【Streamlitよりいいかも？】機械学習系のデモアプリ作成に最適！Gradio解説 - 学習する天然ニューラルネット
はじめに Streamlit vs Gradio Gradioの設計思想 Interface 入出力に応じたUI Interface String Shortcut 入力データのサンプルのセット ドキュメンテーション テーマの変更 タイムアウトへの対処 中級者への第一歩、デモを作る際に知っておきたい処理 Gradioが担当する前処理について プログレスバー もろもろの出力結果を保存するには？ 認証認可（というか認可） その他、解説しないが需要の有りそうなもの まとめ 追記 : 動画になりました。 はじめに 機械学習系のデモアプリを作成することがしばしばありStreamlitを使用していたが、パラメーターなどをいじるたびに処理が最初から走るなどといった挙動に悩まされていた。 同僚がGradioというのを使っていたのでサーベイがてらメモしていたらブログが出来上がってしまった。 本ブログでは、G
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
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
Update 1.69.1: The update addresses these issues. Update 1.69.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the June 2022 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: 3-way merge editor - Resolve merge conflicts wit
Agentic GraphRAG for Commercial Contracts | Towards Data Science
In every business, legal contracts are foundational documents that define the relationships, obligations, and responsibilities between parties. Whether it’s a partnership agreement, an NDA, or a supplier contract, these documents often contain critical information that drives decision-making, risk management, and compliance. However, navigating and extracting insights from these contracts can be a
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
Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models
Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models Aitor Lewkowycz∗, Anders Andreassen†, David Dohan†, Ethan Dyer†, Henryk Michalewski†, Vinay Ramasesh†, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur∗, Guy Gur-Ari∗, and Vedant Misra∗ Google Research Abstract Language models have achieved remarkable performance on a wide range of tasks that require
agent loop �� �p�� You are Manus, an AI agent created by the Manus team. You excel at the following tasks: 1. Information gathering, fact-checking, and documentation 2. Data processing, analysis, and visualization 3. Writing multi-chapter articles and in-depth research reports 4. Creating websites, applications, and tools 5. Using programming to solve various problems beyond development 6. Variou
最近、一部のローカルLLM勢のあいだでChatVectorで遊ぶのが流行っている。 ChatVectorとは何か？というとこちらの論文で発表された技術だ。 [2310.04799] Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages (arxiv.org) こちらの解説記事が分かりやすい。 Chat Vectorを使って日本語LLMをチャットモデルに改造する – Qiita 要するに、ChatVectorとは指示チューニングでチャット能力を獲得したモデルのウエイトから、ベースになったモデルのウエイトを差し引いた差分の事である。 そしてChatVectorを別のモデルのウエイトに加算すれば、そのモデルにチャット能力を付与する事が
訓練データ（教科書）での性能: R²スコアが0.551。これは、モデルが学習に使ったデータの内容を、約55%は説明できていることを示します。完璧ではありませんが、データから何らかのパターンを学習しようとした努力の跡が見えます。 テストデータ（本番試験）での性能: R²スコアが -0.205。これは衝撃的な結果です。マイナスの値は、モデルの予測が「常に全データの平均値を予測する」という最も単純な予測よりもさらに悪いことを意味します。つまり、このモデルは未知の問題に対しては全く役に立たない、むしろ有害でさえあるということです。 過学習の診断：グラフが語るモデルの「病状」 この「訓練データではそこそこ、テストデータでは最悪」という性能の大きなギャップこそが、「過学習」の典型的な症状です。モデルが訓練データに存在するパターンを「丸暗記」することに終始してしまい、物性の背後にある普遍的な法則を学ぶこ
【GROMACS】Umbrella samplingによるMD simulation 【In silico創薬】【SMD】 - LabCode
Windows 11 Home, 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700, 64 ビット オペレーティング システム、x64 ベース プロセッサ, メモリ：32GB Umbrella Samplingの概要と目的Umbrella Samplingは、分子がめったに起こさないような状態変化（たとえば、タンパク質同士が離れるなど）を詳しく調べるための計算手法です。通常の分子動力学（MD）では、エネルギー的に安定な状態にとどまりやすく、重要な変化が起こる確率が低いため、十分な情報が得られません。 たとえば、タンパク質AとBがくっついている状態から、少しずつ離れていく様子を観察したいとき、まずAとBを少しずつ引き離すSteered Molecular Dynamics（SMD）などのシミュレーションで、さまざまな距離の構造を取得します。その中から、0.5nm、0.7
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
マテリアルズインフォマティクス（MI）入門②【勾配ブースティング（CatBoost）を用いた未知組成からの高精度な物性予測】 - LabCode
