新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
どういうもの？ このように関数を使ってデータを取り込めます。 背景 元々は「インターネット上のWebAPIのデータをExcelに取り込みたい」と思ったのがきっかけです。 VBAマクロを使えば簡単ではありますが、マクロは使いたくないという方も多いのではないでしょうか。かくいう私も勤務先が属人化を防ぐためにマクロの使用を推奨していません。 そこで、関数を使用する方法を選択しました。 ExcelにはWEBSERVICE 関数という指定したURLの応答データを取り込む関数があります。 しかし、この関数は大変便利な関数ですが、ExcelはHTMLやJSONのパーサーを用意していません。結局取り込んだHTMLやJSONの処理にはVBAマクロが必要になります。 また、欲しいWebAPIが存在しない問題もありました。 そこで、Excelでデータを編集するのではなく、元々のWebAPIをExcel用に作れば
はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別（後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです）を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 実務未経験、独学でプログラミングを勉強し、応用情報技術者試験に合格、ポートフォリオとしてのWebアプリケーションを制作し、地方のIT企業に就職にしました。 34歳のころからプログラミングの勉強を始め、ITエンジニアとして就職することに憧れていましたが、まさか実現できるとは…と自分が一番驚いています。どんなことをしたのか、こちらの記事でまとめたいと思います。 34歳から就職までのプログラミング学習については、以下の記事にまとめています。 結論 34歳（35歳目前）から初めてプログラミング学習を独学で開始 放送大学を卒業、基本情報技術者試験
月間1億3,000万ダウンロードを超えるPythonライブラリが、AIで丸ごと書き換えられた。ライセンスごと。オープンソースの根幹を揺るがす問いが、いま目の前にある。 5日間で書き換えられた12年Pythonの文字エンコーディング検出ライブラリchardetに、激震が走っている。 メンテナーのダン・ブランチャードが3月4日（現地時間）、バージョン7.0をリリースした。これだけなら日常的なアップデートだ。だが中身は、日常とはほど遠かった。AnthropicのClaude Codeを使い、コードベースを一から書き直したうえで、ライセンスをLGPL（準コピーレフト）からMIT（寛容型）に変更したのだ。 chardetはPythonエコシステムの「インフラ」と呼べる存在だ。requestsをはじめとする無数のプロジェクトが依存し、PyPIでの月間ダウンロード数は約1億3,800万回に達する。その根
『現場のPython』を読んでPythonでWeb Appを作るために必要なものが大体わかった気になった - プププなテクブ
書籍はこちら。 現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで Web＋DB PRESS plus 作者:altnight,石上 晋,delhi09,鈴木 たかのり,斎藤 努 技術評論社 Amazon 元々WEB+DB PRESS plus で連載されていた内容をまとめた本。連載期間は2020年6月〜2023年8月のものだったらしいけど、書籍化にあたって加筆されているらしい。 初版の発行は2024年9月と最近である。 この本を読もうと思った経緯 仕事で少しだけPythonを使うことになったから。作るものは簡単なツールだったんだけど、それにあたって環境周りやらLinter、Formatterとかは最近は何を使うといんだろう？っていうのをキャッチアップしたかった。 こればっかりはとっかかりがないことにはドキュメントを見に行くこともできないので、いい感じにまとめられてる情
概要 最近、pythonでUI部分も含めたWebアプリ作成ツールがいろいろ出てきているので、知っている限りでまとめてみようと思います。 mesop FastUI Taipy ReactPy Solara Reflex Flet Streamlit Dash Panel NiceGUI Gradio 各ツールの紹介 Mesop Google製 ページ毎に関数を作ってデコレートするような感じで書く LLM関係のデモがいくつか用意されており、LLMアプリ作るのに良さそう Cloud RunとかHugging Face spacesにデプロイできる FastUI FastAPIのエンドポイントを定義する関数内にUIを定義する感じで書く Taipy 書き方としてはマークダウンっぽいテンプレート用いてUIを作成する感じ DAGツールを簡単に作れるScenarioという機能がある ReactPy その名
