みなさん、こんな経験はありませんか もちろんありますよね。ということで無料で無限にクラウドストレージを使う方法を考えました。（月額130円で50GBは破格だけど） Youtube好き 今回使うのはYoutubeです。ほぼ全員Youtubeを見たことあると思いますが、Youtubeに動画をあげたことがある人はあんまりいないんじゃないでしょうか。 なんとこのYoutube、動画のアップロード数に制限がありません！！！じゃあファイルを動画にしてアップロードしたら好きな時にダウンロードして使えるじゃん。 動画化の方法 ということでやっていきます。まず、ファイルを動画化する方法を考えます。 すべてのファイルはバイト列なので、そいつらをそのまま画像のピクセルにして、そいつらを動画にしたらいいんじゃないかというのが一番最初に思いつくと思いますが、それは甘いです。甘すぎます。 Youtubeに動画をアップ
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
LLMで業務ワークフローを自動生成・最適化する! 〜ワークフロー自動生成・最適化の取り組みについて〜 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX AI Workforce事業部でR&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 こちらはLayerX AI エージェントブログリレー49日目の記事です。前回の記事はKenta WatanabeさんのAIエージェントを開発するPdMがやることをプロンプトを書きながら考えるでした。 今回の記事では、AIワークフローの自動生成技術開発の取り組みについてお話しします。 AIワークフローを構築する際、「どのような処理ステップを組み合わせるか」「各ステップでどんなプロンプトを使うか」といった設計に多くの時間がかかります。特に、お客様のドメイン知識が必要なタスクでは、試行錯誤を繰り返しながら精度を高めていく必要があり、これが大きな課題となっています。 そこで我々Applied R&Dチームでは、プロンプトとワークフロー構造を同時に自動生成する手法に取り組んでいます。 本稿では、
AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する - Taste of Tech Topics
はじめに データ分析エンジニアの木介です。 AWSの公式ドキュメントで欲しい情報を探そうとしても、なかなか目的のページが見つからなかったりすることってありませんか？ AWSから「AWS Documentation MCP Server」が公開されたため、本記事では、それを利用して、最新のAWSドキュメントに基づき、質問に回答してくれるFAQアシスタントの作成方法について紹介したいと思います。 MCP Serverの呼び出しには、Claude Desktop および dolphin-mcp を利用します。 github.com はじめに 概要 1. MCPとは MCPのしくみ 2. AWS Documentation MCP Serverとは Claude Desktop経由でAWS ドキュメントのFAQアシスタントを作成する dolphin-mcpでAWS ドキュメントのFAQアシスタント
＊以下をClaudeにコピペして、テンプレートを添付するのみで、プレゼン資料を自社テンプレートに合わせて自動生成する「skills」を作成することが可能です。 会社や組織の既存テンプレートPPTXを活用し、Claudeが用途や対象に応じてスライドを選択・構成・テキスト編集してPPTXを出力する「スライドジェネレータースキル」の作り方。 このスキルでできることテンプレートPPTX（数十ページの「全部入り」資料）を登録しておくと、Claudeに「○○向けの資料を作って」と依頼するだけで、必要なスライドだけを抜き出し、テキストを差し替えたPPTXを自動生成できる。 活用シーンの例： 営業先ごとにカスタマイズしたピッチデック 社内向けの部門紹介・プロジェクト報告 採用説明会向けの会社紹介資料 投資家向けの事業計画プレゼン 研修・セミナー用のスライドセット パートナー企業への協業提案 共通するのは「
Rust でも学べる関数型ドメイン駆動設計 - Domain Modeling Made Functional の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに なぜ 2026 年に、2018 年出版の本を再読するのでしょうか。正直に言えば、『Architecture Modernization』の翻訳作業で DDD の概念が頻出し、「分かったつもり」の理解では訳せなくなったからです。初読から 7 年。関数型の視点で DDD を説明する本書を、今度こそ腹落ちさせたかった。 読む動機 『Domain Modeling Made Functional』は、DDD と関数型プログラミングを組み合わせたアプローチを解説する書籍です。 Domain Modeling Made Functional: Tackle Software Complexity with Domain-Driven Design and F# (English Edition) 作者:Wlaschin, ScottPragmatic BookshelfAmazon 著者の
【Python 3.12】型ヒント機能がいつの間にか進化していたので、慌ててキャッチアップする - ABEJA Tech Blog
ABEJA でプロダクト開発を行っている平原です。 先日、バックエンドで使っているGo言語のお勉強しようと「go言語 100Tips ありがちなミスを把握し、実装を最適化する」を読んでいました。その中でinterfaceは（パッケージを公開する側ではなく）受け側で定義するべきという記述を見つけてPythonでも同じことできないかと調べていると（PythonではProtocolを使うとうまくいきそうです。）、どうやら型ヒント機能がかなりアップデートされていることに気づき慌てて再入門しました。（3.7, 3.8あたりで止まってました。。） この記事では、公式ドキュメントを見ながら適当にコードを書き散らし、どの機能はどこまで使えるのか試してみたことをまとめてみました。 docs.python.org 環境 Python: 3.12.1 エディタ: Visual Studio Code Pylan
