ChatGPTに指示を出す際に「テンプレート文字列(${文字列})」を利用すれば、より複雑なタスクを依頼することもできる。下記の例↓ではテンプレート文字列を使って、3つの質問を繋げている😊。… https://t.co/NpqhEWZa3d
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ChatGPTに指示を出す際に「テンプレート文字列(${文字列})」を利用すれば、より複雑なタスクを依頼することもできる。下記の例↓ではテンプレート文字列を使って、3つの質問を繋げている😊。… https://t.co/NpqhEWZa3d
▼ミリ秒単位のエポックタイムスタンプ 例)1589365629000 (13ケタ) ・セル上での計算式(JSTにする場合) =(タイムスタンプ + 32400000) / 86400000 + 25569 または =(タイムスタンプ + 32400000) / 86400000 + DATE(1970, 1, 1) ・セル上での計算式(UTCにする場合) =(タイムスタンプ) / 86400000 + 25569 ・セルの書式設定 ユーザー定義で「yyyy/m/d h:mm:ss.0」にする ↓ 「2020/5/13 19:27:09.0」と表示できる ▼秒単位の場合 例)1589365629 (10ケタ) ・セル上での計算式(JSTにする場合) =(タイムスタンプ + 32400) / 86400 + 25569 または =(タイムスタンプ + 32400) / 86400 + DATE
では、今回もはじめていきましょう! DB(データベース)とは 今回からはSQLへの道題して、DB周りを勉強しSQLを学びましょうという内容でお送りします。DB、DBって当たり前のように会話が出てくるようになるので、業務で会話についていけるように勉強していきましょう。 DB(DataBase:データベース)とは、データの集まりです。以下のようなアイコンで表現されたりします。 データファイルが整理整頓されて格納されていて、DBMS(データベース管理システム)によって管理されています。 DBとDBMSをまとめてデータベースシステムという。 DBMSで管理されるデータとしては、大きく分けて以下の3つで構成されています。 データ・ファイル ログ・ファイル コントロール・ファイル 難しい言葉がたくさん出てきますが、最終的にはデータの集まりだと認識してくれればいいと思います。 データベースは基本的に以下
この記事について 爆発的な話題となっているChatGPTですが、そのあまりのシンプルさ、適用範囲の広さ、活用方法の多彩さから、その能力を十分に引き出すことはなかなか難しいものです。ChatGPTはソフトウェア開発の多くのプロセスに活用できますが、この記事ではコーディングフェーズでの活用についてまとめます。 応答は長い物が多いので、基本的に記載しません。ぜひChatGPTに入力してみてください。 ChatGPTの使い方に関するコツ 背景や前提を十分に伝える。 ChatGPTに質問の背景や前提を伝えることでより精度の高い結果が返ります。「このプログラムは〜を目的としたものの一部です。何をしているか説明してください。」のように質問に背景・前提を付け足すこと重要になることがあります。応答の精度が低いと感じた場合は、こういった前提条件などを付加して何度も質問してみましょう。 スレッド内では文脈を活用
Visual Studio Codeで関数を記述しているときや、コードの上にマウスカーソルをあてたときに説明のポップアップが表示されるのを非表示にする方法です 説明のポップアップ Visual Studio Codeはデフォルトでコード入力をサポートするために、コードに関する説明が表示されます。 それが表示されるのは入力中のときとマウスでカーソルを動かしたときです。 こういうのや、 こういうのです。 これらの表示は設定を変更することで非表示にできます。 設定の変更 Visual Studio Codeの設定を表示します。 設定の検索欄で「para」と入力します。 すると、「Editor > Parameter Hints」の設定が表示されます。 初期値ではEnabledとなっているので、チェックを外します。 これで入力中の説明は表示されなくなります。 Parameter Hintsは設定を
こんにちは、臼田です。 みなさん、業務設計してますか?(挨拶 今回はMarkdownでシーケンス図やフローチャートなどの図を記述できるMermaidを使って業務フローを書いてみたら、意外と書けたので自分なりのTipsを紹介したいと思います。 その前に 注意点として、まだMermaidを使い始めたばかりなので、「もっとこうしたらいいぞ」とか「こっちのほうがいいぞ」とかあれば建設的なフィードバックとしてSNSとかでいただけるとありがたいです。 あと業務フローって表現しましたが、人によって思い描く業務フローが違うと思うので、業務フローの定義に関するツッコミはご容赦ください。私が今回Mermaidで書いたのは以下の図です。(内容はブログ用に簡素化しました) この図のコードは以下のとおりです。(後ほど解説します) sequenceDiagram autonumber actor お客様 partic
はじめに すぐ忘れるので残しておきます。 VSCodeって予測変換をTabで選択じゃなく決定になってしまうのってちょっと厄介じゃないですか? そこでVSCodeのキー設定を変更していきたい思います。 解決前 下の画像の時、Tabを押すとh5が入力されます。 解決法 キーボードショートカットを開いてください。 下の文で検索します。 select next suggestionのCtrl + DownArrowをtabに変更します。 変更は鉛筆マークをクリックすると変更するとこができます。 こちらが変更後です。 キーバインドがtabに変更されれば大丈夫です。 また前の予測変換を選択したいという時は、これで検索してください
はじめに これは文系出身の私が、入社後に早く教えて欲しかったことをまとめたものです。 私は 10 年ほど前に文系大学を卒業して技術職で採用されましたが、入社 1 年も経たないうちに「使えない」と言われ、お客様向けのサポートセンター業務に就くことになりました。 その間も個人ではコーディングを続け、開発チームに厄介な口出しなどしているうちに、いつの間にか技術職に戻っていました。 プログラミング未経験者のよくある回り道をした身として、同じような境遇の方の助けになれば幸いです。 以下はすぐに使えるものから、未経験の方には難しい内容まで含まれます。 すぐに分からなくても知ってさえいれば後々効いてくる内容にしたつもりですので、「そのうち分かるかな」くらいの気持ちで読んでもらえればと思います。 👑 コーディングの基礎テクニック 初学者に役立つ汎用的なテクニックをまとめます。 特に説明のない限り、コード
恥ずかしながら Docker をほぼ触ったことがなかったので、基礎的なことを学びました。 学びながら「こんな絵があったら理解しやすかったなー」と感じていた絵を自分で描きました。 せっかくだから整理して公開したいと思います。 同じ様な方の役に立ったら、とても嬉しいです。
「LangChain」の「LLMとプロンプト」「チェーン」の使い方をまとめました。 1. LangChain「LangChain」は、「LLM」 (Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。本当の力は、それを他の計算や知識と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 2. LangChainの支援領域「LangChain」の支援領域は、次の5つがあります。 (1) LLM とプロンプト (2) チェーン (3) データ拡張生成 (4) エージェント (5) メモリ (6) 評価 (BE
ごちきか# NTTコミュニケーションズ イノベーションセンターでは、社会・産業DXのためのSmart World の一貫として、時系列データ分析手法の研究開発、お客さまのデータ分析支援や社内データ分析人材育成を行っています。 ごちきか(gochikika) は、これら研究開発成果やデータ分析人材育成コンテンツをまとめたナレッジベースです。大別してメインコンテンツは以下の通りです。 分析: 主に製造業の時系列データを対象として、前処理からモデリングまで一連の基本的な分析手法をPythonコード付きで解説しています。 特集記事: 比較的新しめであったり難易度の高い手法や、私たちの取り組みを知ってもらうための学会発表資料が掲載されます。また一部未分類なコンテンツが格納されています。 私たちの研究開発成果は、同じくイノベーションセンターで開発しているノーコードAI開発ツールNode-AI に搭載さ
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
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