OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
はじめに こんにちは、kenです。 GWに「暇だな～～、こんな日はVS Codeの公式ドキュメントを読むか！w」と思って何気なく読んでたらデバッグに関して知らない機能がいくつかあったので、今回はそれをご紹介したいと思います。 おそらく今から紹介する機能はあまり知られてないと思います。もし全部知ってたらVS Code完全理解者なので誇ってください。（！？） 以下に記載する内容はVS Codeの公式ドキュメントのDebuggingという章を参考にしています。 注意 これから紹介する機能は言語によって使えたり、使えなかったりします。 今から紹介する機能のデモはすべてPythonで行おうかと思ったのですが、上記の理由からPythonではサポートされていない機能についてはJavaScriptやC++で代用しました。 デバッグで使える便利な機能 ログポイント機能 行を指定しログポイントを追加すると、そ
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると…… こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア
はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き
普通のコードエディタに見えて実は壮大なゲーム(MMORPG)画面の「CyberCode Online」で遊んでみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、どこからどう見てもごく普通のコードエディタに見えて、実はマルチプレイ可能なMMORPGというジャンルのゲームが遊べるちょっと変わったWebサービスをご紹介します。 見た目はVisual Studio Code風の画面レイアウトなのですが、本格的なテキストベースのMMORPGになっていて、友人・知人と一緒に敵と戦いながらプレイヤーを成長させていくことができます。 第三者から見るとゲームで遊んでいるとは思われないのも1つの特徴になっています。 【 CyberCode Online 】 ■「CyberCode Online」の遊び方 それでは、最初に「CyberCode Online」をどのように遊ぶのか詳しく見ていきましょう！ サイトにアクセスすると、ごく普通のコードエディタが表示されるのですが、プログラムをよく見るとsignUp()関数が
りょうくんグルメをご存知だろうか。知らなくても、本人のツイートの雰囲気は料理のレシピなんかで一度は見た文脈のはずだ。 こんなやつ。 まじでこの世の全てのタピオカ好きに教えてあげたいんだが新宿三丁目のceleb縁味には全ての人間を虜にする禁断のオレオミルクフォームがある。 これが濃厚黒糖で超絶美味いからぜひ全国のタピオカ好き、タピオカを愛する者たち、タピオカを憎む者たち、全てのタピオカ関係者に伝われ pic.twitter.com/wnnPvkJ2pr— りょうくんグルメ (@uryo1112) 2019年6月15日 「りょうくんグルメ」は文章が情報量に対してやたら長いので、pythonの練習も兼ねてアイデンティティである上から目線の構文を取り去ることにした。逆りょうくんグルメである。 手順は大雑把に分けて以下の3ステップ。 1. Twitterからりょうくんグルメのツイートをスクレイピング
Python自然言語処理テクニック集【基礎編】
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory（Ubuntu）で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません！テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
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
ここのところちょっと時間に余裕があり、暇を見つけてはQiitaの質問に答えるという取り組みをやっています。以前StackOverflowでも同様の取り組みをちょっとだけしてたことがあります。 9日間で35個の質問に回答してみて、正直に思うのは「質問の質が悪すぎるなー」ということです。ただ、どう質が悪いのか上手く言語化できず悶々としていました。 そんな折、今朝googleのおススメ記事に飛び込んできたQuaraのこちらの回答を読んで、「これこれ！こういうことよ！」という気持ちになったため、これから質問する人に向けてこの内容を少し嚙み砕いてまとめてみます。 ベテランはどうデバッグをしてるのか （自分をベテランと言っていいのかはさておき）日頃からコードを書いていると、デバッグには、その時使っている言語やフレームワークによらず、ある程度の行動パターンがあることに気付いてきます。 デバッグには難しい
