大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Agent」（以下、Coding-Agent）α版のリリースを発表しました。 The Codiumate-Agent is the first step towards tandem development with your coding agent. It effortlessly slots into your development workflow, helps you be smart about
女子大生が100日連続で生成AIで100本のプログラムを書いたらどうなったか？
ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ
Cursor Proを３日間で300回も使い倒してみた所感
はじめに AI搭載コードエディターCursorが話題なので自分にとって使いやすいのか実験してみました。 まだまだCursorの実験途中ではありますが、CursorProをサブスクしてたった３日でgpt-4に332回聞いてました。 Cursorはプロンプトの会話から現在のコードにDiffで提案してくれたり、エラーを解決してくれたり本当に便利で最高なのですが、頼り過ぎも良くないなと反省することもあったので、やったこと全部と感想をシェアしていきたいと思います。 やったこととしては、Cursorのチャットに質問しながら予備知識のないChatVRMというオープンソースのチャットアプリケーションの追加実装をしました。わりと簡単に実装できたこととうまくできなかったことがあるので例を挙げて紹介していきます。 Cursorとは Cursor(カーソル)とは、VScodeをフォークして作られたOpenAIのg
複数プロジェクトのカニバリを避け成果を最大化するために “プログラムマネジメント” を導入した話 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、モノタロウの EC サイト開発グループに所属している田上といいます。 モノタロウには 2019 年に中途で入社し、入社以来ずっとフロントエンドまわりのことに携わっています。最近は開発業務ではなくプロジェクトマネジメントなどのマネジメント業務をすることが多いです。 さて、どんな企業でも、新規事業の立ち上げや既存事業の改善など、複数のプロジェクトが並行で進むことはよくあることかと思います。 しかし、それらを推進していく中で、 A プロジェクトの成果として改善した ○○ の指標が、B プロジェクトの結果によって相殺されてしまった！ △ さんがいろんなプロジェクトで引っ張りだこになって、結局どのプロジェクトもその方がブロッカーとなりうまく進まなかった！ みたいな事態に遭遇したことはないでしょうか？ こういった「複数のプロジェクト間で目標や成果、リソースのバッティングが発生して成果が最大
プログラムを動かす時にメモリがどのように割り当て・解放されるのかをめちゃくちゃわかりやすいイメージ画像で解説してくれるサイト「Memory Allocation」
コンピューター上でプログラムを動作する際に必要になるのがメモリです。プログラム自体をメモリに読み込む必要があるのはもちろん、プログラムが行う動作はほとんど「メモリから値を取りだして計算し、メモリに保存する」であるといっても過言ではありません。プログラムが動作する際にメモリがどのように管理されているのかについて、ベテランプログラマーのサム・ローズさんがブログで解説しています。 Memory Allocation https://samwho.dev/memory-allocation/ C言語の標準ライブラリには「malloc」と「free」という2つの関数が用意されています。この2つはなんと1979年のUnix v7から存在している歴史ある関数で、mallocがメモリの割り当てを担当し、freeがメモリの解放を担当しています。サム・ローズさんの解説は「この2つの関数の中身を自分で実装する」
ルーチンワークはPythonにやらせよう Seleniumで勤怠処理を自動化する - Qiita
勤怠処理の自動化は、以下の仕組みによって実現しています。 在宅勤務と出社では勤怠処理が異なるため、基本的にフルリモート前提で在宅勤務の場合に処理を行うよう設定しています。 cronによってシェルスクリプトを起動 シェルスクリプトで在宅勤務の判定を行う 在宅勤務の場合、Pythonのプログラムを起動 Seleniumで勤怠入力 実装 Pythonのプログラムは、仮想環境を作成して実行しています。 仮想環境の作成及びSeleniumの導入 Pythonの仮想環境はvenvを使用して作成します。 仮想環境を作成するためには、以下のコマンドを実行します。 ＜Dir＞には任意のディレクトリ名を指定します。 $ python3 -m venv ＜Dir＞ $ source ＜Dir＞/bin/activate 仮想環境構築後、seleniumをインストールします。 仮想環境が有効な場合はプロンプトの表
