日本の医療介護の人材不足をデータ分析により解決!データアナリストを募集!
日本の医療介護の人材不足をデータ分析により解決!データアナリストを募集! 株式会社メドレー @medley Python Machine Learning I want to hear a detailed なにをやっているのか 「テクノロジーを活用して医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションの実現に向けて、現在は以下の事業を展開しています。 ■人材プラットフォーム事業 ・医療介護福祉の人材採用システム「ジョブメドレー」 ・介護事業所向けオンライン研修システム「ジョブメドレーアカデミー」 ・介護施設のマッチングサービス「介護のほんね」 ■医療プラットフォーム事業 ・オンライン医療事典「MEDLEY」 ・クラウド診療支援システム「CLINICS(クリニクス)」 ・かかりつけ薬局支援システム「Pharms（ファームス）」 ・病院向け電子カルテ「MALL（モール）」 ・歯科向けクラウド業務
PyPI上の悪意あるPythonパッケージが3.9万回ダウンロード – WooCommerceを標的とするカーディング攻撃ツールを発見 - イノベトピア
PyPI上の悪意あるPythonパッケージが3.9万回ダウンロード – WooCommerceを標的とするカーディング攻撃ツールを発見 Last Updated on 2025-04-06 07:42 by admin 2025年4月、サイバーセキュリティ研究者らがPython Package Index（PyPI）リポジトリ内で悪意のあるライブラリを発見した。ReversingLabsによると、「bitcoinlibdbfix」と「bitcoinlib-dev」という2つのパッケージが正規のPythonモジュール「bitcoinlib」の修正を装っていた。また、Socket社が発見した3つ目のパッケージ「disgrasya」はWooCommerceストアを標的とする完全自動化されたカーディングスクリプトを含んでいた。 これらのパッケージは削除される前に多数回ダウンロードされており、pep
【実践編】今すぐ使えるAI技術の最先端プラットフォーム完全ガイド| [第10回] PythonとRustのAIアプリ開発比較 - Qiita
近年、AIアプリケーション開発においてPythonとRustの選択肢が注目されています。本記事では、PythonとRustのAI開発における特徴、利点、欠点、および実際のユースケースについて詳しく解説します。 1. PythonとRustの概要 1.1. Pythonとは？ Pythonは、シンプルな構文と豊富なライブラリを備えた高水準プログラミング言語です。AIやデータサイエンス分野で広く利用されています。 メリット: 豊富な機械学習・AIライブラリ（TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn） コードの可読性が高く、学習コストが低い Jupyter Notebookを利用したインタラクティブな開発が可能 デメリット: 実行速度が遅い（インタプリタ言語のため） GIL（Global Interpreter Lock）の影響で並列処理が制限される 1.2. Rust
Microsoft、プラグインの対応やメモリ内変換、EPUBフォーマットをサポートしたOfficeキュメントなどをMarkdownに変換できるPythonツール「MarkItDown v0.1.0」をリリース。
Microsoftがプラグインの対応やメモリ内変換、EPUBフォーマットをサポートしたOfficeキュメントなどをMarkdownに変換できるライブラリ「MarkItDown v0.1.0」をリリースしています。詳細は以下から。 MicrosoftのHuman-AI eXperiences(HAX)グループのAdam Fourneyさんは2024年12月、AIを開発していく上で必要なPDFやOfficeファイル、Webサイトに記載されている情報をテキストベース(Markdown)へ変換するため、様々なファイルをMarkdownフォーマットへ変換する「MarkItDown」というPythonツール/ライブラリを公開しましたが、このMarkItDownがv0.0.2から大型アップデートされ「MarkItDown v0.1.0」としてリリースされています。 Version 0.1.0 (prev
一休における C#,PythonからRustへの移行の現状と見えてきた課題 - Findy Media
はじめまして、一休でプロダクト開発・技術広報を行っている山本（@kymmt90）といいます。 今回は「一休.comレストラン」のバックエンドのRust移行の取り組みについて、バックエンドを中心に、背景や現在の移行状況をお伝えします。 なぜRustを選定したのか？サービス概要「一休.comレストラン」は、上質なレストランを対象に店舗や食事コースの検索、詳細情報の閲覧、Web予約機能を提供するサービスです。2006年にローンチされ、従来はPython・C#・VBScriptといった技術スタックを用いたシステム構成となっていました。 選定背景5年以上Pythonを中心にサービスを開発／運用してきましたが、コロナ禍や開発チームの再編成を経て、既存のコードベースのままだと事業の要求に沿った開発や運用が難しくなってきたという課題がありました。 そこで、サービスのUI自体の刷新を含めリライトしていくとい
