ジムの会員管理システムを作った僕に「エニタイムフィットネスみたいなことがしたい」とジムを家族経営するお客さんから相談された。 「えっ！？会員管理を作ったついでにエニタイムフィットネスみたいな仕組みをやりたい！？予算は無い！？不正防止のため、入退室時の写真も撮りたい？！ログもとりたい！？」 さすが筋トレに明け暮れてるオーナーさんの要望はマッチョだと思った。 普通にやれば電子錠の仕組みや工事やらで一店舗あたり数百万から一千万掛かるような仕組みだろう。 そんな予算無いみたいだし、既存の店舗をそんな大々的に工事もできない。そもそも自分にそんな工事の知識もない。 結果Raspberrypiを使い、それを一店舗予算10万円代で実現、会員カードを他店舗と共有した24時間営業にできた。 その詳しい技術的な内訳を共有する。 （なお執筆時点では２０２４年だが、これ自体は５年前、２０１９年の仕事である。） 前提
読み飛ばしてください おはようございます、しなもんです。 Pythonの公式ドキュメントを読んでたら、なんか知らない便利機能がたくさん出てきました。 なんだこれ。 というわけでまとめてみました。 参考になれば幸いです。 f-stringsの拡張機能 f-strings、便利ですよね。大好きです。 そんなあいつには裏技があるみたいです。 デバッグ用の=演算子 Python 3.8以降、f-stringの中で=演算子を使用することで 変数名とその値を同時に表示できるらしい。
こんにちは！イーゴリです。 AWS にとって、クラウドのセキュリティは最優先事項です。(AWS公式ページ) AWS環境のセキュリティ対策としてAWSサービスを解説するよりも、まずはAWS環境の最適な設計について考える必要があります。AWS Well-Architected Frameworkを考慮しながらの設計を推奨します。AWS Well-Architected Frameworkを全部詳しく読むことをおすすめしますが、この記事では個人的に一番重要だと思う点について記載します。 とてもざっくり説明しますと、AWS Well-Architected Frameworkとは、クラウドシステムの最適な設計方法を提供するAWSのガイドラインで、6つの柱があります。この記事では基本的に「セキュリティ」の柱を技術的観点から見てみたいと思います。 AWS Well-Architected Framew
この時はそれぞれ単独のプロンプトで小説家と編集者を演じさせましたが、今回はもうすこしシステマチックに、段階を踏んで小説を生成させてみます。 プロンプトの検討等にはkgmkm氏のリポジトリや記事を参考にさせていただきました。この場を借りてお礼申し上げます。 仕組みを相談するのにClaude (3.5 Sonnet)とやり取りをしていましたので、この記事の草稿も書いてもらいました。所々、なんとなく冗長だったり文体が違ったりしますが、面倒なのでそのままにしてあります（すみません）。 生成スクリプト生成スクリプトとプロンプト定義はgistに置きました。 https://gist.github.com/kohya-ss/68d41a9720bfbdfd87869ec970142f4b 概要近年、大規模言語モデル（LLM）の発展により、AIによる文章生成の可能性が大きく広がっています。今回はローカル環
Pythonが遅い理由とその対策 - Qiita
はじめに Pythonは柔軟性が高く、初心者にも適したプログラミング言語ですが、その一方で速度面では他の言語に劣るとされています。本記事では、先月ピッツバーグで開催されたPyCon US 2024で紹介されたPythonの高速化技術について詳しく解説します。 Pythonの速度問題 「Pythonはランタイムにコストを払う」という古い格言が示す通り、Pythonは解釈型言語であり、実行時に多くの処理を行うため速度が遅くなることがあります。Pythonはソースコードを効率的なバイトコードに変換し、それを直接実行することで動作します。このプロセスには多くの間接処理が含まれ、単純な命令でさえも多数のCPU指示に分解されます。例えば、二つの数値を足すだけでも500以上の命令が実行されることがあります。 高速化のためのコンパイル技術 Cythonによる最適化 PyCon 2024でのSaksham
はじめに どんな人向けの記事？ ローカルLLMに興味のある人 zoltraakに興味のある方 LLMを用いて要件定義書を作りたい方 内容 今回は元木さんのZoltraakを使って、自然言語から要件定義書を作ってみようと思います。 ただし、リリースされてから2ヶ月以上経ったzoltraakを普通に動かすだけでは面白くないので、この記事ではローカルLLMを使った場合にどの程度の品質のアウトプットが得られるか、そもそもまともに使えるのかを検証してみたいと思います。 結論 結論から述べると、下記の通りになりました。 現状のローカルLLMだけでzoltraakを完全に動作させるのは難しそう。 要件定義書は問題なく作成できる。 その後の工程の、ディレクトリ・ファイル構成を作成するための実行可能なpythonコードを作ることができなかった。 grimoiresの記載を工夫することで、ある程度は改善できる
