1. はじめに 地理情報システム (GIS) で、使用するデータとして「Shapefile 形式」でデータ提供されていることがあります。この記事では、この Shapefile が、どのような構造となっているのかについて、説明していきます。 1.1. トポロジ構造とは Shapefile について説明していく前に、まずは GIS データ等でよく利用される「トポロジ構造」について説明しておこうと思います。 例えば、トポロジ構造を持つファイルとして、次のようなものがあります。 .gdb: ESRIのファイルジオデータベースは、トポロジを含む複雑な空間データを格納することができます。 .topojson: トポロジを保存するための拡張 GeoJSON 形式で、隣接する地物間の境界を共有することでファイルサイズを削減します。 .gml: 地理マークアップ言語 (Geography Markup La
NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項：この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP
はじめに こんにちは。かる(@caru)です！ 大学生として勉強する傍ら、日々フロントエンドエンジニアを目指して活動しています。今回は、私がコミッターとして参加しているMagnitoというOSSプロジェクトについて紹介します。 皆さんは、AWSのCognitoというサービスを知っていますか？ スマホアプリからWebアプリまで、多くのアプリケーションで認証・認可の機能は不可欠です。その中でも、Amazon Cognitoは多くの開発者に利用されている認証・認可サービスの一つです。この記事では、Cognitoを使う際の課題と、Magnitoがそれにどう対応するかを紹介します。 Amazon Cognitoとは Amazon Cognitoは、Amazon Web Serviceが提供するユーザー認証、認可、およびユーザー管理を簡単にするためのサービスです。これにより、アプリケーションにユーザー
Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください！ また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び
京都大学は全学共通科目でプログラミング演習の教材に使用している、Pythonの教科書を無償公開している。教科書は京都大学学術情報リポジトリ「KURENAI（紅）」で公開しており、累計ダウンロード数は100万件を超えるという。 教科書は2018年に授業で使用し始めたもので、学生の反響を取り入れながら毎年のようにアップデートを繰り返してきた。本稿執筆時点で最新版となる2023年度版では、前年度版の誤植の修正や読みにくい文章を改訂したほか、前年の授業で補足した説明などを追記している。その他、章立ての改訂や新たな演習を追加するなど、公開から約5年が経過した現在でも改良が続けられている。 教科書を執筆したのは、京都大学 国際高等教育院 教授の喜多一氏ら。なぜ、大学教授がPythonの教科書を書くことになったのだろうか？ Pythonユーザーが集まる開発者向けのカンファレンス「PyCon APAC 2
ChatGPTの「メモリ（Memory）」機能の活用法 - Taste of Tech Topics
こんにちは、暖かくなったと思ったら涼しくなったりと、なかなか洋服選びが難しい季節ですが皆さん体調お変わりないでしょうか。安部です。 今回は、ChatGPTで少し前に一般公開された「メモリ（Memory）」機能をご紹介し、活用のためのTipsを共有できればと思います。 機能の利用自体は何も意識せず簡単にできますが、意識的に活用しないと本領発揮してくれない機能だなという印象です。 まずは、どのような機能なのか簡単に見ていきましょう。 メモリ機能の概要 メモリ機能が使えると何がうれしいのか メモリ機能の有効化 実際に使ってみる 活用Tips ショートカットコマンドの作成 手順自動化 前提知識の補完 メモリの削除 プライバシー/セキュリティについて まとめ メモリ機能の概要 「メモリ（Memory）」機能とは、文字通りChatGPTがこれまでやりとりした情報を記憶し、以降の応答時にそれらを踏まえた
PDFを見返すと独習を始めた頃の線形代数のノートはほとんど殴り書きで、単に計算用紙としてノートを使っています。微分積分に入ると少しはましになってきますが、頭に入れたい概念の定義や定理の証明を何度も書き直したりしています。また独習ですから間違った理解を正しいと思い込んだまま証明を書いて、分かったつもりになっている箇所も少なからずありそうです。とまれ上記の表に挙げた各書籍に曲がりなりにも取り組んだことを示す、書証のつもりでノートを晒しました。 余談ですが、使用したノートは、PLUS の品番 NO-204GS (A4 G罫 5mm方眼 40枚) という方眼ノートです。また筆記用具は当初シャープペンシルを使っていましたが、「オイラーの贈物」からは万年筆に替えました。プラチナ#3776センチュリーUEF(超極細字)を使っています。 1.3 私について 本記事の作者であり学び直しをした本人である私は、
