※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？ 元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？ 元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？ 元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 2024年5月22日 工学院大学附属中学校・高等学校 校長 中野 由章 芝浦工業大学大学院工学研究科修了（電気工学専攻）。日本アイ・ビー・エム大和研究所を経て、1993年から教職の道へ。三重県立尾鷲工業高等学校や大阪電気通信大学など、多様な機関で教鞭を執り、教育と情報科学を専門分野として研究を重ねる。2021年より現職。情報処理学会の初等中等教育委員会委員長も務める。愛称は、日本IBM時代に同僚に付けられた「ジョニー」。明確な由来はない。 工学院大学附属中学校・高等学校 高校における情報教育のあり方が、大きく変わろうとしています。20
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify
PCを使っていると、過去の操作内容やブラウザで閲覧していた情報を思い出したくなるタイミングが頻繁に発生します。そんな時に役立ちそうなPC操作記録アプリ「Windrecorder」がオープンソースで開発されています。 GitHub - yuka-friends/Windrecorder: Windrecorder is a memory search app by records everything on your screen in small size, to let you rewind what you have seen, query through OCR text or image description, and get activity statistics. https://github.com/yuka-friends/Windrecorder I made an o
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
Pythonのパッケージ・プロジェクト管理ツールはまだ乱立状態にあって、どれを使えばいいのかわからないから慣れたpyenv+pipを使おうという判断をする人がいるかもしれない。その判断自体は別に否定しないけれども、初心者に教える時にpyenvを教えるのはもうそろそろやめてほしい。 Pythonをソースからビルドするので、コンパイラや依存ライブラリを事前に揃えないといけない。依存ライブラリが足りないと中途半端なPython環境もできうる。 デフォルトで最適化オプション(PGO+LTO)が付いてないので、最適化ビルドしたPythonより~5%程度遅い Windowsで使えない Rye, pdm, Hatch などは python-build-standalone と呼ばれるビルド済みPythonをインストールする機能があるので、これらの欠点が存在しない。 Pythonをインストールするところま
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
概要 pythonでテストコードを書くときがありますが、（筆者のように）超初心者からすると難しい用語や書き方がたくさん並んでいてハードルが高いです。 テストコードの入口となる最低限（最低限過ぎるかもしれませんが）の書き方を備忘を兼ねて書きます。 pythonでのテストコードを書く時のライブラリの種類 筆者が簡単に調べたところ、2つのライブラリがよく使われているようです。 unittest : python標準ライブラリ。インストールが必要ない。pytestと比較すると、柔軟なテストケースを書きづらい。 pytest : サードパーティ製のライブラリ。インストールの必要がある。柔軟なテストケースが書ける。pythonのテストコードを書く時のデファクトスタンダートになりつつある模様（これが本当かは確認していないですが、そういう記述を見かけることが多かったです）。 筆者個人としては、以下の3つの
統計学で用いる行列演算の小技 - Qiita
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，統計学（特に多変量解析）で多く出てくる行列演算の小技集を，線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します． 転置に関する公式 行列の転置とは，$(i,j)$要素を$(j,i)$要素に入れ替えることです．$m$行$n$列の行列$A$の$(i,j)$要素を$a_{ij} \ (i=1,\dots,m; j=1,\dots,n)$とすると，$A$を転置した$n$行$m$列の行列$A^\top$の$(j,i)$要素が$a_{ij}$となります．また，自明ですが，転置行列の転置は元の行列になります．すなわち，$(A^\top)^\top = A$です． 行列の和の転置 行列$A$と$B$の和の転置は，転置行列の和です．つまり， が成り立ちます． 行列の積の転置 次に，行列$A$と$B$の積$AB$の転置としては，以下の公式が成り立
はじめに PythonのDockerfileを作成する際、ネット上で適切な情報が見つからず、試行錯誤することがあります。そこで、ここでまとめてみます。 完成品 # 開発用ステージ FROM python:3.11-bullseye AS developer ENV PYTHONUNBUFFERED=1 WORKDIR /app RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ bash=5.1-2+deb11u1 \ && apt-get -y clean \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* COPY requirements.txt ./ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . # ビルド用ス
