こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ
日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
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
退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手
日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話（バイブコーディング）
いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか？ なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。（とにかく温泉に入りたい） また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。（そりゃそう） そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。（まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し） 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易
哲学者の東浩紀さんと思想史と近代科学史(特にコンピュータ史)の本を一緒に書いてみようという企画が今年から立ち上がった。 すると東さんがある日の生放送で、「しかし俺も最低限プログラムくらいかける必要があるんじゃないか。しかし最低限のプログラムとは何か」と言っていたところ、シラスの桂さんが「エラトステネスの篩ふるいとかですかねえ」と言っていて、もうエラトステネスと聞いたら黙ってはいられない吾輩が怒涛の勢いで生放送したところ、東さんが一番乗りで入ってきてくれたのでその場でライブコーディングしながらプログラムの書き方を簡単に教えることにした。 https://shirasu.io/t/zelpm/c/shi3zlab/p/20240105163405 プログラミング言語習得のコツプログラミング言語は、言語であるため、マニュアルを頭からお尻まで読んで内容を暗記するよりも、「これってどうやんの?」「こ
ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成出来たので感想とコツ - Qiita
今回やりたかったこと 目標：ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成 するにはどうしたらいいのか、ChatGPT のハードルとかコツとかを知りたい。 ※最終的なプロンプトの入力と出力の全文は本ページ下部に貼り付けてます。 作ったもの概要 保険組合のウォーキングイベントの会社内の3チームの歩数進捗の slack への自動投稿 bot を作成しました。 処理は大きく2つに分かれています。 ウォーキングイベントサイトから歩数をスクレイピング＆スプシへアップロード スプシの GAS で投稿文字列作成＆ slack へ自動投稿 今回 ChatGPT でやったのは1の方です。 2は前回半年前開催分のコードをほぼそのまま流用しました。 運良く（？）今回のタイミングでウォーキングイベントのサービスサイトが変わり、 HTML がまるっと変わり1のスクレイピングコードは作り直しが必
【海外記事紹介】わずか243行で書かれたGPT実装『microgpt』が話題に — Python標準ライブラリのみで記述、GPTの動作理解に最適
2月13日、karpathy氏が「microgpt · GitHub」と題したGistを公開した。 このコードは、GPTの動作原理を外部ライブラリに頼らずPythonのみで記述した、最小構成の実装となっており、その読みやすさと理解のしやすさから注目を集めている。 以下に、これからこのソースコードを読み解こうとする方に向けて、GPTがどのように動き学習するのか、その大まかな流れと主要な概念を解説する。 コードリーディング・ガイド：microgptを読み解く 本プログラムは、大きく分けて「微分の自動化」「情報の変換」「予測と修正」の3つのパートで構成されている。 1. 「学習」を支える自動微分（Valueクラス） ニューラルネットワークが学習するためには、予測の誤りを数値化し、それを元に各パラメータをどの程度調整すべきかを計算する必要がある。本実装の冒頭に登場する Value クラスは、この「
はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part3 現代の暗号 共通鍵暗号方式と鍵配送問題 鍵配送問題とは？ 共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の違いとメリット・デメリット RSA暗号 RSAで使われる鍵 処理手順 暗号化の手順 復号の手順 RSA暗号の数学的背景 一次不定式が自然数解を持つ理由 eとLの関係性 そもそもなぜこの式で元の平文に戻るのか？の数学的根拠 証明パート１ フェルマーの小定理 中国剰余定理 RSA暗号をPythonで 楕円曲線暗号 楕円曲線とは？ 楕円曲線の式 楕円曲線における足し算の定義 楕円曲線における引き算の定義 無限遠点 楕円曲線における分配法則と交換法則 楕円曲線の加法を式で表現 点Pと点Qが異なる場合 点Pと点P 同じ点を足し合わせる場合 有限体 有限体とは？ 有限体上の楕円曲線 楕円曲線暗号における鍵 ECDH鍵共有 数式ベースでの手順説明
