えーっと、note初記事です。つたない内容でしかもメッチャ長文ですがお付き合いください。 今回はタイトルにあるように、Stable DiffusionのプロンプトをChatGPTで生成する、今までとはちょっと違うやり方をご紹介します。 簡単なレクチャーも含むのでかなりのテキスト量ですが、最後まで目を通していただければ良いことがきっとあります。 はじめにまずこれからお伝えする技法は現時点でGPT4の使用が前提となっています。（追記：Bingでも可能になりました） 3.5では、私の技量が至らず安定した結果が得られていません。 しかしながら、先だってこの手法をお伝えした有志の方々が3.5及びBingでの実現を模索されていることを予めお伝えしておきます。 今回の手法を発見した経緯とネタバレことの発端は遡ること１か月前、プロンプトを自動でジャンル分けしてデータベースに流し込み、逆にそこからプロンプト
全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
はじめに 「Typescriptの次はRustかもしれない」という記事がバズってるのを見かけました。 なかなか面白くて、PAとしてのWASMとRustを比較している記事です。ちょうど最近「レガシーおじさん、SPAを始めてみた。そして限界を知る」でも書いた通り最近SPAに手を出してみたのですが、いろいろやろうとするとSSRのためのBackend for Frontend (BFF)等が必要になるとわかり「これJSでやる必要なくない？」とも感じていたのでちょうど良かったです。 こういうのを見るとRIAやGWTのように似たアプローチで廃れた技術や、登場が早すぎたMeteor、今も頑張ってるMSのBlazorなど色々頭をよぎります。といわけで歴史を俯瞰する意味でHTML + JavaScriptとそれ以外の技術のせめぎ合いの歴史やMSのBlazorやRustのyewなどWebassemblyを使う
ChatGPT活用を激震させる新機能｢Code Interpreter｣にNetflixをデータ解析させたらスゴかった
コード・インタープリターはChatGPTの有料版｢ChatGPT Plus｣で、GPT-4の付加機能として呼び出せる。 画像：筆者によるスクリーンショット ChatGPTの有料版である｢ChatGPT Plus｣（月額20ドル）には、7月初めから｢Code Interpreter（コード・インタープリター）｣という機能が追加された。 この機能が画期的だとして、一時ネットでは大いに話題になった。これまでは面倒だった｢データ集計｣などを、チャットの命令だけで実行できるからだ。 データ集計は、Excelなどの表計算ソフトやPythonなどのデータ処理に強いプログラミング言語で処理することが多い。 しかしコード・インタープリターでは、それらを使う必要はほとんどなく、データさえ用意できればいい。さまざまな手間がほぼゼロになり、ChatGPT任せにできる。 そうはいってもピンと来ない人も多いはず。そこ
家の中のセンサデータをRaspberryPiで取得しまくり、スーパーIoTハウスを実現 - Qiita
はじめに 巷ではスーパシティ法によるデータ管理が話題ですが、 インドア派な私はシティの前にハウスで時代の波に乗ろう！と思い立ち、 大量のセンサデータをリアルタイムでダッシュボード表示する仕組みを作りました。 結論から言うと、センサデータを安定して見える化できるシステムが構築できたと感じています。 初心者の方でもわかりやすいよう、説明の飛躍のない記事作成を心がけたいと思います。 飛躍、間違い等あれば、ご指摘頂けるとありがたいです！ 2021/12追記 さらに進化？したので以下の記事もご参照ください 必要なもの ・RaspberryPi（今回はPi3Model Bを使用） ・Python実行環境（今回はプリセットのPython3.7.3使用） ※RaspberryPiでのPython開発環境は試行錯誤の結果、こちらに落ち着きました ・Googleアカウント（スプレッドシートを使うのに必要） ・
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に
@nishio: あ、そうか、10年前からあったけど10年間の間に勢力を拡大したケースがあるからあんまり厳しく切らない方がいいのか(TypeScriptの登場が2012年、Rustの登場が2010年だった)
こんにちは。 マネーフォワードの新卒Railsエンジニア、きなこ と申します。 マネーフォワードX という組織で、日々プロダクトの開発に勤しんでおります😊 突然ですが皆さんは JWT という技術をご存知でしょうか？ 私は趣味でCTFというセキュリティコンテストに出場するのですが、最近ホットだと感じるのがJWTに関連する攻撃です。 今年の1月に初めてJWTを題材にした問題に遭遇し、その後JWTの出題頻度が強まっていると感じ、社内に向けてJWTにまつわる攻撃を通して学ぶための記事を書いたところ、たくさんの反応をいただきました。 今回の記事はその内容を社外向けにアレンジし、ハンズオンを通して実際にJWTを改竄し、受け取るAPIを攻撃することでJWT自体を学べるようにしたものです。 本記事はJWTに興味があるWeb開発者を想定していますが、そうでない方も楽しんでいただけるようにハンズオンを用意し
WEBシステム、WEBプログラム開発において昨今ではjQueryではなくVue.js、React、AngularなどのJSフレームワークが主流となってきています。ただ、これらの活用は学習コストが高いといわれています。その原因はフロントエンドありきで話が進みすぎていたからだと考えています。したがって、自分の投稿記事は、jQueryを多用するWEBシステムエンジニアに向けた、フォーム操作をメインに置いた半備忘録兼自分なりに解釈した解説です。 ちなみに自分はサーバ構築からバックエンドまでこなしているワンオペエンジニア（フリーランス、非正規雇用に非ず）です。 コンポーネント、ルーティング、スタイル周りの続編を作成しました（編集が困難になるほど容量圧迫してたので、それぞれで独立させています）。また、Vueは3.2から採用されたscript setup、Angularは14から採用されたスタンドアロン
