Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
結局Githubに学習履歴を統一した方が諸々良かった
改めて説明する必要もないのですが、本や動画サービスによるインプットに関してはマークダウン形式でまとながら行うため、そこまでアウトプットが苦ではありません。 逆に外部サービスを使った資格学習のための問題演習などは少し手間です。 読書や動画サービスのようにマークダウンにまとめながらアウトプットしてもよいのですが、資格系の問題演習は移動時間や隙間時間に利用することも多いので、都度Githubにコミットするのは難しいです。 なんとか作業を自動化したいので以下のような方法を利用するようにしてみました。 学習履歴のデータを取得する 例えばStudyplusではAPIが提供されています。 利用しているサービスによっては、このようにAPIを提供してくれていたりするので、これを利用してデータを取得します。 またサービスの利用規約を確認して、常識的な範囲で自身の学習履歴のデータをスクリプトを組んで取得するのも
独自ドメインを取ってWebサイト/アプリを公開するとき、「URL(ドメイン)を誰にも教えていないから大丈夫」と油断していませんか？ 結論から言うと、これは成り立ちません。 独自ドメインを取って HTTPS の証明書を発行すると、その時点でドメイン名は CT（Certificate Transparency）ログという公開ログに記録されます。 このログを監視しているbotは大量に存在していて、新しく現れたドメインに対して自動でアクセスを試みています。 実際にどんな景色になっているのか気になったので、CTログを30分間監視して、新規ドメインを観測してみました。 倫理・法律の境界線を守りながら、外から見える範囲だけで観測した結果です。 TL;DR 30分のCTログ監視で 88,450件 の証明書発行イベント、その中から直近2日以内に登録された個人/小規模ドメイン 62件を抽出 そのうち、実際にア
Microsoft、WordやPowerPoint、ExcelなどOfficeファイルをMarkdownファイルに変換できる「MarkItDown」ライブラリを公開。
MicrosoftがWordやPowerPoint、Excel等のファイルをMarkdownに変換できるMarkItDownライブラリを公開しています。詳細は以下から。 Microsoftは現地時間2024年12月12日、PDFに加えWordやPowerPoint、ExcelなどのOfficeファイルをMarkdownフォーマットのファイルへ変換できるPythonライブラリ「MarkItDown」を新たに公開しています。 Python tool for converting files and office documents to Markdown.[…]The MarkItDown library is a utility tool for converting various files to Markdown (e.g., for indexing, text analysis,
最近またLinux用の日本語IMEを作っている 本件は mozc の ut がどうこうとかは関係なくて、ふと linux desktop を使おうと昨年末に思いまして、昨年末からちまちまやってます https://github.com/tokuhirom/akaza かな漢字変換って作るの難しいのかなぁ、と思ったので作ってみている。これはまさに Just for Fun でやっている。 わりと普通に自分で常用してる分には困らないかな、というところまできている。 以下は、思ってることの垂れ流しという感じで、まとまってないですが。 「日本語入力を支える技術」という本が 2018年に出ていて、この本の内容を読めば、だいたいエンジン部分は実装できる。Amazon のレビューではこの本よんでも実装できないって書いてあるけど、変換エンジン自体は実装できます。 UI が辛い。けど。 エンジンは、ビタビア
一般的にChatGPTを使用する際には、プロンプトを入力して進めていく必要がありますが、プロンプトの作成は意外に難しいと感じる方も多いかもしれません。 AutoGPTは、プロンプトを作成せずとも自動的に行うべきことを提案してくれる、という驚くべき機能を持っています。AutoGPTは誰でも利用可能です。 今回PROMPTYでは、そんな話題のAutoGPTの特徴や始め方、使い方を解説していきます。 エンジニアではない方でも導入できるよう、できるだけわかりやすく説明しますので、１つずつ手順を踏みながら試してみてください。 ブックマーク必須！PROMPTYとは 国内最大級のChatGPTなどの生成AIのプロンプトエンジニア専門メディアです。 「プロンプトのテンプレ集」「生成AIの開発・活用ノウハウ」「海外の時事ニュース」など幅広い内容を取り揃えています。 一般的なニュースなどでは取り扱っていない最
