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if else elif code example in pythonの検索結果1 - 40 件 / 50件

  • 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

    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

      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
    • 大実験!ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog

      1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の

        大実験!ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
      • OpenAI API ドキュメント 日本語訳|#2 GET STARTED 後編|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Libraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 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。 前回のおさらいはこちら Python library|Python ライブラリWe provide a Python library, w

          OpenAI API ドキュメント 日本語訳|#2 GET STARTED 後編|Nobue Otsu|地方で老舗パン屋を第三者承継
        • YAML完全活用マニュアル──AIエージェント開発とプロンプト工学の次世代標準|hirokaji

          はじめに:いま、YAMLを再評価する理由2025年、生成AIとプロンプトエンジニアリングの発展は新たな開発様式をもたらしました。 ChatGPT、Claude、Geminiといったモデルの急速な進化により、LLM(大規模言語モデル)との対話は単なる質問応答を超え、構造化された命令、複雑な推論、そしてマルチエージェント間の協調へと展開しています。 こうした「AIが行動する時代」において、従来のコードやスクリプトだけではカバーしきれない、構成・設定・意味づけのインターフェースとして脚光を浴びているのが YAML です。 YAMLはもともと構成ファイルとして使われてきた言語ですが、 自然な階層構造 可読性の高さ コメントによる意図の明示 データとしての再利用性 JSON互換性 といった特徴により、人間とAI、開発者とエージェントの共通言語としての地位を獲得しつつあります。 特に近年はX(旧Twi

            YAML完全活用マニュアル──AIエージェント開発とプロンプト工学の次世代標準|hirokaji
          • MCP Python SDK のドキュメント|npaka

            以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク

              MCP Python SDK のドキュメント|npaka
            • GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody

              January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv

              • Writing a C compiler in 500 lines of Python

                A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog

                • SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを使って、音声から素早くブログを書き上げる - yasuhisa's blog

                  3行まとめ アウトプットの速度を上げたいが、記事を書くのは時間がかかる SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを組み合せて、音声からブログを書き上げるワークフローを組んだ 実際に使っているpromptを含め、真似しやすいように詳しく紹介 3行まとめ 背景: アウトプット速度を上げたい & LLMの急速な進化 利用している技術 Superwhisper: 技術用語も認識する書き起しアプリ VSCode Copilot Agent: 自然言語で校正のワークフローを組み込む 実用例: どれくらい早くアウトプットできるようになるか 実際のワークフロー 工夫した点 過去に自分が執筆したテキストの資産を活用する 依存関係の抽出を自動で行なう 複数のAgentにレビューをさせる タイトル案の自動生成 実装を通して得られた学び 自然言語でワークフローを組み立てることの難しさ エ

                    SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを使って、音声から素早くブログを書き上げる - yasuhisa's blog
                  • Python 3.13 gets a JIT

                    Happy New Year everyone! In late December 2023 (Christmas Day to be precise), CPython core developer Brandt Bucher submitted a little pull-request to the Python 3.13 branch adding a JIT compiler. This change, once accepted would be one of the biggest changes to the CPython Interpreter since the Specializing Adaptive Interpreter added in Python 3.11 (which was also from Brandt along with Mark Shann

                      Python 3.13 gets a JIT
                    • Python 3.11の新機能:型チェッカーでロジックの間違いを検出できるtyping.assert_never関数とtyping.Never型 | gihyo.jp

                      Python Monthly Topics Python 3.11の新機能:型チェッカーでロジックの間違いを検出できるtyping.assert_never関数とtyping.Never型 筒井@ryu22eです。2023年5月の「Python Monthly Topics」のテーマは、Python 3.11からtypingモジュールに追加された「assert_never関数、Never型」です。 みなさんは「この行には仕様上絶対に到達しないはず」というコードを書いたことはありますか? そして、バグが原因で到達しないはずの行に到達してしまった経験はありませんか? assert_never関数、Never型にはこのようなミスを型チェッカー(Mypy、Pyrightなど)で検出してくれる便利な機能があります。 本記事では、サンプルコードを交えて実際にassert_never関数、Never型が