データ窃盗と恐喝を目的として Snowflake の顧客データベース インスタンスを標的にする UNC5537 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめに Mandiant は、インシデント対応業務と脅威インテリジェンス収集の過程で、データ窃盗と恐喝を目的として Snowflake の顧客データベース インスタンスを標的とする脅威キャンペーンを特定しました。Snowflake は、大量の構造化データと非構造化データの保存と分析に使用されるマルチクラウド データ ウェアハウス プラットフォームです。Mandiant は、この活動クラスタを UNC5537 として追跡しています。UNC5537 は、Snowflake の顧客環境から大量のレコードを盗んだ疑いのある、金銭目的の脅威アクターです。UNC5537 は、盗んだ顧客の認証情報を利用して Snowflake の顧客インスタンスを体系的に侵害し、サイバー犯罪フォー
前提 Difyのバージョンは Dify：0.6.11 Dify：0.6.13です。 今の最新バージョンで現状できないことをまとめてみました。 いろんな人がXでDifyでできることをあげていってくれていますが、あまりできないことをまとめている人はいなかったのでまとめた次第です。 「探索に時間を費やしたけど結局できなかった...」となる人が少なくなること祈って書いています。 ループ処理の制限 現在のDifyでは、特定の条件を満たすまでループを回す処理の実装が困難です。例えば、Self-RAGのような自己反復型のRAGの実装ができません。 一時的解決策 現状見つかっていないです。実装方法あったら教えてください。 モニタリングツール（LangSmith、Langfuse）との連携 (0.6.12からできるようになりました) できるようになったので、混乱を与えないため内容は削除しました。 AIモデル
![[Dify]現状Difyができないこと - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6998a269a73925f4b606cb0daa549e937187fcf5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fengineer-festa-ogp-background-074608b13b4bbe67c10ada41e7e2d292.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRGlmeSU1RCVFNyU4RiVCRSVFNyU4QSVCNkRpZnklRTMlODElOEMlRTMlODElQTclRTMlODElOEQlRTMlODElQUElRTMlODElODQlRTMlODElOTMlRTMlODElQTgmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWVkZTg4YzkxNTI3MzIyYjZlYTgyYzJiYzUwZDdkMWE0%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBodWRlYmFrb25vbmFrYSZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjA0YzMxOWNiMTJlOWFhMjFlMDljZjMzMjJhNDc5NWE%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc1e24026ade5bba4c0d30d8a74552db5)
「大学の構内で豚の丸焼きをした」というのは断片情報で、事実はこうです→「誰が情報量10倍にしろと言った」「こういう若者が日本の未来を背負うんだよ」
たかき @Takaki_ 地図屋→GIS→モビリティ/お仕事は事業企画・事業開発/Engineer specialized in GIS. Data Analytics/ 筑豊生まれ北九州在住。ex ギークハウス文京護国寺。FOSS4G/Python/DIY/DBA/Food/Coffeeあたりが興味範囲。当然ですが、発言は個人の見解です。 quzee.hatenablog.com たかき @Takaki_ 「大学の構内で豚の丸焼きをした」というのは断片情報で、正しくは「大学の構内で豚の丸焼きを行い、残った豚骨を煮出して豚骨ラーメンを作成し、福岡市東区の「たつし」に味見してもらって「素人がここまでやれたら上出来」とコメント頂いた」までが一連です。
チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 最近、チーム内でPythonを使った開発はRyeとuvを使うことが多くなり、特に機械学習環境もRyeとuvで問題なく開発できるようになりました。社内でのオンボーディング資料としてRyeとuvの操作を整備しようと思い、このテックブログで紹介します。 1. Rye × uvとは？ RyeはPythonの包括的なプロジェクトおよびパッケージ管理のツールです。これまでもPoetryなど管理ツールはありましたが、pyenvなどPythonのバージョン管理ツールが必要でした。Ryeは、Pythonのバージョン管理からパッケージ管理を行えて、Poetry同様にpyproject.tomlの設定ファイルを使用したプロジェクト管理も可能です。 uvは非常に高速なパッケージインストーラおよびリゾルバーで、一般的なpipおよびpip-too
GitHub - aws/aws-secretsmanager-agent: The AWS Secrets Manager Agent is a local HTTP service that you can install and use in your compute environments to read secrets from Secrets Manager and cache them in memory.