「生成AI×ビジュアルプログラミング」が進まない理由は？中山心太氏に聞く、高級言語との本質的な違い | レバテックラボ（レバテックLAB）
「生成AI×ビジュアルプログラミング」が進まない理由は？中山心太氏に聞く、高級言語との本質的な違い 2024年9月18日 株式会社NextInt代表 中山心太 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演など多方面で活躍。著書に『ChatGPT攻略』、『仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」』。共著に『仕事ではじめる機械学習』『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』など。 X 株式会社NextInt 現在プログラミングの現場では、生成AIの活用が進んでいます。今やテキストプログラミングにおいて生成AIの活用は珍しいことではなくなりました。一方でビジュアルプログラミングにおいては、テキストプログラミングほど生成AIの活用が進んでいないのが現状です。 「ビジュアルプログラミングとは、結局どんなものなのか」「なぜ広くプロユースされていないのか」「なぜビジュアルプロ
はじめに 背景と課題 システム概要 ワークフローの詳細 動画文字起こし (Gemini, GPT-4o) 文字起こしの議題単位の分割 (Claude 3.5 Sonnet) 議題単位での要約作成 (Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o) 出力 実装上の工夫と課題 結果と今後の展望 おわりに はじめに こんにちは。enechainで統計・機械学習モデルの構築やLLM（大規模言語モデル）の活用推進を担当している@udon_tempuraです。 近年、GoogleのGeminiなど生成AIの発展が目覚ましく、多くの企業がこれらの技術を業務に取り入れようとしています。 私たちenechainも例外ではなく、積極的にLLMの活用を進めています。 今回はその活用例の1つとして、複数のLLMを使い分けて構築した「会議動画の要約作成ワークフロー」についてご紹介します。 このワークフローでは会
執筆 山内 直 有限会社 WINGSプロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティ（代表 山田祥寛）に所属するテクニカルライター。出版社を経てフリーランスとして独立。ライター、エディター、デベロッパー、講師業に従事。屋号は「たまデジ。」。著書に『Bootstrap 5 フロントエンド開発の教科書』、『作って学べるHTML＋JavaScriptの基本』など。 監修 山田 祥寛 静岡県榛原町生まれ。一橋大学経済学部卒業後、NECにてシステム企画業務に携わるが、2003年4月に念願かなってフリーライターに転身。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」代表。 主な著書に「独習」シリーズ、「これからはじめるReact実践入門」、「改訂3版 JavaScript本格入門」他、
はじめに UKIです。久しぶりの記事執筆となります。 本記事は、仮想通貨botter Advent Calendar 2023の1日目の記事となります。 本記事の目的 仮想通貨botterと言っても様々なスタイルがあります。 筆者のbotスタイルは、「主に流動性の高いCEXにおいて、価格の上下を予測してトレードする」というオーソドックスなスタイルです。価格予測には単純なルールベースを使うこともありますが、最近ではガッツリ機械学習を用いてこれを予測することが多くなってきています。 さて本題に入りますが、皆さんは機械学習で価格予測モデルを構築するとき、「回帰問題」とするか「分類問題」とするか悩んだことはないでしょうか。 本記事では、トレーディングの効用を最大化するために、機械学習の問題設定をどのようにすべきか論じます。 参考書籍・参考文献 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋
はじめに 短縮URLは、オンラインの情報共有において欠かせない存在になっています。 しかし、その便利さの裏でセキュリティ上の問題も指摘されていることがあります。 例えば、QRコードを介した不正サイトへの誘導事例などが報告されています。 原因は「短縮URL」か？ QRコードから不正サイトへ誘導される事例が相次ぐ オートバックスセブン、学習院大学も こういったこともあり、エンジニアの皆様は自作されることも多いのではないでしょうか？ 自作短縮URLサービスに関して様々なアーキテクチャがある中、CloudFront大好きな私は、エッジロケーションで完結するのでは？と考えました。 そう、CloudFront KeyValueStore ＋ CloudFront Functionsならね。 URLの実態をCloudFront KeyValueStoreに保存し、CloudFront Functions
