「最初の言語はPython」に騙された。JavaScriptから始めるべきだった - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonをめぐる後悔 プログラミングを始めた頃、学生向けのブームに乗ってPythonを選びました。 当時はProgateやUdemyでもPython推しが強くて、「これからはAIの時代だ」みたいな雰囲気に流されました。でも実際に個人開発を始めてみると、作ったものを人に見せるのが難しかったです。 データ分析の結果をJupyter Notebookで共有しても、正直地味だし、「で?」って感じになります。 Webアプリを作ろうとしてもDjangoやFlaskは重たいし、結局あまりアウトプットできないまま時間が過ぎました。 Pythonの用
Why we migrated from Python to Node.js
We just did something crazy: we completely rewrote our backend from Python to Node just one week after our launch. We did this so we can scale. Yes, scale. A week in. In some ways, it's a good time right? The codebase is still small and we don't have too many users. But on the other hand, it goes completely against the advice given to early-stage startups which is to just ship and sell, and worry
無料で読める、東大／京大の「Python教科書」電子書籍
東大の2024年版が公開されています。本稿は、2021年5月26日に公開した記事を「2024年11月14日の最新情報」に合わせて改訂したものです。『初心者向けTellus学習コース』はリンク切れのため削除しました。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。 東大／京大の「Python教科書」電子書籍 東京大学『Pythonプログラミング入門』
PythonとLLMで作る！カレー好きのための知識グラフQAシステム - Qiita
はじめに こんにちは、カレー愛好家の皆さん！今回は、Pythonと大規模言語モデル（LLM）を使って、カレーに関する知識を管理し、質問に答えるシステムを作ってみました。このシステムでは、カレー好きの人々のネットワークや、お気に入りのカレー店、新しいメニューなどの情報をグラフ構造で表現し、それをベースに質問応答を行います。 システムのデモ動画: システムの概要 このシステムは以下の主要な機能を持っています： カレー関連の知識をグラフ構造で表現 ユーザーのコメントを分析し、新しい知識をグラフに追加 グラフの可視化（日本語対応） グラフ情報を基にした質問応答 それでは、知識グラフの魅力について詳しく見ていきましょう！ 知識グラフのメリットと有益性 皆さんは「知識グラフ」という言葉を聞いて、どんなイメージを持ちますか？難しそう？複雑そう？確かに最初はそう感じるかもしれません。でも、実はとてもパワフ
PEP 686 – Make UTF-8 mode default | peps.python.org
PEP 686 – Make UTF-8 mode default PEP 686 – Make UTF-8 mode default Author: Inada Naoki <songofacandy at gmail.com> Discussions-To: Discourse thread Status: Final Type: Standards Track Created: 18-Mar-2022 Python-Version: 3.15 Post-History: 18-Mar-2022, 31-Mar-2022 Resolution: Discourse message Table of Contents Abstract Motivation Specification Enable UTF-8 mode by default locale.getencoding() Fi
Pythonで〇×ゲームのAIを一から作成する その72 リセットボタンによるゲームのリセット - Qiita
目次と前回の記事 これまでに作成したモジュール 以下のリンクから、これまでに作成したモジュールを見ることができます。 ルールベースの AI の一覧 ルールベースの AI の一覧については、下記の記事を参照して下さい。 ボタンによるゲームのリセット 前回の記事で、〇×ゲーム を GUI で遊べる ようになりました。今回の記事では、ipywidgets を利用して、ゲーム を リセットする ための ボタン を 実装 することにします。 リセットボタンの必要性 これまで の記事では、新しいゲーム を 開始 するたびに、play メソッドを 実行 してきましたが、その際 に 下記 の メッセージが表示 されたことはないでしょうか。なお、実際のメッセージ は 1 行 で表示されますが、わかりやすいよう に 下記 では 改行 を行っています。 C:\Users\ys\AppData\Local\Tem
【Rye + uv + Ruff】Docker で VS Code の Dev Container 上に快適な Python 環境を構築する
0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 本記事では，図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します． 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 本記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので，ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で，Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し，異なる環境間での一貫性を担保することができます． 0.1. 事前準備 本記事で作成したリポジトリを動かすためには，Docker Desktop と VS Code のダウンロード，VS
CloudflareがPythonをサポート！PyodideによりWebAssemblyに変換して実行
2024年4月3日、Cloudflareは「Pyodide と WebAssembly を使用してワーカーに Python を導入する」（Bringing Python to Workers using Pyodide and WebAssembly）と題した記事を公開し、PythonをCloudflare Workersで使用可能にする新たな取り組みを発表した。この記事では、 Pyodideを用いてPythonをWebAssemblyに変換し、Cloudflareの分散ネットワーク上で実行できるようにする技術が詳細に説明されている。 PyodideとWebAssemblyの活用 この取り組みにより、開発者はPythonでCloudflare Workersを記述し、分散アプリケーションを構築することが可能になる。 今回Pythonランタイムとして選ばれたPyodideは、CPythonの
Cloudflare、AI対応を大幅強化 ー Workers AIの一般提供開始、Pythonサポート、Hugging Faceとのパートナーシップ拡張
4月3日、Cloudflareは「Workers AI」の一般提供開始（GA）と複数の新機能を公開した。 この発表は、AI推論プラットフォームの信頼性とパフォーマンスの向上、GPUハードウェアの更新、Hugging Faceとのパートナーシップの拡張、独自のLoRAファインチューニング推論の提供、WorkersにおけるPythonサポート、AI Gatewayにおけるプロバイダーの追加、およびベクトル化メタデータフィルタリングなど、幅広い領域に及ぶ。 Workers AIが一般提供開始 Workers AIが正式に一般提供を開始し、オープンベータ期間からのフィードバックを元にサービスが強化された。Cloudflareは、AI推論を同社ネットワークの他のサービス同様に信頼性が高く利用しやすいものにする目標の下、内部のロードバランシング機能をアップグレードし、リクエストをより多くのGPUに、1
GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要＆Pythonコード例 - Qiita
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
Python 3.12.2 リリース ー SBOM（ソフトウェアの部品表）を初サポート
2月8日、Python 3.12.2および3.11.8がリリースされた。Python 3.12.2では、多数のバグフィックスのほか、初めてSoftware Bill of Materialsをサポートしている。 Python 3.12.2および3.11.8が公開 2月8日、Python 3.12.2および3.11.8がリリースされた。 Python 3.12.2では、多数のバグフィックスのほか、初めてSoftware Bill of Materialsをサポートしている。 ※Software Bill of Materials（SBOM） …ソフトウェア製品の構造を明示的に示す文書。ソフトウェア開発プロセスでは、BOMは通常、プロジェクトに使用されるすべてのコンポーネント、ライブラリ、ツール、およびその他のリソースを一元的に記述したものとなる。ソフトウェアBOMの目的は、ソフトウェアの構成
Amazon Bedrock（Claude2）でPythonのソースコード／テストコードの生成を確認してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました、と書き続けてそろそろひと月が経過しております。 楽しみながら様々なモデルを利用していたらあっという間に時間がたってしまいました。 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いてPythonコードとテストコードを生成してみようと思います。 Bedrockの説明は、以下を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 「Fizz Buzz」の生成 プログラミングの初歩も初歩、定番の課題といえばFizz Buzzです。 1-100までの数字のうち、3の倍数の時にはFizzを、5の倍数の時はBuzzを、３の倍数且つ、5の倍数の時はFizzBuzzと、それ以外の時はその数字を表示するプログラム
Snowpark PythonのDataFramesでテーブルに格納したデータを操作してみた | DevelopersIO
Snowflakeのテーブルに格納したデータに対して、DataFrameを使っての操作方法を確認しました。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 Snowflakeのテーブルに格納したデータの操作を、Snowpark PythonのDataFramesで行う方法を試してみたのでまとめました。 この記事の内容 Snowpark PythonでSnowflakeのデータをクエリして処理する主な方法として、以下のガイドではDataFrameの使用が紹介されています。今回はこの操作の中で、既にテーブルに格納されたデータに対して使いそうなものを試してみます。 APIの使い方はPySparkによく似ており、以下のページでもSparkによるパイプラインのSnowparkへの移行が紹介されています。PySparkに馴染みがある方はAPIリファレンスを見つつすぐに使えると思います。 Sn
Snowpark Pythonを使ったクライアントアプリケーション用のローカル開発環境の準備をしてみた | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 Snowpark Pythonを使うクライアントアプリケーション開発用に、ローカル環境で開発環境を用意したので、試した内容をご紹介します。 この記事の内容 以下のガイドを参考に、Snowpark Pythonのクライアントアプリケーションを開発するため、ローカル環境で開発環境を用意してみました。 標準的な内容を紹介されていますが、PythonバージョンやインストールするPythonライブラリも確認できたため、クライアントアプリケーションを実行するためのコンテナを準備するような際にも参考になると思います。また、クライアントアプリケーションから利用するSnowflakeのユーザーの準備もしました。 なお、上記ガイドでは、Snowpark Pythonでストアドプロシージャを作成したい場合は、Python worksheetの利用が勧めら
最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】
【📩 仕事の相談はこちら 📩】 お仕事の相談のある方は、下記のフォームよりお気軽にご相談ください。 https://forms.gle/G5g1SJ7BBZw7oXYA7 もしもメールでの問い合わせの方がよろしければ、下記のメールアドレスへご連絡ください。 info*galirage.com（*を@に変えてご送付ください） 🎁 「生成AIの社内ガイドライン」PDFを『公式LINE』で配布中 🎁 「LINEで相談したい方」や「お問い合わせを検討中の方」は、公式LINEでご連絡いただけますと幸いです。 （期間限定で配信中なため、ご興味ある方は、今のうちに受け取りいただけたらと思います^^） https://lin.ee/3zRuqKe おまけ①：生成AIアカデミー より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか？ そんな方々に向けて、「生成AIアカデミー（旧：生成AIエンジニア
Python 初心者でも簡単！OpenAI を利用したチャットアプリを Streamlit で公開してみた | DevelopersIO
[2023.09.19 追記] 本記事の執筆にあたり参考にさせていただいたUdemy講座の講師の方より、記事内容についてコメントをいただいたため一部修正しました。 はじめに こんにちは、アノテーション テクニカルサポートの Shimizu です。 突然ですが、私も含めた Python 初心者に、以下のような人は多いのではないでしょうか。 昨今の AI ブームに乗って API でデータをやり取りする基本的な Python プログラムを PC 上で動かせたものの、それを Web アプリとして公開するまでのハードルが高く感じる。 ブラウザ操作の UI を実装するには Django などの Web フレームワークを習得したり、アプリとして公開するには Python が動作するサーバーを用意したりと、なんだか難しそう・・ そんな私にピッタリのUdemy講座を見つけたため、今回受講してみました。 Ch
Code Interpreter API
Editor's Note: This is another installation of our guest blog posts highlighting interesting and novel use cases. This blog is written by Shroominic who built an open source implementation of the ChatGPT Code Interpreter. Important Links: GitHub RepoIn the world of open-source software, there are always exciting developments. Today, I am thrilled to announce a new project that I have been working
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【海外記事紹介】Pythonのf文字列チートシートが公開、これはブクマ推奨
（python） デザインパターンとアンチパターン（Strategy編） - Qiita
ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】