はじめに Web技術は日進月歩で新しい技術が増えているが、実務でそれらすべてを触る機会はない。そこで、今回の記事では2023年下半期に赤の他人に勧めたいWeb技術を個人の独断と偏見で解説する。 対象者 これから何をすればいいのかわからないプログラマー 新しい技術に興味があるひと スキルセットを拡大したいひと タイトルでなんとなく気になったひと フレームワーク FastAPI FastAPIはPythonでAPIを開発するために開発された軽量のWebフレームワークだ。FastAPIでは、主に以下の特徴がある。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる 構造が簡単(Flaskの影響を受けている) Pythonに型定義を含められる 環境構築がコマンド一つで終了する 非同期処理を簡単に実装できる Pythonで開発されているので、機械学習との相性が抜群 RESTとGra
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#1 GET STARTED 前編｜Nobue Otsu｜地方で老舗パン屋を第三者承継
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction｜はじめに Overview｜概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
Google Cloud、AIによるアプリの自動生成ツール「Firebase Studio」公開。プロンプトで作りたいアプリを説明するだけ、無料で利用可能
Google Cloudは、自然言語で作りたいアプリケーションの内容を説明すると生成AIが自動的にフルスタックのWebアプリケーションを生成してくれる開発ツール「Firebase Studio」を公開しました。 Firebase StudioはWebブラウザから利用できる開発ツールです。 その中味は、Visual Studio CodeをベースとしてGoogleが開発しているWebIDEの「Project IDX」、アプリケーションのバックエンドサービスを提供する「Firebase」、アプリケーションに生成AIを組み込めるフレームワークの「Genkit」、そしてプロンプトを基にアプリケーションの実装計画やコード、テストなどを生成する「Gemini in Firebase」を統合したものとなっています。 デフォルトではNext.jsを用いたWebアプリケーションを生成しますが、GitHub、
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
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
プロンプトインジェクション対策: 様々な攻撃パターンから学ぶセキュリティのリスク - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの石川(@ryusei_ishika)です。 近年、ChatGPT や Gemini などの大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成 AI の活用が急速に進んでいます。その一方で、これらの AI モデルに対する新たな攻撃手法である「プロンプトインジェクション」が注目を集めており、そのセキュリティリスクが問題視されています。 この記事では、プロンプトインジェクションが実際にどのような脅威となり得るのか、具体的な事例を交えながらそのリアルなセキュリティリスクを解説します。さらに、開発者や経営者が取るべき具体的な対策についても、分かりやすくご紹介します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診
実装の参考の当たり 前口上: オープンソースの実装を読もう 普段Web開発をしているとこの書き方は普通か、実装の方向性はよさそうか不安になることがあります。そういった際、同じリポジトリの既存実装や会社の他のリポジトリ、技術ブログや本、過去の経験、他のメンバーの意見などを参考にしつつ当たりをつけるわけですが、リファレンスが増えるに越したことはないです。 有名な言語、フレームワークではオープンソースのWebサービスがGitHub、GitLab上などにあがっていることがあり、参考になります。 それぞれライセンスがあり、とりわけGPL汚染などは要注意ですが、収集した一覧が溜まってきたのでまとめておきます。ある程度有名なものメインでスクリプト言語+Go。 Ruby Ruby on Railsは有名なので採用しているWebサービスが多数あります。 Redmine イシュー、プロジェクト管理ソフトのRe
Rubyがメジャー言語となったターニングポイント楓博光（以下、楓）：では次の質問です。「Rubyがここまでメジャーになれたターニングポイントや、理由はなんだと思われますか」。 まつもとゆきひろ氏（以下、まつもと）：いくつかあったと思うんですけど。1つは、1995年当時、ネットニュースという媒体があって、そこに、自分が作ったソフトウェアを公開するスレっていうんですかね、今風に言うと。ニュースグループというのがあったんですけど。 1995年の12月、そこに「Rubyを作りました。どうぞ興味のある人はダウンロードして使ってみてください」と公開したんですね。当時は、メールで議論をするのが基本だったので、メーリングリストも作ったんですよ。 そしたら2週間で200人ぐらいの人が、そのメーリングリストに登録をしてくれたんですね。見たこともない聞いたこともない新しいプログラミング言語に、わずか2週間程度で