Scratch とMagica Voxelと子どもたち @scratchhub31 ☆ Pythonの第一歩は大抵「print('○○○')」なんですが、 ここで「○○○にみんながニッコリするセリフ入れて」って言うと、1ミリも動けなくなっちゃう子がいます。特に学校の勉強ができる子に多い。 構文とかも大事なんだけど、そこんトコが人間のお仕事なんだけどなー、って感じ。#考える力 2021-03-11 08:13:10 よんてんごP @yontengoP 割とリプ・引用RT含めて 「は？🤔」「何だその指示💢」「ｸｿ客か？？？✊」って反応されてるけど、 どういう出題というか問い掛けしてるかだなぁ… 「例えばこういうニッコリ言葉があって…」って いくつか例示した上で 「皆も他のを考えてみて」とかならアリだと思う twitter.com/scratchhub31/s… 2021-03-12 10:
コレステロールは最低摂取基準量はないので0としています（実はこれが伏線になっている）。 そして目的は、一日必要な栄養素を満たす最もカロリーの低い商品の組み合わせとします。金に糸目はつけません。健康第一！ 解く 商品の数が96個、栄養素の数が16個なので、とても人間の手では解けません。そこでコンピューターの力を借ります。幸いPuLPというPythonで無料で利用できるソルバーがあるので、これで計算します。ちなみにExcelにもソルバーが搭載されていますが、この程度の数の決定変数でもエラーになって計算できませんでした。 # Import PuLP modeler functions from pulp import * # A new LP problem prob = LpProblem(name="mac", sense=LpMinimize) # Variables AA = LpVar
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
退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 訳者まえがき まえがき 第I部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Pythonの基本 1.1
PythonだってGUIを作りたい Pythonで書いたプログラムを実行して使う場合、『GUIで入出力できたら便利なのに…』と思うときはありませんか？ 誰かにプログラムを配布する場合でも、CUI(コマンドラインから入出力)はあまり親切とは言えません。 特にITスキルの高くない人にとっては、CUIは拒絶反応を起こすこともあります。 Pythonでも簡単にGUIを作れたら… そんな場合、PySimpleGuiを使ってみてはいかがでしょうか？ PySimpleGuiは誰でも簡単にGUIを実装できるのが特徴で、PySimpleGui公式ドキュメントによると、PySimpleGuiはすぐに習得でき、コード量も他のGUIライブラリ(Tkinter、Qt、WxPythonなど)の1/2～1/10程度で済むとのこと。 百聞は一見にしかずなので、まずは下記のコードと実行結果をご覧ください。 import P
新型コロナ禍が我が国の政治の深刻な問題をあぶり出しています。一市民としては支持する政治家を本腰入れて検討しなければいけません。 個人的な問題意識は主に「労働」と「財政」にありますので、これらの問題に積極的に取り組んでくれる方がいいです。今回のコロナ禍でこの2つは本当に切実な問題になりました。反対に「脱原発」とか「改憲」はやめてほしいかな……「財政再建」とかも当然ムリ！あ、もちろん国政の話です。 そんな訳でデータの力で問題意識の合う現職国会議員を探してみました。使うのはみんな大好きPython3 on Google colab(Jupyter notebook)です。技術的な話を飛ばして結論だけ見たい方はこちらからどうぞ。 やったこと まずはTwitterをやっているすべての現職国会議員のTweetを一人当たり最新1000件ほど取得します。現職国会議員のアカウント一覧は国会議員いちらんリスト
これは二段構えの構成を持っています。この二段構えを正確に検出し、テキストを理解することが望ましいです。 Unstructuredを使うPythonのライブラリであるUnstructuredを試してみましょう。 参考記事 導入は非常に簡単です。 pip install 'unstructured[pdf]' 実装も簡単です。 解析コード： from unstructured.partition.pdf import partition_pdf pdf_elements = partition_pdf("pdf/7_71_5.pdf") 表示コード： for structure in pdf_elements: print(structure) 結果： 残念ながら、2段組のカラムを正確に検出することはできませんでした。 Grobidを使うGrobidは、peS2oというオープンアクセス論文のコ
