並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

241 - 280 件 / 24944件

新着順 人気順

*Pythonの検索結果241 - 280 件 / 24944件

  • 【入門】インフラやるなら知っておきたいトピックのリンク集 - Qiita

    インフラをやるうえで知っておきたいトピックを独断と偏見で選んでリンク集をつくりました. HTTP HTTP入門 [BurpSuiteJapan]HTTP基礎入門 RESTful API Web API入門 RESTful API 入門 KVS key-valueストアの基礎知識 KVS 超入門 - footmark NoSQL HBaseの概要とアーキテクチャ | Think IT(シンクイット) Oracle Cloud Hangout Cafe - 明解! NoSQLの勘所 - Speaker Deck データベース 2018-11-データベース / 2018-11 database - Speaker Deck SQLをはじめよう - 初心者でもわかる、構文とデータ取得の基本 - エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える! RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データ

      【入門】インフラやるなら知っておきたいトピックのリンク集 - Qiita
    • プログラミングの授業で「みんながニッコリするセリフ」を考えさせた途端に動けなくなる子がいる→良い"問いかけ"とは何か?

      Scratch とMagica Voxelと子どもたち @scratchhub31 ☆ Pythonの第一歩は大抵「print('○○○')」なんですが、 ここで「○○○にみんながニッコリするセリフ入れて」って言うと、1ミリも動けなくなっちゃう子がいます。特に学校の勉強ができる子に多い。 構文とかも大事なんだけど、そこんトコが人間のお仕事なんだけどなー、って感じ。#考える力 2021-03-11 08:13:10 よんてんごP @yontengoP 割とリプ・引用RT含めて 「は?🤔」「何だその指示💢」「クソ客か???✊」って反応されてるけど、 どういう出題というか問い掛けしてるかだなぁ… 「例えばこういうニッコリ言葉があって…」って いくつか例示した上で 「皆も他のを考えてみて」とかならアリだと思う twitter.com/scratchhub31/s… 2021-03-12 10:

        プログラミングの授業で「みんながニッコリするセリフ」を考えさせた途端に動けなくなる子がいる→良い"問いかけ"とは何か?
      • 「尖った人ではなく、暗黙知を形式知に変換する人がほしい」 “均質人材”を育成してきた日本でこれから求められる能力とは

        「プログラミングを学ぶ」ではなく「要件定義を学ぶ」 田中邦裕氏(以下、田中):あと13分ぐらいになったので、今後の展望にいきたいのですが、その前に、質問が7個ほど来ているので、みなさんに聞きたいと思います。 一番投票数が多い質問が、「非エンジニアでAIを使ったスマホアプリを作りたいんだけれども、プログラミングをそもそも学ぶべきか?」という質問です。 生成AIがある今、何をどのように学ぶべきなのか。プログラムを学ぶべきなのか、それ以外になにか手段があるのか。目的によっても違うのですが、ざっくりとしたこの質問に対して、なにか答えられる方はいますか? 比戸将平氏(以下、比戸):じゃあ、私から。 田中:はい、お願いします。 比戸:先週ぐらいに、NVIDIAのジェンスン(Jensen Huang氏)が、「今後はAIがプログラムを書くから、もうプログラムを学ぶ必要はないよ」と発言したのが切り取られて、

          「尖った人ではなく、暗黙知を形式知に変換する人がほしい」 “均質人材”を育成してきた日本でこれから求められる能力とは
        • 仕事で差をつけるChatGPT活用術。初心者でも使えるスゴいテクニックを達人に聞く - ミーツキャリアbyマイナビ転職

          業務効率化に一役買ってくれると話題の「ChatGPT」。 今や「大学生の4人に1人が就活でChatGPTを使っている」といったデータもあり、リリース当初はあまり興味のなかった方でも、最近は「自分の仕事でうまく使えたりしないかな?」なんて考える機会も増えてきたのではないでしょうか? ただ、ChatGPTが作業をどこまで効率化してくれるのかはまだまだ未知数です。時間を食う資料の作成やExcelの集計作業などをまるっとお任せできたらうれしいけど、思うようなアウトプットが得られず手間が増えたら、本末転倒な気もしますよね。 それに、ChatGPTの生成データをめぐっては、権利関係や内容の中立性・正確性などの側面で一部懸念の声も挙がっています。業務内での利用を禁止する企業や、自身のコンテンツを「学習・流用」されないよう自衛措置を講じるクリエイターも存在します。使用にあたってのルールも、完全に整っている

