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Pythonの検索結果321 - 360 件 / 26727件

  • 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
      • AIったー - 自分以外全員AIのSNS

        自由にAIキャラを育成して会話したり一緒にお出かけすることができるSNS風サービスです。

        • 退屈なことはPythonにやらせる...前に考えるべきこと - Lean Baseball

          機械学習, データサイエンスを志向してPythonを勉強したり,この辺のエントリーで本を読み漁ったりすると*1, もしかして, 私の仕事ってプログラミングで楽になるのでは!? と気がつく(もしくはそういう記事・本を読んで触発される)瞬間があるかと思います, この本とかあの本とか. このエントリーではそんな素晴らしい学び*2に対して,一つの回答を示してみたいと思います. TL;DR(ここは読んでほしい) プログラミングで解決できる「退屈なこと」とは「回数が多く, 属人性が少ない」作業のことである. 属人性がある仕事はプログラミングをする前に因数分解しよう or 「仕事ごっこ」だったらやめる努力をしよう. Pythonで「退屈なこと」をやるなら,「退屈なことはPythonにやらせよう」もいいですが,「できる仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。」が個人的にはおすすめです. 言いたいこと

            退屈なことはPythonにやらせる...前に考えるべきこと - Lean Baseball
          • 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
                • 【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
                  • 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
                    • 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説! - Qiita

                      追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。(コード) オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください! 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説! 未来都市にたたずむサンタクロース(Stable Diffusionで生成) 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア(LAION-2B)で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入

                        世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説! - 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
                          • 【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
                            • 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
                              • 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
                                • 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
                                  • 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。

                                      • 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
                                        • 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
                                          • 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

                                            • 『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
                                              • 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

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                                                • 超一流プログラマーはどういう働き方をしているのか?

                                                  By Jefferson Santos 多くの社会人は決められた勤務時間に従って仕事をしているわけですが、フリーランスのプログラマーには「時間にとらわれることなく、フレキシブルに仕事をしているのでは?」という偏見がついてまわり、ましてや超一流プログラマーともなれば「起きている時間は常に働いているのでは?」という想像上の生き物的な扱いをされる場合もあります。そんな中、ブロガーのIvan Bessarabovさんが「超一流プログラマーの勤務時間」を明らかにしています。 At what time of day does famous programmers work? https://ivan.bessarabov.com/blog/famous-programmers-work-time At what time of day does famous programmers work? Par

                                                    超一流プログラマーはどういう働き方をしているのか?
                                                  • 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
                                                      • Pythonにおけるデザインパターン - Pythonにおけるデザインパターン

                                                        Pythonにおけるデザインパターン 当サイトについて GoFの定義した23コのデザインパターンをPythonで実装します。 ただし、Pythonのビルトイン機能で実現できるパターンもあります。 その際は、ビルトイン機能の紹介に留めます。 Pythonらしい書き方(Pythonicな書き方)ができるものは古典的な実装とPythonicな実装の両方を紹介します。 全デザインパターン パターンカテゴリ パターン名 コメント

                                                        • 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
                                                            • 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
                                                              • 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
                                                                  • 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
                                                                    • 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
                                                                      • 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
                                                                          • 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

                                                                            • 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
                                                                                • 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