copilot-explorer
Copilot Internals | thakkarparth007.github.io Github Copilot has been incredibly useful to me. It can often magically read my mind and make useful suggestions. The thing that surprised me the most was its ability to correctly “guess” functions/variables from surrounding code – including from other files. This can only happen, if the copilot extension sends valuable information from surrounding cod
チャート描画ライブラリ『Plotly』をPythonで試す：インストール＆環境設定編 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発部のしんやです。 ここまで色々な可視化におけるツールやサービスを個人的に触ってきましたが、何らかの言語でサクッとデータを可視化出来るライブラリとかないものかなーと思っていたところ、『Plotly』というプロダクトの存在を知りました。ザッと内容を確認してみたところとっつき易さと表現の幅の広さが良い感じっぽいぞ！ということで個人的にこのプロダクトを触っていってみようと思います。 ? Announcing Plotly.js 2.0! - Graphing Library / Plotly.js - Plotly Community Forum Webブラウザ上でグラフを描画できる「Plotly.js 2.0」がリリース：CodeZine（コードジン） 目次 Plotly 概要 Plotlyとは Dashとは 環境構築 導入環境
Best Practices Around Production Ready Web Apps with Docker Compose
Learn Docker With My Newest Course Dive into Docker takes you from "What is Docker?" to confidently applying Docker to your own projects. It's packed with best practices and examples. Start Learning Docker → Updated on June 1st, 2021 in #docker, #elixir, #flask, #javascript, #ruby-on-rails Best Practices Around Production Ready Web Apps with Docker ComposeHere's a few patterns I've picked up based
ちょっとデータ分析したいなぁ～と感じてPythonの勉強を始めたので忘備録としてPythonの入門に必要なことをまとめてみました。 誰かにシェアするためというより自分のためなのですがPythonに興味があるとか、少しでもプログラミングを始めたいと感じている人に参考になればうれしいです。 小難しいことは勉強中なのでほかのサイトを参考にしてください。 【PyQ】いよいよ、誰でも機械学習を学べる時代へ あくまでも私がPythonを始めるにあたって調べた時の流れになります。 pythonの環境構築は簡単です。 pythonのエディタはVisual studio codeを使ってます。 pythonでプログラムを書いて実行する方法 pythonとVisual studio codeでPythonの使い方 Pythonプログラミングでできること python 入門って無料でできるけど。 pythonの
Lightsail Containers: An Easy Way to Run your Containers in the Cloud | Amazon Web Services
AWS News Blog Lightsail Containers: An Easy Way to Run your Containers in the Cloud When I am delivering an introduction to the AWS Cloud for developers, I usually spend a bit of time to mention and to demonstrate Amazon Lightsail. It is by far the easiest way to get started on AWS. It allows you to get your application running on your own virtual server in a matter of minutes. Today, we are addin
【Chaliceに入門してみた】LambdaとAPI Gatewayを手動で構築して消耗していた過去の私へ | DevelopersIO
こんにちは。AWS Loftが大好きな佐伯、改めKyoです。(まさか社内に佐伯さんが3名もいるとは…) AWS Loftでのハンズオンに参加してきたのでレポします。 AWS Amplify & Chalice ハンズオン 〜怠惰なプログラマ向けお手軽アプリ開発手法〜 Chaliceとは？ ChaliceはAWS Lambdaを使ったサーバレスアプリケーションを、Pythonで構築するためのマイクロフレームワークで、以下が可能です。 コマンドラインによるアプリの構築、デプロイおよび管理 API Gatewayをはじめ、S3, SNS, SQSといったAWSサービスとのインテグレーション IAM ポリシーの自動生成 Python Serverless Microframework for AWS ちなみにChaliceとは聖杯のことです。ChaliceはPythonのマイクロウェブフレームワー