            仕事で差をつけるChatGPT活用術。初心者でも使えるスゴいテクニックを達人に聞く - ミーツキャリアbyマイナビ転職
          • 放送大学マイルストーン('23)|lumpsucker

            はじめにこの記事は、放送大学の(主に情報コースを中心とする)学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 (2023年2月追記)その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て(上記の記事にある通り、文系

              放送大学マイルストーン('23)|lumpsucker
            • 何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

              先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談

                何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
              • 熱量を失ったサーバーレスという世界(個人の所感) - Sweet Escape

                はじめに 先日、エンジニア界隈では有名なポッドキャストであるfukabori.fmに出させていただきまして、そのときのトピックがサーバーレスでした。 ポッドキャストはこちらで聞けますのでぜひどうぞ。 fukabori.fm そこでもいろいろお話ししたのですが改めて話せなかったことなども含めて書こうかなと。つまり、ポエムです。散らかった文章な上に少し長めなのでお時間のある方だけどうぞ。 なお、サーバーレスの黎明期の話とかそういう思い出話は以前に書いたこちらの投稿があります。 サーバーレスと僕のこれまでとこれから - Sweet Escape 今回は思い出話ではなく、サーバーレスに個人として魅力を感じ、仕事としてその良さを広めたり、実装のお手伝いをし続けてきた自分がそういった仕事から離れた2022年現在どういう風に向き合ってるかについてのポエムです。 前提 現在の自分は株式会社Singular

                  熱量を失ったサーバーレスという世界(個人の所感) - Sweet Escape
                • 「ChatGPT、これやって」うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素

                  「ChatGPT、これやって」うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素2023.04.05 12:0035,351 かみやまたくみ ChatGPTを使っていてわりとあるのが、「変な答えが返ってくる…」。ChatGPTは確かに賢いですが、まだ発展途上でもあり、「聞き方」「言い方」がうまくないとそういう結果になることもあります。 経験上、ChatGPTが微妙にズレた回答をするのは、自分がした質問がごちゃごちゃしているとき。もうちょっと言うと、自分の中で「本当にして欲しいこと」が整理されておらず、質問の後ろに書かれていることが多いです。 対するChatGPTは前にある文言を重要だととらえる傾向にあるように思います。結果として「本当にして欲しいこと」がスルーされたり誤解されたりしてしまう…そんな印象です。 どうしたもんかな…と思っていたら、GitHubで公開されている『Prompt E

                    「ChatGPT、これやって」うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素
                  • 電車と飛行機どっちの交通手段が早いか比べた地図がかなり意外な結果で面白い「隣の県なのに6時間も掛かる」

                    にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP オープンデータを使って都市の姿を可視化したり、防災/天気/住まいなどの関心分野を呟いています。 💻QGIS/Mapbox/Vis.gl/Tableau/Python/R にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 鉄道と航空、どちらの交通手段が早いのか比べてみた。まずは東京(千代田区)から。 こうして見ると「4時間の壁」がよく分かる。北陸新幹線が延びた世界、四国新幹線が実現した世界を想像すると楽しくなってくる・・・ (・ㅅ・)。 【出典】RESAS「国内移動時間分析」市区町村役場間の平均所要時間 pic.twitter.com/ntckJOG1m5 2022-01-31 21:07:11

                      電車と飛行機どっちの交通手段が早いか比べた地図がかなり意外な結果で面白い「隣の県なのに6時間も掛かる」
                    • 新入社員のみんな、「ChatGPT×Python」で鬼にならないか?|ピーナッツ

                      ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ

                        新入社員のみんな、「ChatGPT×Python」で鬼にならないか?|ピーナッツ
                      • プログラミングスクール通うくらいならチートスキル身につけたほうが百億倍楽やぞ|erukiti

                        皆さん異世界転生ラノベをご存知ですか?チートし放題な主人公たち好き勝手しやがってとか思っています?最近は「初級魔法で無双する」「生活魔法で無双する」みたいな話流行ってますよね。 でも、別に異世界なんていかなくても、転生しなくても、プログラミングのチートスキルなんて簡単に身につけられるんですよ。 ※ここでいうチートスキルは本来の意味のチートではないのでご注意ください。そっちのスキル身につけるのは楽しいかもしれませんが、本筋ではありません。 ※ここでいう「初級魔法」はラノベ読まない人の想像する初級魔法ではないことがほとんどなのでご注意を 特定のプログラミングスキルを身につけると、派生スキルが勝手にポコポコ生えてきたり、派生スキルの習得コストが圧倒的に安くなります。 たとえば、なにか一つのプログラミング言語をマスターした人なら、他のプログラミング言語を覚えるときのコストが低くなるというのは直感的

