ミニマルなデザインで使いやすい！ シンプルなHTMLでさまざまなUIコンポーネントを実装できる超軽量ライブラリ -Oat UI
セマンティックなHTMLで、Webサイトやスマホアプリでよく使用されるさまざまなUIコンポーネントや要素を実装できる超軽量UIライブラリを紹介します。 デザインはシンプルでミニマル！ 依存関係は一切なく、classレスとまではいきませんが、classの使用は最小限で、カスタマイズも非常に簡単です。 Oat UI Oat UI -GitHub Oat UIは、セマンティックなHTMLでWebサイトでよく使用されるUIコンポーネントを実装する超軽量（8Kb）ライブラリです。依存関係は一切なく、フレームワークやビルドといった複雑さは一切不要です。 ライセンスはMITライセンスで、商用プロジェクトでも無料で利用できます。 Oat UI Oat UIの主な特徴は、下記の通り。 超軽量のライブラリ CSS 6Kb、JS 2.2Kbで、まるでオートミールのように軽い 依存関係ゼロ JavaScriptや
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 米ジョージア工科大学に所属する研究者らが発表した論文「ManimML: Communicating Machine Learning Architectures with Animation」は、機械学習（ML）アーキテクチャの概念をアニメーションやビジュアライゼーションに変換できるPythonライブラリを提案した研究報告である。 アニメーションは、学習者の興味を効果的に高めることが示されており、システムの状態間の遷移を示すのに特に有用である。このため、複雑な関係を持つ多くの相互作用するコンポーネントを含むことが多いMLアルゴリズムを伝達す
AIは補助輪―バックエンド開発チームのAI活用の現在地 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに AI関連の話題 AI活用状況のスナップショット うまくいっていること オンボーディング支援 コードリーディングの支援 ボイラープレートの自動生成 単純で広範な一括修正の自動化 AIによるプルリクの一次レビュー うまくいかなかったこと（限界と落とし穴） 自立型コードエージェントによる実装 非決定性（出力の揺らぎ） コンテキスト忘却 Kotlin×IDEロックイン問題 学んだこと まとめ 参考文献 はじめに 楽楽請求開発チームのkyoshimotoです。 バックエンド開発チームに所属し、開発チームをスケールさせるための開発プロセス整備、チーム内でのAI活用の推進を担当しています。 本記事では、現時点のAI活用状況や、うまくいっている点・うまくいっていない点、学んだことを共有します。 AI関連の話題 AI活用に関する期待を一段と高める話題が増えています。代表例を挙げます。 Anthro
ローカル環境で手軽に大規模言語モデル (LLM) を試せる Ollama と phi-4 モデル、そして VS Code の拡張機能である Cool Cline を組み合わせて、コード生成を行うメモです。WSL2でもできると思います。 環境 Ubuntu 24.04 Docker GeForce RTX 4060Ti(VRAM 16GB) VS Code Cool Cline 拡張機能 手順 DockerのインストールとNVIDIA Container Toolkitの設定 DockerでGPUを使えるようにします。以下の記事を参考にしました。 Ollamaの起動とphi-4モデルのダウンロード Ollamaのコンテナを起動します。モデルはコンテナの/root/.ollamaにダウンロードされるのでローカルの適当なフォルダをマウントします。ポートの11434はllamaからとってきてるみた
February 05, 2024 · 9 mins · 1675 words Share on: X · HN Discussion on HackerNews. Last September I hopped on board with Wallapop as a Search Data Scientist and since then part of my work has been working with Solr, an open-source search engine based on Lucene. I’ve got the basics of how a search engine works, but I had this itch to understand it even better. So, I rolled up my sleeves and decided
今回も導入方法などは説明しないので、まだ環境が用意できていない方は本家リポジトリのREADMEを参考にしてください。 オプション下記のコードを実行することで設定ファイルを開きます。これから説明するオプションは、このファイルかpythonコードに記載してください。 interpreter --config# config.yaml system_message: | You are Open Interpreter, a world-class programmer that can complete any goal by executing code. First, write a plan. **Always recap the plan between each code block** (you have extreme short-term memory loss, so you
