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TwitterAPIが死んだので、Yahoo!リアルタイム検索をPythonでスクレイピングしてツイート数のデータを取得する かつて無料で提供されていたTwitter APIは、イーロン・マスクによる買収などなんやかんやあって有料化されました。有料プランもあるにはありますが、そこそこの価格とそこそこの制限がかかっており、趣味レベルで手を出すのはちょっと憚られる感じのプランになっています。 そこで、TwitterAPIの代替手段として、Yahoo!リアルタイム検索をPythonでスクレイピングすることでツイート推移のデータを取得することにしました。この記事では、その手法(とコード)について書いていこうと思います。 Yahoo!リアルタイム検索とはYahoo!リアルタイム検索は、Yahoo!が提供しているTwitterの検索サービスです。ツイート検索やトレンドなどを確認することができます。とて
CTranslate2はTransformerモデルをCPUやGPUで効率的に動かすライブラリです。 https://github.com/OpenNMT/CTranslate2 CTranslate2の機能のひとつにモデルの量子化があります。INT8で量子化すると雑に必要メモリが半分に。そしてCPUでも動かしやすくなるので、GPUなくてもLLMが試しやすくなります。 まあ、INT8を使うだけだと、モデルの読み込み時のfrom_pretrainedにload_in_8bit=Trueをつければいいのだけど、これがbitsandbytesというライブラリを使ってて、そしてbitsandbytesがWindowsに対応していない。*1 一応、有志がビルドしたDLLを使えば動くのだけど、めんどい。 https://qiita.com/selllous/items/fbaa2c3d2d504e43
📅 Apr 3, 2022 · ☕ 7 min read · 🐶 odanny · 👀... views 記事の概要「かわいいキーキャップをつくりてえな」と思ったので、3Dモデリング→3Dプリントの流れでキーキャップをつくってみました。 DMM.makeで発注した3Dプリントのキーキャップ届いた!角砂糖みたいで良い感じ pic.twitter.com/kkvig4qs1q — odanny🐶 (@dannyso16) December 10, 2021BABA IS WIN macropad!! 良い感じー#BABAISYOU pic.twitter.com/Ji2RycXan3 — odanny🐶 (@dannyso16) December 11, 2021Golden annoying dog #undertale #自作キーボード pic.twitter.com/QBa
プログラミング言語Rubyの国内最大級のカンファレンス「RubyKaigi」。「RubyKaigi 2022」のKeynoteで登壇したのは、「Ruby」開発者のまつもとゆきひろ氏。「Contribute to Ruby」をテーマに、Rubyの歴史・これからについて語りました。全5回。1回目は、Rubyの価値を形作る、Productivity・Community・Joyについて。 オフラインでも開催された「RubyKaigi 2022」 まつもとゆきひろ氏(以下、まつもと):おはようございます。 会場:おはようございます。 まつもと:声が小さい(笑)! (会場笑) まつもと:おはようございます! 会場:(さらに大きく)おはようございます! まつもと:あぁ、いいですね、物理会場は。おはようございます。15分ほど遅れましたけれども、2日目を始めたいと思います。 昨日のカンファレンスはどうでした
EMになる前となった後の話なるべくユーザー依存を減らしてGoogle App ScriptからGitHubAPIを利用するAWS CDKに入門し、AWS費用をSlack通知する処理を書き直したNode.jsのDockerイメージを使ってマルチステージビルドをやってみたFastifyで既存のOpen APIファイルを読み込んでSwagger UIで表示できるようにするOASの内容を元に、Orvalで型やクライアントを生成するNext SEOでmetaタグとJSON-LDの生成を置き換えたexpress+OpenAPIで開発を始める際にいくつか試してみたことモノレポ構成のNext.jsプロジェクトを作成し、VercelにデプロイするNodejsプロジェクトで使用しているGithub Actionsのjobを並列実行するように組み替えて実行時間を短縮したReactで指定位置までのスクロールやスク
なんでこんなのを書いているのか Nimを趣味で使っているのですが、「Nim?なにそれ?」みたいな話を何度もするのが疲れたのでURL投げつければ済むようにしたいからです。 F#を知ってほしいに敬意を。 ※Nim使いの人もマサカリ(というかアドバイス)とかあればください。 ※Nimの概説が面倒なときに参照先として使ってください。 ※medyさんの記事Nimを知ってほしい2022もオススメです。 Nimとは, なぜNimなのか ざっくりと説明すると、 静的型付けで型安全な上にPythonっぽい構文でコード量も少なく済む「効率的、表現力豊か、エレガント」なプログラミング言語です。 コンパイラが優秀すぎて、勝手に最適化して実行バイナリのサイズを小さくしてくれるし速い。 誤解を恐れずに表現するなら「Pythonの皮を被ったC/C++」。 詳細はWikipedia読んだほうがいいです。引用(https:
