ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ
# ----------------------------- # 2nd Screening V1 # ----------------------------- import time global_start_time = time.time() from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np import os from tqdm.notebook import tqdm import yfinance as yf from curl_cffi import requests # -------------------------------------------------- # ヘルパー関数定義セクション # --------
The Scary Thing About Automating Deploys - Engineering at Slack
Most of Slack runs on a monolithic service simply called “The Webapp”. It’s big – hundreds of developers create hundreds of changes every week. Deploying at this scale is a unique challenge. When people talk about continuous deployment, they’re often thinking about deploying to systems as soon as changes are ready. They talk about microservices and 2-pizza teams (~8 people). But what does continuo
Internet Engineering Task Force (IETF) K. Davis Request for Comments: 9562 Cisco Systems Obsoletes: 4122 B. Peabody Category: Standards Track Uncloud ISSN: 2070-1721 P. Leach University of Washington May 2024 Universally Unique IDentifiers (UUIDs) Abstract This specification defines UUIDs (Universally Unique IDentifiers) -- also known as GUIDs (Globally Unique IDentifiers) -- and a Uniform Resou
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
python_modules.pdf
Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p
Zig in 30 minutes
test.md A half-hour to learn Zig This is inspired by https://fasterthanli.me/blog/2020/a-half-hour-to-learn-rust/ Basics the command zig run my_code.zig will compile and immediately run your Zig program. Each of these cells contains a zig program that you can try to run (some of them contain compile-time errors that you can comment out to play with) You'll want to declare a main() function to get
By Jun He, Natallia Dzenisenka, Praneeth Yenugutala, Yingyi Zhang, and Anjali Norwood TL;DRWe are thrilled to announce that the Maestro source code is now open to the public! Please visit the Maestro GitHub repository to get started. If you find it useful, please give us a star. What is MaestroMaestro is a horizontally scalable workflow orchestrator designed to manage large-scale Data/ML workflows
[AWS IoT Core] 1秒間に17,000件のMQTTメッセージをpublishするテスト用のクライアントを作成してみました | DevelopersIO
[AWS IoT Core] 1秒間に17,000件のMQTTメッセージをpublishするテスト用のクライアントを作成してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 AWS IoT CoreでMQTTのメッセージブローカーを利用したシステムを構築する際に、大量のメッセージに対応できているかどうかの確認が必要になる場合があると思います。 今回は、１秒間に17,000件のメッセージをPublishする、テスト用のクライアントを作成してみました。 ちなみに、17,000という数字は、使用したインスタンスで、1秒間に処理できる最大量で決まりました。もっと強いインスタンスを使用すれば、もしかすると、これ以上の数字も出せるのかも知れませんが、すいません、試していません。 2 構成 テスト用のクライアントは、Pythonで作成されており、EC2上で動作させています。 沢山のメッセージを
![[AWS IoT Core] 1秒間に17,000件のMQTTメッセージをpublishするテスト用のクライアントを作成してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d9fdf277e5e3da9b9ad5eb3751b2220bf7849aa7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-iot-core.png)
Python behind the scenes #13: the GIL and its effects on Python multithreading
As you probably know, the GIL stands for the Global Interpreter Lock, and its job is to make the CPython interpreter thread-safe. The GIL allows only one OS thread to execute Python bytecode at any given time, and the consequence of this is that it's not possible to speed up CPU-intensive Python code by distributing the work among multiple threads. This is, however, not the only negative effect of
【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
prompts.chat