生成AIの量子化の果てに生まれた、進捗バーを量子化するPythonライブラリを公開しました【実用性なし】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 突然ですが、皆さんは量子化というキーワードを知っていますか？ 生成AIにおける量子化とは、精度をほとんど劣化させずに、AIモデルのサイズを削減することです。 さて、そんな量子化について、ローカルでAIを処理しているとき私はふとあることを思いました。 このモデルの量子化…進捗ぜんぜん進まないな… 最近のヘビー級のモデルはどいつもこいつもサイズがデカい！ ユーザーのリソースは無限だと思っている節がありますね。 終わらない進捗 進捗バーが微動だにしないと楽しくなくなってきます。 AIが量子化するなら、待ち時間中、進捗バー側も量子化する必要があ
Pixel純正ターミナルでPython環境を構築してみた - Qiita
2025年3月のアップデートで、Pixelスマートフォンに純正のLinuxターミナルが搭載されました。 これにより、追加のアプリをインストールせずに、DebianベースのLinux環境が利用できるようになりました。 これは気になる…！ということで、実際にPythonをインストールし、簡単なプログラムを動かしてみました。 使用環境 端末: Pixel 8 ストレージ: 128GB OS: Android 15 ターミナル Pixel純正(2025.03 アップデート) 1. Pixelのターミナル環境について PixelのLinuxターミナルは、Androidの仮想化技術 AVF（Android Virtualization Framework） を利用し、Debianベースの仮想マシンを起動する仕組みになっています。 初回起動時には約500MB以上のLinuxイメージをダウンロードする必要
【海外記事紹介】「Python 3.14のインタープリタは10〜15%高速」は誤っていた？その裏側を解説したブログ記事が話題に
注目すべきは、clang-19によるビルドがclang-18に比べて約9～12%ほど遅くなっている点だ。一方tail-callインタープリタはclang-18よりやや速いか、あるいはほぼ同等の速度を示す。つまり、clang-19同士で比較すると大きな速度改善とも言えるが、clang-18と比較すると当初の「10～15%高速化」という数字ほどの大きな改善ではないことがわかる。 LLVM 19における問題 こうした結果を引き起こしたのは、LLVM 19のある特性だ。 クラシックなバイトコードインタープリタは以下のような構造を持つことが多い。 while (true) { opcode_t this_op = bytecode[pc++]; switch (this_op) { case OP_IMM: { // push an immediate onto the stack break; }
PyPIの悪性パッケージ「set-utils」がEthereumプライベートキーを盗む
悪性のPythonパッケージ「set-utils」がPyPIで発見されました。 このパッケージは、人気のライブラリを偽装してEthereumプライベートキーを盗むことができます。 1,077回ダウンロードされましたが、現在はダウンロードできなくなっています。攻撃者はRSA公開鍵を使用して盗んだデータを暗号化し、Polygon RPCエンドポイントを通じてプライベートキーを外部に流出させます。 バックグラウンドスレッドで実行されるため、検出が難しくなります。 from:This Malicious PyPI Package Stole Ethereum Private Keys via Polygon RPC Transactions 【編集部解説】 この悪性パッケージは、開発者が信頼しているライブラリを模倣することで、Ethereumプライベートキーの盗難を企てています。 特に、Pytho
JavaScript用の教材、ぷよぷよプログラミングをPythonでやってみた！ - Qiita
左：JavaScript版 右：Python移植版 はじめに 今回はJavaScript用の学習教材「ぷよぷよプログラミング」を参考に、Pythonでぷよぷよを作ってみたので、その感想を書いていこうと思います。 ぷよぷよプログラミングとは ぷよぷよプログラミングは、セガが出しているJavaScript向けの学習教材で、写経を通じてJavaScriptを学べます。コースが基礎、初級、中級、上級と分かれているので、自分のレベルにあったものを選べます。リンクを貼っておくので、気になる方はご覧ください。（本家の方にPythonは出てきません） この試みについて もともとは、Python以外の言語にも触れて比較したいと思い、JavaScriptの勉強をするつもりでした。しかし、せっかくなら上級をやりたいものの、上級だと無からすべて写経することになるので、流石に時間かかるな～という思いがありました。そ
AWS Lambda の Python で pandas や requests を使うのに、Lambda Layer を自作する必要はない - AWS SDK for pandas を活用しよう - Qiita