Docker Compose と Amazon ECS を利用したソフトウェアデリバリの自動化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Docker Compose と Amazon ECS を利用したソフトウェアデリバリの自動化 この記事は Automated software delivery using Docker Compose and Amazon ECS を翻訳したものです。 2020 年 11 月、Docker Compose for Amazon ECS の一般提供を開始しました。開発者はコンテナ化されたマイクロサービスベースのアプリケーションをワークステーションから取り出し、AWS クラウドに直接デプロイすることがさらに簡単になりました。以前紹介したこのブログにあるように、開発者は docker compose up コマンドを実行して既存の Docker Compose ファイルをそのまま Amazon ECS にデプロイできます。Docker Comp
これからはじめるClaude Code入門 シンプルなTODOアプリを、Claude Codeを使って5分で作って30分で公開する 「Claude Code」は、CLI上で動くLLMによるAI開発支援ツールです。本連載は全4回を予定しています。これからClaude Codeを初めて触ってみる初級から中級のエンジニア向けに、概要と歴史的な背景の説明、料金プラン等の紹介、インストールとセットアップのやり方を解説し、最後にClaude Codeを使った新しい開発スタイルをハンズオンで体験します。なお本連載は2025年12月5日刊行予定の『Claude CodeによるAI駆動開発入門』から一部、抜粋・編集してお届けします。 第3回目は、Claude Codeにプロンプトを指示して、たったの5分でシンプルなTODOアプリケーションを作ってみます。その後、アプリケーションをGitHub Pages
とほほのＷＷＷ入門
はじめに ご使用上の注意 (1) 主な更新履歴 (25) 管理者へのメール (1) 自己紹介 (1) 基本編 用語集 (82) Webページ作成入門 (7) 逆引きリファレンス (32) フォーマット HTML (402) HTML5 (7) XHTML (1) MathML (1) DTD (1) JSON (1) SVG (1) VML (1) GIF (1) CSV (1) セマンティック・ウェブ (1) CSS CSS (ABC順)(719) Bootstrap (61) Less (1) Sass (1) Tailwind CSS (1) CSSフレームワーク (1) リセットCSS (1) プログラミング言語 JavaScript (42) TypeScript (1) Java (26) Perl (6) PHP (14) Ruby (11) Python (14) Go言語
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
私がDjangoでWeb開発を行う理由
はじめに 今回の記事では、私がPythonのWebフレームワーク「Django」で開発を進める理由を独自の視点から徹底解説する。今回の記事の読者の対象は主に以下の通り。 個人開発でDjangoを使おうとしているプログラマー Djangoについて深く理解したいプログラマー Djangoを個人開発(Web開発)に採用するメリット・デメリットを把握したいプログラマー すでにRailsやLaravelなど他のWebフレームワークを使った開発を経験しており、他のWebフレームワークの特徴を把握しておきたいプログラマー Web開発の技術選定で困っているプログラマー Djangoとは DjangoはPythonで開発されたWebフレームワークである。フレームワークを簡潔に説明すると、開発に必要な機能をデフォルトで揃えているものを意味する。WebフレームワークはWebアプリケーションの開発を効率化させるた
実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス 実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス Pythonで広く利用されているWebアプリケーションのフレームワークにDjangoがあります。Djangoで開発を始める際に、プロジェクトの設定ファイルをどのように記述すれば運用が楽になるのか。『Python実践レシピ』の著書もある筒井隆次（ryu22e）さんによる寄稿です。 Djangoは、Python製のWebアプリケーションフレームワークです。もともとニュースサイトを管理する目的で開発が始まり、2005年7月にOSSとしてリリースされました。 Python Software Foundation（PSF）による調査「P