                        Python 3.11の新機能:型チェッカーでロジックの間違いを検出できるtyping.assert_never関数とtyping.Never型 | gihyo.jp
                      • openai/gpt-oss-120b · Hugging Face

                        ","eos_token":"<|return|>","pad_token":"<|endoftext|>"},"chat_template_jinja":"{#-\n In addition to the normal inputs of `messages` and `tools`, this template also accepts the\n following kwargs:\n - \"builtin_tools\": A list, can contain \"browser\" and/or \"python\".\n - \"model_identity\": A string that optionally describes the model identity.\n - \"reasoning_effort\": A string that describes t

                          openai/gpt-oss-120b · Hugging Face
                        • 4 Pandas Anti-Patterns to Avoid and How to Fix Them

                          pandas is a powerful data analysis library with a rich API that offers multiple ways to perform any given data manipulation task. Some of these approaches are better than others, and pandas users often learn suboptimal coding practices that become their default workflows. This post highlights four common pandas anti-patterns and outlines a complementary set of techniques that you should use instea

                            4 Pandas Anti-Patterns to Avoid and How to Fix Them
                          • CohereLabs/c4ai-command-r-plus · Hugging Face

                            ","chat_template":[{"name":"default","template":"{{ bos_token }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% elif false == true %}{% set loop_messages = messages %}{% set system_message = 'You are Command-R, a brilliant, sophisticated, AI-assistant trained to assist human users by providing thorough responses. You

                              CohereLabs/c4ai-command-r-plus · Hugging Face
                            • Implementing Logic Programming

                              Most of my readers are probably familiar with procedural programming, object-oriented programming (OOP), and functional programming (FP). The majority of top programming languages on all of the language popularity charts (like TIOBE) support all three to some extent. Even if a programmer avoided one or more of those three paradigms like the plague, they’re likely at least aware of them and what th

                                Implementing Logic Programming
                              • Building a Toy Programming Language in Python

                                I thought it would be fun to go outside of my comfort zone of web development topics and write about something completely different and new, something I have never written about before. So today, I'm going to show you how to implement a programming language! The project will parse and execute programs written in a simple language I called my (I know it's a lame name, but hey, it is "my" language).

                                  Building a Toy Programming Language in Python
                                • My thoughts on writing a Minecraft server from scratch (in Bash)

                                  My thoughts on writing a Minecraft server from scratch (in Bash) For the past year or so, I've been thinking about writing a Minecraft server in Bash as a thought excercise. I once tried that before with the Classic protocol (the one from 2009), but I quickly realized there wasn't really a way to properly parse binary data in bash. Take the following code sample: function a() { read -n 2 uwu echo

                                  • ​Getting Started with Python

                                    Python is a powerful programming language that provides many packages that we can use. Using the versatile Python programming language, we can develop the following: AutomationDesktop applicationAndroidWebIoT home automationData Science and the list goes on.In this article, our primary focus will be knowing how to start learning Python and the essentials required to be a data scientist. Below is t

                                      ​Getting Started with Python
                                    • Compiling typed Python

                                      It’s been nine whole years since PEP 484 landed and brought us types from on high. This has made a lot of people very angry and been widely regarded as a bad move1. Since then, people on the internet have been clamoring to find out: does this mean we can now compile Python to native code for more speed? It’s a totally reasonable question. It was one of my first questions when I first started worki

                                      • openai/gpt-oss-20b · Hugging Face

                                        ","eos_token":"<|return|>","pad_token":"<|endoftext|>"},"chat_template_jinja":"{#-\n In addition to the normal inputs of `messages` and `tools`, this template also accepts the\n following kwargs:\n - \"builtin_tools\": A list, can contain \"browser\" and/or \"python\".\n - \"model_identity\": A string that optionally describes the model identity.\n - \"reasoning_effort\": A string that describes t

                                          openai/gpt-oss-20b · Hugging Face
                                        • OpenAI o1を再現しよう(Reasoningモデルの作り方)|はち

