プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
CLINEに全部賭けろ
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク年間ランキング」の2021年版を発表します。上位トップ100の記事をピックアップしました（集計期間：2020年12月11日～2021年12月10日）。 2021年 はてなブックマーク年間ランキング（2020年12月11日～2021年12月10日） 順位 タイトル 1位 ルックバック - 藤本タツキ | 少年ジャンプ＋ 2位 浄土真宗の僧侶です。初めて書き込みます。 不慣れなため、先ほど書いた.. 3位 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai 4位 闇市化するAmazon「裏コマンド検索」で絞り込む 5位 財テク (住宅購入編) - shunirr 6位 台本11冊を入手 五輪開会式“崩壊” 全内幕 計1199ページにすべての変遷
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
わりと複数の企業のお悩みが、「そもそも生成AIでやるべきでない問い」にチャレンジして疲弊してる。ので説明メモ。 大企業が生成AIを導入してうまくいかないケースの多くは、ツールの性能不足というより、業務設計がズレている印象があります。 もう少し正確に言うと、「AIが苦手な問い」をそのまま投げている。で、当然苦戦しています。 ポイントは大きく2つあります。 完璧性を要求する仕事を、やってはいけない ステップが長く連鎖する仕事も、やらせないほうがいい 順番に解説すると… そもそも完璧性を要求する仕事を、やってはいけない生成AIは確率分布で、未来を予測したり、答えを予測するマシーンです。つまり、「確率的に間違えが発生する」ことは仕様の一部です。 なので、以下のような「そもそも100%の正しさを前提とする業務は苦手」です。 正解が一意で厳密：数式の厳密計算、機械語や厳密仕様のコード生成（1文字違いで
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク年間ランキング」の2022年版を発表します。上位トップ100の記事をピックアップしました（集計期間：2021年12月11日～2022年12月10日）。 2022年 はてなブックマーク年間ランキング（2021年12月11日～2022年12月10日） 順位 タイトル 1位 【詳しすぎる2週間】親の死亡後にまずやること（行動チェックリスト付） 2位 逮捕にそなえる人生継続計画 - やしお 3位 150 分で学ぶ高校数学の基礎 4位 ゲームの勝敗でかんしゃくを起こす子どもにできることは大人げない大人になること｜フィンランドワークショップomena｜note 5位 【アメリカで話題】ただ座るだけ！股関節がみるみる柔らかくなる「90/90ストレッチ」 | ヨガジャーナルオンライン 6位 Amazonプライムビデオで観てほしい
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
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OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
最近AIをやりすぎている。自分でもわかるくらい頭がおかしくなっている。 まともな状態ではないから、本来は人に見える場所に文章を書いたりするべきではない。ただ、自分の状態を精神状態を記録するために書いておきたい。 初めに書いておくが、この文章では一切AIを使っていない。というのもAI使うと、さらにおかしくなりそうだからだ。調査にも構成にも使っていない。100%生身、ピュアで粗雑な状態で僕が言葉を選んで書いている。 これまでもテクノロジー全般は好きで、これまでもChatGPTなどを使って仕事の調査をしたり引っ越しをしたり英語学習に活用したりしてきた。今年のAIは、昨年までとは一味違う人間の気を狂わせる何かがあると感じている。 仕事でのソフトウェア開発の話を最初にする。多少技術的になってしまうけど、これが入り口で僕はおかしくなったし、最も急激に変化している部分なので話さないといけない。 AIコー
