Building a toy browser
In the last several weeks, I have been building a toy browser based on an online book, Web Browser Engineering. As someone who spent a fair share of his career on web frontend, it was eye-opening and satisfying. It felt like I had been living on one side of a wall for years and finally visited the other side of the wall. I imagine other web frontend folks would like it as well. The book Web Browse
Loggingモジュールではじめるログ出力入門 / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
AI エージェント新時代到来 A2A protocol を試してみた #GoogleCloudNext | DevelopersIO
はじめに 2025/4/9-11 の 3日間の日程で Google Cloud Next '25 がラスベガスで開催されています！ 4/9 の Keynote にて複数のアップデートがリリースされましたが、リリースの中から A2A protocol について試してみました。 A2A protocol A2A protocol は、AI エージェントの連携を標準化することで、AI を活用したワークフローをさらに実用的にします。 このプロトコルの標準化によって AI エージェントは相互に通信し、様々なエンタープライズプラットフォームやアプリケーション上で活用できるようになります。 すでに 50 社が A2A protocol への対応を表明しています。 ソースコードも公開されているので色々試してみることができます。 Demo アプリ A2A にはデモアプリが付属しており、Web UI 上から動
ざっくりと書いて行く 前提Claude Max Plan $200Anthropic API Rate limits Tier 4Claude CodeClaude Max Plan $200 を契約VS Code から利用/model opus を指定色々試してみた。 Redux から Zustand への移行React Compiler への適用を含むx86_64 上での arm64 クロスコンパイル対応C++ で書かれたサンプルコードの Python ポーティングC++ で書かれた Python ライブラリのセグフォ修正とテストC++ で書かれた Python ライブラリの各種デコーダー実装Opus デコーダーの実装とテストOpenH264 デコーダーの実装とテストlibaom のデコーダーの実装とテストC++ で書かれた Python ライブラリのサンプル実装自社ドキュメントの日
※1 Pythonコードは、Google Colaboratoryのジュピター・ノートブックの環境で実行することにより動作します。 詳細は、本教材の「参考テキスト」p.159～を参照ください。 ※2「clst.csv」のデータの一部については、自然科学研究機構 国立天文台より２次利用の許可を得て掲載しております。 出典：国立天文台編「理科年表2021」，丸善出版(2020)
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開発を行っている一環として、Megatron-DeepSpeed, GPT-NeoXなどを用いて数十Bのモデルの学習を行う知見を蓄積しています。今回はLLMの事前学習を行う際に候補となるMegatron-DeepSpeedを用いてGPT-2-7B(6.6B)の学習をどのように行うのかについて解説します。 分散並列学習がどのよう
import numpy as np import scipy from scipy.stats import binom %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print("numpy version :", np.__version__) print("matplotlib version :", matplotlib.__version__) print("sns version :",sns.__version__) numpy version : 1.18.1 matplotlib version : 2.2.2 sns version : 0.8.1
![[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6a97f320d09bec0cb84779404f68ce7e1fa92170/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwayama.io%2Fimages%2Favatar.webp){kind=avatar}
