理系大学生は研究でもJupyterNotebook(Anaconda)ではなくVScodeを使おう+Python環境構築 - Qiita
はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 Jupyter Notebook(Anaconda)は開発環境とそのエディタであり、VScodeはエディターであるため、直接的な比較は本来できないのですが、やんわりと流してくださ
ChatGPTプラグインの「Webpilot」と「Show me」の組み合わせが最強 - Qiita
ChatGPTのプラグインが開放されてから色々と試したところ、「Webpilot」と「Show me」の組み合わせが最強と気が付いたので、紹介します！ おすすめのプラグインは以下のページで解説しています！ また、ChatGPTを使ってエンジニアの生産性を上げるChatGPTの活用方法とプロンプト例は以下の記事で紹介しているので、こちらも併せてご覧ください。 ChatGPTプラグインとは ChatGPTプラグインは、ChatGPTをサードパーティのアプリケーションと連携させるツールです。 これは、GoogleスプレッドシートのアドオンやGoogle Chromeの拡張機能と同様に、公式だけでなく第三者の開発者が作成した機能をChatGPTに追加することで機能を拡充できるものとなっています。 具体的には、プラグインを利用することで、ChatGPTに以下のような機能を追加できるようになります。
Pythonだけでクロスプラットフォームなアプリを作れるFletについて - Qiita
はじめに Python だけでクロスプラットフォームなアプリを作ることが出来る、Flet というフレームワークについての記事です。 Pythonだけで次のようなWeb・デスクトップに両対応したアプリを作ることが出来ます。 Flet の概要 Flet は Flutter をベースにしています。主に以下のような特徴があります。 From idea to app in minutes 「素早くGUIアプリを作成出来る」ことが、Fletの主なセールスポイントのようです。 Simple Architecture JSフロントエンドやRestAPIを書くこと無く、PythonだけでSPAを作る事が出来ます。 Batteries included Batteries Included は、Pythonの設計思想のようです。電池が付属している、つまりそのままでもすぐに動かせることを指します。 Powere
【2024年版】ChatGPT APIを社内利用する時に採用すべきアーキテクチャを考えた - Qiita
結論 社内システム上の多数のアプリケーションがChatGPT APIを活用しているというシチュエーションを想定し、AI共通基盤が持つべき機能とアーキテクチャを検討しました。 ポイントは以下の３つです。 社内システム上のあらゆるアプリケーションにChatGPT APIが組み込まれる未来が想定される アプリケーションごとに必要な実装は重複するため共通化が可能 Proxyサーバを社内に配置しそこで共通的な処理を行い、各アプリケーションはAPI呼び出しのみを行う 背景 -ChatGPT APIの2024年を予想する- 2023年5月現在のChatGPT APIの活用状況 2023年3月1日にChatGPT APIであるGPT3.5-turboがリリースされ、あらゆるプレイヤーによってこぞって活用方法が模索されています。 現在の活用状況について知見を深めたかったため、TwitterにてChatGPT
sleepやリトライに頼らない安定した feature spec を書こう - Qiita
js: true なテストは失敗しがち。 成功したり失敗したりする ローカルだと成功するのにCIサービスでは失敗する というような現象に悩まされます。 よくある対処としては sleep を入れる rspec_retry gem でリトライする click_link できないから trigger('click') する ですが、失敗頻度が下がっても完全に直るわけではなかったりします。 でも、よくよく調べてみるとテストコードの書き方で回避できることが多いです。私が出会ったいくつかの失敗パターンをまとめましたので、参考にしてみてください。 (※ poltergeist や selenium-webdriver (headless chrome) で起きた例です) 処理が終わってないのに次に進んでしまうパターン Ajax が終わってないのに Ajax の結果をチェックしてしまう 失敗するコード f
【Ruby on Rails】N+1問題ってなんだ？ - Qiita
はじめに Ruby on Rails界隈でよく耳にする「N+1問題」について解説します。 N+1問題を理解することで無駄なSQLの発行を抑え、処理時間の削減に繋げることができます。 ↓読んでほしい人 N+1問題を知らない人 Ruby on Rails初心者〜中級者 性能改善したい人 N+1問題とは ループ処理の中で都度SQLを発行してしまい、大量のSQLが発行されてパフォーマンスが低下してしまう問題のことです。 日常生活で例えるなら、スーパーで商品を1点ずつお会計するようなもの。 それだけ無駄なことを行なっている状態を指します。 え、そんなアホなこと普通はしないって思いますよね？ でもRailsを使用していると往往にしてこの問題が発生してしまうのです。 N+1問題の例 会社(companies)とそれに所属する人(users)を例に説明します。 例えばcompaniesテーブルとusers
