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
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
PDFファイルをマークダウンに変換する作業って、地味だけど本当に大切な作業ですよね。 「また手作業でコピペか...」 「レイアウトが崩れてる...」 「表がめちゃくちゃになってる...」 私もさまざまな文書管理の現場で同じような課題に直面してきました。特に、既存のPDF資料をObisidianやNotionなどのマークダウン形式で管理したい場面って、本当に多いですよね。 手作業でやると、一つの文書だけで数時間かかることもあります。表や画像の配置を調整して、リンクを張り直して、フォーマットを整えて...。骨が折れる作業です。 「もっと効率的な方法はないだろうか？」 そう思っていた矢先、いくつかの優秀な手法を発見しました。今回は、スキルレベル別に4つのアプローチをご紹介したいと思います。 【各レベルの概要】まず、それぞれのアプローチの特徴を簡単にご紹介しておきますね。 レベル1：GPT-5でシ
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
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
この記事は Rust Advent Calendar 2020 ならびに CyberAgent Developers Advent Calendar 25日目の記事です。 今年のはじめの頃になりますが、『CPUの創り方』という本に載っている TD4 という CPU を実装してみました。TD4 は「とりあえず動作するだけの4bit CPU」の略です。この本に載っている CPU エミュレータを実際に実装してみました。ただし、本書には GUI が載っていましたが、それは省略しました。 CPUの創りかた 作者:渡波 郁発売日: 2003/10/01メディア: 単行本（ソフトカバー） 「最近話題の RISC-V などの CPU エミュレータを作ってみたいものの、いきなり作るにはハードルが高い。何か簡単なもので素振りをして CPU の動作の仕組みをまずは知りたい」という方にはかなりオススメできる教材だ
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
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、
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
LLMフレームワークのセキュリティリスク - LangChain, Haystack, LlamaIndex等の脆弱性事例に学ぶ - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの森(@ei01241)です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化により、チャットボット、データ分析・要約、自律型エージェントなど、多岐にわたるAIアプリケーション開発が進んでいます。LangChainやLlamaIndexのようなLLMフレームワークは、LLM連携や外部データ接続などを抽象化し開発効率を向上させる一方、その利便性の背後には新たなセキュリティリスクも存在します。 本稿では、LLMフレームワークを利用・開発する際に発生しやすい脆弱性を具体的なCVEを交えて解説し、それぞれ脆弱性から教訓を学びます。そして、それらの教訓から開発者が知っておくべき対策案についても紹介します。 また、GMO Flatt SecurityはLLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテス
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、450名以上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
TabFS
Going through the files inside a tab's folder. For example, the url.txt, text.txt, and title.txt files tell me those live properties of this tab (Read more up-to-date documentation for all of TabFS's files here.) This gives you a ton of power, because now you can apply all the existing tools on your computer that already know how to deal with files -- terminal commands, scripting languages, point-
優秀と噂なCohere社のCommand R+でRAGチャットボットを簡単に構築して体験しよう！ - Qiita
1. はじめに Cohere社が最近リリースしたLLMのCommand R+がGPT4に迫る性能を発揮していたり、RAG利用での性能で話題となっています。 そのCommand R+でRAGを体験できるチャットアプリの実装がLightningAIにてチュートリアルが公開されています。 これを身近な環境で動かしてみたいと思います。 このチャットボットでCohere社の以下のモデルが使われています LLM: Command R+ Embed: embed-english-v3.0 / embed-multilingual-v3.0 Reranker: rerank-english-v3.0 / rerank-multilingual-v3.0 以下の動画のようにブラウザでPDFファイルをアップロードしてチャットで問い合わせができます。 2. 必要なもの 以下の2つを準備しましょう。 Cohere
Qwen3 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Qwen3: Think Deeper, Act Faster 1. Qwen3本日 (2025年4月28日) 、「Qwen3」をリリースしました。「Qwen3-235B-A22B」は、「DeepSeek-R1」「o1」「o3-mini」「Grok-3」「Gemini-2.5-Pro」などの他のトップティアモデルと比較して、コーディング、数学、一般的な機能などのベンチマーク評価で競争力のある結果を達成しています。さらに、小型のMoEである「Qwen3-30B-A3B」は、10倍のアクティブパラメータを持つ「QwQ-32B」を凌駕し、「Qwen3-4B」のような小さなモデルでさえ、「Qwen2.5-72B-Instruct」の性能に匹敵します。 2つのMoEモデルをオープンウェイト化しています。「Qwen3-235B-A22B」は、総パラメ
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.