概要 本書籍は、Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し、衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方はもちろんのこと、衛星データを使って何かビジネスを始めたい方にも読んでいただきたいと思っています。従来のデータサイエンスの教材の場合には身近なデータを利用することが難しかった中で、衛星データであれば身近な地域のデータを利用して解析することができます。少しのプログラミング変更で解析対象地域を変えることができるようになっているので、関心のある地域の変化についてぜひ調べてみてください。 こんな方にオススメ 人工衛星が地球を観測したデータはある程度まで無料で使うことができます。そうした衛星データをPythonプ
uv × DockerでのPython開発環境構築方法
松尾研究所では、Python開発における標準ツールとしてuvを推奨しています。uvはPythonのパッケージ管理ツールで、依存関係の管理や仮想環境の構築を自動化し、高速で再現性のある開発を可能にすることが特長です。 Pythonパッケージだけでなく、Node.jsやブラウザ周りのツールなど他の依存も扱うときには、uvとDockerを併用するケースもあるかと思います。Dockerのコンテナ上でuvを使用する方法について社内で話題になったとき、調べたところいくつか方法があることが分かったので、それぞれの方法の違いと松尾研究所推奨の環境構築方法についてまとめました。 推奨方針まとめ Python開発はuvを標準とする Docker運用はAstral公式のuv+pythonイメージの使用を推奨 Astral公式のuvイメージ、または公式インストーラ（install.sh）によるuvの直接インストー
鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Webブラウザ上でPythonが動作するPyScriptについて、内部構造なども含めて詳しく解説したいと思います。 PyScript公式サイト（https://pyscript.net/） Warning：PyScriptは現在非常に活発に開発が進んでいるプロダクトのため、将来的にこの記事のサンプルコードが動かなくなる可能性があります。記事執筆時点では最新バージョンであるPyScript 2023.03.1で動作確認しています。うまく動かない場合はPyScriptの公式ドキュメントなどを参照してみてください。 PyScript - PyScript documentation PyScriptとは？ PyScriptは公式サイトに「Run Python in Your HTML」と書いてあると
チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた
OpenAIが開発したプラグイン「Code Interpreter」を使用すると、ChatGPTにプログラミングのコードを生成してもらうことが可能ですが、インターネットに接続できないのに加え、使用できるパッケージやアップロードの容量、実行時間などに制限があります。「Open Interpreter」はローカルで動作することでそうした制限を突破し、柔軟にさまざまなプログラムを生成・実行してくれるオープンソースなAIツールとのことなので、実際に使って試してみました。 KillianLucas/open-interpreter: OpenAI's Code Interpreter in your terminal, running locally https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/README_JA.m
はじめに データサイエンスで誰もがまず間違いなく扱うであろうテーブルデータ。pandasや最近ではpolarsを使って解析・可視化する人も多いでしょう。一方で、データサイズがそれほど大きくないときは、インタラクティブに編集・プロットしたり、セルの中でちゃちゃっと平均とかを計算できるExcelの方が便利な場合が多いです。 pandasGUIというものもあるのですが、かなり操作性が悪いし、開発もそんなホットではないですね... テーブルデータをExcelみたくいじりながら、いつでもDataFrameでデータを回収してPythonで解析できるソフトがあったらいいなあと思ったので、tabulousというのを作りました。この記事ではこれを簡単に紹介したいと思います。 名前はtabularとfabulousを掛けたものです。GUIはQtで作っています。 なお、詳しいドキュメント（英語）はこちらにありま
Raspberry Pi Advent Calendar 6日目です。3枠ほど参加してくださる方が現れてありがてえ〜。皆様のご参加はいつでも歓迎です。 adventar.org 告知も打ってるけど……増えないンゴねえ ラズピッピでAdvent Calendar！一ネタ発表してみませんか？今年買って遊んだやつ、遊べず寝かせたままのやつ、何でもどうぞ。（訳: 一人でやってんのつらい） Raspberry Pi Advent Calendar 2021 - Adventarhttps://t.co/aPD82oAjc1 pic.twitter.com/KavNenPtT9— あっきぃ/C99(金)テ23a (@Akkiesoft) 2021年12月5日 PythonとguizeroでGUIアプリを書く？ さて、PythonでGUIアプリケーションを書こうとすると、たぶんPyGTKとかPyQtあた