This all started with a blog post back in 2020, from a tech curiosity: what's the fastest way to scale containers on AWS? Is ECS faster than EKS? What about Fargate? Is there a difference between ECS on Fargate and EKS on Fargate? I had to know this to build better architectures for my clients. In 2021, containers got even better, and I was lucky enough to get a preview and present just how fast t
ゴールデンウィークなのでGoogle App Engineに機械学習のモデルをdeployして遊んでみた (using TensorFlow 2.1) | DevelopersIO
こんにちは、ゴールデンウィークはしっかりステイホームしているMr.Moです。 GWに何をやろうかなーと思っていたら目の前にApp Engineと機械学習のモデルがあったので遊んでみました！ Google App Engineとは 下記に詳しい記事があるのでご参照ください！ https://docs.google.com/presentation/d/1trxz4_ksRyHdj2cAGVKiy3gtx7q1-AE06XbzLraBD44/htmlpresent https://dev.classmethod.jp/articles/gae-webapp/ なぜGAEなのか？ App Engine無しでは生きていけない体になっているからです。（笑） あとはやっぱり無料で動かせないかと思いまして... 最低限必要なもの Google Cloud Platformにログインできるアカウント 機械
皆さん、永久機関は好きでしょうか？ 私は大好きです。 永久機関とは、文字通り、永久に動き続ける装置です。それも、ただ動き続けるだけではありません。そこから何らかのエネルギーを取り出せるような装置です。もう少し正確に言うと、「外部からエネルギーを一切供給することなく、永遠に動き続け、しかもそこから外部にエネルギーを取り出せる装置」のことを（第一種）永久機関と呼びます。 これは夢のような装置です。なぜなら、一度その装置を作って動かしてしまえば、そこから無限のエネルギーを取り出せるからです。石油も原子力も必要ありません。世界中のエネルギー問題が一発で解決します。 当然、太古から多くの人々がその制作に挑んできました。例えばこんなものが有名です。 ロバート・フラッドの循環式ひき臼（引用元：トヨタ産業技術記念館） 「ロバート・フラッドの循環式ひき臼」では上部の樋に水がたまっており、落下する際に水車が回
Deep Learningで遊びながらアイドルの顔診断器を作る #juicejuice - razokulover publog
最後にブログを書いてから１ヶ月が経ってしまいました。この期間の振り返りもしたいところですが、それはまた別の機会に。 今回はこの２週間くらいDeep Learningを使って画像を分類したりする遊びをしていましたのでそれについて。 まずは成果物から。 yuheinakasaka.github.io 画像をアップするとJuice=Juiceというハロプロのアイドルにどれだけ似てる顔なのかを判定できるサイトです(herokuの無料枠で動いてるのでサーバーはいともカンタンに死にます...😇)。 見せられるようなコードではないですが、一応ソースコードも置いておきます。 GitHub - YuheiNakasaka/yukanya: Juice=Juiceのメンバーを画像から判定する分類器 GitHub - YuheiNakasaka/yukanya-api GitHub - YuheiNakasa
CIサービス(Continuous Integration = 継続的インテグレーション)の LayerCI の CEO がブログで指摘したのが、LayerCI やその競合である GitLab, GitHub Actions, TravisCI, CircleCI, Wrecker などのサービスの無料枠を悪用した暗号通貨マイナー(miner = 採掘者)の実例です。 CIサービスの無料枠 CIサービスでは、GitHub や BitBucket などのソースコード管理サービスでコードの変更がある度に、自動的にテストセットを実施し、ソフトウェアが壊れていないかを確認してくれます。CIサービスはこれらのテストを実施するためのコンピューター資源を大量に確保・実行しています。 多数のプロジェクトを持つ企業は毎月の使用料を払ってこれらCIサービスを利用しますが、普及宣伝のために個人開発者やスタートア
こんにちは。プロダクトグループの坂井です。 Pythonのフレームワークの一つであるFlaskを使う機会がありましたので、まずはローカル開発環境をDockerで構築してみました。 作業環境 macOS Mojave 10.14.6 Docker 19.03.1 Docker Compose 1.24.1 Dockerのインストールについては割愛します。 構築するローカル開発環境 Python 3.7.4 Flask 1.1.1 さっそく構築 Pythonの公式イメージがDocker Hubにありますので、公式イメージを利用してコンテナを作成します。 Dockerfile FROM python:3.7.4 ARG project_directory WORKDIR $project_directory RUN pip install flask 6行目で最新バージョン1のFlaskをインス