【発刊に寄せて】 プログラマーの人材不足が叫ばれる中、プログラミング教育と言えば、とかくプログラムが書ける人材を育成する必要性にばかり目を奪われがちです。本書は、著者の岩松洋氏が岡山大学の情報工学科および大学院でプログラミングを学び、会社でプログラマーをしていた経験の中で、プログラムを読むことの重要性に気づき、その視点から書かれた一冊です。 昨今、最終的に作成するシステムを短期間で作成するために、プログラムは使えるものがあればそれを流用し、なるべく自分でプログラムを書き起こさないことが推奨されるようです。Pythonなどは特にその傾向が強く、ライブラリを使いこなすのがプログラミングの主な仕事となっている感があります。会社の中で仕事をしていれば、先輩技術者が作ったプログラムをメンテナンスすることもあるでしょうし、自分が昔作ったプログラムを修正することが必要になることもあるに違いありません。そ
日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか？ 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか？ しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
ソートはコンピュータサイエンスにおける古典的なタスクですが、これが最先端の LLM と結びつき、新たな研究の潮流が生まれています。 ソートは比較関数さえ定義すれば実行することができます。従来の比較関数は身長・金額・距離のように測定可能な数値の比較を前提としていましたが、この比較関数内で LLM 呼び出しを行うことで「どちらが好みか」「どちらが優れているか」「どちらがクエリに関連するか」といった主観的で曖昧な概念を比較でき、これらの概念に基づいたソートが可能になります。 Python では、二つのオブジェクト a と b を受け取り、a を前に持ってきたければ -1 を、b を前に持ってきたければ +1 を出力する関数 cmp を実装し、functools.cmp_to_key(cmp) をソートのキーに設定すれば任意の基準でソートできます。 まずは雰囲気をつかむために応用例を見てみましょう
Pythonのパッケージ・プロジェクト管理ツールはまだ乱立状態にあって、どれを使えばいいのかわからないから慣れたpyenv+pipを使おうという判断をする人がいるかもしれない。その判断自体は別に否定しないけれども、初心者に教える時にpyenvを教えるのはもうそろそろやめてほしい。 Pythonをソースからビルドするので、コンパイラや依存ライブラリを事前に揃えないといけない。依存ライブラリが足りないと中途半端なPython環境もできうる。 デフォルトで最適化オプション(PGO+LTO)が付いてないので、最適化ビルドしたPythonより~5%程度遅い Windowsで使えない Rye, pdm, Hatch などは python-build-standalone と呼ばれるビルド済みPythonをインストールする機能があるので、これらの欠点が存在しない。 Pythonをインストールするところま
初心者データサイエンティストに向けて独断と偏見だけで選んだ読んでおいてもらいたい情報まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事はあくまで著者本人が独断と偏見で、最近データサイエンティストに入門した人、入門しそうな人向け今後データサイエンティストとしてやっていく上で最低限読んでおいてもらいたい情報について雑多にまとめたものになります。もちろん、実践をやっていく上ではこれらを軸にさらにここから数倍以上の内容を勉強していく必要はあります。ある程度専門性によっても変わる部分ではあると思うので、ここではまずは押さえておきたい項目に絞っています。 これは著者が読んだものでしかないので、必ずしもこれらの情報を読めという意図ではなく、ここに上がった項目を一度
以下の記事は、アウトライン及び原稿の自動生成プログラムによって作成したものです。 通常、GPT-4で長い文章を作成する場合は、最初に全体のアウトラインを作成し、部分ごとに分割して文章を生成して、最後に全体を統合する必要がありますが、このプログラムは、その手順を一括でできるようにしたものです。プログラムは記事の後に紹介します。 第1章: AIの浸透と今後のビジネスへの影響1. はじめにa. AIの重要性と現代ビジネスへの適応 近年、人工知能（AI）の急速な発展とその浸透がビジネス界に大きな影響を与えています。今や、AI技術は製造業からサービス業、さらには情報産業まで幅広く利用されており、企業が生き残るためには、この新技術に適応し実用化しなければならない時代となっています。そこで、本章ではこれまでのAI技術の進化とその局面を明らかにし、今後のビジネスに与える影響について検証します。 b. AI
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Python 入門100本ノック まえがき 背景 私は新入社員の研修課題として Python の練習問題を探していました。 しかし、ちょうど良い課題はなかなか見つかりません。 というのも、教育担当の立場からしても新人研修は難しいのです。 そもそも新人教育に使うことのできる時間が限られている。 新入社員が自力で進められるように、練習問題だけでなく説明も充実させる必要がある。 新入社員の力量に応じて研修内容を調整したい。 ということで、一般公開可能な Python 練習問題を作成しました。 新人教育に限らず、これから Python を学ぶ方
Python3.10 時代のモダン Python
