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
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
結婚式のエンドロールを当日作った話
結婚のお礼と報告 でちょこっと書いた結婚式エンドロールをその場で作ってみたのお話 注意事項# 結婚式のエンドロールを自作したりするには結婚式場の協力が必須です。 作り出す前に式場に必ず確認を取りましょう。 PCからそのままプロジェクトにだせばいいじゃん！と思い込むのだめです(自戒) 動機# エンドロールを式場にお願いしようと思ったら高かったので、最近のイケてるサービスとか適当にガッチャンコすれば作れると思った。 今は反省している。 全体の構成# LINE Botに参加者から画像投稿を投げてもらう S3に保存すると同時に投稿者情報をDynamoDBに保存 投稿された画像にDynamoDBの投稿者情報から名前を追記 画像を全部結合して動画化し、事前に生成したエンドロールで必要な部分を結合 式の最後に流してもらう 全体の構成はこんな感じです。 サーバーレスアーキテクチャのお勉強がてら作ろうとした
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.
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
Google ColabとVSCodeを用いた分析環境運用方法 〜kaggle Tipsを添えて〜 - ギークなエンジニアを目指す男
こんにちは。takapy（@takapy0210）です。 本エントリは下記イベントでLTした内容の元に、補足事項やコードスニペットなどをまとめたものになります。 kaggle-friends.connpass.com ちなみに今回LTしようと思ったきっかけは以下のような出来事からだったので、みなさんのTipsなども教えていただけると嬉しいです！ 情報出回ってる感あるけど、colab pro × vscode ssh のオレオレ運用方法を晒すことにより、もっと良い方法のフィードバックもらえるのではドリブンでLTするのはありなのかもしれない・・・？— takapy | たかぱい (@takapy0210) 2021年8月1日 LT資料 当日みなさんから頂いたコメント 環境構築手順 ngrokアカウント作成と認証キーの取得 ColabにGoogleドライブを接続、ngrok、sshサーバー起動
Sublime Text 4
The first stable release of Sublime Text 4 has finally arrived! We've worked hard on providing improvements without losing focus on what makes Sublime Text great. There are some new major features that we hope will significantly improve your workflow and a countless number of minor improvements across the board. A huge thanks goes out to all the beta testers on discord and all the contributors to
SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを使って、音声から素早くブログを書き上げる - yasuhisa's blog
3行まとめ アウトプットの速度を上げたいが、記事を書くのは時間がかかる SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを組み合せて、音声からブログを書き上げるワークフローを組んだ 実際に使っているpromptを含め、真似しやすいように詳しく紹介 3行まとめ 背景: アウトプット速度を上げたい & LLMの急速な進化 利用している技術 Superwhisper: 技術用語も認識する書き起しアプリ VSCode Copilot Agent: 自然言語で校正のワークフローを組み込む 実用例: どれくらい早くアウトプットできるようになるか 実際のワークフロー 工夫した点 過去に自分が執筆したテキストの資産を活用する 依存関係の抽出を自動で行なう 複数のAgentにレビューをさせる タイトル案の自動生成 実装を通して得られた学び 自然言語でワークフローを組み立てることの難しさ エ
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
Update 1.69.1: The update addresses these issues. Update 1.69.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the June 2022 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: 3-way merge editor - Resolve merge conflicts wit
「DeepSeek-R1 の推論を自分のローカル デバイスで再現できるように」「わずか7GBのVRAMでアハ体験を」とのことなので、UnslothのGRPO（Group Relative Policy Optimizatin）トレーニングを試してみます。 今回は Phi-4 (14B)で試してみます。 You can now reproduce DeepSeek-R1's reasoning on your own local device! Experience the "Aha" moment with just 7GB VRAM. Unsloth reduces GRPO training memory use by 80%. 15GB VRAM can transform Llama-3.1 (8B) & Phi-4 (14B) into reasoning models. Blo
カスタムリソースでAWS IAM Access Analyzerのアーカイブルールを自動で適用してみる - NRIネットコムBlog