Welcome to the “Awesome ChatGPT Prompts” repository! While this collection was originally created for ChatGPT, these prompts work great with other AI models like Claude, Gemini, Hugging Face Chat, Llama, Mistral, and more. ChatGPT is a web interface created by OpenAI that provides access to their GPT (Generative Pre-trained Transformer) language models. The underlying models, like GPT-4o and GPT-o
Exactly ten years ago today, we published "Why We Created Julia", introducing the Julia project to the world. At this point, we have moved well past the ambitious goals set out in the original blog post. Julia is now used by hundreds of thousands of people. It is taught at hundreds of universities and entire companies are being formed that build their software stacks on Julia. From personalized me
Amazon FSx for NetApp ONTAPファイルシステム上のiSCSI LUNをマウントしてみた | DevelopersIO
Amazon FSx for NetApp ONTAPは単純なファイルサーバーじゃないぞ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはMulti-AZのEBSボリュームを欲しいなと思ったことはありますか? 私はあります。 EBSボリュームはAZ単位なのでAZ障害のことを考えるとちょっと心配です。かと言って自分でブロックレベルのレプリケーションを実装するのも何だか大変です。 そこで、Amazon FSx for NetApp ONTAPの出番です。 Amazon FSx for NetApp ONTAPはファイルサーバーとしての機能だけではなく、ブロックストレージとしての機能も有しています。 Q: Amazon FSx for NetApp ONTAP はどのプロトコルをサポートしていますか? A: Amazon FSx for NetApp ONTAP は、ネットワークファイ
Identifying training bottlenecks and system resource under-utilization with Amazon SageMaker Debugger | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Identifying training bottlenecks and system resource under-utilization with Amazon SageMaker Debugger At AWS re:Invent 2020, AWS released the profiling functionality for Amazon SageMaker Debugger. In this post, we expand on the importance of profiling deep neural network (DNN) training, review some of the common performance bottlenecks you might encounter, and demonstrate h
import PySimpleGUI as sg import datetime import time import os import numpy as np import cv2 import glob from time import sleep mport schedule import mojimoji import sys # class def cam_2(create_directory1,create_directory2): # global create_directory1 cap1 = cv2.VideoCapture(1,cv2.CAP_DSHOW) time.sleep(1) cap1.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE,-6) ret1, frame1 = cap1.read() print(ret1) if ret1 == False:
Or if the package is only meant to be run on Node.js and wants to fallback to CJS on older versions that don't have require(esm): { "type": "module", "exports": { // On new version of Node.js, both require() and import get the ESM version "module-sync": "./index.js", // On older version of Node.js, where "module-sync" and require(esm) are // not supported, use the CJS version to avoid dual-package
A Lisp REPL as my main shell
If you enjoy this article and would like to help me keep writing, consider chipping in, every little bit helps to keep me going :) Thank you! Update: As of 2021-02-07, not all the code and configurations used in this presentation have been published. Should happen in the coming days, stay tuned! Introduction video The concepts I’m going to present in this article were featured in a presentation at
Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2023.02.10 Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~ お久しぶりです。グループ研究開発本部・AI研究開発質の T.I. です。色々あって久しぶりの Blog となりました。今回は、趣向を変え、最近大幅に改良された Python のデータ可視化ライブラリである Seaborn の新しい機能を紹介します。昨年９月にリリースされたばかりということもあるのか、本邦どころか英語で検索しても解説資料は公式サイト以外はほぼ皆無(当方調べ)というレアな情報となります。 はじめに データ分析・機械学習などにおいて、データの様々な特徴を可視化しながらの調査・探索(Exploratory Data Analysis (EDA))は、対象の正確で深い理解には不可欠なアプローチと言えます。Python のデータ可視化ライブラリとしては、
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
