the peculiar case of japanese web design a project that should not have taken 8 weeks how is japanese web design different? in this 2013 Randomwire blog post, the author (David) highlighted an intriguing discrepancy in Japanese design. While the nation is known abroad for minimalist lifestyles, their websites are oddly maximalist. The pages feature a variety of bright colours (breaking the 3 colou
31st December 2024 A lot has happened in the world of Large Language Models over the course of 2024. Here’s a review of things we figured out about the field in the past twelve months, plus my attempt at identifying key themes and pivotal moments. This is a sequel to my review of 2023. In this article: The GPT-4 barrier was comprehensively broken Some of those GPT-4 models run on my laptop LLM pri
- はじめに - Rustでグラフを描画したいと思った時に調べたクレートとその実装、機能のまとめた時のメモ。 現状はplottersを使っておけば間違いなさそうだが、目的によっては機能で選択する場合もありそう。 - はじめに - - 前提知識 - - グラフ描画クレートざっくりまとめ - plotters plotly plotlib poloto rustplotlib RustGnuplot preexplorer vega_lite_4.rs dataplotlib chord_rs - アスキーアート系のクレート - - 記事外で参考になりそうな記事 - - おわりに - - 前提知識 - グラフの描画までの機能としては、matplotlibのようにaxisやviewを構造体として持っているライブラリもあれば、受け取った配列をそのままgnuplotのスクリプトに変換するライブラリも
Observable Framework
Observable Framework is an open-source static site generator for data apps, dashboards, reports, and more. Framework includes a preview server for local development, and a command-line interface for automating builds & deploys. You write simple Markdown pages — with interactive charts and inputs in reactive JavaScript, and with data snapshots generated by data loaders in any programming language (
AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation
233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.67.1: The update addresses this security issue. Update 1.67.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2022 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope
OpenInterpreter をMetalを使ったローカルのCode Llamaで使ってみた｜alexweberk
OpenInterpreter はデフォルトだと GPT-4 が使われるが、ローカルの Code Llama を使うこともできるということで、 試しに設定して使ってみました。 設定をする上で何点かつまづいたので、解決に繋がったものをメモします。 今回使ったハードウェア環境は、M1 Macbook Pro 16GB です。 ローカルの Code Llama を使うにはOpenInterpreter は、ローカルの Code Llama を使うことができます。 ローカルの Code Llama を使うには、以下のようにします。 interpreter --local使いたいモデルのパラーメータを聞かれるので、今回は「7B」「Medium」「GPU あり」を選択しました。 Open Interpreter will use Code Llama for local execution. Use
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.70.1: The update addresses these issues. Update 1.70.2: The update addresses these issues. Update 1.70.3: This update is only available for Windows 7 users and is the last release supporting Windows 7. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welc
アルゴリズムトレード入門 ~ python で自動取引を始めてみる ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
はじめに こんにちは、次世代システム研究室のT.I.です。 みなさま、本日もお仕事お疲れ様です。今回は楽して儲けたい(?)というテーマで株式や為替などの自動取引について紹介したいと思います。過去にも同様のテーマでのブログはありますが、いったん初心にかえって１から入門編として始めたいと思います。AIで自動取引というと小難しい数学を駆使して応用すると思われるかもしれませんが、実は簡単な計算の組み合わせだけで出来るので実際に手を動かして感覚を掴んでいただければと思います。 Pythonでゼロ(?)から始める自動取引 データ収集 まず、最初にデータを準備する必要があります。為替レートや株価などは様々なsiteで公開されていますが、一旦 download したり、少々手間ですよね。python library の１つである、pandas_datareader を利用すると、簡単に様々なデータソースか
Announcing Observable 2.0
Today we’re launching Observable 2.0 with a bold new vision: an open-source static site generator for building fast, beautiful data apps, dashboards, and reports. Our mission is to help teams communicate more effectively with data. Effective presentation of data is critical for deep insight, nuanced understanding, and informed decisions. Observable notebooks are great for ephemeral, ad hoc data ex
Python: ipywidgets で Jupyter に簡単な UI を作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Jupyter を使ってデータを可視化していると、似たようなグラフを何度も描くことがある。 そんなとき、変数の値を変更しながらグラフを描画するセルを実行しまくるのは効率があまりよくない。 そこで、今回は ipywidgets を使って簡単な UI を作ることで、Jupyter でインタラクティブな操作ができるようにしてみる。 グラフの描画には、今回は主に Matplotlib を使うことを想定している。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.2.2 BuildVersion: 20D80 $ python -V Python 3.9.2 $ pip list | grep widgets ipywidgets 7.6.3 jupyterlab-widgets 1.0.0 widgetsnbextension
