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ブックマーク / qiita.com (466)

  • 「Pythonのドキュメントでも読むか~」「え、何その裏技」 - Qiita

    読み飛ばしてください おはようございます、しなもんです。 Pythonの公式ドキュメントを読んでたら、なんか知らない便利機能がたくさん出てきました。 なんだこれ。 というわけでまとめてみました。 参考になれば幸いです。 f-stringsの拡張機能 f-strings、便利ですよね。大好きです。 そんなあいつには裏技があるみたいです。 デバッグ用の=演算子 Python 3.8以降、f-stringの中で=演算子を使用することで 変数名とその値を同時に表示できるらしい。

    「Pythonのドキュメントでも読むか~」「え、何その裏技」 - Qiita
  • ブラウザ開発者ツールのネットワークタブに表示されない情報送信手法 - Qiita

    はじめに はじめまして、セキュリティエンジニアのSatoki (@satoki00) です。今回はブラウザの開発者ツールのネットワークタブから隠れて、Webサイト内の情報を送信する手法をまとめます。所謂Exfiltrationというやつです。中にはCSPの制限をBypassするために用いられるテクニックもあります。CTFなどで安全に使ってください。 前提 発端はWeb上でテキストの文字数をカウントできるサイトが閉鎖する際の話です。カウント対象のテキストデータがサイト運営 (やサイトを改竄した攻撃者) に盗み取られていないかという議論が巻き起こっていました。「盗み取られていない」側の主張は、ブラウザの開発者ツールのネットワークタブにリクエストを送信した形跡がないというものでした。ここで ブラウザの開発者ツールのネットワークタブに表示がなければ外部へデータを送信していないのか? といった疑問が

    ブラウザ開発者ツールのネットワークタブに表示されない情報送信手法 - Qiita
  • エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita

    はじめに ChatGPTブームがひと段落した感がありますが、周りのエンジニアChatGPTを活用している姿をあまり見みません。 基的なテクニックを理解すれば、エンジニアこそChatGPTを活用できると思うので、普段使用しているテクニックをいくつかピックアップして紹介します。 プロンプトの記載方法 Markdown記法で指示する 色々なところで紹介されていますが、回答や処理の精度を上げる方法としてChatGPTへの指示にMarkdown記法を使用することがオススメされています。 例えば下記のような文章による指示を行おうとした場合

    エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita
  • 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

    記事で言及しているReflexのdiscord内に日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

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  • PandasからPolarsへ移行した方がいいのか - Qiita

    なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・`) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリわれすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 (画像元:葬送のフリーレン公式Xアカウントのポストより) そんなこともあり、AWSなどのクラウドサービスでメモリに余裕を持たせるためにめちゃくちゃ良いインスタンスを使用していましたが、コストの問題で断念しました。 しかし、どうしても読み込みたいということもあり

    PandasからPolarsへ移行した方がいいのか - Qiita
  • インターホンをスマホに通知する方法をものすごく丁寧に説明する【Raspberry Pi Zero WH 】 - Qiita

    在宅勤務している人、多いですよね。 いつでも配達を受け取れてとても助かります。 しかし...2階で仕事をしていると、 インターホンの音が聞こえにくい! 他のことに集中していると気づかない!!!! せっかく配達に来てくれたのだから、一発で受け取りたいものです。 エンジニアらしく仕組みで解決しましょう! 忙しい人のための超要約 インターホンの室内モニタのA接点を使用します(鳴ると接点が閉じる) RaspberryPi Zero WH を用いて、A接点のオンオフによりGPIOの出力3.3VをGPIO17に印加する回路を組みます GPIO17に印加されたことをPythonスクリプトで検知します 検知したらLINE Messaging APIを使用してpush通知を送信します この説明で理解できる人は、記事全体を読む必要ないと思います。 電子工作初心者でも理解しやすいよう丁寧に書き上げたので、ぜひご