The AWS Secrets Manager Agent is a client-side HTTP service that you can use to standardize consumption of secrets from Secrets Manager across environments such as AWS Lambda, Amazon Elastic Container Service, Amazon Elastic Kubernetes Service, and Amazon Elastic Compute Cloud. The Secrets Manager Agent can retrieve and cache secrets in memory so that your applications can consume secrets directly
GraphRAGのインストール まずは、GraphRAGをインストールしましょう。Pythonの環境（バージョン3.10から3.12）が必要です。 !pip install graphrag ├── create_final_community_reports ├── create_final_text_units ├── create_base_documents └── create_final_documents �[?25h �[32mAll workflows completed successfully.�[0m MS公式のGraphRAGに挑戦中。。。 indexに時間がかかってます。。。 https://t.co/CG3M6tMiO4 pic.twitter.com/cDgxxTnbtl — Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) Jul
技術評論社が「Raspberry Piでロボット製作 コミュニケーションロボットSIROの製作日誌」を2024年8月3日に発売する。同書では、家族と一緒に暮らすコミュニケーションロボット「SIRO」の製作を例にロボット製作を学ぶ。 Raspberry Piや電子工作、Python、コンピューター、Linux、HTMLなど幅広い知識を用いてロボットを製作していくが、初心者でも挑戦できる難易度にしている。最終的に、自律移動や音声認識、顔認識、発話などの機能を備えたコミュニケーションロボットが完成する。 SIROの概要から始め、Raspberry Piの準備、ロボットフレームの製作、各機能の実装、制御プログラムの内容と順次解説を進める構成になっている。 推奨読者は、理工系の学生、初級エンジニア、および電子工作やプログラミングが趣味の社会人。 「Raspberry Piでロボット製作 コミュニケー
この連載は、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学ぶ『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』連載（記述統計と回帰分析編）の続編で、確率分布に焦点を当てています。 この確率分布編では、推測統計の基礎となるさまざまな確率分布の特徴や応用例を説明します。身近に使える表計算ソフト（Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート）を使いながら具体的に事例を見ていきます。 必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフト「R」などでの作成例にも触れることにします。 数学などの前提知識は特に問いません。中学・高校の教科書レベルの数式が登場するかもしれませんが、必要に応じて説明を付け加えるのでご心配なく。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。 筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大
Free-threaded CPython is ready to experiment with!Published July 12, 2024 First, a few announcements: Yesterday, py-free-threading.github.io launched! It's both a resource with documentation around adding support for free-threaded Python, and a status tracker for the rollout across open source projects in the Python ecosystem. We hope and expect both of these to be very useful, with the status tra
Free-threaded CPython is ready to experiment with | Hacker News
Really excited for this. Once some more time goes by and the most important python libraries update to support no GIL, there is just a tremendous amount of performance that can be automatically unlocked with almost no incremental effort for so many organizations and projects. It's also a good opportunity for new and more actively maintained projects to take market share from older and more establi