ITエンジニアは今後どんなプログラミング言語を学びたいと思っているのだろうか。またもう学ぶ必要はないと感じているプログラミング言語は何か。これを探るため、日経 xTECHでは「プログラミング言語実態調査」のアンケートをWebサイト上で実施した。調査では今後スキルを磨きたいプログラミング言語を複数回答で聞いた。 スキルを磨きたい言語の第1位は「Python」だった。回答者440人中321人がPythonを選んだ。実に7割を超える回答者がPythonを学びたいという状況だ。AIブームの到来で有望視するITエンジニアが多いとみられる。 第2位は「JavaScript」(221人)だ。半数以上の回答者がJavaScriptのスキルを磨きたいと答えている。同じくWeb技術である「HTML/CSS」(156人)も第3位に入った。こうしたWeb技術を用いたシステム開発が現場で増えているのだろう。 第4位
Anarchy Golf This is a golf server. You can enjoy short coding here in several languages (115 languages). The purpose of this server is not serious competition. Joke problems are welcomed and you can speak freely about problems and can release spoilers. For serious competition with ranking, enter Code Golf. IRC channel for this golf server: #anagol in freenode. Please feel free to join the channel
pythonでコンパイラを自作してみた。 コンセプトはこんな感じ pythonで実装 (C言語とかじゃなくて) x86_64アセンブラコードを出力 (自作仮想マシン上で動くとかじゃなくて) パーサも自作 (yaccに頼るとかじゃなくて) 実用性はとくに考慮しない (楽しく作って動けばOK) 実装した順に紹介 第一段階 とりあえず動くものを実装 変数宣言や代入や四則演算を実装。パーサも簡単なものなので、ほとんど抽象構文木を手書きしてる感じ。 第二段階 バックエンドを実装 パーサは貧弱なままだけど、配列とか名前空間とか関数呼び出しとかを実装。末尾再帰ぽい機能もオレオレ実装。 第三段階 フロントエンドを実装(完成版) BNF記法で文法を定義し、SLRパーザを実装。 補足(追記) Linux環境、python3系で実行してください。 出力はGNU Assemblerです。 また、ソースコードも少し
Nim (旧称Nimrod[6]) とは命令型、マルチパラダイム、コンパイル言語という特徴を持つプログラミング言語[7]であり、アンドレアス・ランプフにより設計・開発された。Nimは「効率的で表現豊かで優雅」であるように設計されている[8]。メタプログラミング、関数型プログラミング、メッセージパッシング[4]、手続き型プログラミング、オブジェクト指向プログラミングをサポートしており、 コンパイル時のコード生成、代数的データ型、C言語のForeign function interface (FFI)、JavaScriptへのコンパイルなどの機能を提供している[9]。Pythonのようなシンプルな構文で書かれるが、C言語並みの高いパフォーマンスを有している。Nimは様々な用途に使用可能なシステムプログラミング言語である[10]が、Nimのように比較的新しい(C/C++以降に発表された)言語とし
MacにPythonを複数インストールしてゴチャゴチャしてきたので、初心に返って綺麗に入れ直そうという思い至った際の作業のメモです。 これからMacでpython開発環境を構築する際のガイドになれば幸いです。 MacBook Pro 13" (mid-2020) / Mac Mini M1 macOS BigSure Version 11.4.x Xcode Version 12.5 XCodeをインストールする Appleの提供する統合開発環境(IDE)のXcodeは色々とライブラリを提供してくれるので、便利な子です。入れておきましょう。 入手はAppStoreのXcodeのページを踏むとMacのアプリであるAppStoreを開いてくれますので、インストールボタンを押してからのんびりお茶でもいれててください。 終わったら、XCodeのCommand Line Toolsが次のステップに必