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python_Webフレームワーク比較」に登壇したのは、CMSコミュニケーションズ代表取締役の寺田学氏。講演資料はこちら フルスタックなオールインワンのWebフレームワークDjango 寺田学氏（以下、寺田）：「Webフレームワークの紹介」に移ります。Django、Flask、Pyramid、Zope、Tornado、aiohttp、Guillotina、Bottle、responderの9種類の紹介をしていきます。 まず、Djangoの説明です。Djangoの公式サイトはここ（https://www.djangopr
Microsoft is rewriting core Windows libraries in Rust
Microsoft is rewriting core Windows libraries in the Rust programming language, and the more memory-safe code is already reaching developers. David "dwizzle" Weston, director of OS security for Windows, announced the arrival of Rust in the operating system's kernel at BlueHat IL 2023 in Tel Aviv, Israel, last month. "You will actually have Windows booting with Rust in the kernel in probably the ne
Check Point Software Technologiesは6月16日(米国時間)、「PyPI Suspends New Registrations After Malicious Python Script Attack」において、PyPI (Python Package Index)リポジトリに悪意のあるパッケージが複数あることを伝えた。「DreamyOakXTimmywag」と呼ばれる作成者により、44もの不正なパッケージがリポジトリに追加されていたことが明らかになった。 PyPI Suspends New Registrations After Malicious Python Script Attack 特定された44の不正なPyPIパッケージは次のとおり。 sys-scikit-learn 17.8.18 sqlalchemy-requests 7.1.1 sqlalc
[前回の記事]({{ root_url }}/blog/2013/11/11/logging-system-with-fluentd-elasticsearch-kibana3/)に引き続きISUCONのために調べたことをまとめてみます． うちのチームは使用言語にPythonを選択していたので，ISUCON2やISUCON3の予選でも使われていたFlaskというフレームワークを使ったWSGI Application用のプロファイラを探したところWerkzeugのWSGI Application Profilerというものがあったので使ってみました． FlaskFlaskは，WerkzeugをベースにしてJinja2をテンプレートに使った軽量なWAFです． WerkzeugWerkzeugはWSGI Applicationのutility libraryで，フレームワークという程ではないです
PythonのWebフレームワーク「FastAPI」とTypeScript・OpenAPIで、型つきでWebアプリを作ってみる - 機械学習WebAppのための技術スタック - Qiita
PythonのWebフレームワーク「FastAPI」とTypeScript・OpenAPIで、型つきでWebアプリを作ってみる - 機械学習WebAppのための技術スタックPythonTypeScriptMachineLearningOpenAPIFastAPI Intro Pythonで実装した機械学習や画像処理をバックエンドにしたWebアプリをサクッと作るための技術スタックとして、FastAPI+TypeScript+OpenAPIを紹介します。 モチベーション PythonでサクッとWebサーバ（APIサーバ）を立てたい 今まではFlaskを使ってたような用途 「Pythonで」 機械学習・画像処理のサービスなので 「サクッと」 バリデーションとか楽したい サーバ、クライアント共に型の保証が欲しい 機械学習や画像処理のアプリはパラメータが多くなりがち・一貫した慣習が無いのでミスしやす
「2020年代のコンテナ時代のPythonアーキテクチャ&デプロイ」というテーマでPyCon.jp 2020で発表してきました | フューチャー技術ブログ
