Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su
プログラミングPerl〈VOLUME1〉 作者:ウォール,ラリー,オーワント,ジョン,クリスチャンセン,トム発売日: 2002/09/01メディア: 単行本 何度も読み返す技術書の話題で忘れてはいけないのがPerlの作者であるLarry Wallが書いた「Programming Perl」。 この本、Perlというプログラミング言語に関する解説書である共に、定期的にブログなどで話題になる「プログラマの三大美徳(無精、短気、傲慢)」に ついて解説されている原典でもある。 この三大美徳…意外と原典ではストレートには語られていない点も興味深い。三大美徳の中身は散々語られているので、ここでは原典でどのような流れで語られているのか調べた。 Perl自体の人気もだいぶ下がっているし、日本語に訳されているのはPerl 5.6対応(20年前!)の第3版しかなく、2012年に出版された第4版は日本語には翻訳
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Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI app
Go: A Documentary
Go: A Documentary by Changkun Ou <changkun.de> (and many inputs from contributors) This document collects many interesting (publicly observable) issues, discussions, proposals, CLs, and talks from the Go development process, which intends to offer a comprehensive reference of the Go history. Disclaimer Most of the texts are written as subjective understanding based on public sources Factual and ty
ホクソエムサポーターの白井です。学生時代は自然言語処理の研究をしていました。 「今年読んだ論文、面白かった５つ」というテーマで、自然言語処理(NLP)の論文を紹介します。 主にACL anthologyに公開されている論文から選んでいます。 はじめに 今年のNLP界隈の概観 1. Text Processing Like Humans Do: Visually Attacking and Shielding NLP Systems 面白いと思った点 2. Errudite: Scalable, Reproducible, and Testable Error Analysis 面白いと思った点 3. Language Models as Knowledge Bases? 面白いと思った点 余談 4. A Structural Probe for Finding Syntax in Word
Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su
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ChatGPTとLangChainを活用してデータ分析アプリを作ってみた - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、ChatGPTとLLMを使って、プログラミングの知識なしでデータ分析（前処理、可視化、学習、検証）を行えるツールアプリケーションを構築してみたので、その内容をご紹介します。 こんにちは、私たちはアナリティクスサービス部の田中、林です。今回はLangChainとChatGPTを使ったアプリケーションを作成してみたのでその内容について説明します。データ分析を進めたい、進めないといけない人たちが、プログラミングの知識なしでデータ分析（前処理、可視化、学習、検証
Links / Blogs → dragonsector.pl → vexillium.org Security/Hacking: j00ru's blog lcamtuf's blog invisible things (new) invisible things (old) liveoverflow's site /dev/null's site pi3's blog icewall's blog taviso's blog pawel's blog sandeep's blog koto's blog carstein's blog zaufana trzecia strona niebezpiecznik sekurak Reverse Eng./Low-Level: rewolf's blog gdtr spinning mirrors security news rev3rse
5 modern alternatives to essential Linux command-line tools
In addition, htop provides system overview information at the top and a command bar at the bottom to trigger commands using the function keys, and you can customize it by pressing F2 to enter the setup screen. In setup, you can change its colors, add or remove metrics, or change display options for the overview bar. While you can configure recent versions of top to achieve similar results, htop pr
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1.2 なぜDeep Metric Learningにしたか 改善前のモデルでも特徴量を頑張って作れば解決できないことはないとは思います。「地名、ジャンル等に引っ張られて、拠点名指定を無視してしまう」パターンでは、クエリを解釈するロジックを入れ、地名だということを理解して地名部分のみを拠点の住所とマッチングさせて、それ以外を拠点名にマッチングさせて、という具合で特徴量を作れば正解できる可能性があると思います。しかし、これは一例で全体的に精度を上げるにはさまざまなケースを人が考慮して特徴量を作っていく必要があるので大変です。 そこで、学習データ（クエリと正解拠点のペア）が大量にあることを生かして、DNN（Deep Neural Network）がよしなに学習してくれるのに期待しました。また、プロダクト化することを考えると遅くとも数百ミリ秒以内で応答する必要があるので、クエリと拠点側をそれぞれ
GitHub - deepdoctection/deepdoctection: A Repo For Document AI
deepdoctection is a Python library that orchestrates document extraction and document layout analysis tasks using deep learning models. It does not implement models but enables you to build pipelines using highly acknowledged libraries for object detection, OCR and selected NLP tasks and provides an integrated framework for fine-tuning, evaluating and running models. For more specific text process
Introducing Claude
After working for the past few months with key partners like Notion, Quora, and DuckDuckGo in a closed alpha, we’ve been able to carefully test out our systems in the wild, and are ready to offer Claude more broadly so it can power crucial, cutting-edge use cases at scale. Claude is a next-generation AI assistant based on Anthropic’s research into training helpful, honest, and harmless AI systems.