Amazon ECS と AWS Fargate を利用した Twelve-Factor Apps の開発 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon ECS と AWS Fargate を利用した Twelve-Factor Apps の開発 この記事は、Developing Twelve-Factor Apps using Amazon ECS and AWS Fargate を翻訳したものです。 本投稿は、Solutions Architect の Sushanth Mangalore と Chance Lee により寄稿されました。 はじめに The Twelve-Aactor App と呼ばれる方法論は、モダンでスケーラブル、かつメンテナンス性に優れた Software-as-a-Service アプリケーションの構築に役立ちます。この方法論はテクノロジーにとらわれず、クラウドネイティブアプリケーションを開発するためのアプローチとして広く採用されています。 AWS で
Pythonプロジェクトでflat layoutではなくsrc layoutが推奨される理由を理解する - 肉球でキーボード
本文中コード github.com flat layoutとsrc layoutについて Pythonプロジェクトのディレクトリ構成について調べてたところ、flat layoutとsrc layoutという2種類のディレクトリ構成が存在することを知りました。 src レイアウト対フラットレイアウト - Python Packaging User Guide flat layout flat layoutはパッケージフォルダをプロジェクトのルート直下に配置するスタイルです。 flat layoutの有名なpythonプロジェクトだと、 pytorch, django, tensorflow があります。 . ├── README.md ├── pyproject.toml └── my_package/ ├── __init__.py └── module.py src layout 一方、
はじめに FastAPIはPythonのWEBフレームワークで、同じ分類のフレームワークとしてFlaskやDjangoなどが挙げられます。FlaskとDjangoはよく比較され、Flaskが最小限のコードで書き始められるシンプルなマイクロフレームワークと呼ばれるのに対し、Djangoはログイン機能、データベース管理などが初めから備わっておりフルスタックフレームワークと呼ばれています。 FastAPIはFlaskと似ているマイクロフレームワークで公式ドキュメントでは次のように紹介されています。FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するためのモダンで高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。[1] 本記事では、以下の内容を扱います。 特徴である型ヒントとそれにより実現できるAPIドキュメントの自動生成 SQLAlc
Pythonパッケージ管理ツール ryeの使い勝手がよかったので使用方法をまとめました。 ryeとは GitHub: https://github.com/mitsuhiko/rye flaskの作者である Armin Ronacher氏 (GitHubアカウント @mitsuhiko)が個人利用目的で作成した、Pythonのパッケージ関係管理ツールです。内部実装はRustです。 ryeが作成された思想がリポジトリ Should Rye Exist? のDiscussionページに書かれています。 Should Rye Exist?: XKCD #927 Disucssion中の図にあるように、従来のPythonのパッケージ管理は”様々な標準”が存在し、このばらつきを統一しようと新しくパッケージ管理ツールを導入しても、”新たな標準が追加されるだけ”となり、真のパッケージ管理の標準化を行えて
本記事は AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 18日目の記事です。 🎆🏆 17日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 19日目 🏆🎆 はじめに クラウド事業推進部の望月です。NRIネットコムでクラウドエンジニアをしています。 主にネットワーク領域を得意としています。 この度、2024 Japan AWS Top Engineersと、昨年に続き2024 Japan AWS All Certifications Engineersに選出いただきました。 Top Engineersについては、何が評価されて選ばれたのか全く分かりませんが、応募はしてみるものです。 Network領域で応募したもののService領域での選出だったので、狭き門なのですね。。 再流行しているコロナに見事に罹患しつつも、「AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー」の18日目を担当します。 先に結論 Lambd
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
なんかいけそうな気がしたので Code Interpreter でシュッと Web アプリつくってもろた｜bbz
