secret scanning alerts Dependency review (Beta) まとめ 参考 GitHub のセキュリティ全般 GitHub Advanced Security 関連 GitHub Security について GitHub のセキュリティに関する機能は、有償の GitHub Advanced Security (GHAS) だけではありませ

.NET Interactive で C# が Jupyter Notebook 上で動くのは結構前からありましたが、PowerShell も使えるようになったらしいので試してみました。 （ちなみに普段 PowerShell は滅多に使いまてん...） 準備 conda update .NET Core 3.1 SDK のインストール dotnet-interactive のインストール Jupyter で C# / Power Shell を動かしてみる 参考 今回はローカル環境で Jupyter Notebook で動かすのを試しますが、普段 Python の環境なんて使わないとローカルでこの環境を作るのはめんどいかもですね。そんな時は MyBinder とか使ってオンライン上で Jupyter Notebook で実行するのが良いかもしれませんね。 準備 conda update ロ

PC を新しくしたので、使うことは少ないんですが稀に使う Node.js のでセットアップしておきます。 毎度のことですが nvm-windows と nodist でどっち使おうかなと迷いましたが、相変わらずどちらもガンガン開発してる感じではないので、今回は nvm-windows にしてみます。 ここら辺扱うときは Chocolatey 入れるかも迷いましたが、以前の PC で Chocolatey をインストールしたけどなんかの用途で使って以降全く使わなかったので入れません。 nvm-windows のインストール node のインストール 基本的なコマンドのチートシート 参考 nvm-windows のインストール こちらから最新のインストーラー ( nvm-setup.zip とかそんな名前のやつ) をダウンロードしてインストールします。私がインストールしたときは、v1.1.7

いつも適当に使っている xUnit について整理したいなーと数年思い続け...ついに書く日が来ました。。。 気分次第ですが、複数回に分けて書く予定です。 Overview 1. Assert の基本（今回） NULL の評価 文字列の評価 数値の評価 bool の比較 object の評価 Collection の評価 Exception の評価 ログの出力 その他 チートシート 2. Data Driven Test (データドリブンテスト) 3. テスト実行時の Tips ( Attribute とかコマンド） 4. 環境変数の取得 5. Azure DevOps でのテスト実行 準備: VS でプロジェクトの作成 VS 2017 でASP.NET Core の Web のプロジェクトと、xUnit のプロジェクトを作ってみます。 手順は省きますが、「DotnetTestingSamp

C# では .NET Core 3系にて Json のシリアライザーとして System.Text.Json が生まれました。 長らくお世話になった Json.NET - Newtonsoft とのお別れです。 多少お作法が異なるので、個人的に気になった点を整理してみました。 TL;DR 基本的な使い方 準備 シリアライズとデシリアライズ 日本語を使うならエンコードの設定が必要 JsonSerializerOptions 派生クラスでの動作 参考 TL;DR シリアライズする Unicode の範囲がデフォルトでは狭いので、日本語とか使うなら必要に応じて設定する JsonSerializerOptions で色々設定できるのでドキュメントをチェック 派生クラスの取り扱い注意 まとめると、とりあえずドキュメントは読みましょうって話です。 基本的な使い方 準備 NuGet で System.T

今回は .NET Standard のライブラリを NuGet パッケージ化して手作業で AzureDevOps の Artifacts への発行をします。次回 Azure DevOps の Pipelines を使って発行を自動化します。 また NuGet Package を作成するの備忘録として、バージョン管理とかライセンスの情報といった パッケージのプロパティ を設定しておきたいところですが、たまにしかやらないしやるときは毎回記憶にないので、ようやくメモしておきます。 NuGet パッケージのプロパティを構成をする ライセンス関連 タグ (Tags) バージョン管理 依存関係のバージョンの制御 パッケージ化 パッケージの公開 Azure DevOps Artifacts で Feed の作成 Visual Studio から Feed が見えるようにする nuget.exe のコマン

ASP.NET Core で Azure の Web Apps といった App Service にホストするアプリを作る際の接続族文字列の管理について整理しておきましょう。今回は SQL Database の接続文字列というソースコード管理上におきたくない情報を管理することを例にして進めます。 このブログ書きかけのまま1年以上すぎたネタですが（Key Vault の利用がそれくらい簡単だっていうことでw）、ASP.NET Core はV3系をベースに進めます。 余談: ASP.NET Core の環境変数の読み込み ローカルデバッグ用に接続文字列の管理: User Secrets Web Apps のアプリケーション設定で管理 アプリケーション設定に直接設定する Key Vault でシークレットを管理 Key Vault のシークレットに登録 Web Apps から Key Vault

