並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 40 件 / 168件

新着順 人気順

python check if int not in listの検索結果1 - 40 件 / 168件

  • Command Line Interface Guidelines

    Contents Command Line Interface Guidelines An open-source guide to help you write better command-line programs, taking traditional UNIX principles and updating them for the modern day. Authors Aanand Prasad Engineer at Squarespace, co-creator of Docker Compose. @aanandprasad Ben Firshman Co-creator Replicate, co-creator of Docker Compose. @bfirsh Carl Tashian Offroad Engineer at Smallstep, first e

      Command Line Interface Guidelines
    • OpenAI API の ファインチューニングガイド|npaka

      1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン

        OpenAI API の ファインチューニングガイド|npaka
      • プロと読み解く Ruby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ

        技術部の笹田(ko1)と遠藤(mame)です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.0.0 がリリースされました。一昨年、昨年に続き、今年も Ruby 3.0 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は一昨年の記事を見てください(なお Ruby 3.0.0 から、NEWS.md にファイル名を変えました)。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ Ruby 3.0 は、Ruby にとってほぼ 8 年ぶりのメジャーバージョンア

          プロと読み解く Ruby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ
        • 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
          • Hacking the JavaScript Lottery

            January 2016 boasted a Powerball jackpot of 1.5 billion dollars. This generated a lot of interest in the lottery and the Los Angeles Times released a simulator where you start with 100 dollars and play until that is gone. I had seen previous work for predicting Java’s Math.random() and thought it would be a fun project to replicate for the browser. The first step is to find the algorithm used in t

              Hacking the JavaScript Lottery
            • Fish 4.0: The Fish Of Theseus

              About two years ago, our head maintainer @ridiculousfish opened what quickly became our most-read pull request: #9512 - Rewrite it in Rust Truth be told, we did not quite expect that to be as popular as it was. It was written as a bit of an in-joke for the fish developers first, and not really as a press release to be shared far and wide. We didn’t post it anywhere, but other people did, and we go

              • Introducing Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) | Amazon Web Services

                AWS News Blog Introducing Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) As the volume and complexity of your data processing pipelines increase, you can simplify the overall process by decomposing it into a series of smaller tasks and coordinate the execution of these tasks as part of a workflow. To do so, many developers and data engineers use Apache Airflow, a platform created by the commun

                  Introducing Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) | Amazon Web Services
                • 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

                    • Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG

                      本稿では、ファストドクターのモバイルアプリのリリースフローを整備した取り組みについてご紹介します。 モチベーション ファストドクターのモバイルアプリは、2022年夏にFlutterでのフルリプレースを実施し、それ以降は機能の開発が完了次第随時リリースをするという戦略を取っていました。 この戦略はシンプルであり、開発に関わっているステークホルダーが少ない状況下でうまく機能していました。しかし、組織の拡大に伴い以下のような問題が発生するようになりました。 複数機能の開発スケジュールの調整をしたり、バックエンドのリリース・QAとの整合性を取ったりという必要性が増し、調整コストが肥大化 リリースが不定期なため、いつPull Requestをマージすれば良いか分からずopenされたままのPull Requestが多数 この状況を改善するために、以下の要件を念頭に定期的なリリースとそれを支える仕組みを

                        Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG
                      • 型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog

                        はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています(LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変)。 とはいうものの、Agentの普及によってより複雑かつ高度な推論も出来るようになってきています。弊社の社内外のプロジェクト状況を見ていても最近では単純なRAG案件は減りつつあり、計画からアクションの実行、結果

                          型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog
                        • How to make an awesome Python package

                          If you are like me, every once in a while you write a useful python utility and want to share it with your colleagues. The best way to do this is to make a package: it easy to install and saves from copy-pasting. If you are like me, you might be thinking that creating packages is a real headache. Well, that's not the case anymore. And I am going to prove it with this step-by-step guide. Just three

                            How to make an awesome Python package
                          • ChatGPT Retrieval Pluginに任意のベクトル検索エンジンProviderを実装する - エムスリーテックブログ

                            Overview エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 エムスリーではChatGPTの可能性にいち早く注目して活用を検討している段階ですが、本格的なデータ投入にはまだ懸念もあり、セキュリティチームと検討を進めている段階です。 そんな中で個人または組織のドキュメントのセマンティック検索と取得を可能にするChatGPTプラグイン「ChatGPT Retrieval Plugin」が登場しました。 github.com 情報検索好きとしては黙っていられず、外部公開用のエムスリーAI・機械学習チームのメンバー紹介ドキュメントを使ってローカルで試してみました。 # 用意したドキュメント 中村弘武は東京都在住で、エムスリーという企業で働いでいます。 エムスリーの検索基盤を主に担当しています。また、書