はじめに こんにちは。calloc134 です。 バックエンド開発において、DB にデータを保存することはよくあることです。 DB と接続してデータのやり取りを行う必要がありますが、皆さんはどのようにしてデータを取得していますか？ ORM やクエリビルダを利用したり、逆に SQL を記述してコード生成を行ったりと、様々な方法があります。 今回はこれらのアプローチについて比較し、比較的斬新な方針を取っているものとして SafeQL を紹介します。 注意点 ここでは、TypeScript のバックエンド開発と、そこで利用されるライブラリを前提として話を進めます。 Go や Python など他の言語での利用方法については、別途調査が必要です。 SQL に対するアプローチ まず、SQL に対するアプローチには大きく分けて 2 つの方法があります。 それぞれのライブラリの使い方を、簡単に見ていきま
中国圏で時雨堂が紹介された話
X(旧Twitter) で突然フォロワーが恐ろしく増えた。それも中国圏の方々からのフォローでなんだなんだとドキドキしていた。正直スパムか？と思った。 ただ、フォローしてくる人たちのプロフィールには、 GitHub アカウントだったり、ソフトウェアエンジニアとか、プログラマーとか C++ とか Python とかの文字がやけに多かったので、ブロックしたりはせず、ドキドキしたままだった。 そして理由はこれ。有名なオープンソースプログラマーの方が、時雨堂を紹介してくれていた。 私は時雨堂という素晴らしい日本の会社を発見しました。 日本のインターネット企業とは違う。 彼らは新しいテクノロジー (zig) を追いかけているだけでなく、オープンソースを特に受け入れており、主に使用しているテクノロジーの開発者のほとんどをスポンサーしており、公式 Web サイトにもリストされています。 海外の方に OSS
フューチャーアーキテクト株式会社 シニアアーキテクト 渋川 よしき 本田技術研究所、DeNAを経て現職。技術書の執筆や翻訳も手がけ、「実用Go言語」「Real World HTTP」「Goならわかるシステムプログラミング」の執筆、エキスパートPythonプログラミングの翻訳などを行う。2023年5月に翻訳書「ソフトウェア設計のトレードオフと誤り」を、7月に「エキスパートPythonプログラミング改定4版」を上梓。 技術や業界など仕事についての情報収集の基盤として多くのエンジニアを支えていたTwitterが、以前とは異なる姿となってゆく今、必要な情報を過不足なく収集しインプットする方法に悩みを持つ人も少なくありません。 「アフターTwitter時代の情報収集」と題したこの連載では、業界をリードする方々に、Twitterの変化によって普段の情報収集の方法がどう変わったか、欲しい情報を効率よく集
Claude3にプロジェクト全体をぶち込むためのプロジェクトの構造とファイル内容を自動でまとめるPythonスクリプト
はじめに Claude3Opusはものすごい能力で、手動で作成するのは面倒なプロジェクトのドキュメンテーションなどを一撃で生成してくれます。 しかし、プロジェクト全体の内容をWebのCladeには投入できないし、ファイルを１個ずつコピペするのもかなり時間を要します。 頼みのCursorもClaudeは対応していないので@Codebase機能が利用できません・・・ そこで、Pythonスクリプトを使ってプロジェクトのフォルダ構造とファイルの内容を自動的にまとめるスクリプトを作成したので紹介します！ このスクリプトを使うことで、プロジェクトを200kトークンまでの単一のテキストにまとめ、Claude3Opusに簡単に投入できるようになります。 スクリプトの機能と使い方 このPythonスクリプトは以下のような機能を持っています： プロジェクトのフォルダ構造をMarkdown形式で生成。※本当は
AWS活用の自由度を上げる「Lambda」を「Rust」で活用 メモリの使用量を抑えつつ、プログラムの作成も簡単に Rust を AWS で活用しよう！ 原氏の自己紹介 原旅人氏：じゃあ始めます。私、株式会社ログラスでクラウドエンジニアというタイトルでやっている、原と申します。このたびは、このようなところに呼んでいただきありがとうございます。 今日は、「RustをAWSで活用しよう！」と。「AWS」って、実は「Lambda」の話なんですが、こういったことで話をしようと思います。 自己紹介は先ほどしていただいたので、ほぼ省略です。（スライドを示して）実は松本さん（松本健太郎氏）と私はここに書いてある検索エンジンの会社で一緒に働いていて、私がRustをやるきっかけを作ってくれたのも、実は司会者の松本さんです。 株式会社ログラスについて 今はログラスという会社にいて、クラウドエンジニアという名前
GitHub - darrenburns/posting: The modern API client that lives in your terminal.