はじめに はじめまして! Rehab for JAPANでデータアナリストをしている迫田です。 近年、国内ではオープンデータの公開が急速に進んでいます。 政府統計の総合窓口であるe-Stat[1]やe-Govデータポータル[2]をはじめとして、様々な分野のデータが誰でも自由に利用できる環境が整ってきました。また、デジタル庁の政策ダッシュボード[3]に代表されるように、データの可視化によって情報をわかりやすく伝える取り組みも活発化しています。 一方で、介護領域に目を向けてみると、オープンデータの存在は認知されつつあるものの、それらを活用したデータ可視化はまだ十分に進んでいないのが現状です。 そこで、今回は厚生労働省より公開されている介護DBオープンデータ[4]を用いて、無料で利用可能なBIツールのLooker Studioによる可視化に挑戦してみました。 この記事を通して、少しでも介護データ
「Rust」が初めて13位に上昇、「Python」は首位を独走 2024年7月版プログラミング言語人気ランキング
ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2024年7月版の「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」（通称「TIOBEインデックス」）を発表した。TIOBEインデックスは、プログラミング言語の人気を示す指標で、同社が毎月1回更新している。 レーティングと順位 2024年7月のランキングでは「Python」が16.12％のレーティングで首位を堅持し、6月に「C」を抜いて史上初めて2位につけた「C++」が、引き続き2位を占めた（10.34％）。Cは7月も3位となった（9.48％）。 4～6位は2023年7月以降、順位変動がなく、「Java」（8.59％）、「C#」（6.72％）、「JavaScript」（3.79％）と続いた。 上位20言語のレーティングの前年同月との変動を見ると、1ポイント以上の上昇を示したのは、Python（2.70ポイント増）と「
Pythonのデコレータってどう実装するん？ってことでフレームワーク的な実装を試してみた - Qiita
はじめに 最近はあまり触れていないが、PythonでDiscordのBOTを作成しようとすると、discord.pyやPycordのようなライブラリを使うのが一般的と思う。 その中でよく使われる構文の中に@bot.commandのような構文を目にすることだろう。 これはデコレータと呼ばれる構文なのだが、私は中身の構造は関数型引数を実装した関数のような感じなんだろうなと予想はしながらも、なんとなしで利用していた。 そんなわけで、調べていきながら便利な使い方なんかを探してみる。 そもそもどういう構文？ Pycordのサンプルコードを見てみよう。 一番シンプルなBOTはこれだけで実装可能だ。 import discord from discord.ext import commands intents = discord.Intents.default() intents.members = T
何の話かと言うと Google Cloud で利用可能なマルチモーダル対応の基盤モデルである Gemini 1.5 Pro / Flash に対して、Context caching の機能が利用可能になりました。これがどのような機能で何の役に立つのかを実際の使用例とあわせて、わかりやすく説明します。 Context caching のない時 Gemini はマルチモーダル対応モデルなので、プロンプトに動画などのメディアコンテンツを埋め込むことができます。具体的には、次のように Python のリスト形式でプロンプトを構成します。
Pythonのrequests.getで「SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED」になる場合の対処方法 - ITips
Pythonで CERTIFICATE_VERIFY_FAILED が出てWEBページが取得できない Pythonで requests.get を使っていると、このようなエラーが出ることがある。 &# ... Copyright © 2024 ITips All Rights Reserved. 投稿 Pythonのrequests.getで「SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED」になる場合の対処方法 は ITips に最初に表示されました。
コーディングタスクでGPT-4超えるモデル続々、フランスや中国発のモデルが猛追（AMP［アンプ］） - Yahoo!ニュース
1年ほど前に登場し、しばらく市場で最も優れたモデルとして各社のベンチマークとなっていたOpenAIのGPT-4だが、2024年に入り、このGPT-4（オリジナル版）を超えるモデルが続々登場している。特にコーディング分野では、特化型のモデルが多数登場し、コーディング関連タスクにおいて、汎用型のGPT-4を上回る性能を示している。 大規模言語モデル（LLM）のコーディング能力を測るベンチマークテストとして最も広く使用されているのが、Pythonを使ったHumanEvalというテスト。GPT-4オリジナル版は、このテストで67％というスコアだった。 2024年5月に、フランスのMistralが発表したコード特化型モデル「Codestral」は、このGPT-4のスコアを超えるモデルの1つ。Codestralは、80以上のプログラミング言語に対応し、コード生成から補完まで幅広いタスクをこなすことがで