みなさん、こんな経験はありませんか もちろんありますよね。ということで無料で無限にクラウドストレージを使う方法を考えました。（月額130円で50GBは破格だけど） Youtube好き 今回使うのはYoutubeです。ほぼ全員Youtubeを見たことあると思いますが、Youtubeに動画をあげたことがある人はあんまりいないんじゃないでしょうか。 なんとこのYoutube、動画のアップロード数に制限がありません！！！じゃあファイルを動画にしてアップロードしたら好きな時にダウンロードして使えるじゃん。 動画化の方法 ということでやっていきます。まず、ファイルを動画化する方法を考えます。 すべてのファイルはバイト列なので、そいつらをそのまま画像のピクセルにして、そいつらを動画にしたらいいんじゃないかというのが一番最初に思いつくと思いますが、それは甘いです。甘すぎます。 Youtubeに動画をアップ
A Visual Guide to SSH Tunnels: Local and Remote Port Forwarding
Bridge vs. Switch: What I Learned From a Data Center TourNetworking Lab: Ethernet Broadcast DomainsNetworking Lab: L3 to L2 Segments MappingNetworking Lab: Simple VLANDon't miss new posts in the series! Subscribe to the blog updates and get deep technical write-ups on Cloud Native topics direct into your inbox. TL;DR SSH Port Forwarding as a printable cheat sheet. SSH is yet another example of an
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? まえがき はじめましてnasubi (@nasubi_dev)と申します｡ 大学のノートやTODOリストなどなど今までバラバラに管理していたものをすべてObsidianで管理する方法についてまとめています｡ そもそもObsidianとは Obsidianとはマークダウン記法で書けるメモアプリであり､Notionやesaとは設計思想から異なっている｡ Obsidianと他アプリの相違点 ナレッジベース共有ではなく､自分のためだけのクローズドなローカル環境で動作する｡何かを発信するのではなく自分自身のためにテキストをまとめるのです｡ このテ
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
関数名、メソッド名、変数名でよく使う英単語のまとめ
プログラミングをしていると関数名、メソッド名、変数名をどうするか悩みます。 ロジックより命名に時間を費やすこともざらにあります。翻訳したり、一般的な命名規則なのかいつも検索して大変です。 よく使うサイトの内容をコピってメモしておく 関数名とメソッド名の違いについて よく使う英単語のまえに、いつもごっちゃにして使っているけど、定義はこんな感じ 「関数」と「メソッド」の違い 似ているところ どちらも何か（引数）を入れると処理をして何か（戻り値）を返してくれます。 違うところ やってること自体は大差ありません。概念としては違います。 メソッドはオブジェクト指向で登場する用語で、オブジェクトの動作を定義したものです。 まずオブジェクトありきなのですね。一方の関数は、オブジェクト云々は関係ありません。 個人的な使い分け Java で登場する関数は「メソッド」です。C 言語で登場する関数は「関数」と呼
今回はバックエンドAPIでページネーションをどうやるかについての話なので、よくある無限スクロールUIのようなフロントエンド側の実装に関する話はしない。あくまでもAPI、もっと言えばRESTfulなAPIのリクエスト・レスポンスにおけるページネーションの話。 本気で深く考えるというよりざっくり検討したときの話です。 はじめに REST APIを実装するにあたってリスト系のAPIを提供する場合に必須といっても過言ではないのがページネーション。大量のリソースをレスポンスする場合にそれらを一気に返してしまうことは応答速度、転送量、クライアントサイドでの扱いづらさなどなどに繋がるので必須と言える。 最近、新たなAPIを開発するにあたってページネーションをする必要があったこともあり、今回はこのページネーションをどうやって提供するか整理して改めて検討してみた。 前提 TypeScript Nest.js
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
「Postgres で試した？」と聞き返せるようになるまでもしくはなぜ私は雰囲気で技術を語るのか？ — Just use Postgres 読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
たくさんの文字列（や離散的な符号列）をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか？（まぁあんまりなさそうですね） たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削