前置き こんにちは。データエンジニアの山口歩夢です！ この度、技術書典16に向けて、Streamlitの入門書を執筆しました。 StreamlitはPythonで書かれたOSSのフレームワークで、こちらを使用することでWEB開発の知識がなくても非常に簡単にアプリケーションの作成をすることができます。 日本語の情報がまだ少なく、英語のドキュメントや記事で情報を集める必要がある中で、多くの方々に魅力を伝えたいと考え、今回執筆に至りました。 ※下記のリンクで電子版を販売開始しました！ 謝辞 今回、こちらの技術書の作成にあたって、 Snowflake Superheroesの小宮山さん(@kommy_jp)に内容のレビューや表紙の絵の作成をしていただきました。 誠にありがとうございます 小宮山さんのSnowflakeについての著書はこちらです！ コンテンツの内容 簡単にどんな内容を書いたのか解説さ
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pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
GIMPで画像生成AIを使えるようにしてNPUでの処理も可能にするOpenVINOプラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」レビュー
Intel製CPU搭載を搭載したPCでGPUなしでもStable Diffusionを用いた画像生成を可能にするGIMP用プラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」がGitHubに公開されています。特徴的なのは、AIの演算処理に特化したプロセッサ「NPU」に対応しており、NPUを使った画像生成が可能だという点。ちょうどNPUを搭載したXPS 13とXPS 14をDellから借りていたので、導入から実際に使うところまでをまとめてみました。 GitHub - intel/openvino-ai-plugins-gimp: GIMP AI plugins with OpenVINO Backend https://github.com/intel/openvino-ai-plugins-gimp/tree/main ◆目次 1：導入方法 2：使い方 ◆1：導入方法 使
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
making-the-most-of-local-llms.ipynb Sorry, something went wrong. Reload? Sorry, we cannot display this file. Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
採択されるプロポーザルと採択されないプロポーザル 私は去年、PyConJPのプロポーザルの審査員を担当しました。 プロポーザルの審査員とは登壇希望者が提出する登壇内容の予稿、プロポーザルを評価する人のことです。 審査プロセスを理解していないプロポーザルが多く残念に感じたため、PyConの審査を通過するプロポーザルの書き方を講座をレクチャーします。 3つの背景と3要件 プロポーザルを通すには3つの背景とそこから導き出される3要件を遵守した上でプロポーザルを書くことが必要です。 3つの背景は以下です。 基本的にイベント運営者の身内以外は採択されない イベント運営者、およびレビュー審査員はPythonの経験がない プロポーザルは中身を読まれずに審査される 上の背景条件により『一般枠』で採択されるプロポーザルが備えてなければならないのは以下の3要件です。 採択されるジャンルを選ぶ Python、I
ゼロからはじめるPython(117) ブラウザとPythonが合体したデスクトップ開発ライブラリ「pywebview」を使ってみよう
今回紹介するのは、PythonとWebブラウザコンポーネントを利用してデスクトップアプリを開発できる「pywebview」だ。Webブラウザの持つ高い表現力にPythonの豊富な機能を組み合わせることができる点が便利だ。 pywebviewを使うとPythonからブラウザコンポーネントを操作できる ブラウザの表現力をPythonに組み合わせたアプリを作ろう Pythonでちょっとしたデスクトップアプリを作りたい場面というのは、意外と多いものだ。ファイルを選択したり、オプションを選んだり、エディタにメッセージを入力してもらうなど、簡単なUIが必要なだけであれば、先日紹介したTkEasyGUIでも十分だろう。 しかし、もっと画面表示を凝ったものにしたい場合には、Webアプリにして、画面入出力にブラウザを利用することも多い。この場合、FlaskなどのWebフレームワークを利用する。この方法であれ
なぜ今、大人もプログラミングを学ぶべきか？〜Pythonを用いたブロックプログラミング体験 - paiza times
＜この記事の著者＞ 上田茂雄（ueponx） - Tech Team Journal IoTと電子工作に情熱を持ち、プログラミングと最新のガジェットを好む。新しい技術を学びながら実践的なプロジェクトに取り組んでいる。技術を磨き、常に新たな挑戦。 この記事ではこれまでプログラミングの学習を行ったことのない初心者に向け、非常にハードルの低いブロックプログラミングの体験を通してプログラミングの初歩を体験する内容となります。 【目次】 なぜ今、大人もプログラミングを学ぶべきか？ 1. テクノロジーに対する理解が深まる 2. 問題解決スキルの向上 3. コミュニケーションスキルの向上 4. 職業の選択肢が広がる EduBlocksとPython：初心者に易しい最初の一歩 EduBlocksの概要：ブロックベースのプログラミングとは？ 初めてのEduBlocksプログラム：シンプルな例で理解する 実践
