なぜ、プログラミングは役に立つのか
なぜ、プログラミングは役に立つのか 2023.12.15 Updated by Atsushi SHIBATA on December 15, 2023, 10:55 am JST 今回紹介する書籍：『Pythonで学ぶ はじめてのプログラミング入門教室』柴田 淳（SBクリエイティブ、2023） 前回の微積分の話をたくさんの人に読んでいただけたことに気を良くして、というわけでもあるのですが、今回は連載の趣旨に合わせながら、最近私が書いたPythonの入門書について紹介します。プログラミングとは何か、どう学べば良いのかについても、私なりの考えを書いてみたいと思います。 ところでみなさんは、「2」という数を見て何を思い浮かべるでしょうか。「2月」「2番手」「2メートル」「2進法」など、数を見るとたちまち頭の中にいろいろなイメージが想起されるはずです。 「2という数」自体には、実はたいした意味は
GPTのAPIとText2Speechを組み合わせてAIとの会話体験を実装してみる | DevelopersIO
はじめに OpenAIのDevDayで発表されたText2SpeechのAPIを使ってみたいと思います。Text2Speechとは簡単にいうとテキストの読み上げ機能です。 日本語を読ませる場合、まだ少し英語訛りですが、なかなか人間っぽい発音を行います。 今回はこのText2SpeechのAPIを使って遊んでみたいと思います。 なにを作るのか？ 先程記載したように、Text2Speechでは発話を行うことができます。 この特徴とGPTの会話ができる特性を組み合わせれば、会話っぽいことができるのではないかと思い実装してみました。 今回は試験的に実装を行うため、GPTには「動物博士」としてのロールを与えて動物の雑学を教えてもらいました。 完成形は以下のような動画になります。Text2Speechを利用しているため音声ONの状態での閲覧を推奨します。 発音が英語話者っぽくなっていることや漢字を稀に
はじめに こんにちは、検索基盤部の伊澤です。検索基盤部では普段から、ZOZOTOWNの検索機能に関するデータ分析や、データ分析を踏まえた検索性能の改善に取り組んでいます。 検索に関するデータ分析では、検索クエリの傾向把握や課題のあるクエリの特定のために、検索クエリごとの検索結果のクリック率やコンバージョン率といったパフォーマンス指標を評価しています。 本記事では、検索クエリごとのデータ分析に関する情報共有を効率化するため、ウェブフレームワークの「Dash」で開発したダッシュボードを活用した事例を紹介します。 目次 はじめに 目次 検索クエリごとのデータ分析の重要性 分析結果のチーム内共有時の課題 Dashを用いたダッシュボードの開発 Dashとは Dashを選定した理由 検索クエリごとのパフォーマンス指標のダッシュボード 1. 検索クエリごとのパフォーマンス指標のテーブル 2. 検索クエリ
この記事はNuco Advent Calendar 2023の5日目の記事です。 はじめに Pythonは、世界中で広く使われているプログラミング言語の一つです。Pythonの特徴の一つは、豊富な組み込み関数を持っていることです。 Pythonの組み込み関数は、2023年12月現在、全71件あります。しかし、それらを完璧に使いこなせている人はどれくらいいるでしょうか？ この記事では、Pythonの組み込み関数全71件を、実際のコード例も踏まえて完全解説します。この記事を読めば、Pythonの組み込み関数について、一から十まで理解できるでしょう。 それでは、早速見ていきましょう。 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
![使いこなせていますか？Python 組み込み関数全71件 完全解説[2023 最新版] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/43ca55555d63eba062bca70a1a1d1e4ac7b541eb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-f625e957b80c4bd8dd47b724be996090.