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  • Pythonで理解する電気回路 - Qiita

    メモ代わりに使っていきます。 https://www2-kawakami.ct.osakafu-u.ac.jp/lecture/ キャパシタとコイルの式 コイルの式 L’i(t)=V(t) 電流(t)をtで微分した後にLをかけるとV(t)となる import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, labe

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  • 1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita

    以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます! ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ

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  • Pico WのBluetoothでキーボードを手軽に無線化 - Qiita

    0. はじめに 以前の記事で作ったオリジナルキーボード、ポータブル性にはにすっかり満足していたが、これをiPhoneiPadで使いたい欲が出てきた。ただ、通常の有線キーボードを単にLightning-USB(Type-C)ケーブルでつないでも、iPad側ではそれをキーボードと認識してくれない。どうやら有線でつなごうとすると、こちら記事のようなカメラアダプタが必要らしい… 記事では、カメラアダプタではなくBluetooth接続を選択した経緯と、その実現方法や苦労した点、参考になったプロジェクトなどを備忘録として書き残す。 1. 成果物 インターフェース1月号でPico WのBluetoothが解禁になったと知って、有線キーボードを無線化できる外付けデバイスを作ってみた せっかくなのでiPhoneに試し打ちした様子をキャプチャ 次はこれを収める箱でも設計しようかな#キーボード#自作キーボー

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  • 1000円以下のマイコンだけで物体形状の学習と推論を行う - Qiita

    はじめに まずは下記の動画をどうぞ 1000円以下のマイコンだけで物体形状の学習、推論が動いた。 緑色のは8×8ピクセルのToFセンサVL53L7CX、マイコンはSeeed XIAO RP2040、学習アルゴリズムはSEFR(multi-class)、学習時間は約12ms。 前半で、無、👊、✌️、✋を学習して、後半は推論。推論時間は1ms以下ですが、ToFセンサ読み出しに時間がかかっています。 1000円以下のマイコンだけで物体形状の学習、推論が動いた。 緑色のは8×8ピクセルのToFセンサVL53L7CX、マイコンはSeeed XIAO RP2040、学習アルゴリズムはSEFR(multi-class)、学習時間は約12ms。… pic.twitter.com/ccJQ7fDE0A — ミクミンP/Kazuhiro Sasao (@ksasao) December 19, 2023 2

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  • PythonのData Appsフレームワーク Streamlit, Dash, Panel を比較(With ChatGPT) - Qiita

    PythonのData Appsフレームワーク Streamlit, Dash, Panel を比較(With ChatGPT)PythonDashPanelStreamlitChatGPT 皆さん、こんにちは!Python Advent Calender2023の6日目担当の小川英幸(X: ogawahideyuki)です。 データから洞察を得る過程で、その発見を他の人と共有し、さらなるインサイトを得ることは非常に価値があります。そのような役割を検討した際に、既存のツールでは物足りない一方、「アプリを一から作るのは大変だな…」と感じたことはありませんか? ここで登場するのがData Appsです。Pythonだけで手軽にデータアプリを作成できるこれらのツールは、データ分析者にとって強力な味方。特にStreamlit、Dash、Panelを、簡単に使えるフレームワークとして、私は注目し、活

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  • LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita

    現在,34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください! はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました.LMの出力の精度向上に役立てられればと思います. 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています. 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため,日語で改善されるかは分かりません. 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません. ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです. 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています! 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr

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  • Pythonでボリンジャーバンド、売買シグナル、バックテスト - Qiita

    株価は95.4%の確立でボリンジャーバンド±2σの範囲内に収まる エンジニア未経験、Qiita覚えたので初投稿 仮説 4.6%でしか負けないならボリンジャーバンドで売買すれば絶対に勝てる 条件 初期資100万円、1ポジション100株、手数料0、副ポジション無し、25日移動平均線を基準 使用ライブラリ yfinance 株価取得 Pandas データフレーム matplotlib.pyplot グラフ tqdm プログレスバー datetime Timestampオブジェクト os csv保存 処理順序 株価取得 移動平均線、 標準偏差、ボリンジャーバンド、乖離率の算出 売買ルール制定、バックテスト リターンの算出 グラフ化 必要なライブラリのインストール

