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Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース | gihyo.jp
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace
数理最適化とAIエージェントでシフト組み業務を自動化&効率化した話 - NearMe Tech Blog
はじめに NearMeエンジニアの柿野上 拓真（Takuma Kakinoue）です。私は、数理最適化や機械学習をはじめとする高度なアルゴリズムを含むテクノロジーによって実社会の問題を解決することに高いモチベーションを持っており、NearMeでは主に自動配車システムや相乗りマッチングシステムの開発に携わっております。単に高度なテクノロジーを使ったシステムを作るだけではなく、オペレーションを含め全体の業務を「デザイン」していくことに興味関心があります。 さて、今回のテーマは、直近新たな課題として社内で挙がった「シフト組業務の自動化およびシフトの効率化プロジェクト」です。NearMeは相乗りマッチングや車両割り当ての制御を行うプラットフォームの開発に焦点を当てており、車両やドライバーのマネジメントや実際の運行は他社のハイヤー会社（以下、運行会社と呼ぶ）に委託しています。なのでドライバーのシフト
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
PyCon APAC 2023での私への @mpyw / @96usa_koi による誹謗中傷と、訴訟の話
そんな昔の話、今更蒸し返すなという方もいるでしょうが、これは私にとって非常に大事なことなので記録として残します。今回は、運営している一般社団法人の無責任な姿勢には触れず、度を超えた誹謗中傷を受けた件について話します。 前提 Pythonコミュニティを破壊する人間だとレッテルを多数の人に貼られてしまったため、まずは、私は、自らが中学生時代に行われたPyCon JP 2012から参加しており、Pythonコミュニティにも多少なり貢献していた人間であることを最初に書いておきます。 発端 プログラミング言語Python のカンファレンス、PyCon JP (運営: 一般社団法人PyCon JP Association) がアジア太平洋 (APAC) を代表し、持ち回りで日本で行われた回、PyCon APAC 2023で発端が発生しました。このイベントは、2023年10月27日と28日の2日間がセッ
OOP: the worst thing that happened to programming
> BTC: bc1qs0sq7agz5j30qnqz9m60xj4tt8th6aazgw7kxr ETH: 0x1D834755b5e889703930AC9b784CB625B3cd833E USDT(Tron): TPrCq8LxGykQ4as3o1oB8V7x1w2YPU2o5n Ton: UQAtBuFWI3H_LpHfEToil4iYemtfmyzlaJpahM3tFSoxomYQ Doge: D7GMQdKhKC9ymbT9PtcetSFTQjyPRRfkwTdismiss OOP: the worst thing that happened to programming [2/24/2025] In this article, we will try to understand why OOP is the worst thing that happened to prog
OSS活動してたらRuffの会社で働くことになった話
TL;DR Pythonの型チェッカーを一人で作っていたらそれが仕事になりました。 私は（大学院生として物理学を専攻する傍ら）以前よりプログラミング言語やその周辺ツールのデザイン・実装に興味があり、趣味で開発したプロジェクトをOSSで公開するなどしていました。 ErgはPython APIと互換性を持つトランスパイル型の静的型付け言語で、pylyzerはこれの型検査器を流用したPython向け型チェッカーです。 ありがたいことに両方とも結構反響を受けて、公開から数年経っても未だにissueなど報告をいただいております。これはもう少し大きな話にできるのではないかと考え、Ergの開発の方で2023年度の未踏IT人材発掘・育成事業に応募し、運よく採択され、スーパークリエータにまで認定していただきました。 これだけでもかなりの僥倖ですが、それだけではなく、今年の3月からcontract softw
GitHub - astral-sh/ruff: An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.
Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.13 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧
マルチAIエージェントのアプリをChainlitで爆速開発しよう - Qiita
せっかく作ったAIエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ 皆さん、AIエージェント触ってますか？ 私は最近LangGraphを触るのが楽しいです。 せっかく作ったエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ で、あればフロントエンドも作りたいんですが、これが私の様な素人には意外と難しいです。 APIとしてデプロイして蹴って使うのも手間ですし、Streamlitで実装するのも、 チャット履歴は？ツールを使った場合の表示はどうする？など意外と考える事が多くて面倒です。 もっとエージェント開発に注力してフロントエンドはサクッとモダンなものを実装したい... そんな風にして調べていたらChainlitと出会ってしまいました。 ※この記事の続編はこちら [Chainlit✖︎AWS]超簡単!?LangGraphマルチエージェントのチャット履歴をAWSクラウド上に保存しよう Chainl
データサイエンス系チートシートを網羅してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX（旧Twitter）を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
Pandas API on Spark — PySpark master documentation
Pandas API on Spark¶ Options and settings Getting and setting options Operations on different DataFrames Default Index type Available options From/to pandas and PySpark DataFrames pandas PySpark Transform and apply a function transform and apply pandas_on_spark.transform_batch and pandas_on_spark.apply_batch Type Support in Pandas API on Spark Type casting between PySpark and pandas API on Spark T
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GitHub - c4pt0r/gmailtail: tail -f your gmail
Python InfoStealer with Embedded Phishing Webserver
GitHub - lllyasviel/FramePack: Lets make video diffusion practical!
GitHub - ndl-lab/ndlocr_cli: NDLOCRアプリケーションのリポジトリ（ソースコードを含む）
Astral: Next-gen Python tooling
PyPI adds project archiving system to stop malicious updates
Browser Use - The AI browser agent
GitHub - browser-use/browser-use: 🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease.