訓練データでの性能: R²スコアが0.996と、ほぼ完璧です。これは、CatBoostが訓練データのパターンを非常に高い精度で学習できる、強力な表現力を持っていることを示します。 テストデータでの性能: R²スコアが0.805と、訓練データよりは低いものの、非常に高いレベルを維持しています。線形回帰のマイナススコアとは雲泥の差であり、実用的な予測モデルとして機能していることを示します。 汎化性能の獲得: 訓練データとテストデータ両方で高い性能が出ており、モデルが未知のデータに対しても（過学習を抑制しつつ）うまく機能する、高い汎化性能を持つことがわかります。 モデルパフォーマンスの可視化 グラフでは、訓練データ（青）はほぼ完全に理想線上に乗っており、テストデータ（赤）も多少のばらつきはありますが、全体として理想線に強く追従しています。これは、CatBoostが線形回帰では捉えきれなかった非線
Introduction Pandas is the main Data analysis package of Python. For many reasons, Native Python has very poor performance on data analysis without vectorizing with NumPy and the likes. And historically, Pandas has been created by Wes McKinney to package those optimisations in a nice API to facilitate data analysis in Python. This, however, is not necessary for Rust. Rust has great data performanc
Node.js
Notable Changes crypto update root certificates (Richard Lau) #40280 deps upgrade npm to 8.0.0 (npm team) #40369 update nghttp2 to v1.45.1 (thunder-coding) #40206 update V8 to 9.4.146.19 (Michaël Zasso) #40285 tools update certdata.txt (Richard Lau) #40280 Commits [34f3021ca3] - benchmark: add util.toUSVString()'s benchmark (Khaidi Chu) #40203 [f83b9bcb6f] - build: support Python 3.10.0 (FrankQiu)
I did this in 2020 and then again in 2021, but I’m in the mood to look around again. Let’s look through Are We GUI Yet? and see what’s up these days. The task today is to have a text label and an input field that can change the text in the label. In React, for example, this is basically free: const Demo = () => { let [state, setState] = useState("Hello, world!"); return ( <div> <p>{state}</p> <inp
Plan 9 Desktop Guide
PLAN 9 DESKTOP GUIDE INDEX What is Plan 9? Limitations and Workarounds Connecting to Other Systems VNC RDP SSH 9P Other methods Porting Applications Emulating other Operating Systems Virtualizing other Operating Systems Basics Window Management Copy Pasting Essential Programs Manipulating Text in the Terminal Acme - The Do It All Application Multiple Workspaces Tiling Windows Plumbing System Admin
2024-10-16, Version 23.0.0 (Current), @RafaelGSS We’re excited to announce the release of Node.js 23! Key highlights include: Enabling require(esm) by default for Node.js applications Removing support for Windows 32-bit systems Stabilizing the node --run command Enhancements to the test runner, including glob pattern support for coverage files Node.js 23 will replace Node.js 22 as the ‘Current’ re
Large Text Compression Benchmark Matt Mahoney Last update: July 3, 2025. history This competition ranks lossless data compression programs by the compressed size (including the size of the decompression program) of the first 109 bytes of the XML text dump of the English version of Wikipedia on Mar. 3, 2006. About the test data. The goal of this benchmark is not to find the best overall compressi
Following up from the last post, there is a lot more we need to cover. This was intended to be the post where we talk exclusively about benchmarks and numbers. But, I have unfortunately been perfectly taunted and status-locked, like a monster whose “aggro” was pulled by a tank. The reason, of course, is due to a few folks taking issue with my outright dismissal of the C and C++ APIs (and not showi
(This is the first of a two part series on rate limiting with Redis. This part will look at possible implementations, and the second part will look at performance) My colleague Eric has informed me that many companies are now using Redis to implement rate limiting, and has witnessed serious businesses doing this, first hand. “Redis?”, I thought. “Isn’t that that thing to cache your slow HTTP page
