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Pythonの検索結果321 - 360 件 / 105706件

  • 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
    • 【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
      • とほほのGo言語入門 - とほほのWWW入門

        概要 Go言語とは バージョン インストール Hello world Print・Println・Printf 変数(var) 定数(const) コメント 行末のセミコロン キーワード 演算子 型(type) 型変換 リテラル・値 エスケープシーケンス 配列(array) スライス(slice) マップ(map) 制御構文 If文(if) Switch文(switch) For文(for) Goto文(goto) 関数(func) 構造体(struct) インタフェース(interface) interface {}型 ポインタ(pointer) 領域確保(new) 遅延実行(defer) インポート(import) モジュール(module) パッケージ(package) ワークスペース(workspace) ゴルーチン(Goroutine) リンク 概要 Go言語とは Google

        • 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
          • 【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
            • 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
              • 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
                • 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
                  • 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
                    • 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
                      • 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! この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います! 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

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                        • とほほのRust入門 - とほほのWWW入門

                          Rustとは インストール Hello world Cargoプロジェクト キーワード コメント(//) 値 変数・定数(let, mut, const) 型 基本の型(bool, i16, char, str...) 型変換(as) 構造体(struct) 共用体(union) 列挙型(enum) タプル(tup) 配列(array) ベクタ(vec) ハッシュマップ(HashMap) 文字列(&str, String) 演算子(+ - ...) ヒープ領域(Box) スライス(&var[n..m]) 関数(fn) クロージャー(|...|{...}) マクロ(macro_rules!) 制御構文 条件分岐(if) 繰り返し(while) 繰り返し(for) ループ(loop) ループ制御(break, continue) マッチ(match) インプリメンテーション(impl) トレイ

                          • 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
                            • 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
                              • 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

                                • 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
                                  • ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法

                                    はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、

                                      ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
                                    • 『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
                                      • 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?
                                          • アジャイル開発とデータベース設計 - 変化に対応するシンプルな実装のために必要なこと - Agile Journey

                                            はじめまして。そーだい(@soudai1025)です。私は普段は技術コンサルティングや受託開発を請け負う合同会社HaveFunTechの代表として、また、予防治療の自社サービスを展開する株式会社リンケージのCTOという二足の草鞋を履き、日々、さまざまなWebサービスの開発に携わっています。 これまでの開発経験のなかで、データベース設計に関わるさまざまな問題に遭遇してきましたが、本稿ではとくに、アジャイル開発時に発生しやすい問題とその対処についてお伝えしたいと思います。開発の現場で目にしやすい実装におけるアンチパターンを示しつつ、アジャイルという指針を維持しながら、対処となるデータベース設計についてご紹介します。 会員登録のアンチパターンと処方箋 イージーな実装とシンプルな実装 Userと言う名の罠 拡張と破綻 データベースは変化に弱い 仕様変更とテーブル変更 Addで変化に追従する 正規化

                                              アジャイル開発とデータベース設計 - 変化に対応するシンプルな実装のために必要なこと - Agile Journey
                                            • 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
                                              • サブクエリの書き方を2万文字弱かけてすべて解説する

                                                これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 今回はSQLのサブクエリについてまとめます。仕事でクエリを書く際、サブクエリは頻出の構文だと思うんですが、同時にサブクエリの書き方を完全に理解しているよという人は案外少ないのではないでしょうか?[1] 実際、MySQLの公式ドキュメントを見ると12ページくらいを割かれており、意外と奥深いのがサブクエリです。使いこなせると便利ですし、何よりちょっとSQLのコツみたいなのがわかって面白いよ、ということで記事にしてみました。 前提 この記事は以下の前提を含んでいます。 環境 MySQL8.0系 読者の知識 なんとなくサブクエリが書ける けど相関サブクエリとかになると「あーっ」つってGoogle meetを閉じてしまうくらいのレベル感 記事のボリューム 18,000文字 おれの卒論が20,000文字だった マサカリ 間違ってたら投げてくれ〜〜 それ