導入 本記事では、 発見的解法 (heuristics、ヒューリスティック) について扱います。 ヒューリスティックという単語の定義は、IoT用語辞書によると、 ヒューリスティック……(中略)……とは、ある程度正解に近い解を見つけ出すための経験則や発見方法のことで、「発見法」とも呼ばれます。いつも正解するとは限らないが、おおむね正解するという直感的な思考方法で、たとえば、服装からその人の性格や職業を判断するといったことは、ヒューリステックな方法といえます。理論的に正しい解を求め、コンピュータのプログラムなどに活用される「アルゴリズム」に対置する概念です。 となっています。 教科書における対応範囲は、大まかには4.6, 4.7節に相当します。なお、都合上教科書とは順番を少し変えて各内容を見ていくことにします。また、教科書に載っている内容の全ては、本記事には載っておらず、逆もまた然りです。 前
お役立ち Twitter Bot を作りながら学ぶ AWS ドリル ~第 3 回 リファクタリング ＆ 曜日ごとのツイート 編 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
ソリューションアーキテクト(SA)の金澤 (@ketancho) です。3 月になりましたが、皆さまいかがお過ごしですか ? 私は毎年 3 月に (駆け込みで) 健康診断・人間ドックを受けることが多いのですが、社会人になってから単調増加し続ける某数字と向き合わなければならないので、落ち込んでいることが多いです。おそらくこの記事が公開されるであろう日が健康診断当日なので、優しく声をかけていただければと思います。一番嬉しいお声は「AWS ドリルやりましたよ !」です。何卒よろしくお願いいたします🙏 さて、 前回の AWS ドリル #2 も多くの方にご覧いただくことができ、大変ありがたい限りです。前回に引き続き、実際に Twitter Bot を実装されている方も多く見受けられ、著者冥利に尽きるなーと思っています。今回も楽しい記事を丁寧に書ければと思っておりますので、皆さまも引き続き手を動かし
Python Software Foundationのステアリングカウンシル（Steering Council）は、Pythonのグローバルインタプリタロック（Global Interpreter Lock）を解消する方向で開発を進めていくことを明らかにしました。 グローバルインタプリタロックとは？ グローバルインタプリタロックとは、その名前が示すとおりインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。 これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上がはかれる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点があります。 また、スレッドセーフではないC言語などによるライブラリとの結合が容易となっています。 Pythonの標準実装であるCPythonでは、以前からグローバルインタプリタロックが採用されていました。 グローバルインタプリタロックを解消する
はじめに DSPyに夢中である。DSPyの最も重要な点は、手動のプロンプトエンジニアリングを排除できる可能性を秘めていることだ。可能性を秘めているだけで、現状、手動のプロンプトエンジニアリングが完全に不要になったわけではないのだが、こちらの分野を真面目に学ぶ動機として十分だ。使い心地というか、真面目にこの分野やってみようと思ったのはPFNのChainerを初めて触ってみたときの感覚に似ている。その後、PyTorchが出現し、すごいスピードで技術とツールが進歩していく中で、学んだことをまとめるためにブログを書き始めたのを思い出した。 DSPyがディープラーニングのフレームワークであるPyTorchやChainerに似ているのは表面上の使い心地だけの話ではない。わざわざプログラムの書き心地がこうなったのは、「これまで人手で頑張ってきたことを、パラメータにおきかえてしまい、教師データでガバっと訓
NiceGUI
Your browser does not support ES modules. Please use a modern browser.
背景 以前はClaudeに記憶を与えるLocal Memory MCPを作った記事を作成した。 その後すぐ、Claude MobileがRemote MCPを対応したため、どうしてもスマホで使うClaudeも記憶を持たせてほしいのでLocal MCP Serverをリモート化したくてAWS Lambdaで実装した。 なぜLambdaなのか？ サーバーレスでイベント駆動 私のユースケースとしてはClaudeと会話するときに、必要な場合はMemory MCPに私に関する記憶を取り出したり、記憶を作成したりするものだ。 そのため、1日多くても数十回使うようなものであり、サーバーを常時起動する必要がなく、イベント駆動のLambdaに非常に合うものであった。 個人利用はほぼ無料枠で完結 AWS Lambdaの無料枠は以下の通りだ。 毎月100万リクエスト無料 毎月40万GB秒の実行時間無料 私の場合
俺が考える最強の「麻雀点数申告練習アプリケーション」を作ってみる ~ Pythonによる麻雀点数計算問題の自動生成と音声による点数申告 ~ - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2023 1日目の記事です。 Overview 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。趣味は麻雀でフリー雀荘で毎年200半荘以上打ちます。好きな麻雀プロは園田賢さんです。 麻雀を始めるときに一番の障壁になるのは点数計算ではないでしょうか？ 特に符計算が初心者の関門のようです。一方私のような初中級者でも突然のレアな点数申告にまごつくことがあります。 そこで、今回はその人に合った麻雀の点数計算問題(主に符計算が焦点となる問題)を生成して、自分で点数計算&点数申告の練習をする方法を探求したのでその紹介をします。麻雀用語が少しだけ登場するので、対象読者は麻雀を少しでもかじったことのあるエンジニアの方です。 Overview 麻雀の点数計算の難しさ 現状の点数計算の練習