1. はじめに ついに ChatGPT-4V が使えるようになりました！ これまでGUIを作成するときには、ChatGPT に 「まず左上にテキストボックスがあって、その右にボタンがあって...」 とちまちま指示する必要があったのですが、GPT-4V により画像を渡せるようになります。 この記事では、ChatGPT-4V を使うと GUI 作成がどのくらい楽になるのかを検証してみたいと思います！ 作成するGUIはこちらのものです。 2. GPT-4V の読み取り精度の確認 2.1. 日本語のポンチ絵 まず、元の記事で使用した日本語のポンチ絵を渡して、どのように読み取れるのかを確認します。 GUIの各要素の位置はなんとなく読み取れている感じがしますが、日本語の読み取り精度はあまり高くないようです。 2.2. 英語のポンチ絵 先ほどのポンチ絵を英語に変換してみます（左下だけ詳しく書き直しました
Python 2.7が削除される「macOS 12.3 Monterey」では、Python 3の同梱もされないもよう。
Python 2.7が削除される「macOS 12.3 Monterey」では、Python 3も同梱されていないそうです。詳細は以下から。 Appleは現地時間2022年01月27日、開発者向けにmacOS Montereyの3rdアップデートとなる「macOS 12.3 Monterey」のBeta 1を公開し、このアップデートで、2020年にEOL(End of Life)となった「Python 2.7」を削除すると発表しましたが、 Python Deprecations Python 2.7 was removed from macOS in this update. Developers should use Python 3 or an alternative language instead. (39795874) macOS Monterey 12.3 Beta Relea
BERTで英検を解く - Qiita
英検の大問１は、短文穴埋め問題になっています。例えば、こういう問題です。 My sister usually plays tennis ( ) Saturdays. 1. by 2. on 3. with 4. at Bob ( ) five friends to his party. 1. made 2. visited 3. invited 4. spoke 文の中の隠された部分に入るものを、選択肢の中から答える問題です。文法的な判断もあれば、文脈から意味の通りが良い単語を選ぶ問題もあります。5級から1級まですべての難易度で出題される形式です。 この問題形式は、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)の学習アルゴリズム（のうちの１つ）とよく似ています。ということは、事前学習済みのBE
【非エンジニア向け】PythonとExcelをSEO施策に活用するための分析例をわかりやすく解説 | Web担当者Forum
SEO施策においては、データを確認したうえで施策の内容や方向性を決めることは非常に重要です。しかし、データで何かを判断できるようになるには、いくつかのステップがあると思います。 それは「データを集める」ということです。 本記事を読んでいる方の中には、その「データ集め」をパワープレイ（手作業で集める）で行っている方も多いと思います。結論から述べると、今話題のプログラミング言語である「Python（パイソン）」と「Excel（エクセル）」を活用すれば、データ集めが自動化でき、分析まで可能です。 この流れができれば、あなたの隣にいるマーケターよりもワンランク上の分析業務ができること間違いありません。今回はSEO施策に従事している人向けに、PythonとExcelを組み合わせたSEO施策用の分析例をわかりやすく紹介していきます。 Pythonってよく聞くけど、SEO施策にどう使えるの？Python
ECサイトで買い物中に表示されるおすすめ商品から、動画サイトで自動的に再生される関連動画まで、現代のインターネットユーザーはさまざまな場所で「レコメンデーション」に接しています。そんなレコメンデーションに欠かせない5つのアルゴリズムを、グラフデータベースサービスを手がけるMemgraphが解説しています。 Five Recommendation Algorithms No Recommendation Engine Is Whole Without https://memgraph.com/blog/five-recommendation-algorithms-no-recommendation-engine-is-whole-without ◆1：幅優先探索 幅優先探索(BFS)とは、木構造やグラフの探索に用いられるアルゴリズムです。仕組みは単純で、ある開始ノードを選択したらそれとつなが
CData Software Japanは、2025年5月8日、多様なデータソースに接続するデータコネクタをMCP Serverとして実装した「CData MCP Servers」の無償ベータ版を提供開始した。同プロダクトにより、AIエージェントや生成AIアプリケーションが各種SaaS・DBのデータを取得・操作できるようになる。 MCP（Model Context Protocol） とは、LLMと外部データやツールのやりとりを標準化したプロトコルである。CData MCP Serversの最初のベータ版では、Salesforceやkintone、Slack、Jira、Google スプレッドシートなど、26種類のSaaSやDB向けのコネクタをMCP Serverとして提供。クライアントは、現時点では、Windows OS上の「Claude Desktop」で検証されている。 SaaSにつ
PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス – 回転と極座標｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス – 回転と極座標 こんにちは nobuh です。前々回と前回の２回にわたり PHP と SDL でのプリミティブな操作を使ってコンピューターグラフィックスを楽しんでいるこのシリーズ。３回目は移動や視点の操作で必須となる座標の回転と極座標表示について取り組みます！ ここまでの振り返り 第 1 回 基本的な画像描画方法の説明 PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス 第 2 回 透視投影による 3D 表示 PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス – 透視投影で3D 少し改良 第 2 回までの 3D 表示の機能のまま、プログラムを少し改良してみました。 まずは 3D データを準備するときに形状と位置がごちゃまぜになっていたのを形状の情報と位置の情報に分離しました。加えてオブジェクト指向っぽく構造を整理しました。具体的には
Rust での tracing
axum を始め、tower 系列でサーバーを作っているといくらでも例が出てきそうな話ではあるが、「ちょっと君、明日からRust でトレーシングしたまえ」って言われた時に欲しいまとまった情報は意外とない気がしたので書く。 基本的に tower 系列や、tower に準ずる様な Service トレイトを持つ様なFWであれば同じ様な話であり、tracing crate 自体は Agnostic なものなので、ここでは axum を例にあげて書く。 axum と tracing subscriber まず、簡単に HTML を返すサーバーを作る。 use axum::{response::Html, Router}; use std::net::SocketAddr; #[tokio::main] async fn main() { let app = Router::new().route(
はじめに 隔週で開催される社内勉強会で、Python の基本的な言語仕様を紹介するために Ruby 公式の「PythonからRubyへ」というドキュメントを用いた回が意外に盛り上がったので記事にします。 Ruby コミュニティのメンバーによって運営されている Ruby 公式サイトに掲載されているドキュメントで、Python 使いが Ruby と Python の言語仕様の違いを理解するのにぴったりな内容となっています。 今回、こちらのドキュメントの「Python との違い」の章を一部「Ruby との違い」に読み替えて、Ruby 使いに向けた Python との言語仕様の比較を行いたいと思います。 Rubyと違って、Pythonは… Pythonと違って、Rubyは… 引用: PythonからRubyへ 文字列は不変です。 文字列は可変です。 引用: PythonからRubyへ Python
【メモ】RAGシステム構築の強い味方 - Doclingによるドキュメント変換入門 - uepon日々の備忘録
IBM watsonx.ai DojoでRAGとして様々なファイルのフォーマットを使用するための変換ツールを紹介していただきました。 それが今回紹介するDoclingです😊 Doclingとは？ Doclingは、簡単にいうならば様々なドキュメントに対応したHTML、Markdown、JSONへのコンバートツールになります。 **URLが変わったようです（2025.05.15修正） github.com 【Doclingの特徴】 一般的な文書フォーマット（PDF、DOCX、PPTX、XLSX、画像、HTML、AsciiDoc、Markdown）を読み取り、HTML、Markdown、JSON（埋め込み画像や参照画像付き）にコンバート可能 ページレイアウト、読み取り順序、表構造を含む高度なPDF文書理解の能力もつ DoclingDocumentを使用することで、統一性と表現性を実現 Lan
GitHub - CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible: Unity Performance Tuning knowledge book
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JavaScript でキューを実装して性能を比較してみた。 今回は、以下の条件で実装を行った。 クラスとして実装する 1個のデータのエンキューとデキューを行うメソッドをそれぞれ実装する それ以外のメソッド (要素数、先頭を削除せずに取得など) は実装しない エラー処理 (空のときにデキューを試みるなど) は行わない なお、実装で出てくる # つきのメンバ変数はプライベートプロパティである。 方針・実装 配列のpush・shift 配列の末尾に要素を追加するメソッド push をエンキューとして用い、配列の先頭から要素を取り除いて返すメソッド shift をデキューとして用いる。 エンキューとデキューがともに1回メソッドを呼び出すだけで実現でき、シンプルな実装になる。 スタックを用いてプッシュ時退避 スタックによるキューの実装と、キューによるスタックの実装 #Python - Qiita
