This year’s Advent of Code has been brutal (compare the stats of 2023 with that of 2022, especially day 1 part 1 vs. day 1 part 2). It included a problem to solve with dynamic programming as soon as day 12, which discouraged some people I know. This specific problem was particularly gnarly for Advent of Code, with multiple special cases to take into account, making it basically intractable if you
Meta、「Llama 2」ベースのコーディング用LLM「Code Llama」をリリース 研究および商用向けで無償提供
Metaは2023年8月24日（米国時間）、7月に公開した大規模言語モデル（LLM）「Llama 2」をベースにしたコーディング用LLMファミリー「Code Llama」の提供開始を発表した。コーディングタスクにおいて、公開されているLLMの中で最先端のパフォーマンスを提供するとしている。 Code Llamaは、ベースモデルのCode Llama、Pythonに特化した「Code Llama - Python」、自然言語の命令を理解するようにファインチューニングされた「Code Llama - Instruct」の3種類があり、いずれも70億、130億、340億のパラメーターを持つ3サイズのモデルがある（以下では、それぞれ7Bモデル、13Bモデル、34Bモデルと表記する）。 Llama 2と同じコミュニティーライセンスで研究および商用向けに無償で提供されている。
このデータをBigQuery DataFramesで扱います。内容としては{project_id}.data_set_test.jp_weatherのデータを使ってPandasで行う一般的な分析操作を行います。コードは以下になります。 import os import bigframes.pandas as bpd bpd.options.bigquery.project = os.environ.get("GOOGLE_PROJECT_ID") bpd.options.bigquery.location = "asia-northeast1" df1 = bpd.read_gbq("{project_id}.data_set_test.jp_weather") # df1 = bpd.read_gbq("SELECT * FROM {project_id}.data_set_test.j
GitHub - prefix-dev/rip: Solve and install Python packages quickly with rip (pip in Rust)
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CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Pythonで自作ライブラリを作るとき、setup.pyに代えてpyproject.tomlを使ってみませんか？ - nikkie-ftnextの日記
はじめに 暑すぎましゅ、nikkieです。 ミリシタではエミリーちゃんがイチオシのnikkieですが（私服SHSエミリーが可愛い！）、 Pythonでは最近pyproject.tomlが熱いです。 私がこのファイルの便利さに気づいたのはごくごく最近なのですが、setup.pyを使っている方（＝過去の自分）向けに、「こんな便利なファイルがあるんだよ！」とオススメしていきます。 目次 はじめに 目次 pyproject.tomlをオススメしたい背景 からあげさんの「Pythonで自分だけのクソライブラリを作る方法」をpyproject.tomlで実装する pyproject.toml一歩目 すごいんだよ、pyproject.toml！ 設定例 プロジェクトの設定だけでなく、開発に使うツールの設定も書ける！ 終わりに pyproject.tomlをオススメしたい背景 世はまさに大LLM時代。 C
Mojo入門 (2) - Mojo言語の基本｜npaka
1. Mojo言語の基本「Mojo」は、「Rust」「C++」などの他のシステム言語と多くの共通点がありますが、「Pythonのスーパーセット」になるよう設計されているため、「Python」の機能や概念の多くは、「Mojo」にうまく反映されています。 (1) Pythonパッケージからコードをインポートして実行することが可能。 (2) Pythonと同様に REPL や Jupyte Notebook でトップレベルでのコード実行が可能。 ただし、「Mojo」は新しい言語であり、Pythonの新実装ではありません。「Mojo」は、システムプログラミング機能、強力な型チェック、メモリ安全性、次世代コンパイラなどを備え、Pythonをまったく新しいレベルに引き上げます。 2. Mojoプログラム「Mojo」はコンパイル言語であり、パフォーマンスとメモリ安全性の多くはこの事実から派生しています。