この記事は刺身たんぽぽ同好会 Advent Calendar 2021[1] 8日目 の記事です． 7日目はげんしくんの 刺身たんぽぽ同好会を支えるDiscord鯖について - 最近のRecent です． 9日目はおのだ氏の Live2D #1 下準備(予定) です． はじめに Python3.10 がリリースされてから数ヶ月が経ちました．そこで，Python3.10 から入った新機能や，あまり知られていないが[2]，知ってると便利な機能を紹介します．モダン Python を書いていきましょう． 型アノテーション 型アノテーション自体は Python3.5 からある機能[3]ですが，バージョンアップのたびに高機能になっています．Python3.10 では，| 演算子が型アノテーションに対しても使用できるようになりました． 使用例はこのような感じ
やったこと 「午後から雨予報なのに、天気予報を見逃していて、家を出る時に傘を持って行くのを忘れてしまった！」 そんな経験はありませんか？（私はよくあります。朝に晴れている時によくやります 😇）というわけで今回は、雨の予報を絶対に見逃さないように、午後の降水確率に応じて廊下のライトの色を変える機能を作ってみました。さすがにライトの色が違えば気づくはず！ スマートライトは SwichBot のライトを利用します。API経由で色を制御可能で、それでいて他社製のスマートライトより値段が安いのでオススメです。 完成イメージ 以下のイメージのように、降水確率が高くなるにつれてライトが青くなっていきます。これを毎朝7時に定期実行し、その時点での午後の降水確率を取得してライトを点灯させます。 スマートライトの点灯イメージ 実装の流れ 以下のような流れで実装します。スマートライトの初期登録は完了済みとしま
オープンソースの開発者が製造責任や賠償責任を負う可能性があるとして、EUのサイバーレジリエンス法案にPython Software FoundationとEclipse Foundationらが異議を表明
欧州連合（EU）の政策執行機関である欧州委員会は、サイバー攻撃による社会的な被害が大きくなってきていることを背景に、現在広く普及しているさまざまなデジタル製品やサービスのセキュリティをより高める目的で、サイバーレジリエンス法案（CRA：Cyber Resilience Act）を検討しています。 この法案が目指すところは、より脆弱性の少ないデジタル製品が市場に投入されるようにすること、市場に投入後も製造者が製品のライフサイクル全体を通じてセキュリティに真剣に取り組むことを保証すること、そしてユーザーもセキュリティを考慮した製品を選択できるようにすること、などです。 欧州委員会では同時に製造者責任法の改定案も検討中です。これは従来の製造者責任法ではカバーされていなかったデジタル関連の製品やサービスに対しても製造者責任を問えるようにするものです。 しかしこれらの法案ではオープンソースの開発者が
君たちは正規表現におけるインド数字の罠にハマったことはあるかい？(١٢٣٤٥٦٧٨٩) - Qiita
Pythonで書いてはいますが、内容を補足します。「'٢٠٢٢-٠٦'」という文字列が、数字4文字+ハイフン+数字2文字にマッチするかどうか、という正規表現を書いています。 一見するとどう見ても数字4桁ではないので、正規表現にマッチしないように見えますよね？？？？ 実は正規表現にマッチします！！！というのが今回の記事の内容になります。 そもそも正規表現における数字の扱いとは 今回はPythonの正規表現のライブラリを利用しているので、公式のリファレンスを見てみましょう。 該当の部分には以下のような記述があります。 \d Unicode (str) パターンでは: 任意の Unicode 10 進数字 (Unicode 文字カテゴリ [Nd]) にマッチします。これは [0-9] とその他多数の数字を含みます。 ASCII フラグが使われているなら [0-9] のみにマッチします。 http
「ChatGraph」はChatGPTのノードエディターで、ノードを組み合わせることで複雑なシステムを視覚的に構築できます。ChatGPTの高い性能を有意義に使えそうだったので、実際に使ってみました。 【ChatGPTのノードエディタ】ChatGraph - β - uynet - BOOTH https://booth.pm/ja/items/4728147 まずは、上記のリンクからChatGraphの配布ページにアクセスして「無料ダウンロード」をクリックします。今回は無料版を選択しましたが、ChatGraphには画像生成機能が付いたお布施版も存在しています。 ZIPファイルをダウンロードしたら、Windows標準機能や対応ソフトで解凍します。 ZIPファイルを解凍するとChatGraphの実行ファイル「graph.exe」が現れるのでダブルクリックして起動します。 ChatGraphの
西川氏の自己紹介西川大亮氏（以下、西川）：ここからはPython編の「ちょっとしたデータ分析の並列化」というタイトルで、西川から話します。 GOに勤める西川です。今やっているのは、タクシーやハイヤーの営業支援。「お客さんを乗っけていない時間、どこを走ったらいいの？」とか「どういうところで待っていたら注文来やすいの？」というところのナビをする、「お客様探索ナビ」というサービスのいろいろなことをしています。小さなサービスなのでいろいろやっている感じですね。 Pythonはバックエンドのデータ分析で使っているのですが、一番よく使うのはアドホックなデータ分析です。「こんなことを知りたいんだけど」とか、「調べたいんだけど」みたいな時、パパッと調べる時に使っています。 そして、それを定型のレポート化にしたいとか、定型データのテーブルを作りたいという時は、そのままデータ加工で使うようなかたちでよく使って