                                          はじめに2024年9月にo1で新しい言語モデルのあり方をOpenAIが示し、注目を集めました。2024年9月にo1-preview、o1-miniが発表され、2024年12月にはo1(-full)とo1-proが公開されました。 さらには2024年12月21日にo3の結果が公開になりこの分野でのさらなる進展が確認できました。(🔗) いまだにo1, o3のような推論モデル(Reasoning Model)の開発方法は絶対にこれだろう!というものはわかってきてはいませんが、再現を目指す取り組みがちらほら出てきており、モデルの公開もされていたりしています。 上のようにオープンな取り組みをいくつか解説した記事を前回書きましたが、その中でも特に詳細に開発方法が書かれていたMarco-o1のやり方を試してみて実際に数学の推論能力が上がるのを確認するというのが本記事の取り組みです。 コードや、論文に未

                                            OpenAI o1を再現しよう(Reasoningモデルの作り方)|はち
                                          • Dynamic Programming is not Black Magic - Quentin Santos

                                            This year’s Advent of Code has been brutal (compare the stats of 2023 with that of 2022, especially day 1 part 1 vs. day 1 part 2). It included a problem to solve with dynamic programming as soon as day 12, which discouraged some people I know. This specific problem was particularly gnarly for Advent of Code, with multiple special cases to take into account, making it basically intractable if you

                                              Dynamic Programming is not Black Magic - Quentin Santos
                                            • prompts.chat - AI Prompts Community

                                              --- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S

                                                prompts.chat - AI Prompts Community
                                              • Rust on MIPS64 Windows NT 4.0

                                                Introduction Some part of me has always been fascinated with coercing code to run in weird places. I scratch this itch a lot with my security research projects. These often lead me to writing shellcode to run in kernels or embedded hardware, sometimes with the only way being through an existing bug. For those not familiar, shellcode is honestly hard to describe. I don’t know if there’s a very form

                                                  Rust on MIPS64 Windows NT 4.0
                                                • AWS公式のECSハンズオンがとても良かった!! - Qiita

                                                  はじめに お疲れ様です。矢儀 @yuki_ink です。 こちらのAWS公式ハンズオンをやってみました。 ECSとFargate/EC2を利用した環境構築から、CI/CDパイプラインを利用したデプロイまで、一通り体験できる素晴らしいハンズオンでした。 次のようなみなさんにおすすめです。 ECSを知識として知ってはいるが、実際に触ったことがない コンテナの何が優れているのか、実感を持っては理解できない CI/CDパイプラインでコンテナをデプロイしてみたい ハンズオンで構築する環境の構成イメージはこちら。 1. VS Code Serverの構築 このハンズオンでは、開発環境として Visual Studio Code Server (VS Code Server) を利用するとのことで、まず、CloudFormationでVS Code Serverを構築していきます。 ハンズオンページの

                                                    AWS公式のECSハンズオンがとても良かった!! - Qiita
                                                  • Victor MARTIN ~ Understanding Automatic Differentiation in 30 lines of Python

                                                    ---> For French version of this article, click here I'm a Machine Learning engineer and I use libraries like Tensorflow and Pytorch in my work to train my neural networks. And it's been a while since I wanted to write the simplest piece of code to perform what is called automatic differentiation which is at the heart of neural network training. In this article, I will try to iteratively build the

                                                    • はじめての自然言語処理 ELYZA 日本語 Llama 2 指示応答モデルのファインチューニングと vLLM での推論 | オブジェクトの広場

                                                      今回は Elyza さんの日本語 Llama 2 指示応答モデルをファインチューニングし、vLLM にデプロイして高速に推論してみます。70 億パラメータモデルならギリギリ Tesla T4 x 1 の構成でも float16 で動かせるかと思ったのですが、どうだったでしょうか。vLLM には OpenAI 互換の API インタフェースも備えているので、ついでに LangChain からも接続してみたり。 1. はじめに 今回は Elyza さんが公開されている大規模指示応答言語モデルである、ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct1 をファインチューニングして vLLM で推論してみます。 そんな訳で今回あまり書くことがなく、動かし方だけサラっと書いて「動きましたー。では良いお年を~。」で締めることにします。 しかし、時代感覚無視の隔月連載でネタを