There’s a lot of chatter in the media that software developers will soon lose their jobs to AI. I don’t buy it. It is not the end of programming. It is the end of programming as we know it today. That is not new. The first programmers connected physical circuits to perform each calculation. They were succeeded by programmers writing machine instructions as binary code to be input one bit at a time
TypeScript以外が嫌いです
TypeScript以外が嫌いです こんにちは、TypeScript原理主義者のTakoです。今日は私がなぜTypeScript以外の言語が心の底から嫌いなのかをお話しします。 はじめに みなさん、世の中にはプログラミング言語がたくさんありますよね。Java、Python、JavaScript、Ruby、Go...。でも、私にとってそれらは全て「TypeScriptではない言語」というカテゴリに分類されます。つまり、使う価値のない言語です。 型がないなんて、人生がないようなもの JavaScript？あんなの型がなくて何が楽しいんですか？undefined is not a functionとかcannot read property of nullとかいうエラーと戯れるのが好きですか？私は嫌いです。 // TypeScriptの美しさ interface User { id: numbe
はじめに 株式会社iimonでSREエンジニアをしているhogeです。 本記事はiimonアドベントカレンダー9日目の記事となります。 今回の記事は技術的な棚卸しとして、普段大変お世話になっているWebサーバがどういった仕組みで動いているのかを実装しながら深堀りしていこうと思います。 弊社のバックエンドはDjango/FastAPI + Gunicornの構成で動作しているため、Pythonを絡めた説明が多くなるかと思います。サンプルコードもPythonで実装をしています。 途中、システムコールやファイルディスクリプタなどにも踏み込んだ話をするのですが、低レベルなプログラミングをちゃんとやったことがないため、間違えている部分があるかもしれません。今後学習して行く中で気づいたら都度修正していきたいと思います。 環境・使用ツール 言語 Python OS Ubuntu（Linuxのシステムコー
こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ Claude Code v2.1.80で待ちに待ったステータスライン用のrate_limitsフィールドが追加されました。これがないために本当にみんな頑張ってきたのです。本当につらい世界でした。 何が変わったのか 2026年3月19日リリースのv2.1.80で、ステータスラインに渡されるJSONにrate_limitsフィールドが追加されました。 changelogの記載はこうです。 Added rate_limits field to statusline scripts for displaying Claude.ai rate limit usage (5-hour and 7-day windows with used_percentage and resets_at) これにより、Claude Codeのサブスクリプションの使用量
はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは？使い方区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c) ================================ ←これが区切り線 上記のコードについて教えてください 結論先に結論を言うと、4個～16個連続した「-」か「=」 もしくは8の倍数の「-」か「=」が区切り線としてはベストでした。 ---- ---------------- -------------------------------- ==== ==
Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け）｜しぴちゃん
しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan) です。 配信ではゲームの話しかしてませんが、今回はAIに関する連載ということでローカル環境（手元のマシン）で動かせるAIの話をしていきます。 第一弾 DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす 第二弾 本記事 Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 第三弾 GPUなしでも動く！ローカルLLMとllama.vscodeでコード補完 今回は連載の第二弾です。 LLMをローカルにインストールする大きなメリットとして、API制限や従量課金から解放されてLLMが「使い放題」になるという点があります。 DeepSeekは一世代前のV3ならWebで使ってもそんなに高くないのですが (https://api-docs
TypeScriptでどこまで「関数型プログラミング」するか ─ 「手続き Haskell」から考察する - 一休.com Developers Blog