2月8日、Python 3.12.2および3.11.8がリリースされた。Python 3.12.2では、多数のバグフィックスのほか、初めてSoftware Bill of Materialsをサポートしている。 Python 3.12.2および3.11.8が公開 2月8日、Python 3.12.2および3.11.8がリリースされた。 Python 3.12.2では、多数のバグフィックスのほか、初めてSoftware Bill of Materialsをサポートしている。 ※Software Bill of Materials（SBOM） …ソフトウェア製品の構造を明示的に示す文書。ソフトウェア開発プロセスでは、BOMは通常、プロジェクトに使用されるすべてのコンポーネント、ライブラリ、ツール、およびその他のリソースを一元的に記述したものとなる。ソフトウェアBOMの目的は、ソフトウェアの構成
はじめに 皆さんにこんな経験はありませんか？？ 家の中なのに携帯がない！！ 自分はよく家の中で携帯を無くします。大抵30秒くらい探せば見つかるのですが、特には全く見つからない時もあり、切羽詰まっている時だと心の具合が悪いです。 部屋を整理整頓する！置き場所を決める！という古典的かつ最も有効な手法は一旦無視して、携帯を無くした時用の携帯捜索システムを作ってみました。 携帯捜索システムについて 今回は携帯のBluetoothの信号強度から位置(距離)を推定、携帯を探してみます。 イメージ図にすると以下です。 次に上記を達成するための具体的なステップは以下です。 1.携帯の識別(Bluetoothアドレスの取得) 2.携帯のBluetoothの信号強度取得 3.信号強度から携帯の位置の予測 4.実用化 順々に解説していきます。 1.携帯の識別(Bluetoothアドレスの取得) まずは自身の携帯
python_modules.pdf
Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / JupyterLab / json / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2022, Katsunori Nakamura 2022 3 25 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python python .py Enter Python Python Pyt
サイバー攻撃者が大規模攻撃にLLMを悪用する可能性がある。「GPT-4」や「Claude」「PaLM2」などの主要なLLMは自然言語タスクにおいて優れた能力を発揮しており、サイバー攻撃者にとって強力かつ費用効果の高いツールになっている。「FraudGPT」や「WormGPT」のような攻撃者向けの生成AIツールがフィッシングメールや偽のWebサイトの共同開発、検知されにくいマルウェアの開発などに使われている 悪意あるコードを書いたりディープフェイク動画を作成したりソーシャルエンジニアリングを支援したりする制限のない生成AIにサイバー攻撃者がアクセスできるようになるのは時間の問題となっている。これによって未熟なサイバー攻撃者は洗練された大規模攻撃を実行できる一方で、このような状況は防御者にとって攻撃の根本原因の分析をより困難にする ランサムウェア攻撃による恐喝において、データ漏えいや暗号化の対
<response> <sync_time>2023-12-15T15:42:26+0000;softwareVersion:70673;SE:F;SC:F;CS:S;CT:F;ST:KS-15000000000023,Periodical-1702654946091,KB-15000000001458,</sync_time> <cache_metadata> <version>1</version> </cache_metadata> <add_update_list> <meta_data> <ASIN>B0BSPC58ZH</ASIN> <title pronunciation="オカルトケンハソンザイシナイ003">オカルト研は存在しない！！ 3 (ヤングアニマルコミックス)</title> <authors> <author pronunciation="カワライユウキ">河原
Python製Webフレームワークの脆弱性を報告したはずが、Pythonの脆弱性を見つけていた話 - ラック・セキュリティごった煮ブログ
はじめに こんにちは。セキュリティアセスメント部の山根です。 ごった煮ブログの執筆者はデジタルペンテスト部のメンバーが多いですが、私はセキュリティアセスメント部の所属であり、普段はWebアプリケーションの脆弱性診断をやっています。脆弱性を見つけるのが好きで、プライベートでも脆弱性を探しています。 弊社には「IPA経由で脆弱性を報告すると報奨金がもらえる」という素晴らしい福利厚生が存在するため、脆弱性調査のモチベーションが高まります! さて、今回2つの脆弱性を発見したのですが、脆弱性が公表されるに至った経緯が興味深いものだったので紹介していきます。 CVE-2023-40587: Pyramid におけるディレクトリトラバーサルの脆弱性 CVE-2023-41105: Python における信頼性のない検索パスの脆弱性 CVE-2023-40587の発見 調査対象 最近はWebフレームワーク
VS CodeのPythonおよびJupyter拡張機能の2024年4月版リリース FlaskとDjangoのデバッグ設定など機能強化
VS CodeのPythonおよびJupyter拡張機能の2024年4月版リリース FlaskとDjangoのデバッグ設定など機能強化：Jupyterのセル間依存関係分析など各種機能が向上 Microsoftは「Visual Studio Code」のPythonおよびJupyter拡張機能の最新版を公開した。FlaskとDjangoのデバッグ設定フローの改善、PylanceによるJupyterのRun Dependent Cells機能の向上、Hatch環境の検出などの機能を強化した。
GitHub - mimseyedi/pysentation: pysentation is a CLI for displaying Python presentations.