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJTkzJUUzJTgxJUFBJUUzJTgxJTlCJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJTk5JUUzJTgxJThCJUVGJUJDJTlGUHl0aG9uJTIwJUU3JUI1JTg0JUUzJTgxJUJGJUU4JUJFJUJDJUUzJTgxJUJGJUU5JTk2JUEyJUU2JTk1JUIwJUU1JTg1JUE4NzElRTQlQkIlQjYlMjAlRTUlQUUlOEMlRTUlODUlQTglRTglQTclQTMlRTglQUElQUMlNUIyMDIzJTIwJUU2JTlDJTgwJUU2JTk2JUIwJUU3JTg5JTg4JTVEJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkNtaWRkbGUmcz0xM2Q0ZTYzMWIyNmQ4ZDk0ZjkyNWQwMmU1NTRhNWE2Ng%26mark-x%3D142%26mark-y%3D151%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwdF9ha2klMjBpbiUyMCVFNiVBMCVBQSVFNSVCQyU4RiVFNCVCQyU5QSVFNyVBNCVCRU51Y28mdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTk4OTZkYzU0YjM2MTQ5YjUxN2FiZGNhNDk0M2MxYzg1%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Daf5c13c5bdb0cca3e7fe0ab2c469edbe)
はじめに 数ヶ月前に、このツイートが目に留まりました。 非常に魅力的で、自分でも作りたいと思ったのですが、アルゴリズムや実装が公開されているにもかかわらず、実際にやっている人が少ないようでした。 そこで、本記事では、Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)を使用して、四分木の中で最も複雑な領域を分割し続けるアートの実装方法について解説します。 アルゴリズム 以下の操作を再帰的に繰り返します。 キャンバス上のすべての矩形領域の中から、最も複雑な領域を選んで四分割する。 新しくできた矩形領域において画像の複雑度(score)と平均色を求め、領域を平均色で塗りつぶす。 詳しくは元記事を参照してください。 実装 Rectクラス Rectクラスは、長方形のフレームの座標情報を保持するクラスです。 calc_areaは長方形のフレームの面積を計算するメソッドです。 class Rect:
OpenInterpreter をMetalを使ったローカルのCode Llamaで使ってみた｜alexweberk
OpenInterpreter はデフォルトだと GPT-4 が使われるが、ローカルの Code Llama を使うこともできるということで、 試しに設定して使ってみました。 設定をする上で何点かつまづいたので、解決に繋がったものをメモします。 今回使ったハードウェア環境は、M1 Macbook Pro 16GB です。 ローカルの Code Llama を使うにはOpenInterpreter は、ローカルの Code Llama を使うことができます。 ローカルの Code Llama を使うには、以下のようにします。 interpreter --local使いたいモデルのパラーメータを聞かれるので、今回は「7B」「Medium」「GPU あり」を選択しました。 Open Interpreter will use Code Llama for local execution. Use
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
Raspberry Pi Pico WH + MicroPython + 電子ペーパーで、自分好みの卓上カレンダーを作る - Qiita
Raspberry Pi Pico WH + MicroPython + 電子ペーパーで、自分好みの卓上カレンダーを作るPythonRaspberryPimicropythonwhi-adventRaspberryPiPico 本記事は「Develop fun!」を体現する！ Works Human Intelligence Advent Calendar 2023 シリーズ2の17日目の記事です。 本記事の概要（TL;DR） Raspberry Pi Pico WH + MicroPython + 電子ペーパーで卓上カレンダーを作ったよ 毎日自動的に日付と日本の祝日をインターネットから取得して、カレンダーに反映するよ 電子工作や組み込み系が素人な自分でも、RaspberryPi Picoシリーズを使うことでPythonで比較的お手軽にIoTを体験できたよ はじめに 年の瀬になると、つい「
GitHub - mathialo/bython: Python with braces. Because python is awesome, but whitespace is awful.