本記事は AWSアワード受賞者祭り 17日目の記事です。 ✨🏆 16日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 18日目 🏆✨ はじめに アーカイブルールとは アーカイブルール概要 アーカイブルールを作成しても既存の結果には適用されない カスタムリソースによるアーカイブルールの適用 カスタムリソースとは カスタムリソースの実行タイミング CloudFormationに対してレスポンスが必要 テンプレート CloudFormationテンプレート ダミーパラメータを設定する ServiceTimeoutを利用する カスタムリソースのLambda関数のコード デプロイ手順 終わりに はじめに こんにちは、藤本です。 この度、「2025 Japan AWS Jr. Champions」、「2025 Japan All AWS Certifications Engineers」に選出いただきました。 「2025
Python's "Type Hints" are a bit of a disappointment to me
blog - git - desktop - images - contact Python's "Type Hints" are a bit of a disappointment to me 2022-04-21 Preface You are reading version 2.0 of this blog post. I've incorporated some feedback I got into this revised version. Introduction Over the course of several Python 3.x versions, "type hints" were introduced. You can now annotate functions: def greeting(name: str) -> str: return 'Hello '
python_modules.pdf
Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
Getting Started with Python
Python is a powerful programming language that provides many packages that we can use. Using the versatile Python programming language, we can develop the following: AutomationDesktop applicationAndroidWebIoT home automationData Science and the list goes on.In this article, our primary focus will be knowing how to start learning Python and the essentials required to be a data scientist. Below is t
「MCP」の「Python SDK」で「MCPサーバ」を構築する手順をまとめました。 ・macOS ・Python 3.10 以降 1. お天気サーバ現在のお天気データを提供する「MCPサーバ」を作成します。 2. セットアップセットアップ手順は、次のとおりです。 (1) uvのインストール。 brew install uv(2) プロジェクトの作成。 「Project name」は「weather_service」としました。 uvx create-mcp-server --path weather_service cd weather_service(3) 追加の依存関係のインストール。 uv add httpx python-dotenv3. サーバの作成(1) 「server.py」を以下のように編集。 ・weather_service/src/weather_service/se
Amazon S3 オブジェクトを AWS Backup でリストアする際に最終更新日時のタイムスタンプを保存する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon S3 オブジェクトを AWS Backup でリストアする際に最終更新日時のタイムスタンプを保存する方法 このブログは 2023 年 4 月 12 日に Luca Licheri (Senior Technical Account Manager) と Sergio Simone (Solutions Architect) によって執筆された内容を日本語化したものです。原文はこちらを参照してください。 通常、規制の厳しい業界のお客様は、データの整合性を維持し、ライフタイム全体を通じて利用できるよう義務付けられた規則に従っています。整合性要件を満たすためには、関連する任意の監査証跡やオブジェクト作成日時、最終更新日時、タグなどのメタデータ情報と共にデータはリストア可能でなければなりません。 AWS Backup で取得した Ama
【GROMACS】Umbrella samplingによるMD simulation 【In silico創薬】【SMD】 - LabCode
Windows 11 Home, 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700, 64 ビット オペレーティング システム、x64 ベース プロセッサ, メモリ：32GB 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、0.7
はじめに お疲れ様です。矢儀 @yuki_ink です。 こちらのAWS公式ハンズオンをやってみました。 ECSとFargate/EC2を利用した環境構築から、CI/CDパイプラインを利用したデプロイまで、一通り体験できる素晴らしいハンズオンでした。 次のようなみなさんにおすすめです。 ECSを知識として知ってはいるが、実際に触ったことがない コンテナの何が優れているのか、実感を持っては理解できない CI/CDパイプラインでコンテナをデプロイしてみたい ハンズオンで構築する環境の構成イメージはこちら。 1. VS Code Serverの構築 このハンズオンでは、開発環境として Visual Studio Code Server (VS Code Server) を利用するとのことで、まず、CloudFormationでVS Code Serverを構築していきます。 ハンズオンページの
Node.js — Node.js v22.18.0 (LTS)
