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 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめまして。mayocornです。 先日のABC281で青コーダーになりました！ 経歴 20代の主婦。旦那は競プロやってないです。 中学卒業→高校入学→高校中退→バイトを転々とする（ITに関してはSESで半年ほど働いた経験あり）→今の住所に引越してきてからは無職 趣味はゲームで、最近やっているタイトルはファイアーエムブレムエンゲージ、Splatoon3です。音ゲーやカードゲームに熱中してた時期もありました。CHUNITHMは旧レートでベスト枠15.3くらい。でものめりこむほどお金がかかるのでやめました。競技プログラミングは何問解いても
docker run -it --name hf python:3.14 bash apt update apt -y install vim pip install transformers torch from transformers import pipeline pipe = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2") print(pipe("Hello")) Can I Run AI locally? 概要 https://www.canirun.ai/ WebGPU などの技術を用いてアクセス元 PC のスペックを調べ、スペックに応じたモデルをリストアップしてくれるサイトです。 ダウンロードサイズやメモリ消費量・速度などの目安も提示してくれます。 Llama.cpp 概要 LLaMa, Mistral, Gemma
はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別（後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです）を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。
2024年11月現在の最新の構成に関する記事をこちらに書きました。 よろしければそちらもご参照下さい。 （Qiita の本記事は、2022年4月時点の構成に関しての記事で、多少古い内容が含まれています。） 個人開発で 賃貸物件の検索サービス Comfy を作りました1。グラフや地図でサクサク絞り込める UI が特徴のサービスです。とにかく気持ち良い使い勝手を実現するために色々工夫しています。 既にリリースからは 4 ヶ月以上経っているのですが、改めてサービスの概要や、システム構成及び使用した技術・サービスをご紹介しようと思います。2。 サービスの概要 Comfy は日本全国の賃貸物件を検索できる Web サービス です。画面 UI は上の GIF 画像のような感じです。 こだわったポイントを色々書くよりも実際にさわって頂いた方が新感覚の UI や気持ちよさを体感頂けるかと思いますので、 実
2003年には「プレーンテキストなんてものは全く存在しない」と言われ、テキストの解読には文字コードの情報が必須となっていました。しかし、2023年になるまでの20年の間に絵文字などのおかげでUnicodeの利用率は98％へと到達し、再び文字コードを気にせずにすむ時代がやってきています。そんな時代において、正しくUnicodeを使うために必要な知識をエンジニアのニキータ・プロコポフさんが解説しています。 The Absolute Minimum Every Software Developer Must Know About Unicode in 2023 (Still No Excuses!) @ tonsky.me https://tonsky.me/blog/unicode/ Unicodeの歴史と利用率の推移をまとめたグラフは下図の通り。2000年代後半から急速に普及が進んでいったこ
2026年版「基本的なウェブアプリケーションを構築する」のチュートリアル手順作ってみた | DevelopersIO
初めてAWSのサーバレスサービスを学習するときに利用できる「基本的なェブアプリケーションを構築する」の内容を2026年現在でも実行できる手順にしてみました こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSのハンズオンで学習してますか？(挨拶 今回は長らくAWSでサーバレスの入門編として活躍していた、AWS初心者向けハンズオンコンテンツである「基本的なウェブアプリケーションを構築する」がリニューアルされ以前のようにGUIベースで簡単に使えなくなってしまったので、旧来の手順を2026年版として起こします。以前は下記手順のようにAWSの提供するコンテンツと併用する手順を作っていましたが、本記事のみでサーバレスの入門として成り立つように編集しました。 ※内容を順次2024年版から更新していきます。一部古い内容が入っていることをご了承ください 概要 AWSでは「サーバレス」と呼ばれる領域のサービス群やこれら
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 追記：以下のも気になるので試してみたいです。試したら追記します。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変
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。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手
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
各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく
ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』 - Qiita
みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味があれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） 爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』を試してみた はじめに ビジネスシーンや日常生活で、音声データを文字起こしするニーズはますます高まっています。議事録の作成やインタビューの文字起こしなど、手作業では時間がかかる作業を効率化するために、音声認識技術が注目されています。 今回は、ローカル環境で高速かつ高精度な日本語文字起こしを可能にする『kotoba-whisper-v2.0』を紹介します。OpenAIの「Whisper」と比較しながら、