『メタルギア』『ZOE』の開発者がレトロゲームエンジン「Pyxel」を作った理由【フォーカス】 | レバテックラボ（レバテックLAB）
レトロゲームエンジン「Pyxel」開発者 北尾 崇（Takashi Kitao） 元ゲーム開発者。コナミ在籍時に『METAL GEAR SOLID』（企画・ツール開発・CGムービー制作）、『ZONE OF THE ENDERS』（メインプログラマ・ゲームデザインユニットディレクター）、『ANUBIS ZONE OF THE ENDERS』（メインプログラマ・グラフィックエンジン開発）などに携わる。現在はエンターテインメント・テクノロジー企業でデジタル機器やゲーム向けのXR技術の研究開発を統括。2018年から個人活動として、オープンソースのゲームエンジン「Pyxel」の開発を手がける。2025年1月には技術評論社よりPyxelの入門書籍「ゲームで学ぶPython！ Pyxelではじめるレトロゲームプログラミング」が発売予定。 X Pyxel レトロゲームエンジン「Pyxel」は、GitHub
この本では、初心者・入門者の方に向けて、プロンプトエンジニアリングの知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：プロンプトエンジニアとは？、プロンプトエンジニアの必須スキル5選、プロンプトデザイン入門【質問テクニック10選】、LangChainの概要と使い方、LangChainのインストール方法【Python】、LangChainのインストール方法【JavaScript・TypeScript】、LCEL（LangChain Expression Language）の概要と使い方、LangSmithの概要と使い方【LLMOps】、LangServeの概要と使い方【API】、LangGraphの概要と使い方【Multi-Actor】、OpenGPTsの概要と使い方【OSS版のGPTs】、LangChain Evaluations【生成物の評価方法】、LangChain Hub、Op
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
PyCon JP 2021 発表資料です。
理系大学生は研究でもJupyterNotebook(Anaconda)ではなくVScodeを使おう+Python環境構築 - Qiita
はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 VScodeを使うメリット 設定のカスタマイズが豊富 外観の設定や、キーボードショートカットなどが豊富であり、よりパーソナライズされた開発体験を得られます。 情報が多い VSco
時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開します - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2022 24日目の記事です。 はじめに イノベーションセンターの木村と申します。初めてのアドベントカレンダー&Engineers’blog投稿です。普段の業務は、機械学習をもちいた時系列データ分析の研究開発やお客様データ分析案件支援を主として行っています。プライベートでは自転車にお熱でZwiftでバーチャルライドをしたり、最近ではテクニック向上のためバニーホップの練習に励んでいます（なかなか上達しません…）。 今日はクリスマスイブということで、時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」 をプレゼント（？）します！年末休みのお供にぜひご照覧ください。 サマリー 時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開しました （余談として）基盤やデプロイ方法を紹介します What is 「ごちきか」？ 私たちのチームでは、
Claude Code Skills で株スクリーニングを自動化した話【Python × yfinance × バイブコーディング】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜ投資分析の自動化が必要だったのか Claude Code Skills と yfinance を使って、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化するシステムを作りました。Python × バイブコーディングで、個人投資家の投資ワークフロー全体を5つのスキルでカバーしています。 個人投資家として日本株や米国株を触っていると、「割安な銘柄を探す」という作業が地味に面倒です。証券会社のスクリーナーでフィルタして、出てきた銘柄を一つずつ確認して、ポートフォリオ全体のバランスを考えて――この繰り返しを何とかしたいと思ってい
