従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
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
Netflix Tech BlogのgRPC APIに関する以下の２つの記事に感銘を受けたので、ここにその概要を日本語で記します。 (めんどくさかったので)翻訳の許可は取ってませんが、再構成してますし元のJavaではなくPythonで書き直していますので、容赦して下さい… Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMaskPractical API Design at Netflix, Part 2: Protobuf FieldMask for Mutation OperationsまとめgRPCでは、FieldMaskをうまく使うことで、必要な情報だけ取得したりあるいは与えたりしたりできまっせ第一部まずField Maskをどのように使うかを述べています。 背景Remote Callというものは、そもそもコ
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
ホームページ- EY-Office
小ネタです、JavaScriptで本日の日付をYYYY-MM-DD形式で得るコードは案外面倒です。 本日2023年4月17日なら 2023-04-17 という文字列を得るコードはRubyならTime.now.strftime("%Y-%m-%d")、Pythonならdatetime.today().strftime("%Y-%m-%d")（importは省略しました）と簡単に書けますが、JavaScriptでは案外面倒なのです。 追記： いくつかの間違いのご指摘がありましたので修正しました（2023-04-19）。 DeepAIが生成した画像です いっけん正しいようで間違ったコード new Date().toISOString().slice(0,10) new Date()で本日の日時を取得します toISOString()メソッドは日時データをISO形式の文字列に変換します、例えば 2
0 issue "letsencrypt.org" 0 issuewild "letsencrypt.org" 0 iodef "mailto:yourmail@example.jp" §OS再インストール 初期設定で期待通りの設定ができていない場合は、OSの再インストールをする。 さくらVPSのコントロールパネルから、OSを再インストールするサーバを選ぶ。 www99999ui.vs.sakura.ne.jp §OSのインストール操作 Ubuntu 24.04 LTS を選ぶ。 OSインストール時のパケットフィルタ（ポート制限）を無効にして、ファイアウォールは手動で設定することにする。 初期ユーザのパスワードに使える文字が制限されているので、ここでは簡単なパスワードにしておき、後ですぐに複雑なパスワードに変更する。 公開鍵認証できるように公開鍵を登録しておく。 §秘密鍵と公開鍵の作成 ク
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
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more Betty Jean Jennings and Frances Bilas (right) program the ENIAC in 1946. Via the Computer History Museum Eventually, interpreted languages, which are much easier to debug, became the norm. BASIC, one of the first of these to hit the big time, was at first s
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
Content-Disposition の filename という地雷。 (1個の観点で17個の脆弱性を見つけた話) - ぶるーたるごぶりん
English ver: https://gist.github.com/motoyasu-saburi/1b19ef18e96776fe90ba1b9f910fa714#file-lack_escape_content-disposition_filename-md TL;DR 1つのブラウザ、1つのプログラミング言語、15個の { Web Framework, HTTP Client ライブラリ, Email ライブラリ / Web Service 等} で脆弱性を見つけました。 見つけた脆弱性は、全て 1つの観点で発見した (多分 50-80 くらいのプロダクトの調査をした)。 RFC の記載では、（かなりわかりにくく）この問題に対する要件が記載されており、WHATWG > HTML Spec の方はしっかりと書かれているといった状況にある。 この問題は、 Content-Dispo
AWS利用料金を毎日Slackに通知する仕組みをCDKで作りたくてやってみた | DevelopersIO
どーも、データアナリティクス事業本部コンサルティングチームのsutoです。 最近仕事が忙しくなると、AWSにて検証で作ったリソースを削除し忘れたことで余計な課金を発生させてしまうことが増えてきました。 自分の個人検証アカウントではAWS Budgetsを使って予算とアラートを設定していましたが、上限近くになってから気づくより毎日通知で気づくほうが良いと思ったので、今回はAWS CDKを使って作ってみました。 ※CDKをTypescriptで書く練習をしたかったという思いもあり、CDKスタックはTypescript、中のLambdaはPythonという個人的趣向に沿った組み合わせとなっています。 作るもの 以下の図のとおりです。 毎日AM9時10分（JST）にAWS料金を特定のSlackチャンネルに通知します。 作業環境は以下となります。（Python、AWS CDKの環境はすでにインストー
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
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
gistfile1.txt �T�� ��>� You are ChatGPT, a large language model based on the GPT-5 model and trained by OpenAI. Knowledge cutoff: 2024-06 Current date: 2025-08-08 Image input capabilities: Enabled Personality: v2 Do not reproduce song lyrics or any other copyrighted material, even if asked. You're an insightful, encouraging assistant who combines meticulous clarity with genuine enthusiasm and gent