                                                        はじめての自然言語処理 ELYZA 日本語 Llama 2 指示応答モデルのファインチューニングと vLLM での推論 | オブジェクトの広場
                                                      • Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) | Amazon Web Services

                                                        AWS News Blog Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) With Agents for Amazon Bedrock, generative artificial intelligence (AI) applications can run multistep tasks across different systems and data sources. A couple of months back, we simplified the creation and configuration of agents. Today, we are introducing in preview two new fully managed capab

                                                          Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) | Amazon Web Services
                                                        • Raspberry Pi Pico W で Httpサーバ(microdot)とセンサーによるHTTPリクエスト機能を同時に稼働させる

                                                          Raspberry Pi Pico W で Httpサーバ(microdot)とセンサーによるHTTPリクエスト機能を同時に稼働させる Raspberry Pi Pico W が発表されました。日本ではまだ未発売ですが、技適は取得されたようですので近いうちに国内販売がされそうです。 試しに、Webサーバ ( Microdot )とWebクライアント(urequest) を uasyncio で並列実行するコードを書きましたので、紹介します。 今回作成したコードや動作している動画は、Github で公開しています。 ytyng/rpi-pico-w-webserver-and-client: Raspberry Pi Pico W webserver and client sample code Raspberry Pi Pico W とは コストパフォーマンスが高いマイクロコントローラです

                                                            Raspberry Pi Pico W で Httpサーバ(microdot)とセンサーによるHTTPリクエスト機能を同時に稼働させる
                                                          • Python behind the scenes #11: how the Python import system works

                                                            If you ask me to name the most misunderstood aspect of Python, I will answer without a second thought: the Python import system. Just remember how many times you used relative imports and got something like ImportError: attempted relative import with no known parent package; or tried to figure out how to structure a project so that all the imports work correctly; or hacked sys.path when you couldn

                                                            • A Deep Dive into eBPF: Writing an Efficient DNS Monitoring.

                                                              eBPF / XDP is an in-kernel virtual machine, provides a high-level library, instruction set and an execution environment inside the Linux kernel. It’s used in many Linux kernel subsystems, most prominently networking, tracing, debugging and security. Including to modify the processing of packets in the kernel and also allows the programming of network devices such as SmartNICs. Use cases in eBPF im

                                                                A Deep Dive into eBPF: Writing an Efficient DNS Monitoring.
                                                              • 予備校のノリで学ぶ「L1/L2正則化」:ヨビノリ & zero to one コラボ企画第一弾

                                                                Author蒲原 紳乃輔 Categoriesディープラーニング Published2022.9.9 Modified2025.1.21 本コンテンツの利用方法 このページでは体験型学習ブログということで、機械学習/深層学習の内容を本や動画のみではなく、プログラムコードを動かしてもらいより体系的に学んでいただくために作成したものです。ブログ内で以下のようなPythonコードを実行できるエディターが備わっております。 プログラムコードは赤枠で囲まれている再生ボタンで実行可能です。また、青枠部分はコードが記述されている場所で自由に書き換えることが可能です。特定の値を試して実行する際にご利用下さい。エディターの使用方法についての説明は以上になります。まずはじめに動画でもあった正則化の等高線図を表示してみましょう。 デフォルトのコード import numpy as np import matpl

                                                                  予備校のノリで学ぶ「L1/L2正則化」:ヨビノリ & zero to one コラボ企画第一弾
                                                                • Introducing Amazon Kinesis Data Analytics Studio – Quickly Interact with Streaming Data Using SQL, Python, or Scala | Amazon Web Services

                                                                  AWS News Blog Introducing Amazon Kinesis Data Analytics Studio – Quickly Interact with Streaming Data Using SQL, Python, or Scala The best way to get timely insights and react quickly to new information you receive from your business and your applications is to analyze streaming data. This is data that must usually be processed sequentially and incrementally on a record-by-record basis or over sli

                                                                    Introducing Amazon Kinesis Data Analytics Studio – Quickly Interact with Streaming Data Using SQL, Python, or Scala | Amazon Web Services
                                                                  • インフラ視点で Dify のアーキテクチャを理解する(v0.13.1) - mazyu36の日記