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さて、私的ゴールデンウィーク恒例企画である「邦訳の刊行が期待される洋書を紹介しまくることにする」の季節である（過去回は「洋書紹介特集」カテゴリから辿れます）。 以前から書いているが、このブログは一度の更新で5つのエントリを公開するのを通例としており、そうするとそのうちひとつくらいは洋書を紹介するエントリを紛れ込ませることができる。そのおかげで、この一年ブログで紹介してきた洋書をまとめるだけで、今回も全38冊（ワオ！）の洋書を紹介できるわけだ。 ご存じの通りの円安の進行のせいで、これから翻訳書の刊行にブレーキがかかるのかもしれない。それは大きな損失だと思う。また先日ある場所で、日本のネットユーザがますます海外の情報に目を向けなくなったという話が出たのだが、翻訳書が減少したら、その傾向にも拍車がかかるかもしれない。面白そうな洋書を知ったら取り上げることで、その傾向に抗いたいのである。 まぁ、こ
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2023年12月版）｜カレーちゃん
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2023年12月版） こんにちわ、カレーちゃんです。Kaggle GrandMasterです。 Kaggleはデータサイエンスに入門するのにとても適しています。ですが、英語の問題などがあり、入門するのが難しい。そこで、Kaggleの「入門」をこうすれば高速に完了できるというnoteを書きます。 同じタイトルの記事を、2020年8月にも書いたのですが、それから2年以上がたちました。それから、おすすめできる資料が増え、また、私が思う入門のコースもやや変わりましたので、更新をしたいと思います。 1.Kaggleに入門（はじめに取り組むと良い資料）Kaggleには、「タイタニックコンペ」という、練習用のコンペがあります。 これは、事故が起こったタイタニックの乗客のデータから、乗客の生死を予測するという、やりたいこと
Tweet Pocket あなたは今、ITエンジニアとして入社して3ヶ月が経過し、これから本格的にプログラミングを学ぼうとしている段階ではないでしょうか。 実はプログラミングを習得するためには、プログラミング自体の知識だけでは十分ではありません。抽象化のスキル、プロジェクトマネジメントのスキル、コミュニケーションスキルなど、多様なスキルが必要です。 私たちはこれまで約24年間にわたり開発を携わってきました。約500名のエンジニアと共にしてきました。そのなかでも新卒研修を共にしてきたエンジニアは100名にのぼります。 私たちよりももっと大きな経験豊富で素晴らしい研修を提供されている会社はあるかもしれません。でも、私たちは私たちなりに新卒エンジニアにとって素晴らしい研修を追求し続けてきた自負があります。 そこで今回は、そんな私たちの経験を踏まえて、入社3ヶ月の新卒エンジニアを対象に、プログラミ
Building a highly-available web service without a database
If you’ve ever built a web service or a web app, you know the drill: pick a database, pick a web service framework (and in today’s day and age, pick a front-end framework, but let’s not get into that). This has been the case for several decades now, and people don’t stop to question if this is still the best way to build a web app. Many things have changed in the last decade: Disk is a lot faster
最近にわかに話題のLLMツール「Dify」を僕も使ってみた。 いいところと「?」となったところがあったので纏めておく Difyとは、GUIでワークフローを組むことができるLLM-OPSツールだ。 ComfyUIのようにワークフローが組めたり、GPTsのように自分専用のアシスタントを作れたりできる。 特に、OpenAIのGPTシリーズとAnthropicのClaude-3、そしてCohereのCommand-R+なんかを組み合わせて色々できるところは良いところだと思う。また、ローカルLLMにも対応しているので、企業内でのチャットボットを作るんだったらGPTsよりこっちの方がいいだろう。 元々色々なテンプレートが用意されているが、テンプレだけ使うとGPTsっぽいものを作れる(それだってすごいことだが)。テンプレを改造するだけでも欲しいものが作れる人はいるし、ここはノーコード環境と言える テンプ
コードレビューの思想や心構え - Qiita