はじめに 前回のChatGPTで電卓アプリを作れるか試した件について、Twitter等からも反応を見ることができて嬉しかったです。 おまけの評判が良かったので、私がここ最近で気に入ってるChatGPT関連の情報をまとめさせていただきます。 ※私も前回おまけをまとめていて、本編よりもこっちを見てほしい！！と途中から思っていたので、評判が良くて嬉しかったですｗ ChatGPT 感情回路を埋め込み 大学の授業レポート代行 AlexaでChatGPTとやり取り ロボット制御に応用 Pythonコードを、JavaScriptに書き換え p5.jsで冬の情景を描画 デバイスの傾きで左右に回転する三角形をHTML上で描画 Googleアドセンス合格した方法 VSCodeのChatGPTプラグイン ChatGPTを日本企業はどう使う？ その他AI言語モデル関連 ローカルでも動かせる言語モデル「FlexGe
UnixPornをお洒落に楽しむ
UnixPornとは？ 「UnixPorn」というワードを見かけた事はありますか？ もし、初耳だという方は「UnixPorn」をgoogleで画像検索してみましょう。 大雑っぱに言えば、「UnixPorn」とは、 PC-UNIXのカスタマイズされたデスクトップスクリーンショットのことや、 そのスクリーンショットが沢山投稿されているredditの板のことを指しています。 r/unixporn Submit screenshots of all your *NIX desktops, themes, and nifty configurations, or submit anything else that will make ricers happy. https://www.reddit.com/ そして、「UnixPorn」は、このちょっといかがわしげなPornという文字と、 ダークでハ
Published on December 14, 2020 · Updated on December 16, 2020 Bash scripts. Almost anyone needs to write one sooner or later. Almost no one says “yeah, I love writing them”. And that’s why almost everyone is putting low attention while writing them. I won’t try to make you a Bash expert (since I’m not a one either), but I will show you a minimal template that will make your scripts safer. You
Visual Studio Codeの代替を狙う統合開発環境「Eclipse Theia 1.0」リリース。VS Codeの拡張機能を利用可能、デスクトップ版とWebブラウザ版に両対応
Visual Studio Codeの代替を狙う統合開発環境「Eclipse Theia 1.0」リリース。VS Codeの拡張機能を利用可能、デスクトップ版とWebブラウザ版に両対応 Eclipse Foundationは、オープンソースで開発されている統合開発環境「Eclipse Theia 1.0」のリリースを発表しました。 Eclipse Theiaは、「真のオープンソースによるVisual Studio Codeの代替」（a true open source alternative to Microsoft’s popular Visual Studio Code (VS Code) software）だとEclipse Foundationは紹介しており、デスクトップアプリケーションだけでなくWebブラウザからも同一機能が利用できるWebアプリケーション版も提供されています。
初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
ChatGPT頼みのプログラムど素人が一日半でPython経由でOpenAI API使えるようになった - 関内関外日記
承前。 goldhead.hatenablog.com おれは761,000文字ある英文の小説を、AIに翻訳させたいと思った。思って、やり方をChatGPT3.5に聞いて、Pythonがいいという。はて、Python、なんだかわからんが、そのインストールから始めたのが昨日の朝。 とにかく、テキストファイルにある英文をChatGPTにハードボイルド風の日本語に翻訳させたい。ただ、一度に送信できるテキストの量（トークン）は限られているので、自動的に限度内の送信を繰り返して、その返信を受取る。受取ったテキストを結合させて一つの日本語テキストファイルにする。それでおれはクヌート・ハムスンの『土の恵み』を読める。これである。 Growth of the Soil by Knut Hamsun | Project Gutenberg で、上の記事にあるように、行き詰まったのが「AttributeErr
動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ
はじめに とにかく次の10年を生き残りたい - 怠惰を求めて勤勉に行き着く を読んでいて、かー自分もここ10年ぐらい同じような内省をし続けていたではないかと深く共感したので、その過程で身に付けたやり方を書くことにしました。 目的 プログラミング技術を学習する目的を決めます。僕の場合は ソフトウェアエンジニアとしての市場価値を上げる(他のエンジニアから尊敬されたい)とか 素晴しいアプリケーションを作れるようになりたい(エンジニア以外からも尊敬されたい) というものがあります。人によってはこれが「GAFAMNに入り渡米してメジャーデビュー」「OSSで一発当てる」「とにかくお金を稼いでアーリーリタイヤ」など様々かと思うので各自考えてください。 テーマ 目的が決ったら次は学習するテーマを決めます。僕の場合は「○○エンジニア」と呼称されている領域ごとに「この分野で先進的なネタは何だろう」というのをリ