北朝鮮ハッカー集団「Lazarus(ラザルス)」がMetaの採用担当者を装って転職希望者向けにコーディング課題を出題し、トロイの木馬「LightlessCan」を転職希望者のPCに仕込んでいたことが判明しました。ESETがまとめた事例報告では、スペインの航空宇宙企業で働く従業員が社用PCに偽課題をダウンロードし、会社のネットワークが侵害されたことが明らかになっています。 Lazarus luring employees with trojanized coding challenges: The case of a Spanish aerospace company https://www.welivesecurity.com/en/eset-research/lazarus-luring-employees-trojanized-coding-challenges-case-spanis
【PR】 2024.06.14 スキル コーディングプログラミング注目企業 「エンジニアはシステムを“作る”ことが仕事」という概念が、変わりつつある。 ひと昔前までは、若手エンジニアはコードを書く経験をできるだけ積み、プログラミングの技術を磨くことから始めるべきだといわれていた。 しかし今後、エンジニアに対する「プログラミング」の需要は減少していくだろうと警鐘を鳴らすのは、企業のDX導入支援やWebシステム開発を手掛ける株式会社システム・リノベイトの事業責任者・原山国治さんだ。 生成AIの出現やオフショア開発の浸透で受託開発のニーズが減少し、エンジニアの役割が変化している近年。システム・リノベイトでは、若手エンジニアの育成方針を時代に合わせてブラッシュアップしているという。 今、若手エンジニアはどのような経験を積むべきなのか。顧客から求められるエンジニアになるために必要なスキルとは何か。シ
なぜ正規表現では「^」と「$」という記号を行の先頭・末尾を示す記号として採用したのかという歴史について、ソフトウェアエンジニアのヒレル・ウェイン氏がブログに投稿しました。 Why do regexes use `$` and `^` as line anchors? • Buttondown https://buttondown.email/hillelwayne/archive/why-do-regexes-use-and-as-line-anchors/ 正規表現は「文字列の集合を一つの文字列で表現する方法の一つ」で、例えば「/^G.*/」という一つの文字列を使用して「Gから始まる文字列全て」のようにたくさんの文字列の集合を表現できます。そうした正規表現で使用される文字のうち、「^」は行頭に一致し、「$」は行末に一致する文字となっています。 これら2つの文字はQEDテキストエディタのケ
はじめに 技術プロジェクトにおいて、ドキュメントの作成・更新・メンテナンスは重要な作業ですが、多くの開発者にとって煩雑で時間がかかる作業でもあります。特に、Sphinxのようなドキュメント生成ツールは高機能である反面、設定が複雑で学習コストが高いという課題があります。 本記事では、 Claude Codeのカスタムスラッシュコマンド機能 を活用して、こうした課題を解決し、効率的なドキュメント作成環境を構築する方法を紹介します。 Claude Codeのカスタムスラッシュコマンドとは Claude Codeは、.claude/commands/ディレクトリに配置したMarkdownファイルを自動的に読み込み、カスタムスラッシュコマンドとして利用できる機能を提供しています。 主な利点 プロジェクト固有の操作を標準化: 複雑なコマンドラインや設定手順を単一のコマンドに集約 チーム全体での作業統一
GeminiのURL context toolを解説。スクレイピングなしでWebコンテンツを取得 - G-gen Tech Blog
G-genの杉村です。Vertex AI の API 経由で Gemini を呼び出す際に、URL context tool を使って、明示的にスクレイピングをしなくても Web サイトの内容を取得してコンテキストとして利用する方法について解説します。 概要 URL context tool とは ユースケース サポートされているモデル 使用方法 URL context tool の検証 tools 不使用時との比較 Google Search tool との比較 Google Search tool との併用 概要 URL context tool とは URL context tool とは、Vertex AI の API 経由で Gemini を呼び出す際に、Web サイトの内容を取得してコンテキストとして利用できるようになるツールです。 本来、外部 Web サイトの内容を生成 AI
こちらはGo Advent Calendar 12日目の記事です。 Go 1.18 で interface{} の代わりに any が使えるようになるという話が出ていたので、これの使い方について書いてみようと思います。 any が入った詳細な経緯などについては10日目のsg0hsmtさんの記事で解説いただいていましたので、こちらをご覧ください。 (内容がやや被っていてすみません) any とは何か any は Go 1.18 で入る予定の、事前宣言された interface{} に対する型エイリアスです。 Goのプログラム全体のスコープ (ユニバースブロック) で、次のようなエイリアス宣言が行われているものと考えると理解しやすいと思います。
Strudel REPL
Strudel is a music live coding environment for the browser, porting the TidalCycles pattern language to JavaScript.