【誰でも簡単ChatGPT、GPT-4 利用】Azure OpenAI Serviceを使ってみた with LINE Bot【Azureでより安心・安全にAI機能が使える】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、もっちゃんと申します。 今AIの快進撃が続いておりますね！2000年代に第三次AIブームが始まってからはや十数年、ここ数年の進化のスピードは眼を見張るものがあるのではないでしょうか。そしてその話題の中心となっているのがOpenAIやMicrosoftなどが開発を行っているChatGPT,GPT-4といった大規模言語モデルです。 特に今年に入ってからは本当にあまりにも各所でアップデートが巻き起こっていてついていくのに必死な状態ですよね（笑） また、情報を追うのと同時に実際に触っていくことも大事ですので、今回はAzure Ope
開発用適当ツールは Go で作るのがオススメ！？ 先日、開発用適当ツールはGoで作るのがオススメ という記事を拝見しました。 まだ読んでないよという方はぜひ読んでみてください！ とても良い記事でした😌✨ Go 言語も CLI ツールの実装に向いているということも分かりました。 そして、Go 言語の魅力も伝わってきました...！！ まとめると以下のような点がメリットとして挙げられていると思います。 go run で簡単に実行できる シングルバイナリにクロスコンパイルできる go.mod / go.sum が依存性管理を楽にしてくれる 動作速度も申し分なし たしかに開発用適当ツールの作成というユースケースは Go は魅力的な選択肢だと思います！ 開発用適当ツールは Rust で作るのもオススメ 前置き 最初に大事なことを言っておきます。 タイトルにもあるように、Rust も であって GO
読みやすいコードを書く
読みやすいコードとは何か 読みやすいコードとは、脳に負荷がかからないコードである。脳に負荷がかからないコードとは、人間の脳の特性に配慮して書かれたコードである。したがって読みやすいコードを書くには、まず人間の脳の特性を把握する必要がある。読みやすいコードの特徴は、この人間の脳の特性から論理的に導かれる。 また、「コードを読む」とは過去から未来への情報伝達、または自分から他者への情報伝達であり、情報理論における以下の２つの数学的原理にも支配される。 頻出する情報には共通の符号を割り当てることで情報を圧縮することができる。 失われた情報を復元することはできない。 この記事に書かれた内容はプログラムに止まらず、ドキュメント、記事の執筆など、プレインテキストによって情報を伝達する際には一般に適用可能である。 もしもこの記事を読むのが面倒であれば、以下の５つだけを覚えておけばよい。 ひとつの処理の単
Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に Modular社は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。 Mojo is now available for download locally to your machine! Beyond a compiler, the Mojo SDK includes a full set of developer and IDE tools that make it easy to build and iterate on Mojo applications. Let’s build the future together!https://t.co/KxmLvsxx5e — Modula
まとめプログラミング未経験から1ヶ月ほどで、将棋の評価値の新たな方法でのグラフ化を行うPythonツールを作った。 https://github.com/k-the-p/notherscore この記事は2本立てです。プログラミングより結果のグラフや将棋に興味がある方はもう一方の将棋編から読むことをおすすめします。 未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（将棋編） 目標評価値以外の観る将の楽しみとして、手の広さの可視化を提案するAIはわれわれアマチュアの将棋への親しみを大幅に向上させてくれた一方で、棋士が悩みに悩んだ結果として評価値が下がる手を指してしまったときに、「悪手きたwwww」と騒ぐ主にABEMAのコメント欄には忸怩たる思いがあった。 とはいえ、もう評価値を知らなかった時代に後戻りするなんてことは誰にもできないだろう。そして、電王戦から将棋にハマった自分自身とし
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, label='Input Current (i(t))', color='blue') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Current') plt.title('Input Current') plt.legend() pl
この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。
