Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 「テストが無い」状態を脱却しました。 「いつの時代かよ！」と突っ込まれるかもしれませんが、モノタロウは創業から 20 年ほど EC をやっています。昨日書いたコードも、15 年前に書いたコードも、元気にビジネスを支えています。 本記事ではモノタロウの EC を支える API の話をします。「テストが無い」状態がスタートラインでした。そこから、CI を導入して、ローカル開発環境の整備して、テストコードを書いて、リリースマネジメントを導入しました。 目新しいことは書きません。長寿の大規模システムであっても、愚直に数年取り組むことで、「前進できる！」「変えられる！」という実例を書きます。 ※本記事の初出は、 Software Design2021年9月号「Pythonモダン化計画（第2回）」になります。第1回の記事は「Software Design連載 2021年8月号
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
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
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
福田（@JunyaFff）です。今月の「Python Monthly Topics」は、最近私が個人的に気になっている静的コード解析ツールRuffについて紹介します。 どんなプログラミング言語でも、静的コード解析ツール（リンター）やフォーマッターは非常に便利です。Pythonでコードを書く場合、皆さんはどんなツールを使っているでしょうか？Flake8やBlack、isortなどが人気で、世界中で多くのPythonエンジニアに利用されています。 Ruffは2022年8月にリリースされた比較的新しい、Pythonのリンター兼フォーマッターです。Ruffはリリースからまだ半年足らずしか経っておりませんが、多くの著名なライブラリで採用[1]され、毎日のようにアップデートされています。2023年3月時点でのRuffの使い方、そしてこれからの発展について、本記事で紹介します。 Ruffとは？ ここでは
最初に PythonでGUIのアプリを作ろうと探した所、Tkinterという物で作成出来ることを知りました。 ただ画面サイズからプロパティまでコードベースでやらなければならないため、非常に時間が掛かります。 そこでVisual Studioの操作みたいに作れるツールが無いか探した所、発見したのでお伝えさせてさせて頂きます。 Python GUI 開発ツール「PAGE」 インストール手順 下記ぺージからダウンロードできます。 「Download Now」をクリックします。 カウントが0になるとファイルが表示されるので、ダウンロードを行います。 ダウンロードしたファイルを起動すると以下が表示されるので「はい」を選択します。 「Next」をクリックします。 配置場所を指定するのですが任意で設定します。 「はい」を選択します。 「Next」をクリックします。 「Install」をクリックします。
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を経て、ローカルLLMを中心としたAIソリューションを主軸に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、性的違和の治療に一歩足を踏み出しています。 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/8（木）の記事です】 Whisperの追加学習に挑む2022年の冬 2022年アドベントカレンダー企画だそうです。 いかがお過ごしでしょうか。 私はもう興味を引くものに没頭するしか楽しみがないもんで、PCに向かってぼんやり面白いネタはないかなーと探す日々です。 最近はすっかりディープラーニングにズブズブで、とうとう数式かくのが面倒なあまり手書き入力のためのペンタブレットを買いました
＊以下をClaudeにコピペして、テンプレートを添付するのみで、プレゼン資料を自社テンプレートに合わせて自動生成する「skills」を作成することが可能です。 会社や組織の既存テンプレートPPTXを活用し、Claudeが用途や対象に応じてスライドを選択・構成・テキスト編集してPPTXを出力する「スライドジェネレータースキル」の作り方。 このスキルでできることテンプレートPPTX（数十ページの「全部入り」資料）を登録しておくと、Claudeに「○○向けの資料を作って」と依頼するだけで、必要なスライドだけを抜き出し、テキストを差し替えたPPTXを自動生成できる。 活用シーンの例： 営業先ごとにカスタマイズしたピッチデック 社内向けの部門紹介・プロジェクト報告 採用説明会向けの会社紹介資料 投資家向けの事業計画プレゼン 研修・セミナー用のスライドセット パートナー企業への協業提案 共通するのは「
DMARCレポートの可視化ダッシュボードを作りました - LIVESENSE ENGINEER BLOG