                              ChatGPT Retrieval Pluginに任意のベクトル検索エンジンProviderを実装する - エムスリーテックブログ
                            • データ検証ライブラリPydanticの紹介 | gihyo.jp

                              寺田 学(@terapyon)です。2025年10月の「Python Monthly Topics」は、データ検証ライブラリのPydanticを紹介します。 型安全とデータ構造 主題のPydanticの説明に入る前に、Pythonにおける型安全の考え方とデータ構造についておさらいしておきます。 型安全のための型ヒント Pythonは動的型付け言語です。型を宣言せずにコーディングすることができますが、型ヒントを書くことで型安全にコーディングできます。最近のPythonコードには型ヒントが書かれていることが多くなっているかと思います。 本連載(Python Monthly Topics)でも過去に型ヒント関係のトピックを扱っていますので、参照してください。 2022年9月:Python最新バージョン対応!より良い型ヒントの書き方 2024年11月:Python型ヒントの動向と新しい機能の紹介

                                データ検証ライブラリPydanticの紹介 | gihyo.jp
                              • RubyのGVLを消し去りたいあなたへ(翻訳)|TechRacho by BPS株式会社

                                概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: So You Want To Remove The GVL? | byroot’s blog 原文公開日: 2025/01/29 原著者: byroot -- Railsコアコミッター、Rubyコミッターであり、ShopifyのRuby/Railsインフラチームのシニアスタッフエンジニアです 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 GVLは「グローバルVMロック」の略ですが、「ジャイアントVMロック」とされることもあります。 参考: Rubyの(グローバル)VMロックをトレースする(翻訳) 参考: スレッド (Ruby 3.4 リファレンスマニュアル) 私がやりたいのは、Pitchforkに関する記事を書いて、これがどんな理由でできたのか、なぜ現在のような形になったのか、そして今後どうなるのかについて説明することです。しかし

                                  RubyのGVLを消し去りたいあなたへ(翻訳)|TechRacho by BPS株式会社
                                • 📖 vLLMのコードを読んでみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

                                  こんにちは、NTTドコモR&D戦略部の門間です。 この記事では、vLLMのコードを追いつつその中身の動きに迫りたいと思います。 最近、業務やプライベートでLLM関連のいろいろを触っていますが、 OSSのコードリーディングを通じてLLMの推論処理への理解を深めたいというモチベーションです。 🤖 vLLMって? 📚 前提知識 Attention Is All You Need Paged Attention Continuous Batching 📦 vLLMの開発用インストール (Pythonコード開発のみ) Wheelのインストール リポジトリのクローン 起動確認 Pythonコードの改変 デバッガを使ったOSSのコードリーディングのススメ 🧩 vLLMのソフトウェアアーキテクチャ オンライン推論 : FastAPIサーバの立ち上げとEngineClientの生成 1. Engin

                                    📖 vLLMのコードを読んでみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
                                  • Memory Allocation

                                    One thing that all programs on your computer have in common is a need for memory. Programs need to be loaded from your hard drive into memory before they can be run. While running, the majority of what programs do is load values from memory, do some computation on them, and then store the result back in memory. In this post I'm going to introduce you to the basics of memory allocation. Allocators

                                      Memory Allocation
                                    • 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
                                      • 缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる

                                        はじめに ——あるいは、「知っている」と「理解している」の間 Rustのことは、知っていた。学習もしていた。実務でも使っていた。 でも、それは知っているつもりだった。 知ってるつもり 無知の科学 (ハヤカワ文庫NF) 作者:スティーブン スローマン,フィリップ ファーンバック早川書房Amazon 日々Rustで開発し、BoxとRcとArcを使い分け、tokio::spawnでタスクを生成し、?演算子を当たり前のように書いている。FFI?PyO3使えばいいでしょ。WebAssembly?wasm-bindgenがあるじゃない。技術的には、確かに「使える」レベルにはあった。 でも、心のどこかで感じていた違和感があった。 オートバイのエンジンを分解できる人と、エンジンが動く原理を理解している人は違う。コードが動くことと、なぜそう書くべきかを理解することも違う。私は前者だった。メカニックではあった

                                          缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
                                        • Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond

                                          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

                                            Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
                                          • 【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) - Insight Edge Tech Blog

