こういったツールだったり、技術系の情報などを日頃どう探しているのか質問をいただくことが多いです。 もちろん他の記事でまとめられているようなテック系のメディアなどは一通り見ているのですが、個人的に一番良いソースとなっているのは実はTwitterです。 Twitterで良質な情報を発信しているアカウントをフォローすることで得られる情報は、とても参考になります。 ではそういったアカウントをどうやって見つけていくのか。 僕がよくやる方法の一つとして 「自分が普段参考にしているアカウントがフォローしているアカウントから探す」 というものがあります。 例えば自分がフォローしていて、普段から参考にしているAさんがいます。 そのAさんがフォローしている人たち、つまりAさんが参考にしている可能性が比較的高い人たちの中には、自分にとっても参考になる情報を発信している人が見つかる可能性も高いということです。 特

研修資料まとめ.md エンジニア向け研修 AI Shift 社内SQL研修のために作った資料を公開します - (2021/06/21) CARTA HOLDINGS（旧VOYAGE GROUP） 技術広報が新卒研修<Open AIハッカソン>をスパイしてみた - (2023/04/11) @t_wadaに学ぶテスト駆動開発【CARTA 23新卒研修】 - (2023/04/19) Classi 当たり前にリリースしていく ~ 新卒研修編 - (2021/05/20) リモートワークのための質問力向上研修を実施しました - (2021/12/07) CyberZ 良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開 - (2021/04/27) DMM.com(旧DMM.comラボ含む) ＤＭＭ.comラボ16新卒エンジニア研修 - (2016/08/24) DMM.comの新卒技術研修

株式会社SODAの社内勉強会で使用した資料です こちらは株式会社SODAのエンジニア社内勉強会にて @decoch が発表したときの資料です。 株式会社SODAについては以下リンクなどをご覧ください。 これはなに？ いま流行りの Notion を使っている方は多いと思うのですが、いまいち使いこなせていない、メモ帳としては使っているけどデータベースってなに？ というエンジニアの方向けに Notion の使い方を書いた入門記事です。 Notion とは notion.so からお借りしました ドキュメントやテーブルだけでなく望み通りに機能するようにカスタマイズできるワークスペースです。 基本的な使い方 新しくページを作りメモをとったりチェックボックスでタスクを管理したり、Markdown のように使うことができます。 / と打つことでサジェストされ /page と入力し決定をすると新しいページ

この番組は、思わず頭の中で手順を組み立て、先を予想したくなるような興味深い実験、手順の組み合わせを改善していく楽しさを伝えるアニメーション、さまざまな仕事や物の中にプログラミング的思考が活かされていることを伝えるコーナーなどで構成されています。番組の中では、実際にコンピューターを使ったプログラミングを体験するシーンは出てきません。コンピューターへの苦手意識やICT 環境を問わず、誰でも楽しくプログラミング的思考を育めます。コンピューターを使ったプログラミングへの導入としてはもちろん、実際のプログラミング体験をした後でも、活用できる番組です。

使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア

「meaning of meaning」 でMidjourneyにて生成目次： (0) 最尤推定・パラメーター推定 (1) 深層学習とKL情報量について (2) スクリプト意味論について (3) チョムスキー階層と複雑性クラスについて (4) ヴィトゲンシュタイン前期後期による言語哲学の分類について (5) 自然言語が原始言語と呼ばれるまで ※数式が面倒な人は(1)の途中の”中国語の部屋”の部分から読んでください。 GPT-3 Chatはチューリングテストをクリアしているとも言える会話のクオリティを幅広いトピックで行うことができます。これには驚きを隠せません。今後GPT-3以上の自然言語処理ができるために、あるいはこれからの方向を理解するためには何を基準に考えればいいでしょうか？この議論は自然言語処理、統計、言語哲学、オートマトンの基礎的知識のみに基づいて話をしていきます。 結論としてはC

PolarsというPandasを100倍くらい高性能にしたライブラリがとても良いので布教します1。PolarsはRustベースのDataFrameライブラリですが、本記事ではPythonでのそれについて語ります。 ちなみにpolarsは白熊の意です。そりゃあまあ、白熊と大熊猫比べたら白熊のほうが速いし強いよねってことです2。 何がいいの？ 推しポイントは３つあります 高速！ お手軽！ 書きやすい！ 1. 高速 画像はTPCHのBenchmark（紫がPolars）3。 日本語でも色々記事があるので割愛しますが、RustやApach Arrowなどにお世話になっており、非常に速いです。MemoryErrorに悩まされる問題も解決されます。開発者のRitchieがしゃれおつなツイートをしてるので、そちらも参考にどうぞ ↓ 4。 抄訳： （ひとつ目）Pandasは黄色くした部分でDataFram

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

Python + Matplotlibによる可視化を徹底解説した書籍がコードとともに全文無料公開されている Scientific Visualization: Python + Matplotlib… https://t.co/nUDWknajJh

