作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの

※本記事で言及しているReflexのdiscord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、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま

はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ

お疲れ様です。 今日からは「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」について部分いたします。 はじめに 設計方針 共通部分の作成 ログインページ 商品一覧ページ 商品詳細ページ カートページ 注文一覧ページ 注文詳細ページ まとめ 今回は10の記事に分けて投稿するようにします。 今日は「はじめに」について部分いたします。 なぜ本書を書いたのか 本書は主に以下のような方を対象にしています。 Web アプリケーションの構築経験がない新米エンジニア Python はかけるが、HTML/JS/CSS が苦手な Pythonista 細かい UI の設定はせず、検証・デモ用の Web アプリを短期間で作りたい開発チーム どうやって作ったか 対象読者の悩みを解決するために、次の 3 つの要素が必要と考えました。 Web アプリケーションの基礎知識 参考にしてもらえる品質

ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba

前回の記事が思いのほか好評だったので、今回はPythonの基礎を図解にまとめてみました。 これからPythonに入門する方、初学者の方への参考になれれば幸いです。 前回の記事↓ 押さえたい基礎 押さえたい基礎の分野は9つになります。 以下で詳しく見ていきます。 数値計算 数値計算は演算子を確認します。 数値の型（int・float）

はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学

動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ

注：本書籍は執筆途中です。 この書籍は、とにかく筆者の知りえる研究開発関連の知識をすべて吐き出すことを目的に書かれています。 Pythonを用いた研究を進めるのに必須の環境構築＆開発手法の個人的ベストプラクティスをまとめました。 実行環境の構築/ディレクトリ構成/プログラムの整備/vscodeでのデバッグなど、とにかく知っておくと余計な苦しみから解放される情報を共有します。 可能な限り継続的にアップデートしていこうと思っています。

QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。

※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。 色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。 ★～★★★★★ で個人的なおすすめ度も示している。 ゼロからのPython入門講座：★★★★URL： https://www.python.jp/train/index.html Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。 勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。 paiza ラーニング：★★★★URL： https://

ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。

東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）https://deeplearning.jp/lectures/dlb2022/ 「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。

この講座では、Google Colaboratory(Colab)を使って、プログラミング言語Pythonを学習します。プログラミングの未経験者を対象としています。 ColabはGoogle社が提供する、Webブラウザからプログラミング言語Pythonを実行できるサービスです。無料で使え、めんどうな環境設定なしに、いきなりプログラミングを体験できますから、これからプログラミングをやってみたい、という方にはおすすめの学習環境です。 これからPythonの学習を進めていくために、まずはColabの使い方から練習していきましょう。 Colabを利用できるように準備します。 ColabにPythonプログラムを入力する方法を学びます。 ColabでPythonプログラムを実行し、実行結果を見る方法を学びます。

こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が

目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機