「2020年代のコンテナ時代のPythonアーキテクチャ&デプロイ」というテーマでPyCon.jp 2020で発表してきました 初のオンライン＆Python 2サポートが終了したあとのPyCon.jpという節目のイベントで発表してきました。 発表資料はこちらになります。 日英表記にした関係で表現をだいぶシンプルに削ることになったりしたので、口頭での説明のみ行ったこととか、その後のTwitterの感想を見て思ったことなどを軽く補足します。 コンテナの時代コンテナのカバレッジが広がっている事例としてはDensoのMisakiとか戦闘機にKubernetesを載せてみました、とかもあります。 https://www.publickey1.jp/blog/20/kubernetesmisaki.html https://www.publickey1.jp/blog/20/kubernetesf-1
食材管理アプリケーションを制作した話
はじめに 私は、情報工学科の大学3年生です。大学からプログラミングにのめり込み、個人開発やハッカソンなどを通して、様々なアプリケーションを開発してきました。現在は、深層学習の学習に没頭しています。 今回は、大学2年次に授業の一環で作成したWebアプリケーション「Navi Cook」を紹介します。前置きとして、開発期間は4ヶ月間です。(平日は、授業などがあり実稼働はもう少し少ない時間でした。) また、市役所から与えられた、いくつかの市の問題の中で「市の燃えるゴミの排出量を減らす」というテーマを選定し、実際に使ってもらえるようなプロダクトを目指して作成しました。 開発の流れ 開発自体は4ヶ月間(後学期中)だったものの、アイデア出しにも4ヶ月程度(前学期中)費やしました。 アイデア出し（4月〜７月） プロジェクトテーマの選定 →「市の燃えるゴミの排出量を減らす」 現状調査 ニーズ調査 前提条件・
3年くらい前にWEB屋の自分が機械学習株価予想プログラムを開発した結果 | マサムネットって記事を書いたっきり、機械学習にも株にもあんまり手を付けていなかったのですが、この年末年始、思い切っていろいろ進めてみました。 それで、なかなかに良い感じの結果が得られたので、そのままサービスとして稼働するまでに至った技術的経緯を書いていきます。 サービスそのものへのリンクは、有料サービスですので宗教上の理由などでリンクしたら見られない人もいるかと思いますのでここには張りません。個人的な考えとしては、技術者が適切に稼げる仕組みを作っていくことは重要だと思いますが、つまりは有料だろうと成果物であるサービスへの案内くらい張ったらええやんと思うんですがここではそういうことを論じる場ではありませんのでとにかくサービスそのもののリンクは控えておこうと思います。とはいえ、実際のサービスを見ないと判断しようが無いと
年末で、ちょうどアドベントカレンダーの枠があったので今年一年の活動を振り返っていこうと思う。 この記事はコネヒト Advent Calendar 2019 21日目の記事です。 2019年は結構自分の働き方が変わった一年でもあったので、下記2点を中心に書いていく。 機械学習の世界に足を踏み入れた アウトプット中心の活動ログ 機械学習の世界に足を踏み入れた 組織の大きな変化もあり、今年から業務として機械学習に取り組んでいる。(元々興味はあったのでチャレンジするいい機会に恵まれたというのが正直なところ) ここでは、機械学習関連のものだけに絞って時系列でどんなことをやっていたのかを振り返ろうと思う。 1〜3月 当時のCTOの @tatsushim がPythonによるはじめての機械学習 という本を執筆しており、そのレビュワーとしてこの本を通じて機械学習を学び始めた。 この本は、機械学習の初学者が
Python: Streamlit を使って手早く WebUI 付きのプロトタイプを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Streamlit は、ざっくり言うと主にデータサイエンス領域において WebUI 付きのアプリケーションを手早く作るためのソフトウェア。 使い所としては、ひとまず動くものを見せたかったり、少人数で試しに使うレベルのプロトタイプを作るフェーズに適していると思う。 たとえば、Jupyter で提供すると複数人で使うのに難があるし、かといって Flask や Django を使って真面目に作るほどではない、くらいのとき。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.3.1 BuildVersion: 20E241 $ python -V Python 3.8.9 もくじ もくじ 下準備 基本的な使い方 基本的な書式 プレースホルダー プログレスバーを使った処理の進捗の可視化 基本的な可視化 組み込みのグラフ描画機能
Interesting Programming Languages an opinionated collection of programming languages. Created: Feb 19, 2020 by Pradeep Gowda Updated: May 17, 2024 Tagged: programming-language An opinionated collection of programming languages. This is a list of what I consider interesting. Requests to add to this list are welcome, but there is no guarantee I’ll include them. As you can see many mainstream program
Raspberry Piをはじめよう 第4版
登場から10年以上経ってもなお、世界じゅうのメイカーの支持を集めるシングルボードコンピューター「Raspberry Pi」の入門書。ハードウェアの概要から、必要な周辺機器、LinuxとPythonプログラミングの基本、GPIO（汎用入出力）の使い方、ウェブカメラの活用、Arduinoとの連携、インターネットからのデータ取得やRaspberry Piをウェブサーバにする方法までを紹介しています。第4版では、Raspberry Pi 4と最新OSであるRaspberry Pi OSに対応。付録にはRaspberry Pi Picoの解説も収録。 はじめに 1章 準備から起動まで ボード見学ツアー Raspberry Piに必要な周辺機器 ケース ディストリビューションの選び方 マイクロSDカードへの書き込み 上級者向け：自分でディスクイメージを作成する はじめての起動 Raspberry Pi