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
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
哲学者の東浩紀さんと思想史と近代科学史(特にコンピュータ史)の本を一緒に書いてみようという企画が今年から立ち上がった。 すると東さんがある日の生放送で、「しかし俺も最低限プログラムくらいかける必要があるんじゃないか。しかし最低限のプログラムとは何か」と言っていたところ、シラスの桂さんが「エラトステネスの篩ふるいとかですかねえ」と言っていて、もうエラトステネスと聞いたら黙ってはいられない吾輩が怒涛の勢いで生放送したところ、東さんが一番乗りで入ってきてくれたのでその場でライブコーディングしながらプログラムの書き方を簡単に教えることにした。 https://shirasu.io/t/zelpm/c/shi3zlab/p/20240105163405 プログラミング言語習得のコツプログラミング言語は、言語であるため、マニュアルを頭からお尻まで読んで内容を暗記するよりも、「これってどうやんの?」「こ
仕事ではよくPythonを書いています。 よく使うのでそれなりに知っている気になっていたのですが、 コードをレビューしてもらったり本を読んだりしているうちに”もっと早く知っておきたかった・・・”というネタが溜まってきたので、その中から厳選した５つの小ネタをまとめてみました。 ＊この記事で使用しているPythonのバージョンはPython 3.7.3です。 この変数、一体何桁？ 例えばこんな変数があったとします。 num1 = 100000000 num2 = 10000 num3 = 3023204903 こんな変数がたくさんあったらどうしましょう。 桁を数えるだけで目が疲れそうです。 ぱっと見でだいたい何桁あるかわかるといいですよね。 Pythonでは数値型に_を挟んでも、そのまま数値として計算することができます。 >>> num1 = 100_000_000 >>> num2 = 10
前置きこの日記の内容は、会社の後輩から「最近エクセルマクロを勉強し始めて（キラキラ）」という話を聞いて、先輩ムーブをかますために話した内容になります。 とにかくこれから説明する「計算用シート」が憎くて憎くてたまらず、ちょっと引かれるほど熱弁してしまいました。 ただ、他の方がどうされているのかや、逆に「計算用シート」を愛用する方の意見も聞きたくなり、増田に書いてみました。 増田の経歴中小企業の非エンジニア（事務職員）エクセルマクロ歴８年くらい 初めて触った言語がＶＢＡで、前任が作ったエクセルマクロを改修をいきなり頼まれたのがきっかけ会社の都合でJava Script、PHPからなる社内システムの改修、保守を担当したことあり 今は趣味でPythonでNLP、LLMを勉強中この記事の趣旨エクセルマクロのお作法とか書きましたが、要するにエクセルマクロで「計算用シート」って色々な意味でよくないよね、
Published on December 14, 2020 · Updated on December 16, 2020 Bash scripts. Almost anyone needs to write one sooner or later. Almost no one says “yeah, I love writing them”. And that’s why almost everyone is putting low attention while writing them. I won’t try to make you a Bash expert (since I’m not a one either), but I will show you a minimal template that will make your scripts safer. You
承前。 goldhead.hatenablog.com 読みたい小説がある。とても古い小説で、日本語訳が手に入らない。元はノルウェー語だが、とりあえずプロジェクト・グーテンベルクの英語版は見つけた。おれは英語が読めない。翻訳エンジンを使うしかない。比べてみたらAIに翻訳させると質がいい。しかし、いちいちコピペできる分量ではない。なにか方法があるかとChatGPTに聞いてみた。Pythonを使えばできるという。なので、やってみた。とりあえず、できそうな感じがした……というのが上の記事まで。 そして、今日だ。あ、この一連の記事はリアルタイムでお伝えしています。昨日の記事は昼休みに書いた。で、今日は朝から体調を崩して、午後遅くに出社。仕事を終えたあとPythonをいじりはじめる。昨日は「短い英文テキストファイルを読み込ませて、ChatGPTに翻訳させて、日本語テキストファイルを出力させる」という
我偽中国語翻訳機作成了 - Qiita