2025-07-31, Version 22.18.0 'Jod' (LTS), @aduh95 Notable Changes Type stripping is enabled by default Node.js will be able to execute TypeScript files without additional configuration: $ echo 'const foo: string = "World"; console.log(`Hello ${foo}!`);' > file.ts $ node file.ts Hello World! There are some limitations in the supported syntax documented at https://nodejs.org/api/typescript.html#type-
概要 会社で使っているEC2はSavings Plansを採用していてオンデマンドで使うよりも安い料金でEC2を利用しています。 ただそれでもEC2の数が段々と増えていて、当初の予想よりもコンピューティングリソースの消費が大きくなりEC2の利用料が大きくなってきました。 そこで検証環境のEC2の稼働時間を減らし、コンピューティングリソースの消費を抑えることでEC2の利用料を節約しようと思いました。 前職では先輩が作成したLambdaで21:00~翌9:00の時間帯は自動でシャットダウンする仕組みができており、当初はそれを真似しようと思いましたがInstance Schedulerなるものを今の会社のリーダーから教わりました。 今回はInstance Schedulerを実際に使ってみてどういったものなのか試してみました。 Instance Schedulerについて 先にお話しするとIns
I did this in 2020 and then again in 2021, but I’m in the mood to look around again. Let’s look through Are We GUI Yet? and see what’s up these days. The task today is to have a text label and an input field that can change the text in the label. In React, for example, this is basically free: const Demo = () => { let [state, setState] = useState("Hello, world!"); return ( <div> <p>{state}</p> <inp
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
G-gen 又吉です。Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini を用いて、マルチモーダルな生成 AI チャットアプリを簡単に開発できましたので、ご紹介します。 概要 当記事の内容 デモ動画 前提知識 Gemini とは 使用するモデル Gradio Cloud Runサービスへのアクセス制御 準備 ディレクトリ構成 app.py requirements.txt Dockerfile デプロイ 動作検証 認証 テキストのみ 画像① 画像② 動画 利用状況の可視化 概要 当記事の内容 Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini を用いて、テキスト、画像、動画の入力に対応したマルチモーダルな生成 AI チャットアプリを作ってみたので、当記事ではその開発の経緯をご紹介します。 実行環境として Google Cloud（旧称 GCP）の Clo
TFRecord フォーマットは、TensorFlow がサポートしているデータセットの表現形式の一つ。 このフォーマットは、一言で表すと TensorFlow で扱うデータを Protocol Buffers でシリアライズしたものになっている。 特に、Dataset API との親和性に優れていたり、Cloud TPU を扱う上で実用上はほぼ必須といった特徴がある。 今回は、そんな TFRecord の扱い方について見ていくことにする。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.5 BuildVersion: 20G71 $ python -V Python 3.9.6 $ pip list | grep -i tensorflow tensorflow 2.5.0 tensorflow-datasets
AWS Configのカスタムルールと自動修復でMFAを全IAMユーザーに強制する - 365歩のテック
AWS Configのカスタムルールによる自動検出と自動修復の仕組みを使って、「全IAMユーザーに自動でMFAを強制する」仕組みを試してみました。 目次 目次 目次 やりたいこと AWS Configとは AWS Config カスタムルールとは 自動修復とは 前提 使用技術 方法 やりたいこと（再掲） 作るもの ディレクトリ構成 実装 SAM(CloudFormation)用template.yml ソースコード(Python) ホワイトリストユーザ用テキストファイル デプロイシェル 解説 SAM(CloudFormation)用template.yml 上記MFA強制ポリシーの補足 ①「デタッチ」か「ポリシー編集・削除」を許可しないと、いざというときのデタッチ方法がなくなる ②間違えてこのポリシーの削除をしようとしてしまったとき、削除自体は禁止されるが、その際にこのポリシーが付いている
This guide provides explanations of the key concepts behind the LangChain framework and AI applications more broadly. We recommend that you go through at least one of the Tutorials before diving into the conceptual guide. This will provide practical context that will make it easier to understand the concepts discussed here. The conceptual guide does not cover step-by-step instructions or specific
