GitHub - polynote/polynote: A better notebook for Scala (and more)
Current notebook solutions, like Jupyter and Zeppelin, are lacking in some fundamental features: Code editing – the code editing capabilities in most notebook tools leave plenty to be desired. Why can't a notebook tool have modern editing capabilities like those you'd find in an IDE? Polynote provides useful autocomplete, parameter hints, and more – we're planning to add even more features, like j
イベントレポート: LeanとDevOpsの科学[Accelerate] 出版記念イベント #devops - クリエーションライン株式会社
エグゼクティブ向けAI駆動開発実装体験ラウンドテーブル開催レポート！ AI駆動開発(AIDD)CLくん2026.05.12 1 生成AIと目標設定してみたら思いのほか良い体験だった話 AIChatGPT＆AIk-yamamoriKaizen2026.05.11 1 AIエージェント Harness設計 比較 AIj-liangLLM用語解説2026.05.01 4 Strandsで簡単な生成AIチャットボットを作ってみた #strands #ai #llm #gemini AIAWSd-higuchiGCPLLMPython2026.05.01 1 GitLab 18.11 製品アップデートニュース #GitLab #GitLabjp AIAI駆動開発(AIDD)DevOpsGitLab2026.04.30 1 Mirantis製品リリース＆サポート 最新情報（2026年4月）#Miran
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PySparkで協調フィルタリング - Qiita
ratingの名前の通り、「ユーザーがその商品にどれだけ評価値を付けたかどうか」が本来の使い方になりますが、上記の通り「商品を購入したかどうか」、または「ページにアクセスしたかどうか」といったデータでも実装は可能です。前者の場合は「ユーザーがその商品を購入するスコアはどのくらいか」、後者は「ユーザーがそのページにアクセスするどのくらいか」を予測するモデルになります。 学習データを加工する ユーザーIDや商品IDがint32の最大値（2,147,483,647）までしか扱えないため、それを超えるIDがある場合にIDを改めてナンバリングし直します。また整数値しか扱えないので、文字列含まれる場合も同様にナンバリングし直します。 IDが整数値かつint32の最大値を超えない場合は、この工程は飛ばしてください。 # !/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -
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GitHub - W01fh4cker/cve-2022-33891: cve-2022-33891-poc
demo-code/emr/eks/videos/external_metastores/hivejdbc.py at 321e0db99840e30078eca323dced241fdd6d9a76 · dacort/demo-code
GitHub - commoncrawl/cc-pyspark: Process Common Crawl data with Python and Spark
Threat Hunting with Jupyter Notebooks — Part 3: Querying Elasticsearch via Apache Spark ✨
Python Code Examples
