はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んでエンジニアインターンや実務で活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成
ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味があれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） 爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』を試してみた はじめに ビジネスシーンや日常生活で、音声データを文字起こしするニーズはますます高まっています。議事録の作成やインタビューの文字起こ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pyxel作者です。Qiita初投稿です。よろしくお願いします。 皆様、Python向けレトロゲームエンジンPyxelのご愛顧ありがとうございます。 「気軽に楽しくゲームプログラミング」をコンセプトに、2018年にGitHubで公開を始めたPyxelも、おかげさまで現在15,000スター、ダウンロード数は80万を超えることができました。 4億を超えるGitHubプロジェクトの中で、Python向けゲーム開発環境としてはダントツの1位（2位は7.5kスターのPygame）、全言語合わせたゲームエンジンの中でも8位にランクインしており、7位
寺田 学（@terapyon）です。2024年10月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitの基本的な使い方を紹介します。 2024年4月には、「Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ」と題し、Steamlitを使ってデスクトップアプリ化をする紹介を行いました。 今回はStreamlitにフォーカスを当てて、よく使う機能を紹介します。Streamlitにはたくさんの機能があり、公式ドキュメント APIリファレンスを見ても、どの機能から使って良いのかわからないという声がありました。今回は、筆者目線でよく使うであろう機能に絞って紹介します。 Streamlitとは StreamlitはPythonで構築できるWeb用のフレームワークです。Pythonのモジュールを定義することで、インタ
Pythonプロジェクトでflat layoutではなくsrc layoutが推奨される理由を理解する - 肉球でキーボード
本文中コード github.com flat layoutとsrc layoutについて Pythonプロジェクトのディレクトリ構成について調べてたところ、flat layoutとsrc layoutという2種類のディレクトリ構成が存在することを知りました。 src レイアウト対フラットレイアウト - Python Packaging User Guide flat layout flat layoutはパッケージフォルダをプロジェクトのルート直下に配置するスタイルです。 flat layoutの有名なpythonプロジェクトだと、 pytorch, django, tensorflow があります。 . ├── README.md ├── pyproject.toml └── my_package/ ├── __init__.py └── module.py src layout 一方、
簡易版はこちら Pythonのパッケージ管理はこれまで pip、venv、poetry などで行われてきましたが、最近 uv が注目を集めています。 本稿では uv をシステム開発で使うための詳細な情報、特に、poetry、venv、pipからの移行手順を解説します。 uv公式ドキュメント uv (github) 1. uvの概要 1.1 uvとは？ uvは 高速な動作、クロスプラットフォーム対応のロックファイル、ツール管理の専用インターフェースを提供することで、快適な開発環境を実現しています。 1.2 uvのアーキテクチャ uvはRustで実装されており、高いパフォーマンスとメモリ安全性を誇ります。Rustの並行処理能力を活用し、依存関係解決を高速化しています。また、効率的なキャッシュ機構を備えており、ダウンロードしたパッケージ、ビルドされたwheelファイル、ソースコードなどをキャッシ
国立国会図書館サーチのAPIとは？ 国立国会図書館と全国の図書館の蔵書情報にアクセスできるAPIです。 主に3つのAPIが提供されています。 検索用API ハーベスト用API 書影API 今回は検索用APIと書影APIを使ってみたので、その知見を共有します。 利用申請について と、その前に簡単に利用申請について触れておきます。 非営利利用の場合は申請不要ですが、営利利用の場合は利用申請が必要な場合があります。 営利利用の判断基準については以下の通りです。 データを利用することにより、なんらかの収益を得る場合（例：サイトの運営による広告収入等）は、営利目的にあたるため、利用申請が必要です（希望されている利用方法が営利目的に該当するか判断に迷う場合は、NDLサーチAPI利用申請フォームからご相談ください）。 特に検索用APIでは検索対象のデータプロパイダ（データソース）を指定できるため、利用す