ちゃっす(/・ω・)/ 今日も ChatGPT Code Interpreter さんと戯れていましたの。 で、タイトルの通りなのだけれど、仕様書書いて渡したら Web アプリシュッと作ってくれんじゃね？( ・ω・) という闇の遊戯をした。 という話。 目標実行や指示はすれどもワタクシは一切コードを書かぬ！！ 普通にエラー修正とか自分でやった方が早いけどやらぬ！！ 全てを ChatGPT への指示で完結する！！ で、納品されたもの(/・ω・)/ 納品物 トップページ 登録画面 ログイン画面 Activity 一覧 Activity 修正 レポート画面 すごない？( ・ω・) やったこと～ChatGPT との対話を残すでござる( ・ω・) ※ ChatGPT Code Interpreter Plugin が使えないと同じ事はできないぞ☆ 仕様書を提供しますので、 仕様にそった Flask
モバイルゲームの裏側には、最高のプレイ体験を支える高度なインフラ技術があります。 本特集では、「グリー株式会社」「株式会社gumi」「ＫＬａｂ株式会社」「株式会社コロプラ」「株式会社MIXI」の5社のエンジニアの方々にご協力頂き、インフラにおける技術選定のポイントや今後の展望を、アーキテクチャ図と共に解説頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております グリー株式会社 会員限定コンテンツ無料登録してアーキテクチャを見る アーキテクチャ選択の背景や意図 ゲームサービスのクラウドアーキテクチャとして重要な点は、急激な高負荷に対してスケールできることと、サービスのメンテナンス時間を不要にできることの2点でした。そのため、Google Kubernetes EngineとCloud Spannerを主軸に置いた構成となっています。特に、書き込み・読み込みの性能のスケールができ、クラ
OpenAPI GeneratorでPython Web API構築 | フューチャー技術ブログ
この記事はPython Advent Calendar 2022 カレンダー2の3日目です。昨日はtttakehさんのじゃんけん画像を分類してみたでした。 はじめにこんにちは。TIG DXユニットの村上です！ さて、私の所属しているプロジェクトではバックエンドシステムに主にGo言語を用いており、Go言語によるWeb APIを構築しています。 例えばLambdaとGoを使ったサーバーレスWebAPI開発実践入門など、Future Tech Blogには多くのノウハウが投稿されていますので是非ご覧になっていただければと思います。 今回はGo言語ではなくPythonでWeb APIを構築しました。その際にOpenAPI Generatorが便利だったのでご共有します。 OpenAPI GeneratorOpenAPI GeneratorはAPIリクエストやレスポンスの内容を定義し、それを元にプロ
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM販売終了 柏木餅子, 風薬 かんたん合格ITパスポート過去問題集 令和8年度春期 間久保 恭子 ［令和8年度］ITパスポート 超効率の教科書＋よく出る問題集 ITすきま教室 渡辺さき ［令和8年度］基本情報技術者 超効率の教科書＋よく出る問題集 五十嵐 順子 ソフトウェア工学の基礎 32 阿萬 裕久, 天㟢 聡介 かんたん合格 ITパスポート教科書＆必須問題 令和8年度 坂下 夕里, ラーニング編集部 データビジュアライゼーションのためのデ
サーバーサイドで動的にOGP画像をシュッと作る方法 - FastAPIとCairoSVGで作る画像生成API - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアの@shinyorke（しんよーく）です. 最近は色んなエンジニアリングをしつつ, イベントの司会業をしています（詳細は最後の方を見てね）. 開発しているサービス・プロダクトの要件で, TwitterやLINE, FacebookでシェアするOGP*1コンテンツ（タイトル・本文・画像）が欲しい コンテンツはユーザーさんの操作で動的に変わる テキストだけじゃなくて, 画像も変えたい←これ なんて事は非常によくある話だと思います. 私はちょっと前に開発したAIワクチン接種予測でそれがありました. こういうやつです 例えば上記画像のテキスト（地域・年齢・接種可能時期）は予測の結果を動的に画像テンプレートに入れて都度作っています. 上記のOGPを生成するために必要なことはこういう感じだろうなー, と以下の絵の通り整理し, やったこと 結果的に, OGPを生成するためのサ
エンジニアからデータサイエンティストへのキャリアチェンジのお供に「Pythonではじめる数理最適化」は良い教科書になるかもしれない - Lean Baseball
良い本良い魚良いお酒でした 秋も深まり, 緊急事態宣言が解除された今日このごろ, お酒を片手に読書がだいぶ捗るようになりました📖 酒と魚の話はさておき*1, 長いこと友人かつRetty時代の元同僚である岩永さん（とその仲間たち）*2が, 「Pythonではじめる数理最適化」なる書籍を出しました*3. Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon エンジニアな自分が読んだ感想として, 数理最適化でモデリングをする人だけでなく, エンジニアからデータサイエンティストへのキャリアチェンジを考えている人も必読なのでは? と思ったので, メモ代わりに感想（とちょっとしたコンテンツ）を残したいと思います. TL;DR 現実の課題・問題（主に仕事）をデータサイエンティストとして解きたい方の参考書