今回は、高学歴無能である筆者が考える高学歴無能が社会で生き残り、生計を立てていくために出来ることをチェックリスト形式で記載していきたいと思う。自分がnoteを書き始めた時の原点に立ち返りたい。高学歴無能が生きる道、これこそが当該noteのスタートであった。 高学歴無能の自覚がある方には是非とも当該チェックリストを確認して、日々の生活改善、人生設計の見直しに役立てていただきたい。（当然ですが、高学歴有能には当該チェックリストは不要ですので無視してください） それでは、チェックリスト形式で記載していく。 ✔自分が無能であることを認める（無能の知） ✔無能判定のために学生時代だに飲食バイトを行う（飲食バイトがこなせない→動作性IQが低い→勉強が出来ても無能の可能性が高い） ✔自分がどのタイプの無能であるかを深掘りする（単純に頭が悪い？勉強不足？経験不足？ADHD？ASD？） ✔自分に足りないスキ
日本語に特化したOCR、文書画像解析Pythonパッケージ「YomiToku」を公開しました｜Kotaro.Kinoshita
はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
強いエンジニアになるために英語が必要と聞いたので４ヶ月でTOEICスコア400→900まで上げた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 初投稿です。 筆者スペック 19歳 高卒 某大手自動車メーカー関連会社勤務 エンジニア志望 (Web開発勉強中) 業務の効率化（データ整理・画像処理など）でPythonを書くことがあります。Python歴は半年程度です。 英語学習について、 どのように学習してきたのか記録を残すため 「TOEICのスコアを伸ばしたい」と考える方にとって少しでも参考になれば と思い、記事を書くことにしました。 英語学習の動機 「エンジニアには英語が必要」 論 エンジニア/エンジニアになりたい方なら、1度は「エンジニアに英語は必要か」という議論を目
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
初めに 私は独学でプログラミングその他について勉強をしていますが、基本的に知識を得るために金はかけません。調べれば何とかなるので。 私がプログラミングを始めるにあたって自分に投資したものは安いノートパソコンとマウスのみで合計金額は14600円（ノートパソコン14000円、マウス600円）ですね。 もちろんいいものはお金をかけなければ手に入りません。しかし、いいものというのはある程度のレベルにならなくては持っていても意味がほとんどないと思います。 実際にプログラミングの勉強を独学で始めると、なかなか教材を見つけることができず、え？こんないいサイトあったの！？もうちょっと早く見つけときゃあよかった！というものがめっちゃありましたので、これから独学でプログラミングの勉強をしたいという方に向けて、少しでもお役に立てたらと、紹介をしたいと思います。 というわけで、今回は私が感謝する神サイトおよびその
これは全社会人が読んで得をする書籍ですが、特に「パソコンが得意ではない社会人の方」が読むと一番効用が大きいように思いました。 また、私自身IT業界で働いていて世間一般的には「パソコンが得意な人」だと思いますが、それでも知らなかった使い方もたくさんあり学びが多かったです。 この書籍の推しポイントやりたいことベースで書いてある 日常のあらゆる面倒なことに手が届く パソコン触りたての人がつまづきそうなポイントへのフォローが丁寧 （例：ChatGPTはShift Enterで改行できる、など） 試行錯誤のうえのプロンプト（＝AIに対しての指示）が載っているので出力が安定している （※ ChatGPTをはじめとしたLLMは同じ入力でも毎回出力変わります。また、ちょっと言葉が足りなかったりするだけで意図しない出力が返ってきますがそのあたりへの気配りが非常に丁寧です） 著書の専門性が高い（Kaggle
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク年間ランキング」の2024年版を発表します。上位トップ100の記事をピックアップしました（集計期間：2023年12月11日～2024年12月10日）。 順位 タイトル 1位 あなたが癌になった時に最初に知ってほしい事 2位 マンションリフォーム虎の巻 3位 国土交通省が新サイト「不動産情報ライブラリ」を無料公開、早くも神サイトと評判【やじうまWatch】 - INTERNET Watch 4位 死ぬほど嫌でした｜佐藤秀峰 5位 日本料理大全/JAPANESE CUISINE | 京都府立大学 6位 身近な人が亡くなった時の手続きと備えのすべて!?（必要書類の記入例付） | 遺品整理・生前整理の優良業者│リサイクルジャパン 7位 強盗団の件、犯罪エアプの人達は平和ボケしすぎ 8位 フルリモートで相手に気持ちよく仕事