プログラムの複雑さ・表面積・グラフの構造 - Object.create(null)
特に何かしらの出典はありません. プログラムの複雑さに対する大局的で直感的な指標として, 表面積とグラフの構造というのを個人的に意識しているという話. いわゆる code smell をどう嗅ぎつけているか. 表面積 プログラムは最も単純には 1 つの入力チャンネル (引数) と 1 つの出力チャンネル (戻り値) でモデル化できます. 要するに関数ということですが, 関数型プログラミングに限らず大抵は似たような考え方ができます. graph LR yield[ ] -- 引数 --> program[プログラム] -- 戻り値 --> return[ ] 一方で現実世界で価値のあるプログラムとなるためには引数と戻り値だけでは不十分で, 実際にはその他の入出力チャンネルも必要になってきます. 例えば, 可変な変数の読み書き 環境変数の読み取り ユーザー入力の読み取り 画面への出力 ファイル
OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
これはソニーのプログラミング学習キット。カルチャーショックでした
これはソニーのプログラミング学習キット。カルチャーショックでした2020.11.10 13:3011,863 かみやまたくみ プログラミング学習の第一歩は、print("Hello, World!")じゃないほうがいいのかも。 ソニーが発売している子ども向けロボット・プログラミング学習キット｢KOOV（クーブ）｣に新しく｢CREATE by KOOV｣というオンラインコースが追加されました。発表に先立って少し触ってきたんですが…プログラミングの原体験ができる感じでおもしろかったです。紹介してみますね。 KOOVってなに？Video: Sony Global Education/YouTubeKOOVは、ブロックとモーターを組み合わせてロボットを作れる＆それをプログラミングしてあれこれ動かせるというおもちゃ的要素が濃いプログラミング学習キットです。キットを買えばいろんなロボットが作れるわけで
【Python】良い書き方と悪い書き方を知って中級者を目指す🐍 - Qiita
Pythonでコードを書くときのGood/Badプラクティス こちらの記事は、DuomlyによりDev.to上で公開された『 Good and Bad Practices of Coding in Python 』の邦訳版です（原著者から許可を得た上での公開です） 元記事：Good and Bad Practices of Coding in Python ※ 記事の内容に注意すべき点と誤りがあるので、詳しくは注釈まで目を通すことをおすすめします。 （以下、翻訳した本文） この記事は元々 https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ に公開されたものです。 Pythonは可読性を重視した高水準のマルチパラダイムプログラミング言語です。Pythonは、「Pythonの禅」、別名ではPEP 20と
Word2VecとTF-IDFで社内文書を検索するサービスを作ってMattermostから使えるようにした - Qiita
初めまして。 株式会社ハイマックスの平田と申します。 記事とは無関係ですが、約1年を経て念願(！)のQiita Organizationの作成が叶ったことをこの場を借りて報告いたします。 さて先日、社内のMattermostから使える文書検索サービスをリリースしました。 単なる全文検索ではなく、Word2VecとTF-IDFで文書をベクトル化(≠Doc2Vec)し、検索ワードとの距離による検索を行っています。これにより、文書上と多少表現が異なる検索ワードでもヒットするようになります。 この記事では、サービスを作ってMattermostから使えるようにするまでの流れをソースコード(抜粋)付きで紹介します。 作ったもの Mattermostのチャンネルのいずれかで、例えば「/bot テスト」と入力すると… こんな感じで社内の文書管理システムから関連する文書のリンクを返してくれます。 作った動機
JavaScriptを使った開発を始めるなら！TypeScriptをはじめよう ～ ステップアップ
