IT界隈の動物たち
はじめに Linux の Tux くん（ペンギン）や Go の Go Gopherくん（ホリネズミ）など、動物がロゴやマスコットとして採用されることがよくある。この記事では、IT界隈でよく見る動物たちの名前や由来を調べてみた。 この記事は以前書いた記事について、動物たちの画像の追加や、解説内容の追記・修正をした。また、項目（動物）自体を追加したり、逆に減らしたりした。 架空の生物であっても、動物っぽいものであれば記事にしている。D 言語くんや BSD デーモンくん、Lisp エイリアンなどは動物っぽくないので見送った。 また、有名なプロダクトであっても、名前や由来の詳細な解説が見つからないものは記事にしていない。 （言い換えると、記事にして面白そうなものを恣意的に選択している） ただし、私の知見不足で記事にできていないプロダクト・動物たちもいるだろうと思う。 素敵な動物たちがいれば、ぜひコ
全世界のソフトウェア開発者は4700万人。最も多いのがJavaScript開発者で2800万人、Java、Pythonが続く。スラッシュデータの調査
全世界のソフトウェア開発者は4700万人。最も多いのがJavaScript開発者で2800万人、Java、Pythonが続く。スラッシュデータの調査 IT業界に関する調査を行っているSlash Dataは、全世界のソフトウェア開発者に関する調査結果を発表しました。 発表によると、全世界のソフトウェア開発者は合計で約4700万人。そのうち最も多く使われているプログラミング言語がJavaScriptで、約2800万人のソフトウェア開発者が利用しています。 2位がJavaで約2320万人、3位がPythonで2290万人、4位がC++で1630万人、5位がPHPで1150万人と続いています。 言語ごとの開発者の増加ペースで見ると、JavaScriptを利用する開発者はこの1年で280万人増加したものの増加ペースは鈍化。 スラッシュデータは、この鈍化はJavaScript開発者をめぐる人材市場が成
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
シンプルな MCP サーバを作って動作を理解する
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロ
【入門】機械学習に役立つPythonの学習方法 | できることやおすすめサイトも紹介 | スキルアップAI Journal
第3次AIブームと呼ばれている現在では、AI（人工知能）に関する技術が注目を集めています。このブームの中心となっているのが、機械学習と呼ばれる技術です。そして近年、機械学習を実装する際に用いられる最も人気があるプログラミング言語が「Python」です。 本ブログでは、機械学習の概要とPythonが機械学習の実装に使われる理由を解説します。また、Pythonスキルを身につけたい方に向けて、Pythonの学習手順とおすすめの学習コンテンツについて紹介します。この記事を読めば、自動車の自動運転や顔の自動分類など、AIの最新技術にも使われているPythonについての理解が深まるはずです。 1.機械学習とは まず、機械学習がどのようなものか紹介します。さらに、機械学習と一緒に語られることが多いAI、ディープラーニング（深層学習）との関係についても解説します。 機械学習とは、人工知能を実現するための技
Python×株式投資：月利3〜5%を狙う自動スクリーニング戦略 - Qiita
たくさんありますが、パターン4つごとに、RSIの範囲が変わっているだけです。MA乖離上限は4つごとに同じことを繰り返しています。 各スクリーニング日には地合いスコア（-3〜+3）をタグ付けしており、 これにより相場の状況によってどのパターンが機能しやすいのかも、あわせて検証できます。 テクニカル選抜の有効性について（バックテストの結果） 概要 1ヶ月後にプラスの平均リターン（3〜7%）を期待できるパターンが存在し、有効性のあるテクニカル選抜条件が含まれていると考えられました。 また、最適な選抜条件は地合いスコアによって異なることが示唆されました。以下では、スコアごとに結果を整理します。 ＜地合いスコア -3〜0＞ 相場が最も悪い「スコア -3」のときは、**RSIが低め（25〜50）かつMA乖離上限（ma_eps）が4〜8%**のパターンで、 シャープレシオが0.8以上、かつ銘柄数が20未
メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きいという話｜ノムオ
皆さん、こんにちは。ノムオです。 今回の記事では、メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きいという話をしていきたいと思います。 昨日、Xで発信したところ私の想像以上に好評だったので、noteでもう少し深掘りしてみたいと思います。 メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きい ・ITやプログラムに詳しい人が多くないので、課題満載（チャンスだらけ） ・課題発掘→提案→実装まで、一人で全部やれる ・ちょっとした自作アプリでもめちゃくちゃ感謝される… — ノムオ (@nomu_chem) May 16, 2025 また『pythonを学ぶ意義』を理解していれば、今まさに独学してる人のモチベアップにも繋がりそうな気がしていて、ワクワクしています。 早速書いていきます。 メーカーではITやプログラムに詳しい人が多くない というより、IT関連の会社で働いている人以外は、プログラミングに精通
ダントツで首位のPython、2位のC++との差が過去最大に 2025年5月版プログラミング言語人気ランキング
ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2025年5月版の「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」（通称「TIOBEインデックス」）を発表した。TIOBEインデックスは、プログラミング言語の人気を示す指標で、同社が毎月1回更新している。 Pythonのレーティングが過去最高を更新、要因は？ 2025年5月のランキングでは、首位を独走している「Python」が25.35％のレーティングを獲得し、同言語として過去最高を更新した。2位の「C++」との差も15.41ポイントに広がり、TIOBEインデックス史上最大となった（これまでの最大は、Pythonが2024年12月に記録した13.02ポイント差）。 TIOBEインデックスのレーティングの過去最高値は、「Java」が2001年6月に記録した26.49％。TIOBE Softwareによると、今回のPy
Python Tutorial: Learn Python Programming for Free
Python Developer's AI Tools Python - AI Assistant Python - AI Code Generator Python - AI Code Converter Python - AI Code Debugger Python - AI Code Reviewer Python - AI Code Explainer Python - AI Code Refactoring Python - AI Code Documentation Python Basics Python - Home Python - Overview Python - History Python - Features Python vs C++ Python - Hello World Program Python - Application Areas Python
日本語に特化したOCR、文書画像解析Pythonパッケージ「YomiToku」を公開しました｜Kotaro.Kinoshita
はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ
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GitHub - openai/openai-python: The official Python library for the OpenAI API
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目次と内容 — Pythonで学ぶ入門計量経済学