はじめに そもそもDMARCって何？ Googleの発表によってDMARC対応が必要に SaaSの検討 OSSの検討・選定 構成 動作 GmailからGoogle Driveへ格納する XMLをパースしてOpenSearchに格納する Google Driveからコンテナ内にダウンロードする パースと格納 可視化 苦労した点 Gmailの仕様とparsedmarcの相性が悪い OpenSearch突然データが全部消えた 作ってみてよかったこと 今後の運用 はじめに インフラGの鈴木です。ガールズケイリンアニメことリンカイ！の放映が近くなってきましたね。 最近小倉にギャンブル旅行にいったのですが、北九州競輪には等身大パネルがありました。本気(マジ)度が伝わってきます。アニメの放映日が楽しみです。 ところで、今回はDMARCの可視化基盤を作った話をします。なかなか大変1でしたので、共有したいと
通常、MCPサーバーを利用するにはそのクライアントアプリ（Claude Desktop、Cursor、Mastraなど）が必要です。 先ほどAnthropicから発表された MCP connector を使用すれば、AnthropicのメッセージAPIから直接MCPサーバーに接続できます。 使い方 早速試してみましょう。 今回はサンプルコードとしてPythonを利用します。 まずは必要なパッケージをインストールします。 import os import anthropic import sys def main(): # 環境変数からキーを取得 api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") if not api_key: raise ValueError("ANTHROPIC_API_KEY環境変数を設定してください。") # Client を初期化 c
2022/10/16 以下ご指摘をもとに内容を修正および追記 https://zenn.dev/link/comments/463223a4de9ec2 はじめに Linux上でコマンドを実行したときのコマンドライン引数についてつらつら書きたくなったので書きます。 プロセスのコマンドライン引数とは、たとえばfoo bar bazというコマンドを実行したら、通常はコマンドライン引数はfoo、bar、およびbazになります。直観的には引数は”bar”と"baz"だけのようにおもえるかもしれませんが、とにかくこういう定義です。 コマンドライン引数はプログラムの中からはCやC++ではmain関数のargv配列引数から参照できます。上述の例であればargv[0]には実行ファイル名が入ります。それ以降の"bar"はargv[1]に、"baz"はargv[2]に入っています。argvに相当する変数はシェ
Webサイトで公開されている長編小説などを電子書籍リーダーでじっくり読みたい場面がある。その場合、WebページをPDFにしてしまうと良いのだが、ブラウザの機能を使って変換すると、非常に文字が小さくなり、KindleやKoboなど電子書籍リーダーで読むには適さないことが多い。そこで、単にPDFに変換するだけでなく、読書端末で快適に読書できるように、文字サイズなどをカスタマイズするプログラムを作ってみよう。 HTMLファイルから電子書籍リーダー用のPDFを生成しよう じっくり読書するためのPDF造り 多くの電子書籍リーダーは、ディスプレイに電子ペーパー(E Ink)を搭載している。この電子ペーパーは、太陽光の下でもくっきりと画面を確認できるため、目に優しいと言われており、長時間の読書に適している。筆者も電子書籍リーダーを愛用しており、日々の読書の友としている。 一般的な電子書籍リーダーでは、独
「進化的モデルマージにより日本語数学LLMとして構築したEvoLLM-JPは、数学のみならず、日本語の全般的な能力に長けている」らしいEvoLLM-JPを試してみます。 追記（2024/3/22） 10Bのモデルですが、torch_dtypeを"auto"からtorch.bfloat16に変更すると、推論のスピードが改善しました。 モデルEvoLLM-JPは、3種提供されています。今回は３つとも試します。 - 大規模言語モデル SakanaAI/EvoLLM-JP-v1-10B : MICROSOFT RESEARCH LICENSE TERMS SakanaAI/EvoLLM-JP-v1-7B : MICROSOFT RESEARCH LICENSE TERMS SakanaAI/EvoLLM-JP-A-v1-7B : Apache License, Version 2.0 ※画像言語
[OpenAI] Function callingで遊んでみたら本質が見えてきたのでまとめてみた | DevelopersIO
ChatGPT、皆さん遊んで活用してますか！？ 0613のモデルと並んで発表されたFunction callingの機能を使って遊んでみました。 「自然言語でリクエストを投げつければ内部で関数が実行されて正確な計算ができる！？」みたいな雑すぎる理解しかしていなかったので、 どんなことができるのかな？と思って試してみました。 試してみた結果、Function callingは関数を実行してくれる機能じゃない！（極論）ということがわかったので、 その辺について考察してみたいと思います。 前提として、OpenAI APIを用いたChatGPTの利用方法については基本を理解しているものとしています。 具体的には、以前私が書いたこのブログの内容が何となく理解できてれば十分だと思います。 [初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい また、こち
