GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
🌍 Travel around the world as we explore Machine Learning by means of world cultures 🌍 Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 26-lesson curriculum all about Machine Learning. In this curriculum, you will learn about what is sometimes called classic machine learning, using primarily Scikit-learn as a library and avoiding deep learning, which is covered in our forthcomin
Re: 結局、Go言語をやめる理由はなかった件 - Hateburo: kazeburo hatenablog
すみません、ISUCONのアレに火がついてしまったので..。 Advent Calendarとはとくに関係がありません。 qiita.com qiita.com こちらの記事をみて、気になってしまったので interpolateParams の追加とMySQLチューニングをしてベンチマークを回してみました。 ベンチマークの環境が公開されているのは素晴らしいですね。 github.com 8vCPU/16GB Memのc5a.2xlargeなEC2のインスタンスを起動して、以下の手順にしたがってdockerとdocker-composeをインストールしました。OSはUbuntu 20.04を使いました。 docs.docker.com docs.docker.com 上記のbenchmarkのrepositoryをgit cloneし、compose build && compose upし
1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します - Qiita
イントロ ABEJAアドベントカレンダーの4日目に一昨日飛び込みました、長期インターン生の佐藤(Twitter: @TodayInsane)です。 去年は機械学習を通して、TWICEというK-POPグループへの愛を語りました。 ABEJAには昨年4月、「本当に何も出来ないけど、休学してプログラミングとかエンジニアの経験を積みたいんです」という何とも不安な主張をするぼくを受け入れていただきました。 この1年半のエンジニア / リサーチ両インターンの過程で出会った良い本をどしどし紹介します。 ちなみにインターン開始時は プログラミング、Pythonだけならちょびっと書けます！(ABCのB問題とか機械学習ライブラリの写経) HTMLってどんな風になってるんですか？(？) サーバ...？？リクエスト...？？ JavaScript、名前は聞いたことあります 英語の論文しんどい、2時間ぐらいかけてI
はじめに 今回の記事では、学習・開発でPythonを使うプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリを10個紹介する。本記事の対象は主に以下の通り。 実務でPythonを使っているプログラマー Pythonの情報収集に困っている人 Pythonの学習・開発の効率をアップさせたい人 Pythonのフレームワーク・ライブラリを確認しておきたい初心者 Pythonは1991年にリリースされてから今年で30年以上も経過している歴史のあるプログラミング言語なので、情報量が非常に多くどのように開発を進めればよいかわからない人も少なくないだろう。 そこで、本記事では個人の独断と偏見で学習・開発でPythonを使うなら必ず確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。Pythonで実装できるプロダクトは多岐に渡るので、本記事では分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 必見 awe
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サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
この記事は株式会社Nuco Advent Calendar 2022の9日目の記事です。 はじめに いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。 私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。 この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。 対象読者 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方 この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。 表形式ファイルを加工する必要がある方 pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。 pandasとは pandasの公式ドキュメントの概要には、以下のように記載してあります。 pandas is a