公開日 2024/10/31更新日 2024/10/31モバイルゲームのインフラアーキテクチャ特集 - 技術選定のポイントと今後の展望 モバイルゲームの裏側には、最高のプレイ体験を支える高度なインフラ技術があります。 本特集では、「グリー株式会社」「株式会社gumi」「ＫＬａｂ株式会社」「株式会社コロプラ」「株式会社MIXI」の5社のエンジニアの方々にご協力頂き、インフラにおける技術選定のポイントや今後の展望を、アーキテクチャ図と共に解説頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております グリー株式会社 アーキテクチャ選択の背景や意図 ゲームサービスのクラウドアーキテクチャとして重要な点は、急激な高負荷に対してスケールできることと、サービスのメンテナンス時間を不要にできることの2点でした。そのため、Google Kubernetes EngineとCloud Spannerを
コマンドラインでLLMが使える「llm」を試す
前からあるのは知っていたけど、全然試してなかった。名前がそのまますぎる。 LLM 大規模言語モデル(LLM)とのやり取りを可能にするCLIユーティリティとPythonライブラリです。リモートAPIと、ローカルにインストールして実行できるモデルの両方に対応しています。 コマンドラインからプロンプトを実行したり、結果をSQLiteに保存したり、埋め込みを生成するなどの機能があります。 リモートモデルとローカルモデルへのアクセスを提供するLLMプラグインディレクトリをご参照ください。 詳細なドキュメント: llm.datasette.io このプロジェクトの背景: llm、ttok、strip-tags - ChatGPTなどのLLMを操作するためのCLIツール LLM CLIツールがプラグインを通じてセルフホスト型言語モデルをサポート llm-replicateプラグインを使用してコマンドライ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味あれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） Python 3.13がAIと機械学習の世界を変える理由 Python 3.13がついにリリースされ、数多くの重要なアップデートが盛り込まれています。機械学習、データサイエンス、そしてAIの分野で最も広く使用されているプログラミン
はじめに 分散システムを扱う際、エラーやクラッシュによる処理の中断はよくあるものかと思います。特に、EC サイトの支払い処理など、複数のステップを経て完了する重要なプロセスでは、障害が発生した場合にその進行状態を適切に管理しないと、取引の二重処理やデータの不整合といった問題が発生する危険性があります。復旧作業に骨を折った方も多いのではないでしょうか。 Temporal は、こういった課題を解決するために、処理の進行状況を自動的に追跡し、障害が発生してもその地点から再開できる仕組みを提供しています。複雑な復旧コードの実装や、手作業による復旧作業がなくなるのであれば、これは非常に魅力的ですね。 ここでは、Temporal が一体どういうものかについて解説していきたいと思います。 Temporal とは Temporal は、分散システムでのワークフローを管理するためのオープンソースのワークフロ
5ヶ月間の運用結果(+704,415円)早速ですが，次の損益グラフがJQuantsAPIを用いて約５ヶ月運用してみた損益です。 5ヶ月間の運用結果(+704,415円)Xで流れてくる超人たちの爆益には到底及びませんが，凡人なので良いことにします。 データ取得→分析→戦略策定→実運用 の全てのプロセスにJQuants APIを使っています。マケデコ含めて出会えて良かった！！ 以下，各月の結果について振り返っていきます。 2024年6月の運用結果 (+94,070円)2024年6月の運用結果 (+94,070円)運用し始めて２週間で早速マイナス5万になってます。 初期に負け続け，懐疑的になったはずですが，よく運用をやめなかったなと思います。 バックテスト時に統計量（勝率，日々の平均収益，標準偏差，シャープレシオ等）を出しておき，それと比較して許容範囲だと判断できたのが良かったのだと思います。
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 技術書典17が2024/11/03に開催されます。（オンライン開催は11/02〜11/17） 今回エムスリーでは有志で新刊を携えて参戦します。過去最大の210ページの大ボリュームでお届けします。今回も多様な分野・技術について弊社スタッフが執筆いたしました。エムスリーのギークな面がふんだんに詰まった一冊となります。 オンラインでの購入は11/02以降、こちらからも可能です！ techbookfest.org この記事では皆さんに新刊を手に取ってもらえるように、各章がどんな内容になっているのかを紹介します。 エムスリーテックブックについて 第1章 「難読クイズReturns」 第2章 「Zoekt によるコード検索基盤開発と内部実装の読解」 第3章 「気軽に非QWERTY配
2015年にリリースされたRustが近年注目されています。RustはMozilla社の社員による個人プロジェクトから始まり、当初はFirefoxなどに使われていました。次第にパフォーマンス、安全性、生産性の高さが評価され、様々なソフトウェアやハードウェアへの組み込み、Webアプリやゲームなどに利用されるようになりました。Webサービスのバックエンド開発にも活用されており、利用を考えている方もいるのではないでしょうか。今回はRustの入門書『バックエンドエンジニアを目指す人のためのRust』（翔泳社）から、なぜRustが注目されているのか、その魅力を紹介します。 本記事は『バックエンドエンジニアを目指す人のためのRust』（著：安東一慈／大西諒／徳永裕介／中村謙弘／山中雄大）の「第1章 Rustはどういうところで使われているのか？」から抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 Rus