はじめに 前提 ある日のこと ググってみる botocore、boto3 のバージョンを確認してみる 徐々に核心に なぜバージョン競合が発生するのか 原因まとめ 対応 おわりに はじめに サーバーワークスの宮本です。今回は本番運用していた AWS Lambda 関数が何も変更していないのに突然動かなくなった話を共有します。一見すると信じられない話ですが、最後までお読みいただけると幸いです。 前提 対象の Lambda 関数に関する基本情報（今回の話に関係ある部分のみ）は以下の通りです。 2023/01 に初回デプロイし、運用を続けていた ランタイムは Python3.9 依存ライブラリは Lambda Layer にまとめている 月に数回動かすようなバッチ処理 ある日のこと 4月某日のことです。当該 Lambda の実行でエラーが発生したことが通知されました。以下はエラー内容の抜粋です。
Pythonのように書けてGPU上で並列処理できる新プログラミング言語「Bend」、2D画像→3Dを高精度生成するGoogle「CAT3D」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第47回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ GPU上でネイティブ動作する並列処理が可能な新プログラミング言語「Bend」とランタイムシステム「HVM2」 2D画像から3Dコンテンツを生成する「CAT3D」をGoogleが開発 大規模言語モデルは追加学習や新知識で幻覚生成が増加。Googleなどが調査 画像とテキストを使った長文生成が得意なAIモデル「Chameleon」をMetaが開発 Transformerを超える「Mamba」は視覚認識タスクに必要か？ 開発した「MambaOut」モデルで検証 GPU上でネイティブ動作する並列
こんにちは、横須賀市生成AI推進チームのM田です。 横須賀市がChatGPTを全庁利用を始めて1年経ちましたが、現在、いよいよ市民向けのAIサービスの実現に向けて相談AIチャットボットの実証実験をはじめたところです。 既に多くの人から話しかけてもらっていて、想定したよりも多くのアクセスがあったため一時停止するトラブルもありました…。 （現在は動いています） 今回は、この「ニャンぺい」を公開するにあたって、内部で行うテストをChatGPT（GPT-4o）とPythonプログラムを使って超効率化したよ、という話です。 AIチャットボットのテストAIチャットボットを作るにあたって、チャットボットの挙動（望んだ返答をしているか）のチェックをするテストは欠かせません。 テストは、まず複数のシナリオを作り、チャットボットへ質問し、回答を採点します。そして、採点結果をもとにチャットボットを修正して、再度
Python命名規則の基本
はじめに Pythonの命名規則は、コードの可読性を高めるために非常に重要です。 実はPeP8というPythonのスタイルガイドには、命名規則に関する詳細なガイドラインが記載されています。 本記事では、Pythonの命名規則について、PeP8に基づいてまとめたいと思います。 なぜ命名規則が重要なのか 命名規則(Naming Convention)は、コードの可読性を高めるために非常に重要です。 最も重要なのは一貫性(Consistency)で、コードが一貫性のある命名規則に従っていると、変数や関数の目的が明確になり、コードの理解が容易になります。 また、命名規則に従っていると、他の開発者がコードを読んだり、メンテナンスしたりする際にも、迷うことなく作業を進られるため、作業効率UPにもつながります。 Pythonの命名規則のタイプ Pythonの命名規則には、大きく分けて以下の4つのタイプが
ドワンゴのN予備校という教育サービスでプログラミング講師をしている @sifue といいます。N高等学校/S高等学校のプログラミング講師もしており、学内のツール開発や運用などもしたりしています。 最近は生成AIが流行ったこともあって、Pythonだったり、UIが必要なものはどうしてもTypeScriptとReactで実装することも多いのですが、久しぶりにScalaを使っての開発をしてみました。 自身は、Scalaでの開発はニコニコ生放送のサービスを開発するときに使っていた他、N予備校内で提供している大規模Webアプリの教材やドワンゴが当初作成していたScalaテキストの作成などにも関わらせてもらいました。 その当時のScalaは2.12であったわけなのですが、その後2.13が出て、さらに今はScala3系になって3.3.1までバージョンが進み、開発環境が変わってすごく使い勝手がよくなったと
NumPy 2.0、6/16にリリース ―初のメジャーバージョンアップでABI、APIに大幅な変更 Pythonの代表的な学術計算ライブラリNumPyの初のメジャーバージョンアップとなる「NumPy 2.0」のリリース日が、2024年6月16日となることが発表された。 NumPy 2.0 release date: June 16 -News-NumPy NumPyはPythonで数値計算を行うためのライブラリ。NumPyプロジェクトにより、修正BSDライセンスの元で開発されているオープンソースソフトウェアである。低レベルから高度なものまでさまざまな計算に対応し、高いパフォーマンスを発揮することから、近年のAI、機械学習の発展において欠かせないモジュールとなっている。 NumPy 2.0は2006年以来の最初のメジャーリリースとなり、数多くの新機能と大幅なパフォーマンスアップが盛り
1. 2024年5月時点ではReflexの情報は少ない PythonをコーディングするだけでWebアプリを作ることができるライブラリReflex。以下の記事をみて、記事を投稿してくださる人も増えてきました。 ちなみに、21万Viewまでいったので、少しはReflexを知ってもらうきっかけになったのかなと思います。 それにしても、まだまだ情報は少ないです。海外サイトも少ないのですが、日本語サイトはもっと少ないです。 2. 公式ドキュメントは画面に関する内容は充実している 公式ドキュメントが比較的充実しています。 画面を作るだけであれば、公式の「Learn」を一通り読めば作れるようになると思います。 ちなみに、公式の左メニューのスクロールがスマホなら指でスワイプすればいいのですが、PCだとマウスのホイールを使わないと下にいかないように思います。スクロールバーがあればいいのにと最初は思いました。