「動きました！」（動いてない） 「全テストパスしました！」（通るように書いたテストが、通っただけ） 「完了しました ✅」（何も完了していない） AI coding agent を業務で使っている人なら、どれか一つは見覚えがあるはずです。私は全部、見覚えがあります。これは個人の体験談だけの話でもありません。 Claude Code の現行ドキュメントでも、CLAUDE.md / AGENTS.md のような project instructions は「読ませる文脈」であって、強制設定ではないと説明されています。確実に止めたい挙動は hook のような決定論的な制御に寄せる。テストを書かせる場合も、何の振る舞いを検証したいのかを具体的に指定する。つまり 「agent に任せる」ほど、外側の規約と検証を明示する必要がある、というのが現在地です。 前回、Loop Engineering、kaji
Pythonによるアクセスログ解析入門 / Tutorial on Access Log Analysis by Python
PyConJP 2021での発表(https://2021.pycon.jp/time-table?id=269506) で利用した資料です。サンプルコード (https://colab.research.google.com/drive/1r4GcXWvM-j-dlfT0XF-O-Y5DiyAM-gG…
はじめに こんにちは！今回は、Pythonを使ってポモドーロタイマーを作成する過程を、要件定義から実装まで詳しく解説します。このプロジェクトを通じて、以下のスキルを身につけることができます： ソフトウェア開発のプロセス（要件定義、仕様策定、設計、実装） Pythonの基本的な構文とオブジェクト指向プログラミング Tkinterを使ったGUIアプリケーションの作成 時間管理の基本概念とその実装方法 それでは、プロジェクトの各段階を見ていきましょう。 1. 要件定義 まず、ポモドーロタイマーの基本的な要件を定義します。 1.1 機能要件 25分の作業時間を計測するタイマー機能 5分の短い休憩時間を計測するタイマー機能 15分の長い休憩時間を計測するタイマー機能（4回の作業セッション後） タイマーの開始、一時停止、再開、リセット機能 現在のフェーズ（作業、短い休憩、長い休憩）の表示 完了したポモ
「Python」は現在、最も人気のあるプログラミング言語の1つである。Webアプリの開発から、近年需要が伸びているデータ分析や機械学習、深層学習といった幅広い分野で利用されている。コードが分かりやすく、読みやすいため、プログラミング知識が少ない人でも扱いやすい。そのため、企業や学生の間でも利用が増えている。そのPythonを、データの整理、操作、分析の定番ツールであるMicrosoftの「Excel」で簡単に扱えるようになる。 米Microsoftは8月22日（現地時間）、開発プレビュープログラム「Microsoft 365 Insiders」のベータ・チャネルで「Python in Excel」のプレビューテストを開始した。まずはWindows用Excel（build 16818)からロールアウトし、他のプラットフォームにも拡大する予定。 セットアップや追加のインストールは不要。Pyth
Pandasはもう古い？2026年のPythonデータ分析ライブラリを整理してみた - Qiita
はじめに Pythonを使い始めてはや十数年。他の言語も覚えないと思いつつ、研究、PoC用途で使う、簡単な解析や簡単なシミュレーションに使ってきました。 表計算で広く使われるPandasですが、Pandasを最近あまり使わなくなったというSNSの投稿をみて、使用するライブラリが変化しているのかなと思い調べる事にしました。 現状困っていないのですが、早めに対応しておかないと後で困る事もあるかと、LLMを使いながら調べてみました。 最近は、LLMに聞けば使い方がすぐに出てくるので、新しいライブラリの参入コストも低くなってきていますよね。 単に整理しただけなので、速度比較はしていません。 ※【Python】Pandas/Polars/duckDB/NumPyで簡単なベンチマークテストをしてみたという別記事で簡単なベンチマークテストを行いましたので、気になる方は見てください。 結論としては、データ
アンドエンジニア - エンジニアのこと、エンジニアから。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
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、Python自体のバージョン管理を統合した、現代的なPythonプロジェクト＆パッケージマネージャーです。Rustで記述されており、従来のツール（pip, poetry, pip-toolsなど）の機能を単体で置き換えることができます。 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
https://techfeed.io/events/techfeed-experts-night-24
機械学習と自動微分 (2023)
「最適化法」第15回(ゲストトーク), 2023年1月20日, 同志社大学.