.NET Core のプロジェクトでなんか作っててもバージョン情報は、csproj でちょいちょいーっとしか管理してなかったので多少なりとも知っておきたいなーと感じました。 とゆーことで最近（NuGet 4.0 以降、MSBuild 15.1 以降）の.NET Core でのバージョン管理を整理してみました。 csporj でのバージョン設定 VersionPefix VersionSuffix Version その他のバージョン情報 PackageVersion AssemblyVersion FileVersion InformationalVersion 参考 csporj でのバージョン設定 Nuget でリリーしたときに見れるバージョンとか dll とか右クリックして確認できるバージョンは、基本的に csporj で管理されます。 それをどうやって書くかというと、csporj の

Visual Studio に私個人的にいつも入れてる拡張機能のメモです。 エッジの効いた拡張機能ってものは特になく、最低限入れるてるよーってだけのやつです。 VS2019になってから新しいものを入れたってことは今のところないので、以前のバージョンでも使っているものばかりの紹介です。 拡張以前に、フォントの設定、デフォルトで Consolas にならんものか... MS ゴシックなんて汚くて目に映るだけでアレルギー反応が出てしまう（個人的な偏見です）...と切実に思う今日この頃です。みなさんもまずインストールしたらフォントを Consolas (別に MS ゴシックではない見やすいフォントならなんでも）にすることをお勧めします♪ （注意:あくまで私の個人的な偏見です） 前提として 拡張機能 とは？って話ですが、 今回のテーマである 拡張機能 は、Visual Studio 自体の機能を拡張

2019年4月に Bot Framework v4 Template for QnA Maker が更新され、QnA Maker と Bot Service を使ったチャットボットをサクッと作れるようになりました。試してみます。 リリースされたばかりで多少の罠とか縄とかありますが、そのうち改善されるでしょう。 目次は以下です。 QnA Maker の作成 Azure Portal で QnA Maker のインスタンスを作成 QnA のポータルで QnA の knowledge base を作成を再開 QnA Maker の発行 Azure Bot Service と連携 余談: トラブルシューティング 閑話休題 Bot Service から動作確認 終わりに 今回サクッとできるものは、Bot Service と QnA Maker を使ったチャットボットですが、イメージはこんな感じ。 簡

ここでは、Azure Bot Service を作成し、前回作成した QnA Maker と連携してみます。 Bot Service を QnA のテンプレートで作成した際、回答の精度を示すスコアが特定の 閾値 より低い場合、回答を返さない（正確には「No good match in FAQ.」と返します）仕組みが SDK で実装されています。 その 閾値 の変更方法についても触れます。 Overview 1. QnA Maker の作成（前回） 2. QnA Maker に REST でアクセス（前回） 3. Bot Service の作成（今回） 4. QnA の回答の閾値の変更（今回） 3. Bot Service の作成 今回は、Azure Bot Service の Functions Bot で進めます。Web App Bot の方は、諸事情（現時点では、build.cmd を

以前、Functions で IPアドレスの制限かけれるようにしてって Feedback したのですが、ステータスが Completed にupdateってメールが来てました♪ 自身の Feedback を対応して頂けたので、設定方法 -2018/03版を紹介します。 今回お話しするIPの制限は、ホワイトリストの設定です。つまりアクセス許可したいIPアドレスを登録することで他のIPからアクセスできなくする設定です。 以前のブログ時点では App Service プランでしかIP制限がかけれませんでしたが、従量課金（Consumption）プランでも実現可能となりました。設定方法も Azure Portal に組み込まれたので簡単にできます。 IPアドレス制限の設定 作成した Functions App の プラットフォーム機能 > ネットワーク を開きます。 IP制限の構成 を開きます。

QnA Maker の作成と Bot Service との連携、Bot回答時の閾値の変更についての手順メモです。 登壇資料を作ってる際、話す時間が全然足りないことに気づき、話しきれないのでブログに...。 Overview 1. QnA Maker の作成（今回） 2. QnA Maker に REST でアクセス（今回） 3. Bot Service の作成（次回） 4. QnA の回答の閾値の変更（次回） 1. QnA Maker の作成 QnA Maker(https://qnamaker.ai/) にアクセスします。Sign in してない場合は、Microsoft Account で Sign in します。 Sign in したら、Create new service をクリックして新しいサービスを作成します。 Creating a QnA service という画面に遷移しま