                                                  サブクエリの書き方を2万文字弱かけてすべて解説する
                                                • 画像に含まれる不要物を違和感なく完全削除できる無料ツール「Lama Cleaner」のインストール手順&使い方まとめ

                                                  写真に写り込んだ不要な被写体や、画像の中に含まれる邪魔な文字など、画像の一部を消したい状況は多く発生します。画像の中の不要な部分をキレイに削除できる無料ツール「Lama Cleaner」を見つけたので、PCへの導入方法や使い方をまとめてみました。 GitHub - Sanster/lama-cleaner: Image inpainting tool powered by SOTA AI Model https://github.com/Sanster/lama-cleaner Lama CleanerはPython向けのパッケージ管理システム「pip」を用いてインストールすることもできますが、今回はPythonなどの準備が整っていないPCでも一発で「Lama Cleaner」をインストールできる「Lama Cleaner One Click Installer」を使ってPCにインストール

                                                    画像に含まれる不要物を違和感なく完全削除できる無料ツール「Lama Cleaner」のインストール手順&使い方まとめ
                                                  • 【決定版】2022年~2023年で必ず確認するべきGitHubリポジトリ 40選

                                                    はじめに 今回の記事では、個人の独断と偏見で2022年~2023年で必ず確認するべきGitHubのリポジトリを紹介する。私のTwitterでこれまで紹介したものもあれば、そうではないものもある。 GitHubはプログラマーにとって、普段の学習・開発を進めるうえでもっとも重要な情報源の1つである。本記事では、分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 なお、今回の記事で紹介するGitHubリポジトリの分野は以下の通り。内容はWeb開発に特化している。 確認必須 Web Python JavaScript TypeScript ちなみに、「確認必須」は分野を問わずすべてのプログラマーに役立つGitHubリポジトリを紹介している。 今回の記事を通して、年末年始の学習・開発に大いに役立ててもらえたら幸いだ。 確認必須 freeCodeCamp 世界最大規模のプログラミングメディア「f

                                                      【決定版】2022年~2023年で必ず確認するべきGitHubリポジトリ 40選
                                                    • 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
                                                        • 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…

                                                            DATAFLUCT Tech Blog
                                                          • ITフリーランス、稼ぎは正社員の2倍 時給4150円 - 日本経済新聞

                                                            フリーランスのIT(情報技術)人材の奪い合いが激しくなっている。エンジニアが仕事を請け負う求人サイトのデータを調べると、時給換算の報酬は平均4150円と中堅の正社員の2倍に達することがわかった。使い手の少ないプログラミング言語では5000円を超える。売り手市場で効率良く働きながら、スキルを磨く姿が浮かぶ。週4勤務、 年収は1.5倍に「働くのは月曜から木曜の週4日。年収は会社員時代の1.5倍に

                                                              ITフリーランス、稼ぎは正社員の2倍 時給4150円 - 日本経済新聞
                                                            • 正規表現の脆弱性 (ReDoS) を JavaScript で学ぶ

                                                              先日、このようなツイートを書いたところ、かなりの反響がありました。 JavaScript の正規表現の脆弱性の例でいうと、例えば /\s+$/ は脆弱性があると言える console.time(); /\s+$/.test(" ".repeat(65536) + "a"); console.timeEnd(); 結構時間がかかるのがわかる。でも /\s+$/ を見て「これは危険だな」と理解出来る人はそんなにいない。JavaScript に限らないけれど。 — Takuo Kihira (@tkihira) February 17, 2022 これは一般に ReDoS (Regular expression Denial of Service) と呼ばれる脆弱性です。正確に理解するのが難しい脆弱性なので、少し解説してみたいと思います。 結論 長い記事になるので、最初に「とりあえずこれだけ知っ

                                                              • 東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実 | Ledge.ai

                                                                Top > ラーニング > 東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実

                                                                  東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実 | Ledge.ai
                                                                • Python中級者への道しるべ - Qiita