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
GitHub - mattpocock/skills: My personal directory of skills, straight from my .claude directory.
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ソースコードリポジトリを継続的に分析して脆弱(ぜいじゃく)性の特定を行うAIエージェント「Aardvark」を、OpenAIが発表しました。人間のようにコードを「読んで」セキュリティ対策を行うツールとされています。 Aardvark Private Beta | OpenAI https://openai.com/index/introducing-aardvark/ AardvarkはOpenAIのAIモデル「GPT-5」を搭載した自律型セキュリティ研究エージェントです。大規模言語モデルを用いた推論とツールの活用を通じてソースコードを解析し、脆弱性の特定、悪用可能性の評価、深刻度の優先順位付けを行った上で、修正の試行、テスト実行、修正パッチの提案までを行います。 Aardvarkは以下のような多段階のプロセスを経て脆弱性の特定・説明・修正を行います。 ・分析：リポジトリ全体を解析し、プロ
GitHub - elonlit/Genesis: God's actual programming language.
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Claudeが発表したAgent SkillsはコンテキストエンジニアリングにおいてツールやMCP単体ではなく、タスク全体のコンテキスト管理を一箇所でできる側面から今後注目されています。しかしAgent SkillsはClaudeでしか使えません。今回はCodexでもClaude Skillsを使ってみ…
MetaのAI研究組織であるMeta AI Researchが、大規模言語モデル「LLaMA(Large Language Model Meta AI)」を2023年2月24日に発表しました。Meta AI Researchによれば、LLaMAはOpenAIのGPT-3よりもパラメーター数がずっと小さく、単体GPUでも動作可能でありながら、ベンチマークテストの一部ではGPT-3を上回ったとのことです。 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models - Meta Research https://research.facebook.com/publications/llama-open-and-efficient-foundation-language-models/ Meta unveils a new large languag
最近読んだこの記事が、地味に衝撃でした。 👉 記事を読む（Why Are Designers Leaving Figma?） 画像：medium Why Are Designers Leaving Figma?タイトルからして強いんですが、 「デザイナーがFigmaから離れ始めている」 という話。 え、あんなに“デザインといえばFigma”だったのに？ と思って読んでみたら、単なるツールの流行の話じゃなくて、 デザインという仕事そのものの変化の話でした。 🎨 Figmaの“役割”が変わってきた記事では、Figmaは今でもUI制作やプロトタイピングには十分優れているとしつつも、かつてほどの「独占的な存在感」は薄れてきていると指摘しています。 Figmaが使えなくなった ではなく デザインのゴールが変わった という話です。 🛠️ 「きれいな画面」より「動くプロダクト」今、UIデザイナーの
はじめに 執筆現在、「なんだかよくわからんけどすごいフレームワークだ」みたいに巷で噂になっているnue.jsというフレームワークがどんだけすごいんかを動かしながら試してみます。 なんだか Vue やら React やらのJavascript系フレームワークを全て食ってかかってお釣りが出るようなくらいすごいフレームワークだと聞いています。知らんけど。 なお、読み方はよくわかりません。「ヌエ」と書いてある記事もあったりするが、公式にはドイツ語のneueから来ているそうで「ノイエ」と読むのかもしれません。ノイエというと何かの精神を具現化した素晴らしい兵器とかソロモンに帰ってきたあの人を彷彿とさせますがきっと気のせいでしょう。 ネイティブの発音を調べてみると「ノイエ」というよりは「ノイヤ」が近いかなと思います。 追記 2023.10.01 公式のFAQでは以下のような記載になっています。（なお初版