コマンドプロンプトのフォントのデフォルトってなんでMSゴシックなんですかね。 完全に個人的な主観ですが、MSゴシックは汚すぎて見てるだけでイライラする病を患っているのでデフォでMSゴシックまじ無理... ということで、コマンドプロンプトのフォントを変更する際のメモです。環境は、 Windows 10 です。 今月surface pro4 をリカバリーしたり、今日surfacebook2を買ったときにどーやるんだっけ？とググるはめになったので、もう自分でメモしておこうと思いました。 フォント追加したりレジストリーいじったりなので、もし参考にされる方がいましたら自己責任でお願いします（ブログの記事は全部そうでしょうけど...念のためご注意くださいね♪）。 フォントをインストール 今回は、Ricty Diminished を使いますので、リンク先のGitHubから zip をダウンロードします。

Anaconda で Python の環境を構築し、Visual Studio Code ( VS Code ) でデバッグするまでの環境構築メモです。 仮想環境の切替も簡単でいい感じです。 Visual Studio Code Advent Calendar 2017 の最終日です♪ 今回の利用環境は以下です。 Windows 10 (Fall Creators Update） VS Code (v1.18.1) Anaconda 5.0.1 (Python 3.6 version) - 64bit Overview 1. Python のセットアップ 2. 環境変数の設定 3. VS Code のセットアップ 4. デバッグ 5. ターミナルの設定 6. Lint や インテリセンス、フォーマットの設定 1. Python のセットアップ Anaconda のインストール Anacon

12/13に LUIS がGeneral Availability (GA、正式に一般提供の開始）されポータルもかなり変わったので、改めて入門ネタを書いてみました。 LUIS （Language Understanding Intelligent Service）とは Microsoft Azure の Cognitive Services の 自然言語処理のサービスの一つで、概要は後述の 1. 事前準備 > LUIS を使う前の予備知識 に記載してます♪。 Overview 1. 事前準備（今回） 2. LUIS App の構築（今回） 3. Features / PreBuild Entity の活用（次回） 4. バージョン管理 / 共同編集 / 公開（次回） 元々は12/7に書いた記事ですが、12/13の LUIS の GA でポータルが大幅に更新されたため書き直してます....

Windows で node_modules を 削除 したいとき、ファイルパスが長すぎて削除できないとかありますよね。 2016年8月に公開された Windows 10 Anniversary Update で、260文字のファイルパスの制限を解除できるようになりました。 この制限解除で普通に rm のコマンドだけでファイルが削除できます。 （今更ですが）その方法のメモです。 （この更新がある前だと rimraf 使って削除してましたが...） 環境 Windows 10 Pro　(Enterpriseも手順は一緒）のAnniversary Update以降 Windows の設定を変更するということもあり、ここを参考にしていただいて設定を変更する場合は、自己責任でお願いします♪ なお、Home エディションは変更方法が異なるそうで、最後にさらっと書いてます。 手順 Windowsのボタ

AWS Lambda を C# で、.NET Core 1.0、.NET Standard 1.6 を使って実装する際のメモです。 （2017/9月時点での話＝.NET Core 1.0しかサポートしてない時点） Overview 1 開発環境の準備 2 .NET Core 1.0 対応の .NET Standard 1.6 のクラスライブラリの作成 3 簡易なクラスライブラリー実装 4 Console プロジェクトの作成 （その2） 5 Autofac の実装（その2） 6 AWS Labmda プロジェクトの作成 （その2） 7 AWS Labmda の環境変数を読み込む 8 AWS API Gateway から Lambda - プロキシ統合 の使用とか 9 AWS Lambda から AWS Lambda の呼び出し 10 AWS Lambda から CloudWatch Even

2016年11月15日に、Bot Framework のサーバーレス版、Azure Bot Serviceが発表されたので、2016年11月16日時点での情報をざっくり概要をまとめました。 Azure Bot Serviceとは Bot Framework と、先日GAされたサーバーレスの Azure Functions で構成されたサービスです（現時点ではプレビュー版）。 Azureのポータル上のエディターだけで（C# またはNode.jsを使って）ボットを作り、すぐ動かすことができます。Chatのエミュレーターも統合されているので、動作チェックもすぐできます。 Bot Frameworkだけで開発するとき同様、各種サービス（Skype, Slack, Facebook Messenger, Kik, Office 365 mailやText/SMS,などなど）と連携することができます。