The feature is still under refinement, yet ready to use. Feedback is welcome. View the preview features (@tag:preview). Copilot Edits Agent mode improvements (Experimental) Last month, we introduced agent mode for Copilot Edits in VS Code Insiders. In agent mode, Copilot can automatically search your workspace for relevant context, edit files, check them for errors, and run terminal commands (with
Transformer のパラメータ数を増やしながらも必要な計算量の増加を抑えることができる Switch Transfomer のご紹介です。Google さんのように1兆6千億パラメータは無理ですが、規模が小さいモデルでも効果が見込めるようなので、実際に動かして確認してみたいと思います。 1. はじめに 今回は今年1月に発表された Switch Transformer 1 の話です。 Transformer というモデルはそのサイズに応じて性能が伸びることが良く知られています2。近年どんどん巨大化しており、 Switch Transformer ではついにパラメータ数が1兆6千億個に達しました3。 この連載ではこの手の巨大なモデルは「スゴイのはわかるんですけれど、デモをつつくぐらいで手元で動かせないなぁ～。」とスルーしていたのですが、 Switch Transformer はパラメータ
Amazon S3とAmazon CloudFrontによる静的ウェブサイトにSSL/TLS証明書(AWS Certificate Manager)・基本認証(Lambda@Edge)・IP制限(AWS WAF)をクロスリージョンで追加するAWS CloudFormationテンプレートとAWS Lambdaカスタムリソース - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は過去に投稿した次の記事の続編で、SSL/TLS証明書(AWS Certificate Manager)、基本認証(Lambda@Edge)に加えてIP制限(AWS WAF)を追加したパターンでAmazon S3とAmazon CloudFrontによる静的ウェブサイトホスティングをAWS CloudFormationテンプレートとAWS Lambdaカスタムリソースを使用して構成するものです。 AWS LambdaカスタムリソースでSSL証明書・基本認証・CloudFrontオリジンフェイルオーバーを作成するAWS CloudFormationスタックを別リージョンにデプロイする 今回は更にOrigin Access Identity(OAI)をOrigin Access Control (OAC)に変更し、キャッシュポリシー(CachePolicy)、オリジンリ
はじめての自然言語処理 ELECTRA（BERT の事前学習手法の改良）による固有表現抽出の検証 | オブジェクトの広場
今回は BERT における事前学習の改良手法である ELECTRA の検証です。ELECTRA はモデルサイズ、データ、計算量が同一条件であればオリジナルの BERT を凌ぐ性能とのことなので結果が楽しみなところです。事前学習をした後のファインチューニングは、いつも livedoor News Corpus の文書分類ばかりだったので、今回は固有表現抽出を試すことにしました。 1. はじめに 今回は BERT における事前学習の改良手法である ELECTRA 1 の検証です。 BERT に関しては 第3回 で取り上げていますが、トークン化が Sentencepiece である為、トークン単位での処理に難がありました2。今回は ELECTRA を試すにあたり、そのあたりの対応も入れ、 Megagon Labs さんから公開されている UD_Japanese-GSD v2.6-NE 3 を使っ
CSV viewerアプリの作り方(ドラッグアンドドロップ)【Python】 - プログラムでおかえしできるかな
PythonのGUIアプリの勉強を兼ねてCSV viewer(CSVビューア)を作成しました。 GUIにはTkinterを、ドラッグアンドドロップ対応にTkinterDnD2を使用しました。 また、アプリも作成し、アプリにファイルをドラッグアンドドロップすると、アプリが起動しファイルを表示するようにしました。 TkinterDnD2 の使い方(簡単なパス情報の取得方法も)、アプリの作り方をサンプルコードで説明します。 目次 ◆アプリのサンプル画像 ◆機能・特長 ◇ドラッグアンドドロップに対応 ◇画面表示の特徴 ◇Tkinterの使用ウィジェット ◆必要なパッケージ ◇必要な Python パッケージ ◆ドラッグアンドドロップの実装(TkinterDnD2の使い方) ◇使い方の基本 ◇ドラッグアンドドロップの設定メソッド ◇パス取得 - イベントクラスに追加された属性データ(event.da
Amazon Inspectorの検出結果をリソース単位でまとめてメール通知する方法 | DevelopersIO
はじめに 以前、Amazon Inspectorの検出結果をAWS Security Hubを経由してメール通知する方法をご紹介しました。 Inspectorは脆弱性を検出するたびに結果を作成するため、1つのリソースに対して複数の脆弱性が見つかった場合、その数だけメール通知が発生してしまいます。例えば、100個の脆弱性が検出されると、100通のメールが送信される状況でした。 本記事では、脆弱性ごとの通知ではなく、1リソースごとに検出結果をまとめて1回の通知で済ませる方法をご紹介します。 構成は以下のとおりです。 本実装は、以下の流れで処理を行います。 Inspectorで検出結果が作成され、Security Hub経由でEventBridgeが起動します。 Firehose ストリームに検出結果が一時保存されます。 Firehose ストリームは、指定したバッファ期間内に受信したイベントを
JupyterLab Changelog — JupyterLab 4.5.0a3 documentation
JupyterLab Changelog# v4.4# JupyterLab 4.4 includes a number of new features (described below), bug fixes, and enhancements. This release is compatible with extensions supporting JupyterLab 4.0. Extension authors are encouraged to consult the Extension Migration Guide which lists deprecations and changes to the public API. Code console improvements# The code console prompt can now be positioned on