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GitHub - posit-dev/positron: Positron, a next-generation data science IDE
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GitHub - langgenius/dify: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify's intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to p
Dify Cloud · Self-hosting · Documentation · Enterprise inquiry Dify is an open-source LLM app development platform. Its intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production. Here's a list of the core features: 1. Workflow: Build and test powerful AI workflows on a visual ca
Microsoft、ExcelでPythonを使える「Python in Excel」のプレビュー版を公開
Microsoft、ExcelでPythonを使える「Python in Excel」のプレビュー版を公開：ExcelのセルにPythonコードを入力し、高度な分析が可能 Microsoftは、「Microsoft Excel」でプログラミング言語「Python」を利用できる「Python in Excel」のパブリックプレビュー版をリリースした。
開発品質とDeveloper eXperienceを高めるコンテナ開発環境のご紹介 (Python) - ABEJA Tech Blog
はじめに こんにちは 2023年1月に入社し、システム開発グループでエンジニアをしてる春名です。 私の所属しているシステム開発グループでは、開発初期の環境構築をより効率的に行うための活動に取り組んでいます。 今回はそのうちの一つである、Pythonでコンテナ開発をする環境を構築した内容をご紹介します。 なぜコンテナ開発環境かと言いますと、単にAWSのECSやGoogle CloudのCloud Runを使ってデリバリーする案件が多いからです。 より使用頻度の高い開発環境を整備し、テンプレート化しておくことで開発の効率化に活用しています。 目次 はじめに 目次 今回作成する環境 Poetryによるプロジェクトの作成 Poetryのインストール プロジェクトの作成 poetryの設定 .gitignoreの作成 依存関係の追加 FastAPI Ruff / Black / mypy / pyt
連載目次 機械学習は、今や私たちの生活や仕事に不可欠なテクノロジーです。朝起きてスマートフォンでチェックするニュース、それはあなたの関心に基づいて機械学習によって選ばれています。オフィスに到着すると確認する今週の売上予測レポート、これもまた過去のデータを基に機械学習が予測したものです。 これだけ便利な機械学習を、自分でも使いこなせたら素晴らしいですよね。それを可能にするのが、この連載の目的です（図1）。
本レポートではメインコンテンツである、3つの「Guidoさんに○○」について簡単にレポートします。 GuidoさんにQ&A 「GuidoさんにQ&A」のコーナーでは、質問を参加者から事前にフォームで集め、そのうちいくつかの質問をピックアップし、その場でGuidoさんに回答してもらいました。MCはJDLAのシバタアキラさんとPyCon JP AssociationのJonasさんです。 Q&Aの様子 質問に使用したスライドは以下のページで公開しています。 GuidoさんにQ&A 全部で7つの質問をしました。質問を投稿してくれたみなさん、ありがとうございます。ここではいくつかの質問とその回答を紹介します。 「他の人に使ってもらうツール」に大切なこと 質問：「他の人に使ってもらうツール」を作る上で大切なことは何だと思いますか？ Guidoさん：他の人が何を望んでいるかを知ることは難しく、まずは自
より高速に効率的にFunction callingを実行できる！！OpenAI DevDayで発表されたFunction callingの並列実行について試してみた。 | DevelopersIO
より高速に効率的にFunction callingを実行できる！！OpenAI DevDayで発表されたFunction callingの並列実行について試してみた。 こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は前回の記事で書ききれなかった「Function callingの並列化」にフォーカスして試してみます。 機能の概要 Function callingが更新され、1つのメッセージで複数の関数を呼び出すように動作するようになりました。（正確には複数呼び出すようにレスポンス側に指示が来ます） Function calling / Parallel function calling - OpenAI API こちらはgpt-4-1106-previewとgpt-3.5-turbo-1106で使用可能です。 また、Function ca
Metaがコード生成AIモデルの新バージョン「Code Llama 70B」をリリース、コードの正確性が向上・Pythonに最適化されたバリアントも提供
FacebookやInstagramを運営するMetaが、テキスト入力を元にプログラムのコードを生成するAI「Code Llama」の700億パラメータのモデルをリリースしたと発表しました。モデルはLlama 2と同じ「Llama 2 Community License」で公開されており、月間アクティブユーザー数が7億人以下の場合は無償で商用利用することが可能です。 Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/ Code LlamaはMetaが2023年7月にリリースしたLlama 2をコード固有のデータセットでさらにトレーニングしたもの。Python、C++