                                                                  はじめに 皆さんPythonでプログラミングしてますか? Pythonの基本的な文法はある程度理解したけど、もう一歩詳しくなりたい、という方のために、中級的なテクニックや書き方について解説します。 この記事をマスターすれば、あなたも明日からPython中級者になれるかも? では、始めましょう。 変数の代入について Pythonでは、複数の変数の定義を1行で行うことが可能です。 普通に代入した場合:

                                                                    Python中級者への道しるべ - Qiita
                                                                  • Re: Rails を主戦場としている自分が今後学ぶべき技術について

                                                                    この記事は、 Rails を主戦場としている自分が今後学ぶべき技術について(随筆) | うなすけとあれこれ についてのアンサー記事です。 うなすけ君が Ruby on Rails で育ってきたように、僕も JavaScript とともに育ってきたという自覚があります。なので、これについて書くことは、ポジショントークは避けられない、という感覚があります。 冷静に比較しようとも思いましたが、やっぱり開き直って思いっきりポジショントークをすることにしました。そっちのほうが面白いと思うので。 自分の基本的な主張は、こちらの記事にあるとおりです。 Frontend Study #1: 基調講演 - Frontend 領域を再定義する 自分と Ruby on Rails 僕は、キャリアとしては Rails の会社で JavaScript を書いてきたことが多かったです。学生の頃は socket.io

                                                                      Re: Rails を主戦場としている自分が今後学ぶべき技術について
                                                                    • ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ

                                                                      はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか? ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機

                                                                        ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ
                                                                      • 「0.1+0.2≠0.3」を説明できないエンジニアがいるらしい - Qiita

                                                                        この記事はNuco Advent Calendar 2023の4日目の記事です。 弊社では、経験の有無を問わず、社員やインターン生の採用を行っています。 興味のある方はこちらをご覧ください。 はじめに 後輩に 「なぜ0.1+0.2≠0.3になるんですか?」 と聞かれて答えられますか? コンピュータの計算では「0.1+0.2」は「0.3」になりません。 これを理解していないと予期せぬ重大なバグを生み出す可能性があります。 分からない方、どうぞ安心してください。 この記事を読んだ全員が「0.1+0.2≠0.3」を理解できるように分かりやすく説明していきます。 コンピュータが計算を間違う理由 まず、そもそも「0.1+0.2=0.3」で正しい!「0.1+0.2≠0.3」なんてあり得ない! という方のために、プログラミング言語のフォーマット処理を経ない、コンピュータの計算結果を見てみます。

                                                                          「0.1+0.2≠0.3」を説明できないエンジニアがいるらしい - Qiita
                                                                        • Re: 僕らを縛る Node.js という呪いについて - あるいはなぜ TypeScript 以外が真っ当な選択肢にならなかったか

                                                                          Re: 僕らを縛る Node.js という呪いについて - あるいはなぜ TypeScript 以外が真っ当な選択肢にならなかったか https://d.potato4d.me/entry/20220405-nodejs/ へのアンサーソング。 プログラミング言語としての JavaScript の話をする。 2010年頃、Python 2 でプログラミングを学習した自分にとっては Node.js + CoffeeScript が Better Python だった。 CoffeeScript は当時の JS(ES3~5) に足りない機能を補ってくれて、Python と同じく空白制御のオフサイドルールなのが気に入った。見た目が少しだけ Ruby っぽいので当時全盛だった Rails の人間に訴求するにも有利だった。 Node.js のモジュールシステムである Commonjs は Pytho

                                                                            Re: 僕らを縛る Node.js という呪いについて - あるいはなぜ TypeScript 以外が真っ当な選択肢にならなかったか
                                                                          • 無料でPC上でシンセサイザーを構築できるオープンソースのソフトウェアモジュラー「BESPOKE」が登場