Nikkei Advent Calendar 2023の 14 日目は IDE がやっていきます。いま Web チーム内の基盤改善を専門とするチームで活動しています。自分が入社するより前に作られてメンテナンスがあまりされていなかったシステムを、現代でも戦えるようにするお仕事をしています。メンテナンスを放置することはセキュリティ的によくないので、メンテナンスを専業で行っています。最近の自分の仕事は、今日紹介する rnikkei と呼ばれるマイクロサービス群の Node.js バージョンを、v12 から v18(一部は v20) まで引き上げることです。この rnikkei は当初「爆速の日経」と呼ばれていた頃に設計・実装されたサービスです。今日はそのような過去に作られたサービスにもう一度スポットライトを当ててみようと思います。 see: https://marketing.itmedia.c
Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased
This post is about why we need a coroutine package for Go, and what it would look like. But first, what are coroutines? Every programmer today is familiar with function calls (subroutines): F calls G, which stops F and runs G. G does its work, potentially calling and waiting for other functions, and eventually returns. When G returns, G is gone and F continues running. In this pattern, only one fu
こんにちは。ROBOT PAYMENT （以下、ロボペイ）でエンジニアをしているtakamoriです。 私が所属しているチームでは、請求先マイページ機能を開発しており、その中でユーザー認証基盤をAuth0からCognitoへと移行させました。そこで今回は、Auth0からCognitoへのユーザー移行手順を書いていきたいと思います。 ※ 本記事ではAuth0やCognitoの環境構築は対象外で、それぞれの環境が構築済み前提となります。 移行手順 Auth0からユーザーをエクスポート Auth0ユーザー情報をCognitoユーザー情報へマッピング Cognitoへユーザーをインポート Auth0からユーザーをエクスポート Auth0からのユーザーをエクスポートするには、ExportUsersJob APIを利用します。GetUsers APIを利用して取得することも可能ですが1,000件の取得
NETGEAR社製ルーターにおける認証不要の任意コード実行の技術的解説(PSV-2022-0044) - GMO Flatt Security Blog
※本記事は先立って公開された英語版記事を翻訳し、日本語圏の読者向けに一部改変したものです。 画像出典: https://www.netgear.com/business/wifi/access-points/wac124/ はじめに こんにちは、株式会社Flatt Securityのstypr(@stereotype32)です。 一昨年、日本のOSS製品で発見された0day脆弱性に関する技術解説をブログに書きました。 それ以来、私は様々な製品に多くの脆弱性を発見してきました。残念ながら私が見つけたバグのほとんどはすぐに修正されなかったので、今日まで私が見つけた、技術的に興味深い脆弱性の情報を共有する機会がありませんでした。 本記事では、NETGEAR社のWAC124(AC2000)ルーターにおいて、様々な脆弱性を発見し、いくつかの脆弱性を連鎖させて、前提条件なしに未認証ユーザーの立場からコ
# ----------------------------- # 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 # --------
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
抜粋 : Release cadence - Amazon Linux 2023 メジャーリリースとマイナーリリースの内容は以下AWS公式ドキュメントに記載されています。メジャーリリース時には互換性があるか十分に検証した上でアップデートしましょう。 Major version release— Includes new features and improvements in security and performance across the stack. The improvements might include major changes to the kernel, toolchain, Glib C, OpenSSL, and any other system libraries and utilities. Major releases of Amazon Linux ar
【Python 3.12】型ヒント機能がいつの間にか進化していたので、慌ててキャッチアップする - ABEJA Tech Blog
ABEJA でプロダクト開発を行っている平原です。 先日、バックエンドで使っているGo言語のお勉強しようと「go言語 100Tips ありがちなミスを把握し、実装を最適化する」を読んでいました。その中でinterfaceは（パッケージを公開する側ではなく）受け側で定義するべきという記述を見つけてPythonでも同じことできないかと調べていると（PythonではProtocolを使うとうまくいきそうです。）、どうやら型ヒント機能がかなりアップデートされていることに気づき慌てて再入門しました。（3.7, 3.8あたりで止まってました。。） この記事では、公式ドキュメントを見ながら適当にコードを書き散らし、どの機能はどこまで使えるのか試してみたことをまとめてみました。 docs.python.org 環境 Python: 3.12.1 エディタ: Visual Studio Code Pylan
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
AWS Lambda（Python）でAmazon Bedrockの出力をレスポンスストリーミング対応してみた - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 今年の夏は、特に猛暑日が続いていたので、例年にも増して素麺を食べてました。 さて今回は、AWS Lambda（Python）でLambda Web Adapterを用いてレスポンスストリーミングする方法を試してみたので紹介します。 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ 1.2 Lambda Web Adapterとは？ 2. アプリ作成 2.1 実行環境 2.2 ディレクトリ構成 2.3 FastAPIの実装 2.4 Streamlitの実装 3. アプリを動かして見る 3.1 チャットアプリをデプロイ 3.2 Streamlitを起動する 3.3 チャットを試してみる 4. まとめ 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ レスポンスストリーミングとは、HTTPリクエストに対してサーバーがレスポンスを一度にまとめて送るのではなく、データを
