OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
AtCoderの社長のままトヨタ自動車にアルゴリズムグループを作った話 - chokudaiのブログ
2022年1月より、トヨタ自動車 デジタル変革推進室 に主査(担当部長)としてジョインし、6月より、アルゴリズムグループを新設しました。 （22/08/09 11:40追記） アルゴリズムグループについての情報は以下のページにあります！！！ (追記おわり) atcoder.jp 「なんで急にそんなことやってるの？」、「AtCoderの業務に集中しろよ！って思う人もちょこちょこいると思うので、そのあたりの考えを、AtCoder社長としての立場で書きたいと思います。 AtCoder・chokudaiを知らない人のための情報 ここは知ってる人は飛ばしてください。 AtCoder 2012年から提供されている、プログラミングコンテスト(競技プログラミング)のサービスです。年間70回程度のコンテストをオンラインで開催しており、世界中から40万人のユーザが登録・参加しています。 chokudai At
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
はじめに - アルゴリズムとデータ構造大全
はじめに このドキュメントは，主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです．特定の問題にはあまりフォーカスしないため，問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません．詳しく，正確に，分かりやすく書いていこうと思っています． このドキュメントは執筆途中です． 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており，C++言語の仕様や，文法にはあまり触れません．また，計算量という用語についても説明しません．ただし，償却計算量など，計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します． コードについて このドキュメントで登場するコードは，可読性向上のため，以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています．また，適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は，コード周辺にのように，検証
できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
【図解】初心者が知っておきたいサーバ周りの仕組みの話 - Qiita
※2021年 3月28日 更新※ たくさんの方にご一読いただき、ありがとうございます。お読みいただいた方からご指摘を賜った点をもとに記事を修正いたしました。修正・追記箇所は末尾をご確認ください。 サーバ周りの仕組みについて、初心者でも最低限知っておくべきだと感じた内容を整理しています。 ここでいう「最低限」とは、プログラミング言語を勉強し、何かしらアプリケーションを作成して、ユーザが利用可能な状態にし（デプロイ）、公開するうえで必要になる知識のことです。 「サーバ」とは何か ユーザの要求（リクエスト）に応じて、サービスを提供（レスポンス）するコンピュータやプログラムのことを「サーバ」と言います。 例えば、ユーザが「このWebページを閲覧したい」とリクエストしたら、サーバはそのWebページの表示に必要な処理を実行し、ユーザに返します。これによってユーザが使用しているブラウザに、Webページが
Torishima on Twitter: "まじかよ気象庁公式の天気予報APIができてるぞ、感激して大声で泣いちゃった https://t.co/2HQumqjel8"
まじかよ気象庁公式の天気予報APIができてるぞ、感激して大声で泣いちゃった https://t.co/2HQumqjel8
Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita
1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Class Recta
コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問
自分がコーディング面接対策のために解いてよかった LeetCode の問題をコンセプトごとにまとめました。カバーするコンセプトは LinkedList Stack Heap, PriorityQueue HashMap Graph, BFS, DFS Tree, BT, BST Sort Dynamic Programming Binary search Recursion Sliding window Greedy + Backtracking です。 これらの問題が 30 分以内に実装できれば面接の準備は整ったと言っていいと思います。Easy と Medium で問題は構成されてます。進捗を管理するためにGoogle Spreadsheetを用意しました。コピペしてご自由にお使いください。 これらの問題は、LeetCode のリスト機能でも公開されています。クローンすれば自分がすでにど
業務ハックしてクビにならないために｜ふらふら
本記事は「GYOMUハック/業務ハック Advent Calendar 2019」にリンクされている記事です。つい先日、仙台からリモート参加したニワカです。よろしくお願いいたします。 ■ 自己紹介 はじめましての方ははじめまして。またお前かの人は毎度どうも。仙台でコーポレートエンジニア（＝情シス・社内 SE ）を生業としているふらふらと申します。 ガチの開発から身を引いてもう 15 年位になります。技術そのものよりも「その技術で何ができるのか」「実践したらどうなるのか」という課題解決のほうが好きな性質なので、地方中小企業で社内 SE というのはある意味、天職だなあと思っています。 どういう経歴でどういう考え方の持ち主なのかについては、下記を見てもらうのが良いでしょう。みんなで情シス！第４回でお話したときの資料です。 なんのことはない、職歴の汚い「オッサン SE」です。タイトル通り業務ハック
【NoCode】メルカリのようなサービスを、10万円で作る方法を考えてみる｜__shinji__
