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はじめに Web技術は日進月歩で新しい技術が増えているが、実務でそれらすべてを触る機会はない。そこで、今回の記事では2023年下半期に赤の他人に勧めたいWeb技術を個人の独断と偏見で解説する。 対象者 これから何をすればいいのかわからないプログラマー 新しい技術に興味があるひと スキルセットを拡大したいひと タイトルでなんとなく気になったひと フレームワーク FastAPI FastAPIはPythonでAPIを開発するために開発された軽量のWebフレームワークだ。FastAPIでは、主に以下の特徴がある。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる 構造が簡単(Flaskの影響を受けている) Pythonに型定義を含められる 環境構築がコマンド一つで終了する 非同期処理を簡単に実装できる Pythonで開発されているので、機械学習との相性が抜群 RESTとGra
2022年後半から「ChatGPT」や「Bard」など数え切れないほどの大規模言語モデル(LLM)およびAIサービスが登場し、世界中のユーザーが生成AIを積極的に使い始めるようになりました。こうした大規模言語モデルの多くは機械学習モデルとデータセットのリポジトリであるHugging Faceに寄託されていますが、スタンフォード大学の研究者らがHugging Faceのデータをまとめて視覚化したものを新たに公開しました。 [2307.09793] On the Origin of LLMs: An Evolutionary Tree and Graph for 15,821 Large Language Models https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.09793 Constellation https://constellation.sites.stan
By KamiPhuc 2015年に製薬会社のRocheが10億ドル(約1111億円)以上を費やし、自社の半分ほどの規模の企業であるFoundation Medicineを買収しました。Foundation Medicineは3万5000人以上のがん患者の腫瘍のDNA配列データを持っており、買収によってRocheはFoundation Medicineのデータベースにアクセスできるようになりました。データベースにはどの薬剤がどの種類のがんを治癒したか、どの薬剤がどれくらいの効果を収めたか、などの情報が含まれており、Rocheはビッグデータを活用したがんの新薬開発を目指したわけです。そんな「ビッグデータをがん治療に活用する」という実例を示した2015年のブログ記事が、Nautilusに再掲載されています。 Cancer on Nautilus: How Big Data Can Help F
この記事は「おすすめアニメ100選」ではない。 これは「おすすめアニメ100年」である。 はじめに はてなブログを見ていると「おすすめアニメ◯◯選」というような記事を度々見かける。いわゆる「まとめ記事」とか「ランキング記事」とか「しっきースパム」と呼ばれるやつのことだ。 そういった記事の是非についてどうこう言うつもりは無いが、一つだけ毎回気になることがある。それは、母集団をはっきりさせろということだ。「プリキュア映画ランキング」だとか「今期アニメのおすすめ」とかならまだ分かる。対象範囲がはっきりしているし、そのくらいの数であるならば全部見た上で書いているだろうと判断できるからだ。 しかし「今まで見たアニメの中から」となると話が違う。古今東西のアニメを全部見ているとは考えにくい。すると、ある作品が入っていない場合、それがつまらなくて入らなかったのか、そもそも見ていないから入らなかったのか、そ
1.ヒットコンテンツの裏側に迫る - 興行収入130億円突破「劇場版名探偵コナン」を支える音楽とは【菅野祐悟】
What's New? 07/08/2021 HGVD commercial license has been transferred to GenoConcierge Kyoto. 01/25/2021 HGVD system is upgraded. 04/01/2019 HGVD server has been moved to the Institute for Information Management and Communication (IIMC), Kyoto University. 08/02/2017 HGVD version 2.3 is now downloadable. 04/17/2017 New HLA typing software 'HLA-HD' is released. link 02/15/2017 HGVD version 2.1 is avai