「だんご屋のひまつぶし」完全解析 - すぎゃーんメモ
「だんご屋のひまつぶし」とは 最長手順の問題は…？ 組み合わせ、グラフ問題 プログラムで解く 状態の列挙 グラフの構築 最短経路問題を解く WASM化して、ブラウザ上で解く もしもすべて異なる団子だったら さらに一般化していくと 到達可能性 頂点数 本数を固定し、高さを変える 高さを固定し、本数を変える まとめ Repository 「だんご屋のひまつぶし」とは 「ハノイの塔」の派生型のようなパズル。 高さ3の串が3本あり、3色の団子2個ずつ計6個が刺さっている。これらを1個ずつ移し替えて、ある状態からある状態へと遷移させる、というゲーム。 移動できるのは各串で一番上にある団子だけ。 団子の大きさのような概念はなく、高さ3以内であればどこにでも動かせる。 単純なルールだがなかなかに奥が深く、じっくり考えて動かさないと最適な手順で達成するのは意外に難しい。 パズルオーディションというもので最
GitHubで最も使われている言語、PythonがJavaScriptを抜いて1位に。生成AI関連プロジェクト急増で。GitHubが年次調査「Octoverse 2024」発表
GitHubは、この1年のGitHubにおけるGitHubの利用動向やオープンソースの動向などをまとめた年次レポート「Octoverse 2024」を発表しました。 コミュニティ参加者はインドが2028年に米国を抜いてトップに 発表によると、2024年のGitHub上のプロジェクト総数は1年前から25％増加して5億1800万。コントリビューションの総数は52億。GitHubの規模は継続して急速に拡大していることが分かります。 そして下図の右下にあるように今回最大のトピックは、……
GitHub Sparkとは？【概要と使い方】
はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ 本日は、GitHub Universe 2024で新しく発表された、「GitHub Spark」について解説します^^ 本記事は、下記の公式サイトの内容をベースに作成しています。 GitHub Sparkとは？ GitHub Sparkは、「誰でも自分のためのソフトウェアを作成・カスタマイズできるようにするAIツール」です。 このツールを使うことで、コードを書く必要がなく、自分だけの小さなアプリ（Spark）を簡単に作り、共有することができます。 開発者は、よく自分の環境をカスタマイズして生産性を向上させたり、使いやすくしたりしますが、通常、アプリを一から作るのは手間がかかるため、多くのアイデアを諦めてしまう
Raspberry Pi 5に後付けAI処理モジュール「Raspberry Pi AI HAT＋」を取り付けてAIカメラを作ってみたよレビュー
「Raspberry Pi AI HAT＋」は2024年10月24日に登場した後付けAI処理モジュールで、Raspberry Pi 5に最大26TOPSのAI処理能力を追加できます。そんなRaspberry Pi AI HAT＋が開発チームから送られてきたので、実際にRaspberry Pi 5に装着してオブジェクト認識機能を備えたAIカメラを作ってみました。 AI HAT+ - Raspberry Pi Documentation https://www.raspberrypi.com/documentation/accessories/ai-hat-plus.html AI software - Raspberry Pi Documentation https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/ai.html hailo-rpi
Weird Lexical Syntax
I just learned 42 programming languages this month to build a new syntax highlighter for llamafile. I feel like I'm up to my eyeballs in programming languages right now. Now that it's halloween, I thought I'd share some of the spookiest most surprising syntax I've seen. The languages I decided to support are Ada, Assembly, BASIC, C, C#, C++, COBOL, CSS, D, FORTH, FORTRAN, Go, Haskell, HTML, Java,
Starting today, the new Claude 3.5 Sonnet begins rolling out on GitHub Copilot, enabling developers to choose Claude 3.5 Sonnet for coding—directly in Visual Studio Code and GitHub.com. This integration brings Claude’s coding capabilities to GitHub’s community of over 100 million developers. The upgraded Claude 3.5 Sonnet outperforms all publicly available models on SWE-bench Verified, a benchmark