株式会社ブレインパッドでデータサイエンティストをしているasanoです。 この記事はBrainPad Advent Calender 2023 1日目の記事シリーズ2です。 ※シリーズ1は@fuyu_quantさんの入力プロンプトを復元する技術 #ChatGPTです！ 今日はコードレビューの思想や心構えについて書きます。 はじめに コードレビューをより生産的に進めるには単にコーディングのスキルだけでなく、そもそものコードレビューに対する思想や心構えについても一定のリテラシーを求められると考えています。 コードレビューはどうしてもロジカルな話になるため伝え方にも気を付けないとモチベーションの低下に繋がりやすいと考えています。 そうなると当然パフォーマンスも下がってしまいます。 これを防ぐために自分は「コードレビューの思想・心構え」をまとめてチームのガイドラインとして使っています。 あくまで主
「コード全捨て」で覚悟が決まった。Bill Oneチームが“売れない新規事業”を脱却した方法 | レバテックラボ（レバテックLAB）
「コード全捨て」で覚悟が決まった。Bill Oneチームが“売れない新規事業”を脱却した方法 2024年7月26日 Sansan株式会社 VPoE 大西 真央 SEとしてエンジニアのキャリアをスタートさせ、2012年以降はアジャイルやDDDなどの開発スタイルを経験。2016年にSansanに入社し、営業DXサービス「Sansan」の大阪開発拠点立ち上げやインボイス管理サービス「Bill One」の立ち上げにプロダクト開発責任者として携わる。2024年4月より現職。 X（@mmmmao0530） これまでの経歴 新規プロダクトをつくり始めたものの、なかなか売れずに苦しんでいる開発チームも多いのではないでしょうか。Sansan社の2本目の柱として現在急激に売上を伸ばしている請求管理SaaS「Bill One」も、実はそのひとつでした。 Bill One開発チームは、多くのユーザーに必要とされる
TypeScript未経験でもスムーズに業務に取り組める、最強の学習用コンテンツを作った話 - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 この記事では、TypeScript未経験のインターン生にすぐにSkyWayの開発に取り組んでもらうために、TypeScriptの学習用コンテンツを作成した話を紹介します。 学習用コンテンツでどのようなスキルを身に着けてもらったのか、効果的に学ぶためにどのような点を工夫したのかについても説明します。 はじめに 学習用コンテンツの目的 TypeScript学習用コンテンツの紹介 取り組んでもらった結果 より高度な内容について おわりに はじめに 皆さまこんにちは。イノベーションセンター SkyWay DevOps プロジェクト所属の@sublimerです。 SkyWayのチームでは、今年の8〜9月に現場受け入れ型のインターンシップを実施しました。 インターン生を受け入れるにあたっ
UUIDv7 in 33 languages
UUIDv7 is a 128-bit unique identifier like it's older siblings, such as the widely used UUIDv4. But unlike v4, UUIDv7 is time-sortable with 1 ms precision. By combining the timestamp and the random parts, UUIDv7 becomes an excellent choice for record identifiers in databases, including distributed ones. Let's briefly explore the UUIDv7 structure and move on to the zero-dependency implementations i
【Rye + uv + Ruff】Docker で VS Code の Dev Container 上に快適な Python 環境を構築する
0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 本記事では，図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します． 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 本記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので，ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で，Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し，異なる環境間での一貫性を担保することができます． 0.1. 事前準備 本記事で作成したリポジトリを動かすためには，Docker Desktop と VS Code のダウンロード，VS
ソフトウェア開発の世界は日々進化していますね。その中で、私たち開発者が使うツールは、まさに職人の道具のように大切なもの。常により良い方法を探し求めているのは、皆さん同じではないでしょうか。 そんな私たちの前に現れたのが、Zedです。このエディタ、一見するとただの新顔に思えるかもしれません。でも、その中身は、私のようなVimmerの心をしっかりと掴みました。なぜならZedは、Vimの精神や操作感を大切にしながら、現代のテクノロジーを駆使して作られているからです。 私は1年ほど前からZedを使い始め、すぐにルックやデザイン、全ての動作が期待通りかつ、速く完了する様子に魅了され、使い続けています。 筆者のZedのキャプチャ 機能的にはVSCodeが優れているし、AI Code EditorのCursorも盛り上がっていますが、もっと速く、たくさんコードを書きたい開発者の方にはZedという選択肢が