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  • 【速報】次世代の外観検査!?プロンプトを駆使した異常検知 - Qiita

    先日、革新的な画像の異常検知(SAA)が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※ SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習(正常)データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾

    【速報】次世代の外観検査!?プロンプトを駆使した異常検知 - Qiita
  • PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita

    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

    PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
  • PythonでRaspberryPiで撮影したカメラ映像をリアルタイム転送する - Qiita

    はじめに 記事は備忘録の一部です。 監視カメラでも作ろうかと過去のコードをぴっぱり出したところ、コピペでは動作しなくなっていたので、最近の仕様変更に合わせたコードへの修正となります。 具体的には、RaspberryPiで取得したデータをほかのデバイス(Pythonが動くもの)で表示させるというものになります。 コードは拡張性が高く、リアルタイム映像をAI機械学習等の処理にかけるときに別のサーバー上で処理ができるので大変重宝しております。簡易監視カメラにもなりますし、Pythonで書かれているのでNAS等に動画を保存しておくことも可能です。可能性は無限大と言えますね! 中華のIPカメラでやれよって話ですけどね。 目標 記事では映像の転送にPython3.7を使用しております。いまだにRaspberryPiの標準装備だったので採用しました。 ライブラリにはSocketserverとOp

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  • PostgreSQL でちょっとした性能試験や検証で使えるサンプルデータベース - Qiita

    概要 クラウドサービスから新たなストレージエンジンのサービスが出た時に実際の性能評価やちょっとした検証をある程度作り込まれたデータベースでやりたくなる人も多いのではないでしょうか。 今回そんな時に使えるサンプルのデータがあったのでちょっと紹介します。 PostgreSQL Tutorial PostgreSQL Tutorial にサンプルのデータを用意してくれているので、そちらを利用します。 例えばローカル環境上に構築するとして、一旦コンテナで検証してみます。 > docker run -d --name=postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD=postgres postgres

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  • PHP の Docker に Postfix を入れてホストにリレーする - Qiita

    PHPDocker でメールを送信したい Docker上で PHP アプリケーションの開発をしていて、PHP からメールを送信する必要が出てきました。 そのままだと、DockerPHP にはメールを送信する仕組みが含まれていませんので、同じ Docker 内に Postfix を入れて、ホストにリレーすることにしました。 ベースの Docker イメージは php:8.1-apache です。 併せて Vim やネットワーク系のコマンド(ping, curl など)、メール送信確認のための mail コマンドもインストールしておきます。 FROM php:8.1-apache # package install RUN apt-get update && \ apt-get -y upgrade && \ apt-get install -y \ vim \ iproute2

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  • 【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita

    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

    【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita
  • ルーチンワークはPythonにやらせよう Seleniumで勤怠処理を自動化する - Qiita

    勤怠処理の自動化は、以下の仕組みによって実現しています。 在宅勤務と出社では勤怠処理が異なるため、基的にフルリモート前提で在宅勤務の場合に処理を行うよう設定しています。 cronによってシェルスクリプトを起動 シェルスクリプトで在宅勤務の判定を行う 在宅勤務の場合、Pythonのプログラムを起動 Seleniumで勤怠入力 実装 Pythonのプログラムは、仮想環境を作成して実行しています。 仮想環境の作成及びSeleniumの導入 Pythonの仮想環境はvenvを使用して作成します。 仮想環境を作成するためには、以下のコマンドを実行します。 <Dir>には任意のディレクトリ名を指定します。 $ python3 -m venv <Dir> $ source <Dir>/bin/activate 仮想環境構築後、seleniumをインストールします。 仮想環境が有効な場合はプロンプトの表

    ルーチンワークはPythonにやらせよう Seleniumで勤怠処理を自動化する - Qiita