GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の
u_engineのブックマーク - はてなブックマーク
Googleは米国時間の7月22日、同社のChromeブラウザにおけるサードパーティーCookieのサポート廃止を実質的に取りやめ、代わりとなる新たなアプローチを取ることを明らかにしました※。 この発表に対してはグローバルで大きな反響、議論が渦巻きましたが、Googleが公約として掲げていた、プライバシー保護を実現するためにサードパーティーCookieを広告で使えなくするという既定路線は変わらず、それを実施する主体がGoogleからユーザーへと変わっただけです。 今後、Chrome上でサードパーティCookieを広告で利用するためのユーザー許諾が何らかの形で行われる予定です。一部ユーザーは許諾を与え、引き続きターゲティングや効果測定の対象となりますが、大部分のユーザーが許諾をしないことも想定されます。 つまり、サードパーティCookieは生き残るものの、結局「Cookieレス」な状況は拡大
Python でアプリ開発できる Flet を触ってみた | DevelopersIO
こんにちは、森田です。 最近周りの人から Python でアプリ開発のできる Flet について教えてもらい、面白そうなのでチュートリアルをやってみました。 よかったら参考にしてみてください。 Flet とは Flet は、フロントエンド開発の経験がなくても、簡単に Web、デスクトップ、モバイル アプリケーションを開発できるフレームワークです。 開発はPythonで行うことができ、内部的には、Flutter を利用しているようです。 標準でウィジェットが用意されているため、フロントの開発を行うことなく、少ない労力で、アプリとして動作させることができます。 Python で複雑すぎないアプリを作りたい場合にピッタリのフレームワークとなります。 やってみた 本記事では、チュートリアルに従って、電卓アプリを作ってみます。 なお、本記事では、Mac Python 3.8.13にて行います。 ライ
Gradio: Pythonで簡単にAIをWebアプリ化 - Safie Engineers' Blog!
この記事はSafie Engineers' Blog! Advent Calendar16日目の記事です。 はじめに Gradioとは Hello World! Gradioのインストール コード実装 実行結果 認証機能 リアクティブインターフェース ブロック構造とイベントリスナー コンポーネントの種類 実装例 ソースコード 画面 その他ドキュメント 関連記事 まとめ はじめに セーフィー株式会社 開発本部 第3開発部 AIVisionグループで画像認識AIの開発エンジニアをしている土井 慎也です。 セーフィーには2023年1月に入社し、もうすぐ1年が経とうとしています。 今年を思い返せば、生成系AIを中心とした、AI界隈の発展がすごい1年でした。 毎日のようにいろんな技術が発表されて、使えそうなものはすぐにOSSに実装されていて、技術進歩の速度がものすごく速く感じました。 さて、今回はそ
【Python】ChatGPT効率化の為に非同期処理を実装｜Clirea
非同期処理は、データ解析、APIリクエスト、ベクター化など多様なタスクにおいてパフォーマンスを向上させる鍵となる技術です。特に、待ち時間が発生しやすい多数のリクエストや処理を一度に効率よく処理したい場合、この技術は不可欠です。 非同期処理と並列処理の違い非同期処理と並列処理は、よく一緒に取り上げられることが多いですが、実はそれぞれ異なる目的と特性を持っています。 非同期処理非同期処理は、I/O待ち（ディスクへの読み書きやネットワーク通信など）といった待機時間を有効に使いながら、他のタスクを進める技術です。この方法で、全体のプログラムがスムーズに動作します。 並列処理一方で、並列処理は複数の処理を物理的に同時に行う技術です。簡単な例でいえば動画です。動画の再生と音声の再生を遅延が無いよう同時に行っています。 並列処理により、大量のデータ処理や高度な計算を高速に行えます。 まとめ簡単に言えば、
Python で RDS に格納されている各種ログをダウンロードする - 継続は力なり
タダです. AWS 利用料のうち CloudWatch Logs への取り込みが高くかかっていました( DataProcessing-Bytes という項目).そこで,下記のページを参照して調べてみたところ一番容量があったのが Aurora のログでした.そのログを CloudWatch Logs に出力せずダウンロードし,S3 などにアップロードしていけばコスト削減に繋がりそうです.この記事では,ダウンロードを Python でやってみた内容をまとめていきます. aws.amazon.com Python で RDS ログダウンロードのための手段 DownloadCompleteLogFile でのログダウンロードを試してみる まとめ Python で RDS ログダウンロードのための手段 boto3 のドキュメントを見てみたらログダウンロードをするのに, download_db_log
Rust製高速データフレームライブラリ、Polarsを試す | gihyo.jp
門脇@satoru_kadowakiです。今月のPython Monthly Topicsでは、Rust製の高速データフレームライブラリ Polars について紹介します。 Polarsとは Pythonでデータ分析に使用される主なライブラリに pandas があります。Polarsはpandasと同様にデータフレームというデータ構造オブジェクトを提供するサードパーティライブラリです。特にpandasを意識して作られており、メインページに「Lightning-fast DataFrame library for Rust and Python」とあるように、Rustによる高速処理を謳っています。 Polarsのリポジトリや関連ドキュメントは以下を参照してください。 Github: https://github.com/pola-rs/polars ユーザーガイド: https://pola