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
本記事では、偏微分方程式の数値解法の基本を、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。偏微分方程式には解析的な解が存在しない場合が多いため、Pythonを活用してこれらの複雑な問題にアプローチする方法を学びます。 本記事を足がかりに数値解析の旅を始めてみませんか？ 注1） 本記事は丁寧に解説しすぎたあまり、大変長くなっております。まずはご自身が興味のある部分だけをお読みいただくことを推奨します。 注2） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となりま
"Everything is true," he said. "Everything anybody has ever thought." この記事は ABEJAアドベントカレンダー2023 の 17 日目の記事です。 こんにちは。システム開発部の石川 (@ishikawa) です。昨年のいまごろは Objective-C ばかり書いていましたが、今年は念願の Swift で QR コードリーダーを書き直したり、React Native の C++ コードをデバッガで追いかけて不思議なバグの修正をした年でした。 react-native で 196,607 回 fetch() すると通信できなくなるバグを直した https://t.co/lvNC3PL85b— takanori_is (@takanori_is) 2023年9月21日 普段の業務では TypeScript と Go、Pyt
リクルートは8月9日、新卒エンジニア向け研修資料を無料公開した。公開したのは、2024年度に実際行った研修の内容と資料の一部。エンジニアの心構えからデータベース設計、JavaScript研修、Webアクセシビリティー入門など、26種類の資料を無償公開している。 例えば、エンジニアの心構えを学べる資料「ソフトウェアエンジニアとしての姿勢と心構え」は、プログラマー向けの技術書を複数出版している、ソフトウェア開発者の和田卓人さんが作成したもの。エンジニアとしてどのように技術を学んでいけば良いのか、「技術の学び方を学ぶ」ために作成した資料だという。 同社は例年、新卒エンジニア向けの研修資料を無償公開している。23年度は24種類の資料を公開していたが、24年度は「実践データベース設計」などの資料を追加した。この資料を使った講座では、具体的なデータベースの設計方法や、実際の開発プロセスを実践に沿った形
ローカル環境でコード生成を使いたい 〜Continue+Llama.cpp+ELYZA-japanese-CodeLlamaを試してみた〜 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2024.01.12 ローカル環境でコード生成を使いたい 〜Continue+Llama.cpp+ELYZA-japanese-CodeLlamaを試してみた〜 ご覧頂きありがとうございます。グループ研究開発本部 AI 研究開発室の N.M.と申します。 ChatGPTをはじめAIに関する大きなムーブメントの起きた激動の2023年が終わり、2024年が始まりました。我々AI研究開発室も日々AI技術を追いかけています。昨年から話題になることの多いGitHub Copilotもその一つであり、特にコードの補完は非常に使い勝手もよく開発や解析のサポートに使うことができます。今回はなるべくローカルに閉じた状態で近しい環境が作れないか試してみたことを紹介します。最後までご覧いただければ幸いです。 TL;DR VSCodeのExtensionであるContinueとELYZA-japanese-Cod
Modular社はPythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づけている開発中の新言語「Mojo」が、今月（2023年10月）中にAppleシリコンを搭載したMacに対応予定であることを明らかにしました。 Mojo is coming to Apple Silicon before the end of October! Here’s a sneak-peak using Infermo - https://t.co/7KEV3G5xj7 - created by @fe_tilli to train a model for digit recognition pic.twitter.com/q350IS2oDl — Modular (@Modular_AI) October 11, 2023 MojoはPython互換として既存のTensorFlowやPyTorchなどをそのまま実行
想定読者 非同期処理がいまいちイメージできないという人 非同期処理って具体的にどう書くの？という人 Pythonの基本文法はなんとなく知っているよという人（←具体的な実装方法を知りたい人のみ） Pythonがパソコンにインストールされている（←動作確認したい人のみ） 非同期処理、同期処理とは？ まずは結論から。 非同期処理とは、 あるタスクが終了するのを待っている間、別のタスクを実行すること。 同期処理とは、 処理を順番に実行していくこと。 以下、詳しく書いて行きます。 非同期処理のイメージ 非同期処理のイメージは、 家事を並行してこなすことに似ています。 例えば、 ご飯を炊いている間、炊飯器の前でただ炊けるのを待っていては、時間がもったいないです。 炊けるまでの１時間の間に、他のメニューを作ったり、部屋の掃除をした方が効率的です。 このように、 タスクA（ご飯を炊く）が完了するまでの間、