ChatGPTとは？ OpenAIが開発するGPT-3という言語モデルをベースとした(執筆当時)チャットアプリです。 こちらの質問に対して、AIが色々な質問に答えてくれて、一般的な内容だけではなく、コードレビューやバグなども発見してくれるめっちゃ凄いやつです。 細かい内容は以下の記事がとても参考となります。 筆者の関連記事 VSCodeと連携して、ブラウザを開かなくてもChatGPTを使用できるようにする 通常はブラウザを開いて使用するのですが、コーディング中にサクッとレビューしてもらったり、バグを見つけてもらえるような拡張機能があったので、そちらの設定方法について記述してみます。 今回インストールする拡張機能 使用までの手順 環境 PC: MacBook Pro (Apple M2) OS: macOS Ventura 13.1 VSCode: v1.74.3 OpenAIの価格について

IDEにChatGPTを統合　「この関数のテストコードはどこ？」「○○を実装するならどう書けばいい？」など、AIでコードと対話できる「qqbot」登場 ChatGPTを「Visual Studio Code」などのIDEに統合し、開発中のコードについて「この関数のテストコードはどこ？」などと対話できる「qqbot」が登場。トライアルの申し込みを受け付けている。 テキストから高度なイラストを生成するAIや、人間と自然な対話を可能にするAIが最近話題になっています。 この人間と自然な会話をするAIチャットの代表的なサービスである「ChatGPT」の派生サービス（Variant of ChatGPT）を「Visual Studio Code」などのIDEに統合し、開発中のコードについて「この関数のテストコードはどこ？」などと対話できる「qqbot」が登場しました。 開発したのはDan Robin

各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく

口上 『ゼロから作る Deep Learning ～ Python で学ぶディープラーニングの理論と実装』という本を買って深層学習の勉強をマターリしているのですが、 「そういえば情報検索や自然言語処理の実験でもよくやる交差検証 Cross Validation って意外に気にしてる人いないかも？」 と思ったので、自分でまとめることにしました。 もちろん、今までにも優秀な人達が記事を書いてくださっていますし（しかもググるとイパーイ出てくる）「もう知っているよ！」「やってるし！」っていう方は全く読む必要がないので、華麗にスルーして 1 回でも多く自分の学習のための Epoch を回した方がいいと思うのですが、もしお時間があって「よし粗探しでもしてやるか！」と思った奇特な方がいらっしゃったならばお読みいただいて、妙なところがあれば是非ご指摘・ご指導ください。 m(__)m 誰のための記事か？ 「

Pythonの静的解析ツール「Flake8」とフォーマッター「autopep8」の使い方をまとめました。 前回 1. Flake8の使い方「Flake8」は、Pythonのコードの静的解析ツール（link）です。静的解析は、コードを実行せずに行なう検証になります。 「Flake8」は以下の3つのツールを同時に実行します。 ・pycodestyle : コードがコーディング規約(PEP8)に準じているかを確認。 ・pyflakes : コードに論理的なエラーが無いかを確認。 ・mccabe : 循環的複雑度のチェック。 ◎ インストール Pythonの仮想環境で、以下のコマンドを実行します。 $ pip install flake8◎ 使い方 使い方は、次のとおりです。 $ flake8 <対象ファイル> $ flake8  --show-source <対象ファイル> 例えば、以下のコード

U.K.で利用されている、民間企業ZOEによる COVID Symptom Tracker というアプリがあります。これは体温、疲れやコロナウイルス感染の可能性のある他の症状を含む健康状態を日常的に記録するアプリで、利用 […]

Webブラウザ版VSCode、WebAssembly版PythonによるWeb上でのPythonコードの実行やデバッグが可能に マイクロソフトは、WebAssembly版Pythonを用いることにより、Webブラウザ版のVisual Studio Code（以下VSCode）上でPythonコードの実行やデバッグを可能にする実験的な拡張機能「Python for the Web」のプレビュー公開を発表しました。 下記は実際にWebブラウザ版VSCodeに拡張機能「Python for the Web」を組み込み、Pythonコードを実行したときの画面です。 下部の「ターミナル」のペインで、実行結果の「6」が表示されているのが分かると思います。これはこのWebブラウザ上でPythonが実行された結果です。 Webブラウザ上でPython実行環境が自動的に用意される WindowsやMac、L

HTML 5.2のそれぞれの要素が入れ子にできる「子要素」、包含されることが可能な「親要素」の一覧のルールを視覚化して表示します。 ※1 a要素の親要素が包含可能であること※1 audio要素の親要素が包含可能であること※1 canvas要素の親要素が包含可能であること※1 del要素の親要素が包含可能であること※1 ins要素の親要素が包含可能であること子要素省略※1 map要素の親要素が包含可能であること※1 noscript要素の親要素が包含可能であること かつ body要素の子孫であること子要素省略※1 video要素の親要素が包含可能であること ルート要素＆文書メタデータ html 親 子 head 親 子 title 親 子 base 親 子 link 親 子※HTML 5.2から可能。フレージングコンテンツが期待される場所※head要素の子孫であること meta 親 子※he