形態素解析は日本語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基本形を分析するために行います。本記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 （SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では？と申し上げておきたいです） MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました（Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です）。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う
導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア（ヒスイのすがた）」と「ゾロアーク（ヒスイの姿）」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか？ ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考
スキル0から1年間でマルウェア解析を習得した学習方法 - the_art_of_nerdのブログ
みなさん、こんちにはmです。 今回は私が1年の期間でマルウェア解析のスキル0から習得するまでに取り組んだ方法をまとめました。 初めに開始時のスキルや1年間でかけたコスト、スケジュールなどを共有します。 開始時のスキルなど 表層解析、動的解析、静的解析の違いもあまり理解していない プログラミングはPythonを学び始めた程度 低レイヤーの知識なし アセンブリの知識なし Windowsアプリケーション開発の経験なし SOCアナリストとしてブルーチームの知識は多少 脆弱性診断の経験も（深くはないが）多少 エンジニア歴7、8ヶ月目くらい ざっくりですが、このようにマルウェア解析に絡んでくる知識はほぼ0でした。 学習にかけたトータルコスト 書籍：約5万円 オンライン教材：12万円 約17万円近く1年間に使いましたが、お金で直接スキルは買えないので必要経費です。 なお、オンライン教材の12万円について
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング（深層学習）や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生（大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など）。募集は2月8日（月）の10時00分まで。選考結果は2月15日（月）までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021：深層強化学習」「プリングセミナー2021：深層生成モデル」「プリングセミナー2021：Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能（AI）研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、
承前。 goldhead.hatenablog.com 読みたい小説がある。とても古い小説で、日本語訳が手に入らない。元はノルウェー語だが、とりあえずプロジェクト・グーテンベルクの英語版は見つけた。おれは英語が読めない。翻訳エンジンを使うしかない。比べてみたらAIに翻訳させると質がいい。しかし、いちいちコピペできる分量ではない。なにか方法があるかとChatGPTに聞いてみた。Pythonを使えばできるという。なので、やってみた。とりあえず、できそうな感じがした……というのが上の記事まで。 そして、今日だ。あ、この一連の記事はリアルタイムでお伝えしています。昨日の記事は昼休みに書いた。で、今日は朝から体調を崩して、午後遅くに出社。仕事を終えたあとPythonをいじりはじめる。昨日は「短い英文テキストファイルを読み込ませて、ChatGPTに翻訳させて、日本語テキストファイルを出力させる」という
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴
VS Codeでコードがさらに見やすくなる！ ネストされたブロックを強調表示するVS Codeの機能拡張「Blockman」
HTML, CSS, JavaScript, PHPなどさまざまな言語に対応、コードのネストされたブロックを枠で囲って強調表示するVS Codeの機能拡張を紹介します。 さっそくインストールして使用してみましたが、これは見やすくなりますね！ 枠のボーダーや背景、ネストの深さを自由に変更もできるので、自分が見やすいようにカスタマイズできます。 Blockman -GitHub Blockmanの特徴 Blockmanのインストール Blockmanの使い方 Blockmanの特徴 Blockmanは、コードのネストされたブロックを強調表示するためのVS Code拡張機能です。 サポートしている言語は、JavaScript, JSX, TypeScript, TSX, C, C#, C++, Java, Ruby, PHP, R, Go (Golang), Dart, Rust, Swift,
はじめに — Python早見帳
Python早見帳は、プログラムと実行例をカタログ的に提示しながら、Pythonの言語仕様やライブラリを紹介しています。Pythonの基礎を素早く習得したり、ライブラリやオブジェクトの使い方を確認することができます。
概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う
自分だけの小さなSelenium「Olenium」を作って始める、ブラウザ自動化技術の理論と実践
Kaigi on Rails 2022の登壇資料です！ https://kaigionrails.org/2022/talks/ikumatdkr/
最近気に入っているOSSを淡々と紹介する