前回[4]、同一アプリケーションをGo、Rust、C言語(+ Python)で実装し、各言語による実装効率と速度を評価しました。今回は、その経験をもとにRustの効率的な学習方法と導入についての見解をまとめてみます。 Rustの学習方法 Rustは生産性を実感するまでに学習期間が必要な言語とされています[5]。初期学習段階での離脱者が50%以上にのぼり、その多くが1ヶ月以内に挫折しているという統計[6]もあるため、まずは、効果的な初期学習が特に重要です。 STEP1: 学習準備期の克服 Rustコンパイラには(解決方法が明示されない)難解な解釈も多々あります[11]が、まずはRustコンパイラのエラー内容を理解し、対話できるまでの基礎力を身につけましょう。 Rustは初級者向けの書籍や資料は溢れている[5]ものの、実践的な中級以上を対象とした資料に乏しい状況[5]は、なかなか改善されていま
[Rust] 自作言語での TUI デバッガのススメ
Rust で作るプログラミング言語シリーズです。 バイトコードコンパイラの難しさ 書籍での心残りの一つが、第６章のバイトコードの難易度です。本書ではプログラミング言語を作るにあたってステップ・バイ・ステップで難易度を上げていくように構成を考えていますが、第６章のバイトコードの実装の時点で難易度が急激に上昇します。例えば、次のようなジャンプアドレスの計算を行う必要があるのですが、これはかなり込み入ったロジック計算が必要になります。 条件分岐では、下図のようにジャンプしますが、このアドレス計算が厄介です。 ループについても同じくジャンプ命令が必要ですが、こちらはループの先頭にアドレスを戻します。 この実装の難しさは、プログラムの意味を理解する(意味論)ロジックと、それをバイトコードへ変換するロジックを一つとしてデバッグしなくてはならないところにあります。どちらに問題があるかを切り分けるのは簡単
![[Rust] 自作言語での TUI デバッガのススメ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2ede71696574ef619411f7f3787d9de8f73803f8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--PAaNTtma--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BRust%25255D%252520%2525E8%252587%2525AA%2525E4%2525BD%25259C%2525E8%2525A8%252580%2525E8%2525AA%25259E%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252581%2525AE%252520TUI%252520%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%252590%2525E3%252583%252583%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252583%2525A1%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Amsakuta%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUFUWEFKeG5tZ0ZYQlJsZjJpZVh1QWlwOG9LaFdpT2FSczg2dXRzWlcwN3o9czk2LWM%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
北からのジョブオファー: ソフトウェア開発者を狙うContagious Interview | セキュリティ研究センターブログ
はじめに LinkedInなどのソーシャル・ネットワーキング・サービスや人材マッチングプラットフォームでソフトウェア開発者に好条件の求人を提示し、インタビューの中でマルウェア "BeaverTail"、"InvisibleFerret"に感染させて暗号資産やソースコードなどの開発関連ファイルを窃取する攻撃キャンペーンが観測されています。その攻撃キャンペーンは"Contagious Interview"と呼ばれ、昨年分析記事が公開されました [1] 。 Contagious Interviewは北朝鮮（DPRK）が関与していると考えられており、CrowdStrike社は攻撃グループを"Famous Chollima"と呼称し [2] 、その活動を追跡しています。Contaigious Interviewにより多大な被害が発生した事案（US $72,000相当の暗号通貨を窃取。日本円で約1,0
AI Flame Graphs
Recent posts: 29 Oct 2024 » AI Flame Graphs 22 Jul 2024 » No More Blue Fridays 24 Mar 2024 » Linux Crisis Tools 17 Mar 2024 » The Return of the Frame Pointers 10 Mar 2024 » eBPF Documentary 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan
Universe 2024: GitHub Copilotのモデルの選択、アプリ構築ツールGitHub Spark、AIネイティブ開発者体験でソフトウェア開発者の選択肢を広げる