PythonとGoogle Cloudを使って年間70万球の野球データをいい感じに可視化・分析するダッシュボードを作った - Lean Baseball
日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, （休んでいる間のリハビリがてら*1）PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤（ちなみにメジャーリーグです）を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて（2022/10/15 16:00-16:30）」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに
それでは、各ツールを詳しく見ていこう。 1. Taipy｜Pythonでデータアプリを爆速構築 GitHub: https://github.com/Avaiga/taipy 僕が直面していた課題： 社内のデータ分析レポートを作るたびに、ExcelとPowerPointを行ったり来たりしていた。データが更新されるたびに手作業で図を作り直すのは、正直言って苦痛だった。 Taipyで何が変わったか： Taipyを使えば、Pythonだけでインタラクティブなダッシュボードが作れる。データフローの定義からUI構築まで、すべてコードで管理できるのが最高だ。 従来のBIツールと違って、プログラマブルに制御できるから、複雑なビジネスロジックも簡単に組み込める。プロトタイプを作って上司に見せたら、「これ、どうやって作ったの？」と驚かれた。 2. FastAPI｜Python APIフレームワークの決定版
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
機械学習エンジニア1年目の自分へのおすすめ書籍
はじめに 本記事はBrainPadアドベントカレンダー2021に寄稿しています。 私は現在、株式会社BrainPadで新卒3年目の機械学習エンジニアとして働いています。BrainPadでは福利厚生の一環として、外部の研修や書籍の購入、各種資格の取得に利用できるスキルアップエイドという制度が用意されています。 私はこの制度を主に技術書やビジネス書の購入のために利用しており、機械学習エンジニアとしての能力向上を図っています。本記事では私がこれまでに購入した書籍の中から、機械学習エンジニアとして働く上で参考になったと感じた書籍を振り返っていきます。 機械学習エンジニアの能力とは 現在は多くの企業で、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、MLOpsエンジニアといったポジションが作られていると感じます。これらの職種に必要とされる能力は、データの性質や業務への関わり方によって変わると考えられ、一
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君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
個人開発で「Excel専用のWebAPI」を作りました
顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita
元ひきこもり37歳業務未経験女性がバックエンドエンジニアとして地方で採用されるまで - Qiita
AIがオープンソースの「鍵」を壊す日――chardet騒動の本質｜情報の灯台
PythonでWebアプリ作れるやつのまとめ(12選)
2023年下半期に他人に勧めたいWeb技術まとめ
【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
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）
アーキテクトがチェックすべきオープンソースのWebサービス一覧
ボジョレー・ヌーヴォーみたいに毎年言われる「Rubyは死んだ」 まつもとゆきひろ氏が考える、プログラミング言語の未来 | ログミーBusiness
シンプルなTODOアプリを、Claude Codeを使って5分で作って30分で公開する | gihyo.jp
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
FastAPIを用いたAPI開発テンプレート - Qiita
pythonパッケージ管理ツールryeを使う - 肉球でキーボード
LambdaでWEBアプリケーションをホストしたい - NRIネットコムBlog
話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
七声ニーナを支えるバックエンド技術 | BLOG - DeNA Engineering
モバイルゲームのインフラアーキテクチャ特集 - 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
2025年に試したい10のモダン開発者向けツール（オープンソース含む） - Qiita
バクラクMLチームの技術スタックの変遷 - LayerX エンジニアブログ