Embracing Python, AI, and Heuristics: Optimal Paths for Impactful Software
「クリスマスキャロル」の真のテーマは何だったのか？ローカル環境で構築した最強の質問応答AIで、その謎に迫ります！ 最近、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)が注目を集めていますが、LLMは大量のテキストデータから学習するため、特定の分野の質問に対しては、的確な回答を返すことが難しい場合があります。 そこで今回は、GraphRAGと呼ばれる技術を使って、LLMが「クリスマスキャロル」の内容をより深く理解し、高度な質問に答えられるようにする方法を紹介します。そして、実際にGraphRAGを使って「クリスマスキャロル」を分析し、その結果を考察します。 実験の時間短縮のため「クリスマスキャロル」のデータセットを大幅に減らして実験を行っています。 GraphRAGとは？ GraphRAGは、Microsoft Researchが開発した、LLMの知識ベースを強化するためのオープンソ
2024年から Habitify を使って個人的な習慣化管理を楽しんでいる❗️ 2024年前半（1-6月）の習慣化を振り返ろうと思う ＼( 'ω')／ www.habitify.me 朝活🌅 2023年2月から1年半ほど「朝活」を続けていて，Google Sheets に記録していた朝活メモを2024年から Habitify に移行した．2023年の朝活に関しては以下の記事にまとめてある☕ kakakakakku.hatenablog.com 2024年前半（1-6月）で朝活を「176日」継続できたー👏 以下の Habitify ログは 7/9 に取得したため，9日間は差し引いてある． 朝活メトリクス ちなみに朝活を skip して OK という条件として「飲み会の翌朝」と「体調不良の日」の2つを決めていて，半年間で6日は skip した．言い換えると「今日は朝活したくないな〜」という
「もう会社嫌だ、辞めたい…」と迷い悩む40代研究員が人事評価でしてみた“ある実験”（with online） - Yahoo!ニュース
もうこの会社いいわ。辞めたい。 頑張っても評価されるわけでもない。出世ゲームからも外れている。 【俺、会社辞めるわ】40代3児の父が衝撃の退職宣言。妻はその時… 人間関係もめちゃくちゃハッピー！という訳でもない。 でも…勤めないと生活できないしな~転職もエイヤー！とする気持ちもないしな~動くのもめんどくさいしな~何だかんだで、トータルで考えると条件も悪くなかったり。自分の学歴やスキル、ポジションを鑑みるとステイした方が総合的にはお得なのかもな~ という所で働いている人はいないだろうか。 はい。 俺だ俺だ俺だーー！(突然のタカトシ)正に、私でございます。 2000年代に研究職としてとある企業に新卒で採用されました。初めは花型の中央研究所に勤続できましたが、数年後、転居を伴う異動を通達されます。同じ技術系でも全く毛色の違う部署。まぁ社内ではFラン部署と噂されるところ。 そこで、クソー！と思いな
OpenRecall - Windows、macOS、Linuxで動作するオープンソース版のRecall | ソフトアンテナ
Microsoftは2024年5月20日、「Copilot+ PC」を発表し、これらAI PCでのみ利用できる目玉機能として「Recall」を発表しました。 Recallはデスクトップを定期的に撮影し、過去の作業を自動的に記録することができるという機能ですが、セキュリティに関する問題が指摘され、いまだ正式公開にはいたっていません。 Windows 11のRecallが待ちきれないという場合、そのオープンソース版ともいえる「OpenRecall」を試してみると良いかもしれません。 Pythonで作られたツールで、Windowsだけでなく、macOSやLinuxでも動作します。 OpenRecallは、以下のような特徴を持っています: タイムトラベル: Windows、macOS、Linuxでシームレスに過去のデジタルアクティビティを再訪し、探索することができる。 ローカルファーストAI: O
わが投資術 市場は誰に微笑むか 作者:清原達郎 講談社 Amazon 書名：わが投資術 著者：清原達郎 ●本書を読んだきっかけ 絶賛発売中だった！ ●読者の想定 投資中級者むけ？？ ただし、自分の頭で考えれない人は 本書に不満を感じるかもしれない。 野村證券関連のエピソードが 面白いので、読み物としても 良いと思う。 ●本書の説明 はじめに ・若いころは四季報を3日で全部読んだ 我々は小型株に集中投資します 大量に保有している小型株を市場で 売却すると価格が下がり基準価格（NAV） も下落し、顧客の資産が目減りする ・日本株は税引きベースで2～3％の 配当利回りを築くことはとても容易 ・宝くじの期待値は40～50％ 競馬・競輪・競艇は75％ 株式投資は100％以上の期待値になる 第１章 市場はあなたを見捨てない ・市場はあなた一人が間違ったとき あなたを罰しないが、あなただけが 正し
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GitHub - maelstrom-software/maelstrom: Maelstrom is a fast Rust and Python test runner that runs every test in its own container. Tests are either run locally or distributed to a clustered job runner.