この記事は 一休.comのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita 10日目の記事です。 昨今は Web アプリケーション開発の世界でも、関数型プログラミングのエッセンスを取り入れるような機会が増えてきました。 とはいえ、一つのアプリケーションを 1 から 10 までがっちり関数型プログラミングで構成するというわけではなく、そのように書くこともあればそうでない従来からの手続き的スタイルで書くところもあるというのが現状で、どこまで関数型プログラミング的な手法を取り入れるかその塩梅もまちまちだと思います。まだ今はその過渡期という印象も受けます。 本稿ではこの辺りを少々考察してみたいと思います。 先日、Qiita Conference 2023 Autumn で以下のテーマで発表を行いました。 この発表では「関数型プログラミング最強!」という話をしたわけではなく、
Gemini 2.5 Proと取り組んだデータ分析のリアルな道のり - Nealle Developer's Blog
はじめに はじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。 本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Geminiと共に取り組んで分かったことの共有です。 私は生成AIをそれほどたくさん使った経験があるわけではないので、これが最良の使い方というわけではないと思いますが、どのようにプロンプトを組み立て、どう効率的に分析を進められたのかを可能な限りリアルに書いていきます。 ※今回利用したモデルは、Gemini 2.5 Proです。 はじめに Geminiを活用したデータ分析の進め方 フェーズ0: アプローチの模索 - Notebook LMや教師なし学習の試行 フェーズ1: データ理解とラベルチェック - コード生成と探索的分
夫婦で納得の土地探しをするためにLINE Bot作ったりデータサイエンスした話 - ABEJA Tech Blog
皆さんこんにちは！ ABEJAでデータサイエンティストをしている服部といいます。 本記事はABEJA Advent Calendar2022の10日目の記事になります。 背景 引っ越しから2年.... データサイエンティストとしてのリベンジ 前回の反省を踏まえて.... 1. お得そうに見える土地には絶対に理由がある 2. 土地の数はせいぜい限られていて全部探すのも難しくない 今回解く課題 土地探しにおける意見の違いとは？ どうやってデータサイエンスを使って夫婦の擦り合せを行う？ アプローチ 実装 1. 架空の土地条件をランダムに沢山作る 土地条件の項目数や取りうる範囲が増えすぎないようにする 自分たちにとって関連性が高い項目を入れる 2. 作った土地に対して夫婦それぞれで値段をつける LINE Botの概要 バックエンド 土地情報の作成とFireStoreに登録 妻からのフィードバック
キャッシュフローを考慮……？ 例えばなのだが「1000 万円を〇〇に投資したら、10 年後に 1300 万円になりました！ 300 万円、つまり 30%も儲かりました！」というような話をしている人がいる。これは儲かったと言えるのだろうか？これを年利に換算すると、2.6%程度の利益になる。これはインフレ率が 2-3%という前提で考えると、実質的にはほとんど儲からなかったもしくは損をした、 ということになる。S&P500 の平均リターンは 10%程度ということを考えると、ちょっと分が悪い投資だな、という感想になるだろう。これが逆に 1 年で 1300 万円になった場合は、 30%のリターンになるので、これはかなりいい投資だった、ということになる。 このように、投資の成果を評価するときには、単純に金額だけでなく、キャッシュフローを考慮することが重要になる。賃貸と不動産購入を比較するときに、「購入
Pythonについて思うこと | 雑記帳
みなさん、Pythonは好きですか？ この記事では、私がPythonという言語とそのエコシステムについて思うところを書いていきます。全体を通したストーリーみたいなのはなくて、トピックごとに書いています。 私のPython経験は3年弱です。Pythonについてまだまだ新米だという自覚はありますが、そこは有り余る才能でカバーしてこの記事を書いています。 静的型 Pythonには静的型がありません。型ヒントはありますが、インタープリターにとっては飾りにすぎません。 mypyとかの型チェッカーはありますが、「それさえあれば万事ハッピー」なものではなく、既存のコードを適宜書き換えないと型チェッカーでまともな結果を得るのは難しそうです。型検査を念頭に書かれていない（型ヒント付きの）コードをそのままmypyにかけても大量のエラー・警告が出てくるでしょう（ちなみに、型ヒントなしの関数はmypyのデフォルト
機械学習×数理最適化で業務プロセス革命！ - NTT docomo Business Engineers' Blog
本記事では、現在進行中の研究「機械学習×数理最適化」に関する取り組みの一環として検討している、需要予測を活用した業務プロセスの改善について紹介します。 はじめに 背景 数理最適化とは 機械学習×数理最適化で解決が期待できる課題 実現方法の検討 問題設定 Node-AIでの需要予測 数理最適化によるシフト計画 条件データ 定式化 プログラム 結果 まとめ おわりに はじめに こんにちは、イノベーションセンターの伊藤です。 普段はNode-AIやAI Autopilot Systemといったプロダクトの品質向上を目的に、研究開発を行っています。現在は予測精度の向上を目指した機械学習技術の研究に加え、予測結果の活用に向けた技術の研究に取り組んでいます。 また、我々のチームでは、これらの取り組みを通じて得られた研究成果やデータ分析ノウハウをごちきかというナレッジベースに体系的にまとめています。 本