画像生成AI・ChatGPT・ゲーム開発・アプリ開発・AWS資格など新たなスキルを手に入れて人生をステップアップするUdemy講座まとめ
新しいスキルを手に入れると、市場価値が高まって収入が増えたり、クリエイターという新たな立場を手に入れることで将来的に自分の名前自体がブランド化して自立性の高いキャリアを築けるものですが、新たに物事を学んで習得するのは一人ではなかなか難しいものです。そうした新たなスキルを身につけようとする人を現場で活躍する講師によるムービー形式の分かりやすい講座で支援してくれるサービスがオンライン学習プラットフォームの「Udemy」で、AI関連の先進的な講座から、資格関連の手堅い講座まで幅広いラインナップが取りそろえられています。ちょうどUdemyが5月16日(火)から5月24日(水)まで、対象講座を1200円～という手頃な価格で購入可能なセールを実施しているとのことなので、人生のステップアップに役立ちそうな講座を6つピックアップしてみました。 オンラインコース - いろんなことを、あなたのペースで | U
OpenAI APIであらゆるジャンルのクイズを無限に作る（Function Calling、JSON Mode） - Qiita
OpenAI APIであらゆるジャンルのクイズを無限に作る（Function Calling、JSON Mode）PythonOpenAIChatGPT OpenAIのChat Completion APIを使って、あらゆるジャンルのクイズを無限に作るクイズAPI1を作ってみました。利用するためには、OpenAIのAPIトークンが必要です。 PythonのStreamlitで作ったデモアプリの中で使っています。 クイズのデータ形式 ジャンルを指定すると、Chat Completion APIを使って、次のようなJSON形式の4択クイズデータを生成します。次の例はジャンルにPythonを指定した結果です。 { "questions": [ { "question": "Pythonの特徴でないものはどれ？", "options": ["動的な型付けを採用している", "クラスベースのオブジェ
Software Design連載 2021年11月号 Robot FrameworkでE2Eテストを自動化する - MonotaRO Tech Blog
最初に少しイベントの宣伝 こんにちは。金谷です。 Software Designに連載させていただいております「Pythonモダン化計画」は、前半の4回で、それぞれの局面に合ったテスト手法を用いることで変更容易性を確保する話をしてきました。 前半の4回すべてに出てきたツールにJenkinsさんがいて、何らかのかたちで自動化されています。 モノタロウにおけるモダン化計画に不可欠な存在のJenkinsさん。 なんとこのたび、Jenkins Day Japan 2021というイベントで、Jenkinsの活用事例を発表させていただくことになりました。 「モノタロウの開発・リリースサイクルを支えるJenkinsの活用事例」という内容で金谷が発表させていただきます。 詳細とお申込みは、下記のURLからご覧ください。 cloudbees.techmatrix.jp では本題に入ります。 本記事の初出は、
Shinichi Nakagawa 実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトをいい感じにする技術 / Service development with Streamlit and Flask
MAN WITH A MISSION 頭はオオカミ、体は人間の究極の生命体。 彼らは自分たちの音楽で世界征服を目指す、最高にアツい集団だ。 そんな「MAN WITH A MISSION」のGt,Vo,Rap ジャン・ケン・ジョニー(Jean-Ken Johnny)と番犬をかけあわせた、というのが「Ban-Ken Johnny（番犬ジョニー）」の由来である。 オオカミと番犬、イヌ科の奇跡のコラボレーション! センスしかないですね(笑) ファンクラブ会員限定の１０周年記念ツアー当たって欲しいなぁ... はい、前置きはこれぐらいにして「Ban-Ken Johnny」の機能を紹介します。 「Ban-Ken Johnny」の機能 人感センサーで人の気配を感知したら、スマホにアラートメッセージを送る 自分が家にいる間はセンサーが反応して欲しくないので、監視機能のON/OFFを切り替えできる。 毎回家出
Posted on May 17, 2018 | 6 minutes | Fotis Gimian This post attempts to highlight my thought process in selecting a suitable stack for developing an API in Python for our current project at work. Although I have personally benchmarked various combinations, I haven’t documented the results for this article, instead merely mentioned which frameworks and WSGI servers were found to be fast or slow.