巨人の肩に乗る
本記事は 仮想通貨 Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 はじめに はじめまして、ymdと申します。普段は、株や暗号資産の分析をし、マーケットが盛り上がったときに落ちているお金を拾っています。 今年のAdvent Calendarを眺めていると、DEXの分析やLLMを活用した自動トレード戦略作成など、非常に有益な記事が目白押しです。 これらを見て思い出したのが、ニュートンの「巨人の肩に乗る」という言葉。本記事では、この精神に倣い、AIの力と先人の知見という2つの「肩」を借りながら、お金拾いの方法を探っていきます。 AIの肩に乗る AI駆動開発の3つのアプローチ AIを活用した開発には、大きく3つの方向性があります： 情報収集の自動化：論文や API ドキュメントの要約 戦略生成の自動化：複数のアプローチを並行生成 コーディングの自動化：コードそのものを AI に
【実践】PythonとOpenStreetMapで学ぶ経路システム開発入門 - uepon日々の備忘録
前回はGoogle Map APIを使用して開発を行いましたが、今回はOpenStreetMapを使用した似たようなことにチャレンジしてみようと思います。Pythonを使ってOpenStreetMapの経路検索URLを生成する方法ことを目的とします。 参考 uepon.hatenadiary.com オープンストリートマップ（OpenStreetMap）とは？ オープンストリートマップ（英語: OpenStreetMap、OSM）は、自由に利用でき、なおかつ編集機能のある世界地図を作るオープンコラボレーションプロジェクトである。GPS機能を持った携帯機器、空中写真、衛星画像、他の地理情報システムからのデータをもとに作られていくのが基本だが、編集ツール上で道1本から手入力での追加も可能である。与えられた画像とベクトルデータセットはオープンデータベースライセンス（ODbL）1.0のもと再利用可
メディアドゥでは、エンジニア有志によって執筆された【Tech Do Book】という合同誌を発行しています。 本日はその中から、Tech Do Book vol.1 【1章 EPUB Generator をつくろう】を紹介します。 はじめに EPUB生成ツールの作り方を通じて、EPUBフォーマットの理解について深めましょう。 スコープ シンプルなテキストベースのEPUBファイル生成ツールの作り方をまとめます。対象とするEPUBのバージョンは3.0です。 なお、コミックのような画像コンテンツを含むEPUBファイルの生成はここでは取り扱いません。 でき上がるもの 書籍ID、出版社、タイトルや目次内容、本文などをPOSTすると、EPUBファイルとしてダウンロードできるようになります。 図：フォームイメージ 必要な知識 HTML基礎 XML基礎 Spring Bootの簡単な使い方 EPUBフォー
TL;DR; We are changing std::sort in LLVM’s libcxx. That’s a long story of what it took us to get there and all possible consequences, bugs you might encounter with examples from open source. We provide some benchmarks, perspective, why we did this in the first place and what it cost us with exciting ideas from Hyrum’s Law to reinforcement learning. All changes went into open source and thus I can
はじめに ルミナイR&Dチームの栗原です。 前回の記事では、Self-RAG を題材に、 Retrieve / Generate / Critique の三段構えで LLM 自身に「検索する？」「この回答どう？」を考えさせる仕組み Reflection Tokens（<RET> や ISREL / ISSUP / ISUSE）のアイデア それを OpenAI + 既存RAG で真似する「Self-RAG もどき」実装 をざっくり整理しました。 Self-RAG の視点はどちらかというと、 モデル側に自己批評させて、 “いつ・どれだけ検索するか” を賢くする という方向でした。 一方、RAG にはもう一つ大きな問題があります。 retriever が外して 関係ない or 古いドキュメント を持ってくると… LLM はそれを「根拠」だと信じて、 もっともらしい誤答（幻覚）を増幅してしまう こ
Transformers高速化ライブラリvLLMのAsyncLLMEngineを利用した非同期高速文章生成 - 端の知識の備忘録
概要 先日までKaggleのAIMOコンペ(数学の問題をLLMに解かせて正答率を競う)に参戦していました。結果は初のチーム参加でメンバーに助けられつつ運もあり、なんとか銀メダルを取れました！これでMasterにリーチがかかりましたが、金メダルは未だ取れる気がしないので遠い道のりです……。 www.kaggle.com このコンペについて、近い内に同様のコンペが開催予定なこともあり上位解法があまり出ていない状態なので、どのような手法が良かったのかまだわかっていないのですが、とりあえず公開されている情報を元にすると、 LLMとしてはほぼほぼ全員が数学問題に特化したLLMであるDeepseek-Math-7Bを利用している LLMが出力したPythonコードを実行するインタープリターを実装することで、LLMのハルシネーションによる計算ミスを防ぐパイプラインが有力であった LLMの出力を比較的高い
Golang Mini Reference 2022: A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY)