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Lately I’ve been messing around with Python 3.12, discovering new features around typing and pattern matching. Combined with dataclasses, they provide support for a style of programming that I’ve employed in Kotlin and Typescript at work. That style in turn is based on what I’d do in OCaml or Haskell, like modelling data with algebraic data types. However, the more advanced concepts from Haskell —
データサイエンティストの書くコードは汚い あなたはデータサイエンティストでしょうか？この記事ではデータサイエンティストが学んでおくべきソフトウェア開発技法のうち、筆者が特に重要と考えることについて実践的に学んでいきます。 あなたがデータサイエンティストという肩書きで働いている場合、あなたが書いているコードは汚い可能性が高いでしょう。どう汚いかというと、ソフトウェアエンジニアにコードをそのまま渡し、ソフトウェアやシステムに組み込んでくれと頼んだ場合、まず間違いなく嫌な顔をされます。ソフトウェアエンジニアからデータサイエンティストに転向した人は大丈夫でしょう。この記事で学ぶことはありません。 データサイエンティストという職業は、Pythonをゴリゴリと書くエンジニアっぽい人もいれば、BIツール等を駆使するコンサルタントっぽい人もいると思います。この記事では、前者のエンジニアっぽいデータサイエン
G-gen の神谷です。今回、Gemini 1.5 Pro を活用して、ビジネス心理テストであるストレングスファインダーで自身の強みを分析し、AI によるマネジメントやメンタリングが可能か、試してみました。本記事では、その取り組みの詳細をご紹介します。 ストレングスファインダーとは Strength Mentor Bot の作成 Gemini 1.5 Pro を使った実装 34の資質を JSON 形式で抽出 BigQuery への保存と分析 チームビルディングへの応用 ストレングスファインダーとは まず、ストレングスファインダーについて説明します。 ストレングスファインダーは、個人の強みを特定し、それを活かすための評価ツールです。クリフトンという心理学者によって開発され、現在はギャラップ社が提供しています。 34の資質（強み）を測定し、個人の弱みではなく強みに焦点を当てることで、より良いパ
はじめに PythonでHTTPリクエストを大量に非同期で投げる方法を探していました。requestモジュールはどうも対応していない様子なので、aiohttpを使うしかないのか…？と諦めていたところ、どうやらHTTPXが良さそうなので、試してみました。 What's HTTPX? HTTPXはDjango REST frameworkや、Starlette、Uvicornと同様に管理しているEncode社が管理しているプロダクトのようです。 HTTPX is a fully featured HTTP client library for Python 3. It includes an integrated command line client, has support for both HTTP/1.1 and HTTP/2, and provides both sync and a
A 100x speedup with unsafe Python
We're going to speed up some numpy code by 100x using "unsafe Python." Which is not quite the same as unsafe Rust, but it's a bit similar, and I'm not sure what else to call it... you'll see. It's not something you'd use in most Python code, but it's handy on occasion, and I think it shows "the nature of Python” from an interesting angle. So let's say you use pygame to write a simple game in Pytho
概要 最近の記事を見ると、Zero-Shotで時系列予測ができるTimesFMと呼ばれるものが公開されていました。 Githubのリポジトリはこちら： 時系列予測というとベイズなどを用いて泥臭いことをやったりしないとですが、こちらはtransformerのデコーダ部分のみを用いてGoogle TrendsやWikipedia Pageviewなどの膨大なデータ(100 billion time point)で学習を実施したものを公開されています。パラメータも200Mで、GPT-3やLLama-2などと比較すると軽量なモデルであり、チューニングすることなく高度な予測をすることが可能であると書かれています。 時系列予測と言われるとベイズなどが浮かんできますが、面倒臭いのでサクッと予測できるのは比較対象としても悪くない気もしています。今回は、国内企業物価指数] 総平均（前年比）の2000年から2