![[OpenAI] Function callingで遊んでみたら本質が見えてきたのでまとめてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ea45bc2899649222c5b01be8ffbf19732e19e485/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F04%2Feyecatch_openai_1200x630.png)
こんにちは、NTTドコモR&D戦略部の門間です。 この記事では、vLLMのコードを追いつつその中身の動きに迫りたいと思います。 最近、業務やプライベートでLLM関連のいろいろを触っていますが、 OSSのコードリーディングを通じてLLMの推論処理への理解を深めたいというモチベーションです。 🤖 vLLMって? 📚 前提知識 Attention Is All You Need Paged Attention Continuous Batching 📦 vLLMの開発用インストール (Pythonコード開発のみ) Wheelのインストール リポジトリのクローン 起動確認 Pythonコードの改変 デバッガを使ったOSSのコードリーディングのススメ 🧩 vLLMのソフトウェアアーキテクチャ オンライン推論 : FastAPIサーバの立ち上げとEngineClientの生成 1. Engin
ファイル検索したのに、なかなか該当ファイルが見つからないということがある。必死に探し回ってようやく見つけると、検索キーワードの送りがなや表記の揺れが原因でファイル検索で見つからなかったということも多々ある。例えば「引き換え」で検索していたが本文には「引換え」と書かれていた場合だ。今回、こうした表記揺れを吸収するために形態素解析を利用した簡単なファイル検索ツールを作ってみよう。 曖昧検索したところ - grepで見つけられなかったファイルも曖昧検索で見つけることができた 形態素解析で簡単表記揺れ吸収検索 「形態素解析」とは単語辞書を利用して、文章を最小単位の単語に区切る技術だ。多くの形態素解析を行うツールでは、単語辞書を利用して単語のヨミガナを取得する機能がついている。この機能を使う事でちょっとした表記揺れを吸収することができる。 欠点としてはテキストと単語辞書を照合していくため動作速度は遅
vLLM Sleep Modeよるモデルのゼロリロード切り替え機能の検証 - NTT docomo Business Engineers' Blog
こんにちは。NTTドコモビジネスの露崎です。本ブログではvLLMの本家コミュニティのブログで紹介されたvLLMのモデルのゼロリロード切り替え機能の概要に加えて本機能をContainerベースで検証した結果について紹介します。 はじめに モデルのゼロリロード切り替え機能が取り組む課題 vLLM Sleep Mode Sleep Level 動作確認 環境構成 利用モデル 実験1. API利用状況の確認 vLLMの起動 Sleepによるモデルの停止 WakeUpによるモデルのリロード 実行結果とパフォーマンス考察 実験2. 複数モデルでの切り替え 準備 実験(各モデルに対して) 実験用スクリプト 実行結果 まとめ はじめに こんにちは。NTTドコモビジネスの露崎です。本ブログではvLLMの本家コミュニティのブログで紹介されたvLLMのモデルのゼロリロード切り替え機能について紹介します。 vLL
初めまして、株式会社Berryの齋藤です。 みなさまLambdaはやっておりますでしょうか。 Berryでも3Dデータの自動処理を行う上で数多くのLambda関数を作成、運用しています。 その中で3Dデータのプレビュー生成が必要になったため、blenderによるプレビュー生成を行うことにしました。 通常であればEC2を使い、レンダリングサーバーを立てることが一般的かと思いますが、費用面・運用面を考慮し、Lambdaによるサーバーレスなレンダリングサーバーを作成することにしました。 非常にニッチなユースケースですが、ざっと検索したところ日本語の情報が少なかったので、今回はblenderをLambda上で動かす方法を紹介したいと思います。 サンプルリポジトリ 前提条件 AWS CLIとAWSアカウントが設定済み Dockerインストール済み (x64のCPUで検証しています。armの場合はダウ
あれあれ？ CPU 増やしたのに速くならないぞ？ - Link and Motivation Developers' Blog
はじめに こんにちは！リンクアンドモチベーションで SRE をしてます川津と申します！ Web アプリケーションを開発している皆さん！ 日夜性能問題に悩まされていると思います😅 本記事では性能問題における 「CPU 使用率の見方」 に焦点をおいて話そうかと思います！ CPU あるある CPU にまつわる謎？ は大体次の２ケースかな〜、と思います。 Amazon RDS (MySQL DB) の例で挙げてみます。 ① クエリ応答が遅いからスケールアップ！ → あれ？変わらないぞ？ Web アプリ開発していると、API 応答が遅い → 原因は重いクエリ (SQL) というケースはよくあるかと思います。当然速度改善したいです。お金で簡単に解決できるならそうしたい。 例えば RDS のインスタンスタイプ db.r5.xlarge を今使っているとしましょう。 vCPU 数は 4 です。これを ２
