Python + VSCode の環境構築 20240604
作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
公開日 2024/05/27更新日 2024/05/27注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット エアークローゼットは日本初・国内最大級、女
Javaで最低限おさえておいてほしいクラス・インタフェース35 - 2024年版 - きしだのHatena
ま、このくらい知っておいてもらわないと&とりあえずこんだけ知ってればだいたいの処理が書けるクラス・インタフェースをまとめてみました。2024年版。 詳しく知りたい人は「プロになるJava」を！ java.lang.Class java.lang.Exception <- new java.lang.Integer java.lang.Object <- new java.lang.Runnable java.lang.String java.lang.System java.lang.Thread java.nio.file.Files <- new java.nio.file.Path <- new java.io.InputStream java.io.InputStreamReader java.io.BufferedReader java.io.OutputStream java.
「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI
要件定義、基本設計、詳細設計の流れを総復習
はじめに 📘 この記事は ラクス Advent Calendar 2023 の7日目の記事になります。 要件定義から基本設計、さらに実装や保守運用に至るまでの一貫した経験を何度か積んできましたが、毎回 「要件定義って具体的に何の項目が必要だっけ？」 「基本設計との違いって何だったっけ？」 「基本設計と詳細設計の区別って？」 といった疑問が頭をよぎってきました。 そんなわけで、これまでの経験を振り返りつつ、開発プロセスについて１からまとめていくことで頭の中の大掃除を行なっていきたいと思います🧹 この記事の対象者 🎯 開発プロセスについて学びたい方 要件定義の基本を学びたい人 要件定義と基本設計の違いがわからない人 一緒に開発プロセスについて復習したい方 前提 記事中の一部（特に要件定義や基本設計、詳細設計のサンプル）を自動生成で作成してます。一貫性の無い内容があるかも知れませんが、あく
IT契約入門〜雇用契約、請負契約から準委任まで - Qiita
この記事は？ 著者は、エンジニアにとって最も大事なものの一つは契約であると考えます。なぜなら、契約によって我々はお金を得ることができ、労働対価を受け取って生きていくことができるからです。プロジェクトにおいてトラブルが発生すると、契約はメンバーを守ってくれるものになります。したがって、雇用契約、請負契約、準委任契約など何の契約であっても隅々まで確認し、不利にならないようにしないといけません。社員であれば誠実に職務に向き合う必要があります。請負契約であれば対価を得るために納品する必要がありますし、準委任契約であれば善管注意義務を背負いプロとして日々業務を行なっていく必要があります。一方で、著者は長くにわたって業務委託契約でパートナーとして参加してくださっているエンジニアたちと長らく協働してきた経験がありますが、ユーザーとしてもベンダーが妨害要素なく働けるように、協力義務を果たす必要があります
AWSのLambdaってなんやねん
みなさんはAWSのLambdaというサービスをご存じですか？ 恥ずかしながら、私は以前まで「Lambdaってバッチ処理するだけのサービスでしょ？」としか思っていませんでした。 あるとき何となくLambdaに関して調べていたところ、Lambdaをシステム開発で利用するうえで知っておくべき概念・知識・テクニックが想像以上に多いことに気づきました。 そのため、本書に私が得た知識・感じたこと・学んだことのすべてを詰め込みました。 中には「知らなかったら危なかったかも..」・「知らなかったらエラーを起こしていたかも..」というような部分も多くありました。 Lambdaに対する知識を表面的な理解にとどめず、その裏側にある技術・設計思想・利用方法を体系的に学びたい方のために、本書は無料で公開させていただきます。 努力されている方の一助になれば幸いです。
【書評】『頭がいい人のChatGPT&CoPpilotの使い方』 の『プロンプト』事例集が秀逸！（神田敏晶） - エキスパート - Yahoo!ニュース
KNNポール神田です。 『頭がいい人のChatGPT＆CoPilotの使い方』橋本大也 著を読んだ。 これは、ChatGPTの使い方がよくわからなかった人への再入門するのにピッタリな書籍だと思う。 この書のとてもユニークな点を述べるとするならば、著者の橋本大也氏の、『ChatGPT』や『Copilot』に対する、使い勝手の良い方法が、具体的な『プロンプト』として数多くの事例を散りばめられている点に尽きる。 そして、それらが、事例を元に、仕事で必要な調べ物を『調査』させ、『考え』させ、『要約』させ、『分類・整理』させ、『シミュレーション』させることができることをステップバイステップで進めている。最終的に多岐にわたるプレゼンの場での『グラフ』や『ダイアグラム』『映像』による表現にまで網羅している。 ■この本の『プロンプト』を『写経』するだけで、ビジネスパーソンのAIニーズに対応なによりも、ビジ
社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン＠GMO Yours最優秀賞作品】｜ChatGPT研究所
前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン＠GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私（製作者自身）が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい
サクラエディタでよく使う正規表現たち【備忘録】 - Qiita