Golang Mini Reference 2022 A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY) Harry Yoon Version 0.9.0, 2022-08-24 REVIEW COPY This is review copy, not to be shared or distributed to others. Please forward any feedback or comments to the author. • feedback@codingbookspress.com The book is tentatively scheduled to be published on September 14th, 2022. We hope that when the release da
Pydantic AIで作る！実践Text-to-SQLシステム構築ガイド 〜自然言語によるデータ抽出の自動化で分析業務を効率化〜
Pydantic AIで作る！実践Text-to-SQLシステム構築ガイド 〜自然言語によるデータ抽出の自動化で分析業務を効率化〜 こんにちは、Ubieでアナリティクスエンジニア/データアナリストをしているmatsu-ryuです。 普段は、Ubieが提供するサービスから得られる様々なデータを活用し、「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」というミッションの実現に向けて取り組んでいます。 皆さんの職場では、こんなやり取りはありませんか？ 「先月のカテゴリ別売上トップ3、都道府県別で出せますか？」 「レビュー評価が星1つの商品のリストと、その商品を買ったユーザーのリストをお願いします。」 データドリブンな意思決定が重視される昨今、こうしたデータ抽出・分析の依頼は日常的に発生します。しかし、その裏側では多くの組織が共通の課題を抱えています。 SQLの壁: 分析したい人が必ずしもSQLを書ける
これは Kyash Advent Calendar 2025 の6日目の記事です。 年の瀬ですね。今年は おかあさんといっしょファミリーコンサート に行ってきまして、ゆういちろうおにいさんの歌唱を生で見て感動したのが印象的でした。毎朝見慣れているうたのおにいさんおねえさん、たいそうのおにいさんおねえさんですが、ステージ上の彼らは煌びやかで、感動的でした。 ステージといえば、今年は Kyash TechTalk #8 - スポットマネー開発の裏側 という、弊社主催のイベントのスピーカーとして壇上に立って発表してきました。おにいさん、おねえさんのように、うまく立ち回ることができず、また久々の登壇機会だったのでしどろもどろしてしまいましたが、なんとか体裁だけは保てたように思います。 speakerdeck.com この資料の以下のページでも話してきたのですが、今回のブログは そんなにうまいことで
Why People are Angry over Go 1.23 Iterators - gingerBill
NOTE: This is based on, but completely rewritten, from a Twitter post: https://x.com/TheGingerBill/status/1802645945642799423 TL;DR It makes Go feel too “functional” rather than being an unabashed imperative language. I recently saw a post on Twitter showing the upcoming Go iterator design for Go 1.23 (August 2024). From what I can gather, many people seem to dislike the design. I wanted to give m
Skills in OpenAI API
Upload, manage, and attach reusable skills to hosted environments. Agent Skills let you upload and reuse versioned bundles of files in hosted and local shell environments. For the full reference, see the Skills documentation. What is a skill? A skill is a reusable bundle of files (instructions + scripts + assets), packaged as a folder and anchored by a required SKILL.md manifest. OpenAI copies tha
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
At Endcrawl we're always thinking about the hard work that goes into making film and TV, and how that work translates to on-screen credits. A feature film may involve thousands of people, hundreds of distinct job titles or "roles," and dozens of departments. So there's plenty for a producer to worry about, like: Did we forget or misspell a name? Is this the correct way to credit that role? Do all
日本語の全文検索ぜんぶんけんさく (full-text search, FTS) を、高速に実行する Python コード例です。 Python の標準モジュール sqlite3 を使用しました。 sqlite3 から、SQLiteエスキューライト の全文検索 (FTSエフティーエス) を使ってみました。 試したのは、FTS4エフティーエスフォー と FTS5エフティーエスファイブ の２種類です。 ところで、SQLite の読み方は色々ありました。YouTube では、エスキューライト、エスキューエライト、スィクライト、スィクエライト、などの発音を聞きました。 全文検索の使い方（FTS の使い方）ですが、テキストを N-Gram にして、FTS4 か FTS5 の仮想テーブルに INSERT するだけでした。 （2022年2月5日 追記）MeCab の使い方も書きました。 MeCab で