ChatGPTを使って爆速でプレゼン資料を作る - Qiita
ChatGPTを使ってプレゼン資料を作る エンジニアのみなさんはコードを書くことは得意でもLTなどで発表するプレゼン資料（スライド）を作成することが苦手の方もいらっしゃいますよね。そんな人（自分含む）にChatGPTを使ってスライドを作成する方法についてまとめましたので共有します。 ちなみに、現状(2023/03/30時点)のChatGPTには直接スライドを出力できるような機能はないので、下記のような感じで工夫するとChatGPTを使って爆速でスライドが作れちゃいます。 使用するツール ChatGPT Marp for VS Code Marpって何?という方は下記の記事をご参考ください。簡単に言うとMarkdownからスライドを作成できるものです。もちろん皆さん大好きなPowerPointやPDFにも出力可能です。 作成フロー 1.ChatGPTでプレゼン資料にしたい内容をMarp形式で
その働き方、やめてみない？ - Qiita
はじめに 私の開発チームでは、毎週おこなう振り返りの中でチームのパフォーマンス向上や問題点の改善を目的とした「トライ」という取り組みを考え、次の1週間でそれを実践するようにしています。 この記事では、これまでに試してきたトライの中で特に印象的だったものをいくつか紹介していきたいと思います。 みなさんの職場でも取り入れられそうなものがあれば、ぜひ参考にしてみてください。 18時〜翌朝6時は仕事禁止 言葉の通り、夕方18時から翌朝6時までの間に仕事をしてはダメ、というものです。 ねらい リミットがあることで仕事に集中できる 18時になったら合法的にタスクを手放せることによる心理的負荷の軽減 やってみて 集中力が高まる・心理的負担が軽減されることに関しては効果を感じた人が多かった印象です。また強制的に朝型になるので、生活リズムが改善された人もちらほらいたようです。 一方で、「タスクに追われている
個人的PCまわりセットアップまとめ - Qiita
これは何 備忘録も兼ねて、PCのセットアップで自分のやることをまとめてみました。 随時更新していく予定です。 VS Code VS Codeの環境設定 setting.jsonに下記を追加します。 内容はコメントで書いているので、詳細は省きます。 { "editor.fontSize": 12, // フォントサイズを変更 "editor.guides.bracketPairs": true, // 対応している括弧にガイドを表示する "editor.minimap.renderCharacters": false, // ミニマップに実際の文字を表示しない "editor.renderControlCharacters": true, // 制御文字を表示する "editor.renderLineHighlight": "all", // 現在の選択行をハイライトする "editor.r
Bリーグデータを使ってDocker環境でDashとStreamlitを使い比べてみた - Qiita
概要 Pythonの可視化ライブラリであるDashとStreamlitを触ってみたので簡単に感想などをまとめたいと思います。 DashとStreamlitについて DashとはPythonのWebフレームワークで、PythonのWebフレームワークとしてよく知られているFlaskやDjangoと同じ部類です。 一般的なPythonのWebフレームワークとの違いとして、Dashは可視化に特化しており、Flask/Plotly/Reactをベースにして作られているWebフレームワークです。 StreamlitとはPythonのWebフレームワークです。 Dash同様に可視化に特化しており、React/Bootstrapをベースにして作られているWebフレームワークです。 Dashとの違いとしてはDashはPlotlyのみをサポートしてますが、Streamlitは Matplotlib Alta
Streamlit入門＋応用 ～ データ分析Webアプリを爆速で開発する - Qiita
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
ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
【git tag】プッシュしたtag名を削除・変更してはいけない理由〜manコマンドで読めるgitメンテナの怒り〜 - Qiita
