WebAssemblyの歴史について
はじめに 最近、Node.jsとDenoの開発者であるRyan DahlさんがJavaScript Containersという記事を書いていることを知った。 Webとの親和性の高さがサーバーサイドで求められる中、JavaScriptがユニバーサルスクリプトとして活躍するだろう。そして、コンテナランタイムがLinuxコンテナの抽象レイヤーとしてあるように、JavaScript界隈では既存のWebAPIそのものが抽象化の手助けとなるであろう、みたいな趣旨の内容だった。 彼がChromeのV8 JavaScript Engineを使ってNode.jsを誕生させた同じ頃、JavaScriptの可能性を信じて方法を模索した人がいる。Alon Zakaiさんだ。 Alon(以降、敬称略)はWebAssemblyやその考えの元になった asm.js 、 JavaScriptコンパイラ Emscripte
Python×株式投資｜仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る（中編） - Qiita
素人が生成AI無料期間中に作る！毎日自動で銘柄スクリーニング＆X自動通知Bot これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング *2025年7月7日 リンク修正しました。お知らせいただきありがとうございました。 はじめに 毎日自動で銘柄スクリーニングの結果を知れたら、仕事が終わった後の疲れたの脳でも、めんどくさがらずに、お布団に吸引されることもなく、定期的に投資が続けられる
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
偏微分方程式の数値解法とは偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。この方法は直感的で実装が比較的簡単ですが、グリッドの選択が解の精度に大きく影響します。有限要素法（Finite Element Method）: 問題の領域を小さな「要素」に分割し、各要素内で方程式を近似します。この方法は複雑な形状や境界条件を持つ問題に適しています。有限体積法（Finite Volume Method）: 保存
お疲れさまです。とーちです。 こちらの記事を読んで、MCPサーバーすごそうとなったのでMCPについてキャッチアップしたくなりました。 また、こちらの資料を読んでいて知ったのですが、MCPサーバーを作るクイックスタートが公開されているようです。これは良さそうだと思ったのでクイックスタートをやってみることにしました。 やさしいMCP入門 クイックスタートのURLは以下になります。 For Server Developers - Model Context Protocol MCPとは？ そもそもMCPとは？といった部分については上記の資料等をご確認いただければと思いますが、自分なりに理解したことをまとめると以下のようになります。 MCPとは アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するためのもの MCP は、AI アプリケーション用の USB-C ポートのようなもので、
GPT-5 の新パラメータとツール｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・GPT-5 New Params and Tools - OpenAI Cookbook 1. verbosity1-1. 概要「verbosity」は、出力トークン数を調節できます。 ・low : 簡潔なUX、簡潔な文章 ・medium (デフォルト) : バランスの取れた詳細 ・high : 詳細な情報。監査、教育、引き継ぎに最適 1-2. verbosityの効果の確認プロンプトを一定に保ったまま、「verbosity」を変更することで、効果を確認できます。 response = client.responses.create( model="gpt-5", input="人生、宇宙、そして万物に関する究極の問いに対する答えは何でしょうか?", text={ "verbosity": "low" } ) print(response
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS テクノロジー部門技術基盤グループの笹田（ko1）と遠藤（mame）です。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、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.4.0 がリリースされました（Ruby 3.4.0 リリース ）。今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.4 の NEWS.md ファイルの解説をします（ちなみに、STORES Advent Calendar 2024 の記事になります。他も読んでね）。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Realtime API 1. Realtime API「Realtime API」は、低遅延なマルチモーダル会話エクスペリエンスを構築するためのAPIです。現在、入出力の両方でテキスト・音声がサポートされており、Function Calling を利用することもできます。 特徴は次のとおりです。 ・ネイティブな音声合成 低遅延でニュアンスに富んだ出力が得られる ・自然で操作可能な音声 自然な抑揚を持ち、笑ったり、ささやいたり、トーンの指示に従うことができる ・同時マルチモーダル出力 テキストはモデレーションに役立ち、オーディオにより安定した再生が保証される 2. クイックスタート「Realtime API」は、「WebSocket」を介して通信するステートフルなイベントベースAPIです。 機能を紹介するデモアプリ「openai-real
MCP Python SDK のドキュメント｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク
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
LayerX のバクラク事業部の AI・機械学習部で機械学習エンジニアをしている島越（@nt_4o54）です。こちらはLayerX AI Agent ブログリレー 31 日目の記事です。 昨日は松村 (@yu__ya4)による「Langfuse の Experiment Runner SDK を利用した AI エージェント機能の性能評価と実験管理」でした。 無事にこのブログリレーも日付換算で一ヶ月を突破しました。過去のブログ記事も知見が溢れているので、是非ご覧ください！ はじめに LLM 以前の機械学習システムにおけるパーソナライゼーション LLM を用いたシステムにおけるパーソナライゼーション In-Context Learning (ICL): Prompt による動的適応 Prompt の自動最適化 その他の最適化手法 DSPy による Prompt 最適化実践 データセット 推論の
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
ノードエディタ形式の画像処理ツール「Image-Processing-Node-Editor」 - Qiita
はじめに 趣味でノードエディタ形式の画像処理ツール「Image-Processing-Node-Editor」を作りました。 その紹介の記事です。中身にOpenCVガッツリ使っているからアドカレOKですよね。。。👀？ ガッツリ使っているという意味では、GUI部分の DearPyGui のほうがガッツリ使っているかもしれませんが🤔 「Image-Processing-Node-Editor」とは 以下のように、ノードを接続していくことで、処理結果を可視化しながら画像処理が行えるツールです。 以下のような特徴があります。 主要な処理は全てPython ※ライブラリ部分除く 各処理を可視化しながら画像処理が試せる 自作ノードの追加が容易 (だと信じている) 記事書くために見直していましたが、イマイチ複雑ですわ、、、😇 OSS (Apache 2.0ライセンス) デフォルトでいくつかのAI機
SREの菅原です。 カンムのサービスはWebサービス・バッチ処理なども含めて基本的にはECS上で動かしているのですが、簡単なバッチ処理はLambda+EventBridge Schedulerの組み合わせで動かすこともあります。 LambdaはECSに比べてDockerイメージのビルドやECRの準備が不要で作成の手間が少ないのですが、terraformでデプロイまで含めて管理しようとすると少し問題がありました。 terraformでのLambdaのデプロイの問題点 例えば以下のような構成のNode.jsのLambdaをデプロイする場合 / ├── lambda.tf └── lambda ├── app.js ├── package-lock.json └── package.json // app.js const util = require("util"); const gis =
