Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
超簡単にChromeの拡張機能を作ってみる【誰でもできるよ】 - Qiita
はじめに みなさんはChromeの拡張機能を使っていますか？ 僕も使っていますが、案外Chromeの拡張機能を作るのは簡単です。 今回は、普段の業務の効率を上げるのも兼ねて自作してみました! 最低限準備するもの manifestファイル Javascriptファイル ぶっちゃけ、これだけで動きます。 実際に作ってみよう それでは実際に作成していきましょう。 今回はDとVを押すだけで、Markdownのリンクを作成する拡張機能を作成していきます。 まずは、manifestファイルから設定していきます! manifestファイル を参考にして、備忘録も兼ねて説明していきます。 今回は、最低限の設定を行います。 { "manifest_version": 3, "name": "Create markdown link", "version": "1.0.0", "icons": { "16":
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
【Next.js14】CSR・SSR・SSG・ISRの違いと実装方法 - Qiita
Next.jsでは、レンダリング手法をCSR・SSR・SSG・ISRの中から選ぶことができます。 本記事では、それぞれの特徴に触れつつ、実装方法を紹介します。 CSR （Client Side Rendering） クライアントからのリクエストに対して、サーバーは空のHTMLとJavaScriptを返します。 このJavaScriptがブラウザ上で実行されることにより、実際に表示するHTMlをレンダリングします。 メリット サーバーとの通信が初期遷移時のみに抑えられる ページ遷移が高速 デメリット 初回読み込み時に全てのデータを一括して取得するので、ページが表示されるまでの時間が長い（アプリケーションの規模が大きくなればなるほど、時間が長くなる） JavaScriptはブラウザで実行されているので、ページ表示までの時間（JavaScriptの実行時間）が使用しているマシンスペックに依存して
「JavaScriptで要素をドラッグして移動する簡単な方法」という記事が初耳だらけだった件 - Qiita
はじめに まず↓の記事を見てない方はぜひ見てください！ 自分にとってはこの記事には「えっ、ナニコレ！」なテクニックが多く、特に解説もなかったのでいろいろ調べてたら休日が消えてました... なのでその時間の供養もかねて、自分が知らなかった部分を中心に、僭越ながら元記事の解説を書いてみたいと思います。 ちなみに、以下が元記事のコードそのままを実装したものです。たしかに掲載コードだけで要素がグリグリ動きますね。 See the Pen js-drag-move-original by www-tacos (@www-tacos) on CodePen. 初耳1: $img まずコードのここ <img id="$img" src="https://js.cx/clipart/ball.svg" width="40" height="40"> <script> $img.onpointermove
Python だけで作る Webアプリケーション(フロントエンド編)ーはじめに - Qiita
お疲れ様です。 今日からは「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」について部分いたします。 はじめに 設計方針 共通部分の作成 ログインページ 商品一覧ページ 商品詳細ページ カートページ 注文一覧ページ 注文詳細ページ まとめ 今回は10の記事に分けて投稿するようにします。 今日は「はじめに」について部分いたします。 なぜ本書を書いたのか 本書は主に以下のような方を対象にしています。 Web アプリケーションの構築経験がない新米エンジニア Python はかけるが、HTML/JS/CSS が苦手な Pythonista 細かい UI の設定はせず、検証・デモ用の Web アプリを短期間で作りたい開発チーム どうやって作ったか 対象読者の悩みを解決するために、次の 3 つの要素が必要と考えました。 Web アプリケーションの基礎知識 参考にしてもらえる品質
業務でAWSを利用する時に知っておくべきポイント10選 - Qiita
2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro
GitHubのプランをProからTeamに変更しようとして調べたこと - Qiita
はじめに GitHubのプランを変更するにあたり、イメージが付きやすいように、GitHubの構成について定義します。 プライベートなOrganization（Org01）のリポジトリ（Repo01）とコラボレートしている。 Proプランの代表者（User01）は対象リポジトリをフォークし、Freeプランの開発者をコラボレーターとして招待し、開発を行っている。 それ以外にも代表者のリポジトリではいくつかの開発者をコラボレーダーとして招待し、開発を行っている。 課題 メンバーが増えた場合に、必要なリポジトリ単位にメンバへ招待が必要 Org01には必要なリポジトリ全てで、コラボレーターとして招待依頼 メンバーが減る場合に、招待していたメンバをリポジトリ単位で削除が必要 Org01にはリポジトリ全てで、コラボレータ―の削除依頼 リポジトリが増える場合、メンバへ必要なコラボレータの招待が必要 メンバ
MacでLocalでLLMを走らせるならLM Studioが楽。 - Qiita
MacでLocal LLM そこそこRAMの大きなMacbook proが手に入ったので、ローカルでのLLM実行を試すことにした。 しかし、MacのGPUを有効化させることのできるローカル環境を整えるまでに、思いのほか苦労したので、メモとして記しておく。 とりあえず、以下の3つの選択肢を試した。 open interpreter text-generation-webui LM Studio で、結局のところ現状まともに動作してくれたのは、LM Studioだけだったのだが、それぞれの所感について示しておく。 1: open interpreter open interpreterそのもの説明については、Qiitaにもいくらでも記事があるのでここでは省略する。 例えば以下の記事など。 https://qiita.com/ot12/items/d2672144b914cb6f252f htt
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
月10万円の売上を目指して、個人開発でやったこと全てを公開 - Qiita