Using the Python Interactive window The Python Interactive window, mentioned in the previous section, can be used as a standalone console with arbitrary code (with or without code cells). To use the window as a console, open it with the Jupyter: Create Interactive Window command from the Command Palette. You can then type in code, using Enter to go to a new line and Shift+Enter to run the code. To
Jupyter Notebooks in Microsoft Excel. Image by the author.It used to be an “either/or” choice between Excel and Python Jupyter Notebooks. With the introduction of the PyXLL-Jupyter package now you can use both together, side by side. In this article I’ll show you how to set up Jupyter Notebooks running inside Excel. Share data between the two and even call Python functions written in your Jupyter
At Endcrawl we're always thinking about the hard work that goes into making film and TV, and how that work translates to on-screen credits. A feature film may involve thousands of people, hundreds of distinct job titles or "roles," and dozens of departments. So there's plenty for a producer to worry about, like: Did we forget or misspell a name? Is this the correct way to credit that role? Do all
GitHub - zauberzeug/nicegui: Create web-based user interfaces with Python. The nice way.
NiceGUI is an easy-to-use, Python-based UI framework, which shows up in your web browser. You can create buttons, dialogs, Markdown, 3D scenes, plots and much more. It is great for micro web apps, dashboards, robotics projects, smart home solutions and similar use cases. You can also use it in development, for example when tweaking/configuring a machine learning algorithm or tuning motor controlle
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
Transformer models: an introduction and catalog — 2023 Edition January 16, 2023 52 minute read This post is now an ArXiV paper that you can print and cite. Update 05/2023 Another pretty large update after 4 months. I was invited to submit the article to a journal, so I decided to enlist some help from some LinkedIn colleages and completely revamp it. First off, we added a whole lot of new models,
Part1 なにはなくともEDA＆ベースモデルつくりから！ Shimpei Ikeno 2022-07-12 本連載の目的：実践的な”多系列”時系列予測モデルの解き方を紹介 みなさんはじめまして。NRIのデータサイエンティスト、時系列予測プラクティスチームの池野です。Wikipediaによれば、時系列とは、“ある現象の時間的な変化を、連続的に（または一定間隔をおいて不連続に）観測して得られた値の系列（一連の値）のこと”をさします。時系列予測の大家であるRob J. Hyndman教授によれば、予測とは、“将来を、過去のデータや影響を与える将来のイベントなどの活用可能な情報に基づいて、できるだけ正確に見通すこと”とあります。したがって、時系列予測は、時間的な変化の観測結果に基づき将来をできるだけ正確に見通す取組といえましょう。時系列予測モデルは、そのような時間的変化の観測結果からパターンを見
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.60.1: The update addresses these issues. Update 1.60.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2021 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you w
Training a reinforcement learning Agent with Unity and Amazon SageMaker RL | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Training a reinforcement learning Agent with Unity and Amazon SageMaker RL Unity is one of the most popular game engines that has been adopted not only for video game development but also by industries such as film and automotive. Unity offers tools to create virtual simulated environments with customizable physics, landscapes, and characters. The Unity Machine Learning Age
単語埋め込みのライブラリ whatlies を調べてみた
先日、Twitterでtransformersとscikit-learnをscikit-learnのPipelineを使って組み合わせることができることを知りました。 I made a small proof-of-concept of how @huggingface transformers can be combined with scikit-learn classifiers on top and then later wrapped with scikit-learn pipelines https://t.co/PnC1PFv2uA — merve 💛 (@mervenoyann) June 14, 2022 構成としては、transformersのモデルの最終層のアウトプットを特徴量としてscikit-learnのモデルに渡すというよくあるパターンだと思うのですが、tra
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