GitHub Actions を静的検査するツールの紹介 (actionlint/ghalint/zizmor)
先日、 tj-actions/changed-files や reviewdog/action-* などのアクションの Git タグが書き換えられるという出来事がありました。 これにより、これらのアクションを Git タグで参照している GitHub Actions Workflow 内で悪意のあるコードが実行されてしまうという事態が発生しました。 このような事態を防ぐためには、アクションの参照には Git タグではなくコミットハッシュを使用するなどの対策が必要です。 # ❌ Git タグは書き換えられる可能性がある - uses: actions/checkout@v4 - uses: actions/checkout@v4.2.2 # ⭕ コミットハッシュを指定しておけば Git タグが書き換えられても影響を受けない - uses: actions/checkout@11bd71901
Introducing Amazon S3 Object Lambda – Use Your Code to Process Data as It Is Being Retrieved from S3 | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon S3 Object Lambda – Use Your Code to Process Data as It Is Being Retrieved from S3 March 15, 2023 – You can now use S3 Object Lambda with Amazon CloudFront to tailor content for end users. August 13, 2024 – Added a note clarifying that, when following the walkthrough, you should not mark the Specify Lambda function version option that was added after this post was p
Preliminaries What Is xargs? It's an adapter between text streams and argv arrays, two essential concepts in shell. You pass it flags that specify how to split stdin. Then it generates arguments and invokes processes. Example: $ echo 'alice bob' | xargs -n 1 -- echo hi hi alice hi bob What's happening here? xargs splits the input stream on whitespace, producing 2 arguments, alice and bob. We passe
型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog
はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています（LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変）。 とはいうものの、Agentの普及によってより複雑かつ高度な推論も出来るようになってきています。弊社の社内外のプロジェクト状況を見ていても最近では単純なRAG案件は減りつつあり、計画からアクションの実行、結果
ChatGPTのセキュリティへの影響 | Cloud Security Alliance Japan
© Copyright 2023, Cloud Security Alliance.All rights reserved. 1 Acknowledgements Authors: Kurt Seifried Sean Heide Bogdan Filip Vishwa Manral Lars Ruddigkeit Walter Dula Eric E. Cohen Billy Toney Supro Ghose Marina Bregkou Additional Staff: Stephen Lumpe (Cover illustration, with assistance from Midjourney) This is a Release Candidate version and is subject to change. © 2023 Cloud Security Allian
ChatGPT Retrieval Pluginに任意のベクトル検索エンジンProviderを実装する - エムスリーテックブログ
Overview エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 エムスリーではChatGPTの可能性にいち早く注目して活用を検討している段階ですが、本格的なデータ投入にはまだ懸念もあり、セキュリティチームと検討を進めている段階です。 そんな中で個人または組織のドキュメントのセマンティック検索と取得を可能にするChatGPTプラグイン「ChatGPT Retrieval Plugin」が登場しました。 github.com 情報検索好きとしては黙っていられず、外部公開用のエムスリーAI・機械学習チームのメンバー紹介ドキュメントを使ってローカルで試してみました。 # 用意したドキュメント 中村弘武は東京都在住で、エムスリーという企業で働いでいます。 エムスリーの検索基盤を主に担当しています。また、書
Lessons from Writing a Compiler
The prototypical compilers textbook is: 600 pages on parsing theory. Three pages of type-checking a first-order type system like C. Zero pages on storing and checking the correctness of declarations (the “symbol table”). Zero pages on the compilation model, and efficiently implementing separate compilation. 450 pages on optimization and code generation. The standard academic literature is most use
