Python互換の静的型付け言語「Erg」
承前 Ergは私が数年前から開発を始め、つい一昨日公開したばかりのプログラミング言語です。 のはずですが、 早速、qnighyさんに捕捉していただきました。ありがとうございます。 この記事ではそのErgがどのような言語なのかざっくりと解説していきたいと思います。なお、紹介した機能の一部は未実装です。実装途中の機能を含むコードには*を、完全に未実装の機能を含むコードには**をつけておきます。 はじめに Pythonは概ね素晴らしい言語です。 オフサイドルールを世に知らしめた(?)、その可読性の高い文法。Numpy, SciPyを始めとする機械学習、科学技術計算用の膨大なライブラリ。 しかしPythonにもいくつかの弱点が存在します。 まず、動的型付け であること。それ自体は弱点というより良し悪しなのですが、明らかに動的型付けでは手に余るPythonプロジェクトが世に溢れています。 次に、一貫
PCで再生中の音声をWhisperでリアルタイムに文字起こしする - TadaoYamaokaの開発日記
PCで再生中の音声をリアルタイムで文字起こしできると、字幕機能がない動画の再生や、外国とのオンライン会議で便利である。 先日、OpenAIが公開したWhisperは、音声ファイルから文字起こしするするツールが提供されているが、リアルタイムで処理するツールは提供されていない。 そこで、Pythonスクリプトで、リアルタイムで文字起こしするツールを作成した。 ループバック録音 SoundCardを使うと、PCで再生されている音声を録音することができる。 pip install SoundCardでインストールする。 import soundcard as sc with sc.get_microphone(id=str(sc.default_speaker().name), include_loopback=True).recorder(samplerate=SAMPLE_RATE, chan
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
AWS、コンテナにWebアプリを置くと簡単にデプロイが完了する「App Runner」リリース。オートスケール、ロードバランス、証明書の管理などすべておまかせ
AWS、コンテナにWebアプリを置くと簡単にデプロイが完了する「App Runner」リリース。オートスケール、ロードバランス、証明書の管理などすべておまかせ AWSは、コンテナに特化したWebアプリケーション実行環境のマネージドサービス「AWS App Runner」をリリースしました。 #AWS App Runner is a fully managed container application service that makes it easy for customers to build, deploy, and run containerized web applications and APIs without container or infrastructure experience.#Developer #CloudComputing https://t.co/eMw
プログラミングでは、ひとつの言語をマスターすれば、どんな言語でも使えると言われている。 この言説には賛否あるけど、ある意味正しくて、ある意味間違いだと思う。 より正確に言えば、新しく学ぶ言語と既にマスターしている言語に共通する概念についてはスムーズに移行できるということだ。 たとえば変数・分岐・繰り返し・比較演算なんかは、大半の言語が備えている共通概念である。言語によって作法やスタイルが異なるだけで考え方は同じなので、新しく学習する言語でこれらを使いこなすのは難しくない。 仮にVBAを100%マスターしているなら、Pythonの学習範囲はPython特有の部分だけで済む。 まあそうは言ってもなかなか一つの言語をマスターするのは難しい。 VBAの学習割合が少なければ、Pythonをマスターするための学習範囲はより広くなる。 じゃあまずはVBAを極めよう！と考えるかもしれないがそれも早計である
WSL2とDockerとVSCodeのRemote Containersで最高の開発環境をつくる｜はやぶさの技術ノート
こんにちは。現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 WSL2 + Docker + VS Code の Remote – Containers のPython開発環境が最高だったので、構築方法と実践チュートリアルを紹介します。
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