よくお世話になっている正規表現ですが、毎日使うものでもないので、なかなか覚えることができず。。。 使う度に検索するものもあるので、自分のための正規表現備忘録を作成することにしました。 データ整理などに使っているだけなので、偏りがあるかもしれません。 全角文字だけ
メンバー1人1人のスキルアップを促す「等級（グレード）」と「給与テーブル」｜風音屋（かざねや）
風音屋（@Kazaneya_PR）では、メンバー1人1人のスキル水準をモニタリングし、さらなる成長を促すための仕組みとして「等級（グレード）」を設定しています。プロフェッショナル人材が少しでも正当な評価とフィードバックを受けられるように試行錯誤を経てきました。 採用選考を進める中で「自分の場合はどのくらいのグレードになるのか？」というご質問をいただく機会が多々あります。この記事では、どういった考え方でグレードを設計・運用しているのかを、給与テーブルとセットで解説します。 注意事項クライアントワークを担当するAnalytics部門を想定した内容となっています。Backoffice部門の給与テーブルは試行錯誤中ですが、ベースとなる考え方は同じような形に落ち着くはずです。 人事周りのルールは今後変わっていく可能性があります。最新状況についてはカジュアル面談でお問い合わせください。 すべての人にと
ハッカーのおもちゃとしてのNostrのススメ - Qiita
はじめに Nostrという、SNSのようなものはご存知でしょうか？ ご存知でなければ、ぜひまず一度触ってみることをお勧めします。 割と普通にSNSっぽく使えます。 分散系SNSっぽいシステム Nostrは、分散系のSNSっぽいネットワークです。 図で表すとこんな感じ。普通に想像するWebサービスとは随分形が違うと思います。 各所のリレーサーバーに、ユーザーは投稿をばらまき、ユーザーがそれを見る形です。 分散の責任がユーザー(クライアント)側にあって、リレーサーバーが落ちたり消えたりしても影響が起きにくい仕組みです。 より詳しい説明は上記でやってるのですが、端的に言って 中央管理者がいない(各リレーに管理者はいる) 冗長で災害に強い Websocketのリアルタイム通信 オープンでシンプルで、でも拡張し放題な仕様 数多のサーバーによる分散ネットワーク といった特徴があります。 ※P2P技術は
【書評】Pythonによる時系列予測 | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として「Pythonによる時系列予測」を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること（感想含む） 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデル MA、AR、ARMA、SARIMA、SA
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
データベース概論Ⅰ | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW | 北川博之
データベースシステムに関する入門。データベースの基本概念、データモデリング、リレーショナルデータモデル、データベース言語SQL、リレーショナルデータベース設計論、物理的データ格納法、問合せ処理等について講述する。 （2018年度） 【教科書】 「データベースシステム」(北川博之著、オーム社) 北川 博之筑波大学 計算科学研究センター教授1978年東京大学理学部物理学科卒業。1980年同大学理学系研究科修士課程修了。日本電気（株）勤務の後、筑波大学電子・情報工学系講師、同助教授を経て、現在、筑波大学計算科学研究センター教授。理学博士（東京大学）。データベース、データ統合、データマイニング、ストリーム処理、情報検索、ビッグデータ等の研究に従事。著書「データベースシステム」（オーム社）等。日本データベース学会会長、ACM SIGMOD日本支部委員長等を歴任。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会
Dockerによる開発環境構築のための概念理解と方法解説 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2023の9日目の記事です。 はじめに この記事ではDockerで開発環境を行うために理解してほしい概念と実際の開発環境の構築手順について解説を行います。大きく分けて、 ・Dockerの概念理解 ・開発環境の構築 これらの章により構成されています。この記事を読むことで、Dockerファイル、イメージ、コンテナ、Docker compose、compose.ymlを理解できるようになることを目指しています。Dockerに触れてみたい、Dockerの理解があやふやという方は参考にしてみてください！ 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では一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 Dockerとは まず、Do
Amazon Bedrock を利用して生成 AI でなにができるのか？を体験できる AWS のワークショップをやってみた | DevelopersIO
Amazon Bedrock を利用して生成 AI でなにができるのか？を体験できる AWS のワークショップをやってみた re:Invent 2023 で開催予定の Game Day の 1 つに「Amazon Bedrock: Building with Generative AI」があります。私はこちらのイベント参加予定なのですが Amazon Bedrock を触ったことがありません。現地で焦る前に最低限のことを把握するべくAWS が提供している「生成系 AI 体験ワークショップ」をやってみました。 生成系 AI 体験ワークショップ 以下の環境を構築し、文章を校正してもらったり画像生成したりしました。 画像引用: 生成系 AI 体験ワークショップ ワークショップで学べること Amazon Bedrock を利用して ChatGPT の様なチャット機能や、画像生成を Web UI を
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【図解】Python基礎64選 - Qiita