このnoteは、プログラマでない方でも、下記のようなメルカリ風のサービスを簡単に1時間でつくる方法を書いています。 はじめに「メルカリみたいなサービス、どのくらいで作れる？」 プログラマを生業としている方なら一度はこう尋ねられたことがあるのではないでしょうか。メルカリでなくてもUberやAirbnbだったりするかもしれません。いずれにせよ、話題のサービスを引き合いにだして、少しコンセプトを変えたサービスを作りたいといった相談をされたことのある方は多いのではないかと思います。 この問いに対して 「いやいや、メルカリ作るなんてどのくらい費用がかかると思ってるんですかー」 と、かわすのもいいでしょう。まともに作るとしたら初期バージョンでも数百万〜の規模になる可能性があり、開発リソースを用意するのも大変ですし、一生懸命ヒアリングして見積もったとしても、そもそも相手にそれなりのやる気がないと企画倒れ
名無しのvim使いへようこそ。 — 名無しのvim使い
コンテンツの案内 このサイトには、下記の種類のコンテンツがあります。 「vimエディタ基本」vimエディタの基本的な情報を扱った記事の一覧 「vimエディタのインストール関連の記事」vimエディタのインストール方法 「vimエディタ・スターターマニュアル」vimエディタの操作方法（かなり入門） 「vimスクリプト」vimエディタの拡張スクリプトの記事の一覧 「役立つ、助けになるvimスクリプト」 「デフォルトでインストールされているvimスクリプト」 「vimエディタカラースキーマ」vimエディタのカラースキーマのスクリーンショットの一覧 「vimスクリプト リファレンス」vimスクリプトの書き方、サンプルコード 「その他のツール、コマンド」vimエディタ以外の、ツール、コマンドの記事の一覧 「ダウンロード」このサイトで配布しているファイルの一覧 このサイトではRSSでサイトの更新情報を配
初心者でも機械学習の基本的なアルゴリズムを学べる11のスライド - paiza times
Photo by fdecomite こんにちは。谷口です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習関連の求人が増えてきましたね。弊社のエンジニアにも、機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、初心者だと「機械学習を勉強したいけど、難しいし何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いかと思います。 そこで今回は、機械学習の勉強を始めたばかりという初心者の方向けに、機械学習でよく使われるアルゴリズムがわかるスライドをいくつかご紹介します。 ■機械学習以前 そもそも「機械学習で何ができるのか・どんなものなのか知りたい」という段階の人が機械学習の概要をつかむには、このあたりのスライドが参考になるかと思います。 If文から機械学習への道 from nishio www.slideshare.net 機械学習入門以前 from mrtc0 www.slideshare.net
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。 「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは？ 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき？ データサイエンティストを目指す若き人たちへ 世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合うプラットフォーム・Kaggle。メンバーは100万人を超えており、良問の多さや参加者のレベルの高さゆえに、機械学習を学ぶ者にとって優れた研鑽（けんさん）の場となって
Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
この記事について 本記事はPythonを使ったWebスクレイピングのテクニックを紹介します。 ※お酒飲みながら暇つぶしで書いたので割と適当です。 今回紹介するテクニックを使えれば経験上大体どんな値でも取得でき、これらはRubyだろうがGolangだろうが同じ様に動作します。 Webスクレイピングが出来ないサイトがあればコメントにて教えてください。全身全霊を持ってやってみます。 また、Webスクレイピングをしたことが無い方は下記の記事を読むことをお勧めします。 Python Webスクレイピング 実践入門 - Qiita 追記更新 6/12 コメントに対応しました。 はじめに 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧
ガチ素人が1ヶ月でディープラーニングのジェネラリストになった話 - Qiita
はじめに なんか、ガチ素人って書くとAVみたいですね ディープラーニングの知識ゼロの素人でしたが、1ヶ月の勉強でディープラーニング ジェネラリスト試験1に合格しました。 せっかくなので、自分の経験を踏まえつつ合格への（おそらく）最短ルートをまとめてみます。 これからチャレンジしてみようという方の参考になれば幸いです。 ちなみに、僕のスペックはこんな感じです。 数年前まで理系の大学院生だった。 専攻は機械工学だったので、ディープラーニングの知識はゼロ。行列の計算くらいはできる。 お仕事は上流という名のパワポ職人。 多分これが一番早いと思います Coursera 色々なところで紹介されているので、今更細かい解説はしません。 騙されたと思って、Andrew先生の機械学習講座を修了してください。 修了する頃には「何がわからないかがわかる」＝「次にどんな勉強をすれば良いかわかる」ようになっていると思
アルゴリズムを楽しく学ぼう！ 独習に役立つWebサイト・参考書・競技プログラミングを紹介〈13選〉 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
アルゴリズムを楽しく学ぼう！ 独習に役立つWebサイト・参考書・競技プログラミングを紹介〈13選〉 プログラムの性能を改善して開発スピードを向上させるため、アルゴリズムを気軽に、かつ楽しく学べるWebサイトや書籍など、13種類のさまざまなコンテンツを紹介していきます。 アルゴリズム（algorithm）とは何なのでしょうか？ 例えば、 Wikipediaにはこうあります。 アルゴリズムとは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。 「問題を解くための手順を定式化した」とは、ソフトウェアエンジニアにとって「プログラミング」のことです。 みなさんも日々の開発業務において、問題（要件）を解くための手順を考え、その手順を特定のプログラミング言語で表現していませんか？ アルゴリズムは、一般に「ソート（整列）」や「探索」と
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kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
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