メルカリのデータアナリストの@__hiza__です。メルカリではデータアナリストとして日々SQLを使ったデータ分析をしつつ、業務外ではPythonを使ったアプリケーション開発を行っており、どちらの作業にもLLMを活用しています。 この記事ではデータアナリストに向けて、LLMにSQLを作成させて効率的にデータ分析を行うテクニック と、その背景にある応用可能な考え方を説明します。 関連記事メルカリでは、LLMをデータ分析の現場に活かすさまざまな取り組みが生まれています。 例えば、対話形式で誰でも手軽にデータ分析ができる社内ツール「Socrates」があります。これはデータアナリストに限らず、より多くのメンバーがデータを活用できるようになる強力なツールです。 一方で、私たちデータアナリストが日々向き合う、より複雑で専門的な分析を効率化する取り組みも行っています。 先日、私と同じデータアナリストの
REST API Design Best Practices Handbook – How to Build a REST API with JavaScript, Node.js, and Express.js
By Jean-Marc Möckel I've created and consumed many API's over the past few years. During that time, I've come across good and bad practices and have experienced nasty situations when consuming and building API's. But there also have been great moments. There are helpful articles online which present many best practices, but many of them lack some practicality in my opinion. Knowing the theory with
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
何年後かの自分へ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 業務で使用する新しいMacが届きました。 新しいMacを初期セットアップするにあたって「今の設定どうだったっけ...」と調べる時間が結構かかってしまいました ということで何年後かの自分がまた新しいMacに乗り換える際に手間取らないように、設定した内容を書き記しておきます。 移行先のMacの情報は以下の通りです。M1 Max、嬉しい。 # OSのバージョンの確認 > sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.4 BuildVersion: 21F79 # カーネルのバージョン確認 > uname -r 21.5.0 # CPUのアーキテクチャの確認 > uname -m arm64 # CPUの詳細確認 > sysctl -a machdep.cpu machdep.cpu.
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
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
背景 先行・類似事例 自作のメリット Rustで局面画像生成 盤・駒画像の素材 画像処理 入出力 Generatorと下準備 Publish Web Appで使う CDN Edgeで動かす wasm-packでWebAssembly作成 Deno Deploy Vercel Edge Functions Cloudflare Workers Fastly Compute@Edge その他 まとめ Repository 背景 ATrium という AT Protocol のためのライブラリを自作している が、まったくドッグフーディングしていなかった ので、Blueskyに詰将棋の問題を放流するBotを作ってみることにした gfx氏が作ったBot を参考に というわけで、詰将棋の問題の局面を画像で投稿したい が、あまり自分好みの画像を生成できるライブラリやWebサービス等がない ので、結局それ
Coding Agent へのタスク依頼を最適化する方法: Pull Request 作成 Workflow - freee Developers Hub
はじめに こんにちは、タイガーチームでエンジニアをしている横塚といいます。 この記事では Coding Agent へのタスク依頼を最適化していく過程を step-by-step で一緒に見ていきます。 お題は「Pull Request の作成」です。 コードは既に書いている コミット済みで git の work-tree はクリーンな状態 この状況から Coding Agent (Cline, Roo Code, Goose CLI, GitHub Copilot Agent, Claude Code etc…) に高品質な Pull Request を作成してもらうことを目指します。 TL;DR: Coding Agent によるワークフローの最適化には、シンプルなプロンプトチューニングのみでは不十分 事前に確定できる処理はスクリプトに任せ、LLM には柔軟性が求められる処理に専念させ
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
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
gpt-oss-120bをpythonとvLLMで触りながら理解する - ABEJA Tech Blog
データサイエンティストをしている服部です。 OpenAIからgpt-ossというオープンモデルが登場しました。 早速ですが、このモデルを使いながら中身を理解していきたいと思います。 gpt-ossのモデル特徴 vLLM上で動かす 通常のtokenizerで動かす 最終出力と思考部分 chat templateも見てみる Tool Useを試す Built-in toolも試す Python blowser 複数のツールを同時並列で使えるか？ まとめ We Are Hiring! gpt-ossのモデル特徴 openai.com 他にも紹介している記事はたくさんあるため手短に... 今回OpenAIからは2種類のモデル gpt-oss-120b と gpt-oss-20b がリリースされており、どちらもApache2.0ライセンスで提供されてます。 どちらのモデルもMoE(Mixture o
Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models Update October 10, 2023 — Amazon Bedrock is now available in 3 regions globally: US East (N. Virginia), US West (Oregon), and Asia Pacific (Tokyo). This April, we announced Amazon Bedrock as part of a set of new tools for building with generative AI on AWS. Amazon Bedrock is
Introducing Ezno
Ezno is an experimental compiler I have been working on and off for a while. In short, it is a JavaScript compiler featuring checking, correctness and performance for building full-stack (rendering on the client and server) websites. This post is just an overview of some of the features I have been working on which I think are quite cool as well an overview on the project philosophy ;) It is still
背景 & Disclaimer 自分自身はこれまでBigQuery Scriptingをほぼ使っていませんでした BigQuery自体は3年くらいの利用歴 SQL単発で済ませるのが苦しそうな場合は、Pythonなどのプログラミング言語 + ワークフローエンジンの組み合わせで戦っており、自分としては特に困っていなかった 社内で他の方が使うケースをぼちぼち見ることがある 自分は困っていなくても、社内のBigQueryユーザーでBigQuery Scriptingを使っていて困っている人がそれなりにいる 著者はそれなりのBigQueryユーザーがいる企業のデータ基盤の人間です さすがに「使ったことないので、分からないですねー」で済ませるわけにはいかなくなってきた そもそもどんなユースケースで便利なのかすらも分かっていない状態なので、便利そうに思える場合をまとめてみることにしました というわけで、
yt-dlp オプション一覧及びそのメモ - †MASAYOSHI†のオンラインメモ帳
youtube-dlの開発が止まっておりfork版のyt-dlpに移る事にした。yt-dlpはyoutube-dlのforkであるyoutube-dlcのそのまたforkになる。オリジナルであるyoutube-dlのオプション解説はyoutube-dl オプション一覧及びそのメモ。 2022/06/19更新 2022/09/06更新 OPTIONS -h, --helpヘルプを表示する。 --versionプログラムのVerを表示する。 -U, --update --no-update (default)プログラムのupdateを実行するかどうか。 -i, --ignore-errorsダウンロードエラーを無視する。プレイリストごとダウンロードするような時に使う。エラーで失敗してもダウンロードは成功したとみなされる。 --no-abort-on-error (default) --abor
PacketProxyで探るGemini CLIのコンテキストエンジニアリング 〜AIエージェントを信頼できる相棒に〜 | BLOG - DeNA Engineering
2025.07.18 技術記事 PacketProxyで探るGemini CLIのコンテキストエンジニアリング 〜AIエージェントを信頼できる相棒に〜 by akira.kuroiwa #gemini-cli #ai #security #aiエージェント #コンテキストエンジニアリング #packetproxy 「なんかよく分からないけど、すごい」で終わらせないために こんにちは、DeNA セキュリティ技術グループの 黒岩 亮 ( @kakira9618 ) です。 AIエージェント、とくに Gemini CLI のようなコーディングを支援してくれるツールは非常に強力で、私たちの開発体験を大きく変えようとしています。しかし、その一方で、こんな風に感じたことはありませんか？ 「このファイルの情報、勝手にAIに送られたりしない？ 大丈夫かな？」 と、情報管理・セキュリティ面で漠然とした不安を
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
Rewriting the Ruby parser
At Shopify, we have spent the last year writing a new Ruby parser, which we’ve called YARP (Yet Another Ruby Parser). As of the date of this post, YARP can parse a semantically equivalent syntax tree to Ruby 3.3 on every Ruby file in Shopify’s main codebase, GitHub’s main codebase, CRuby, and the 100 most popular gems downloaded from rubygems.org. We recently got approval to merge this work into C
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering部 SREグループの taddy(id:sadayoshi_tada)です。 みなさんはデータベースサーバのログの分析が必要になった時どのように対処されていますか？バクラクではAmazon Aurora MySQL互換(以降Auroraと呼称します)を使用していて、Aurora内部に保持しているログを収集し、分析する基盤を運用しているためこの記事でその紹介をします。 Aurora内部に保持しているログの出力 Auroraのログダウンロードのための手段検討 AuroraのログダウンロードとS3アップロードの概要 実行基盤の選定 S3に格納したログの分析 S3に保管しているログのパス概観 Audit logの分析例 SOC1監査での利用 まとめ 終わりに Aurora内部に保持しているログの出力 Aurora内部に保持している
Context is all you need: Better AI results with custom instructions