                                                                    本記事は Qiita Dify Advent Calendar 2024 の 5日目の記事です。 最近OSSのLLM開発プラットフォームであるDifyをちょいちょい触っています。 github.com AWS上でホストしたり、Difyにコントリビュートし始めたりしているのですが、今後 Deep Dive するためにDifyのアーキテクチャを理解しておこう、ということで自分なりに整理してみました。 なおインフラ視点での整理のため、AP実装には深くは踏み込みません。 今回の記事の内容は主にGitHubのソースコードや、Docsを元にしています。 docs.dify.ai また設定パラメータがいくつか存在しますが .env.example を見ると非常にわかりやすく理解が進むのでおすすめです。 github.com 目次 目次 Difyのアーキテクチャ 1. Reverse Proxy 2. F

                                                                      インフラ視点で Dify のアーキテクチャを理解する(v0.13.1) - mazyu36の日記
                                                                    • A from-scratch tour of Bitcoin in Python

                                                                      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

                                                                      • Can GPT-4 *Actually* Write Code?

                                                                        Since ChatGPT came out I’ve seen quite a lot of people posting about its capability to write code. People have posted about how they had it design and implement a number puzzle game (without realizing that that game it “invented” already exists), how they’ve had it clone pong, and hell I’ve even used it to write a few simple python utility scripts. It’s very capable, and a quite useful tool. But,

                                                                          Can GPT-4 *Actually* Write Code?
                                                                        • JSON is not JSON Across Languages | Dochia CLI Blog

                                                                          Introduction: These Aren’t the JSONs You’re Looking For JSON (JavaScript Object Notation) was designed as a simple, lightweight, and human-readable data interchange format, often positioned as a more accessible alternative to XML. It has become the de facto standard for web APIs and system integration. However, while the specification itself is straightforward, different programming languages and

                                                                            JSON is not JSON Across Languages | Dochia CLI Blog
                                                                          • Amazon Inspectorの検出結果をリソース単位でまとめてメール通知する方法 | DevelopersIO

                                                                            はじめに 以前、Amazon Inspectorの検出結果をAWS Security Hubを経由してメール通知する方法をご紹介しました。 Inspectorは脆弱性を検出するたびに結果を作成するため、1つのリソースに対して複数の脆弱性が見つかった場合、その数だけメール通知が発生してしまいます。例えば、100個の脆弱性が検出されると、100通のメールが送信される状況でした。 本記事では、脆弱性ごとの通知ではなく、1リソースごとに検出結果をまとめて1回の通知で済ませる方法をご紹介します。 構成は以下のとおりです。 本実装は、以下の流れで処理を行います。 Inspectorで検出結果が作成され、Security Hub経由でEventBridgeが起動します。 Firehose ストリームに検出結果が一時保存されます。 Firehose ストリームは、指定したバッファ期間内に受信したイベントを

                                                                              Amazon Inspectorの検出結果をリソース単位でまとめてメール通知する方法 | DevelopersIO
                                                                            • Exhaustive Union Matching in Python - Preferred Networks Tech Blog

                                                                              Pattern matching on algebraic data types is a powerful technique to process a given input and many programming languages have adopted it in one way or another. A check on whether a given match is “exhaustive”, i.e., covers all possible inputs, is helpful to avoid bugs when the set of possible inputs is extended; for example, when new enumeration values are added. In this blog post I will first bri

                                                                                Exhaustive Union Matching in Python - Preferred Networks Tech Blog
                                                                              • Python behind the scenes #12: how async/await works in Python

                                                                                Mark functions as async. Call them with await. All of a sudden, your program becomes asynchronous – it can do useful things while it waits for other things, such as I/O operations, to complete. Code written in the async/await style looks like regular synchronous code but works very differently. To understand how it works, one should be familiar with many non-trivial concepts including concurrency,

                                                                                • Automated Hydroponic System Build – Projects | Kyle Gabriel

                                                                                  Last Updated: August 28, 2022 Hydroponic farming is a method of growing crops without soil, with the main benefits of environmental and nutrient control, water conservation, and reduction of labor. This technique relies on a number of technologies that the principles of automation can be applied in order to improve yield and consistency. In this article and accompanying video, I’ll show you how to