本記事は、米国時間2024年10月29日に公開されたプレスリリースを翻訳したものです。 GitHubは年次の開発者イベントで、開発者の選択肢を強化することに焦点をあて、 Anthropic、Google、OpenAIのモデルを活用したマルチモデルGitHub Copilotや、新たに発表したアプリ構築ツール「GitHub Spark」など、GitHub CopilotとGitHub Models全体の追加アップデートなど、開発者の選択の力を強調した。 2024年10月29日 – 米国カリフォルニア州サンフランシスコ – GitHub は本日、10周年を迎える年次の開発者カンファレンス「GitHub Universe ’24」にて、GitHub Copilotを基盤とした開発者向けプラットフォームの次なる進化を発表しました。基調講演にて、GitHub Copilotをマルチモデル化し、開発者
Subscribe to Jacob’s Tech Tavern for free to get ludicrously in-depth articles on iOS, Swift, tech, & indie projects in your inbox every week. Full subscribers unlock Quick Hacks, my advanced tips series, and enjoy exclusive early access to my long-form articles. Subscribe now Swift was a great language, but it has fallen far from its original vision. Pretty damn far. You can see the full list of
ＳＡＳＴ（静的アプリケーション・セキュリティ・テスト）：気になる情報セキュリティ用語 - 叡智の三猿
SAST（静的アプリケーション・セキュリティ・テスト）は、アプリケーションのソースコード、バイナリ、オブジェクトコードを解析します。 SASTを実行することで、SQL インジェクション、バッファーオーバーフローなどセキュリティリスクを検知します。 ソフトウエアの開発プロセスに組み込むことで、脆弱性を早期に発見します。それにより、後々の修正や情報セキュリティインシデントのリスクを減少させます。 脆弱性を検出する類似した手法としては、DAST（動的アプリケーション・セキュリティ・テスト）もあります。 こちらは、実行中のアプリケーションを解析します。 人気の高いSAST 用テストツール Klocwork：C、C++、C#、Java、JavaScript、Python に対応した静的コード分析ツール Checkmarx：複数のプログラミング言語に対応したツール 情報セキュリティにおける脅威と脆ぜい
Python × Selenium × Cloud Runで手軽にブラウザ操作botを作ってみよう！ - asoview! Tech Blog
アソビューでふるさと納税事業・ギフト事業の開発責任者をしております、川又です。 アソビューでは「アソビュー！」「ウラカタ」に次ぐ第3の主要サービスを目指し、 新規事業として「アソビュー！ふるさと納税」「アソビュー！ギフト」を展開しております。 furusato.asoview.com store.asoview.com これら新規事業の開発責任者とは名ばかりで、少数精鋭な開発チームなので私も第一線で様々なシステムの開発を行っています。 学生の頃からパソコンを駆使して身の回りの課題を解決することが好きだったため、これからも開発を続けて行きたいものです。 さて、今回はそんな私がプライベートで「とあるサイトでの予約を自動化したい」という怠惰願望から 自動でブラウザを操作し予約ボタンをポチッと押してくれるbotを開発しましたので、botを構築・デプロイするまでの流れをご紹介したいと思います。 ※今
開発効率2.5倍に！初心者にこそGitHub Copilotがおすすめな理由 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
新卒ブログとは？ 2024年4月に新卒入社したLIGメンバーが、日々の学びや気づきを綴るブログです。彼らがふだんどんなことを学んでいるのか、気軽にのぞいてみてください。 こんにちは、新米エンジニアのにっしーです。今回は、私がプログラミング学習にGitHub Copilotを取り入れた理由について、経験を交えてお話ししたいと思います。 「初学者がGitHub Copilotを使うと、AIに頼りすぎて自分が成長しないのではないか？」と考える方もいるかもしれません。実は、私も最初は同じような不安を抱いていました。しかし、実際に使ってみるとその考えは180度変わりました。今ではむしろ、初学者こそGitHub Copilotの導入を強くおすすめしたいと思っています。 なぜそう考えるのかの理由を、検証を交えて書いていこうと思います。 そもそもGithub Copilotとは？ GitHub Copil
皆さん、こんにちは! 毎週火曜日更新しますので宜しくお願い致します！たまに不定期です・・・ 兼業主夫が楽しく暮らす為の情報を発信していきます。このサイトにはアフィリエイト広告が含まれています。 プロフィールはこちら 今回のハッピー主夫ライフはWebサーバーが表示速度に影響を与える要因について説明しようと思います。 はじめに Webサーバーとは Webサーバーのソフトウェアとハードウェアは、それぞれ異なる役割を果たしますが、共にウェブサイトの運営に欠かせない要素です。 Webサーバーのプログラムとは、ウェブサーバーとして機能するソフトウェアのことを指します。具体的には、ウェブサーバーはインターネット上のクライアント（ユーザーのブラウザなど）からのリクエストを受け取り、適切な応答を返す役割を果たします。以下は、ウェブサーバーのプログラムとハードウェアについて詳しく説明します。 ウェブサーバーの
Octoverse: AI leads Python to top language as the number of global developers surges