必要性が不明の生成画像: https://www.bing.com/images/create TwitterとOpenAIのAPIを繋いで評価を自動化します。 #!/usr/bin/env python import os import sys import tweepy from langchain import LLMChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import HumanMessagePromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, ChatPromptTemplate # フォローしたいアカウントのタイプを定義する preferences = "\n".join([ "創造的な性格。", "新しいものが好き。", "建設的な発
Rubyアドベントカレンダー（その1）10日目の記事です。 qiita.com 技術アドベントカレンダーの原点？に立ち返り、自分の書いたものではなくTipsの話をします。 今回はここ数年よく使うようになったgem、fiddleの紹介をしようと思います*1。 fiddleとは/FFIとは fiddleとはRubyにおいて、FFI（Foreign Function Interface）をするためのgemです。 github.com そのものずばり ffi というgemがあるためそちらを使う方も多いようですが、fiddleは現在標準ライブラリであるので、Rubyをインストールしたらそのまま含まれており、またRubyコアチームによりメンテナンスされているようです。 さて、ではそのFFIとは何かという話になります。「あるプログラミング言語から他のプログラミング言語で定義された関数などを利用するための
【ChatGPT】GitHubプルリクエスト作成時に差分を要約、自動コメントする仕組みを作ってみた | DevelopersIO
ChatGPT の波に乗るべく、私もOpenAI APIを触り始めました。 ChatGPTの用途は様々あります。個人的には、要約機能が特に汎用的だと感じています。 以下のような活用ブログもありますね。 OpenAIを使ってDevelopersIOの新着記事を3行で要約してSlackに投稿してみた | DevelopersIO ChatGPT を使ってちょうど読んでいた論文を3行まとめにしてもらった | DevelopersIO 本ブログでも ChatGPTによる要約スキルを確かめてみます。 ただ、「コンテンツそのものの要約」ではなく 「コンテンツの更新内容の要約」 ができないか、 に焦点を当てます。 今回 ChatGPTには、いわゆる diff コマンドの結果を解析してもらいます。 そして、それを活用した「GitHubプルリクエスト(PR)の更新内容を要約する仕組み」まで作ってみました。
⚠️ AWSGoat Module 2 のネタバレあり はじめに AWSGost とは 攻撃方法の分類 インフラの料金 ラボ環境の構築 AWSGost リポジトリをフォーク Actions secrets でクレデンシャルを設定 GitHub Actions でデプロイ Module 2の大体の流れ Step 1. SQL Injection 解法 脆弱性があるコード Step 2. File Upload and Task Metadate リバースシェルの用意 待ち受け側 Step 3. ECS Breakout and Instance Metadata 現ユーザの権限を確認 リソースへのアクセスを試行 ケイパビリティを確認 (www-data ユーザ) コンテナ内でroot権限を取得 sudo可能なコマンドを確認 Vim経由でroot権限のシェルを取得 ケイパビリティを確認 (ro
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
ChatGPT は論文要約にも有効と聞いていたので OpenAI の API の勉強がてら試してみました。いい感じに要約できるのか？を試してみます。 ゲノミクス分野のクラウド利用動向を調査するために以下の論文を読んだところでした。クラウド活用の動向を知れて面白かったのでご興味あれば是非リンク先をご確認ください。 Inverting the model of genomics data sharing with the NHGRI Genomic Data Science Analysis, Visualization, and Informatics Lab-space - PMC 適時調べつつ時間かけてメモを取っていたところ、最終的にメモが長くなり3行まとめが欲しくなりました。OpenAI の API を使ったことがなかったので3行まとめを出力するために使ってみたところ、個人的には満足な
Youtube動画をOpen AIで文字起こし＆要約で観ていない動画について堂々と語る方法 - 太陽がまぶしかったから