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
Note: This blog post is also available as a documentation page on Transformers. Large Language Models (LLMs) such as GPT3/4, Falcon, and LLama are rapidly advancing in their ability to tackle human-centric tasks, establishing themselves as essential tools in modern knowledge-based industries. Deploying these models in real-world tasks remains challenging, however: To exhibit near-human text unders
H200 GPU x 8基で Qwen2.5-VL-72B-Instruct を使った OCR を試してみる - ABEJA Tech Blog
ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 今回は、株式会社ハイレゾ様のGPUクラウドサービス「GPUSOROBAN」で H200 GPU × 8基構成のシングルノードサーバを用いて、大規模モデルを使用した検証を実施しました。本記事では、その検証でのGPUサーバの使用方法や、検証内容の一つである Qwen2.5-VL-72B-Instruct を用いたOCRの結果についてご紹介します。 highreso.jp はじめに GPUクラウドサービス「GPUSOROBAN」について GPUサーバの使い方の方針と事前準備 Qwen2.5-VL-72B-Instruct を使った OCR を試してみる 条件 実装 実行時のGPU使用状況と処理速度 検証1. 通常の文書のOCR 検証2. チャート・グラフのようなテキストで表現されていない情報のテキスト化 検証3. 複雑なレイアウトのドキュメ
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction In this series of tutorials, we will delve into creating simple 2D games in Common Lisp. The result of the first part will be a development environment setup and a basic simulation displaying a 2D scene with a large number of physical objects. It is assumed that the reader is familiar with some high-level programming language, has a gener
Running LLaMA 7B and 13B on a 64GB M2 MacBook Pro with llama.cpp
Running LLaMA 7B and 13B on a 64GB M2 MacBook Pro with llama.cpp See also: Large language models are having their Stable Diffusion moment right now. Facebook's LLaMA is a "collection of foundation language models ranging from 7B to 65B parameters", released on February 24th 2023. It claims to be small enough to run on consumer hardware. I just ran the 7B and 13B models on my 64GB M2 MacBook Pro! I
Since our launch of the Mojo programming language on May 2nd, more than 120K+ developers have signed up to use the Mojo Playground and 19K+ developers actively discuss Mojo on Discord and GitHub. Today, we’re excited to announce the next big step in Mojo’s evolution: Mojo is now available for local download – beginning with Linux systems, and adding Mac and Windows in coming releases. While the Mo
Note: I received a lot of great feedback from the discussions at Mastodon and Hacker News, so I've updated the post with some improvements to the font! I've also added some further examples and acknowledgements at the end. Syntax Highlighting in Hand-Coded Websites The problem I have been trying to identify practical reasons why hand-coding websites with HTML and CSS is so hard (by hand-coding, I
[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Amazon Kinesis Video Streams（以降、KVS）への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz
![[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d9513cdfe28fb7a746a548b7f81ff7ebb44ba22/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-transcribe.png)
About Virus WarningThe Bitdefender Enterprise Support Team has verified that it is a false positive, here is the reply: Hello, Thank you for contacting the Bitdefender Enterprise Support Team. We have received an update from our laboratories. The files are clean and detection should be removed in the next couple of updates. Please let us know if there is anything else we can assist you with or if
Amazon ConnectとKinesis Video Streamsを利用した音声データの録音と保存（「留守番電話」や「AIチャットボット」で利用） | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでエージェントが介在しない「留守番電話」や「AIチャットボット」で録音したい場合、Kinesis Video Streams（以降、KVS）経由でAWS Lambdaを使い音声データの録音と保存する方法をまとめました。 Amazon Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 エージェントが介在しない、「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」の場合、録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、KVSにメディアデータを保存できます。ここで注意が必要なのは、保存されたメディアデータがMatroska（MKV）形式となるため、一般的な形式であるWAVなどの形式に変換する
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