Calling Rust from Python
I recently watched GOTO conferences' talk Calling Functions Across Languages by Richard Feldman. I’m afraid I have to disagree with using the term 'language' in this context. It’s a no-brainer to call Java from Kotlin or Scala or to call Java from Kotlin. Hence, in the rest, I’ll use 'stack'. Gradual migration from one stack to the otherUsing a library that has no equivalent in one’s stack under t
はじめに 事業会社で働いているデータサイエンティストです。普段の業務ではRを利用していますが、Pythonの言語仕様も理解しているつもりです。会社が作成していただいた記事はこちらです： 昨日会社のエンジニアの後輩社員にPython使いがキモいと感じるかもしれないRの文法をいっぱい見せたら、いい反応をいただいたので、Qiitaにまとめることにしました。 こんなことを紹介します： キモいポイントその1:恐ろしい関数 キモいポイントその2:スキーマ大破壊 キモいポイントその3:そのxはどのx？ キモいポイントその4:if文とfor文なんてないよ、if関数とfor関数だよ キモいポイントその5:あれ？足し算できなくなったけど まず強調しておきたいのは、Rは決していわゆる「統計ソフト」ではなく、しっかりとしたプログラミング言語で、正しく書けばプロダクトとしてリリースできるほどの堅牢性と保守性が担保さ
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。
【ローカルAI】GUIでCodeLlama-34B-Instruct-GGUFを動かしてみる【text-generation-webui】
概要 ローカルLLMで最近話題の「CodeLlama-34B-Instruct-GGUF」をtext-generation-webuiから動かし、「ローカルLLMでもファインチューニングなしでプロンプト指示できる」感覚を体験してみる。 メイン読者ターゲット ご家庭にGPUがある人（CPUでも良いが遅い） 最適化だったり正しい理解ができてるかは別として、とりあえず動かしたい人 導入から書くので、推論スピードだけ確認したい人は下まですっ飛ばしてください。 導入 text-generation-webuiの導入 以下からclone 自分はpyenv+venv派なので python -m venv .venv でactivate。 あとは基本的にinstallationに従えば良い。 数少ないポイントとして、使ってるGPUやOSによってtorchが変わること、昔のGPUだとbitsandbytes
GitHub - ashvardanian/StringZilla: Up to 10x faster strings for C, C++, Python, Rust, and Swift, leveraging SWAR and SIMD on Arm Neon and x86 AVX2 & AVX-512-capable chips to accelerate search, sort, edit distances, alignment scores, etc 🦖
The world wastes a minimum of $100M annually due to inefficient string operations. A typical codebase processes strings character by character, resulting in too many branches and data-dependencies, neglecting 90% of modern CPU's potential. LibC is different. It attempts to leverage SIMD instructions to boost some operations, and is often used by higher-level languages, runtimes, and databases. But
As a reminder: Ruff is an extremely fast Python linter, written in Rust. Ruff can be used to replace Flake8 (plus dozens of plugins), isort, pydocstyle, pyupgrade, and more, all while executing tens or hundreds of times faster than any individual tool. Ruff is used in production by tens of thousands of open source projects and major enterprises. In the last year, we've been working to expand Ruff'
要約: Flake8 + Black + isort はもうすべて Ruff だけで置き換えられる。 PythonのLinterとして、すでに Ruff を使われている方は多いと思います。Ruffは Rust で実装された高速なPython用Linterで、従来よく使われていた Flake8 に比べて数十倍短い時間で処理が終わります。 その圧倒的な性能によって成功が約束されている（？）ためか、Ruff の知名度がまだ低いころから GitHub Actions公式のPythonチュートリアルは即座に Flake8 を Ruff に置き換えています。 そして、2023年10月末にリリースされた v0.1.2 あたりから、ついにLintだけでなく、コードフォーマット（コード整形）の機能も正式に搭載されました。公式のブログ記事はこちら： Pythonのコード整形といえば今まで Black が主流で