Youtube動画をOpen AIで文字起こし＆要約 字幕や書き起こしがAIによって自動的にできるようになり、AIに調査や要約をさせることまで可能になっていく中では「早送り」もまた過渡期のかけ金節約方法なのかもしれず、さらにコスパやタイパを追求するチートスキルが開拓されていくだろう。できるのにやらないことを情弱と責め立てる残酷な世界においては、「編集権の簒奪」というチートスキルに覚醒せざるを得ない。 これまで『稲田豊史『映画を早送りで観る人たち』感想〜万人の万人に対する象徴闘争から覚醒させられる「編集権の簒奪」というチートスキル - 太陽がまぶしかったから』や『ピエール バイヤール『読んでいない本について堂々と語る方法』感想〜読書感想という書物と書物の外側にある実と虚の皮膜 - 太陽がまぶしかったから』について語っていたのは、技術的にそれができることが分かってしまったことが大きい。 You
【GROMACS】Umbrella samplingによるMD simulation 【In silico創薬】【SMD】 - LabCode
Umbrella Samplingの概要と目的Umbrella Samplingは、分子がめったに起こさないような状態変化（たとえば、タンパク質同士が離れるなど）を詳しく調べるための計算手法です。通常の分子動力学（MD）では、エネルギー的に安定な状態にとどまりやすく、重要な変化が起こる確率が低いため、十分な情報が得られません。 たとえば、タンパク質AとBがくっついている状態から、少しずつ離れていく様子を観察したいとき、まずAとBを少しずつ引き離すSteered Molecular Dynamics（SMD）などのシミュレーションで、さまざまな距離の構造を取得します。その中から、0.5nm、0.7nm、0.9nmなど、特定の距離ごとに「窓（window）」を設定し、それぞれの距離でバネのような力をかけてMDシミュレーションを行います。これにより、その距離での分子の振る舞いをしっかり観察できま
--- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S
LLM推論を支える抽象化転送ライブラリ NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) について - NTT docomo Business Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。 本記事では、NVIDIA Dynamo や vLLM などの LLM 推論フレームワーク向けに設計された高速・低遅延の抽象化転送ライブラリである NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) について解説します。 また、NVIDIA Dynamo に関してはこちらで解説していますので参考にしていただけると幸いです。 engineers.ntt.com まず、LLM 推論高速化(KV Cache)におけるメモリ転送の背景と課題をご紹介し、それを解決する NIXL の概要を説明します。 NIXL は Plugin により任意の転送方式を実装可能なアーキテクチャとなっています。実際に Custom Plugin を実装する方法についても紹介します。 背景と課題 NVIDIA Inference Xfer Library
Reading the excellent article by JeanHeyd Meneide on how broken string encoding in C/C++ is made me realise that Unicode is a topic that is often overlooked by a large number of developers. In my experience, there’s a lot of confusion and wrong expectations on what Unicode is, and what best practices to follow when dealing with strings that may contain characters outside of the ASCII range. This a
生成AIの新展開！？―学術研究支援用ボットを作ってみた。その(2) - digitalnagasakiのブログ
前回記事の続きです。生成 AI が、いつの間にか新しい局面を迎えているように思います。問い合わせをするための文字数制限（正確に言えばトークンの制限）が大幅に増え、問い合わせの際に、前提知識として学術論文数十本、あるいは新書10冊くらいを読み込ませてから回答させることができるようになっています。これまでは「生成 AI が持つ知識」を問い合せる形になっていましたが、これによって、「こちらが持つ知識や情報を生成 AI に考えさせる」ことができるようになりつつあります。この流れがさらに進めば、今まではできなさそうだった有用性を発揮することができるようになるかもしれない、ということで、とりあえず今試せることをちょこちょことやってみています。 で、前回記事をみた人から、J-STAGEからPDFをダウンロードする方法についてのリクエストがありましたので、ちょこっと書いてみます。 生成AIに読み込ませる信