2025-05-06, Version 24.0.0 (Current), @RafaelGSS and @juanarbol We’re excited to announce the release of Node.js 24! This release brings several significant updates, including the upgrade of the V8 JavaScript engine to version 13.6 and npm to version 11. Starting with Node.js 24, support for MSVC has been removed, and ClangCL is now required to compile Node.js on Windows. The AsyncLocalStorage API
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
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
*if you include word2vec. Chris and I spent a couple hours the other day creating a search engine for my blog from “scratch”. Mostly he walked me through it because I only vaguely knew what word2vec was before this experiment. The search engine we made is built on word embeddings. This refers to some function that takes a word and maps it onto N-dimensional space (in this case, N=300) where each d
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
VSeeFace
Contents About Download Terms of use Credits VSFAvatar Tutorials Manual FAQ Virtual camera Transparency Network tracking Special blendshapes Expressions VMC protocol Model posing iPhone tracking Perception Neuron ThreeDPoseTracker Troubleshooting Preview in Unity Translations Running on Linux Troubleshooting Startup Tracking/Webcam Virtual camera Model issues Lipsync Game capture Log folder Perfor
今更ですが今年の2月に spaCy 3.0 が公開されました。 3.0 で導入された新機能の中で目玉と言えるのは、やはり Hugging Face Transformers (以下、単にTransformers) のサポートや PyTorch, Tensorflow との連携になるでしょう。今回はその辺りを実際に学習を動かしながら紹介したいと思います。 1. はじめに 今回は今年の2月に公開された spaCy 3.0 の話です。 spaCy は第4回でも紹介しましたが、研究者向けというよりは自然言語処理アプリ開発者向けのオープンソース自然言語処理ライブラリになります。日本語を含めた様々な言語の学習済みモデルが存在しており、 spaCy をインストールして、学習済みモデルをダウンロードするだけで、分かち書き、品詞や依存関係の推定、単語や文の類似度の判定など様々な機能を使用することができます。
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
Tips on Adding JSON Output to Your CLI App - Brazil's Blog
Brazil's Blog Musings on automation, scripting, programing, DevOps, and cybersecurity A couple of years ago I wrote a somewhat controversial article on the topic of Bringing the Unix Philosophy to the 21st Century by adding a JSON output option to CLI tools. This allows easier parsing in scripts by using JSON parsing tools like jq, jello, jp, etc. without arcane awk, sed, cut, tr, reverse, etc. in
Getting Started with Python
Python is a powerful programming language that provides many packages that we can use. Using the versatile Python programming language, we can develop the following: AutomationDesktop applicationAndroidWebIoT home automationData Science and the list goes on.In this article, our primary focus will be knowing how to start learning Python and the essentials required to be a data scientist. Below is t
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
Parquet and Postgres in the Data Lake | Crunchy Data Blog
Interested in Spatial analytics? You can now connect Postgres and PostGIS to CSV, JSON, Parquet / GeoParquet, Iceberg, and more with Crunchy Data Warehouse. Static Data is DifferentA couple weeks ago, I came across a blog from Retool on their experience migrating a 4TB database. They put in place some good procedures and managed a successful migration, but the whole experience was complicated by t
mold と呼ばれる高速なリンカを利用して Chromium を Build してみる - Nao Minami's Blog
はじめに 現在、広く使われているリンカの中でもっとも高速なものとして有名なのは LLVM project の LLD でしょう。LLD のパフォーマンスについては、公式 document に以下のような benchmark が掲載されていて、GNU ld, GNU gold などと比較して圧倒的に早いという結果が示されています。 Program Output size GNU ld GNU gold w/o threads GNU gold w/threads lld w/o threads lld w/threads ffmpeg dbg 92 MiB 1.72s 1.16s 1.01s 0.60s 0.35s mysqld dbg 154 MiB 8.50s 2.96s 2.68s 1.06s 0.68s clang dbg 1.67 GiB 104.03s 34.18s 23.49s
RAPIDS Forest Inference Library: Prediction at 100 million rows per second
IntroductionRandom forests (RF) and gradient-boosted decision trees (GBDTs) have become workhorse models of applied machine learning. XGBoost and LightGBM, popular packages implementing GBDT models, consistently rank among the most commonly used tools by data scientists on the Kaggle platform. We see similar interest in forest-based models in industry, where they are applied to problems ranging fr
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