Pydanticで始めるイミュータブルクラス駆動開発 - NFLabs. エンジニアブログ
はじめに こんにちは！NFLabs. 研究開発部の林です。普段はセキュリティ教育プラットフォームの開発をしています。 今回はセキュアコーディングの重要な要素である「バリデーション(入力検証)」に関連して、PythonのPydanticライブラリにフォーカスしてお話します。 Python界隈では、昨今、型ヒントやFastAPIの普及に伴い、型の重要性や有用性が徐々に認識されつつあるかと思います。 それに伴い、バリデーションライブラリのデファクトスタンダードの一つであるPydanticの注目度も上がってきたと感じています。 Pydanticは実行速度の速さを特長として挙げていますが、Pydanticがもたらす安全性・Immutable(不変)性は、開発速度向上にも一役買っています。 本稿ではPydanticがいかに開発速度・開発体験に寄与するか考察します。 ちなみに、タイトルの「イミュータブル
Pythonでカリー化する方法
今回は関数型プログラミングの中で頻繁に登場するカリー化というテクニックを紹介します。 カリー化はpartial関数のシンタックスシュガーであるためpartial関数について知っていれば難しくはありません。partialの復習も兼ねてカリー化と比較しながら紹介します。 partial関数のおさらいpartial関数は関数に部分適用できる機能を持っています。 例えば、引数を２つ受け取りその積を返す関数mul(a, b)があります。どんな数値も2倍にする関数doubled(b)が欲しい場合は、partial関数を使って以下のように作成できます。
VMware Workstation Pro 17 のダウンロードとインストール (2024年6月) | アプリを作りたい
※本サイトで紹介している商品・サービス等の外部リンクには、アフィリエイト広告が含まれる場合があります。 概要 2023年 Broadcom 社によって VMware が買収されました。 その後 2024年5月に Broadcom 社による VMware Workstation Pro や VMware Fusion Pro が個人利用においては 無料 で利用できるようになりました。 また、個人利用版のインストーラでインストール後でも ライセンスを入力することで製品版になります。 VMware Workstation は、仮想化基盤ソフトウェアの先駆けであり、使いやすく、バージョンを経るごとにできることも増えてきました。 ざっくりといえば、Windows 上で Linux や Windows の仮想マシンを動かすことができます。 例えば、Linux 上での Kotlin の実行のテストや、A
Poetry+DockerでのPython環境構築（2023年版） - Qiita
私が普段使っているPythonの開発環境の構築について説明します。DockerとPoetryを利用して構築し、1人または少人数で利用することを想定した開発環境です。 本稿では、はじめに最低限の構成でJupyterLabを起動する方法までを説明します。後にオプションとしてVS CodeやGitHub Codespacesの各種設定やフォーマッター、テスト、API構築などのトピックを扱います。使っているエディタなどに合わせて、必要なところだけ参考にしてください。 なぜDocker+Poetryという構成が良いのか、他の選択肢にはどういった物があるのかという点については、Pythonの開発環境の3つの観点をおさえようという記事に詳しく説明されています。 実行環境 Debian 11.7 Docker version 24.0.6 Docker Compose version v2.21.0 Li
pipx
pipx — Install and Run Python Applications in Isolated Environments Documentation: https://pipx.pypa.io Source Code: https://github.com/pypa/pipx For comparison to other tools including pipsi, see Comparison to Other Tools. Install pipx Warning It is not recommended to install pipx via pipx. If you'd like to do this anyway, take a look at the pipx-in-pipx project and read about the limitations the
.NET 9 Preview 6 is now available! - .NET Blog
It’s a great time to check out the latest .NET 9 Preview! We just shipped our sixth preview release, adding to some great features in the previous previews with major enhancements across the .NET Runtime, SDK, libraries, C#, and frameworks including ASP.NET Core, Blazor, and .NET MAUI. Check out the full release notes linked below and get started today. Download .NET 9 Preview 6 This release conta
PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、Streaml
Why and How to Execute GraphQL Queries in .NET - .NET Blog
Most (if not all) projects are consuming APIs to get data, and there many ways to do it. One of the most popular ways is to use REST APIs. However, REST APIs have some limitations, such as over-fetching (forcing the client to load all properties even when only a few are needed for the UI). GraphQL is a great alternative to REST APIs because it allows you to request only the data you need, which ca
GraphRAGシステムの使い方：初心者向け完全ガイド - Sun wood AI labs.2
GraphRAGのインストール まずは、GraphRAGをインストールしましょう。Pythonの環境（バージョン3.10から3.12）が必要です。 !pip install graphrag ├── create_final_community_reports ├── create_final_text_units ├── create_base_documents └── create_final_documents �[?25h �[32mAll workflows completed successfully.�[0m MS公式のGraphRAGに挑戦中。。。 indexに時間がかかってます。。。 https://t.co/CG3M6tMiO4 pic.twitter.com/cDgxxTnbtl — Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) Jul
時系列データのための大規模言語モデル
近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
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Linux ホストへの Workstation Pro のインストール
GitHub - pyenv/pyenv: Simple Python version management
How We Deployed our Multi-Agent Flow to LangGraph Cloud
GitHub - l1na-forever/stable-diffusion-rocm-docker: Stable Diffusion Docker image preconfigured for usage with AMD Radeon cards
Azure OpenAI Extension for Function Apps Hands-on Experience
C# 13: Explore the latest preview features - .NET Blog
LangGraph Cloud Launch
Announcing LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud: Running agents at scale, reliably
What is an agent?
A hands on guide to containerization for AI development