AWS Lambda の Python で pandas や requests を使うのに、Lambda Layer を自作する必要はない - AWS SDK for pandas を活用しようAWSpandaslambdaLambda-Layers 概要 AWS Lambda では、マネージドに提供されている AWS レイヤーがあり、自分でビルドすることなく簡単に利用できる AWS SDK for pandas のマネージドな Lambda Leyer には、 pandas / numpy といったデータ処理系のモジュールや aiohttp / requests といった HTTP リクエスト用モジュールなど、様々なモジュールがバンドルされている (一覧は後述) AWS Lambda でこれらのモジュールを使用する方法として、多くの記事では Lambda Layer を自作する方法や第三
Building an Open, Multi-Engine Data Lakehouse with S3 and Python - Tower
Building an Open, Multi-Engine Data Lakehouse with S3 and Python The idea of open, multi-engine data lakehouses is gaining momentum in the data industry. Here is what has happened in the last six months alone. Last week, the data community was abuzz when AWS announced Iceberg-based S3 Tables at this year's re:Invent. In October, Snowflake launched a managed service for Iceberg metadata catalogs ca
PythonでつくるレトロゲームとLLMコーディングは楽しい。で、ゲームコードの著作権はどうなってるのか。｜しらいはかせ(AI研究/Hacker作家)
久しぶりに、「窓の杜」にこんな記事を寄稿しました。 ■「Gemini」を追加ってPythonで「ぷよぷよ」を生成してもらおう！ Geminiたんとつくる自家製レトロゲーム しらいはかせ2025年2月6日 11:40 難しいことを考えなくても、Geminiをはじめとする無料で利用できるコーディングが得意なLLMで、いい感じのサンプルをスッと作る。 エラーがあったらLLMに日本語で解説してもらう。そこから、書籍の図版やオープンソースのコードを片手に作りたいものを探求していく……これはとてもクオリティ・オブ・ライフが高まる体験です。 原稿としてはこんな感じに終わるんですが。 この原稿を書く過程で、同じようにインベーダーとか、パックマンとか、色んなゲームを作ってみました。 もちろんこの方法であらゆるゲームのコードが生成できるわけでもありませんし、著作権的な視点も大切ですね。 日本の著作権法では、プ
YouTubeで人気「ずんだもん」の音声を利用、LLMの返答をPythonで読み上げる
生成AI（人工知能）の登場によって、プログラミングの形が大きく変わろうとしている。一言でいえば「生成AIで作り、生成AIを使う」形になっていく。生成AIでPythonを使いこなす方法を解説する。 Pythonを使うと、異なる種類のソフトウエアを比較的容易に連携させることができます。今回はその例として、Ollama＋Gemma 2 2Bと、音声読み上げライブラリの「VOICEVOX CORE」＋音声ライブラリの「ずんだもん」を組み合わせて、大規模言語モデル（LLM）の返答を読み上げるプログラムを作ってみます。また、Tkinterも組み合わせて、そのプログラムのGUI版も作ってみます。 VOICEVOX COREは、非常に自然な発音とイントネーションで読み上げる音声を生成できるライブラリです。ずんだもんは、YouTube等で人気のある音声読み上げキャラクターです。VOICEVOX COREとず
なぜ「Java」は“面倒”で「Python」は“危険”なのか
関連キーワード Java | アプリケーション開発 | プログラミング プログラミング言語の選択は開発プロジェクトの成否を左右する。人気のプログラミング言語「Java」と「Python」は、内部構造や設計思想に大きな違いがある。両言語を複数の観点から比較することで、それぞれの言語が目指す方向性と、その結果として生じる長所および短所が明確に見えてくる。開発者が気にすべき違いとは何か。 JavaとPythonを4つの視点で比べると？ 併せて読みたいお薦め記事 連載：JavaとPythonを比較 前編：Javaの「main」メソッドは何のためにあるのか 中編：Hello Worldプログラムから見る「Python」の“本質”とは？ JavaとPythonについて知る 「Oracle JDK」からの移行で賢くJavaを使い続ける方法とは？ 「Python離れ」まで起きかねない“GIL廃止”の波紋
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Pythonの「__init__」とは？ロボットに例えて解説！ - Qiita
Microsoft の「MarkItDown」で Officeファイルを Markdownファイルに変換【Python】 - Qiita
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