はじめに 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？ アプリを開発するにしろメインの処理は自動化なので、アプリ開発に特化したフレームワークではなく、Pythonを使用出来る柔軟性の高そうなGUIライブラリが無いか探すことにした。 巷でたまに耳にするが、デスクトップアプリ開発はC#やJavaが多くPythonは環
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる 概要 Pythonのテストライブラリといえばpytestが一般的です。 Python標準のuniitestとは異なり、クラスベースではなく関数ベースでテストコードを記述することが一般的ですが、fixture,conftest,parametrizeを理解すると一気に世界が変わり、テスト体験が圧倒的に向上するため、これらの実装方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルのテスト実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 PythonやGitの基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高いmacOSを前提として説明していますので、その他の環境の方は随時読み替えてください。 開
Googleが発表したOSSプロジェクトである論理プログラミング言語Logicaを使って、データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)の設問を解きながらどのような言語かを確認していく。 (BigQueryのクエリとして実行していく) 最初に、プログラミング言語Logicaの特徴を纏めておく。 論理型プログラミング言語: このカテゴリではPrologが有名 SQLにコンパイルされる: 現状BigQueryとPostgreSQLに対応 モジュール機構がある: SQLと比較した強み コンパイラはPythonで書かれている: Jupyter NotebookやGoogle Colabですぐ始められる Colabでチュートリアルが用意されているので、まずこちらからやると良いと思う。 コードの見た目は関係論理の記述に似ている。 事前に、データサイエンス100本ノックのテーブルデータをBigQu
Pyxel（ピクセル）というPython用レトロゲームエンジンがあります。 画面サイズ256x256で発色数は16色、サウンドはシンプルな波形の音色を最大4音まで発音可能、といったシンプルな仕様で、扱いやすいPythonのコードを用いた低学習コストのゲーム開発ができます。 最近になってWebアプリ化できるようになったため、開発した作品は誰にでも気軽にプレイしてもらえるようになりました。すごいですね。 （2023/6/10）以前にWeb版を公開していましたが、現在、公開は取り下げています。 以下、この記事の内容はプレイいただく方向けの説明となります。 本来の私の目的は、ゲームそのものをプレイしてほしいというより、作り手（or 作り手になりたい方）向けに情報・ノウハウ共有することなのですが、長くなるので別記事として順次書いていきます。 Pyxel版の特徴外見はFC版ドラクエ1とはいえ令和時代の
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
Go言語ってまじでゴミだよな 少しなにかしようとすると、馬鹿みたいに長ったらしいスペルで ライブラリインポート強要されるし
【2021年版】国内外Tech系YouTubeチャンネル10選 - 登録者数順まとめ！ - - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
技術広報のyayawowoです。 エンジニアの皆さん、プログラミングの勉強は捗っていますか？ 効率的な学習ができていますか？ 本記事では、昨今盛り上がり続けているYouTube市場で、 プログラミング学習をメインで配信している国内・国外のチャンネルをご紹介します。 動画を見ながらコーディング学習もできるので、一石二鳥？いや、三鳥なレベルで効率的な学習ができますよ。 また、YouTubeの高度な検索方法にも触れていますので是非最後までお読みいただけますと幸いです！ では、スタート！ 国内チャンネル プログラミング全般を学習するなら？ たにぐち まことのともすたチャンネル フロントエンドを学習するなら？ しまぶーのIT大学 【とらゼミ】トラハックのエンジニア学習講座 バックエンドを学習するなら？ キノコード / プログラミング学習チャンネル プログラミングアカデミー 渋谷で働くエンジニア福の「
アイヌ語仮名「ㇷ゚」に対する正規表現の罠
