An interactive Git visualization tool to educate and challenge!
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Example Gallery# This gallery contains a collection of best practice code snippets together with their corresponding video/image output, illustrating different functionalities all across the library. These are all under the MIT license, so feel free to copy & paste them to your projects. Enjoy this taste of Manim! Tip This gallery is not the only place in our documentation where you can see explic
はじめに この記事では、Streamlitの概要を説明し、Streamlitを使ってデータ分析Webアプリを実際に開発する中でStreamlitの機能をいろいろと紹介していきます。最終的に以下のようなApacheやTomcatなどのアクセスログを解析するWebアプリをつくります。 Streamlitとは Streamlitは、Pythonで実装されたオープンソースのWebアプリケーションのフレームワークであり、機械学習やデータサイエンス向けのグラフィカルなWebアプリを簡単に作成して全世界に公開(クラウドサービスにデプロイ)できます。 主な特徴 Pythonのみで実装可能(HTMLやCSS、JavaScriptなどフロントエンドのコードを書かなくていい) 豊富なウィジェットが利用可能 Google ColabやJypter Notebookで作成したPythonのコードがほぼそのまま利用で
本日は、2023 年中に紹介したフリーソフト の中から 特に感動した・気に入った というものを、22 個 ピックアップして紹介しようと思います。 2022年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2021年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2020年、特に感動した・気に入った フリーソフト / ウェブサービス パスワード管理 動画キャプチャー、OCR RSS リーダー 動画 音楽 画像 5 ちゃんねる リモートコントロール 絵文字入力 翻訳 アプリ管理 マウス操作視覚化 ファイル共有 生成 AI パスワード管理 KeePassXC KeePassXC クロスプラットフォームに対応した高機能パスワードマネージャーです。 ウェブサイトのユーザー ID / パスワード / メモ をはじめ、重要な個人情報等を暗号化されたデータベースに保管しておけるようにしてくれます。 定番のパスワードマ
(『IT Text 自然語処理の基礎』より) 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
#if defined(ARDUINO_M5Stick_C) M5.begin(true, true, true); #elif defined(ARDUINO_M5Stack_ATOM) M5.begin(true, true, false); #elif defined(ARDUINO_M5STACK_FIRE) M5.begin(true, true, true, true); #elif defined(ARDUINO_M5STACK_Core2) M5.begin(true, true, true, true); #elif defined(ARDUINO_ESP32C3_DEV) Serial.begin(115200); #elif defined(ARDUINO_ESP32C3U_DEV) Serial.begin(115200); #elif defined(ARDUIN
M5Stackに手持ちのセンサー全種を接続してAzure IoT Hubに測定値を送信してみた。BME280 / SGP30 / SCD30 / ENV3 unit / SCD41をM5Stackにつないだ。 手持ちセンサー全部盛りの欲張りセットで測定値をAzure IoTに送信しようと思う。 そこで CO2センサー(SCD30)を接続したM5Stackで測定値を記録して毎週の変化をグラフで見てみる。 のときに書いたソフトウェアを BME280 / SGP30 / SCD30 / ENV.III unit / SCD41に対応するようにほぼ全部書き換えた。 用意するものM5Stack Core2 for AWSを用意できればそれを使えばいいと思うよ。 あのとき売り切れだったからM5Stack Core2とM5GO Bottom2を組み合わせただけなので。 M5Stack Core2 IoT
2023-08-11: RHEL系VMの起動エラーの対応について追記 新しく購入したMINISFORUM NAB6に自宅検証マシンとして仮想化プラットフォームのProxmox VEをセットアップしたのでその記録。 上に乗せてるのはサイズ比較用キーボードのキートップストラップ。 🤡 Proxmox Virtual Environment インストール ログイン apt設定 NAS設定(NFS) 内蔵ストレージ追加 VM作成おためし (RHEL9) ESXiからVMをインポート NetworkManager (Fedora) interfaces (Debian) netplan (Ubuntu) ドキュメント サイズ感(おまけ) 🤡 先日ふと見つけた小型PCが良さそうと思ったら、意外と周りでみんな購入してたみたいなので便乗して購入。 デバイスそのものはレビュー記事があるのでそちら参照。
前置き 前回この記事を書いた者です。意外と需要があったようで正直驚きました。 現在は本格的にFletを使った業務アプリの開発に取り組んでいるのですが、今回はそこで得た技術的知見を共有したいと思います。 したがって、前回の記事の10倍位は中身に踏み込んだ話になります。 基本的な資料は他の方がQiita等に記事を上げていますのでそちらをご参考に。 Fletが如何ほどの物なのか知りたい方は是非最後までご覧ください。 経緯 詳細は先ほどの記事に書いておりますが、 事の発端は、業務効率化の一環で「業務の自動実行」ができるアプリを開発しようと考えたところから始まります。 自動化できる部分はPythonで自動化し、出来なかった部分はアプリ上(GUI上)で業務支援ができるようにしたかったのです。 GUI部分をC#(WPF)やJavaScript(Electron)を使用して実装する事も考えましたが、チーム
今回は出荷時の設定そのままで使用できます。 BXM055に比べてジャンパがさらに小さいです。 目視だとJP4,JP5がオープンのように見えますが、ジャンパの間に凸があり、しっかりショートしてます。(写真の左下にジャンパがあるのが見えるでしょうか。必要に応じてここをはんだでブリッジします。) 動作確認 下記のサイトが参考になります。まずはプロセシングでうさぎを回しましょう。 ホームメードガービッジ:モーションセンサ BNO055 モジュールの動作確認 上記の補足としまして、現在はAdafruit_BNO055ライブラリは、ArduinoIDEのライブラリ管理より「BNO055」を検索してインストールすることができます。 動かない時! 接触不良が多いにあり得ます。接点に対してなかなかセンシティブなようです。 ブレッドボードにしっかり刺さっていても内部的に接触不良を起こしている場合や、ジャンパワ
各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく
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