                          プログラミングスクール通うくらいならチートスキル身につけたほうが百億倍楽やぞ|erukiti
                        • Webエンジニア1年目の自分に捧げたい本・記事を超まとめ - Qiita

                          そろそろWebエンジニア3年目の折り返しになるので、Webエンジニアとして働く中でこれまで読んできた情報たちをまとめようと思い立ちました。 エンジニア3年目の今だからこそまとめられる情報として、「エンジニア1年目の1年間で読んでおきたかったな〜。」という本と記事をまとめておきます。 まとめ始めたら楽しくなってしまい、情報量が多くなってしまった...。全部手に取るのは不可能だと思うので、サーっと目を通して見て興味が湧いた本や情報を手にとっていただけると良いかと。 これからWebエンジニアになる人、Webエンジニア1年目の人の参考になれば幸いです。 これは何? Webエンジニア1年目が仕事を進める上で絶対に求められるであろう知識を、技術力・Web知識・仕事の進め方・キャリアの観点からまとめました。 「これだけ読んでおけば絶対大丈夫!!」という安易なものではありませんが、「どんな知識を学べばいい

                            Webエンジニア1年目の自分に捧げたい本・記事を超まとめ - Qiita
                          • 新しいメンバーがジョインしたときのAWSトレーニング/ハンズオン - Qiita

                            概要 新しくジョインしたメンバー向けに独自でトレーニングメニューを作成し、最新の情報に追従してアップデートしていくのはコストがかかる面もあります。 AWSは公開されているトレーニングが豊富なので、私のチームではそれを活用しています。良さそうなハンズオンを適宜さがしてきて「作ったものを説明&デモ」「手順の存在しないオリジナル追加課題」という工程を加えています。 今のところ省力で効果的と感じているので、流れやハンズオンの探し方をまとめてみました。 流れ 経験や勉強していることを改めてヒアリング。担当予定のシステムのアーキテクチャを説明し、理解度をお互いに確認。 レベルと補完しておきたいサービスに応じたハンズオンを探す トレーニングの実施 ゴールの設定 フェーズ① ハンズオンを一通り完了させる 作ったものをデモを交えて説明&QA。 ゴールの設定 フェーズ② フェーズ①で作ったものに対してオリジナ

                              新しいメンバーがジョインしたときのAWSトレーニング/ハンズオン - Qiita
                            • 2020年版Pythonを学習するためのオススメ本10冊と学んだことのQiitaへのメモ - karaage. [からあげ]

                              Pythonの勉強をしています 今年の2月29日「PyCon Mini Shizuoka」というイベントでキーノートスピーカーとして登壇予定です(詳細は以下参照下さい)。 キーノートスピーカーを引き受けたものの。よく考えると、私はPythonがあんまり分かっていません。「これは、幾ら何でもまずいのでは?」というお気持ちになりました。そこで、今年の年末年始を中心にPythonの本をいくつか読んで、PyConの議論についていけるように、少しでもPythonへの理解を深めておくことにしました。 学んだことは、折角なので以下のQiita記事にまとめていきます(随時追加中)。 この記事では、学習に使用した本と、簡単な感想を書いてみます。興味ある方は参考にしてみて下さい。 私のブログから買うのが嫌だ!という人は、タイトルをコピーしてAmazonで検索してもらえば大丈夫ですし、もちろん買わなくても大丈夫

                                2020年版Pythonを学習するためのオススメ本10冊と学んだことのQiitaへのメモ - karaage. [からあげ]
                              • 大学の授業でチャットGPTをどう扱うかについての覚え書き

                                1 はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が(もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが)再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に

                                • ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました|masa_kazama

                                  イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面(結果の書籍は存在しない)それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る

                                    ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました|masa_kazama
                                  • マクドナルドで一日分の栄養を取れる組み合わせを計算したら衝撃の結果に - Qiita

                                    コレステロールは最低摂取基準量はないので0としています(実はこれが伏線になっている)。 そして目的は、一日必要な栄養素を満たす最もカロリーの低い商品の組み合わせとします。金に糸目はつけません。健康第一! 解く 商品の数が96個、栄養素の数が16個なので、とても人間の手では解けません。そこでコンピューターの力を借ります。幸いPuLPというPythonで無料で利用できるソルバーがあるので、これで計算します。ちなみにExcelにもソルバーが搭載されていますが、この程度の数の決定変数でもエラーになって計算できませんでした。 # Import PuLP modeler functions from pulp import * # A new LP problem prob = LpProblem(name="mac", sense=LpMinimize) # Variables AA = LpVar