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
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
地面を見下ろす少年の足蹴にされる私
Contracts提案（P2900R14）がC++26に向けて採択され、C++26では契約プログラミング機能を言語サポートの下で実践できるようになります。この記事は、その契約プログラミング機能の一部として導入されている違反ハンドラというものについてのお話です。 契約プログラミング機能における違反ハンドラの概要 ユーザー定義違反ハンドラ std::contracts::contract_violation より一般的な利用 外部ツールの共通コールバック機構として 実行時エラーハンドリングのコールバック機能として（P3290R2） プロファイル機能の実行時検査におけるコールバックとして（P3081R0） 未定義動作の実行時ハンドリング機能として（P3100R0, P3229R1, P3205R0） 参考文献 契約プログラミング機能における違反ハンドラの概要 C++26の契約プログラミング機能は
Renato Athaydes
Revisiting Prechelt’s paper and follow-ups comparing Java, Lisp, C/C++ and scripting languages A discussion on programming languages' impact on productivity and program efficiency. In 1999, Lutz Prechelt published a seminal article on the COMMUNICATIONS OF THE ACM (October 1999/Vol. 42, No. 10) called Comparing Java vs. C/C++ Efficiency Differences to Interpersonal Differences, henceforth Java VS
GDB is an old and ubiquitous debugger for Linux and BSD systems that has extensive language, processor, and binary format support. Its interface is a little cryptic, but learning GDB pays off. This article is a set of miscellaneous configuration and scripting tricks that illustrate reusable principles. It assumes you’re familiar with the basics of debugging, like breakpoints, stepping, inspecting
Django for Startup Founders: A better software architecture for SaaS startups and consumer apps
In an ideal world, startups would be easy. We'd run our idea by some potential customers, build the product, and then immediately ride that sweet exponential growth curve off into early retirement. Of course it doesn't actually work like that. Not even a little. In real life, even startups that go on to become billion-dollar companies typically go through phases like: Having little or no growth fo
AI Agent用フレームワーク「Dapr Agents」について調べてみた | フューチャー技術ブログ
Today, we are excited to announce Dapr Agents, a framework built on top of Dapr that combines stateful workflow coordination with advanced Agentic AI features. 本日、Dapr を基盤として構築された新たなフレームワーク「Dapr Agents」のリリースを発表いたします。Dapr Agents は、ステートフルなワークフロー調整機能と先進的な Agentic AI 機能を統合したソリューションです。 https://www.cncf.io/blog/2025/03/12/announcing-dapr-ai-agents/ CNCF 連載 6 日目はDapr Agentsの検討記事です。 Dapr Agents の技術的背景や意義を
How to build a plugin system in RustMay 29, 2024Software used by businesses often needs to be extensible. For Arroyo, a real-time SQL engine, that means supporting user-defined functions (UDFs). But how can we support dynamic, user-written code in a static language like Rust? This post dives deep into the technical details of building a dynamically-linked, FFI-based plugin system in Rust. Arroyo i
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Writing a C compiler in 500 lines of Python
June 2022 (version 1.69)
0.8.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
Manus tools and prompts
ChatVectorで新モデル作って評価して遊ぶヤツ、自分もやりたい
マテリアルズインフォマティクス（MI）入門①【線形回帰で挑む物性予測と「過学習」の罠】 - LabCode
AWS公式のECSハンズオンがとても良かった!! - Qiita
Data Manipulation: Pandas vs Rust
A 2025 Survey of Rust GUI Libraries
Node.js — Node.js v23.0.0 (Current)
Large Text Compression Benchmark
cuneicode, and the Future of Text in C
Why you shouldn’t use Redis as a rate limiter: Part 1 of 2
A from-scratch tour of Bitcoin in Python
JSON is not JSON Across Languages | Dochia CLI Blog
Pleasant debugging with GDB and DDD
How to build a plugin system in Rust