YouTubeチャンネルのすべてのムービーとメタデータをアーカイブすることができるツールが「Yark」です。ムービーをめちゃくちゃ簡単にローカルへ保存できるほか、ウェブブラウザを使ってオフラインの閲覧ページを表示することも可能です。 GitHub - Owez/yark: YouTube archiving made simple https://github.com/Owez/yark Yarkをインストールするためには、Pythonのバージョン3.9以降をインストールする必要があります。Pythonのダウンロードページにアクセスして、「Download Python 3.11.1」をクリックし、EXE形式のインストーラーをダウンロードします。ファイルサイズはWindows 64bit版で約24MBです。 ダウンロードしたインストーラーを起動します。一番下の「Add python.exe
はじめに 2021/10/26にM1 Pro/Maxを搭載したMacBook Proが発売され、現在環境構築をされている方も多いかと思います。 一方で、Pro/Maxも含めたM1 MacはIntel Macと同じ方法でセットアップできないツールが多く、また公式未対応時のイレギュラーなセットアップ方法の記事がネット上に多く存在するため、どのセットアップ方法が正しいのか判断するのが非常に難しい状況となっています。 そこで今回、私が調べた範囲で現時点でのベストプラクティスと思われる方法をまとめてみました。 方法選択には主観も含まれているため、「こちらの方が良い！」という方法をご存じであれば、気軽にコメント頂けるとありがたいです 更新情報 本記事は2021/10/30時点での内容をベースとしています。 発売直後でベストプラクティスが固まっていない要素も多いため、情報が入り次第適宜記事を更新していこ
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
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
最近気に入っているOSSを淡々と紹介する
はじめに こんにちは〜！皆様いかがお過ごしでしょうか？ no plan inc. CTOの @serinuntius です。 これはno plan inc.の Advent Calendar 2023の22日目の記事です。 最近気に入っているOSSとかを作者様に感謝しながら、スターを送りながら、こんなのを使用してるぜって紹介する記事です。 「OSSは使っていることを公言するだけでも貢献になる」とsongmuさんが言っていたので、私も貢献したいと思います。 紹介する順番に特に意味はありません。 rtx 個人的お気に入り度: ★★★★★ スター数: 3700 Rustで作られている💯 LICENSE: MIT 初っ端は、rtxです。あらゆるプログラミング言語環境(Runtime)のマネージャーです。 公式のデモ画像を見ていただくのが一番早いと思います。 私はこれを使う前はanyenvというも
ChatGPT頼みのプログラムど素人が一日半でPython経由でOpenAI API使えるようになった - 関内関外日記
承前。 goldhead.hatenablog.com おれは761,000文字ある英文の小説を、AIに翻訳させたいと思った。思って、やり方をChatGPT3.5に聞いて、Pythonがいいという。はて、Python、なんだかわからんが、そのインストールから始めたのが昨日の朝。 とにかく、テキストファイルにある英文をChatGPTにハードボイルド風の日本語に翻訳させたい。ただ、一度に送信できるテキストの量（トークン）は限られているので、自動的に限度内の送信を繰り返して、その返信を受取る。受取ったテキストを結合させて一つの日本語テキストファイルにする。それでおれはクヌート・ハムスンの『土の恵み』を読める。これである。 Growth of the Soil by Knut Hamsun | Project Gutenberg で、上の記事にあるように、行き詰まったのが「AttributeErr
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成とな
Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol
個人開発した賃貸物件検索サービスのシステム構成と使用技術
本記事で紹介している賃貸物件検索サービス Comfy は 2021/07/30 13:48 をもって閉鎖いたしました。使用していた物件データに関して、データの掲載元より利用許諾を得られなかったためです。本記事で紹介しているサービスが閲覧いただくことができなくなってしまい、大変申し訳ございません。本記事は、サービスに関する一部の内容を削除した上で、使用技術等に関する内容についてはいったんそのまま残しておきますが、近いうちに記事自体を削除するかもしれません。 ※ 2021/07/30 19:00 頃追記 こちらを見に来ていただいた方に、サービスが動いていた頃の動画を下記ツイートにアップロードしています。 サービスを直接お試しいただけない状態で申し訳ございませんが、少しでもサービスの雰囲気が伝われば幸いです。 下記、元の記事の内容です 個人開発で 賃貸物件検索サービス Comfy (上記サービス
画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を無料でWindows上に構築できる「Stable Diffusion web UI」の導入方法まとめ
文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。 GitHub - hlky/stable-diffusion https://github.com/hlky/stable-diffusion/ --ULTIMATE
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