Innovative Tech：このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」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 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上が
ChatGPT APIの使い方 実際にChatGPT APIを使ってみましょう。 openai-pythonのインストール 今回はOpenAIのPython用ライブラリであるopenai-pythonを使います。pipを用いて、openai-pythonをインストールしましょう。 pip install openai APIリクエスト ChatCompletion.createで対話を生成できます。たとえば、以下のようなコードになります。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}] ) print(complet
Be the first to get lightning fast inference speed on your GPUs. Be the envy of all your competitors and lower your compute spend.
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。） 今回は、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを劇的に効率化する「UnslothAI」と、Googleの最新モデル「Gemma 3」を組み合わせた実践的な活用方法について、徹底的に解説していきます。特に、限られた計算資源でも高品質なカスタムAIを構築したいエンジニアの方々に向けて、実装から運用まで包括的にカバーしていきますね。 1. はじめに：なぜ今、UnslothAIとGemma 3なのか 1.1 LLMファインチューニングの現状と課題 近年、ChatGPTやClaude
国内の主要なSaaS企業やSIerに脆弱性診断サービスなどを提供しているFlatt Security社は、Webエンジニアがセキュアコーディングを独習できるオンライン教材「KENRO」のトライアルとしてコンテンツの一部を無料で公開中です。 メールアドレスを登録するだけで利用を開始でき、期間も無制限。 KENROでは「SQLインジェクション」「XSS（クロスサイトスクリプティング）」「ディレクトリトラバーサル」などを始めとする10種類の一般的な脆弱性についてテキストで学び、その学びを基に攻撃者として脆弱性に対する攻撃を「ハッキング演習」で試し、その脆弱性があるコードを自分で修正する「堅牢化演習」まで、オンラインで実践できるユニークな教材です。 演習の結果もKENROが自動判定してくれるため、24時間365日、いつでも学習できます。 無料トライアルでは、一般的な10種類の脆弱性の学習コンテンツ
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話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
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最近またLinux用の日本語IMEを作っている - tokuhirom's blog
AutoGPTを徹底解剖！使い方をご紹介！【2023年4月25日最新版】
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【SwitchBot】雨が降りそうなときに廊下ライトの色を変えてお知らせする機能を作る
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並列処理がとても苦手なPythonはプロセスを分けよう コードを書く時に意識したい2つのTipsと2つの落とし穴 | ログミーBusiness
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未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（プログラム編）
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PythonでC／C++に匹敵する実行速度を実現 米MITなどコンパイラ「Codon」開発
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Mojo 🔥: Powerful CPU+GPU Programming
【unsloth + Gemma3】RAG時代終了か？高精度・高速LLMモデルをローカルPCで爆速FTする！ - Qiita
【海外記事紹介】OpenAIエンジニアが退職後に社内の様子を詳細に公開 — ほぼPythonのモノレポ環境、Azureベースのインフラ、Codexはたった7週間で立ち上げ
Webエンジニアがセキュアコーディングを独習できるオンライン教材「KENRO」の一部を無料公開中［PR］
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