闘魂CDK道場：TypeScriptでAWSインフラを組み、Python Lambdaを叩き込むまで - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
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
Python×株式投資：月利3〜5%を狙う自動スクリーニング戦略 - Qiita
たくさんありますが、パターン4つごとに、RSIの範囲が変わっているだけです。MA乖離上限は4つごとに同じことを繰り返しています。 各スクリーニング日には地合いスコア（-3〜+3）をタグ付けしており、 これにより相場の状況によってどのパターンが機能しやすいのかも、あわせて検証できます。 テクニカル選抜の有効性について（バックテストの結果） 概要 1ヶ月後にプラスの平均リターン（3〜7%）を期待できるパターンが存在し、有効性のあるテクニカル選抜条件が含まれていると考えられました。 また、最適な選抜条件は地合いスコアによって異なることが示唆されました。以下では、スコアごとに結果を整理します。 ＜地合いスコア -3〜0＞ 相場が最も悪い「スコア -3」のときは、**RSIが低め（25〜50）かつMA乖離上限（ma_eps）が4〜8%**のパターンで、 シャープレシオが0.8以上、かつ銘柄数が20未
【Agent2Agent】 公式の A2A のデモアプリのお試し： Python・JavaScript のサンプルを混在させてみる - Qiita
はじめに 以下の記事を書いた時に扱った Googleさん公式の A2Aデモアプリ関連の話です。 ●【Agent2Agent】 公式の A2A のデモアプリを試してみる（3つのエージェントを組み合わせる） - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/da42061852bf9ad3b79b 今回の内容 上記のお試しでは、デモアプリの公式情報に書いてあった以下 3つのエージェントの組み合わせを試していて、Python で実装されたものを使っていました。今回は、それ以外のエージェントのサンプルで JavaScript で実装されたものを組み合わせてみます。 ※ A2Aクライアントと A2Aサーバーの実装で使われている言語が異なっても、間が A2A を介したやりとりになるので普通に混在させられるはずですが、それを実際に確かめてみました とりあえず構成に関して、以下
AIエージェントにも正しく使ってほしいPython環境管理ツール「uv」最新情報ガイド - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「uvを使って環境構築してください」AIエージェントにそう指示ても、uvの古いコマンドを使い何度もエラーを出力します。 私はPythonで開発を行うときには環境管理ツール「uv」を使っています。AIを活用した開発でもuvを使いたかったのですが毎回AIが間違えるのでpipとvenvを使う方法を指示しなおしていました。 この現象には技術的な背景がありそうです。uvは2024年2月に初期リリースされ、その後の数ヶ月で大幅な機能拡張が行われました。一方で多くのAIモデルの知識カットオフ日はこの重要な進化期間と重なっています。さらに、インターネッ
【保存版】 2 万文字で語る Python の with 文で始めるリソース管理 ── C++/Go/TypeScript の技法を横断
本記事では、Python の with 文を起点に、多言語の with に相当する概念を横断的に比較し、 リソース管理という "地味だけど重要" なテーマ を一気に理解できるように整理しました。 「〇〇をしたら必ず △△ する」 をコードで保証する ── リソース管理とは？ A. 「そのタスク終わったら Slack で私に連絡してくださいね！」 B. 「はい、わかりました！」 (数日後...) A. 「あれ、Slack で連絡来てないな。」 B. 「違う仕事していたら、Slack で連絡するの忘れてました！」 そんな経験、ありませんか？ 「〇〇をしたら絶対にこれをやる」ということを強制する。 それを実現するのが、Python の with 文です。 〇〇をしたら絶対にこれをやるというのは、 例えばファイルを open したら必ず close をするなどのリソースに対して行うことは特に多く、
“AI研究者”向けの研修資料、サイバーエージェントが無料公開 PythonやVSCode、論文の書き方まで網羅
“AI研究者”向けの研修資料、サイバーエージェントが無料公開 PythonやVSCode、論文の書き方まで網羅 サイバーエージェントは4月17日、AI研究者向けの技術研修資料を無料公開した。同社のAI研究機関「AI Lab」の技術研修で使った資料。研究者のためのPythonコーディング上のテクニックや、VSCodeのおすすめプラグイン、英語論文の書き方など15種類の資料を公開している。 資料一覧は下記の通り。 Python Coding Best Practice IDEで効率的な研究開発 Google Cloud - IAM & Admin Container for Research モデルコードの高速化・最適化 概要・構成検討 実験・分析コードのGitHub公開 OSSライセンス入門 チーム開発から学ぶコードレビューのお作法 ビジョン系データ品質の保ち方 3次元コンピュータビジョン入
最小限のPython MCPサーバを作ってLLMを騙してみる
MCPサーバーを作ってみる 松尾研究所テックブログのMCP入門記事で紹介されていた、以下の公式MCP Python SDKが、MCPサーバを作ることができるということで気になったので、実際に作ってみました。 同じようなことをしている先人の記事が沢山あったので、本記事の参考リンクにも掲載します。より詳しい解説などが知りたい人は参照してみてください。 MCPサーバの作成 仮想環境構築 MCPサーバーでは、ホストの環境から分離するために、仮想環境を使うのがベターです（使わなくても作成はできます）。PythonだとuvかDockerが良いと思います。今回は手軽に使用できるuvを使用します。uvのセットアップや基本的な使い方に関しては以下記事を参照してください。 uvでは、以下のコマンドで仮想環境を構築できます。 # server.py from mcp.server.fastmcp import
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
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; }
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専門家レベルの調査報告書を作るAI「Researcher」とデータアナリストAI「Analyst」が「Microsoft 365 Copilot」で一般公開／Pythonを駆使してデータ分析するエージェントが追加費用なしで
【海外記事紹介】Python PandasがNumPyを捨て、より高速なPyArrowに移行 — 10倍以上の高速化を期待
爆速 Python 型チェッカーの ty を触ってみる
Pythonだけでデータ可視化アプリを構築できる「Streamlit」の解説書が売上No.1！／今月のおすすめ書籍は『Excel VBAユーザーのためのOutlook VBA入門』！【技術の泉売れ筋ランキング】