導入 アイヌ語は日本語と異なり、閉音節（子音で終わる音節）も存在するので、表記の際音素文字であるラテン文字なら、そのまま p, t, k, m, n, s, r などの子音文字を後ろの付ければ良いわけなので、アイヌ語ローマ字表記では、何も問題が生じない。しかし、元々開音節言語である日本語に特化したカタカナのような仮名文字で表記する際、鼻音 n は「ン」でなんとかなる（実はそれでもまずい事になっているけどここでは割愛する）が、p, t, k, m, n, s, r, h はどうしようもないので、特殊の捨て仮名（小書き仮名文字）を利用することになっている。 具体的には以下のような特殊仮名文字（通称 アイヌ語仮名）である。 ㇷ゚ -p ッ -t ㇰ -k ㇺ -m ㇱ -s ㇻ -(a)r, ㇼ -(i)r, ㇽ -(u)r, ㇾ -(e)r, ㇿ -(o)r お分かり頂けただろうか… 問題 r
この記事はNuco Advent Calendar 2022の22日目の記事です はじめに 対象読者 この記事では Docker初学者の方 これからDockerを学ぼうとしている方 を対象にやるべきことして以下の3つを紹介します。 Dockerの全体像を把握する チュートリアルで基本操作を学ぶ Docker Hubを散策する 自身が初学者だった頃の経験を基になるべく早く効率的にDockerを学ぶためにやるべきことを紹介するので参考にしてもらえれば幸いです。 できるようになること Dockerが何なのか理解できるようになります Dockerを使ったアプリケーション開発に必要な基礎知識が身につきます 記事TOPのクリスマスツリーをターミナルに表示できるようになります 1. Dockerの全体像を把握する まずはDockerが何者であるかを把握しましょう。実際にコマンドで操作する前にざっくりイメ
Python 3.15からデフォルトのエンコーディングがUTF-8になります - methaneのブログ
Pythonがファイルを開くときなどに使われるエンコーディングはロケール（WindowsではANSIコードページ）依存でした。 Unixの世界ではどんどんUTF-8ロケールが一般的になっている一方、WindowsのANSIコードページはなかなかUTF-8になりません。 そのために、Unixユーザーが open(filepath) のようにエンコーディングを指定しないままUTF-8を仮定するコードを気軽に書いてしまって、Windowsユーザーがエラーで困るといった問題が発生します。 また、Windowsでもメモ帳（Notepad.exe）やVSCodeはすでにUTF-8をデフォルトのエンコーディングで使用しています。ANSIコードページがUTF-8になるのを待っていたらどんどん周りの環境から置いていかれ、レガシー化してしまいます。 Pythonがデフォルトで利用するエンコーディングをWind
【解説】フレームワークとライブラリの違い
はじめに 今回の記事では、プログラマー間で見解が分かれるライブラリとフレームワークの違いを徹底解説する。我々プログラマーはアプリケーション等を開発する際にフレームワークやライブラリを駆使する。その中でも、「フレームワークとライブラリの違いがわからない」と考える人も少なくないだろう。中には混同して使う人がいるかもしれない。両者は厳密に言えば異なる意味を示す。 フレームワークとは フレームワーク(framework)はアプリケーションを開発するのに必要な機能がデフォルトで揃っているものを示す。アプリケーションとして動く骨組みが用意されているので、別途プログラムを書かなくても最低限のアプリケーションとして動作する。フレームワークがあれば、我々プログラマーはゼロからアプリケーションを開発する必要はない。フレームワークには、タスクを実行するために書かれた再利用可能なコードやプログラムが含まれていて、
当たり前のことに感じますが、0.1は浮動小数点数(IEEE 754)では正確に表現できません。 なのにprintをしたときに0.1と表示されるのは不思議です。 このことについて分かったことを書いておきます。 環境 この記事ではPython 3.7を使用しています。 【前提】浮動小数点数 この記事で、以降"浮動小数点数"という場合は、"IEEE 754 倍精度"のことを指します。 浮動小数点数のフォーマットは、数を以下の形式に変換し、sign、exp、fracを順に並べたものです。