はじめに こんにちは〜！皆様いかがお過ごしでしょうか？ no plan inc. CTOの @serinuntius です。 これはno plan inc.の Advent Calendar 2023の22日目の記事です。 最近気に入っているOSSとかを作者様に感謝しながら、スターを送りながら、こんなのを使用してるぜって紹介する記事です。 「OSSは使っていることを公言するだけでも貢献になる」とsongmuさんが言っていたので、私も貢献したいと思います。 紹介する順番に特に意味はありません。 rtx 個人的お気に入り度: ★★★★★ スター数: 3700 Rustで作られている💯 LICENSE: MIT 初っ端は、rtxです。あらゆるプログラミング言語環境(Runtime)のマネージャーです。 公式のデモ画像を見ていただくのが一番早いと思います。 私はこれを使う前はanyenvというも
こんにちは、ISC 1年 IPFactory 所属の morioka12 です。 この記事は IPFactory Advent Calendar 2020 の10日目の分になります。 IPFactory という技術サークルについては、こちらを参照ください。 本記事の最後に記載されている余談でも IPFactory の詳細を紹介しています。 はてなブログに投稿しました #はてなブログ IPFactory Advent Calendar 2020 の10日目の記事を書きました#JWT #security セキュリティ視点からの JWT 入門 - blog of morioka12https://t.co/g1MYe77hAF — morioka12 (@scgajge12) 2020年12月10日 普段は Web Security や Cloud Security 、バグバウンティなどを興味分
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
GitHub に漏れ出た内部コードを探す ~ 上場企業 3900社編 ~ - ぶるーたるごぶりん
全１回、このシリーズは今回で最後です！ TL;DR 上場企業 3900 社程に対して、すごく大雑把な「内部コード等の漏洩調査」を GitHub 上で行った 結果としては、重要度の高いものから低いものまで 10社ほどで漏洩が確認された 重要度の高いものとして、社外秘っぽそうなスプレッドシート、社員のハッシュ化パスワード(BCrypt)、 AWS Credential 等 「大雑把な」調査を行ったが、より精度の高い方法等について記事内にて触れていく 脅威インテルとか DLP みたいなエリアとかも、外部企業とかに頼るだけじゃなく「自分たちでも」頑張ってみるのがいいんだと思います GitHub Code Search ... すげえぜ！ Google Dorks ならぬ、 GitHub Dorks + GitHub Code Search でまだまだいろいろできるはず。 はじめに チャオ！ 今回は
世界で74万人以上が受講した海外講座を“日本語で”学ぼう！ Udemyで初夏のビッグセール開催＆大人気講座をチェック - はてなニュース
多くの企業から「人手不足だ」という話が聞こえてきます。なんでも、新しいビジネスを始めようとしたり、新規サービスを立ち上げようとしたり、はたまた事業規模を拡大したり、ということで人材を募集しても、なかなか集まらないんだとか。それも、大企業からスタートアップまで、会社の規模の大小や領域に限らず、ありとあらゆる分野の企業が当てはまっています。 特にIT業界は、ただでさえ業界全体が成長しているうえに、技術の進歩と陳腐化が激しいため、基礎的な技術や知識を持ちながら、新たな情報やトレンドもフォローしているようなエンジニアは、引く手あまた。さらに最近では、エンジニアでなくてもビジネス分野で活躍するためには、データを扱うことができる高度な知識と経験が求められるケースが増えてきていることもあって、人手不足に拍車が掛かっているのだそうです。 そんな社会の中で、自分を成長させ、新たな分野に踏み出していくためには
Diagram as Code
Diagram as Code6 different ways to turn code into beautiful architecture diagrams
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ChatGPTによるプロンプトの生成｜NyaFu
WASMとRustはVue.js/React.jsを打倒するのか？ - JSへの侵略の歴史
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
2023年版データ分析の100冊 - Qiita
この10年のプログラミング言語の変化 - 西尾泰和のScrapbox
TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ！ とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも！ 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"
攻撃して学ぶJWT【ハンズオンあり】 - Money Forward Developers Blog
バックエンドエンジニアのためのVue.js、React、Angular入門 - Qiita
ChatGPTやAI関連で面白かった・気になった事例まとめ - Qiita
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Looker Studioの魅力と便利な使い方を紹介します - yasuhisa's blog
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2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita
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東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai
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京都大学、因果推論の手法と理論を学べる講座が無料に 臨床統計学の講師が担当 | Ledge.ai