OpenAIのプロンプトジェネレーターで至高のプロンプトを生成する - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 食欲の秋ということでサツマイモやキノコが美味しい季節ですね。 さて今回は、生成AIを使おうと思ってもプロンプトの書き方がよく分からず、生成AIから思ったような回答を得られない...なんて方におススメのOpenAIのプロンプトジェネレーター機能を紹介します。 1. プロンプトジェネレーターとは 使い方 2. ユースケースごとのプロンプトと結果比較 Pythonコードのリファクタリング プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 API設計 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 ブログ作成 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 3. まとめ 1. プロンプトジェネレーターとは プロンプトジェネレーターとは、その名の通り、AIに対する指示文（プロンプト）を自動的に
とほほのRust入門 - とほほのWWW入門
目次 Rustとは インストール Hello world Cargoプロジェクト キーワード コメント(//) 値 変数・定数(let, mut, const) 型 基本の型(bool, i16, char, str...) 型変換(as) 構造体(struct) 共用体(union) 列挙型(enum) タプル(tup) 配列(array) ベクタ(vec) ハッシュマップ(HashMap) 文字列(&str, String) 演算子(+ - ...) ヒープ領域(Box) スライス(&var[n..m]) 関数(fn) クロージャー(|...|{...}) マクロ(macro_rules!) 制御構文 条件分岐(if) 繰り返し(while) 繰り返し(for) ループ(loop) ループ制御(break, continue) マッチ(match) インプリメンテーション(impl)
この記事で学べること この記事を読むことで、以下のスキルが身につきます。 Pythonコードのボトルネックを特定する方法 NumPyを使ったベクトル化処理の実装 非同期処理による並列化テクニック メモリ効率を最適化する実践的な方法 JITコンパイラ（Numba）の効果的な使い方 それでは、実際のコードと測定結果を見ながら、Pythonの高速化テクニックを学んでいきましょう。 なぜPythonは遅いのか？そして、どう高速化するのか？ Pythonが遅い理由を理解していますか？ 普段Pythonを使っている皆さんは、なぜPythonが遅いと言われるのか、その根本的な理由を理解しているでしょうか。Pythonの実行速度が遅い主な理由は以下の通りです。 動的型付け1 - 実行時に型チェックが行われる インタープリタ実行 - コードが逐次解釈される GIL（Global Interpreter Lo
![[入門] Pythonを10倍高速化する実践テクニック集 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ebb0349b49be48b954aeb3086f83d61e52bf0b0/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Ftech-festa-ogp-background-4b5015b2c518c7e6b9062a7c9f5f5e90.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNTIxNTczJTJGZTBmMGU4NmM4MTg2ZGUzN2NmMGFlNWMxYmIzMzFjNzM5NDIyNjNhOSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc1MjIyNTQyMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NjhmYzIyNjMwMzllNGU0NzQyOTE3MGMyZTdjYjExOTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcc1a59e5a96046a7f38619543aa5f4c8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJTVEJTIwUHl0aG9uJUUzJTgyJTkyMTAlRTUlODAlOEQlRTklQUIlOTglRTklODAlOUYlRTUlOEMlOTYlRTMlODElOTklRTMlODIlOEIlRTUlQUUlOUYlRTglQjclQjUlRTMlODMlODYlRTMlODIlQUYlRTMlODMlOEIlRTMlODMlODMlRTMlODIlQUYlRTklOUIlODYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz02YmI3OTI2OTJmMWZkYzYwY2U3YzQ2M2UwZjU3MzEyMw%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTaGlnZW1vcmlNYXNhdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1kODJmMzE4ZjlkN2I5OGFjYjY0Y2YwOGYwNDBlMDE3YQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D34e4fc5f16bea46bf911014fcb5094c8)