米GitHubは8月11日（現地時間、以下同）、ソースコード共有サイト「GitHub」上でコードエディタ「Visual Studio Code」のWebブラウザ版を起動できる機能「Codespaces」のβ版を公開した。Twitterでは「便利すぎる」などと、ITエンジニアを中心に話題になっている。 ユーザーはGitHubのリポジトリ画面で「.」（ドットキー）を押すとVisual Studio Codeが起動する。個人ユーザーは当面無料で利用でき、チーム向けや企業向けのプランを利用している法人ユーザーも9月10日までは無料で試用できる。 法人向け料金は従量制で、計算に使用するCPUの性能と利用時間で変動する。最も安い2コアのCPUを使う場合は1時間で0.18ドル（約20円）。使用したデータの容量1GB当たり0.07ドル（約7円）も月額で別途請求する。 Visual Studio Codeは
この記事はRaspberry_Pi - ラズパイでやらなければいけない４つのセキュリティ対策！の再投稿です。 はじめに ラズパイは低価格で高スペックで出来ることも多いのですが、セキュリティ面を何も気にせずデフォルトで利用するのはかなり危ないです！ というのも、ラズパイを使う以上はおそらくインターネットに接続することになると思うのですが、ラズパイはrootユーザーの名前とパスワードが公開されているので、インターネットに接続した段階で、猛烈なアタックを受けます。 なので 新規ユーザーの作成 SSHで公開鍵認証 ポート番号等の設定変更 piユーザーの削除 を行っていきます 参考：5ステップで完了！ラズベリーパイ(B+)のセキュリティ設定まとめ！ 前提条件！ 参考：Raspberry PiにSSHで公開鍵認証を使いたい！ まずはルートユーザーでログインします。 ラズパイの設定が終わっていない方はこ
概要 最近、pythonでUI部分も含めたWebアプリ作成ツールがいろいろ出てきているので、知っている限りでまとめてみようと思います。 (solara追加(2023/5/15), reactpy追加(2023/11/6), taipy追加(2023/12/2), fastui追加(2023/12/11)) FastUI Taipy ReactPy Solara Reflex Flet Streamlit Dash Panel NiceGUI Gradio 各ツールの紹介 FastUI FastAPIのエンドポイントを定義する関数内にUIを定義する感じで書く Taipy 書き方としてはマークダウンっぽいテンプレート用いてUIを作成する感じ DAGツールを簡単に作れるScenarioという機能がある ReactPy その名の通りReactをPythonに移植したような感じのフレームワーク サー
シェルスクリプト リファクタリング ～遅いシェルスクリプトが供養されてたので蘇生して256倍に高速化させました～ - Qiita
はじめに ことの始まりは「シェルスクリプトでツールを作ったけど速度が遅くて使い物にならなかったので供養」というツイートを見たからです。コードを見てみると、実例をあまり見ないシェルスクリプトのリファクタリング例として丁度良い内容と分量だったため記事にいたしました。記事を書くにあたりコードの利用を快く承諾していただいた @Hayao0819 様にはこの場を借りて御礼を申し上げます。 内容は章立てで構成しており、序章で事前調査をし、第一章で一般的なリファクタリング、第二章でパフォーマンスを重視したリファクタリング、終章で少し余談をして締めくくっています。最初はパイプは並列処理されるから速くなるというのは神話（そうとは限らない）についても書いていたのですが流石に長いので分けました。それでも書きたいことを色々書いていたらめちゃくちゃ長くなってしまいましたので読み物として私がどんなことを考えながらリフ
タイトルの通り、「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）って何よ」とざっくりと質問された時に、自分だったらざっくりとこう説明してあげる、というのをまとめます。 この記事で説明している内容は、以下を元にしているので、よろしければ是非。 Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者:梅津 雄一,中野 貴広発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー） なお、スマホのAMPだと、数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから読んでいただけると。 まずニューラルネットって？畳み込みニューラルネットワークについて説明する前に、ニューラルネットワークも軽くおさらいしてあげましょう。 脳は入力を受け取ると、以下画像のように各神経細胞が反応しながら処理が次々と行われます。 ニューラルネットワークは、このような脳の神経伝達の働きを数理モデルとして落とし
Pythonではじめる地理空間情報
PyCon JP 2022 2022-10-15 13:50-14:20 #pyconjp_5
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
はじめに Python だけでクロスプラットフォームなアプリを作ることが出来る、Flet というフレームワークについての記事です。 Pythonだけで次のようなWeb・デスクトップに両対応したアプリを作ることが出来ます。 Flet の概要 Flet は Flutter をベースにしています。主に以下のような特徴があります。 From idea to app in minutes 「素早くGUIアプリを作成出来る」ことが、Fletの主なセールスポイントのようです。 Simple Architecture JSフロントエンドやRestAPIを書くこと無く、PythonだけでSPAを作る事が出来ます。 Batteries included Batteries Included は、Pythonの設計思想のようです。電池が付属している、つまりそのままでもすぐに動かせることを指します。 Powere