                                            目次 【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) はじめに 1.AIエージェント✖️音声 = 音声エージェント 1.1 普及してきたAIエージェントについて 1.2 音声エージェントの恩恵について考える 1.3 リアルタイム音声対話API・音声エージェント開発ツールの紹介 2. OpenAI Agents SDK (Python版)で作る音声対話型マルチエージェントツール 2.1 OpenAI Agents SDKとは 2.2 2種類の音声エージェントの構造 2.3 デモの紹介 2.4 今後の展望 おわりに 参考資料 はじめに こんにちは!!! Insight Edgeでアルバイトをしております、東京科学大学大学院 修士2年の田中です。大学院では、経営工学系の研究室で、サッカーの

                                              【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) - Insight Edge Tech Blog
                                            • 実験の再現性を高めるデータバージョン管理(DVC)の紹介 - techtekt

                                              データバージョンの管理とは? データバージョンの管理とは、バイナリデータのバージョンを管理することを指します。データバージョンの管理は、Git 等でのコードのバージョン管理をバイナリデータに拡張しています。実験の再現性を高められるメリットがあります。 DVC とは? データのバージョンを管理する機能をもつオープンソースソフトウェアです。データのハッシュをテキストファイルで保持し git でバージョン管理します。また、yaml ファイルで実行パイプラインを定義して監視対象データが更新された際にハッシュを更新することで、新しいハッシュ値を含んだデータをバージョン管理します。更新されたデータファイルはキャッシュディレクトリに保存され、必要なタイミングで自動的に復元されます。 データのリモートリポジトリを定義することで、データ一式を簡単なコマンド操作で S3 等へ push / pull すること

                                                実験の再現性を高めるデータバージョン管理(DVC)の紹介 - techtekt
                                              • Notes by djb on using Fil-C (2025)

                                                Notes by djb on using Fil-C (2025) I'm impressed with the level of compatibility of the new memory-safe C/C++ compiler Fil-C (filcc, fil++). Many libraries and applications that I've tried work under Fil-C without changes, and the exceptions haven't been hard to get working. I've started accumulating miscellaneous notes on this page regarding usage of Fil-C. My selfish objective here is to protect

                                                • Onyx, a new programming language powered by WebAssembly · Blog · Wasmer

                                                  Onyx, a new programming language powered by WebAssemblyLearn about Onyx, a new imperative programming language that leverages WebAssembly and Wasmer for seamless cross-platform support What is Onyx? Onyx is a new programming language featuring a modern, expressive syntax, strict type safety, blazingly-fast build times, and out-of-the-box cross platform support thanks to WebAssembly. Over the past

                                                    Onyx, a new programming language powered by WebAssembly · Blog · Wasmer
                                                  • What a good debugger can do 🔮

                                                    When people say “debuggers are useless and using logging and unit-tests is much better,” I suspect many of them think that debuggers can only put breakpoints on certain lines, step-step-step through the code, and check variable values. While any reasonable debugger can indeed do all of that, it’s only the tip of the iceberg. Think about it; we could already step through the code 40 years ago, sure

                                                      What a good debugger can do 🔮
                                                    • Hypothesisとpytestを使ってDjangoのユニットテストを書く - 何かを書き留める何か

                                                      Hypothesisとは何か、プロパティベーステストとは何か Hypothesisは、Python向けのプロパティベーステストのライブラリである。 プロパティベーステストは、生成された多数の入力データに対してプロパティ(性質)が満たされるかどうかをテストする手法である。 HaskellのQuickCheckライブラリが初出で、現在は各プログラミング言語に移植されている。 従来のユニットテストは、ある程度固定したテストデータを指定してテストを行っていた。 その際、境界値分析などで妥当なパラメータを決定していた。 しかし、境界値分析が必ず通用するとは限らないし、人間が行う以上、ミスも発生する。 プロパティベーステストはデータを固定する代わりにそのデータが満たすプロパティを指定してテストを行う。 実際のテストケースはHypothesisがプロパティを満たすパラメータを決めて生成してくれる。 人力

                                                        Hypothesisとpytestを使ってDjangoのユニットテストを書く - 何かを書き留める何か
                                                      • AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation

                                                        233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete

                                                        • Parsing SQL - Strumenta

                                                          The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However

                                                            Parsing SQL - Strumenta
                                                          • Azure OpenAI Service の Assistants API でデータ分析 - Taste of Tech Topics