よく出る思考パターン・覚えておきたいアイディアをメモしておきます． 問題の分類にもなっています．参考になるコードのリンクをメモしている問題もあります． 【2022.01追記】最近は，このページではなく，タグで分類するようにしています． 入力 出力 改行して出力 bool False, True 比較演算子 all, any 切り捨て・切り上げ（床関数・天井関数） 四捨五入 ソート 反転（逆順） スライス 後ろから指定 文字列操作 置換 リストの結合 deque - 先頭・末尾への追加・削除 アルファベット⇔数字 文字列の位置（左端，右端） 正規表現 リスト操作 注意 2要素の入れ替え set 生成 集合演算 setの中にlistはダメ！ 組み合わせ 出現回数 - collections.Counter 同じ値になる組み合わせ 二項係数 二項係数（mod 10**9+7） mod mod 1
OffSec社のEXP-301コースを受講し、OSED試験に合格できました。コースや試験の概要、これから取り組む方へのアドバイス、備忘録等の記事です。 なお、レポート作成方法はPEN-200-2022受講記 & OSCP合格記の時とほぼ同じです。よろしければそちらの記事もご参照ください。 分かる人向けの結果概要 EXP-301コースとは サポート関係 IDAの逆コンパイル機能は使えないので注意 Lab環境のWinDbgバージョンが古くて一部辛い 私の事前知識 EXP-301コース受講記 OSED試験受験記 OSED試験の申込み 試験の準備 OSED試験本番 合格通知 感想 おまけ: 検証用コードの紹介 bad Characters確認用コード ROPチェーン構築用クラス 分かる人向けの結果概要 EXP-301コース関連に合計210時間ほど取り組みました。 ExerciseやExtra Mi
はじめに こんにちは。スペースマーケットでインターンしています、dumbled0reです。 一ヶ月前に大学を卒業して韓国から帰って来ましたが、韓国はマイナス10℃とかの世界なので日本は暖かいなと感じています。韓国は寒い。 僕は普段からYoutubeで動画を見ていますが、動画が長いと見たい箇所に辿り着くまで少しずつ飛ばしながら動画を見ていることがあります。これ結構めんどくさいなと思っています。 なので、LangChainを用いて〇〇については動画の何分くらいからなのか尋ねたら時間を教えてくれたり、要約してくれるなどの能力をGPTに与えてみました。 事前準備 OpenAI API Keyの発行 OpenAI API Keyの発行をお願いします。取得したAPIキーは.envファイルに以下のように設定しておいてください。アカウント作成時から最初の3ヶ月間は5ドルの無料クレジットが提供されています。
自動操作を行う場合、id、name、classなどを利用して要素を指定することになるので、属性値をメモしておきましょう。 ５．同様にボタンについても属性を調べます。その結果は以下のようになります。 <input class="gNO89b" value="Google 検索" aria-label="Google 検索" name="btnK" type="submit" data-ved="0ahUKEwiC0u6iu4nlAhXwyIsBHWwTBHcQ4dUDCAo"> 属性 値 ここで調べた属性を利用して要素を特定して自動操作を行うことになります。。 また、今回はChromeでのやり方を紹介しましたが、他のブラウザでも同様のことが可能です。同じWebアプリケーションを使用していてもブラウザによって出力される内容が異なる可能性もあるので、自動操作を行うブラウザを使用して要素を調べるよ
Private環境でパスワード認証(SecretManager + Lambda)のTransfer Familyを使ってEFSにファイルをアップロードしてみた(FTP) - Qiita
概要 Private環境でパスワード認証のTransfer Familyを使ってEFSにファイルをアップロードしたいと思い、色々ぐぐって調べてみました。 その結果、以下のような記事がクラメソさんから上がっていて非常に助かったんですが、残念ながら記事ではPrivate環境用ではなかったので、Private環境用に直した流れを記載します。 参考にしたクラメソさんの記事 構成 構成は以下の通りです。PrivateなEC2からVPCEndpoint経由でEFSにファイルをアップロードします。Transfer Familyはパスワード認証なので、ユーザ名やパスワードをSecrets Managerに持たせて、Lambdaで認証します。 変更した点 ・Transfer Family ServerのEndpointを「内部アクセスを持つ Amazon Virtual Private Cloud (Ama
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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
ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
June 2022 (version 1.69)
WSL2でunslothのGPROトレーニングを試してみる｜noguchi-shoji
MCP の Python SDK で MCPサーバ を構築｜npaka
AWS公式のECSハンズオンがとても良かった!! - Qiita
Instance Schedulerを使ってEC2の稼働時間を管理してみた
A 2025 Survey of Rust GUI Libraries
What's New in Emacs 28.1?
Geminiでマルチモーダル対応の生成AIチャットアプリを爆速で作ってみた - G-gen Tech Blog
Python: TFRecord フォーマットについて - CUBE SUGAR CONTAINER
Conceptual guide | 🦜️🔗 LangChain
February 2025 (version 1.98)
はじめての自然言語処理 Switch Transformer の検証 | オブジェクトの広場
AtCoder - 解法パターンの整理 - 競プロはじめました
EXP-301受講記 & OSED合格記 - プログラム系統備忘録ブログ
【LangChain】GPTにYoutube動画を扱える能力を注入
Webアプリケーションを自動で操作してみよう | へっぽこ実験ブログ