AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。
※おすすめの基準には上記「導入の手軽さ」「学習の手軽さ」「パッケージ依存関係の解決」以外に、「対象OSとの相性」「検索による情報の見つかりやすさ」を考慮しています。詳しくは後述します 筆者の主観が入りますが、概ね以下のフローチャートのように選択すると良いかと思います (詳しくは後述します) なお、実用上ハマりやすいプロキシ環境での使用方法についても、以下の記事に別途まとめました 必要知識 ここから先は、Pythonのパッケージ管理が何をやっているかを解説します。 「御託はいいから早く使いたい!」という方は、「3種類の方法比較」の項目まで飛んでください まず、一般的に「パッケージ管理」と呼ばれている要素を、以下の4つの機能に分割して考える必要があります。 A. インタプリタ切替 (Pythonのバージョンを切り替える) B. パッケージ切替 (パッケージのバージョンを切り替える) C. パッ
お知らせ 📢 本記事の内容は、下記のZenn本に統合されたため、恐れ入りますが、下記をご参照ください m(_ _)m 最後に 最後まで読んでくださり、ありがとうございました! この記事を通して、少しでもあなたの学びに役立てば幸いです! おまけ①:生成AIエンジニア塾 より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか? そんな方々に向けて、「生成AIエンジニア塾」というプログラムを始めました🎉 最終的なゴールとして、『エンタープライズ向けの生成AIシステムを構築するためのスキルを習得し、大手案件で活躍できる人材』を目標とします。 また、一人一人にしっかりと向き合って、メンタリングをできるようにするため、現在メンバーの人数制限をしております。本気度やスキルレベルの高い人から、順番にご案内しております。 ▼ 登録はこちらから ▼ おまけ②:AI Newsletter for Biz 最
Python Advent Calendar 2021 10日目 記事書き忘れてて、当日の早朝に急いで書いた(小声) Advent Calendarに初めて載せます! はじめに データ分析で特徴量を作るときに距離を入れたいときありませんか? 10個の経路検索をするときはgooglemapでやればすぐ終わりますが、 1000個の経路検索やるときはどうでしょうか googlemapでいちいちやるのは現実的ではありません 色々解決方法はありますが、今回は一番手っ取り早い方法として、経度緯度から直線距離を算出します。 結論から言うとpythonのGeoPyを使います。 研究で使い、計算も早くめちゃくちゃ便利だったので、今回紹介する事にしました。 GeoPyとは シンプルに一言で言うならば、経度緯度から直線距離を出してくれるツールです。 pythonのパッケージでpipで入れればすぐ使う事ができます
「アプリ開発してみたいんだけど、アプリ向けの言語の経験ないんだよなぁ。キャッチアップ大変そうだなぁ……」と思ったことはないですか? 私はあります。慣れた言語でアプリ開発できたらなといつも思っています。 この記事は、「pythonでFlutterアプリが作れる」という一文に魅力を感じる人向けに、そんな夢みたいなフレームワークFletについてざっくりお伝えする記事です。 TL;DR Fletはpythonで書いたコードをFlutterアプリとしてビルドしてくれるフレームワーク 今はpythonのみ対応、これから色々な言語に対応していく予定らしい ドキュメントが充実している pythonを触ったことがあれば使いやすい 細かいデザインの制御には(多分)向いてない Flutterの構造に慣れる為に触ったり、シンプルなアプリを開発したりするのには良さそう こうして記事を書いてはいますが、正直習うより慣
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか? 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上(Google ColabもOK)で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ&ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
(ほかのアニメーション画像も記事の下のほうにあります。Safariで画像がカクカクする場合は画像を開いてご覧ください。) はじめに 私たちはGPS衛星(をはじめとした、ガリレオ、みちびき、などのGNSS衛星)との位置関係を用いて自分の居場所を正確に知ることができます。ということは、それらの人工衛星自体が今どこを飛んでいるのかもきっと取得できるはずです。 少し調べてみると、実はGPS/GNSSの衛星というのは、衛星の現在位置そのものを送信しているわけではなく、軌道を表すためのパラメータ(=軌道要素)を送信していることがわかりました。利用者側は、その軌道要素をもとに衛星の現在位置を手元で計算するわけですね。 そして、人工衛星の軌道というのは当然ながら様々な機関に監視されているため、軌道要素のデータは、GPSデバイスなどで直接受信せずとも、CelesTrak などのサイトから誰でもダウンロードで