o1 pro + AIエンジニアにチャットで指示しながら、研究的なことをさせてみる ｜Kan Hatakeyama
はじめに自律的にプログラミングをしてくれるAIエンジニアをいい感じに動かせるようになってきたので、今日はChatGPT + devinで研究的なことをさせてみます。 自動研究といえば、昨年の夏に話題になった、Sakana AIのAIサイエンティストが有名です。 ただ、研究のネタを考えるのはまだあまり得意でない気がしたので、今回は適宜、そこはスマホで指示を出しながら、human in the loopで進めていきます。 最初のセットアップを除いて、チャットをするだけで、基本的な研究作業をこなせそう感じでした。 下準備: リポジトリを作ってdevinに登録するはじめに、パソコンを使って設定をします。このセクションの作業以降は、スマホがあればOKです。 githubでレポジトリを作り、一つだけ、開発方針に関するファイルを作っておきます。 DevelopmentPolycy.md 開発､コメントな
ControlNet in 🧨 Diffusers
Ever since Stable Diffusion took the world by storm, people have been looking for ways to have more control over the results of the generation process. ControlNet provides a minimal interface allowing users to customize the generation process up to a great extent. With ControlNet, users can easily condition the generation with different spatial contexts such as a depth map, a segmentation map, a s
C interpreters are a common language implementation technique and the basis for the reference implementations of languages such as Lua, Ruby, and Python. Unfortunately, C interpreters are slow, especially compared to language implementations powered by JIT compilers. In this post I’m going to show that it is possible to take C interpreters and, by changing a tiny proportion of code, automatically
A mega tutorial with dozens of examples on how to use the pathlib module in Python 3 When I started learning Python, there was one thing I always had trouble with: dealing with directories and file paths! I remember the struggle to manipulate paths as strings using the os module. I was constantly looking up error messages related to improper path manipulation. The os module never felt intuitive an
比較１Pythonの代表的な表記方法、リスト内包表記を例にして偶数だけ２乗にするコードはこんな風に書く # Python squares = [x**2 for x in a if x % 2 == 0]Rubyで同じことをするには # Ruby squares = a.select { |x| x.even? }.map { |x| x**2 } # または squares = a.filter_map { |x| x**2 if x.even? }こういうコードを書く 比較２Pythonでは複雑な内包表記になる場合はジェネレーターを使う。下記はEffective Pythonより引用。 #python ジェネレータ式は () で囲んだリスト内包表記のような構文で生成します。以下のコードは、ファイ ルを読み込んで各行ごとの文字数を返す機能をジェネレータ式で実装したものです。ジェネレータ式
Hash functions are incredibly neat mathematical objects. They can map arbitrary data to a small fixed-size output domain such that the mapping is deterministic, yet appears to be random. This “deterministic randomness” is incredibly useful for a variety of purposes, such as hash tables, checksums, monte carlo algorithms, communication-less distributed algorithms, etc, the list goes on. In this art
How To Finetune GPT Like Large Language Models on a Custom Dataset - Lightning AI
