“AI研究者”向けの研修資料、サイバーエージェントが無料公開 PythonやVSCode、論文の書き方まで網羅
“AI研究者”向けの研修資料、サイバーエージェントが無料公開 PythonやVSCode、論文の書き方まで網羅 サイバーエージェントは4月17日、AI研究者向けの技術研修資料を無料公開した。同社のAI研究機関「AI Lab」の技術研修で使った資料。研究者のためのPythonコーディング上のテクニックや、VSCodeのおすすめプラグイン、英語論文の書き方など15種類の資料を公開している。 資料一覧は下記の通り。 Python Coding Best Practice IDEで効率的な研究開発 Google Cloud - IAM & Admin Container for Research モデルコードの高速化・最適化 概要・構成検討 実験・分析コードのGitHub公開 OSSライセンス入門 チーム開発から学ぶコードレビューのお作法 ビジョン系データ品質の保ち方 3次元コンピュータビジョン入
24GB RAM + 4CPU + 200GBストレージのLinuxサーバーを無料で手にいれる方法 - Qiita
概要 エンジニアであれば誰もが、無料で利用できるサーバを求めていると思います。 この記事では、OCI(Oracle Cloud Infrastructure)を使用して24GB RAM + 4CPU + 200GBストレージのUbuntuサーバを手にいれる方法を詳しく解説していきます。 無料で利用できるパブリッククラウドとしてAWS, GCPも存在しますが、どちらも無料枠は1年間限定で、期限が切れると有料プランに移行してしまいます。しかしOCIについては期限の制限なしに無料枠を提供してくれています。 Oracle Cloud のAlways Freeクラウド・サービスとは？ 期間の制限なくOCIのサービスを使用できるもの。 ✅ ARMベースの4CPU + 24GB RAMのVMインスタンスを1か月あたり3,000 OCPU時間と18,000GB時間で使用可能。例えば、4CPU + 24GB
システム構成図、ER図、フローチャートなどを描くときに無料で使える作図ツールやドローイングツールまとめ。2024
システム構成図、ER図、フローチャートなどを描くときに無料で使える作図ツールやドローイングツールまとめ。2024 システムを開発する際には、インフラを構築するためのシステム構成図やアプリケーションの仕様を検討するためのさまざまなUML関連のダイアグラム、フローチャートやデータベース設計におけるER図など、さまざまな作図をする場面があります。 これらの作図作業を支援してくれるツールは多数存在しますが、ここでは無料で使えるツール、あるいは無料プランが利用できる有料サービスなどをまとめました。 draw.io 無料で利用できるドローイングツールの代表的な存在がdraw.ioでしょう。ユーザー登録すら不要ですぐに使い始めることができて、作図したデータはGoogle DriveやOneDrive、Dropbox、GitHubやGitLab、ローカルデイバイスなどに保存できます。 GitHubにサーバ
DevinとClineをDMMで導入しました〜トライアルから見えた成果の共有〜 - DMM Developers Blog
1. はじめに 2. 制約 3. トライアル成果 発見1. 技術負債の特定とリファクタリング実装の半自動化 発見2. イベントストーミングで設計した画像をもとにドメインモデルと制約の実装 発見3. 指示範囲を明確に絞れば、人より格段に早い 発見4. 開発者の学習効率を上げる Devin or Cline？ 4. 25年3月時点での課題 5. 投資対効果と組織スケールの変化 AIツールの投資対効果 AIツールによって変化した組織スケールの方法 今後の展望 1. はじめに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣です。 今回は当社で実施したAIエージェント「Devin」と「Cline」の導入検証の結果について共有したいと思います。 DMMグループのクリエイター組織は、現在1,200名近くのメンバーを抱え、エンジニアだけでも1,000名近くのメンバーがいる組織
私たちのR: ベストプラクティスの探求
紹介 『私たちのR』は宋財泫（SONG Jaehyun）と 矢内勇生が共同で執筆するRプログラミングの「入門書」である。統計学の本ではない。 また、本書はデータ分析の手法の解説書でもない。Rを用いたデータ分析については他の本を参照されたい。私たちが専門とする政治学におけるデータ分析については、以下の本を勧める。 浅野正彦, 矢内勇生. 2018. 『Rによる計量政治学』オーム社. 飯田健. 2013.『計量政治分析』共立出版. 今井耕介（粕谷裕子, 原田勝孝, 久保浩樹 訳）2018.『社会科学のためのデータ分析入門（上）（下）』岩波書店. 本書が想定するのは、次のような希望をもつ読者である。 分析に入るまでの段階、つまりデータの入手やクリーニング方法が知りたい 分析結果を自分の思いどおりに可視化したい 複数のモデルを効率的に分析したい Rでシミュレーションがしたい Rと友達になりたい 本
R入門
はじめに その昔（2000年代初頭）、Rを初めて学ぶときには、CRANのホームページから英語のマニュアルを入手し、読むしかありませんでした。いくつかのRの教科書がすでに出版されていましたが、多くの教科書はプログラミングの入門については取り扱っておらず、統計手法の使い方、高度な統計について、あるいはパッケージのマニュアルなどについての説明が記載されていました。2000年代初頭に大学生であった私にはRはとても難しく、英語のマニュアルも読めず、インターネットに落ちているコードをコピペしては自分のデータを入力し、使い方もよくわからずに統計の計算をしていたものでした。簡単な統計はExcelや、怪しげなフリーソフトを用いて行っていました。どのソフトにも手法がないような統計の手法にだけ、Rを用いたのです。 時は流れ、2010年代、私は再びRと向き合うことになりました。その当時、研究で得たデータに対して、