While getting my degree in Physics, I had to take classes in both MatLab and Python for scientific computing. I preferred python, where we used the SciPy and NumPy packages. In fact, I used those packages again (along with matplotlib) in an undergraduate research project simulating bacteria films. There's a catch: I was also pursuing a degree in Computer Science, and Python just wasn't fast enough
After studying how companies deploy generative AI applications, I noticed many similarities in their platforms. This post outlines the common components of a generative AI platform, what they do, and how they are implemented. I try my best to keep the architecture general, but certain applications might deviate. This is what the overall architecture looks like. This is a pretty complex system. Thi
前回，マスター方程式を導きましたが，マスター方程式は時間微分と状態の積分からなる方程式なので大きな自由度の系を扱うにはなかなか複雑なものでした．今回は，状態の間の「近さ」に着目することで，マスター方程式を形式的に微分方程式の形にすることを目標にします．ただし，状態間の距離を考えることに意味がないような状況もあるので，位置や密度など，定量的に状態間の「距離」を測れるようなものに限定して考えることになります． クラマース・モヤル方程式前回導いたマスター方程式とは，過程がマルコフ過程であるときに，ある時刻においてある状態を取るような確率密度の時間発展を記述する方程式のことで $$ \newcommand{\pd}[2]{\frac{\partial #1 }{\partial #2 }} \pd{}{t} f(x,t) = \int dx' \Bigl[ -W(x' \mid x,t) f(x,
初めての投稿ですがよろしくお願いします、ハンです。 私は福岡の株式会社Fusicの機械学習チームで勤めている者です。機械学習やAWS運用など、困っていることがありましたら気軽にお声かけてください。 この記事では、Lambda LabsのGPU Cloud Serviceを使ってみたレビュー・感想などを書いてみたいと思います。 要約 Lambda Labs、お値段だけを考えると良い！ モニタリングなど、提供するサービスが少ないので、自分なりの工夫が必要 使用可能なインスタンス・ストレージの制約があり、Persistanceストレージ連動ができなかったのはすごく残念 なぜLambda Labs？：お値段！ 皆さんはクラウドサービスを利用する際、何を一番の選択基準にするのでしょうか？ 使用したいGPUの種類や数・求められるセキュリティ・サポート機能など、さまざまな判断基準があると思いますが、以下
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 突然ですが、皆さんは歌川国芳という浮世絵師をご存じでしょうか? 「国芳? 広重ではなくて?」と思われる方もいらっしゃるかも知れません。 歌川広重は「東海道五十三次」などの作品で名が知られた、歌川派を代表する江戸時代の浮世絵師です。 『東海道五十三次』より「日本橋」(本画像を含め、浮世絵は全てwikiより拝借しました。) 一方の歌川国芳は、あまり世間に知られた名前ではないかも知れません。 国芳は、寛政9年(1797)に江戸日本橋で生まれ、文久元年(1861)に没した浮世絵師で、広重とはほぼ同時代に活躍しました。歌川派の初代、歌川
charity.wtf
charity.wtf charity wtf's about technology, databases, startups, engineering management, and whiskey. I wrote a lot of blog posts over my time at Parse, but they all evaporated after Facebook killed the product. Most of them I didn’t care about (there were, ahem, a lot of “service reliability updates”), but I was mad about losing one specific piece, a deceptively casual retrospective of the grueli
Advanced LMI Techniques in Control System Design - 制御工学ブログ
In our previous article, we introduced the fundamentals of Linear Matrix Inequalities (LMIs) and their application in controller design. blog.control-theory.com This follow-up explores some advanced LMI techniques including Schur's lemma, variable elimination methods, and practical implementation with MATLAB code examples. Schur's Lemma: A Key Tool for LMI Problems Schur's lemma (also known as Sch
Origins Over half a year ago (in April, to be exact), I eventually decided to learn Rust for good. My previous attempt during the 2022 AoC had failed rather quickly, after a few days of completing the exercises - I finally realized that I needed a real project to work on. For the last few years, I've been dealing with the different kinds of distributed systems (mostly using C#), including the typi
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
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新入社員のみんな、「ChatGPT×Python」で鬼にならないか？｜ピーナッツ
Python×株式投資：従来の100倍！銘柄選抜のバックテストを高速化した話 - Qiita
RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)
Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64
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Node.js — Node.js v22.10.0 (Current)
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Scientific Computing in Rust - aftix's dominion
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【物理数学】フォッカー・プランク方程式【確率論③】｜kT@物理・化学
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