そのほかのオプションは、以下の公式サイトを参照してください。 hatch test Reference - Hatch Hatchではカバレッジの計測もデフォルトでサポートされています。coverageが利用されています。 $ hatch test -py 3.11 -c ───────────────────────────── hatch-test.py3.11 ───────────────────────────── ============================ test session starts ============================ platform darwin -- Python 3.11.2, pytest-8.2.0, pluggy-1.5.0 rootdir: /Users/gihyo/dev/gihyo-python-monthly
PythonとGoogle Cloud, Spreadsheetで「自分のためのスポーツ観戦DX」をプロダクト化して実現した話. - Lean Baseball
プログラミングとプロダクト作りは楽しいよ, っていう「個人開発ネタ」の話です. スポーツ観戦, 具体的には野球のデータ分析DX（Digital transformation）*1を実現しました. 記事の前半はプロダクト企画とアーキテクチャ, 後半はDash（Python）を使ったマルチページ・データ・アプリケーション開発の話となります. TL;DR SpreadsheetとPythonのアプリケーションでいつでもメジャーリーガー（全選手）のパフォーマンスを好きな条件で可視化できるようにしたら野球が面白くなりました. https://example.com/batter/ohtani-shohei/2024-03-20/2024-04-28?cache=false みたいなURLを開くと, オオタニサンのパフォーマンス（現地時間2024/4/28までの数字） 以下の成績をいい感じにグラフ・可
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか？（pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured） - Qiita
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか？（pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured）PythonpdfminerPyMuPDFpyPDFUnstructured 現状の LLM は PDF ファイルを直接処理出来ない為、予めなんらかのプレーンテキスト形式に変換する必要があります。 （PDFを読める各チャットアプリも内部的には何らかの手段でプレーンテキスト形式に変換しているはずです） 変換を行ってくれるライブラリは複数存在する為、動作の違いを確認します。 抽出プログラム 抽出する対象のPDFファイルはBedrockユーザーガイドの日本語版を使います。
無料のAI講座・Python・ITパスポート・AWS・品質管理・英文メールなど今後に役立つスキルが身に付く「Udemy」初夏のビッグセールおすすめ講座レビュー
4月は就職や転職、異動などで仕事内容が変わった人も多いはず。新たな仕事をこなしていくうちに、「どんな知識やスキルがこの先必要になってくるのか」や「どんな資格が効果的なのか」がだんだん見えてくるわけですが、動画形式で学べるオンライン学習プラットフォームのUdemyが初夏のビッグセールを行っており、スキルや資格の取得に役立つ対象講座が1講座1300円～という本1冊程度の手ごろな価格で受講できるようになっています。今回は新たな知識をスムーズに吸収できる講座を6つピックアップしてみました。 オンラインコース - いろんなことを、あなたのペースで | Udemy https://www.udemy.com/ ・目次 ◆1：GoogleのGeminiを使ってAIの使い方をマスターできる無料講座 ◆2：IT専門職ではない人にもおすすめな「ITパスポート」資格取得を目指す講座 ◆3：プログラミング言語「P
Type hints are an essential part of modern Python. Type hints are the enabler for clever IDEs, they document the code, and even reduce unit testing needs. Most importantly, type hints make the code more robust and maintainable which are the attributes that every serious project should aim for. At Wolt we have witnessed the benefits of type hints, for example, in a web backend project which has 100
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PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
統計検定®︎準１級は実務で役に立つのか？
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PCの操作をすべて録画＆文字起こしして過去の操作を丸ごと検索可能にするアプリ「Windrecorder」
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【技術書典】「Streamlit データ可視化入門」を執筆しました。 - Qiita
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「ChatGPT」、専門家並みのデータ分析に対応、Pythonのコードを書き、グラフを作成、内容を把握して回答も／OpenAIが近日リリース、「GPT-4o」を活用、OneDrive/Google ドライブのファイルも直接扱える
ローカルLLMはこーやって使うの💢
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