はじめに 処理の流れ スクレイピングのコード スクレイピングプログラムが動作している様子 取得したcsvファイルの可視化 最後に はじめに この記事ではPythonによるスクレイピングを使って、メルカリでの特定の商品の取引相場を調べるツールを作成する方法を書いていきます。 メルカリで出品されている商品の価格帯を知りたいときは、メルカリのページの検索ボックスにキーワードを入れて検索しますよね。 試しに「iphone se simフリー」で検索してみます。 するとこんな感じで商品の画像と値段が表示されてきます。 この検索結果を見ていって大体の値段相場を把握する感じが通常だと思います。 ここでは既に売り切れたものにしぼって商品価格を調べる想定とします。 販売状況のところで「売り切れ」にチェックが入っている状態ですね。 手作業で簡単に実施できるとはいえ、出品されている数が多い商品だったりすると検索
Python GUIライブラリ比較
はじめに 「PythonでGUIを作りたい」と思ったとき、選択肢が多すぎて迷うことはありませんか？ 本記事では、古典的な標準ライブラリから、モダンなモバイル向けフレームワークまで、主要な4つのライブラリを「同じ機能のアプリを作る」という条件で比較します。 GUIライブラリの選択をする際に、参考になれば幸いです。 比較するGUIライブラリ Tkinter PySide wxPython Kivy サンプル概要 本記事で作成するサンプルの機能は、以下になります。 ウィンドウ作成・タイトルを指定 テキスト入力欄（Entry）作成 ボタン作成 ボタン押下 → 入力したテキストをポップアップ表示（alert的） 理由は、以下になります。 GUIの基本要素（Window / Input / Event / Dialog）を網羅している ロジックがほぼ共通だが、GUIライブラリごとの差が出やすい コード
OpenAI APIを使ってレアジョブ英会話のDaily News Articleの準備を瞬殺させる | DevelopersIO
OpenAIを使い、英会話記事の要約、知らない単語の抽出、ディスカッションの回答例を自動生成してもらった オンライン英会話のレアジョブにはディスカッション用のDaily News Articleという教材があり、以下の流れでレッスンは進みます。 記事に関連するアイスブレイク 単語の学習(5単語固定) パラグラフ単位の理解確認 記事要約 ディスカッション 個人的には、以下のようなケースで予習が有用です。 記事が長かったり難しかったりして、知らない単語が多い場合 ベンチマークとなるような要約がほしい場合 記事のテーマに疎く、議論を膨らませにくいので、参考意見がほしい場合 このあたりのタスクをChatGPTでもおなじみOpenAIのAPIを使って瞬殺するプログラムを紹介します。 ChatGPTのウェブインターフェースは回答が完了するまで時間がかかり、ユーザー体験があまり良くないため、人間が介入し
fontforgeでotfからttfに変換する
fontforgeとは #見出しにジャンプ FontForgeは、Windows、Mac OS X、およびGNU + Linux向けの無料の（ライブラリ）GUIを持ったフォントエディタです。 OpenType、TrueType、UFO、CID-keyed、Multiple Master、およびその他の多くのフォーマットでフォントを作成、編集、変換するために使用します。 今回はOpenTypeフォントであるNoto Sans JPをTrueTypeに変換する目的で、WSLのCLIから使用します。 fontforgeのインストール #見出しにジャンプ apt install fontforge だとめちゃめちゃ古い(6年前？)のでソースからコンパイルします fontforgeのビルド #見出しにジャンプ ここの通りです fontforge/INSTALL.md at master · font
【スクリプト配布】YouTube のチャットファイル(.live_chat.json)をニコニコのコメントのxml形式に変換するスクリプト【Python】 – 忘却まとめ
説明 チャットファイルは、youtube-dlやyt-dlpなどでダウンロードした形式を対象としています。 YouTube のチャットファイルプレイヤーが見つからなかったので、似た機能であるニコニコ動画プレイヤーでチャットを再生できるように変換する関数です。 ニコニコ動画コメントプレイヤーには commeon などを利用してください。 ダウンロード convert_chat_to_xml_ver1-0-3.zip 使い方 このスクリプトは元ファイルをいじるような処理はしませんが、万一データが消えても責任は取れませんので、実行前にバックアップは取っておいてください。 上のファイルをダウンロードして展開する。convert_chat_to_xml.py というPythonファイルが1つ入っている。コマンドプロンプトを開く。下記のように、スクリプトの.pyファイルのパスと、対象の".live_c
Making a micro Linux distro
Follow @popovicu94 In this article, we’ll talk about building up a tiny (micro) Linux “distribution” from scratch. This distribution really won’t do much, but it will be built from scratch. We will build the Linux kernel on our own, and write some software to package our micro-distro. Lastly, we are doing this example on the RISC-V architecture, specifically QEMU’s riscv64 virt machine. There’s ve