← Back to blog How To Finetune GPT Like Large Language Models on a Custom Dataset Posted on May 19, 2023 by JP Hennessy - Blog, Tutorials Takeaways Learn how to finetune large language models (LLMs) on a custom dataset. We will be using Lit-GPT, an optimized collection of open-source LLMs for finetuning and inference. It supports – LLaMA 2, Falcon, StableLM, Vicuna, LongChat, and a couple of other
I find blockchain fascinating because it extends open source software development to open source + state. This seems to be a genuine/exciting innovation in computing paradigms; We don’t just get to share code, we get to share a running computer, and anyone anywhere can use it in an open and permissionless manner. The seeds of this revolution arguably began with Bitcoin, so I became curious to dril
【悪用ダメ】XVWAちゃんにFuzzing攻撃をしてみる（Server Side Template Injection 編） - Qiita
初めに どうも、クソ雑魚のなんちゃてエンジニアです。 本記事は以前紹介した総受けサイト「XVWA」に対してFuzzing攻撃を仕掛けてみたときのことをまとめてみようと思う。 今回はFuzzingとしてSSTIの脆弱性を付くようなコードを送り込みます。 ※ツールとしてはBurpSuite(「OS Command Injection編」を参照)の拡張機能を使います。 拡張機能コードを自作していきます。 ※XVWAをローカルに立てる記事は以下になります。 ※その他色々と「XVWA」ちゃんをいじめた記事もあるのでこっちもみていってね！！ ※悪用するのはやめてください。あくまで社会への貢献のためにこれらの技術を使用してください。法に触れるので。 目次 Fuzzingとは SSTI攻撃とは スクリプト作成 Payloadリストを作成 BurpSuite拡張機能作成 Fuzzing実践 スクリプトの取り
はてなブログのスターの数とブックマークの数をカウントして CSV ファイルに出力するアプリをアプリを作成しました。 はてなブログ AtomPub、はてなスター取得API、はてなブックマーク件数取得API を使用しています。 機能的には次の特徴があります。 ◎自分のはてなブログのURLを指定して各記事のスターの数とブックマークの数を出力 ◎スターの数は色ごとに出力 ◎結果は CSV ファイルに出力 ◎出力する記事の数を指定可能 各 API の使い方をサンプルコードも交えて説明します。 アプリはお使いいただけます アプリ(バイナリ)を使ってみたい方は、別記事から取得できます。 📄『はてなブログのスターとブックマークの数を取得するアプリ【フリー】🔗』 目次 ◆機能・特長 ◆考え方 ◆はてなブログ - AtomPub ◇用語 ◇URIと操作 ◇WSSE認証 ◇コレクションURI - ブログエン
【Network pharmacology】化合物からの標的タンパク質予測【in silico 創薬】 - LabCode
Network pharmacologyとは？Network pharmacology（ネットワーク薬理学）は、漢方薬や機能性食品に含まれる複数の成分が、体内のさまざまな標的（タンパク質、遺伝子など）に同時に作用し、複雑な生理的効果をもたらす仕組みを「ネットワーク」として解析する手法です。 従来の薬理学が「1成分＝1標的」の考え方に基づいていたのに対し、ネットワーク薬理学は「多成分＝多標的＝多経路」の全体像をとらえます。たとえば、漢方薬「黄芩」に含まれるバイカリンなどの成分が、乳がんに関与する複数の遺伝子やシグナル経路に作用している可能性を、各種データベースを用いて可視化できます。 これにより、伝統的処方の有効性を科学的に裏付けたり、新たな疾病への応用可能性を探索したりすることができます。 Network pharmacologyの流れ成分取得：PubChemなど各種データベースを使って、
Windows のパソコンとIntelのGPUしか持ってない人がGPUで深層学習するにはどうしたらよいか【MATLABからTensorFlow/Kerasへ移行したい人必見】｜17ec084 平田智剛
Windows のパソコンとIntelのGPUしか持ってない人がGPUで深層学習するにはどうしたらよいか【MATLABからTensorFlow/Kerasへ移行したい人必見】 matlabのdeep learning toolboxを使って機械学習を始めてみたはいいが、 単一CPUで学習させるとどうしても時間がかかる。 具体的には、Inter(R) Core(TM) i5-10210U CPU @ 1.60GHzにてvgg16モデルを利用したCAEに、240x240x3の24bit bmp画像8枚分を学習させるのに1分弱かかる) 大学の先生に相談したところ、GPUを利用するとかしないと卒論間に合わないんじゃないの？ってことになったので、そのための道筋を考えてみた。 1. GPUとはCPUとは別の、画像処理に特化した演算装置。深層学習も画像処理も共に行列演算であるから、GPUは深層学習に相性