While writing this blog and leading Go teams for a couple of years, the most common question I heard from beginners was “What framework should I use?”. One of the worst things you can do in Go is follow an approach from other programming languages. Other languages have established, “default” frameworks. Java has Spring, Python has Django and Flask, Ruby has Rails, C# has ASP.NET, Node has Express,
こんにちは。谷口です。 プログラミング学習の目標として「Webアプリを作れるようになりたい！」と考えている初心者の方は多いですよね。 ただ、初心者の場合「どんな勉強が必要なのか」「どうやって勉強すればよいのか」で迷うこともあるかと思います。 今回は、「paizaラーニングを使ってどんな勉強をすればWebアプリを作れるようになるか」ご紹介します。 実際に、paizaラーニングを使ってプログラミングの勉強を始め、Webアプリやサービスを作れるようになったり、それをもとにエンジニアとしての就職・転職された方はたくさんいらっしゃいます。 プログラミングやWeb開発に興味のある方、エンジニアを目指している方の参考になればと思います。 各プログラミング言語の入門編 プログラミング自体が初めて、もしくは勉強したけど途中で挫折した、勉強したけど忘れている部分が多い、プログラミング経験はあるけど別の言語を勉
【Conference Projector】OpenAI API を使って CVPR 2023 全体を眺めるWebサイトを作成した - IrohaLog
概要 CVPR 2023 会議全体を可視化したグラフを眺めながら論文検索できるWebサイトを作成したので紹介します。 会議に採択された論文全体を可視化したグラフから、 カテゴリやアプリケーションが近い論文を探せます。 テキスト検索ではない方法で、広い視野で論文を探せます。 会議全体で盛り上がっている分野や、逆にニッチな分野を把握することもにも役立ちます。 研究テーマを模索している方や、広い視野で業界動向を知りたい方におすすめです。 yuukicammy--conference-projector-wrapper.modal.run 概要 はじめに Conference Projector で何ができるか システム概要 実装詳細 (1) スクレイピング (2) カテゴリ、アプリケーションなどのテキスト生成 (3) Embedding (4) PDFからの画像抽出 (5) 次元圧縮 (6) K
The ultimate goal of HTMX is to provide modern browser interactivity directly within HTML, without the need for JavaScript. Although relatively new, with its initial release in late 2020, this frontend library has quickly caught the attention of the IT web community. With 2nd place in the 2023 JavaScript Rising Stars “Front-end Frameworks” category (right behind React), a spot in the GitHub Accele
はじめに 「AWSにコンテナをデプロイして稼働させたい！」 と思っている方は多いかと思います。 ただ、「理解ができん」「むずくね？」と挫折する人がいます。 ポイントを抑えれば、簡単と言うことをこの記事ではお伝えしたいと思います。 今回の記事は、AWS Fargateの 「 Hello World !」 と思っていただけたらと思います。 この記事の対象者 Fargateを勉強したい方 Fargateに興味ある方 ※初心者向けです 本題 1. 事前知識 マネージコンソールで操作をする前に以下を理解してから始めましょう。 ★コントロールプレーン & データプレーン まずは、ここの理解が必要です。Fargateを調べていると "ECS"やら "EKS"が出てきて混乱してしまします。その部分の整理をまずはしましょう。コンテナを運用していくにあたり、「コントロールプレーン」と「データプレーン」の2つに