2018-6追記: 2018年5月版の情報を以下のブログで更新してます。 beachside.hatenablog.com Video Indexer (2017年5月時点ではpreview)は、動画をアップロードするだけでAI技術を使って様々な分析をしてくれるサービスです。動画の翻訳して字幕を表示するくらいならすぐできます♪ Overview ざっくりな機能を説明すると、動画をアップロードしたら、話した言葉をテキスト化して8言語に翻訳して字幕を付けてくれたり、人を認識して誰がどの時間軸で出ているかを判断してくる等の分析をします。それを検索して動画のシーンまで飛んでくれるとか便利機能モリモリ、それがVideo Indexerです。 ポータルのサイトからサクサクと利用することもできますし、RESTのAPIもあるのでシステムに組み込むこともできます。 1. 機能概要 2. Video Inde

2018/3 更新： 機能が追加されたので、以下を参照ください♪ beachside.hatenablog.com （↓↓↓ 以下は古い情報です！ ↓↓↓） 2017年4月の現時点では「従量課金プラン」ではできないです。 「AppServiceプラン」でやる必要があります。むむ。 今回はこの方法の手順メモです。 ガチなエンタープライズ系で予算潤沢なら、高機能で料金もお高い API Management か ASE でやればいいんでしょうね。 Overview Function App作って、KuduのSite Extension使ってIPアドレス制限をかけます。動作確認は、RESTクライアントのツール「Postman」を使いました。 1. Function App の作成 2. IP制限をかける 3. 動作確認 1. Function App の作成 検証で使ったものをサクッと削除できるよ

Cognitive Servicesの各種APIをコールする際、認証が必要となります。認証に必要なAPIのキーの取得からC#による認証処理のお話です。 認証方法はAPIによって異なります。 今回は、https://api.cognitive.microsoft.com/sts/v1.0/issueTokenから認証のためのトークンを取得する方法です。 現時点で利用しているAPIは以下などがあります。 Translator Text API 全般 （音声の翻訳、テキストの翻訳をするAPI群） Bing Speech API 全般 （話し手の認識、テキスト⇔音声の変換をする等のAPI群） その他の使いたAPIの認証方法は、事前にCognitive Services | Microsoft Azureの API　Reference をみて確認しましょう。 Overview 今回まとめたのは以下で

2024-07-08 GitHub 更新情報まとめ: 2024年06月編 GitHub GitHub Actions GitHub Copilot GitHub Advanced Security 6月がもう終わってしまい2024年も後半戦ですか。GitHub の更新情報2024年6月編、自分用メモです。 全般 GitHub Desktop 3.4 – Reset to Commit and Accessibility Settings (2024-6-3) Code security configurations can now be enforced (2024-6-6) Reposit… 2024-07-03 Prompt Flow で環境変数やシークレットを利用する Prompt Flow Azure Prompt Flow で Python のコードを実行する際、環境変数やシーク

2017-12更新：2017年12月版を書きました♪ LUIS 入門（Cognitive Services - 2017年12月版 - 1/2） - BEACHSIDE BLOG Microsoft Cognitive Services の中で、自然言語理解のAPI、LUIS(Language Understanding Intelligent Service) を試してみましょう（2016-11-20時点）。 料金については、検証程度ならだいたい無料でできると思いますが、こちらで事前に確認をしておきましょう。 Overview LUISでできること LUISでできること・できないことを理解し、アプリケーションを作るイメージを作ります。 今回つくるLUISアプリケーションの全体像 今回作るアプリの全体像を説明します。 １. LUISアプリケーションを作る LUISアプリケーションを作ります

2017-12更新：Anaconda と VS Code での環境構築を新たにまとめました。以下の方が新しいです。 beachside.hatenablog.com Visual Studio Code(VS Code)でPythonをデバッグ実行する環境構築する際のメモです。 NumPy, SciPy, Matplotlibを使って機械学習用に環境作ろうとしています。 > Overview 作業の全体像は以下です。 1. 必要なものをダウンロード＆インストール 2. VS Codeの環境設定 3. コーディング＆デバッグ ここら辺を参考にしています。 code.visualstudio.com > Environment Windows10 Visual Studio Code (1.4.0) Python(3.5.1) Enthought Canopy(Express 1.7.4.33