pythonによるword2vec等によるテキストマイニング（【高等学校情報科 情報Ⅱ】教員研修用教材） - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
pythonとdlibでお手軽に顔のランドマークを検出してみた - Qiita
はじめに 私が学生の頃は顔のランドマーク検出の研究をひーひー言いながらやっていました。 今ではそれが信じられないくらい簡単になって驚きました。 なので実際にやってみたいと思います。 とりあえず実装したいんじゃ、という人は「お手軽に顔のランドマーク検出をやってみた」から読んでください。 顔のランドマーク検出方法について 顔のランドマーク検出の方法は主に以下の3つに分かれるようです。 各々の詳細は参考リンクに載せた論文をご参照ください。 (1)Ensemble of regression treesを用いた手法 回帰ツリー分析を用いてリアルタイムで高精度なランドマーク検出を実現しています。 dlib、OpenCV(FacemarkKazemi)共に実装されています。 ただし学習モデルがデフォルトで用意されているのはdlibだけです。 (2)Active appearance modelを用いた
FastAPI
FastAPI¶ FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production ドキュメント: https://fastapi.tiangolo.com ソースコード: https://github.com/fastapi/fastapi FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 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。 主な特徴: 高速: NodeJS や Go 並みのとても高いパフォーマンス (Starlette と Pydantic のおかげです)。 最も高速な Python フレームワークの一つです. 高速なコーディング: 開発速度を約 200%~300%向上させます。 * 少ない
PythonでWebアプリ開発！手順からサービス例、メリットも紹介 | 侍エンジニアブログ
この記事では、サービス例や具体的な手順も交え、Pythonを用いたWebアプリ開発の方法を解説します。 PythonでWebアプリを開発できるとは知っているものの、具体的な手順がわからない方は多くいますよね。また、実際にどんなWebアプリが作れるのかイメージが湧かない方もいるはず。 そこで、今回はPythonを使ったWebアプリの開発手順を、開発例やPythonを活用するメリットも交えて紹介します。また、Webアプリ開発におすすめのWebサーバーやPythonのフレームワークも紹介するので、ぜひ参考にしてください。 本記事を読む前に、そもそもPythonとはどんなプログラミング言語なのか、その特徴をおさらいしておきたい人は次の記事を参考にしてください。 → Pythonとは？特徴やできること、活用例をわかりやすく簡単に解説
Pythonの独学を支える教科書づくりの裏側、京都大学の喜多教授が授業に込めた思いとは？
Pythonユーザのためのグローバルイベント「PyCon APAC 2023」が2023年10月27日と28日に、TOC有明コンベンションホールで開催された。1日目の基調講演に登壇したのは、京都大学国際高等教育院の喜多一教授。「Why University Teachers Wrote a Python Textbook?」と題し、大学の授業のために書き下ろされたPythonの教科書執筆の背景を紹介した。プログラミング初心者のつまずきポイントを理解しているからこそ、オリジナルの教科書を作ったという喜多教授。はじめてプログラミングに触れる学生向けの授業と教科書に込めた思いを語った。 Pythonを学び、学生は興味をひろげてゆく 喜多教授がPythonを教えるワケ 京都大学の国際高等教育院で教養教育、特に新入生向けの教育を担っている喜多教授。自身のプログラミングとの出会いは、学生時代の1978
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与えたベクターストアを使って問い合わせに答えるようにさせる これにより、大量の PDF ファイルを自動的に解析し、必要な情報を素早く抽出できるようになります。 本記事では、ChatGPT と
9時間足すんだっけ引くんだっけ問題～あるいは、諸プログラミング言語はいかにタイムゾーンと向き合っているか - エムスリーテックブログ
私は日付時刻の処理が大好きです。 タイムゾーンの問題でデータ抽出が9時間分漏れていたとか、朝9時の始業前のログが昨日付けになってしまっていたなんていう問題が起こると喜んじゃうタイプ。 そんな私にとって、各プログラミング言語が標準で持っている日付時刻型クラスにはそれぞれ思うところがあり、今日はちょっとその品評会をしてみたいと思います。 エムスリーエンジニアリンググループ、Unit1（製薬企業向けプラットフォームチーム）三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]がお送りいたします、エムスリー Advent Calendar 2023の2日目です。 至高の日付時刻型を持つ言語、BigQuery SQL 不足はないが蛇足、Java 8 日付時刻で画竜点睛を欠いたC# C#よりややまし、Python 型は良い構成、なのに命名と処理関数で損しているPostgreSQL まとめ We ar
AWS、CodeWhispererにおけるAIによるコード修復やIaCサポート、Visual Studioとの統合を追加
米Amazon Web Servicesは、生産性向上ツール「Amazon CodeWhisperer」における、AIを活用したコード修復とIaCサポートの一般提供およびMicrosoft Visual Studioとの統合のプレビュー提供を11月26日（現地時間）に発表した。 AIを活用したコード修復では、CodeWhisperer上でセキュリティスキャンを実施し、特定された脆弱性を修正するようコード提案を行うようになっている。認証情報の漏洩やログインジェクションといった問題の検出が可能となっており、セキュリティ問題への対処プロセスが高速化され、コードを1行ずつレビューする時間を、他のより価値ある作業に割り当てられるようになった。 セキュリティスキャンは、Java、Python、JavaScript、TypeScript、C#、AWS CloudFormation（YAML、JSON）、
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
［解決！Python］print関数でファイルに書き込みを行うには
print関数ではfileパラメーターにファイルオブジェクトを指定することで、ファイルへテキストを出力できる。その方法とwriteメソッドとの違いなどについて紹介する。 filename = 'sample.txt' with open(filename, 'w') as f: print('hello', file=f) with open(filename) as f: contents = f.read() print(contents) # hello # リストの書き込み l0 = ['1', '2', '3'] with open(filename, 'w') as f: print(l0, file=f) # 引数はstr関数と同様に文字列化される with open(filename) as f: contents = f.read() print(contents)
GPT-3.5-Turbo / GPT-4-Turbo 1106のJSONモードの使い方｜shi3z
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
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
The Python Language Reference
The Python Language Reference¶ This reference manual describes the syntax and “core semantics” of the language. It is terse, but attempts to be exact and complete. The semantics of non-essential built-in object types and of the built-in functions and modules are described in The Python Standard Library. For an informal introduction to the language, see The Python Tutorial. For C or C++ programmers
新卒向け「テストコード」の研修資料 Sansanが無料公開 Python上でのテスト方法を解説
Sansanは10月25日、テストコードについての研修資料を無料公開した。4月に実施した新卒の技術研修で使った資料の一部で、入社2年目の社員が作成。Pythonのテストフレームワーク「pytest」でのテストコードの書き方や、VSCodeでのテスト方法などを解説している。 同社はテストコードの便利な点として「実行確認しやすい」「リファクタリングや修正後に実行結果や振る舞いが変わっていないことを確認できる」「コードの挙動が理解しやすい」を挙げる。テストコードの重要性を理解し、テストコードを活用できるようになることを目的に研修を行ったとしている。 関連記事 新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開 ブレインパッドが、新卒研修で使った統計学の学習資料を公開した。統計学の基礎を解説したもので、ページ数は100ページ超。スライド公開サービス「Speakerdeck」から無
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
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PyCharm: The only Python IDE you need
【図解】Python基礎64選 - Qiita
京都大学学術情報リポジトリKURENAI
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