GAEでサクッとAPIサーバ構築 | ブログ一覧 | DATUM STUDIO株式会社
はじめに Google App Engine(GAE)とは GAEはGoogle Cloud Platform(GCP)で利用できるアプリケーション/サービスの一つです。 サービス分類はPaaSとなり、インフラの管理をプラットフォーム側が担ってくれますのでアプリケーション開発に集中することができます。本稿では、GAE上にPythonを利用して簡単なAPIサーバーを構築していきます。 補足情報 GAEにはスタンダード版とフレキシブル版が存在しますが、今回は「スタンダード版」を利用していきます。 無料枠で利用できる範囲での実装を想定しておりますが、何らかの事情により課金がされる場合があります。 必要な知識、準備 GCPのアカウントCloud SDKのインストールと準備Python2.7Flaskvirtualenv(必要に応じて) 作業の流れ CloudSDKの設定確認権限の確認GAEの立ち上
Google App Engine (GAE) チュートリアル はじめの一歩編
このページでは、グーグルのクラウドサービス GCP で、SSL ありで、独自ドメインな Web サービスを、(できる限り) 無料で作ってみましょう、 というものです。 本ページは、GAE や GCP を初めて使う人向け、GAE 上で Web アプリケーションを作ってみようというチュートリアルです。最小限の手間でハマりどころを少なく書いたつもりですので、初めての方はぜひ使ってみてください。 Google App Engine (GAE) とは Google App Engine (GAE) とは、Google Cloud Platform (GCP) におけるアプリケーション PaaS のサービス名称です。 利用者が行うのはアプリケーションを作成してデプロイするだけで、OS管理・Webサーバ管理等は GCP におまかせというサービスです。また、SSL 証明書や 本ページの対象範囲 GAE に
大井競馬で帝王賞を機械学習で当てた話 - Qiita
概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、２つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の１位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン
Pythonで大量のExcelファイルをいじった話 - けさらんぱの自由帳
最近「100個のテキストファイルから一部を取り出して100個のExcelファイルを作る」とか、「100個のExcelファイルの一部のセルを1つのExcelファイルにコピペする」とかいう感じの作業をする必要があって、手作業では面倒すぎるのでPythonのopenpyxlを使ってみました。今回はその時のメモです。 openpyxlは、Pythonからxlsxファイルを読み書きするためのパッケージです（xlsファイルは読み書きできないはず）。Excelを操作するわけではないので注意しないといけない点があるものの、逆にExcelなしでExcelファイルをいじることができます。 準備 Pythonとopenpyxlのインストール Linuxだと標準でPythonが入っていることが多いのですが、今回はWindows環境で作業する必要がありました。WindowsでPythonを動かす方法はいくつかあるみ
pythonエンジニアの自分がelixirを(ちょっとだけ)開発できるようになった時の勉強メモ - Qiita
目的 お世話になっているソシャゲ会社様がelixirに力を入れており、実務で触る機会をいただきました。 今まで、pythonをメインとしてjava、php、c#などでも開発したことがあり、1つの言語が分かっていれば比較的簡単に応用できると思っていましたが、elixirは暗号にしか見えない状態で、持論はあっさり崩れました。 pythonの開発に戻ることになり、キレイサッパリ忘れてしまいそうなので、「pythonとの対比」でメモしておこうと思います。 登場する例はかなり極端にしてあり、実務レベルではないのでご注意ください pythonとの違いに注意した4点 関数型言語である pythonは オブジェクト指向型言語 ですが、elixirは 関数型言語 です。 elixirにはクラスはありませんし、もちろんインスタンスもありません。 設計レベルで頭を切り替えることを、常に意識しておくことが重要だな
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
Pythonで大量データ処理！�PySparkを用いたデータ処理と分析のきほん
PyConJP2017の資料 Python Spark PySpark PyConJP 2017 Apache Spark
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
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PythonでgRPCサービスを開発する――サーバサイドストリーミングとは？
GitHub - GoogleCloudPlatform/functions-framework-python: FaaS (Function as a service) framework for writing portable Python functions
SQLをアプリケーション層で並列化してみた～Python編~
【LT版】Elixir入門「第7回：Python／KerasをElixirから繋いでアレコレする」