Maelstrom is a suite of tools for running tests in hermetic micro-containers locally on your machine or distributed across arbitrarily large clusters. Maelstrom currently has test runners for Rust and Python, with more on the way. You might use Maelstrom to run your tests because: It's easy. Maelstrom provides drop-in replacements for cargo test and pytest. In most cases, it just works with your e
Pythonだけでフロントエンド経験ゼロから爆速でGUIアプリケーションを構築する【Flet】 - アダコテック技術ブログ
こんにちは！AIエンジニア兼バックエンドエンジニア兼プロダクトオーナーを担当している植草です！ 突然ですが、皆さんPython使っていますか？画像処理や機械学習を実装する場合、ライブラリが充実しているPythonはサクッと実装できて便利ですよね。Pythonだけで良い感じのGUIを構築できる Flet を紹介します！ 3行で FletはPythonでイケてるGUIを手軽に作成できるライブラリだよ Pythonなので、潤沢な機械学習や画像処理のライブラリの恩恵をフルに得られるよ FletとRembgというライブラリを使ってAI（学習済みモデル）を用いた簡単なGUIアプリを作る例を紹介するよ はじめに: Fletとは？ flet.dev FletはPythonでGUIを構築できるライブラリです。私が触ったことのあるライブラリは PySimpleGUI Streamlit Flet の3種ですが
近年、デスクトップパソコンの必要性に疑問を投げかける声が増えています。BCNが2023年2月に発表した「若年層のPC所有に関する調査」によるとPCの所有率は「ノートPCのみ」が43.0％、「デスクトップPCのみ」が8.1％であることが判明。さらに両方所有している人は10.8%（合計61.9%）ということが判明しました。 つまり、パソコン所有者の中でも、多くが「ノートパソコンだけを所有している」という状態。なお近年は「スマホしか持っていない」という若者層も増えているため、デスクトップパソコン離れは今後数年かけてより進んでいくかもしれません。 たしかにデスクトップパソコンは、わずかな処理遅延が致命傷となるような「eSports」や膨大なデータを扱う「AI学習」や「ビッグデータ分析」といった用途でなくては必ずしも買うべきものとまでは言えないかもしれません。 今回は「デスクトップパソコン不要説」に
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多店舗展開するジムの会員入退室管理を材料費数万円で実現し、２４時間営業にした話
「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita
セキュアなAWS環境の設計についての解説【2024年版】 - サーバーワークスエンジニアブログ
ローカルLLMに小説を書いてもらう v2｜Kohya S.
ローカルLLMでzoltraakを動かせるか検証してみた
「Python Editor」が「Excel Labs」を卒業、新しくなって「Excel」にビルトイン／「Microsoft 365 Insider」のBetaチャネルで先行体験
[Dify]現状Difyができないこと - Qiita
Rye × uvでPython環境と機械学習環境を整える
GraphRAGシステムの使い方：初心者向け完全ガイド - Sun wood AI labs.2
ラズパイ初心者が家族と一緒に暮らすロボット作りを学ぶ本が発売｜fabcross
［データ分析］ポアソン分布 ～ 100年に1人の天才は何人現れる？
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介護DBオープンデータをLooker Studioで可視化してみた
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大規模言語データの前処理と�LLM-as-a-Judge の活用
ローカルLLMでGraphRAGを実装して「クリスマスキャロル」を分析してみた - Sun wood AI labs.2
習慣化 振り返り（2024年1-6月） - kakakakakku blog
■わが投資術 を読んで - 思考と読書【お金・健康・人間関係 編】
GitHub - breuleux/jurigged: Hot reloading for Python
「デスクトップパソコン」はもう不要？ 実は「電気代が高すぎる」うえに所有率も下降傾向