                                      マクドナルドで一日分の栄養を取れる組み合わせを計算したら衝撃の結果に - Qiita
                                    • 独自Webアプリや社内ツールが作り放題のオープンソース開発環境「ToolJet」を使ってみた! - paiza times

                                      どうも、まさとらん(@0310lan)です! 今回は、さまざまなWebサービスやデータベースと連携して、独自のWebアプリなどを手軽に開発できるサービスをご紹介します! データソースの連携や画面デザインなどはドラッグ&ドロップの操作で簡単に構築が可能で、ロジックやイベント処理などもわずかなJavaScriptを利用するだけで開発できるのが特徴です。 オープンソースで開発が進められており、セルフホストすることで大きな制限もなく活用できるのでご興味ある方はぜひ参考にしてください。 【 ToolJet 】 ■「ToolJet」の使い方 それでは、「ToolJet」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう! まずはメールアドレスを入力したら【Create an account】ボタンをクリックして無料のユーザー登録を済ませておきます。 メールアドレス宛にユーザー登録用のリンクが送付されるの

                                        独自Webアプリや社内ツールが作り放題のオープンソース開発環境「ToolJet」を使ってみた! - paiza times
                                      • 【11万文字越え】プログラミング初心者に贈る即戦力ガイド - Qiita

                                        弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています!興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 目次 1.はじめに 2.VSCodeの拡張機能紹介 3.コーディングのポイント 4.よく使われる英単語一覧 5.エラーとの向き合い方 6.テストで動作確認 7.検索の極意 8.公式ドキュメントに慣れる 9.リファクタリングでさらに読みやすく 10.資料作成で気をつけること 11.Gitで管理 12.よく使うLinuxコマンド一覧 13.仕事の進め方 14.プログラム以外で意識するところ 15.初心者こそ読んで欲しい本 16.まとめ 1. はじめに プログラミングは現代のデジタル社会において重要なスキルです。 AIがコードを書いてくれる時代ですが、それでも人の手によるプログラ

                                          【11万文字越え】プログラミング初心者に贈る即戦力ガイド - Qiita
                                        • プログラミング言語勉強用の環境を Visual Studio Code + Docker で手に入れてみる - かずきのBlog@hatena

                                          Visual Studio Code を入れます。 azure.microsoft.com Visual Studio のリモート開発の拡張機能を入れます。 marketplace.visualstudio.com そして docker を入れます。 www.docker.com Windows の人は入れたら設定からドライブ共有をオンにしておきましょう。 Python 3 の環境が欲しい 適当なフォルダーを Visual Studio Code で開きます。 F1 や Ctrl + Shift + P あたりでコマンドパレットを出して Remote Add あたりで検索すると Remote Containers: Add Development Container Configuration Files... という項目が出てきます。 どんな開発環境が欲しいのかリストが出てくるので Py

                                            プログラミング言語勉強用の環境を Visual Studio Code + Docker で手に入れてみる - かずきのBlog@hatena
                                          • 【自動化】PDF内の表をPythonで抜き出す - Qiita

                                            PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや?うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData

                                              【自動化】PDF内の表をPythonで抜き出す - Qiita
                                            • 【図解】Python基礎64選 - Qiita

                                              前回の記事が思いのほか好評だったので、今回はPythonの基礎を図解にまとめてみました。 これからPythonに入門する方、初学者の方への参考になれれば幸いです。 前回の記事↓ 押さえたい基礎 押さえたい基礎の分野は9つになります。 以下で詳しく見ていきます。 数値計算 数値計算は演算子を確認します。 数値の型(int・float)

                                                【図解】Python基礎64選 - Qiita
                                              • ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita

                                                ChatGPT,使っていますか? ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード(GoogleColab) 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して

                                                  ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
                                                • Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa

                                                  Netflix Tech BlogのgRPC APIに関する以下の2つの記事に感銘を受けたので、ここにその概要を日本語で記します。 (めんどくさかったので)翻訳の許可は取ってませんが、再構成してますし元のJavaではなくPythonで書き直していますので、容赦して下さい… Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMaskPractical API Design at Netflix, Part 2: Protobuf FieldMask for Mutation OperationsまとめgRPCでは、FieldMaskをうまく使うことで、必要な情報だけ取得したりあるいは与えたりしたりできまっせ第一部まずField Maskをどのように使うかを述べています。 背景Remote Callというものは、そもそもコ