何の話 エンジニアの勉強として始めたWebサービスの個人開発。 せっかくやるなら収益化をしようと思い、個人開発2作目にして、売上月10万円を目標にサービスをリリースしました。まだ目標の売上は達成出来てないですが、その収益化モデル、サービス内容の確定、デザイン、システムアーキテクチャ、など全てを公開しようと思い、本ブログを書きました。 私はつよつよ個人開発者ではなく、1年前に組み込みエンジニアからWeb系に飛び込んだ若輩者なので、悪しからず。 [公開したサービス] オンライン動画学習のランキングサイト | Tech Course Rank 後半で詳しく本サービスについて、説明します。 プロフィール 大学卒業後、セキュリティ製品のサポートエンジニア -> Webエンジニア -> ロボット系の組み込みエンジニア-> Web系のエンジニアという経歴です。現在30才。 得意言語は、Python。フロ
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
Pythonの罠10選 - Qiita
皆さんはプログラムを組んでいて、あれ？思った通りの出力結果にならないという経験はありますでしょうか。単純なエラーであればいいですが、文法の理解が食い違っている場合、中々ミスに気づかない場合もあります。 今回はそんな知らないと沼にハマるかもしれないPythonの文法を10個ご紹介します。 １つでも新しい知見があると幸いです。 それではいってみましょう！ YouTube Pythonチュートリアル（公式ドキュメント）を使って基礎文法を解説しています。 チャンネル登録いただけると励みになります。 罠1：アイテム1のタプルもカンマが必要 タプルはカンマで区切られた値からなるので、アイテムが1つでもカンマが必要です。 忘れるとstr型だったり、int型になり、意外と気づかないです。。。
[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita
はじめに 今回は私が良くやっている「一人議論」という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 「使えるかも」と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは？ ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も
![[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1798ce5b088e58c4c4b438b339aa53729f88055d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCJUU0JUJBJUJBJUU4JUE2JTgxJUUzJTgyJTg5JUUzJTgxJTlBJTVEQ2hhdEdQVCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSU5RiVFNCVCOCU4MCVFNCVCQSVCQSVFOCVBRCVCMCVFOCVBQiU5NiVFMyU4MiU4NCVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MSU4QiVFRiVCQyU5RiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NzE1YWQyY2QyNmM1YTBiMGM1Zjc0NmEyOGE3ODE1ZTA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwR2FtYXJpMDAwOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWZmNTg2N2RhNDgwZDYyYjY1NzE1Yzc5Y2I0MDEyYmU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5ca724cc6b3042fa51a78f87dd701442)
ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart3 - Qiita
前回まで ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜ ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart2 ネトフリは面白い 僕はネトフリのヘビーユーザーなんですが、投資系にも リーマンショックまでの経緯と仕組みを実録インタビューで振り返る「インサイドジョブ」や AIテック系の話で、チェスは機械には勝てないと言われてAIが勝ち、「人間の高度な知的能力でしか勝てない」と言った囲碁の世界王者に勝ち、今では7、8年も訓練を積んでようやくなる戦闘機のエースパイロットにも勝ち、AIの実用速度の高さをドキュメントした「アンノウン」なんかも面白いし勉強になります。 投資思考では技術力UPは悪手 投資思考って事業でも人生でもとても大事です。 例えば、収入に不満を持ってるエンジ
mac osをcatalinaにしてからbundleもrailsコマンドも効かない - Qiita
最近macosをcatalinaにしたんですが、その瞬間からbundleコマンドもrailsコマンドも効かずに途方に暮れる。 9): Library not loaded: /usr/local/opt/openssl/lib/libcrypto.1.0.0.dylib (LoadError) $brew uninstall --ignore-dependencies openssl $brew install https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/homebrew-core/30fd2b68feb458656c2da2b91e577960b11c42f4/Formula/openssl.rb
bundle installのエラー解決法(can't find gem bundler (>= 0.a) with executable bundler) - Qiita
bundle installのエラー解決法(can't find gem bundler (>= 0.a) with executable bundler)RubyRailsBundler エラー内容と状況 エラー内容はタイトルの通り。bundle installしたとき、can't find gem bundler (>= 0.a) with executable bundler (Gem::GemNotFoundException)と怒られてしまった。 そもそもこの時はgithubのリモートからpullして、rails sをした時に、bundle installしてくださ〜いってエラーから始まっています。チーム開発でよくある事象かと思い、自分も何回か直面してその都度調べていたので、そろそろ自分でまとめようと思います！ 開発環境 ruby 2.5.1p57 Rails 5.2.4.1 b
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【図解】Python基礎64選 - Qiita