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
初版：2026年5月10日 更新：2026年5月10日 目次 Claude Codeとは？ インストール フォルダ構成 設定 設定 (settings.json) 基本ルール (CLAUDE.md) メモリ (MEMORY.md) 機能 フック (hooks) コマンド (commands) スキル (skills / SKILL.md) サブエージェント (agents) コネクタ(connectors / MCPサーバー) LSP(LSPサーバー) プラグイン(plugins) スラッシュコマンド(/command) 終了 会話履歴 セッション管理 設定系 情報表示系 認証・アカウント コード管理・レビュー プランニング・タスク管理 クラウド・リモート機能 拡張機能・統合 スケジュール・自動化 学習・サポート 外部連携セットアップ その他 ショートカット コンフィグ値 コマンドオプショ
最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RP
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
ここ数年プログラミングを学びたい人が増えている。そうした需要に応じて有象無象のプログラミングスクールや不適当な内容の学習サイトも増えている。中には粗悪なスクールやオンラインサロンも沢山ある。しかし未経験者にはどれがいいスクールなのか悪いスクールなのか等の審美眼はない。 この記事では未経験者がそういった情報弱者を食い物にする偽物に騙されないように滑らかに学習を進めていくための道筋について書く。 この記事の対象読者は下記。 教養としてプログラミングを学びたい未経験者 とにかくWebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい未経験者 プログラマとして職を得たい未経験者 以下、まずは全ての対象読者向けの下準備について書き、その後それぞれの対象読者向けに道筋を書く。 目次 準備 教養としてプログラミングを学びたい人の場合 とにかくwebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい人
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」（大規模公開オンライン講座）サイトまとめ。2024年版
世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」（大規模公開オンライン講座）サイトまとめ。2024年版 インターネット上にはコンピュータ関連の情報があふれていますが、その情報の正確さや網羅性は玉石混淆で、いざそれらから学ぼうとしても取捨選択の段階で立ち止まってしまうこともあるはずです。 そうしたときに頼りになるもののひとつが大学のような専門の教育機関による講座であり、それらの講座を有料もしくは無料で提供する「MOOC」（Massive Open Online Courses：大規模公開オンライン講座）のWebサイトはここ数年で広く知られるようになってきました。 そこで本記事では、世界中の大学の講座などを提供している主要なMOOCサイトから、日本語で学べるコンピュータ関連の講座で、しかも無料で学べるものをピックアップしてみました。 もちろん、MOOCサイト
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
MS OfficeがどうのこうのAdobeがどうのこうのいやわかる、MS OfficeとかAdobeは業界標準だしファイル互換でインポートとかも楽だ。 ただまぁその万人へ必須か？と言われたら圧倒的にそれが必須じゃない仕事をしている人のほうが多い。 何なら仕事じゃなくて趣味レベルであるならばなおさらMS OfficeとかAdobeとか業界標準ソフトウェアじゃなくても良くなっちゃう。 ということで、ありきたりなシェアウェア代替オープンソースソフトウェアのリストを作ってみた。 Libreofficeド定番中のド定番、オープンソースのオフィススイートだ。 MS Officeじゃなくて良い人はLibreofficeかGoogleのクラウドのヤツを使ってる。 やはり主に使われるのはワープロソフトのWriterと表計算ソフトのCalcとプレゼンテーションソフトのImpressだが、MS Accessの代
「勉強法の勉強会」、エンジニアの勉強ノウハウをいくつも知られる"神"勉強会でした（みんなアーカイブぜひ見て！） #YUMEMIxTORALAB - nikkie-ftnextの日記