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
【株式会社ラクス】SaaSプロダクト別の技術スタックを一挙公開！ - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
（本記事は2023/10/2時点の情報にアップデートしております） こんにちは、技術広報のyayawowoです。 突然ですが、株式会社ラクスと聞いて何を思い浮かべますでしょうか？ 弊社ラクスでは、様々なプロダクトを展開していますが正直認知度は低いと思っております。 そこで今回、弊社についてもっともっと知っていただくため・・・ ラクスが展開している全10プロダクト 全10プロダクトの技術スタック インフラ/SRE/デザイナーの技術スタック について、ご紹介させていただきます！ SaaS開発に携わる方、弊社に少しでも興味を持っている方の一助となれば幸いです！ ラクスが展開している全10プロダクトとは？ バックオフィス向け フロントオフィス向け 10プロダクトの技術スタック 楽楽販売 楽楽精算 楽楽明細 楽楽電子保存 楽楽勤怠 MailDealer 配配メール Curumeru blastmai
「これで安いウイスキーを飲むのが子供の頃からの夢」な水筒に共感の声
リンク Wikipedia スキットル スキットル（英: Hip flask）は主にウイスキーなどアルコール濃度の高い蒸留酒を入れる携帯用の小型水筒である。フラスクボトル、ヒップフラスコなどとも呼ばれる。通常は金属製。本来はスキットル型ヒップフラスコ（skittle hip flask）のことだが、日本では蒸留酒用小型水筒の総称になっている。大きな開口部がなく、かつ多くの場合不透明で内部が見えないため、きれいに洗浄することは困難で、醸造酒など、洗いきれなかった残留物が変質する恐れのある飲料を入れるには、あまり向いていない。 スキットルという名前 29 users 38
Webサイトを作る際に必要な機能が準備されているフレームワーク。 RubyならRails、phpならCakePHPやLaravelなどが有名だ。 PythonにもWEBフレームワークは存在する。 Pythonで有名なのはDjangoやFlask。 今回はFlaskの導入をしてみたので手順を紹介する。 Flaskとは FlaskとはPythonにもWEBフレームワークである。 軽量さに主眼を置いており、Pythonのもうひとつ有名なフレームワークであるDjangoに比べて機能が少ない分、シンプルで軽量となっている。 Flask（フラスク）は、プログラミング言語Python用の、軽量なウェブアプリケーションフレームワークである。標準で提供する機能を最小限に保っているため、自身を「マイクロフレームワーク」と呼んでいる。Werkzeug WSGIツールキットとJinja2テンプレートエンジンを基に
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Pythonの環境構築とインストールのまとめ - u nextで息抜きする組み込みエンジニア
Scaling containers on AWS in 2022
「永久機関がムリなのはエネルギー保存則が成り立たないから」はちょっとおかしいから、実際に作って考えてみた
CircleCI や TravisCI などの CI サービスの無料枠を食いつぶす暗号通貨採掘者
Flaskのローカル開発環境を構築してみた | DevelopersIO
PythonのWebフレームワーク、どう選ぶべきか？ Part.2
不正なPythonパッケージをPyPIに44個発見、利用の有無の確認を
WerkzeugでFlaskを使ったPythonのWebAppをプロファイリングする
機械学習したデーターを爆速で販売するサービスをDockerで構築してみた - Qiita
2019年を振り返る(機械学習の世界に足を踏み入れた) - shnagaiの日記
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PyCon JP 2021 カンファレンス - 資料一覧 - connpass
お手軽防犯システム「Ban-Ken Johnny」を作ってみた🐺 - Qiita
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The Best Go framework: no framework?
プログラミング初心者でもWeb開発に入門できる学習方法 - paiza times
HTMX vs React: A Complete Comparison - Semaphore
【初心者必見】AWS Fargate の使用方法徹底解説 - Qiita
【Python】Webフレームワーク「Flask」導入 - ITips