Remember when people said AI would replace developers? Our data tells a different story. As AI rapidly expands, developers are increasingly building AI models into applications and engaging with AI projects on GitHub in large numbers. At the same time, we’re seeing an unprecedented number of developers join GitHub from across the globe, and many of these developers are contributing to open source
■ Python ３ Pythonの基本構文もおいおいやっていくとして、今回は、データ分析で有用なパッケージである「pandasパッケージ」を使用してみます。 ■ pandasパッケージのインポート 早速、Jupyter Notebookを開き、pandasパッケージのインポートと、Series型を使ったデータを作成して、表示されてみようとすると… 「ModuleNotFoundError」でエラー。 pandasというモジュールが見つからないと言われました。 確かに、今回の環境にはまだ Python本体を入れただけで、サードパーティパッケージは一つも入れていなかったので、そりゃそうですね。 ということで、pandasをインストール。 Jupyter Notebook上からでもインストールコマンドは実行できます。 インストールコマンドライン（pandasの場合） !pip install
GitHub、自然言語でAIと対話してアプリを開発するツールGitHub Sparkを発表、GitHub CopilotでAnthropic、Google、OpenAIのAIモデルを選択可能に GitHubは2024年10月30日、開発者向け年次カンファレンスGitHub Universeにて、自然言語によるアプリ開発を可能にするAI開発ツールGitHub Sparkなどを発表した。 New from Universe 2024: Get the latest previews and releases - GitHub Blog 自然言語でのアプリ開発を可能にする「GitHub Spark」 GitHub Sparkは、さまざまなスキルレベルの開発者が自然言語を使用してspark（スパーク）と呼ばれるマイクロアプリを開発、アイデアをプログラムとして実現できるツール。Git
生成AIを業務で活用する上でボトルネックとなっているのが「ハルシネーション」だ。まるでAIが幻覚を見ているかのようにもっともらしい誤った情報を生成することからそう呼ばれている。 問題はそれだけではない。ある機械学習エンジニアは、OpenAIの「GPT」、Googleの「Gemini」、Metaの「LLaMA」など、多くのLLM（大規模言語モデル）に存在する、ある問題を発見した。今、利用している生成AIで同様の現象が起こらないかと不安ならば、一度この問いを生成AIに投げかけてみるといいだろう。 LLMが抱えている問題とは「ストロベリー問題」だ。2024年10月12日（現地時間）、Tech系サイト「VentureBeat」にPangiamの機械学習エンジニアであるチンマイ・ジョグ氏が執筆した記事が掲載された。 ジョグ氏は「LLMによって人の質問に答えたり、言語を翻訳したり、コンテンツを要約した
はじめに Ryeで始めるPythonプロジェクトを執筆してから半年近く経ちました。 (よければ、まずRyeの記事から読んでいただけると嬉しいです) この半年でuvが大きく成長し、Ryeと同等かそれ以上のプロジェクトおよびパッケージ管理ができるようになりました。そのため、今度はuvを使って開発を進めたい方向けの記事も上げてみようと思いました。 本稿はRyeの記事同様、ハンズオン形式で誰でも気軽にプロジェクトを作れるようになっています。また、Ryeとの違いについても簡単にですが、言及します。 ハンズオン環境 Ubuntu / MacOS uv : 0.4.24 0. uvとは？ Rustで書かれた非常に高速なPythonパッケージとプロジェクト管理ツールです。 以前に、Ryeの記事を執筆した際には、「パッケージインストーラー(pip等)の代替」ような位置づけでuvを利用していました。実際にRy
GitHub Pull Requests Version 0.100.0 of the GitHub Pull Requests extension adds Copilot integration: Use the @githubpr chat participant in the Chat view to search for issues, summarize issues/prs, and suggest fixes for issues. @githubpr uses a number of Language Model tools to accomplish this. There's also a new Notifications view that shows GitHub notifications, with an action to prioritize them
Core Ultra 9 285Kをベンチマーク：Ryzen 9 9950Xやi9 13900Kと徹底比較してみた | ちもろぐ