Right now, when you go to copilot.github.com you're greeted with this example: async function isPositive(text) { const response = await fetch(`http://text-processing.com/api/sentiment/`, { method: 'POST', body: `text=${text}`, headers: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', }, }); const json = await response.json(); return json.label === 'pos'; } This is bad and might result in sec
The string is arguably the most essential data type in programming; every programming language and software in the world uses strings in one way or another. It enables humans to easily communicate with sophisticated programs and machines. One thing that would help you a lot as a programmer is understanding how to use and manipulate strings so that you can build programs users can utilize efficient
Rustによるlindera、neologd、fasttext、XGBoostを用いたテキスト分類 - Stimulator
- はじめに - RustでNLP、機械学習どこまでできるのか試した時のメモ。 Pythonどこまで脱却できるのか見るのも兼ねて。 コードは以下に全部置いてある。 GitHub - vaaaaanquish/rust-text-analysis: rust-text-analysis - はじめに - - 形態素解析 - neologd lindera - Text Processing、Embedding - - XGBoost - - 実験 - - おわりに - - 形態素解析 - Rustの形態素解析実装を調べると、lindera-morphology/lindera を使うのが有力候補となりそうである。sorami/sudachi.rs や agatan/yoin 、 nakagami/awabi のような実装もあるがメンテは止まっている様子である。 linderaメンテナのブログ
Why Measure Fear and Greed? The crypto market behaviour is very emotional. People tend to get greedy when the market is rising which results in FOMO (Fear of missing out). Also, people often sell their coins in irrational reaction of seeing red numbers. With our Fear and Greed Index, we try to save you from your own emotional overreactions. There are two simple assumptions: Extreme fear can be a s
はじめに Photoshopで文字を立体のゴールドにしたい。 文字を光らせて目立たせたい。 あるいは文字に特殊なテクスチャを貼り付けてかっこよくしたい。 など、文字を加工してデザインしたい場面、あると思います。 そんな方のために、今回はPhotoshopを使って文字をカスタマイズする方法をご紹介します。 Photoshopで文字を加工する方法 色んな加工方法をご紹介していきます。すべて基本的な内容ですが、文字以外にも適用できるものなので、ぜひ覚えていってください。 まずはPhotoshopをひらいてなんでも良いので文字を打ち込みましょう。 文字ツール（横書き文字ツール）を選択してカンバス上をクリックしましょう。 するとテキストをうてるよう線が点滅しますので、そこに好きな文字を入力しましょう。 「ウィンドウ」→「文字」を選択し文字パネルを出します。文字パレット内、カラーと書かれた色の枠をクリ
Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su
PHP: アロー関数 - Manual
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Reading the excellent article by JeanHeyd Meneide on how broken string encoding in C/C++ is made me realise that Unicode is a topic that is often overlooked by a large number of developers. In my experience, there’s a lot of confusion and wrong expectations on what Unicode is, and what best practices to follow when dealing with strings that may contain characters outside of the ASCII range. This a
GitHub - HojiChar/HojiChar: The robust text processing pipeline framework enabling customizable, efficient, and metric-logged text preprocessing.
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Copy and paste "🧑🌾" in your terminal emulator. How many cells forward did your cursor move? Depending on your terminal emulator, it may have moved 2, 4, 5, or 6 cells1. Yikes. This blog post describes why this happens and how terminal emulator and program authors can achieve consistent spacing for all characters. Character Grids, Historically Terminals operate on a grid of fixed size cells. Thi
Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) | Amazon Web Services
AWS News Blog Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) With Agents for Amazon Bedrock, generative artificial intelligence (AI) applications can run multistep tasks across different systems and data sources. A couple of months back, we simplified the creation and configuration of agents. Today, we are introducing in preview two new fully managed capab
Understanding AWK
In this article, we’ll explore the fundamentals of Awk, a tool that simplifies text processing. Earthly streamlines your build processes with ease and effectiveness. Learn more. Background I have a confession to make: I don’t know how to use Awk. Or at least I didn’t know how to use it before I started writing this article. I would hear people mention Awk and how often they used it, and I was pret
May 19, 2020 This article was contributed by Ben Hoyt AWK is a text-processing language with a history spanning more than 40 years. It has a POSIX standard, several conforming implementations, and is still surprisingly relevant in 2020 — both for simple text processing tasks and for wrangling "big data". The recent release of GNU Awk 5.1 seems like a good reason to survey the AWK landscape, see wh
Step Functions ExpressモードでSQSからの大容量メッセージ処理を試してみた！【CFn】 | DevelopersIO