もしJavaScriptを扱う開発をこれから新たに始めるのであれば、ぜひ、TypeScriptを習得してください。TypeScriptを使うと、簡単に高品質で扱いやすいJavaScriptのコードを作成することができます。TypeScriptの概要と書籍「TypeScript実践マスター」がカバーする範囲、あるいは本書ではカバーできないその先の内容について紹介します。TypeScriptを新しいプロジェクトに採用できるかどうかイメージしていただけます。Read less
bitbank API でビットコイン（仮想通貨）の自動売買を行うシステムトレードプログラムを書いてみた
前にビットコイン（仮想通貨）のシステムトレードを coincheck API を使って行っていました。 システム構築手順はこちらに書きました。 Coincheck でビットコイン（仮想通貨）の自動売買を行うシステムトレードプログラムbot を作成してみた 成績はこちらに書きました。 ビットコイン投資でいくら儲かる？ 自動売買プログラムでデイトレードした結果を公開 ビットコインのチャートは価格がよく動くうえに値幅が大きいのでデイトレにハマっており、着実に利益が積み重なっていたものの、最近では価格が高騰したことで暴落のリスクが高まっていることや、アルトコインのほうに大きな資金が流れていることを感じ始めていました。 どうせならビットコインではなくアルトコインに回したほうが資金効率が良さそうだという結論に至り、リップル（XRP）に切り替えてシステムトレードを行うことにしました。 Coincheck
意外と知らない？ Gitコマンド 100本ノック - Qiita
概要 みなさん、Git使ってますか？ もしくは、使いこなしていますか？ 独習Gitを読んで、思いの外Gitコマンドが多かったので、 タイトルの通り、Gitコマンドで100本ノックをまとめてみました。 Gitの環境構築が終わっている状態からを想定しています。 git initでローカルにリポジトリを用意してください。 問題に対して、直後に回答を載せる形式にしています。 Git初心者の方も、目を通して知らないオプションをググれば勉強になると思います。 参考文献 独習Git Gitに馴染む 1. メールアドレスをGitのグローバル設定に追加 git config --global user.email "Your E-mail@example.com" 2. user.nameの設定値を表示 git config user.name 3. user.emailの設定値を表示 git config
イマドキのJavaScriptの書き方2018
PySpa統合思念体です。これからJavaScriptを覚えるなら、「この書き方はもう覚えなくていい」（よりよい代替がある）というものを集めてみました。 ES6以降の難しさは、旧来の書き方にプラスが増えただけではなく、大量の「旧来の書き方は間違いを誘発しやすいから非推奨」というものを作り出した点にあります。5年前、10年前の本やウェブがあまり役に立たちません。なお、書き方が複数あるものは、好き嫌いは当然あると思いますが、あえて過激に1つに絞っているところもあります。なお、これはこれから新規に学ぶ人が、過去のドキュメントやコードを見た時に古い情報を選別するためのまとめです。残念ながら、今時の書き方のみで構成された書籍などが存在しないからです。 たぶん明示的に書いていても読み飛ばす人はいると思いますが、すでに書いている人向けではありません。これから書くコードをこのスタイルにしていくのは別にいい
(翻訳)【GitHub公式】Gitコマンドチートシート - Qiita
githubが公式にgitコマンドのチートシートというのを出していたので、それを日本語に翻訳しました。 gitとはオープンソースの分散バージョン管理システムで、ラップトップやデスクトップ上での活動を促進します。 このチートシートは簡単なGitのコマンドラインを参照できるようになっています。 GITをインストールする GitHubは、最も一般的なリポジトリアクション用のグラフィカルユーザーインターフェイスを含むデスクトップクライアントと、高度なシナリオ用のGitコマンドラインエディションが用意されています。 GitHub for Windows https://windows.github.com Mac用GitHub Linux用GitディストリビューションPOSIXシステムは公式のGit SCM webサイトで利用可能です Git for All Platforms http://git
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GPT4内のプログラム、地味に特許とろうと温めてたけど、間に合わなさそうなのでもう出しちゃお。 以下みたいに書くと、雑なプロンプトでも勝手に高品質になる。
PyWeb 【Webで動作するPython実行／学習環境】