                                                    Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa
                                                  • エンジニアリングの必須図書 40冊 2023年版

                                                    はじめに 今回の記事では、私の独断と偏見でエンジニアリングにおける必須の書籍を、以下の分野に分けて40冊共有する。 Web開発 行動経済学 ソフトスキル その他 対象とする読者 プログラミング初心者 どの書籍から読み進めればいいかわからないプログラマー なにか新しい書籍を読みたいひと なんとなくタイトルが気になったひと Web開発 『リーダブルコード』 良質なコードの原則と具体的なテクニックを丁寧に解説している。プログラミング初心者はまずこれを読むべき。良質なコード―要は、メンテナンスしやすいコードを書く上で重要なヒントを教えてくれる。コーディングで一生役立つ知識が満載だ。何度読んでも決して色褪せることのない不朽の古典である。 『14歳からのプログラミング』 図解付きでプログラミングの基礎(例:変数、関数、条件分岐)を理解できる。小難しい専門用語が一切なく、初心者でも問題なく理解できるよう

                                                      エンジニアリングの必須図書 40冊 2023年版
                                                    • 機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita

                                                      はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか? 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね! 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います! 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回

                                                        機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita
                                                      • 無料Webクローラー「EasySpider」 プログラミングスキル不要、マウスクリックだけで操作可能

                                                        このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 シンガポール国立大学と中国の浙江大学に所属する研究者らが発表した論文「EasySpider: A No-Code Visual System for Crawling the Web」は、Excelを使用するように視覚的にWebスクレイピングタスクを設計し、実行できるカスタマイズ可能なWebクローラーシステムを提案した研究報告である。公式ページはこちら。 このシステムは、マウス操作のGUI(Graphical User Interface)を使用して提供されており、コーディングの経験がなくても使えるため、ノンプログラマーでも簡単にタスクを設

                                                          無料Webクローラー「EasySpider」 プログラミングスキル不要、マウスクリックだけで操作可能
                                                        • 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について

                                                          各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長(教育・情報担当) 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の

                                                            生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
                                                          • とほほのRust入門 - とほほのWWW入門

                                                            「ラスト」と読みます。 Mozilla に従事するグレイドン・ホアレが個人的に開発していましたが、のちに Mozilla の公式プロジェクトとなりました。 2021年には、AWS, Google, Huawei, Microsoft, Mozilla がメンバーとなる Rust Foundation に権利が委譲されました。 Rust は「錆(さび)」を意味します。開発チームに自転車乗りが多く、ロゴも自転車のさび付きチェーリングを元にしています。 C言語やC++に変わる言語として開発されました。 Stack Overflow で2016~2019年の間「最も愛されているプログラミング言語」として1位を獲得しています。 Firefox の Servo(HTMLレンダリングエンジン)も Rust で開発されています。 if ... や while ... なども式として評価することができます。

                                                            • GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita

                                                              抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう! 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI()を使っていた 話を聞いてみた

                                                                GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
                                                              • 基本情報技術者試験がいつでも受験できるように、年2回から変更 2023年4月スタート 出題範囲も変更

                                                                情報処理推進機構(IPA)は4月25日、これまでは年2回の実施だった基本情報技術者試験(FE)と情報セキュリティマネジメント試験(SG)をいつでも受験できるようにすると発表した。2023年4月からは、受験者が都合の良い日時を選択して受験できるようになる。「受験者の利便性向上を目指す」(IPA)といい、試験時間や出題範囲も変更する。 これまで午前中に150分行っていたFEの「午前試験」は、「科目A試験」に名称を変更し、試験時間を90分に短縮。問題数は80問から60問に減らす。午後に150分行っていた「午後試験」は100分に短縮するが、問題数は11問から20問に増やす。回答する問題を受験者自身が選べる「選択問題」は廃止する。 科目A試験の出題範囲は、午前試験から変更しない。科目B試験は、これまで出題範囲の一部だった「情報セキュリティ」と「データ構造及びアルゴリズム(疑似言語)」を中心とした構成

                                                                  基本情報技術者試験がいつでも受験できるように、年2回から変更 2023年4月スタート 出題範囲も変更
                                                                • シェルスクリプトを書くのをやめる - blog.8-p.info