                                                            こんにちは、igaです。 最近は気温の上下が大きいので、服装選びが大変ですね。 今回は、Azure OpenAI Servce Assistants APIを使ってみました。 Azure OpenAI Servce Assistants APIに横浜市の人口データを投入して、人口の増減がどう推移しているのか自動で分析させてみました。 Azure OpenAI Servce Assistants API Azure OpenAI Servce Assistants APIとは Azure OpenAI Servce Assistants APIは、2024年4月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 learn.microsoft.com Azure OpenAI Servce Assistants API(以降、Assistantsと表記します)により、Azure OpenAI

                                                              Azure OpenAI Service の Assistants API でデータ分析 - Taste of Tech Topics
                                                            • 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
                                                                • LINEのアプリ開発を支えるコードオーナー管理

                                                                  はじめに こんにちは、iOSアプリエンジニアの羽柴です。本記事では、LINEの膨大なソースコードを扱う上で欠かせない「コードオーナー」の設定率を向上させるため、GitHub Actionsとして実装したチェッカーツールについてご紹介します。 プロジェクトの背景 LINEは、2011年のリリース以来急成長を遂げて来たアプリです。その巨大なコードベースにおいて、特に古くからある機能などに、どのチームがオーナーシップを持っているのかわからないことがあります。これを解決するのがコードオーナーです。ファイルにコードオーナーが設定されていれば、そのコードに修正を加える際に迅速な議論や開発をすることができます。したがって、LINEプロジェクトにおけるコードオーナーの設定率向上を目指す"CODEOWNER Improvements"というプロジェクトが発足しました。このプロジェクトの取り組みの一つが、今回

                                                                    LINEのアプリ開発を支えるコードオーナー管理
                                                                  • New for App Runner – VPC Support | Amazon Web Services

                                                                    AWS News Blog New for App Runner – VPC Support With AWS App Runner, you can quickly deploy web applications and APIs at any scale. You can start with your source code or a container image, and App Runner will fully manage all infrastructure including servers, networking, and load balancing for your application. If you want, App Runner can also configure a deployment pipeline for you. Starting toda

                                                                      New for App Runner – VPC Support | Amazon Web Services
                                                                    • Python's "Type Hints" are a bit of a disappointment to me

                                                                      blog - git - desktop - images - contact Python's "Type Hints" are a bit of a disappointment to me 2022-04-21 Preface You are reading version 2.0 of this blog post. I've incorporated some feedback I got into this revised version. Introduction Over the course of several Python 3.x versions, "type hints" were introduced. You can now annotate functions: def greeting(name: str) -> str: return 'Hello '

                                                                      • Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64

                                                                        Over the course of my Spring 2020 semester at Harvey Mudd College, I developed a self-hosting compiler entirely from scratch. This article walks through many interesting parts of the project. It’s laid out so you can just read from beginning to end, but if you’re more interested in a particular topic, feel free to jump there. Or, take a look at the project on GitHub. Table of contents What the pro

                                                                        • A Walk with LuaJIT

                                                                          The following is a chronicle of implementing a general purpose zero-instrumentation BPF based profiler for LuaJIT. Some assumptions are made about what this entails and it may be helpful to read some of our other work in this area. One major change from prior efforts is that instead of working with the original Parca unwinder we are now working with the OpenTelemetry eBPF profiler. If you missed t

                                                                            A Walk with LuaJIT
                                                                          • 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

                                                                              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〜
                                                                            • Why I use attrs instead of pydantic

                                                                              This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second

                                                                              • The OpenSSL punycode vulnerability (CVE-2022-3602): Overview, detection, exploitation, and remediation | Datadog Security Labs

                                                                                emerging threats and vulnerabilities The OpenSSL punycode vulnerability (CVE-2022-3602): Overview, detection, exploitation, and remediation November 1, 2022 emerging vulnerability On November 1, 2022, the OpenSSL Project released a security advisory detailing a high-severity vulnerability in the OpenSSL library. Deployments of OpenSSL from 3.0.0 to 3.0.6 (included) are vulnerable and are fixed in

                                                                                  The OpenSSL punycode vulnerability (CVE-2022-3602): Overview, detection, exploitation, and remediation | Datadog Security Labs
                                                                                • How Much Memory Do You Need to Run 1 Million Concurrent Tasks? | Piotr Kołaczkowski

                                                                                  In this blog post, I delve into the comparison of memory consumption between asynchronous and multi-threaded programming across popular languages like Rust, Go, Java, C#, Python, Node.js and Elixir. Some time ago I had to compare performance of a few computer programs designed to handle a large number of network connections. I saw huge differences in memory consumption of those programs, even exce