はじめに Neovim の設定を一年以上サボっていたので、久しぶりに整理しました。 入れているのに全く使っていなかったプラグインや、上手く活用できていなかったプラグインがあることに気づき、改めてプラグインの使い方をおさらいしてみました。 ※ 前回書いた記事の続きとなっておりますので、そちらもご覧ください。 => Neovim の設定を綺麗に整理してみた やったこと Vim プラグインの使用方法の調査 キーマッピング 環境 macOS Sierra: v10.12.6 Neovim: v0.3.0 Python2: v2.7.10 Python3: v3.7.0 Ruby: v2.4.4p296 Node.js: v10.6.0 プラグイン紹介 tpope/vim-endwise do ブロック や def、 if 文などを作成するときに end を自動で入力してくれるプラグインです。 デモ
Let op! Internet Explorer wordt niet meer ondersteund. Hierdoor kan de website mogelijk niet goed functioneren, gebruik een alternatieve browser om optimaal gebruik te maken van deze website. Klik hier om een alternatieve browser te downloaden. Home » TIOBE Index TIOBE Index for June 2024 June Headline: C++ surpasses C for the first time in history C++ is the new number 2 in the TIOBE index. Origi
2018年、都内某所の上野。 社内にせまるPhpStorm、Atom、VSCodeの侵攻におののいた僕は、みずからの貧弱なVim力を嘆き、その力をアップデートしなければならぬ、とただただ神に祈っていました。 思えば僕は、Vimをまったく使いこなしてはいなかったのです。先日、Vim8.1がリリースされました。アップデートでもしてみようかな、よっこらしょいとキーを叩き、vimrcを開いたとき、ふいに気づいたのです。 そこに広がるのは愛のないコピペの嵐、辻褄を合わせるためだけの追記の設定、書いてあるものの覚えてもいないキーバインド――。黒いターミナルを見ながら、気づくとツーッと一条の涙が僕の頬を流れていたのでありました。このままでは……いけない。 昨今のIDEはマヂ凄いです。それはわかる。PhpStormの静的解析とかエグい。このタイミングでIDEに居を構えるのもいい。何も悪いことじゃないさ。で
概要 MarketHackに掲載されているようなグラフ↓を簡単に作れたらいいなぁと思い, 別途作成した有価証券報告書XBRLパーサーを使ってXBRLを突っ込むだけで業績グラフを吐くスクリプトを書いてみました. 工業コモディティ価格堅調でテック・リソーシズが好調 - Market Hack コード パーサーとして以下の自作クラスを利用します. UFOキャッチャーからXBRLをダウンロード&パースするクラスを作った - Qiita 例として4686:ジャストシステムの2017年3月期有価証券報告書を使ってみます. import numpy as np import pandas as pd from UfoDataReader.util.parser import UfoXBRLParser from bokeh.io import show from bokeh.models import
概要 先日の記事では深層学習用の自作PCを構築する方法について書きました。 これからは主にTensorFlowを用いてさまざまなモデルを実装していこうと考えています。 roomba.hatenablog.com まずは基本的なソフトマックス回帰(他クラスのロジスティクス回帰)を実装し、有名なMNISTデータセットについて手書き数字の識別を行います。これさえできれば、ディープなニューラルネットワークも自然な拡張として簡単に実装することが可能です。 この記事では、TensorFlowの公式のチュートリアル*1を参考にしつつ、 一般的なニューラルネットワークへの拡張を容易にすること TensorFlowで重要となるComputational Graphの概念を明確にし、Graphの構築と実行をわかりやすく分離すること 強力な可視化ツールであるTensorBoardの使い方も同時に理解できるように
※ 最新版が公開されました。 ライブラリが更新され、かなり使い方が変わっています。 以下の記事にて新しいバージョンの説明をしてありますので、ご確認下さい。 PyCallを使ってRubyからPythonのライブラリを使い倒す はじめに mrknさんがPyCallというライブラリを開発されているので、早速試してみました。 インストール 2017年2月24日現在、以下の手順でインストールできるようになりました。 mrknさん、ありがとうございます。 旧インストール方法 備忘録的に残しておきます。 もし、上記手順でインストールできなかった場合にお試し下さい。 ソースコードがGitHubからダウンロードできます。 2017年2月23日現在、開発中のブランチからダウンロードするとのことだったので、以下のコマンドで入手しました。
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