PythonでGUIアプリの開発の話。2周回って再びPySide6に戻ってきた。そう、最初にPythonでGUIをどのライブラリで実装しようか検討した際に最初に結論を出したときの決定候補、PySide6だったのだ。これがなぜかPySimpleGUIが出てきて色々混乱し、結局検討候補を全部試した結果、2周回ってPySide6に戻ってきた、という無駄な周回をした日記。 （約 5,400文字の記事です。） シンプルに見えて実はドロドロなPySimpleGUI最初にPySide6に決めてみたものの、公式チュートリアルサイトを覗いて何だか色々面倒そうだな、と思って考え改めたのが運の尽き。PySimpleGUIは確かに「単に実装するだけ」ならば驚速だった。だがしかし！肝心のUIとしての使い勝手が悪かった。悪すぎた。 本当にもう、ボタンUIとウィンドウを設置すること「しか」できなかったのだ😭例えばシン
Large Text Compression Benchmark Matt Mahoney Last update: Mar. 25, 2026. history This competition ranks lossless data compression programs by the compressed size (including the size of the decompression program) of the first 109 bytes of the XML text dump of the English version of Wikipedia on Mar. 3, 2006. About the test data. The goal of this benchmark is not to find the best overall compress
生成AIの新展開！？―学術研究支援用ボットを作ってみた。その(1) - digitalnagasakiのブログ
先週末、カリフォルニア大学バークレー校にて、ご招待をいただいて発表をしてきました。AIと仏教研究の未来、というテーマのイベントで、世界中から関連研究者が招待されて発表をしていました。要するに、世界のデジタル仏教研究者が集まって発表をする、という会で、年に数回、こういうことが世界の各地で行われているのですが、私はもうなかでも古株というか古参というか、20年近くこの界隈にコミットしてきております。最近はAIの進展でこの世界も新しい展開を見せつつあり、また新しい人が参入してきています。 イベント自体は、生成AIを作っている話とか使ってみた話とか、そこからAIのあり方や利用方法などについて色々な議論が行われていて、とても面白いものでした。私はと言えば、今回はトリをつとめることになったので、面白いネタを、と思いまして、一つはこれまであちこちで話をしてきた（そしてこのブログでもご紹介している）AI-O
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【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
新しい静的コード解析ツール「Ruff」をご紹介 | gihyo.jp
PythonのデスクトップアプリをGUI操作で作りたかった - Qiita
OpenAI Whisper に追加学習をさせる試み | IIJ Engineers Blog
スライド作成を自動化するClaude「skills」の作り方｜Taro Segawa
簡単にMCPを実行できるMCP connectorを試す
Linuxのプロセスのコマンドライン引数についていろいろ
ゼロからはじめるPython(86) 電子書籍リーダーで快適に読めるPDFをHTMLから生成しよう
WSL2でSakana AIを試してみる｜noguchi-shoji
📖 vLLMのコードを読んでみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
ゼロからはじめるPython(82) 形態素解析で表記揺れを吸収してファイル検索しよう
AWS Lambdaにblenderを載せてサーバーレスなレンダリングサーバーを作る
TwitterでフォローしていいかどうかもGPTに決めてもらう世界線 - laiso
やわらかFFI 〜fiddle.gem 入門〜 - ローファイ日記
やられAWS環境「AWSGoat」でペンテストを学習 - まったり技術ブログ
0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
ChatGPT を使ってちょうど読んでいた論文を3行まとめにしてもらった | DevelopersIO
prompts.chat - AI Prompts Community
Unicode is harder than you think · mcilloni's blog
Pythonのスクレイピングでメルカリの価格相場を調べる方法 - 77Lifeworkベータ版
Pythonでも王道のPyQt, PySide6がいい。PySimpleGUIは罠だらけ｜大和 司
Large Text Compression Benchmark