Information 2024/1/8: pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 はじめに どうもこんにちは、kunishouです。 この度、PythonライブラリであるPolarsを効率的に学ぶためのコンテンツとして 「Python初学者のためのPolars100本ノック」 を作成したので公開します。こちらは2020年9月に公開した「Python初学者のためのpandas100本ノック」の問題内容をPolarsのメソッドに合わせて修正、再編したものになります。本コンテン
こんにちは、テリーです。今回はいつも以上にニッチなお話です。カメラ画像処理アプリケーションは映像を取得したコンピュータ上で行うことが一般的です。それは映像を伝送する際の圧縮復元で画質が劣化してしまうことと、伝送先での映像のトランスコード処理の集中ですぐにCPUが逼迫することが容易に想定されるからです。そのため、低遅延映像伝送後の映像処理の開発事例はあまり取り上げられていません。カメラが接続されたコンピュータ上で自作プログラムが動かせないことがありますし、開発言語が違う場合もあるでしょう。そこで今回はリモートカメラの映像をWebRTCで送受信し、Pythonで画像処理を加えて送り返す、ライブトランスコーディングの開発方法を紹介したいと思います。 動作環境 本記事は以下のバージョンを用いて動作を確認しています。 MacBook Pro (16-inch, 2019) macOS Big Sur
class Cat: def __init__(self,name,gender,age): self.name = name # クラス外からもアクセス可能 self._gender = gender # クラス外からアクセス可能だが、慣例的にアクセスしてほしくない self.__age = age # クラス外からアクセス不可 def info_name(self): # クラス外からもアクセス可能 print(f"この猫は名前は{self.name}です") return 0 def _name_change(self,rename): # クラス外からアクセス可能だが、慣例的にアクセスしてほしくない self.name = rename print(f"この猫は名前は{self.name}です") return 0 def __name_change2(self,rename):
テストフレームワーク テストフレームワークとは、テストを行うフレームワーク(モジュール)のこと。 サポートのためのフレームワークはフェーズごと、用途ごと言語ごとなどにより数多く存在する。 ユニットテスト・フレームワーク一覧 @wiki では70種以上紹介されている。 ソフトウェアフレームワークとは、プログラミングにおいて、アプリケーションプログラム等に必要な一般的な機能が、あらかじめ別に実装されたものである。 @wiki doctest doctestとは、ドキュメント(docstring)として書かれたテストを実行するための標準モジュール。 docstringに入出力を書くだけでテストコードになるため、説明のためのdocstringとテストを同時に運用できる。 ただし、テストに際しての他モジュールの利用が制限されていたり、ソースコード自体の肥大化などがデメリットとなる。 doctest
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
2018年新卒入社し、SOCにてインフラ管理を担当。その後、マルウェア解析や検証業務などに従事。2022年度からは、社内のSREチームにて兼務を開始。主な保持資格は、CISSP, OSCP, GREM, GXPN, RISS, CKA, CKSなど。バイナリを読むのが好きで、一番好きな命令はx86の0x90(NOP命令)。 はじめに 私は、業務でマルウェア解析のようなリバースエンジニアリングをしており、業務効率化のために自作ツールを作ることがあります。皆さんは自作のツールの設定ファイルに、どのようなファイル形式を利用していますか。昨今は、KubernetesやAnsibleなどで用いられるYAMLや、フロントエンド界隈で頻繁に利用されるJSONなどが多い印象です。そんな中、今回はTOMLと呼ばれるファイル形式の紹介をします。プログラミング言語Rustのパッケージ管理ファイルに利用されていた
PolarsというPandasを100倍くらい高性能にしたライブラリがとても良いので布教します1。PolarsはRustベースのDataFrameライブラリですが、本記事ではPythonでのそれについて語ります。 ちなみにpolarsは白熊の意です。そりゃあまあ、白熊と大熊猫比べたら白熊のほうが速いし強いよねってことです2。 何がいいの? 推しポイントは3つあります 高速! お手軽! 書きやすい! 1. 高速 画像はTPCHのBenchmark(紫がPolars)3。 日本語でも色々記事があるので割愛しますが、RustやApach Arrowなどにお世話になっており、非常に速いです。MemoryErrorに悩まされる問題も解決されます。開発者のRitchieがしゃれおつなツイートをしてるので、そちらも参考にどうぞ ↓ 4。 抄訳: (ひとつ目)Pandasは黄色くした部分でDataFram
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