デスクトップ向けで初となる、インテルの新設計「Core Ultra」シリーズ。その最上位モデルにあたる「Core Ultra 9 285K（24コア24スレッド）」を実際にベンチマークで徹底比較します。 （公開：2024/10/30 | 更新：2024/10/30） この記事の目次 Toggle やかもち在庫少なすぎて購入できなかったので、代理店経由の貸与品を使って検証しました。 Sponsored Link Core Ultra 9 285Kの仕様とスペック Intel Core Ultra 9 285K Intel / コア：24 / スレッド：24 / TDP：125 ～ 250 W / ソケット : LGA 1700 / チップセット : Intel 800 / 内蔵GPU：Intel Arc 4 Core / 保証：3年 Amazonで探す 楽天市場 CPU Core Ultra
iPhone 14 こんばんは、今日も一日お疲れさまでした 今日もお立ち寄りいただきありがとうございます さて、福岡から戻り、日常に帰ってきました。かなりの倦怠感と、行きたくないなぁ、という気持ちだったけれど、簡単には負けません。ちゃんといつも通りの時間に部屋を出て、仕事に行きましたよ 昨日お休みをいただいたぶん、今日は昨日分と本日分と仕事が山積みだったので、そこそこ忙しく過ごしました。暇な時間ができたらpythonの勉強でもしようかなと思っていたのだけれど、そんな時間全然なく そして途中、上長に呼ばれて自席から離れたカフェスペースへ。時給アップの話でした。契約はさかのぼって10月1日からの適用でした。上がらないよりはいいですけど、アップしたのは僅か80円…。一日520円、月にして約1万円のアップでした ただ、ですね。多分、だけど、今回自分の部署の障害者雇用の全員、アップしたんですよ…。つ
Welcome to your flow state. This year marks our tenth GitHub Universe—and one theme has remained constant: our focus on developers and the developer experience. Over 10 years, that developer experience has evolved from inventing the pull request to building the world’s most widely adopted AI coding tool, GitHub Copilot. Today, our platform serves more than 100 million developers, and through the p
【個人開発】プログラミング初心者がDjango（Python）で作った「家計簿アプリ」をHerokuでリリースするまで（ゲストモードによるログイン可能） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 作成したアプリはこちら みんなの家計簿 Xのアカウントです。良ければ交流しましょう！ みんなの家計簿（Xアカウント） ゲストモードによるログインも可能なのでお気軽に試してみて下さい。 私はプログラミンとは無縁の仕事をしており、仕事でもせいぜいエクセルとワードの基本操作程度しか扱いません。 個人開発の過程をこちらの紹介しようと思ったのは、開発中にかなりQiitaの記事のお世話になったこと、そして私もいずれはQiitaに記事を投稿したいと思ったからです。 技術的な記事ではありませんが、それをこのような形で達成できて良かったです。 使用した技
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【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる - Qiita
【公式】レトロゲームエンジンPyxelを使わない理由が見つからない - Qiita
Python Web UIフレームワーク Streamlitの基本 | gihyo.jp
uv （pythonパッケージマネージャー）の使い方 詳細版
国立国会図書館サーチのAPIをつかって得た、検索APIと書影APIの知見
モバイルゲームのインフラアーキテクチャ特集 - 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
Python 3.13がリリース！AIと機械学習に変革を齎す！ - Qiita
脱データ不整合!? Workflow Engine「Temporal」の魅力
JQuants API で５ヶ月くらい運用してみたらちょっとだけ儲かった話｜botter_01
エムスリーが技術書典17で新刊を出します！ - エムスリーテックブログ
なぜバックエンド開発にRustを使うのか？ その魅力はパフォーマンス、安全性、生産性の高さ
Claude 3.5 Sonnet on GitHub Copilot
Rust導入ガイド - 効率的な学習方法から導入まで
Apple is Killing Swift
Webサーバーが表示速度に影響を与える要因
Python3の学習 その６ (pandasパッケージ） - Cou氏の徒然日記
GitHub、自然言語でAIと対話してアプリを開発するツールGitHub Sparkを発表、GitHub CopilotでAnthropic、Google、OpenAIのAIモデルを選択可能に | gihyo.jp
「ChatGPT、○○を数えて」と頼んだら…… 仕事で使う前に知りたい生成AIの欠点：802nd Lap
【Python】uvで始めるPythonプロジェクト - Qiita
Visual Studio Code October 2024
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