【作業効率3倍UP】VSCodeチートシートの永久保存版 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2024の6日目の記事です。 はじめに 皆さんはPCで作業する際に下記のようなダサい操作をしていませんか？ 矢印キーを連打or長押し デスクトップ上をマウスで右往左往 同じテキストを繰り返し入力、削除 etc ... このような働き方は無駄な作業時間が増えるだけでなく側から見てもカッコ悪いですし、仕事ができない人間だと周りから思われてしまいます。 というわけで今回はMac用とWindows用でそれぞれVSCodeのショートカットをまとめました。 本記事のショートカットを全て使いこなして作業効率を3倍に上げましょう！ 実際にショートカットを使用した実践動画がありますのでご参考になればと思います。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは
Pythonでのデバッグ、print()からic()に置き換えよう！ - Qiita
みなさん、こんにちは！私は株式会社ulusageで技術ブログを担当しているエンジニアです。最新の情報や、日々の開発で役立つTipsを皆さんと共有していきたいと思います。どうぞよろしくお願いします。（もしこのブログの仕組みやシステムフローに興味があれば、ぜひお知らせください。皆さんのご要望に応じて、詳細な記事を作成します！） Pythonでのデバッグ：print()からic()へ、革新の手法 はじめに Pythonで開発を進める中で、皆さんも一度は「なぜこのコードは期待通りに動かないのだろう？」と頭を抱えたことがあるのではないでしょうか。そのようなとき、print()関数を使って変数の値を出力し、デバッグを行うのは一般的な手法です。しかし、複雑なコードや大規模なプロジェクトでは、print()だけでは限界があります。今回は、そのデバッグ手法を一歩進めるためのライブラリ「IceCream」とそ
ORM と向き合う
PyCon JP 2024 ※ 資料中で絵文字を使用したら SpeakerDeck アップロード時になんか変なことになってしまいましたが気にしないでください
オブジェクト指向は業務システムで本当に不要なのか？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 主旨 以前はシステムの状態をオブジェクト指向でカプセル化し、オブジェクト同士の通信でシステムの制御をしようとしていた しかし、Webアプリケーションのように状態をメモリ上に保持し続けるのが難しい環境が増えると、上記のことがやりにくくなった（ORMのインピーダンスミスマッチの影響が大きくなった） 現在では、システム全体の状態を管理するためにオブジェクト指向を用いるシーンは減っているが、要所要所でシステムを抽象化する道具の一つとして用いるシーンはあり、適材適所で使い続ければ良い はじめに 一時期あれだけもてはやされた「オブジェクト指向」です
Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook
This website contains the full text of the Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas; the content is available on GitHub in the form of Jupyter notebooks. The text is released under the CC-BY-NC-ND license, and code is released under the MIT license. If you find this content useful, please consider supporting the work by buying the book!
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade is a Python Algorithmic Trading Library with focus on backtesting and support for paper-trading and live-trading. Let’s say you have an idea for a trading strategy and you’d like to evaluate it with historical data and see how it behaves. PyAlgoTrade allows you to do so with minimal effort. Quickstart (deprecated) Basana Quickstart Main features Fully
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Coding Style
日本人プログラマー向けコーディングフォント「Bizin Gothic」が無償公開／「Ricty」でもお馴染みの「Inconsolata」と読みやすい「BIZ UDゴシック」をかけ合わせ
GitHub - tzutalin/awesome-visual-slam: :books: The list of vision-based SLAM / Visual Odometry open source, blogs, and papers
PyAlgoTrade documentation — PyAlgoTrade 0.20 documentation
GitHub - nardew/talipp: talipp - incremental technical analysis library for python
GitHub - PacktPublishing/Python-Algorithmic-Trading-Cookbook: Python Algorithmic Trading Cookbook, published by Packt
zipline-intro/intro_zipline at master · quantrocket-codeload/zipline-intro
https://www.smallake.kr/wp-content/uploads/2016/06/tap_into_the_pulse_of_the_markets.pdf