新しい言語を勉強する意味あるんだろうか…？
別に何の言語でも良いけど、とりあえず自分が手を出せそうなpythonを題材にする 恥ずかしながら、Webアプリケーションの世界しか知らないから、有効な使い道が分かっていない Pythonを使えば、スタンドアローンなアプリケーションも作れるし、コンソールベースのバッチも作れるって言うのは分かる でも、自分が思い浮かぶサービスは、ブラウザベースのアプリケーションで事足りる 例えばwebページのスクレイピングをして、その結果を分析してユーザーが見たい形式で表示するアプリケーションを作りたいとする 軽く頭の中で設計すると、分析の要件定義さえ出来れば、jsとphpとWebサーバー周りをこねくり回せば大体作れるだろうな…っていう結論にいたる 視野が狭いだけなんだろうけど、勉強するモチベーションを捻出出来ない
Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ？このツールはなにを解決してくれるんだ？」という話をまとめます。
ChatGPT Plugins開発
Retrieval Plugin そのままフォークして使える検索用の知識を与えるプラグイン（APIサーバー）の雛形 こんな感じでAPI作れば動くよというリファレンス実装で、別にPython必須というわけではない 開発者は好きなベクトルDBを選んで自分で構築したインデックスを突っ込んでおけばOK ベクトルDBが必要な理由はテキストを入力してテキストを牽いてくるため 極端な話、クエリ文字列に何かレスポンスを返せれば実装は曖昧検索でも分解してLIKE検索でも何でもよい リッチな表示用にURLや画像を返したりもできる descriptionにはこう書いてある
プログラミングの学習を始めようとする人がする定番の質問がある。「どのプログラミング言語を選べばいいか」というものだ。 私はこのコラムで以前、JavaScriptからプログラミングを始めてはどうかと書いた。JavaScriptはWebブラウザーさえあれば動作するからだ。例えば「Chrome」であれば、F12キーを押して「Console」タブを選ぶだけで、JavaScriptの対話実行環境を利用できる。 関連記事： 保存していないクレジットカード情報が漏洩する謎、鍵はあのプログラミング言語 もっとも、JavaScriptは最初に学ぶ言語としては少し癖が強いとも感じている。どちらかというと、2番目か3番目に学ぶことで視野が広がるタイプの言語ではないだろうか。 私が初心者に勧めるとしたら候補は2つある。「Ruby」と「Python」だ。 私がRubyを勧める理由は、「プログラミングの楽しさ」を体験
Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy｜Atsushi Shibata
Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy みんなのPython 第5版発売中です！Pythonで非同期処理というと標準のasyncioを使ってasync / awaitなコードを書くことを思いつく人が多いと思います。ただasyncioには独特の「つらみ」があって、嫌いな人がいるのです。私もあんまり好きじゃない。この「つらみ」を解消しうるライブラリWoveを紹介します。最近バージョン1.0がリリースされたので、紹介したいと思います。なお、はてブでホットエントリ入りしたので(ブックマークしてくれたみなさん、ありがとうございます！)、他のasyncio様のライブラリを比較表を追記しました。 asyncはなぜつらいのか？Pythonのasyncioは、I/O待ちの多いプログラム（WebアクセスやDB通信など）を効率化する強力な仕組み
はじめに こんにちは。事業推進部でOffensive Teamを担当する永井です。 今回はアドベントカレンダーの11日目として、前回投稿した「macOSの暗号化zipファイルはパスワードなしで解凍できる」という記事に寄せられたコメントのうち、特筆すべきものをピックアップして回答していきます。 前回の記事を読んでいない方や、もう覚えてないという方は是非前回の記事を見てから続きを読んでいただければと思います。 Q. 正解するまでbkcrackを回さなくてもzip内のCRC32値と比較すれば良いのでは？ はい、その通りです。 筆者が前回の記事を書いている時には完全に失念していましたが、zip内にはファイル破損を検出するためにCRC32形式のハッシュ値が含まれています。そのため、bkcrackを正解パターンを引くまで都度回さなくても簡単に正解の.DS_Storeを見つけ出すことができます。 実際に