のように、日本語の文章から偽中国語を自動生成したい。 偽中国語とは 中国語のようでいて日本人でも意味を理解できてしまう漢字の羅列のこと。 通常「私はご飯が食べたい」を中国語では 我想吃饭 と書きます。一方で偽中国語は 我飯食希望 と「私はご飯を食べることを希望する」と読めなくもない表記で記します。 これが偽中国語です。以前からTwitterやLINEなど各種SNSで使われてきたユーモアあふれる記法です。 そこで、日本語の文字列を与えることで偽中国語に変換してくれる翻訳機を作りました。 サンプル 実行環境 macOS High Sierra 10.13.6 Python 3.5.1 方針 実装方法 偽中国語の慣例上 1 、 - 動詞「○○する」は「○○実行」と変換することが多い - 「明日お酒飲みに行かない？」のような提案する文章の場合、文末に「如何?」を付ける - 「私は◯◯したい」のよう
こんにちは、ISC 1年 IPFactory 所属の morioka12 です。 この記事は IPFactory Advent Calendar 2020 の10日目の分になります。 IPFactory という技術サークルについては、こちらを参照ください。 本記事の最後に記載されている余談でも IPFactory の詳細を紹介しています。 はてなブログに投稿しました #はてなブログ IPFactory Advent Calendar 2020 の10日目の記事を書きました#JWT #security セキュリティ視点からの JWT 入門 - blog of morioka12https://t.co/g1MYe77hAF — morioka12 (@scgajge12) 2020年12月10日 普段は Web Security や Cloud Security 、バグバウンティなどを興味分
三種の神器 今やWSL,Docker,VSCodeは使えて当たり前という雰囲気になってきたので、初心者のためにすごく適当簡単に導入手順をまとめたよ 卍最強の環境卍を構築するため以下の4ステップで解説するよ WSL2の導入 Dockerの導入 VSCodeの設定 使ってみる 1. WSL2の導入 そもそもWSLって何？という方もいらっしゃると思いますが、Windows内でLinux環境を使うことができるぜということだけ覚えておけばOKです 導入についてはPowerShellで以下コマンドを実行するだけ！ インストールしたらPCのスタートメニューからUbuntuを開き、ユーザ名とパスワードを設定しよう (Ubuntuを開くだけでユーザ名とパスワードを作成するための入力が求められます) WSLを真面目に知りたい方はこちら↓ https://learn.microsoft.com/ja-jp/wi
たとえば次のような「user.proto」というプロトコル定義ファイルを用意し、これを変換する例を見てみよう。 syntax = "proto3"; message Picture { uint32 id = 1; uint32 width = 2; uint32 height = 3; enum PictureType { PNG = 0; JPEG = 1; GIF = 2; } PictureType type = 4; } message User { uint32 id = 1; string nickname = 2; string mail_address = 3; enum UserType { NORMAL = 0; ADMINISTRATOR = 1; GUEST = 2; DISABLED = 3; } UserType user_type = 4; repeated
以下に示すのは、開発者環境を設定し、Windows で Python を使用し、ファイル システム操作のスクリプト作成と自動化を開始するためのステップ バイ ステップ ガイドです。 Note この記事では、Python の便利なライブラリの一部を使用するように環境をセットアップする方法について説明します。これにより、ファイル システムの検索、インターネットへのアクセス、ファイルの種類の解析など、Windows 中心のアプローチからプラットフォーム間でタスクを自動化することができます。 Windows 固有の操作の場合は、Python 用の C 互換の外部関数ライブラリである ctypes、Windows レジストリ API を Python に公開する機能である winreg、Python から Windows ランタイム API にアクセスできるようにする Python/WinRT を確
ChatGPT API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます
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
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
科学を変えた10のコンピューターコード | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