書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
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。。。
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
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Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。Python画像処理画像加工フィルター 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahar
Python初心者企業の財務分析をしたいけど、なにをしたらいいのかわからないよ。。。 この記事は10分程で読むことができます！ この記事では、Python初心者でもできるように、財務諸表分析をレクチャーしていきます！ 本記事は、全8回に渡って掲載される「pythonによる財務分析‐バフェットコードを用いて完全レクチャー！」シリーズの第1回になります！ このシリーズを読むとわかることPython初心者でも、数百数千の企業の財務データを分析出来るようになる！ 最終的に重回帰分析といった機械学習的手法もマスターできる！ 重回帰分析をマスターすれば、株式投資のリターン予測を行う事が出来るようになり、プログラミングだけでなく投資のスキルも磨けます！ また、ファイナンス系以外の幅広い分野の研究機関でも、この分析手法を利用した論文も多々ある為、教養としても覚えて損はないです！ 是非、全8回を読みPyth
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
はじめに 日頃、Pythonを使う機会があるのですが、「もう一歩詳しくなり、中級者を目指したい！」という思いから、2022/2/15に発売された書籍「きれいなPythonプログラミング ~クリーンなコードを書くための最適な方法」を読みました。 特に、第6章にある「パイソニックなコードを書こう」が非常に勉強になったので自分なりの解釈／調査結果を含めてメモを残しておきます。 ※解釈が誤っている箇所もあるかと思います。誤りがあればご指摘いただけると幸いです。 誤用の多い構文 Python以外の言語を使ったことがある人は、その言語と同じ考え方／手法でコードを書くかもしれません。 Pythonにおける標準的なアプローチを学ぶことで時間と労力を削減することができます。 ループ処理ではrange()ではなくenumerateを使う 慣習的にrange(len())とインデックス番号でループを回すのは単純
生産性向上のもっとも有効な手段。それは「仕事の自動化」です。労働時間を短縮できるだけでなく、空いた時間を付加価値を高めるために使えるので非常に効果的です。仕事を自動化するには何らかのツールが必要ですが、最近ビジネスパーソンの間でその決定版として注目されているのが「Python」というプログラミング言語です。AI活用で改めて注目を集めた言語ですが、海外では文系学生にもこの言語を習得させようとする動きもあります。今回は書籍『PythonでExcel、メール、Webを自動化する本』のプログラムを実際に動かして、Pythonによる自動化を体験していただきましょう。
AWSでログ集約システムを構築する
トラストバンクのパブリテック事業でPdM兼エンジニアとして自治体向けSaaS企画開発運用。JAWS初心者支部とLWTTの運営。AWS Samurai2019。興味:AWS/Python/kintone/SaaS/Cloudflare/
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Get StartedUse Pulumi AI to generate a program, or start from one of our curated AI Answers. Create an Issue File a feature request or bug on GitHub! Pulumi AI Answers Pulumi AI's top answers, curated by us.
Google『reCAPTCHA』を突破！『2Captcha』でブラウザ操作の完全自動化に挑む - Qiita
目次 はじめに 2Captchaとは 2Captchaの使用準備 Python+Selenium+2Captchaで『reCAPTCHAv2』を突破 さいごに 参考 はじめに スクレイピングやブラウザ操作の自動化タスクにおける一番の難所は各種キャプチャの突破だと思います。そもそもキャプチャ機能はロボット操作されないために設置するものなので，それを突破しようとする時点でどうなのという気はしますが，それでもなんとかしたいと思うことがあります。そんなときの解決方法として「2Captcha」というサービスがあります。 最近このサービスを知り利用してみたところ，あまりに簡単にキャプチャ突破できたので，ここで紹介しようと思います。 ※ ご利用は自己責任でお願いします。くれぐれも悪用しないように。 2Captchaとは ロシアの会社が提供するキャプチャ機能を突破するためのサービスです。 2Captcha