はじめに デリシャスマイル〜1、nikkieです。 控えめに言って神！なオンライン勉強会に参加してきました。 レポートを綴ります〜 目次 はじめに 目次 「勉強法の勉強会」 #YUMEMIxTORALAB 勉強法LTラインナップ（見つかった資料ツイートも一緒に） アーカイブ（みんなぜひ見て！） 感想ブログ（気づいた範囲で） 「内需ドリブン勉強法」ぶっ刺さった！ 会場が色めき立った、ツイート読書術 牛尾さんのnote「プログラミングというより物事が出来るようになる思考法」を思い出す 『エンジニアの知的生産術』の「プログラミングはどうやって学ぶか」も思い出す ツイートめっちゃ流れて楽しい 一人同窓会感！ 終わりに P.S. きっかけはKanonさん 「勉強法の勉強会」 #YUMEMIxTORALAB 今回はなんとあのとらラボ！（虎の穴ラボ株式会社）さんとのコラボレーション！ 今回のテーマは、エ
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
NTT退職エントリ 底辺子会社編
先日10年勤務したNTTを退職してフリーランスエンジニアになりました。 流行りの？NTT退職エントリーですが、よくあるのはNTT研究所とかの超エリートがGAFAMでデータサイエンティストになりましたみたいな話ですが、 私の場合はグループでも底辺の話で、NTT持株会社から見るとひ孫会社で保守を専門にする会社で更に中途採用です。 研究所なんてほんの上位の話なので、NTTの実態として大量の底辺保守人材を抱えているので、ある意味リアルな話になるかなと。 自己紹介 NWエンジニア歴9年、AWSエンジニア歴1年の37歳。 NWエンジニアと言いつつほぼ監視のみという弱々エンジニアでしたが、AWSエンジニアに転向して1年でフリーランスに挑むことにしました。 前歴 新卒時は氷河期末期。 新卒は金融営業だったが1年で嫌気差し退社 次も金融だったがパワハラにあい1年で退社 鬱になり就職活動する気も起きないが金も
こんにちは。estieでデータクオリティーマネージャーをしているkageyuです。estieは不動産データをたくさん扱っており、その場所は住所を使って表すことが多いです。 不動産には「不動産登記番号」や最近国土交通省が整備しつつある「不動産ID」などが存在しますが、大抵の場合は住所と建物名を使って建物が指定されています。そのため、複数の不動産データを統合するとき、主に住所と建物名を使って突合します。 データクオリティーマネージャーとしては、突合処理で 住所が正しく正規化できているか？ 正規化の前後で情報が欠落していないか？ その住所は実在するのか？ などを確認しており、データを見ていると違和感があるのに正しい住所をよく見かけます。私はそんなとき「この地方にはこんな住所もあったなあ」と思うので、今回は都道府県別に特殊な住居表示を解説します。 特殊じゃない住所について 一般的には住所は「○○県
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
話題生き方キャリア 大学4年生でChatGPTに出会い、使い始めて数カ月で人生が激変──。 現在23歳の大塚あみさんは約2年前、ChatGPTを使ってレポート課題をサボることを思い付きました。ChatGPTを使い倒す中で、授業中にオセロゲームをつくったところたちまち注目を浴びます。5つ以上の学会で講演するなど、日常がめまぐるしく変化していきました。 新卒1年目で書き記した著書『#100日チャレンジ 毎日連続100本アプリをつくったら人生が変わった』は、ソフトウェア開発・言語カテゴリでAmazonベストセラーに。 現在、生成AIに毎月最大12万円課金しながらシステムエンジニア・研究者・著述家・経営者としてはたらく大塚さんに、自分らしくはたらくヒントを伺いました。 ChatGPTに出会って人生が激変した ──ChatGPTをはじめて使ったときのことを、詳しく教えていただけますか。 私は大学時代
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
これはもう実質AGIでは? AIが勝手にブラウザを操作していろいろやってくれちゃう BrowserUseが爆誕｜shi3z