実践クリーンアーキテクチャ - 複雑化した大規模ECサイトをモダナイズしたモノタロウの事例 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践クリーンアーキテクチャ - 複雑化した大規模ECサイトをモダナイズしたモノタロウの事例 クリーンアーキテクチャのメリットとは？またいかにして導入するか？難解なイメージのあるクリーンアーキテクチャの概要を採用事例に学びます。今回、取材したのは工業用間接資材オンラインストアの「モノタロウ」。サービスの開発を続けていくにつれ、同社のシステムは複雑化、肥大化していき、様々な課題が生じたそうです。こうした課題に対応すべく、システムのモダナイゼーションに取り組む際、取り入れたのは、クリーンアーキテクチャでした。同アーキテクチャをどのように実装したのか、モノタロウのエンジニア3人に聞きました。 受け入れテストを自動化し、システムの正常動作を保証 ユニットテスト導入の秘訣は「テストを書くハードルを下げる」こと クリーンアーキテクチャ化は、“幹”の処理から手をつける クリーンアーキテクチャを全社的に展開
2020年でJavaScript学ぶならきっとブラウザ向けJSガン無視していきなり初手node.js（ただし暫く何も足さない）がいいんじゃないかというメモ
※ @mizchi さんのアンサー記事「プログラミング初心者のための JavaScript と Node.js の歴史、それを踏まえた勉強方法」 もこの後にあわせてどうぞ。 https://zenn.dev/mizchi/articles/3789a101dae388d98159 Python3とPHP7をちょぼちょぼとやっている個人がJavaScript(2016年以降)/node.js/JS系ライブラリ/JS系Webフレームワーク/TypeScript等を攫っている中で一つ思ったことをメモった。JavaScriptやるなら絶対node.jsの実行環境揃えてからがいい、そうしないでJSやるくらいなら汎用性信じてPython3一択に絞った方がいい、と思ったという件です。 具体的には、以下の構成のみでJavaScriptの開発演習をすればいいんじゃないか、という話です。 続きを読む
音源分離ツールSpleeterと音源MIDI変換ツールBasic-PitchをM1 MacBook Air上のDockerで動作させる
はじめに 楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです。 ですが、、たとえばテンションを含む密集した和音のボイシングまで分解するのは、途方もなくしんどいです。もちろん訓練された能力と、それなりの時間も必要になります。 手元に楽器がない環境の人にとっては、なおさら難しいことです。 そこで補助的に機械学習ライブラリの力を借りて、能力や時間がない人でも、より良い音楽学習ができるようにすることは、音楽の文化に良い影響があると思います。 SpleeterとBasic-Pitchという二つの最高なライブラリが提供するコマンドラインツールを使うことで、音源をパート別に分離して、それぞれのパートをMIDIノートとして出力することができます。 それによって、リファレンス楽曲の分析自体に時間をかけることなく、本当の目的である解析、そして解析した後にどう昇華させるか考
kaz / AI Academy on Twitter: "Pythonだけでなく統計学,機械学習も全部「無料」で学べる..!! ●東京大学 Pythonプログラミング入門● https://t.co/xi8HwLMwgj ●高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ… https://t.co/ypAY0GyZKm"
Pythonだけでなく統計学,機械学習も全部「無料」で学べる..!! ●東京大学 Pythonプログラミング入門● https://t.co/xi8HwLMwgj ●高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ… https://t.co/ypAY0GyZKm
Gitを作ってみる（理解編） - Qiita
はじめに 都内でひっそり見習いエンジニアをしている@noshishiです。 addしてcommitするプログラムの作成を通じて、Gitを内部から理解しようという記事です。 前書き 昨年末、Gitの記事を書いて、理解できたなら作れるのではと思いったったのがこの記事の出発点です。 これを機に新しいプログラミング言語にも触れてみて、いろいろ学べたらと思いRustで今回挑戦しました。 （この時は、新たなことを同時に取り組み絶望すること知る由もない著者でした。軽い気持ちで手を伸ばした自分をしばきたいです。。。） 実際に作成した（継続開発中ですが）リポジトリは、こちらです。 ※一応ローカルでの一直線の開発はできそうな程度までは作成できました。コードのしょぼさはご容赦ください。 この記事だけでは説明しきれない部分があることをご容赦ください。 もちろん、間違い等あれば、ぜひコメントいただけると幸いです。
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