概要 一気にJavaScript・TypeScriptのエキスパートへ！ Software Design本誌再編集シリーズ、今度はWeb開発者の必修科目であるJavaScriptとTypeScriptがテーマです。第一線のエンジニアが現場で培った、JavaScript・TypeScriptを最大活用する秘訣を伝授します。 第1章ではJavaScriptの歴史をさかのぼりつつ、基本的な仕様やコーディング作法を解説します。第2章でJavaScriptの関数について、関数のしくみ、引数、関数型プログラミングなどの観点で徹底的に解き明かします。第3章では、JavaScriptの非同期処理について、非同期処理そのものの変遷から、並行・並列処理の違い、Promiseやasync/await、AbortSignal/AsyncLocalStorageまで詳細に掘り下げます。第4章では、TypeScrip
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Amazon ECS MCP Server を用いたコンテナデプロイメントの AI 支援と自動化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon ECS MCP Server を用いたコンテナデプロイメントの AI 支援と自動化 この記事は Automating AI-assisted container deployments with the Amazon ECS MCP Server (記事公開日 : 2025 年 5 月 29 日) の翻訳です。 導入 アプリケーションのコンテナ化は、モダンなクラウドデプロイメントの標準として、一貫した環境と効率的な依存関係管理、シームレスなスケーリングを提供します。しかし、コンテナ化とデプロイメントのプロセスは依然として手動で時間がかかります。多くの場合、開発者は Dockerfile の作成やネットワークの設定、コンピューティングリソースの割り当て、デプロイメントパイプラインの管理を行う必要があります。これにより、経験豊富な開
C++ Advent Calendar 2023, 9 日目の記事です。 学校で C++ を教える場合、受講者に最初から Visual Studio Code や、Visual Studio, Xcode などの統合開発環境をインストールしてもらうのは難しいことがあります。 とくにプログラミングが初めての学生、パソコンに不慣れな学生が多い場合は、なるべく環境構築に時間をかけず、スムーズに C++ プログラミングの学習に入れるよう、講義の序盤ではオンラインコンパイラの使用が選択肢として有効です。 本記事では、筆者が実際に大学の C++ 講義で使った 3 つのオンラインコンパイラを、講義での活用の観点から紹介します。 Simple C++ Editor Simple C++ Editor は、Wandbox をバックエンドとしたオンライン C++ コンパイラです。初心者がよく起こすエラーや警告
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AIの仕組みをアニメーション化できるPythonライブラリ「ManimML」 米研究者らが開発
Ollama + phi-4 + Cool Cline を使いローカルでコード生成を試す
A search engine in 80 lines of Python
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画像入力で楽々！ChatGPT-4V と Python GUI 開発 - Qiita
メモリ128GBの“怪物”ミニPC「Ryzen AI Halo」現る。AM5版Ryzen AI 400も投入
IPA、セキュリティ予算獲得「経営層説得」ツール公開 | ScanNetSecurity
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「コードを書く機会が減っていく」時代を生き抜くエンジニアに求められる、二つのスキルとは - エンジニアtype | 転職type
なぜ正規表現の行頭と行末を表す記号として「^」と「$」が採用されたのか？
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OpenAIがGPT-5ベースの脆弱性検知ツール「Aardvark」を発表、OpenAI社内ではすでに稼働中
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Metaが大規模言語モデル「LLaMA」を発表、GPT-3に匹敵する性能ながら単体のGPUでも動作可能
デザインはどこへ行く？「Figma離れ」と、つくる人の境界線が消えていく話｜noko
巷で話題のnue.jsを試してみた - Qiita
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Googleの開発者向けフォント＋IBMの日本語フォント＝「Guguru Sans Code」が登場／商用での利用も可能な「OFL-1.1」ライセンスで
元 paiza アルバイトが解説する S,A,B,C,D 全 25 問！ - Qiita
大学の C++ 講義で使っているオンラインコンパイラ
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