Lately I’ve been messing around with Python 3.12, discovering new features around typing and pattern matching. Combined with dataclasses, they provide support for a style of programming that I’ve employed in Kotlin and Typescript at work. That style in turn is based on what I’d do in OCaml or Haskell, like modelling data with algebraic data types. However, the more advanced concepts from Haskell —
1. はじめに 2012年から始まった深層学習の発展の過程で、さまざまな学習フレームワークが登場しました。中でもPyTorchとTensorflowは最も広く使われており、それぞれのフレームワークが支持されている背景には、柔軟性、拡張性、そして使いやすさがあります。 一方で、これらのフレームワークはその機能を拡張し続けてきた結果として、全体として非常に巨大で複雑なライブラリになっています。そのため、独自に機能拡張を行いたいユーザーにとっては扱いづらく、性能的にもオーバーヘッドを感じさせることがあります。 そこで新たに出てきたのが「JAX」とその関連ライブラリの組み合わせになります。2019年に登場して以降、特に海外の開発者に支持されてきました。近年注目されている大規模言語モデル（LLM）の分野においても、JAXによるモデルが公開されていることは珍しくなくなりつつあります。 PyTorch（
高度なSQLをまとめてみる - Qiita
業務でSQL Alchemyを使うことになり、 今まで「SQLはGPTに書かせればいいだろう」と思い、 selectやwhereくらいしか覚えていなかったが今大変。 SQL Alchemy の前提 SQL Alchemyはデータベースとのやり取りを セッションで管理する Lv.1 全取得
こんにちは、森田です。 最近周りの人から Python でアプリ開発のできる Flet について教えてもらい、面白そうなのでチュートリアルをやってみました。 よかったら参考にしてみてください。 Flet とは Flet は、フロントエンド開発の経験がなくても、簡単に Web、デスクトップ、モバイル アプリケーションを開発できるフレームワークです。 開発はPythonで行うことができ、内部的には、Flutter を利用しているようです。 標準でウィジェットが用意されているため、フロントの開発を行うことなく、少ない労力で、アプリとして動作させることができます。 Python で複雑すぎないアプリを作りたい場合にピッタリのフレームワークとなります。 やってみた 本記事では、チュートリアルに従って、電卓アプリを作ってみます。 なお、本記事では、Mac Python 3.8.13にて行います。 ライ
想定読者 Pythonの基本文法は、なんとなく分かっている人（入門者以上、初心者未満くらい） MacBookユーザー（サンプルコードの動作確認をしたい人） Fletとは？ Fletは、Pythonを使ってウェブアプリやデスクトップアプリを作成できるフレームワークです。 フレームワークとは、よく使われる機能があらかじめ用意されたツールです。 Fletを利用することで、 Python以外の知識が乏しくても、アプリを開発できます。 本来、画面を作るにはHTML, CSS, JavaScriptなどの言語を学ぶ必要があります。 Pythonと合わせ、それらの言語を学び実際に開発まで漕ぎ着けるのは、初学者にとって大きなハードルでしょう。 Fletを使うことで、HTMLなどの画面作成に使う言語知識が乏しくても、簡単にカッコいいデザインのウェブアプリを作成することができます。 Fletを学ぶメリット F
Mesop
Create web apps without the complexity of frontend development. Used at Google for rapid AI app development.
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はある行列の逆行列、行列式、固有値と固有ベクトルを求めるお話をしました。今回は多数のデータがどんな特徴を持っているのかを調べるのに役立つ基本統計量をNumPyで取り扱う方法を見ていきます。 基本統計量とは 基本統計量とは、何らかのデータセットがあったとき、それらにはどのような特徴があるかを示す値のことです。というと分かりにくいのですが、平均値、最大値、最小値、標準偏差と分散などの値を用いることで、データがどのように分布している
かつてないほどリードを拡大するPython、JavaScriptも伸長 プログラミング言語ランキング
ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2024年3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度を示すランキングで、同社が毎月更新している。 TIOBEインデックスは、世界の熟練エンジニアや学習講座、サードパーティーベンダーの数に基づいて算出されている。レーティングの計算には、人気のあるGoogle、Amazon.com、Wikipedia、Bingや、他の20以上のWebサイトが使われている。 なお、TIOBEインデックスは「どのプログラミング言語が優れているか」「どの言語で書かれたコードの行数が多いか」を示すものではないと、TIOBE Softwareは説明している。 同社はTIOBEインデックスの使い方として、「自分のプログラミングスキルが時流