                                                                            Windows・macOS・Linux上で現実のシンセサイザーのようにモジュールやエフェクターをつないで音を作り出すことができるオープンソースのソフトウェアモジュラー「Bespoke」の正式版となるバージョン1.0.0が、2021年9月14日にリリースされました。 Bespoke Synth https://www.bespokesynth.com/ bespoke 1.0.0: now available! https://t.co/i7P7KaEmAbhttps://t.co/QrCr363jrn— Ryan Challinor (@awwbees) September 14, 2021 Bespokeは190以上のモジュールが使用可能で、MIDIコントローラーもサポートします。Bespoke上でソフトウェアモジュールをつなぎ合わせることで、自分だけのオリジナルシンセサイザーを構築する

                                                                              無料でPC上でシンセサイザーを構築できるオープンソースのソフトウェアモジュラー「BESPOKE」が登場
                                                                            • Pythonでも簡単にGUIは作れる - Qiita

                                                                              PythonだってGUIを作りたい Pythonで書いたプログラムを実行して使う場合、**『GUIで入出力できたら便利なのに…』**と思うときはありませんか? 誰かにプログラムを配布する場合でも、CUI(コマンドラインから入出力)はあまり親切とは言えません。 特にITスキルの高くない人にとっては、CUIは拒絶反応を起こすこともあります。 Pythonでも簡単にGUIを作れたら… そんな場合、PySimpleGuiを使ってみてはいかがでしょうか? PySimpleGuiは誰でも簡単にGUIを実装できるのが特徴で、PySimpleGui公式ドキュメントによると、PySimpleGuiはすぐに習得でき、コード量も他のGUIライブラリ(Tkinter、Qt、WxPythonなど)の1/2~1/10程度で済むとのこと。 百聞は一見にしかずなので、まずは下記のコードと実行結果をご覧ください。 impo

                                                                                Pythonでも簡単にGUIは作れる - Qiita
                                                                              • 月10万円の売上を目指して、個人開発でやったこと全てを公開 - Qiita

                                                                                何の話 エンジニアの勉強として始めたWebサービスの個人開発。 せっかくやるなら収益化をしようと思い、個人開発2作目にして、売上月10万円を目標にサービスをリリースしました。まだ目標の売上は達成出来てないですが、その収益化モデル、サービス内容の確定、デザイン、システムアーキテクチャ、など全てを公開しようと思い、本ブログを書きました。 私はつよつよ個人開発者ではなく、1年前に組み込みエンジニアからWeb系に飛び込んだ若輩者なので、悪しからず。 [公開したサービス] オンライン動画学習のランキングサイト | Tech Course Rank 後半で詳しく本サービスについて、説明します。 プロフィール 大学卒業後、セキュリティ製品のサポートエンジニア -> Webエンジニア -> ロボット系の組み込みエンジニア-> Web系のエンジニアという経歴です。現在30才。 得意言語は、Python。フロ

                                                                                  月10万円の売上を目指して、個人開発でやったこと全てを公開 - Qiita
                                                                                • 国会議員のTweet40万件分析して支持すべき政治家を探してみた - エルの楽園

                                                                                  新型コロナ禍が我が国の政治の深刻な問題をあぶり出しています。一市民としては支持する政治家を本腰入れて検討しなければいけません。 個人的な問題意識は主に「労働」と「財政」にありますので、これらの問題に積極的に取り組んでくれる方がいいです。今回のコロナ禍でこの2つは本当に切実な問題になりました。反対に「脱原発」とか「改憲」はやめてほしいかな……「財政再建」とかも当然ムリ!あ、もちろん国政の話です。 そんな訳でデータの力で問題意識の合う現職国会議員を探してみました。使うのはみんな大好きPython3 on Google colab(Jupyter notebook)です。技術的な話を飛ばして結論だけ見たい方はこちらからどうぞ。 やったこと まずはTwitterをやっているすべての現職国会議員のTweetを一人当たり最新1000件ほど取得します。現職国会議員のアカウント一覧は国会議員いちらんリスト

                                                                                    国会議員のTweet40万件分析して支持すべき政治家を探してみた - エルの楽園