                                                                  今年から、できるだけシェルスクリプトを書くのをやめようとしている。私が毎日 zsh に打ち込んでいるのも広義のシェルスクリプトだし、自分用の雑なスクリプトを書くことはあるけれど、チームの他の人も将来に使ったり改変したりするようなものは、なるだけ他の言語を使っている。 シェルスクリプトを書くのは難しいし、その難しさは、学ぶに値しないといったら言い過ぎかもしれないけれど、2021年に初心者が取り組むべき問題とは言い難いと思う。 シェルは悪いプログラミング言語である Bash Strict Mode とかを使ってみても、シェルスクリプトには落とし穴が多すぎる。自分で書いたものを自分で使っている分には大丈夫なのだけど、スクリプトがチーム内で使われるようになると、考慮していなかったところ、例えばファイル名に空白文字が含まれるとか、そういうレベルの微妙なところで、ちゃんと書かれていないスクリプトは壊れ

                                                                  • 主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO

                                                                    ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル2つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文(スニペット)を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう! また後述するSnippet Gen

                                                                      主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
                                                                    • 『マスタリングLinuxシェルスクリプト 第2版』、こういう1冊手元に有るとずっと使える本はちゃんと買っておきたいですね - Magnolia Tech

                                                                      マスタリングLinuxシェルスクリプト 第2版 ―Linuxコマンド、bashスクリプト、シェルプログラミング実践入門 作者:Mokhtar Ebrahim,Andrew MallettオライリージャパンAmazon 令和最新版のシェルスクリプトの入門書とリファレンスがセットになった1冊。手元に置いておくと安心感ありますよね。 令和最新版なので、冒頭からデバッグしたいならVisual Studio Code がオススメ、と出てきます。 コンテナ使おうと思ったらシェルスクリプトの読み書きの出番がどんどん増えていって、コンテナに一番必要なスキルはシェルスクリプトのスキルでは?と思っている今日この頃です(違います)が、そのくらいの用途に必要な要素は全部盛り込んであり、シェルスクリプトの文法と実践的な使い方に加えて、一緒に利用されることの多いgrep、awk、sedといったコマンドの解説も併せて載

                                                                        『マスタリングLinuxシェルスクリプト 第2版』、こういう1冊手元に有るとずっと使える本はちゃんと買っておきたいですね - Magnolia Tech
                                                                      • pythonを使った株価の自動収集 - Qiita

                                                                        Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up

                                                                          pythonを使った株価の自動収集 - Qiita
                                                                        • 退屈なことはPythonにやらせよう 第2版

                                                                          一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 訳者まえがき まえがき 第I部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Pythonの基本 1.1 

                                                                            退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
                                                                          • 女子大生が100日連続で生成AIで100本のプログラムを書いたらどうなったか?

                                                                            ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X(Twitter)の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな!」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ

                                                                              女子大生が100日連続で生成AIで100本のプログラムを書いたらどうなったか?
                                                                            • 57歳の母がエンジニアを目指している

                                                                              ChatGPT関連のニュースを最初めちゃくちゃ嫌っていたうちの母親(57歳の主婦)が実際に使い始めたらどハマりしてしまったらしい。それだけなら面白いもんだが2ヶ月前、遂に「OpenAIのエンジニアになる」と言い出した。ちなみに母は一度も日本から出たことはないしプログラミングやIT系に勤務した経験もない。 ニューハンプシャー州にあるコミュニティカレッジのオンライン英語学習コースとCamblyというアプリで英会話やライティングを勉強しながら、Pythonやデータ構造、アルゴリズムの勉強をしている。本を読んで色々作りながらPython Certificationsという試験の勉強をしているらしい。 俺は2ヶ月前まで色々パソコンの基本的な使い方やファイルとかフォルダの違いについて教えていたが、もう多分母の方が詳しい。その情熱を数十年前に俺の教育に注いでくれればよかったのに。まあボケ防止にはなるだろ

                                                                                57歳の母がエンジニアを目指している
                                                                              • ChatGPTで業務フローが自動的に書けた|Yuji Inagaki

                                                                                こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します(既に知ってるぞ!という方、すいません)。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう(「コードブロック」を選択してください)。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動

                                                                                  ChatGPTで業務フローが自動的に書けた|Yuji Inagaki
                                                                                • 今いちばんオススメしたいPython本 2022 - 初心者からプロまで仕事に活かせる3冊 + α - Lean Baseball

                                                                                  2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで(ECの本屋さんも好きですが), 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました! 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス

                                                                                    今いちばんオススメしたいPython本 2022 - 初心者からプロまで仕事に活かせる3冊 + α - Lean Baseball