jp-postal-code-api https://github.com/ttskch/jp-postal-code-api 日本の郵便番号から住所のデータを取得できるWeb APIです。 GitHub Pagesを使用して静的なJSONファイルとして配信している ため、可用性が高いのが特徴です。また、オープンソースなのでクライアントワークでも安心してご使用いただけます。もしリポジトリの永続性や GitHub Pagesの利用制限 が心配な場合は、ご自由にフォークしてご利用ください。 日本郵便によって公開されているデータ を元に住所データのJSONファイルを生成して配信しています。JSONファイルには日本語表記・カナ表記・英語表記の住所データが含まれています。ただし、以下の注意事項があります。 大口事業所個別番号の住所データは以下のように出力されます（元データ の内容がそうであるため）
OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか？ さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるということで、「実はこれいい感じのOCRとして使えるんじゃね？」って思っちゃったわけです。 ということで、今回はChatGPT-4oを使ってOCRを使うとどんなもんなのかやってみたいと思います。 やりたいこと やってみる とりあえずやってみる 請求書 名刺 参考文献 感想 やりたいこと 今回やりたいことはOCRです。早い話が画像ファイルを突っ込んでテキストを読み取りたいって感じです。 ただ、当たり前のようにOCRって言葉を使用していますがOCRって結構奥が深いです。 mediadrive.jp 単純に画像から文字を見つけて対応するテ
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ブログの文章やドキュメント作成など、さまざまなシーンで使われる記法に「マークダウン記法」があります。文字修飾の簡単さや読みやすさから使うタイミングは多々あると思いますが、みなさんは快適にマークダウンを書けていますか？ 筆者はVS Codeでドキュメントをマークダウンで書くことが多く、表の作成・編集やプレビュー表示など、めんどくさい・見づらい・使いづらいと思うことがあります。どうにか快適に書けないかと思いさまざまな拡張機能や設定を試しながら業務を行ってきました。 この記事では、筆者が試した拡張機能やVS Codeの設定の中で便利だったものを紹介します。①から⑥まではすべて無料で利用できるので気軽に試してみてください！ ①マークダウンの表をエクセルからコピペできる拡張機能 VS Codeでの表の作成に重宝しているのが「Excel to Markdown table」という拡張機能です。エクセル
Googleに存在するコードを読みやすく保守しやすい形に保つ取り組みを行うグループ「Code Health」が、「DRYを早まって適用しないこと」と題した記事を公開しました。 Google Testing Blog: Don't DRY Your Code Prematurely https://testing.googleblog.com/2024/05/dont-dry-your-code-prematurely.html DRYは「Don't Repeat Yourself」の略称で、コードを重複させないことを重視する考え方です。重複するコードが存在していると、特定の機能を変更しようとした時に同じ機能を持つ部分を全て探して同時に変更する必要があり、見落としやミスが発生する危険性が高まります。一方、コードの重複を防げていれば一カ所だけを変更すればOKというわけ。 一見DRYを厳しく適用
TSKaigi 2024 ref: https://tskaigi.org/talks/tockn
TotT 98 GTAC 61 James Whittaker 42 Misko Hevery 32 Anthony Vallone 27 Code Health 27 Patrick Copeland 23 Jobs 18 Andrew Trenk 12 C++ 11 Patrik Höglund 8 JavaScript 7 Allen Hutchison 6 George Pirocanac 6 Zhanyong Wan 6 Harry Robinson 5 Java 5 Julian Harty 5 Alberto Savoia 4 Ben Yu 4 Erik Kuefler 4 Philip Zembrod 4 Shyam Seshadri 4 Adam Bender 3 Chrome 3 Dillon Bly 3 John Thomas 3 Lesley Katzen 3 Ma
米Microsoftが支援する仏Mistral AIは5月29日（現地時間）、同社としては初のコーディング向け生成AIモデル「Codestral」を発表した。 コード生成タスクを明示的に設計されたオープンウェイト（モデルの重みを公開している）の生成AIモデルで、HuggingFaceからダウンロードし、MistralのAPIプラットフォームを通じて利用できる。 Python、Java、C、C++、JavaScript、Bashを含む80以上のプログラミング言語の多様なデータセットでトレーニングされている。また、SwiftやFortranでも「優れた性能を発揮する」という。 3万2000トークンのコンテキストウィンドウを持つ220億パラメータモデル。コード生成の長期評価のRepoBenchでは、競合する米MetaのCode Llama（4000／700億）や中国DeepSeekのDeepSe
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無料で商用にも使える日本の郵便番号APIをリリースしました
GPT-4oをOCRとして使う - Re:ゼロから始めるML生活
VS Codeでマークダウンを快適に書きたい！ オススメの拡張機能と設定6選 - ICS MEDIA
「コードに早まってDRY原則を適用しないこと」とGoogleが呼びかけ
Prisma ORMを2年運用して培ったノウハウを共有する
Microsoft、「AI Toolkit for VS Code」を発表／既存の「Windows AI Studio」をクロスプラットフォーム拡充、発展させる
Don't DRY Your Code Prematurely
Mistral AI、コーディング用生成AIモデル「Codestral」リリース