ChatGPT Plus で使える Code Interpreter でのグラフ描画と PowerPoint のスライド化（ダウンロードできるファイルの生成） - Qiita
はじめに 先ほど、ChatGPT の Code Interpreter を軽く試した流れ（＋関連情報）を記事にしたのですが、その後に試したことも記事にしてみます。 ●ChatGPT Plusユーザー向けの Code Interpreter で QRコード生成を試す！（Pythonの qrcode パッケージを使用した処理） - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/89a944fc9125ee6b8426 この記事で紹介するのは、グラフ描画と、ダウンロードが可能な PowerPoint のファイルの生成です。 Code Interpreter についてなど Code Interpreter は、ChatGPT で「Python での処理を行えて、アップロード・ダウンロードも扱える」というものです。Code Interpreter に関する公式情報や、Co
アナリスト出身の人にバッチ処理を書いてもらう際にレクチャー & サポートしたことメモ - yasuhisa's blog
あまりよくある話ではないと思うんですが、アナリスト/Analytics Engineerの人にバッチ処理を書いてもらう機会がありました。基本的にはSQLを普段書かれていて*1、場合によってはTerraformを少し書くこともあるというバックグラウンドの方です。これに対して私はレクチャーやサポートする形になったので、メンター的でどういうことを考えていたかをこのエントリでは書こうと思います。 対象のタスク レクチャーしたこと Step by Stepで実装する APIやjqに慣れる Dockerfileを使って環境構築する 正常系を実装する 適切な関数やクラスに分割する コマンドライン引数や環境変数を使う 型アノテーションを付ける loggerについて知る 異常系を考慮する テストどうする問題 脱線 バッチ処理をアナリスト出身の人に書いてもらうのは適切か? バッチ処理初心者とLLMの付き合い方
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Claude Code と Claude Code Action の雑感
「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」｜統計学習の指導のために（先生向け）
大規模言語モデル(LLM)の作り方 Megatron-DeepSpeed編 Part1
[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明
Pythonで学ぶ衛星データ解析基礎 | 技術評論社
WebブラウザでPythonが動作する！PyScriptの詳解 | gihyo.jp
PythonでExcel作った - Qiita
PythonとguizeroでGUIアプリケーションを手軽に作ってみる - あっきぃ日誌
しっかり学ぶ数理最適化 ヒューリスティック編 - Qiita
Pythonがグローバルインタプリタロックの解消へ、マルチスレッド処理の高速化実現
プロンプトエンジニアリングを終わらせるDSPy
AWS LambdaでRemote MCP Serverをほぼ無料でホスティングする
Loop Engineeringで失敗しないためのハーネス設計
Pythonで作るポップなポモドーロタイマー - Qiita
https://twitter.com/developer_quant/status/1551910433858400256
「Excel」にPythonを統合、データ分析と可視化のスムーズなワークフローを実現
アンドエンジニア - エンジニアのこと、エンジニアから。
Pythonならわかるシステムプログラミング - Qiita
uv （pythonパッケージマネージャー）の使い方 詳細版
Rustソースコードのざっくりとした歩き方 🦀
「Vim」がスクリプト言語を一新 ～約6年ぶりのメジャーバージョンアップv9.0が公開／レガシースクリプトをため込んでる人も安心、引き続きサポートされる
Pythonの波に飲み込まれたRuby、日本のケータイ敗戦との共通点
macOSの暗号化zipの話の続き - NFLabs. エンジニアブログ
arboscoda.hatenablog.com
www.youtube.com
ameblo.jp/hutoukougakkai
youtu.be
www.sanin-chuo.co.jp
anond.hatelabo.jp