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。
![研究のためのPython開発環境](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/874e75b6580735f12601fd23d6c62cd41b66f339/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstatic.zenn.studio%2Fimages%2Flogo-only-dark.png)
M 年前にも N 年後にも人類は同じ話をしている. まとめ エラーの発生方法は throw と return に大別できる throw には簡潔さ, return には明瞭さと型安全性といった特徴がある どちらの方法がより適しているかはプログラムの規模, エラーの種類, ハンドリングの方法などが判断の材料になる 実際にどちらの方法を使うかは上の判断材料と, フレームワークやプロジェクトのコーディング規約なども合わせて複合的に決めるのがよい エラー発生方法の分類 まず前提として, 関数から呼び出し元にエラーを伝える方法は以下の 2 つに大別できます. 逆にこの記事ではこれ以上の具体的な方法についての議論はしません. throw エラーを throw して呼び出し元に伝える方法です. 例えば以下のようなものが当てはまります. throw new Error("...") Promise.rej
GitHubのコードで学習したAIを用いたコード補完サービス「GitHub Copilot」のライセンスに関する問題で、GitHubとその親会社であるMicrosoft、開発に携わったOpenAIの3社に対する集団訴訟が提起されました。AIが学習したものを生成するサービスにまつわる訴訟は、これが初とされています。 GitHub Copilot litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://githubcopilotlitigation.com/ Joseph Saveri Law Firm and Matthew Butterick File Class-Action Lawsuit Against GitHub, Microsoft, and OpenAI Over Violations of Open-S
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