animagin4.0かfluxでanytestの後継的なもの、月須和さんが作ってくれたらうれしいんだけど、せっかく作り方公開して下さっているんだし、人任せじゃなくて自分でもやるかーーー（ぐてり）ってなっている ようはこれを大量に作れば良いわけでしょ？・・・良く思いついて実行に至ったなぁ pic.twitter.com/IfITy1GFGx — とりにく (@tori29umai) February 7, 2025 それなりに反響があったので需要があると思い、とりかかったのですが、くっそめんどくさいので誰か代わりにやってくれねぇかなぁ（鼻ホジ）と思ったので使えそうなスクリプト群を公開します。 そもそもの発端は月須和さんのこのポストです。 anytestの学習についてちょいと…… あれ基本的な部分は、CNllliteでgray2color作ってた頃と一緒……つまり入力側の画像素材はグレースケ
0. はじめに LayerX Ai Workforce事業部でR&Dチームマネージャーの澁井（しぶい）と申します。 実業務でLLMやAIエージェントを活用するときに頻繁に課題になることとして、作ったLLM/AIエージェントシステムを評価するデータが足りない、ということがあります。こうした課題に対処するため、LLMやAIエージェントを用いて合成データを作ることは一般的なプラクティスと言えます。しかし、必要な品質の合成データを大量かつ多様に作ることは相応に難しく、エンジニアリングが伴います。 本テックブログでは、合成データの作り方に関するTips集を紹介します。このTipsが読者の合成データ作成に貢献できると幸いです。 1. 合成データとは何か？ AIエージェント時代に注目される理由 合成データ（Synthetic Data）とは、実データの統計的特性や意味構造を保ちながら、プログラムやモデル
目次 はじめに この記事で学べること 前提知識 技術スタックの全体像 各コンポーネントの詳細解説 パフォーマンス設計 構築手順 まとめ 参考リンク はじめに この記事は、株式会社asken (あすけん) Advent Calendar 2025の12/23の記事です。 こんにちは。AX推進部（テックリード・AIエンジニア）の山口です。 今回は、SageMakerでvLLMを動かす方法を説明したいと思います。 LLM を API として提供する際の課題 ChatGPT のような LLM を自社サービスに組み込みたい場合、以下のような課題があります： レイテンシ（応答時間）: ユーザーがテキストを入力してから結果が返るまでの時間。長いとユーザー体験が悪化します スループット（処理能力）: 同時に多くのリクエストを処理できるか コスト: GPU は高価なので、効率的に使いたい 運用負荷: サーバ
【仮想通貨botter Advent Calendar 2022】 ABIを使わずにPancakeswapでSwapしよう｜QASH_NFT
【仮想通貨botter Advent Calendar 2022】 ABIを使わずにPancakeswapでSwapしよう 本記事は仮想通貨botter Advent Calendar 2022に掲載させていただく記事です。 はじめに はじめまして。qash_titと申します。普段はBOTを用いたアービトラージを主体として、クラウド代とメンタルを溶かしながら戦っております。 今年度は、仮想通貨botter Advent Calendar 2022に参加させていただきました。 昨年度の仮想通貨botter Advent Calendar 2021では、良質な記事（ポエム）や気づきなどがあり、参加しなかったことを後で後悔しました。 私も最近はNoteや弊ブログでポエムを書いているので、良かったら読んでみてください。 過度に利益志向にならないように、とのことなので、絆チェーンのブリッジを止めたり
v2022: Austin Huang, Suraj Subramanian, Jonathan Sum, Khalid Almubarak, and Stella Biderman. Original: Sasha Rush. The Transformer has been on a lot of people’s minds over the last year five years. This post presents an annotated version of the paper in the form of a line-by-line implementation. It reorders and deletes some sections from the original paper and adds comments throughout. This docume
[Simon Tatham, initial version 2023-09-01, last updated 2025-03-25] [Coroutines trilogy: C preprocessor | C++20 native | general philosophy ] Introduction Why I’m so enthusiastic about coroutines The objective view: what makes them useful? Versus explicit state machines Versus conventional threads The subjective view: why do I like them so much? “Teach the student when the student is ready” They s
In Data Science, we primarily use Python as a programming language to perform operations on the available datasets. This article will discuss concepts and details for using Pythons to simplify data operations in data science. Pros and Cons of Python for Data OperationsEven though the pros outweigh the cons, it is crucial to look at both aspects. So, let’s have a look at the advantages and limitati
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