少なくとも、この分野に経験の無い人がこの本だけを読んでもほとんど理解できないでしょう。 ファイナンス機械学習に対応したPythonライブラリとJupyter notebookが存在するでもあきらめることなかれ！ このファイナンス機械学習を元にして実際にコードに起こされたJupyter notebookとPythonライブラリが存在します。 http://www.quantsportal.com/ Jacques Joubertさんが開設しているWebサイトですが、彼の修士課程のプロジェクトが「ファイナンス機械学習」に基づいたPythonライブラリ(mlfinlab)の作成とファイナンス機械学習をJupyter Notebookで解説した物、その解説pdfという物です。 ファイナンス機械学習で説明されている概念について実際にコード化されています。 それらのコードを読んでいくと、ファイナンス機
TechRepublicより。 オーウェン・ヒューズ Pythonプログラミング言語の生みの親グイド・ヴァンロッサムとの質疑応答で、Python 2.0からPython 3.0への移行がトラブル続きだったことを受けて、「Python 4について真剣に語ることはほとんどタブー」だと述べました。 グイド・ヴァンロッサムは、Microsoft Reactorとのインタビューで、Pythonバージョン 4.0の可能性をほぼ否定しました。Image: Dan Stroud under the Creative Commons licence Python 4.0に期待しないで下さい。人気のプログラミング言語の生みの親であるグイド・ヴァンロッサは、おそらく日の目を見ることはないだろうと述べています。 Microsoft Reactorとのインタビューで、ヴァンロッサムはPythonの将来とプログラミン
いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくった - Qiita
いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくったPythonOpenAIChatGPTlangchain はじめに ChatGPT APIが出たので早速さわってみました。せっかくなので何か便利なものをということで自分向けに使えそうなツールをつくっていたら 良いかんじに動作したのでご紹介します。 つくったものは、「ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャー」です。百聞は一見にしかずと言うことでまずは動作するところをみてください。 概要 wannaコマンドは、ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャーです。自然言語によって、bash scriptを生成し、名付けし、管理できます。 コマンドライン上での操作は簡単に多くのことを行うことができるため、非常に便利です。しかし、多くのコマンドやオプションの組み合わ
Windowsユーザーの皆さん、手軽にLinux環境で開発したいですよね！そんなときWSL2やコンテナが選択肢に上がるでしょう。VSCodeのRemote Development機能を使い、どちらも試してみました。Windows・WSL・コンテナを使い分けつつ、VSCodeで快適に開発ができるようになります！ おおまかな流れ 【準備編】WSL2の有効化と拡張機能のインストール 【WSL編】VSCodeからWSL2にリモート接続する 【コンテナ編】Dockerのインストール 【コンテナ編】VSCodeからDockerコンテナにリモート接続する 【コンテナ編】コンテナでWebサーバーを立て、ブラウザからアクセスする ※ 筆者の環境は Windows10 Home 21H1 です。Windows10 Pro/Enterpriseとは手順が異なるかもしれません。
はじめに 2021年、Pythonで複数の暗号系ライブラリを開発してPyPIで公開してきました。その過程で、setuptools、flit、poetryと、幾つかのパッケージ管理をわたり歩き、GitHub上でのCI/CDも色々試す中で私的なべスプラが定まってきたので、2022年初に備忘録としてまとめておきます。 具体的には、pyenv、poetry、pre-commit、tox、GitHub Actions を活用し、低コストで（＝なるべく自動で）、高品質のプロダクトをPyPIにデプロイする方法・設定を共有します。個別のツールの記事はよく目にするのですが、開発ライフサイクル全体をカバーする記事がなかなか無かったので。 開発環境の整備 - pyenvで複数のPythonバージョンでの開発環境を整備 パッケージ管理 - poetry/pyproject.tomlでの一元的なパッケージ管理 静的