統計学で用いる行列演算の小技 - Qiita
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，統計学（特に多変量解析）で多く出てくる行列演算の小技集を，線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します． 転置に関する公式 行列の転置とは，$(i,j)$要素を$(j,i)$要素に入れ替えることです．$m$行$n$列の行列$A$の$(i,j)$要素を$a_{ij} \ (i=1,\dots,m; j=1,\dots,n)$とすると，$A$を転置した$n$行$m$列の行列$A^\top$の$(j,i)$要素が$a_{ij}$となります．また，自明ですが，転置行列の転置は元の行列になります．すなわち，$(A^\top)^\top = A$です． 行列の和の転置 行列$A$と$B$の和の転置は，転置行列の和です．つまり， が成り立ちます． 行列の積の転置 次に，行列$A$と$B$の積$AB$の転置としては，以下の公式が成り立
タナカ「COLT PYTHON “RYO SAEBA” Model」 鈴木：これは（私物で）タナカさんのガスリボルバーのパイソンですが、スピードローダーでリロード（再装填）の練習をしようとしたところどうしても斜めに引っかかってしまうので、グリップの左上あたりをヤスリで削っています。初カスタムでした（笑）。撮影用のモデルガンではグリップが薄くなっていたのですが、改良されていたのですか？ N：鈴木さんのパイソンのグリップですが、社外品のようですね。かなりいい木が使われているようです。 納富：見せていただいた際、どこのグリップだろうとは思いました。実銃用でもないようですし、どこかサードパーティの製品なのでしょうね。 鈴木：さて、タナカさんは（公式コラボ製品の）冴羽獠モデル（「COLT PYTHON “RYO SAEBA” Model」）を発売されています。製品の開発に苦労されたことはありましたか
はじめに ※ (2024/03/14 16:33) 「インテグレーションテストの気軽な実行・変更ができない」節にて、データのクリーンアップを teardownで行うよう修正 EC開発-B グループの岡崎と EC開発-A グループの菊川です。2人とも普段は MonotaRO の EC サイトの開発に従事しています。 今回は、昨年11月に開催した、テストとリファクタリングのためのワークショップの中で行ったライブコーディングの準備をするにあたって困ったことについて記載します。 ライブコーディングでは、参加者全員の前で実際のプロダクトのソースコードをリファクタリングする、ということにし、それにあたって研修の運営メンバーでリファクタリングに取り組んでみました。ただ闇雲にリファクタリングするのではなく、研修では参加者に「どのような流れや考え方でリファクタリングをするか」を理解してもらえるように、運営メ
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
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GIS に欠かせない Shapefile を深堀ってみる - Qiita
Numpyが18年ぶりのメジャーアップデート！ 改善点、変更点まとめ - Qiita
オープンなAmazon Cognitoエミュレーター "Magnito" のご紹介
Azure OpenAI Serviceの日本語記事まとめ
京都大学が無償で公開しているPythonの教科書、その誕生秘話と中身に迫る
50代になってから始めた数学の学び直しを振り返り、独習ノートを晒します。
複数LLMの統合による会議動画要約の精度向上 - enechain Tech Blog
「第4のブラウザ言語」WebAssemblyが変えるフロントエンド開発 | レバテックラボ（レバテックLAB）
トレーディングのための機械学習問題設定 - Qiita
CloudFrontだけで短縮URLサービス作ってみた。 - Qiita
SQLに対するバックエンドのアプローチ比較、そしてSafeQLの紹介
「Real World HTTP」著者・渋川よしき氏が「最新情報は追わない」と断言する理由
AWS活用の自由度を上げる「Lambda」を「Rust」で活用 メモリの使用量を抑えつつ、プログラムの作成も簡単に
邦訳の刊行が期待される洋書を紹介しまくることにする（2024年版） - YAMDAS現更新履歴
入社3ヶ月の新卒エンジニアにおすすめするプログラミング入門書10選
噂のノーコードAIシステム開発環境Difyを使ってツールを作ってみた。使った感想｜shi3z
Vimの操作感を愛おしむ人たちへ: Zedで広がる新たな可能性 - ROUTE06 Tech Blog
【コード付き】Pythonを使った偏微分方程式の数値解法【入門】 - LabCode
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