Plan 9 Desktop Guide
PLAN 9 DESKTOP GUIDE INDEX What is Plan 9? Limitations and Workarounds Connecting to Other Systems VNC RDP SSH 9P Other methods Porting Applications Emulating other Operating Systems Virtualizing other Operating Systems Basics Window Management Copy Pasting Essential Programs Manipulating Text in the Terminal Acme - The Do It All Application Multiple Workspaces Tiling Windows Plumbing System Admin
Visualisation Libraries - JavaScript, Python and More
The libraries and toolkits discussed in this article can be used for rendering dynamic plot on desktop, mobile and web-based platforms so that a quick summary of results can be presented. These tools can be used by data scientists and researchers for an effective analysis of dynamic data. But, before moving on to these tools/libraries, let's look at some obvious points! The key features and charac
Understanding GPU Memory 1: Visualizing All Allocations over Time – PyTorch
Blog Understanding GPU Memory 1: Visualizing All Allocations over Time During your time with PyTorch on GPUs, you may be familiar with this common error message: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 512.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 79.32 GiB of which 401.56 MiB is free. In this series, we show how to use memory tooling, including the Memory Snapshot, the Memo
TL;DR Geminiの有料プランGemini Advancedでは、5/14から100万トークンもの入力に対応したGemini 1.5 Proを提供開始、更に5/21からスプレッドシートをアップロードしてのデータ分析や可視化が可能になりました。これはPythonのコードを生成して実行するする機能です。 データ分析の性能としてはGemini AdvancedはChatGPT-4oとほぼ同等の性能でどんぐりの背比べ甲乙が付け難いです。Geminiの場合、Google Sheetsなどと連携でき、データの取り込みやエクスポートが容易です。一方のChatGPTは、可視化したグラフがより見やすい印象です。 しかし、Gemini AdvancedもChatGPT-4oも指示が曖昧では適切な集計ができないなど、データサイエンティストの視点から見ると、生成AIに任せきりでは不安な点が多く見受けられます
Julia 1.0 came out well over 2 years ago. Since then a lot has changed and a lot hasn’t. Julia 1.0 was a commitment to no breaking changes, but that is not to say no new features have been added to the language. Julia 1.6 is a huge release and it is coming out relatively soon. RC-1 was released recently. I suspect we have at least a few more weeks before the final release. The Julia Core team take
Interactive Learning Tools For Front-End Developers — Smashing Magazine
There are plenty of interactive ways to learn new web development skills. We learn better by playing games. So we’ve collected interactive coding tools and games to help you learn CSS, JavaScript, SQL, React, Vim, regular expressions, Jamstack and pretty much everything in-between. Louis shares a comprehensive, categorized list of such tools covering a variety of different development technologies
こんにちは。次世代システム研究室のK.S.（女性、外国人）です。 みなさん、コロナ禍の生活に慣れてきて、いかがですか？。色々な感想があると思います。「もううんざり！」「お家時間それなりに楽しんでいるよ」「アフターコロナはどうなる？」等。世界は、コロナ危機から回復しつつあり、2022年に入って米国の利上げなどの金融政策で、経済活動も段階的に再開されてきました。一方、刻々と変化する世界情勢のもと、金融市場は乱高下（相場が短期間で上がり下がりの変化が激しく繰り返し）しやすい状況になっています。 それゆえ、今こそ、投資の好機と考え、小遣い稼ぎができればいいなあとふと思ったりしませんか。ただ、運に頼るのではなく、乱高下の状況でもきちんとリスク管理した上で、安定的に、儲けられるようにすることが必要です。そのため、基本知識から少しずつ理解しながら、楽しく取引（トレーディング）できればと思っています。 と
Flent is a network benchmarking tool which allows you to: Easily run network tests composing multiple well-known benchmarking tools into aggregate, repeatable test runs. Explore your test data through the interactive GUI and extensive plotting capabilities. Combine and aggregate data series and produce publication quality graphs. Capture metadata from local and remote hosts and store it along with
How to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook? Would you like to build a data dashboard in 9 lines of Python code? I will show you how to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook. The dashboard will present information about stock for selected ticker (data table and chart). The notebook will be published as a web application. I will use an open-source Mercury framework to con