我々は直接に過去を知ることはできない。 人間の行動や思考が残したさまざまな痕跡を手がかりに、過去を再構成する以外にそれを知る術を持たない。 そのようにして再構成された過去を歴史といい、再編成の手がかりとした痕跡を史料という。 もとより人が残した痕跡は〈書かれたもの〉に限らないが、古文書、古記録をはじめとする文献史料は、長きにわたって史料のなかでとくに優越した地位を占めてきた。 以前は限られた人しか見ることができなかった文献史料が、一部ではあるが歴史資料集として編纂され、刊行物として活字化されることを経て、多くの人が見ることができるようになった。 加えて近年、そうした刊行物はインターネット上で誰でも検索/参照できるようになっている。 以下では、自宅で誰でも(基本的に)無料でアクセス可能な歴史史料を紹介する。 ここで紹介する歴史資料集は、大きく2つに分けることができる。 A.ひとつは各文書・記
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東京の図書館巡りをしている管理人による図書館訪問記や、東京都の公立図書館の情報、いろいろな視点での図書館ランキングやリストも掲載しています。2005年から2007年の3年間で東京23区の区立図書館を全て制覇(訪問)し、多摩地域・島嶼部にも足を伸ばしはじめたものの、新築・移築した区立図書館へ行ったり、気になる図書館イベントに行くなどもしていて、東京都全域の制覇はまだまだ道のり遠く…というところです。 最新の更新情報 東京都内の図書館の新設・移築・改築・長期休館予定リストの三鷹市の項を更新しました。 三鷹図書館全館が2025年9月16日(火)から9月30日(火)まで図書館システム更新のため休館します。また、三鷹図書館が2025年10月1日(水)から2026年3月31日(火)まで改修工事のため休館します。 当サイトの更新ではないのですが、台東区立図書館のウェブサイトで文京区・台東区・北区・荒川区
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The Stanford Encyclopedia of Philosophy organizes scholars from around the world in philosophy and related disciplines to create and maintain an up-to-date reference work. Current Operations Are Supported By: The Offices of the Provost, the Dean of Humanities and Sciences, and the Dean of Research, Stanford University The SEP Library Fund: containing contributions from the National Endowment for t
今日は午後から国立情報学研究所(NII)のオープンハウスに行ってきました。 http://www.nii.ac.jp/index.php?action=pages_view_main&page_id=317 本当は午前中から行きたかったのですが諸々の事情(TA)により断念。 で、午後のお目当てはそのTAの担当授業で午前中にも扱っていたCiNiiリニューアルの話題です。 CiNii Articles - 日本の論文をさがす - 国立情報学研究所 去年のオープンハウスでは「CiNiiのいま、これから」と題してリニューアルを前にCiNiiに関する様々な話題が取り上げられた取り上げられたわけですが*1、果たして4月のリニューアルでCiNiiはどう生まれ変わったのか、そしてCiNiiのWeb APIコンテストとはなんなのか?! 期待高まる感じで、以下いつものようにレビューです。 例によってmin2-
漫画の部屋 週刊少年ジャンプデータベース 最終更新日: 2025.01.01 趣味の館トップ 一番下へ 「猛き龍星/原哲夫」のデータが間違っていましたので修正しました (×94年→○95年)。105円均一さん、ご指摘ありがとうございます。 (2010.04.04) グラフ表示に、「HUNTER×HUNTER」の休載情報を反映する機能を追加しました。 (2014.11.16) ※とりあえずボタンを押すと、全ての漫画が表示されます。 ジャンプ連載データグラフ ジャンプ連載データ表 ジャンプ読み切りデータ表 ジャンプ連載データグラフ 連載期間が一目でわかるグラフを表示します。 グラフ表示範囲: から まで 表示する順番: ジャンプ連載データ表 ジャンプの連載陣から条件に合うものを検索し、表示します。 検索範囲: から まで 表示する順番: 連載回数回以上 連載回数回以内 キーワード検索: (タイ
(データベースシステムとその研究の世界を一般の人にわかりやすく伝えるため、「図書館」をモデルにした話を書いてみました。試験に出そうな(?)部分は太字で強調してあります。) 「データベース」という言葉は、データの集まりという意味です。データベースシステムの研究では、例えて言うなら「欲しい本がすぐに見つかる図書館」をいかに作るかという問題を考えます。ここで「データ」は図書館の「本」に相当し、「ハードディスク」は「本棚」がたくさん収められている図書館の建物だと考えてください。 「欲しい本がすぐに見つかる」とはどういうことでしょうか?例えば、図書目録を調べて目的の本棚の番号がわかったとしても、本棚までの距離が遠ければがっかりしてしまいますよね?(高すぎて手が届かない、とか泣けてきます)
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