今日もいつものようにシラスでデイリーAIニュースを配信していると、とんでもないものにでくわした。 もうタイトルに書いてあるけど、AIが勝手にブラウザを操作して色々やってくれてしまう、その名もBrowserUseだ。 インストールは超簡単。 macなら以下の二行だけだ。 $ pip install browser-use $ playwright install使うのも超簡単だが、コマンドラインに落ちるのが怖い人々には簡単に見えないかもしれない。環境変数のOPENAI_API_KEYとかにAPIキーを入れておくこと。 $ python >>> from langchain_openai import ChatOpenAI >>> from browser_use import Agent INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete
Claude Code 超完全ガイド | エンジニアから投資家まで、すべてのユーザーのための実践マニュアル｜FabyΔ
方法3: Web版 2025年10月、Claude Code Web版がリリースされた。 https://claude.ai/code claude.aiにログインし、GitHubリポジトリを接続するだけでいい。ターミナルの知識は不要。GitHubとの連携は必要だが、外出先でスマホからもアクセスでき非常に便利だ。 初期設定適当なフォルダを作って起動。起動したら、まずはフォルダに移動して /init コマンドを実行してみよう。プロジェクト構造に基づいたCLAUDE.mdファイルが自動生成される。これがClaude Codeとの最初の対話になる。 Part 5: 基本操作とショートカットキーボードショートカット覚えておくべきショートカットは限られている。 Enter: メッセージ送信 Shift+Enter: 複数行入力 Tab: 思考表示のトグル Esc: 現在の操作を中断 Esc Esc:
京大理系がPythonで「最強の株AI」を作ろうとしたら、結論が「ニュースを見て寝なさい」になった話｜もんげー
初めに忠告するが、私は国語が苦手だ。なのでもし読むときはchatgpt使って、要約をかけさせることをお勧めする。 ーこの記事の要約ー ・テクニカル分析が嘘であることを検証した話 ・一番結果を出した戦略について ー次回書くことー ・ＡＩによる取り組み①～強化学習編～ ・ＡＩによる取り組み②～教師あり学習編～ まず、テクニカル分析は嘘であるこれは、ウォール街のランダムウォーカーという本を読んでいればある程度知っている話であろう。それにこの話は何十年も前から言われていることである。しかし、SNSではチャートを見ては”俺はこの形しか信じない”、だの、”結局これ(ぎざぎざと直線ががいっぱい書いてある画像）”みたいな投稿がバズっている。それを見るたびに、嘘つけよ、とか思っていたが、自分で検証してみないと信じれない性格なので検証してみた。 テクニカル分析を駆使して売買した時の勝率(60個の指標の内、上位
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめまして。mayocornです。 先日のABC281で青コーダーになりました！ 経歴 20代の主婦。旦那は競プロやってないです。 中学卒業→高校入学→高校中退→バイトを転々とする（ITに関してはSESで半年ほど働いた経験あり）→今の住所に引越してきてからは無職 趣味はゲームで、最近やっているタイトルはファイアーエムブレムエンゲージ、Splatoon3です。音ゲーやカードゲームに熱中してた時期もありました。CHUNITHMは旧レートでベスト枠15.3くらい。でものめりこむほどお金がかかるのでやめました。競技プログラミングは何問解いても
ChatGPTが出た瞬間、日本の、ど田舎で震えた。その後、私はClaude Codeをゼロから一人で作ったボリス・チェルニー/アンソロピック｜MasaT. 武富 正人
ChatGPTが出た瞬間、日本の、ど田舎で震えた。その後、私はClaude Codeをゼロから一人で作ったボリス・チェルニー/アンソロピック ChatGPTが出た時、私は日本のど田舎にいた。「これはヤバい」と思った瞬間2022年末〜2023年初頭。 私は日本の田舎町に住んでいた。 町で唯一のエンジニアで、唯一の英語を話す人間。 周りは田んぼと山ばかり。毎朝、自転車で農家さんの直売所に行き、近所の人と手作り味噌を交換するような生活だった。そんなある朝、いつものように Hacker News を開いた。そこで出会ったのが、ChatGPT だった。 衝撃の瞬間「え……これ、本物だ。」質問を投げると、まるで賢い人間のように答えてくる。 コードを書かせてみたら、驚くほど自然に動く。 説明もわかりやすい。しかも瞬時に。その瞬間、頭の中で警報が鳴った。「このままじゃ、完全にヤバい」今まで積み上げてきたエ
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