xlsxファイルに対してSQLを実できるxlsxsqlというツールを作りました。 GitHubのxlsxsqlからダウンロードできます。 これは何？ xlsxsqlは、xlsxファイルに対してSQLを実行するツールです。 また、CSV,LTSV,JSON,YAMLといったファイルに対してSQLを実行することもでき、その結果をxlsxファイルに出力することもできます。 trdsqlにxlsxファイルの読み書き機能を追加したものになります。 使い方 単純にファイルをテーブルとして指定できます。 -oまたは-outオプションは出力ファイル形式を指定します。 CSV, LTSV, JSON, JSONL, YAML, TBLN, AT, MD等が指定できます。
Kaggleアドベントカレンダー2023の19日目の記事です． TL;DR データ分析未経験からkaggleでどんなことを学んだか 想像していたデータ分析と実業務とのGap kaggleやっていて良かったこと、kaggleでは学ばなかったこと はじめに 趣味でkaggleを始めたことをきっかけに、現在はデータ分析の仕事をしています。 Muj!rush!というアカウントでKaggleをしています。Kaggle expertです。 kaggleを始めてから3年程度経過したので(この3年間は、地球の公転が早まってんのかってくらい時間が経つのが早かったです)、これまでを振り返ることで、今後kaggleを始めてデータサイエンティストを目指すような方への参考になれば幸いです。 Kaggleと出会ったことで仕事への向き合い方や、今後のキャリアの考え方が変わったので、 僭越ながら一言だけ言わせてもらうと、
words = ['Japanese', 'English', 'French'] for w in words: print (w) # 結果 Japanese English French 同じ処理を繰り返すので「ループ処理」とも言われます。ではなぜloopじゃなくて、forなのか？と思いますよね。おれもそう思い、3年くらい経過していました。 ちなみに、別でwhile文もループ処理になります。 ちなみに、使い分けとしては、 for文: 繰り返し回数を指定したい処理 while文: とにかく条件ごとに値を処理 という使い分けができそうです。 本題：for文は如何にしてforなのか。 そろそろ本題に入りましょう。 なぜ、for文はforでループ処理なのか？ 調べてみました。 そもそも、ループ処理の種類の表し方は？ ループ処理では、whileやforがあることはご存知の通りかもしれませんが、
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
勤怠処理の自動化は、以下の仕組みによって実現しています。 在宅勤務と出社では勤怠処理が異なるため、基本的にフルリモート前提で在宅勤務の場合に処理を行うよう設定しています。 cronによってシェルスクリプトを起動 シェルスクリプトで在宅勤務の判定を行う 在宅勤務の場合、Pythonのプログラムを起動 Seleniumで勤怠入力 実装 Pythonのプログラムは、仮想環境を作成して実行しています。 仮想環境の作成及びSeleniumの導入 Pythonの仮想環境はvenvを使用して作成します。 仮想環境を作成するためには、以下のコマンドを実行します。 ＜Dir＞には任意のディレクトリ名を指定します。 $ python3 -m venv ＜Dir＞ $ source ＜Dir＞/bin/activate 仮想環境構築後、seleniumをインストールします。 仮想環境が有効な場合はプロンプトの表
Pythonでお仕事する前提で、現在のところで自分が最適と考えるチーム開発のための環境整備についてまとめてみました。今までももろもろ散発的に記事に書いたりしていたのですが、Poetryで環境を作ってみたのと、過去のもろもろの情報がまとまったものが個人的にも欲しかったのでまとめました。前提としては次の通りです。 パッケージ管理や開発環境整備でPoetryを使う 今時はコードフォーマッター、静的チェックは当たり前ですよね？ コマンドでテスト実行、コードチェックとか実行とかができる（CI/CD等を考えて） VSCodeでもコマンドで実行しているのと同じコードチェックが可能(ここコンフリクトすると困る） デプロイはDockerイメージ コンテナのデプロイ環境でコンテナに割り当てられたCPU能力を比較的引き出せて、スケールさせたら線形にパフォーマンスアップできるようなasyncioを前提とした環境構
Python Design Patterns¶ Welcome! I’m Brandon Rhodes (website, Twitter) and this is my evolving guide to design patterns in the Python programming language. This site is letting me collect my ideas about Python and Design Patterns all in one place. My hope is that these pages make the patterns more discoverable — easier to find in web searches, and easier to read — than when they were scattered acr
連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
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