Step Functions ExpressモードでSQSからの大容量メッセージ処理を試してみた！【CFn】 この記事は、AWS LambdaとServerless #1 Advent Calendar 2019の16日目の記事になります。 はじめに reInvent2019でStep FunctionsのExpressモードがリリースされました。 [アップデート]Step Functionsに高パフォーマンス低コストのExpressワークフローが追加されました！ #reinvent 通常モードとの比較表が公式ページに載っているので、参考にしてください。 コンソールを開くとExpressモードで使えるサンプルプロジェクトが早速追加されていました！ ということで、本記事ではStep Functionsのサンプルとして公式から提供されているProcess High Volume Message
2019-02-23 Executive summary Motivation Rust has a package manager On no_std On API design On binary size On memory safety Bounds checks On safety from data races If this isn’t your first time visiting my blog, you may recall that I’ve spent the past several years building an elaborate microcontroller graphics demo using C++. Over the past few months, I’ve been rewriting it — in Rust. This is an i
Introduction to the Theory of Programming Languages: full book now freely available - Bertrand Meyer's technology+ blog
Short version: the full text of my Introduction to the Theory of Programming Languages book (second printing, 1991) is now available. This page has more details including the table of chapters, and a link to the PDF (3.3MB, 448 + xvi pages). The book is a survey of methods for language description, particularly semantics (operational, translational, denotational, axiomatic, complementary) and also
A Lisp REPL as my main shell
If you enjoy this article and would like to help me keep writing, consider chipping in, every little bit helps to keep me going :) Thank you! Update: As of 2021-02-07, not all the code and configurations used in this presentation have been published. Should happen in the coming days, stay tuned! Introduction video The concepts I’m going to present in this article were featured in a presentation at
2024-04-07: AWS Message Processing Framework for .NET, .NET 7 EoS, grpc-dotnet 2.62.0 - WeekRef.NET
2024-04-07: AWS Message Processing Framework for .NET, .NET 7 EoS, grpc-dotnet 2.62.0 トピックス Introducing the AWS Message Processing Framework for .NET (Preview) | Amazon Web Services https://aws.amazon.com/jp/blogs/developer/introducing-the-aws-message-processing-framework-for-net-preview/ AWS Message Processing Framework for .NET のプレビューが公開された。 .NET で AWS の SQS や EventBridge を使用してメッセージ処理を行うためのフレームワ
The RWKV language model: An RNN with the advantages of a transformer
For a while, I’ve been following and contributing to the RWKV language model, an open source large language model with great potential. As ChatGPT and large language models in general have gotten a lot of attention recently, I think it’s a good time to write about RWKV. In this post, I will try to explain what is so special about RWKV compared to most language models (transformers). The other RWKV
Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su
In general, software must not be installed or managed via the above symbolic links. They are intended for utilization by users only. The difficulty is related to the release version of the X Window System - in transitional periods, it is impossible to know what release of X11 is in use. /usr/X11R6/bin XFree86 system binaries. These are necessary for the initialisation, configuration and running of
Example based guide for text processing with Ruby from the command line
Microsoft MVP for Developer Technologies(.NET)を再々々々々々々々々々々々々受賞しました 2024-07-11 Microsoft MVPは一年ごとに再審査されるのですが、今年も更新しました。2011年から初めて14回目ということで、長い！のですが、引き続きC#の最前線に立ち続けられていると思います。以下、審査用書類に出した、審査期間での実績一覧です。 OSS New MagicPhysX .NET PhysX 5 binding to all platforms(win, osx, linux) for 3D engine, deep learning, dedicated server of gaming. PrivateProxy Source Generator and .NET 8 UnsafeAccessor based high-p
フォトショップの使い方！初心者のための25の基本スキルマスター方法
Photoshopマスターへの道 25の必須スキルと参考サイト 画像編集ソフトとしても、グラフィックツールとしても、多くのプロが愛用するPhotoshop。充実した機能と公式サイトのバックアップ（解説動画・画像の提供）はもちろんこと、様々な方がチュートリアルや素材を公開している点も魅力ですね。 Photoshopを使うのであればぜひ知っておいて欲しい機能をギュッと凝縮、仕事レベルに必要な機能スキルを25の項目として紹介します。 Photoshopの基礎知識 PhotoshopのUI Photophopレタッチ基本スキル Photoshopでの加工スキル 実践! お仕事スキルと手順 Photoshopの基礎知識 Photoshopとは Photoshopはadobe社が販売している画像編集アプリケーションソフトウェア。精度が高く高機能な写真編集機能はもちろんのこと、イラストやデザイン作成にも
One-liner introductionThis chapter will give an overview of Ruby syntax for command line usage. You'll see examples to understand what kind of problems are typically suited for one-liners. Why use Ruby for one-liners?I'll assume that you are already familiar with use cases where the command line is more productive compared to GUI. See also this series of articles titled Unix as IDE. A shell utilit
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プログラマの三大美徳について…その原典ではどう語られているのか - Magnolia Tech
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