Python だけで作る Webアプリケーション(フロントエンド編)ーはじめに - Qiita
お疲れ様です。 今日からは「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」について部分いたします。 はじめに 設計方針 共通部分の作成 ログインページ 商品一覧ページ 商品詳細ページ カートページ 注文一覧ページ 注文詳細ページ まとめ 今回は10の記事に分けて投稿するようにします。 今日は「はじめに」について部分いたします。 なぜ本書を書いたのか 本書は主に以下のような方を対象にしています。 Web アプリケーションの構築経験がない新米エンジニア Python はかけるが、HTML/JS/CSS が苦手な Pythonista 細かい UI の設定はせず、検証・デモ用の Web アプリを短期間で作りたい開発チーム どうやって作ったか 対象読者の悩みを解決するために、次の 3 つの要素が必要と考えました。 Web アプリケーションの基礎知識 参考にしてもらえる品質
Pythonでコードに意図を込める方法 - Qiita
はじめに 可読性の高いコードを書くためには、開発者の意図をコード上で表現することが重要です。この記事ではコードに意図を込めるいくつかの方法について説明します。いずれも基礎的なものであり、かつ粒度に若干ばらつきがありますがご容赦ください。 方法 適切な命名をする 適切な命名はコードの意図を伝える単純かつ最も強力な方法。変数や関数の役割や機能を十分表現するような具体的な命名を心がける。例えばリーダブルコードによると、適切な命名のために以下のような指針が示されている。 指針 例
プログラミングを始めた際に知っておきたかったPythonの基本 - Qiita
ChatGPTがあるから誰でもプログラムを書けるみたいに言われますが、実際のところ、基礎知識がないと効率も悪く、複雑なものは作れないので、 私がプログラムを読めるようになり、アプリをリリースできるようにまでなったきっかけのpythonの基礎を記載します。 基本的にChatGPTが書いてくれるので、概念を理解して、コードを読んで修正出来たら大丈夫です。 この記事もほぼChatGPTが書いてます。 1. Pythonにおける重要な概念 まず、Pythonにおける重要な概念を整理して説明します。 1. モジュール (Modules) 概念: モジュールは、関数、クラス、変数などを含むPythonのファイルです。これにより、コードを再利用しやすくなり、プログラムを整理して管理しやすくなります。 使用方法: import文を使用してモジュールをインポートします。例えば、import mathはmat
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
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO
ChatGPT面白いですね！ あんなことやこんなことできるんじゃないかと夢想して楽しんでいます。 そんなわけで、OpenAIのAPIキーを発行できたんだけれども、そのあとどうすればいいの？ という過去の自分のために、Pythonでの超基本的な使い方をまとめておきたいと思います。 結論から言うと、 Pythonのコード15行程度でChatGPTを使ったアプリが出来上がりました！ （APIキーを発行するやり方は他の記事をご参照ください） 準備 Python3でOpenAIのライブラリを使うので、pipでインストールしておきます。 pip install openai また、最小限のコードとはいえ、環境変数はハードコードしたくないので、 コマンドラインの環境変数に設定します。 export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" コード Pythonのコードを書いていきます。 ここに書
![[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3c0e373391bd52827f22134f0b09da3118d7f40a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F01%2Fopenai_chatgpt.png)
Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
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プログラミング演習 Python 2021 - 京都大学
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