Fortranからプレプリントアーカイブまで、プログラミングとプラットフォームの進歩は、生物学、気候科学、物理学を新たな高みへと導いた。 2019年、イベント・ホライズン・テレスコープ（EHT）のチームは、ブラックホールの実際の姿を初めて世界に見せてくれた。彼らが発表したリング状に輝く天体の画像は、従来の写真とは違い、計算によって得られたものだ。具体的には、米国、メキシコ、チリ、スペイン、南極点の電波望遠鏡が捉えたデータを数学的に変換することによって得られたのだ1。研究チームは、その知見を記載する論文とともに、ブラックホールの撮影に用いたプログラミングコードも公開した。科学コミュニティーが自分たちのやり方を確認し、それを足場にできるようにするためである。 このようなパターンは、ますます一般的になりつつある。天文学から動物学まで、現代のあらゆる偉大な科学的発見の背後にはコンピューターがある。
自走プログラマー表紙 「自走プログラマー」という本が出ます！ この本は僕と清水川さん、tell-kさんで、株式会社ビープラウドの仕事として書いた本です。 自走プログラマーには僕の10年来の開発ノウハウを詰め込みました。清水川さんtell-kさんに至ってはもっと長い経験があります。その3人が、入門本ではない本を本気で書きました。さらにビープラウドのつよつよメンバーが何度も何度もレビューしてくれました。 僕は自走プログラマーを多くの人にぜひ読んでほしいと思っています。ですが、「とにかく買ってほしい」とはあまり思っていません。 なぜかというと、普段、 僕（著者全員）が伝えたいこと・伝えてきたことを書いた本 だからです。 なので「多くの人に読んで欲しい」、「これで助けになってほしい」と思っています。むしろビープラウドでは自走プログラマー（とPythonプロフェッショナルプログラミング）を読んでもら
初心者向けPython教材・資料のおすすめ度
※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。 色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。 ★～★★★★★ で個人的なおすすめ度も示している。 ゼロからのPython入門講座：★★★★URL： https://www.python.jp/train/index.html Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。 勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。 paiza ラーニング：★★★★URL： https://
はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part3 現代の暗号 共通鍵暗号方式と鍵配送問題 鍵配送問題とは？ 共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の違いとメリット・デメリット RSA暗号 RSAで使われる鍵 処理手順 暗号化の手順 復号の手順 RSA暗号の数学的背景 一次不定式が自然数解を持つ理由 eとLの関係性 そもそもなぜこの式で元の平文に戻るのか？の数学的根拠 証明パート１ フェルマーの小定理 中国剰余定理 RSA暗号をPythonで 楕円曲線暗号 楕円曲線とは？ 楕円曲線の式 楕円曲線における足し算の定義 楕円曲線における引き算の定義 無限遠点 楕円曲線における分配法則と交換法則 楕円曲線の加法を式で表現 点Pと点Qが異なる場合 点Pと点P 同じ点を足し合わせる場合 有限体 有限体とは？ 有限体上の楕円曲線 楕円曲線暗号における鍵 ECDH鍵共有 数式ベースでの手順説明
※本記事は2020年4月に公開した内容です。 株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室の露木誠です。PythonやDjangoについて執筆した『パーフェクトPython』や『Django×Python』などの著書が技術系出版社から数冊出版されています。DjangoのAUTHORSファイルにも実は名前が掲載されています。 本記事では、Pythonを始めたいと思っている方向けに、Pythonの魅力をお伝えできればと思います。知っておきたいPythonの言語仕様や特徴的な考え方をご紹介しますので、参考にしてください。 Python関連のエンジニア案件を見てみる 自己紹介とPython、Djangoに関わる活動について ディー・エヌ・エーのCTO室に所属、元々は異業種からIT業界に参入 現在は、株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室で、エンジニア組織の課題解決を主な活動として、日
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
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