優れたプログラマーは、金銭的な報酬や人々から賞賛を浴びる目的でコードを書くのではない。単純にプログラミングを楽しむためにコードを書くんだ。 リーナス・トーバルズ（Linuxカーネル開発者） コーリー・アルソフ氏の『独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで』（清水川貴之氏、新木雅也氏による邦訳は2018年発行）を読んだので、本のタイトルの通り独学でプログラマーを目指している方や、新人エンジニアの方に一読をお薦めできると感じたので紹介します。 かく言う私もソフトウェアエンジニアリングを独学し、肩書きとしてエンジニアの職を得て2年目の身。 『独学プログラマー』を読んで初心に返り、至らぬ点を内省できました。 （エンジニアとして就業できてからも独学は続くので、経験を重ねてからでもこの本を読む価値はあると思います！） 本書の対象となる方 プロのプログラマーになる際に必要な知識や技術
Pythonの自動化でできることとはPythonは構文がシンプルで読みやすく、書きやすいプログラミング言語であるため初学者でも習得しやすい言語です。Pythonでは機械学習やデータ分析などさまざまなことができますが、会社で使う場合にはPythonの自動化ツールが活躍してくれます。 この記事では、Pythonの自動化でできることを1つ1つ詳しく解説していきます。そもそもPythonとはどういう言語なのか、どういった人に需要のある言語なのか、Pythonエンジニアの年収について解説します。Pythonを学ぶ初心者の方は、入門編としてぜひこの記事を参考にしてください。
米OpenAIは3月24日（現地時間）、20日にChatGPTを短時間オフラインにした理由を説明した。ユーザーに別のユーザーの氏名、メールアドレス、住所、クレジットカード番号の下4桁、カードの有効期限が表示される問題があったためオフラインにし、バグを修正したという。 個人情報が漏えいしたのは、有料版「ChatGPT Plus」の会員の約1.2％で、影響を受けた可能性のある全員に連絡したという。 この問題と同時に、一部のユーザーに別のユーザーのチャット履歴が表示されてしまう問題も発生していた。 ChatGPTのチャット履歴は、画面の左側にあるサイドバーに表示され、クリックするとチャットの続きを再開できるようになっている。このサイドバーに他人のプロンプトが表示されていた。 OpenAIによると、バグは修正され、「数時間分を除いて、チャット履歴を復元できた」という。 チャット履歴と個人データが他
Photo by Jexo on Unsplash はじめに Pythonは、主にそのシンプルさと習得のしやすさから、最近では非常に人気があります。 データサイエンスや機械学習、ウェブ開発、スクリプト記述、自動化など、幅広い分野で利用することができます。 この記事はかなり長いので、すぐ始めましょう。 50. filter()は新しいオブジェクトを返す my_list = [1, 2, 3, 4] odd = filter(lambda x: x % 2 == 1, my_list) print(list(odd)) # [1, 3] print(my_list) # [1, 2, 3, 4]
2022年5月24日（米国時間）、SANS ISCのフォーラムでPython向けライブラリの1つ（その後PHP向けライブラリでも判明）が第三者により不正なコードを含むアップデートが行われていたとして注意を呼び掛ける投稿が行われました。その後この行為に関わっていたとして実行者とみられる人物が顛末を公開しました。ここでは関連する情報をまとめます。 改ざんされた2つのライブラリ 今回影響が確認されたのPython Package Index（Pypi.org）で公開されている「ctx」、Packagist（Packagist.org）で公開されている「PHPass」の2つ。 影響を受けたライブラリ インストール実績 改ざんされたとみられる期間 概要 ctx 約75万回 2022年5月14日～5月24日頃 辞書(dict型オブジェクト)を操作するユーティリティを提供するPython向けのパッケージ
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
ハックの学び方、の学び方
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ソースコード検索エンジン「Sourcetrail」OSS化、GitHub上で公開
プログラミング言語はひとつマスターすれば他もできる？ - t-hom’s diary
「無料でも結構スゴい!! 文字起こしAIに録画したWeb会議のテキスト化をさせてみた！」――急遽テレワークを導入した中小企業の顛末記（118）【急遽テレワーク導入！の顛末記】
Pythonを使ったGUIアプリを「お手軽に」作りたかった件 - Qiita
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