50万文字の日本語長文を書いた。 長文なので、当然ながら全体的につながっている。書きながら、あれはどうだっけというようなことが頻繁に起きてかなり困った。なので脳のリソースを維持するため、色々工夫をしたんだけど、その中で「誤字を気にしない」というのがある。 私は誤字が多い。だからこれを気にすることで脳が浪費される。なんとかするために、『AIを使って校正できるようにした』のだが、この時点ではこまめに校正することで脳の負荷を減らすという方針であった。しかしこまめに校正している時点で脳に負荷が発生しているので、完全に諦めるという手法を採用することとなった。これは良くて、脳のリソースが節約できた。 誤字を放置したまま他人に原稿を渡すと、誤字が大量にある文書の修正を人に押し付けるという道義的な問題が発生するが、こちらは AI に押し付けることでクリアした。原稿を書いている時は、 AI が大量の文書を一
前回の記事から約4年3ヶ月ぶりの投稿です... 定期的に文章を書かないと書けなくなってしまうので何か書かなければ...と思っていたら、ちょうどタイミングよくアドベントカレンダーの季節だったので 防災アプリ Advent Calendar 2022の7日目として参加させていただきます。 現在、日本からオーストラリアにかけての上空に「みちびき（初号機〜4号機、初号機後継機）」と命名された準天頂衛星(quasi-zenith satellites)が4機（待機運用中の初号機も合わせると5機）飛んでいます。 この衛星を利用した準天頂衛星システムみちびき(QZSS)は既存のGPSやGLONASSといった衛星測位システムを補完し、常時1機は日本から高仰角で見通せる位置に滞空するように設計されています。 高層ビルの多い都市部や山間部において低仰角を飛んでいるGPSをうまく捕捉できない場合でも高仰角を飛ぶ
「だんご屋のひまつぶし」完全解析 - すぎゃーんメモ
「だんご屋のひまつぶし」とは 最長手順の問題は…？ 組み合わせ、グラフ問題 プログラムで解く 状態の列挙 グラフの構築 最短経路問題を解く WASM化して、ブラウザ上で解く もしもすべて異なる団子だったら さらに一般化していくと 到達可能性 頂点数 本数を固定し、高さを変える 高さを固定し、本数を変える まとめ Repository 「だんご屋のひまつぶし」とは 「ハノイの塔」の派生型のようなパズル。 高さ3の串が3本あり、3色の団子2個ずつ計6個が刺さっている。これらを1個ずつ移し替えて、ある状態からある状態へと遷移させる、というゲーム。 移動できるのは各串で一番上にある団子だけ。 団子の大きさのような概念はなく、高さ3以内であればどこにでも動かせる。 単純なルールだがなかなかに奥が深く、じっくり考えて動かさないと最適な手順で達成するのは意外に難しい。 パズルオーディションというもので最
textlint - Linterの作り方
[fit] textlint - Linterの作り方 自己紹介 Name : azu Twitter : @azu_re Website: Web scratch, JSer.info Book: JavaScript Primer アジェンダ Linterを作る人向けの話 Linterの考え方とアーキテクチャを一致させる 使うものを作ろう、作るために使おう textlint とは 自然言語(日本語や英語など)に対するLinter MarkdownやHTMLなどのマークアップ言語に対応している ビルトインのルールは0 利用できるルールは100以上ある 多くのルールはオフラインで動くので、外部に入力してる内容を送信しない CI/CDに組み込める自然言語のチェッカー(表記揺れ、スペルチェック、誤用、読みやすさのチェックなど) textlint users Translation: Angul
防衛省サイバーコンテスト 2025 writeup - st98 の日記帳 - コピー
2/2に12時間というちょうどよい競技時間で開催された。21時終了だったけれども、11時45分ぐらいに最速で全完して1位🎉 第1回以来4年ぶりの優勝だ。昨年大会の第4回ではヒントの閲覧数で優勝を逃してしまって悔しい思いをしたので、雪辱を果たすことができ嬉しい。開始直後からずっと1位を独走できており、510名のプレイヤーがいる中で圧勝だったのも嬉しい。 昨年度や一昨年度はバルクが作問を担当していたが、今回はAGESTが担当していた。これまでの問題と比較すると全体的に易化したように思うが、解くにあたって発想の大きな飛躍を必要とするいわゆる「エスパー要素」のある問題はごく一部を除いて存在しておらず*1、よかったと思う。また、昨年度・一昨年度に引き続きwriteupは公開可能というのもよかった。 戦略というほどの戦略は立てていなかったけれども、とりあえずWebを見た後は全カテゴリを上から見ていき
最近、twitterで🟩🟩🟨⬜⬜みたいな謎の色付き正方形がいっぱいシェアされてくるようになりました。 Wordle 218 3/6 ⬜⬜⬜⬜⬜ 🟩⬜🟨⬜🟨 🟩🟩🟩🟩🟩— 氷点下カチコチかもリバー (@xcloche) 2022年1月22日 これは「Wordle」というパズルゲームで、５文字の単語を入力して得られた手がかりから、正解の５文字の単語を当てるゲーム（その文字が正解に含まれていて位置もあっていたら🟩、含まれているが位置はあっていないときは🟨でヒントが出る*1）です。 www.powerlanguage.co.uk Wordle、おもしろいですよね。 aseruneko.github.io 日本語版も有志によって作られたようです。 この記事では、インターネット上で囁かれているさまざまなWordleの戦略を概観・レビューした後、情報量を用いたもっとも効率的な単
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