一度プッシュしたtagは、名前変更・削除してはならない プッシュしたtag名を削除・変更してはいけない理由は、git tagのmanコマンドの中で説明されている。 manコマンドの内容は、コマンドの使い方を淡々と説明している印象があり、今まであまり読んでこなかった。 しかしgit tagのmanコマンドではとても人間味のある文章が書かれていた。 感情部分だけ要約すると、 「tag名を変更するのは馬鹿げている！！絶対にするなよ！！ それでもやりたいって？じゃあこうやれ！馬鹿げたやり方だけどな！！ それは面倒だって？やるならこれしかないんだよ！（怒）」 という筆者の熱い思いが文章で綴られている。 それでは見ていこう。 manコマンドをみてみる 下記コマンドで該当の記述を読むことが出来る web上で見たい場合はこちらでも。 原文 該当の記述はこちら On Re-tagging What shou
GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
Appiumの仕組みと使い方 - Qiita
はじめに 今まで Calabash や Appium を試した記事を書いてきました。 WKWebViewを使うアプリのUI自動テストにCalabash-iOSを使ってみた Appium+CucumberでiOSの自動UIテストを日本語で書く Appium を扱っていてトラブった時に、Appium の仕組みが分かっていると、原因を切り分けたりソースコードを追ったりしやすいのでまとめてみました。 詳しく解説するのは自分が利用する構成に関してのみです。ターゲットは iOS 9 で、利用言語は Ruby です。 Appium のバージョンは 1.6.0 です。 Seleniumの構成 まずは Appium の元になっている Selenium の構成から見ていきましょう。Selenium はブラウザ上で動作する Web アプリケーションをテストするためのツールです。 Selenium WebDriv
gitでリモートブランチをローカルにcheckoutする - Qiita
新しい作業環境で開発リポジトリのmasterリポジトリをcloneしたあとにその他のブランチもcheckout/pullしたいことがある。というか、しないと作業にならない。 よく忘れるのでメモ。
【Python】Seleniumでスクリーンショットを撮る - Qiita
seleniumで遷移したウェブページのスクショを撮った時のメモ 以下のコードと同ディレクトリ内にimageという名前のディレクトリを作成し実行してください import os import sys from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options # File Name FILENAME = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "image/screen.png") # set driver and url driver = webdriver.Chrome('./chromedriver') url = 'https://www.rakuten.co.jp/' driver.get(url)
OpenAIのGPT-3.5系APIを使って論文を自動で要約する - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は論文をGPT-3.5系API用いて要約してみようと思います。 プロンプトエンジニアリングの参考にもなるかもしれません。 論文全体の自動翻訳はこちら: ※OpenAI GPT-3.5シリーズには code-davinci-002, text-davinci-002, text-davinci-003 が含まれます (https://platform.openai.com/docs/model-index-for-researchers) 概要 主にArXivに投稿されている英語論文を セクション単位 で要約するものです。 文章抽出には今回はGROBIDを用い、要約にはGPT-3.5を使います。 OpenAI APIについて サインアップ https://platform.openai.com/
Python seleniumでAWSコンソールのログインを自動化する（PythonでWeb画面のスクレイピングする） - Qiita
タイトルの通りですが、Pythonでseleniumを使ってAWSコンソールのログイン処理を自動化したので投稿します。 最近、AWSアカウントを複数利用する（個人用／会社用／顧客用などなど）ケースが増えてきており、さらにパスワードポリシーが様々で大混乱中のため自動化しました(^^;) いわゆるPythonにseleniumをインストールしてWebスクレイピングする編です。 想定読者 AWSコンソールのログインが面倒に感じている人 Pythonが気になっている人 Webの自動化に取り組みたい人 作業時間 約15分 参考ページ こちらのページのseleniumの基本操作で実現出来ました(^^) 作業手順 ブラウザのドライバダウンロード Pythonにseleniumをインストール 実装 それでは1つ１つ手順を説明します。 1.ブラウザのドライバダウンロード seleniumはブラウザのドライバ
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setup & sample run android app with appium + python in Mac - Qiita