We have seen that Python language is a powerful tool for data science and data operations, but how powerful is Python for Data visualization? One of the key responsibilities of Data scientists is to communicate results effectively with the stakeholders. This is where the power of visualization comes into play. Creating effective visualizations helps businesses identify patterns and subsequently he
Python in Visual Studio Code – May 2022 Release - Microsoft for Python Developers Blog
We’re excited to announce that the May 2022 release of the Python and Jupyter Extensions for Visual Studio Code are now available! With this release we’re introducing three new extensions: Black, isort, and Jupyter Powertoys. If you’re interested, you can check the full list of improvements in our changelogs for the Python, Jupyter and Pylance extensions. Black extension As mentioned before, our t
This article will discuss the Matplotlib library,” in the data scientist’s toolbox on Python. Matplotlib is a library very commonly used by data scientists…. In addition to “Matplotlib,” “Pandas,” and “NumPy” are important parts of the data scientist’s toolbox. Introduction to MatplotlibIs it possible to know your data’s trend or pattern without visualization? In my view, the answer is definitely
GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI
ComfyUI-Gemini_Flash_2.0_Exp (⭐+172): A ComfyUI custom node that integrates Google's Gemini Flash 2.0 Experimental model, enabling multimodal analysis of text, images, video frames, and audio directly within ComfyUI workflows. ComfyUI-ACE_Plus (⭐+115): Custom nodes for various visual generation and editing tasks using ACE_Plus FFT Model. ComfyUI-Manager (⭐+113): ComfyUI-Manager itself is also a cu
乃木坂46の結成10周年を記念して(？)、ここまでの全楽曲の歌詞を自然言語処理的なアプローチで分析してみる。 分析といっても個人的に使ってみたかった手法を適用してみる題材として歌詞のテキストデータを使おう、というところから始まっているので、その結果に対して分析的な解釈は与えられていないかもしれない。 したがって、タイトル負けというか「何を歌ってきたか」に対して解を与える内容になっていないかもしれないということは悪しからず。 歌詞のテキストデータは歌詞サイトからスクレイピングしてきた。 1つディレクトリを作成して曲ごとにtxtで保存する。 ※スクレイピングした歌詞は著作権のあるものなので私的な情報解析目的にとどめる ※スクレイピング対象サイトに過度な負荷をかけないようにアクセス間隔を数秒空ける work_dir/ ┗ nogizaka46_lyrics_text/ ┣ 13日の金曜日.txt
Cascade Model に適用する Bandit Algorithms の理論と実装 - エムスリーテックブログ
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。 最近エムスリーでは迅速かつ簡単に実装できるという観点から情報検索(IR)にバンディットアルゴリズムを適用する施策が進行中です。その過程でCascade Modelに多腕バンディットを適用したアルゴリズムを調べたので、Pythonによる実装とともに紹介していきます。 Introduction 事前知識 Cascade Model とは Cascade Model に適用する多腕バンディット Cascading Bandits PythonによるCascadeUCB1の実装 Linear Cascading Bandits CascadeLinTSのPython実装 まとめ We're hiring !!! Reference Introduction
Python is one of the best programming languages. Due to its readability and beginner-friendly nature, it has been accepted by industries around the world. So to master Python for any field you have to work on projects. In this article, I will introduce you to 100+ amazing Python projects with source code solved and explained for free. Python Projects with Source Code Python Projects For Beginners:
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the peculiar case of japanese web design - sabrinas.space
Things we learned about LLMs in 2024
Rustでグラフをplotするライブラリのまとめ - Stimulator
April 2022 (version 1.67)
July 2022 (version 1.70)
Python Interactive window
Python Jupyter Notebooks in Excel
Ordering Movie Credits With Graph Theory
Transformer models: an introduction and catalog — 2023 Edition
時系列予測モデルの実践論 －昔のKaggleを事例に－ - NRI Data Science BLOG
August 2021 (version 1.60)
Gemini Advancedでデータ分析をやってみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
Julia 1.6: what has changed since Julia 1.0?
カモにならないアルゴリズム取引：取引コストと戦略入門編 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
Overview — Flent: The FLExible Network Tester
How to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook? | MLJAR
Data Visualization Using Python
Fundamentals of Matplotlib Library for Data Science
【自然言語処理】乃木坂46は10年間何を歌ってきたのか【歌詞分析】 - 僕の頭の備考欄
Python Projects with Source Code | Aman Kharwal