この記事は 2024 TSG Advent Calendar 3日目の記事です。昨日の記事は @__dAi00 さんの記事 AivisSpeechを使ったDiscordボットの作成 ①AivisSpeechをGoogle Cloud Runにデプロイする でした。12/5 公開予定の続編も楽しみです。 今回は、初日に公開した以下の記事の副産物です。 import unicodedata # Python 3.12 まで 1000000000000.0 # Python 3.13 から 1000000.0 print(unicodedata.numeric("兆")) 大変だ。Python 3.13 から「5000 兆円」が 50 億円になってしまう（？） unicodedata.numeric メソッドと Unicode 例によって Unicode が関係してきます。前編でも触れたとおり、
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://
ChatGPTを使用するとWeb制作で困ったときやプログラミングの勉強をしていて知らないことが出てきた時に素早く調べることができる…はずでした。 なぜ「できます」ではなく「できるはずでした」と記載しているのかと言うと、高品質な回答を得るためには質問文に毎回さまざまな定型文を記載しなければならない、回答が表示されるまでに時間がかかるなど、意外と面倒なことが多いからです。 ChatGPTで高品質な回答を得るために たとえばWeb制作全般に関して質問するときは「あなたは世界最高のWeb制作者です。」と質問文の先頭につけると良いです。 あるいは、質問する方がプログラミングを学びたての初心者の方であれば「プログラミング初心者でも理解できるようにわかりやすく解説してください」と質問文の最後につけると良いです。 さらに重要なのが「英語で調べて日本語で回答してください」と最後に付け加えることです。 これは
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
プログラマー必見！FastAPI-MCPでAI時代のAPI開発を加速する方法（初心者向けコード付き） - Qiita
はじめに みなさん、こんにちは！最近、API開発の現場で「これマジですごい！」と思わず叫んでしまったツールを見つけたんですよ。それが「FastAPI-MCP」です！ FastAPI使ってる人なら絶対に知るべきツールです。だって、あなたのAPIをAIモデル（GPTやClaudeなど）に簡単に操作させることができるんですから！私みたいな初心者でも数分で設定できちゃいました。 FastAPI-MCPって何がすごいの？ まず、FastAPI-MCPの核となる機能を紹介します： 認証機能が標準装備：FastAPIの依存性注入（Depends()）をそのまま使えるから、セキュリティ面も安心！ FastAPIとの相性抜群：単なるOpenAPI変換ツールじゃなく、FastAPIのASGIインターフェースを直接使うから超効率的！ 設定ほぼゼロ：FastAPIアプリを指定するだけでMCPツールが自動生成される
はじめに この度、転職とスキル向上を目的に個人サービス(Football League)をリリースしました。 ITに関する学習は約1年ほど、その内の半年でサービスの開発をしました！ まだまだ修正箇所はあるものの、ひとまず形にはなったのでサービスの使用技術や開発過程を共有したいと思います。 私自身、独学で学習してきたのでそういった方々にとって少しでも参考になれば幸いです。 自己紹介 商業高校卒(サッカー部⚽️) 25歳 青森住み🍏 職業はトマト農家です🍅 どのようなサービスか 本サービスは、欧州5大リーグのサッカーの試合結果やチーム情報などを閲覧することができるWebサイトです。 ただ情報を閲覧できるだけでは面白みがないので、お気に入りのチームやリーグを追加することもできます。 なぜ作ろうと思ったか 私自身、小学生の頃から社会人になった現在までサッカーをやっています。 サッカーだけではな
本文の内容は、2024年11月25日に Alejandro Villanueva が投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/26-aws-security-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 セキュリティは、 AWS Foundational セキュリティベストプラクティスの基本的な柱です。セキュリティリスクを最小限に抑え、環境を保護するには、サービス別にまとめられた AWS セキュリティベストプラクティスに従うことが不可欠です。この構造化されたアプローチは、潜在的な脆弱性に積極的に対処し、堅牢で安全なクラウドアーキテクチャーを維持するのに役立ちます。 AWS IAM（1） IAMポリシーでは、フルの ” * ” 管理者権限を許可すべきではない （２） IAMユーザーにはIAMポリシーを添付してはならない （３） I
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
Webサイトの作り方から、最新のAIの構築まで数多くの講座を学ぶことができる、オンライン学習プラットフォーム「Udemy」が、今年最大のセールを開催します！ 対象となる講座は、プログラミングの基礎からクラウドサービスの実践技法、メタバースの構築にAIに必要な数学理論まで多岐にわたります。それらが1,200円から購入可能となるので、お目当ての講座の購入を迷っていた方にはチャンス到来です。 セール期間は、ブラックフライデーセールが2022年11月18日（金）～11月25日（金）、サイバーセールが11月27日（日）～11月28日（月）。学びたいコトはいろいろあるけれど、期間内に選ぶのがちょっと大変……という方に向け、定番トピックのベストセラー講座から専門的で少しニッチな新着講座まで8つのトピック別におすすめの講座を紹介しますので、ぜひ購入の際の参考にしてください。 ※この記事は、株式会社ベネッセ
シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
【研修資料公開】低レイヤを学ぶ、Linuxカーネルとコンテナの仕組みの研修 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 LinuxファイルディスクリプタDocker研修カーネルシステムコール低レイヤ こんにちは、羽山です。 今回はラクーンホールディングスの座学研修で私が講師を担当する 3年次 Linux && Docker研修 をご紹介します。当社は教育制度に力をいれており、入社直後に5~6ヶ月間の研修があります。そしてさらに n年次研修 という枠組みで2年次、3年次、4年次と定期的に研修を実施して、経験を積んだ各ステージに必要な知識・スキルを補完しています。 3年次 Linux && Docker研修は入社から3年目の1~2月頃（4年目目前）に実施していて、エンジニアとしての実力も付いてきた段階で受けることになります。 4年目目前ともなれば Linux や Docker を