2024東大理系数学第3問 連立漸化式を行列表示する (1)で答える，とりうる点を反時計回りに点$\mathrm{C}_0, \mathrm{C}_1, \ldots, \mathrm{C}_7$とおきます。 そして，$n$秒後に点$\mathrm{P}$ が $C_k$ にいる確率を $p_{n,k}$ とおくと，$n$秒後から$n+1$秒後への推移は次の行列で表されます。 \begin{pmatrix} p_{n+1,0}\\ p_{n+1,1}\\ p_{n+1,2}\\ p_{n+1,3}\\ p_{n+1,4}\\ p_{n+1,5}\\ p_{n+1,6}\\ p_{n+1,7} \end{pmatrix} =\frac{1}{6} \left( \begin{array}{cccccccc} 0 & 1 & 0 & 2 & 0 & 1 & 0 & 2 \\ 1 & 0 & 2
急傾斜地の崩壊土砂から人家などを守る待ち受け擁壁が、滑動や転倒に対する安全性を確保できていなかった。「擁壁工指針」に対する理解不足や図面作成時の勘違いなど、原因は基本的な誤りにあった。 福島県と青森県がそれぞれ整備した待ち受け擁壁で、会計検査院から基本的な設計ミスの指摘があった。 福島県の待ち受け擁壁は2018～19年度に、いわき市に建設した（資料1）。設計は、県が委託した建設コンサルタント会社が担当した。 この擁壁は、高さが異なる複数の無筋コンクリート製擁壁で構成する。総延長72.2mのうち、問題が判明したのは高さ3m、延長18.7mの擁壁だ。 検査院の調査官は実地検査でまず、滑動に対する抵抗力の算定プロセスで誤りがあると気づいた。 県が設計の基準とした「道路土工─擁壁工指針」（日本道路協会）では、「滑動に対する抵抗力は、擁壁の底面と地盤との間の付着力に、擁壁底面の有効載荷幅を乗じて算出
Python互換言語「Mojo」、Appleシリコンにネイティブ対応したMac版が公開。Pythonの9万倍、C言語に比肩する高速性 | テクノエッジ TechnoEdge
ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 ModularはPythonの高速なスーパーセットと同社が位置づける開発中の新言語「Mojo」の、Appleシリコンにネイティブ対応したMac版をリリースしました。 Mojoは9月に初めてローカル環境でコンパイルなどを実行可能なLinux対応のツール群を公開しています。今回のAppleシリコンにネイティブ対応したMac版のリリースは、このLinux版のリリースに続いて登場しました。 ちなみに現時点でWindowsでのMojoの利用はWindows Subsystem for Linux（WSL）を用いてLinux版を使う方法が示されており、Windows版のリリース時期はまだ明らかにされていないようです。 MojoはPythonより高速にA
Pythonの高速なスーパーセットをうたうAI向け新言語「Mojo」、開発ツール公開 | テクノエッジ TechnoEdge
ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 Modularは、Pythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づける新言語「Mojo」をローカル環境で実行可能にする、コンパイラなどのツール群を公開しました。 Modularは、コンパイラ基盤として広く使われているLLVM、Swift言語、GoogleがAI処理のために設計したCloud TPUなどの開発に関わってきたChris Lattner氏が共同創業者兼CEOを務める企業です。 その同社が5月に初めてMojoを発表した際に、MojoはAI処理を高速に実行するための言語だと説明しました。 下記はMojoの動画「Product Launch 2023 Keynote」から。画面右がChris Lattner氏。 MojoはPython
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mipsparc@技術書典え19 on X: "PyConの会場で提供されているWi-Fi、NOCの方が参加者がDNS名前解決したホスト名を会場のモニタやWebで大公開している。ここはShowNetじゃないんだぞ...何気なくつないだら晒されるって怖すぎ。 通信の秘密とかプライバシーとかどういう考え方してるんだろう。入ってるSlackチャネルもバレるし… https://t.co/m8g24D8roX"
Python Dashによりデータ分析結果の共有を効率化する取り組み - ZOZO TECH BLOG
使いこなせていますか？Python 組み込み関数全71件 完全解説[2023 最新版] - Qiita
【Python】四分木の中で最も複雑な領域を分割し続けるアートを実装してみた - Qiita
Free-threaded CPython is ready to experiment with!
機械学習をPythonで学ぼう！ 基礎、できること、ライブラリ
Web上の無料「Python」実行・学習環境「PyWeb」スマホ版からクラウドドライブへアクセス可能に／会員登録不要でWebブラウザーからいつでも利用できる
Python作者 Guido氏インタラクティブ記念講演会レポート | gihyo.jp
Python使いの皆さん、Rのキモいところをいっぱいお見せします - Qiita
【作って学ぶPython】基本の文法を学んでコードを読み解けるようになろう！
全国の高校・中学向けにPython教育支援サービスを提供、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
Ruff v0.1.0
Pythonの Ruff (linter) でコード整形もできるようになりました - Qiita
Statically Typed Functional Programming with Python 3.12
今こそはじめるJAX/Flax入門 Part 1
Python でアプリ開発できる Flet を触ってみた | DevelopersIO
【Flet入門】Fletとは？ローカルでFlet開発を始める - Qiita
［NumPy超入門］平均／中央値／最頻値や分散／標準偏差を求めてみよう
2024東大理系数学第3問をsympyで解く - Qiita
NEC、Pythonを用いたデータ分析を高速化するソフト「FireDucks」の無償提供を開始
指針への理解不足がミス招く、待ち受け擁壁の設計で勘違い連発