Context is all you need: Better AI results with custom instructions March 26, 2025 by Rob Conery, @robconery.com, Burke Holland, @burkeholland Earlier this month, we announced the general availability of custom instructions in Visual Studio Code. Custom instructions are how you give Copilot specific context about your team's workflow, your particular style preferences, libraries the model may not
複数の AWS アカウントの AWS Security Hub 検出結果を Google BigQuery と Google DataPortal(DataStudio) により可視化した話 - Adwaysエンジニアブログ
こんにちは、インフラの天津です。今日は 複数アカウントの AWS Security Hub 検出結果の可視化についてお話したいと思います。 前提 モチベーション AWS Security Hub とは 構想 ツール・サービスの選定 検出結果データのエクスポートについて 可視化用データベース（またはクエリサービス）と可視化ツールについて 構築 全体像 検出結果データエクスポート 検出結果データの S3 -> GCS への転送と BigQuery へのインポート Security Hub からエクスポートしたデータには BigQuery のカラム名に使用できない文字(以下禁則文字)が使用されている件 自動判別で生成されたスキーマでインポートした際に INTEGER 型のカラムに STRING 型のデータが入ってくることがありインポートエラーが発生する件 AWS アカウントデータの S3 ->
クイックサマリー：以前は、JavaScriptの正規表現は他の言語の正規表現に比べてパフォーマンスが劣っていたものの、近年改良が重ねられ、他の言語に見劣りしなくなっています。この記事では、Steven Levithan氏がJavaScriptの正規表現の歴史と現状を評価し、より読みやすく、保守性とレジリエンスに優れた正規表現の書き方をアドバイスします。 モダンJavaScriptの正規表現は、皆さんがよく知っている従来の正規表現と比べると随分進化しました。正規表現はテキストを検索して置き換えるツールとして非常に優れている一方で、書くのも理解するのも難しいという根強い評判があります（しかし今から説明するように、この認識は時代遅れかもしれません）。 正規表現に関するこの認識は、JavaScriptに特に当てはまります。PCREやPerl、.NET、Java、Ruby、C++、Pythonといっ
画面がなくデータだけある状態からAWS LambdaでPDFのレポートを作成したくて方法を調査して最終的にWeasyPrint + Jinjaで生成したので手順をまとめてみた | DevelopersIO
Pythonコードなどを作っていきます。「コード」タブを開いてlambda_function.pyに下記コードを貼り付けます。 import boto3 import os import pandas as pd from jinja2 import Environment, FileSystemLoader from weasyprint import HTML data_key = 'securityhub_data.xlsx' bucket_name = 'weasyprint-test-a87wtg' s3 = boto3.resource('s3') bucket = s3.Bucket(bucket_name) data_path = os.path.join('/tmp', data_key) def get_report_data(): # intで欠損値を扱えるようにする
","eos_token":"<|return|>","pad_token":"<|endoftext|>"},"chat_template_jinja":"{#-\n In addition to the normal inputs of `messages` and `tools`, this template also accepts the\n following kwargs:\n - \"builtin_tools\": A list, can contain \"browser\" and/or \"python\".\n - \"model_identity\": A string that optionally describes the model identity.\n - \"reasoning_effort\": A string that describes t
野球のビッグデータをGCPとPySparkでいい感じに使いやすくしてみた - DataprocとGCFを使った緩いデータ基盤 - Lean Baseball
最近の野球界隈の出来事が斜め上すぎて驚いてるマンです.*1 本業の仕事および, 本業じゃない個人開発や趣味プログラミングにおいて, データの量が多くて 単位やフォーマットが不揃いで それでも仕事（もしくは趣味の分析）をこなすため, いい感じの使いやすいデータセットにしないと（使命感） という機会は非常に多いです. いや, 機会が多いというより多かれ少なかれ毎日戦っている気がします. 今回は, ちょっとした分析とお遊びのため, メジャーリーグの公式データサイト「Baseball Savant」のデータを使ったBigQueryデータベースを作りたくなったので, クローラーでBaseball Savantのデータを取ってCSVにして CSVからデータを集計したり整えたりしていい感じの単位にして BigQueryから使えるようにしてみたよ！ というタスクをGoogle Cloud Platform
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
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文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜田島将太 | TAJIMA Shota
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BigQuery Scriptingの便利な使い方をまとめてみた - yasuhisa's blog
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June 2022 (version 1.69)