Document Layout Analysisに物体検出を利用したDocument Object Detectionのすゝめ - LayerX エンジニアブログ
はじめに こんにちは。バクラク事業部 機械学習チームの機械学習エンジニアの上川(@kamikawa)です。 バクラクではAI-OCRという機能を用いて、請求書や領収書をはじめとする書類にOCRを実行し、書類日付や支払い金額などの項目内容をサジェストすることで、お客様が手入力する手間を省いています。 書類から特定の項目を抽出する方法は、自然言語処理や画像認識、近年はマルチモーダルな手法などたくさんあるのですが、今回は項目抽出のための物体検出モデルを構築するまでの手順について紹介します。 Document Layout Analysisとは Document Layout Analysisとは、文書のレイアウトを解析するタスク(直訳)のことを指します。具体的には、文書内のさまざまな要素(例えば、テキスト、画像、表、見出し、段落など)を抽出し、それぞれの位置や意味などを明らかにすることを目的とし
Python: Streamlit を使って手早く WebUI 付きのプロトタイプを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Streamlit は、ざっくり言うと主にデータサイエンス領域において WebUI 付きのアプリケーションを手早く作るためのソフトウェア。 使い所としては、ひとまず動くものを見せたかったり、少人数で試しに使うレベルのプロトタイプを作るフェーズに適していると思う。 たとえば、Jupyter で提供すると複数人で使うのに難があるし、かといって Flask や Django を使って真面目に作るほどではない、くらいのとき。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.3.1 BuildVersion: 20E241 $ python -V Python 3.8.9 もくじ もくじ 下準備 基本的な使い方 基本的な書式 プレースホルダー プログレスバーを使った処理の進捗の可視化 基本的な可視化 組み込みのグラフ描画機能
支給されているPC(m1 Macbook)を使ってローカルでLlama 2を動かしてみるまでの記録です。 AppleシリコンのMacでもLlama 2をつかえるようにするLlama.cppというプロジェクトがあるので、これを利用させてもらいました。 Llama.cppはLlamaをC/C++に移植したもので、Mac上で4ビット整数量子化を使ってLlama 2をローカルに実行できるようにしたものです Llama 2のモデルはmetaのダウンロードリンクから取得しています。 準備 作業用のディレクトリを作成して行います。 $ mkdir llama2 $ cd llama2 Llama 2, Llama.cppのgithubレポジトリをcloneしておきます。 $ git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git $ git clo
Updated Mon Feb 5 10:22:02 EST 2024 Available in paperback and e-book formats. Order at Amazon and other fine booksellers. Introduction This page holds material related to the second edition of The AWK Programming Language. The first edition was written by Al Aho, Brian Kernighan and Peter Weinberger in 1988. Awk has evolved since then, there are multiple implementations, and of course the computi
Embedding Model を用いたキーフレーズ抽出の検証といろんな Embedding Model の比較 - ABEJA Tech Blog
こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。ABEJAアドベントカレンダー2024 の11日目のブログになります！ キーフレーズ抽出を簡単に試すという機会がよくあるのですが、簡単に検証する範囲だといつも同じツール・モデルを使っているため、他の方法でも上手くキーフレーズ抽出ができないか？ということで今回いくつか検証してみました。やることとしては、まず Embedding Model を使って日本語の長めの文章からキーフレーズを上手く抽出できるか？というのを検証します。その上で、色々な Embedding Model 間で抽出されるフレーズがどのように違うか？も比較してみます。 目次 目次 はじめに キーワード抽出・キーフレーズ抽出とは？ キーフレーズ抽出の手法 1. グラフベース・統計ベース 2. LLM ベースのアプローチ 3. Embedding ベースのアプローチ
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
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PDFを高品質なマークダウンに変換する方法｜すぅ | AI駆動PM
【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
CPUエミュレータをRustで自作する - Don't Repeat Yourself
プロと読み解く Ruby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ
LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS - STORES Product Blog
ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
Express と handlebars で動き続ける日経 — HACK The Nikkei
The Prompt Engineering Playbook for Programmers
research!rsc: Coroutines for Go
Auth0からCognitoへのユーザー移行 - ROBOT PAYMENT TECH-BLOG
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
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
Amazon Linux 2023がGAされました | DevelopersIO
Writing a C compiler in 500 lines of Python
An Opinionated Guide to xargs
m1 MacbookにLlama 2をインストールして使ってみる | DevelopersIO
The AWK Programming Language, Second Edition