![【研修資料公開】低レイヤを学ぶ、Linuxカーネルとコンテナの仕組みの研修 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9bfb920f2caaa78b763b3f72098cc522cac1f90f/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F01%2Flinux-docker-00.png)
オレオレ RAG をさくっと作る
この記事は間違いが含まれている可能性があります。 もともと自社のドキュメントでは Meilisearch で日本語全文検索を実現していましたが、ドキュメントに質問できるようしたいと思い、簡単な RAG を作りたい！と思っていました。 とりあえず、ドキュメントを分割し、ベクトル化してベクトルデータベースに突っ込んで、質問をベクトル化して結果を引っ張り、それを LLM に食べさせて解説させる、というのができればよいということがわかりました。 ベクトル化はよく使われている OpenAI Embeddings API を利用し、ベクトルデータベースは普段からよく使っている DuckDB に VSS (Vector Similarity Search for DuckDB) という拡張を使うことにしました。 自社のドキュメントをなんとかうまいこと分割して、あとは分割したドキュメントを API を叩い
「1.58ビットに進化したから8GBで十分ですよ。任せてくださいよ」とBonsaiが言うのでMacBook Neoに組み込んでその性能差を体感。iPhoneでも楽々動くしで、ローカルAIが超進化中（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
600MBの増加で、ベンチマークが5ポイント上がっています。1.15GBから1.75GBへの53%増に対して、品質は7%向上。FP16のQwen3 8B（16.38GB）にはまだ及ばないものの、メモリは9.4分の1です。MMLU Redux、MuSR、GSM8K、HumanEval+、IFEval、BFCLv3と広範なベンチマークで均等にスコアが伸びている、というのがPrismMLの説明です。 8GBのMacBook Neoで動かしてみる前回のBonsai 8Bは、PrismMLフォーク版のllama-serverが必要でした。GGUF形式で、専用のQ1_0_g128カーネルを通して動きます。 Ternary BonsaiはMLX形式のみ。つまりApple Siliconネイティブです。HuggingFaceのモデルID は `prism-ml/Ternary-Bonsai-8B-mlx-
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
ChatGPTの会話履歴（公式エクスポートのconversations.json）をPythonでMarkdownに一括変換し、ローカルで全文検索できる知識資産にします。月単位/会話単位で出力できます。 ChatGPTの履歴を知識資産に変える ChatGPTで調べ物や学習をしていると、数週間後にこうなりがちです。 「あの結論、どのチャットだっけ？」 「確か手順を書いたはず…」 「会話に散らばった知識を横断検索したい」 この記事では、ChatGPTの公式データエクスポートで取得できる conversations.json を、UTF-8のMarkdownに一括変換して、自分のローカルにmdファイルで保存するスクリプトを作ったので紹介します。 （外部API不要・追加ライブラリ不要・ローカル完結） Quick Start（最短3ステップ） 0) 前提 Python 3.x が動くこと（Windo
Visual Studio Code と Docker コンテナを使って開発する - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームの @zaimy です。今回は、 Visual Studio Code（以下 VS Code）と Docker コンテナを使って開発環境を構築する方法を紹介します。 データ基盤エンジニアの開発環境として、Python を使用する単一コンテナを例に記述しますが、他の言語や Docker Compose を使う場合でも応用できます。 背景: M1 Mac (Monterey) に Python 3.8.12 をインストールできない 先日、業務で使用するマシンを Intel Mac から M1 Mac に切り替えたのですが、CPU アーキテクチャが異なることに加えて、OS のバージョンが上がったことで Apple Clang に下位互換性のない変更が入っており、業務上ある理由で必要な Python 3.8.12 のインストールが困難でした。 そこで、私の所属するチームは全員
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Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
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とほほのローカルAI入門 - とほほのWWW入門
顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita
【個人開発】爆速な賃貸物件の検索サービスを作った - Qiita
全ての開発者が知っておくべきUnicodeについての最低限の知識
ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
2022年度版Python環境構築徹底解説 - Qiita
YouTubeのチャンネル全体を一発でローカルに保存して個人的なアーカイブを作成できる「Yark」
【M1 Pro/Max対応】M1 Mac環境構築ベストプラクティス - Qiita
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