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LangChain Templatesを使って研究アシスタントをサクッと作る - Ahogrammer
最近はLangChain Templates[1]を使って、LangChainベースのアプリケーションを簡単に作れるようになっていますが、テンプレートのリストを何気なく見ていたら、GPT Researcher[2]を基にした研究アシスタント[3]のテンプレートがありました。仕事で似たような機能を作っていたこともあり、興味深い内容だったので、この記事ではLangChain Templatesを活用し、研究アシスタントを作成する方法を紹介します。 研究アシスタントの例。リサーチクエスチョンを入力すると、文書を検索し、レポートにまとめてくれる。 研究アシスタントのアーキテクチャは以下のとおりです。大きくは、ユーザーが入力したリサーチクエスチョンから検索クエリを生成し、各クエリで検索した情報を要約してから結合し、レポートを生成しています。要約を結合してからLLMに入力しているため、それなりに長いコ
Python約30行で作る Bedrock x Claude3 のStreamingチャットアプリ - Qiita
これまで見て見ぬふりをしてきた「Streamlit上でStreaming出力させる」プログラムを作ってみます。 ライブラリのインストール いつのまにか「langchain-aws」なるものが生まれているので今回は最終的にはそれを使います。 import boto3 import json bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime') body = json.dumps({ "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": 4000, "messages": [{"role": "user", "content": "カレーの作り方を説明してください"}] }) response = bedrock.invoke_model_with_response_stream
さよならVMware／高速なPython互換「Mojo」Mac版登場／Webアプリのテスト自動化サービス「Microsoft Playwright Testing」ほか、2023年10月の人気記事
さよならVMware／高速なPython互換「Mojo」Mac版登場／Webアプリのテスト自動化サービス「Microsoft Playwright Testing」ほか、2023年10月の人気記事 VRを体験できるOculus Quest 3が発売されたので、さっそく購入しました。実はOculus Quest 2を以前から持っていて、VRで南極大陸を探索したり、月面をローバーで走ったり、別荘みたいなところで海外の人と交流したりと、VRを以前から楽しんでいたのです。 Quest 2では接眼レンズに使われているフレネルレンズのしましまが見えていたのですが、Quest 3ではパンケーキレンズになったなどの改善で、映像が格段にきれいになりました。周囲の状態のカラー映像とVRを重ねて見られるAR機能も楽しくて、さっそく自宅の壁を破って襲来してきた宇宙人を相手にレーザービームを打ちまくっています。 さ
はじめに CTOの都筑(@tsuzukit2)です この記事では PyTorch の Embedding の挙動について記載します Embedding とは何か 公式の仕様書はこちらになります Embedding - PyTorch 1.9.0 documentation 公式の説明は以下となっており、非常に的を得ていると思います A simple lookup table that stores embeddings of a fixed dictionary and size. 意訳すると、 固定長の辞書埋め込みを保存するシンプルなルックアップテーブル になるんじゃないかなと思います。Embedding は、何だか難しそうにも思えてしまうのですが、ここに記載されている通り非常にシンプルなテーブルでしかないという事です モジュールの解説としては以下のように記載があります This mod
I think it's really cool that Haoran Xu and Fredrik Kjolstad's copy-and-patch technique[0] is catching on, I remember discovering it through Xu's blog posts about his LuaJIT remake project[1][2], where he intends to apply these techniques to Lua (and I probably found those through a post here). I was just blown away by how they "recycled" all these battle-tested techniques and technologies, and us
Pythonの`callable()`関数を活用してオブジェクトが呼び出し可能かどうかを確認しよう - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
Pythonは非常に柔軟なプログラミング言語であり、オブジェクトの種類や性質は様々です。プログラマーがオブジェクトを取り扱う際、そのオブジェクトが呼び出し可能（callable）かどうかを知りたいことがあります。そのためにPythonはcallable()関数を提供しています。この記事では、callable()関数の使い方や具体的な例を通じて、その利点や応用について詳しく説明します。 callable()関数とは？ Pythonのcallable()関数は、指定されたオブジェクトが呼び出し可能であるかどうかを判定するために使用されます。呼び出し可能とは、そのオブジェクトが関数やメソッドのように、実行可能なものであることを意味します。callable()関数は以下のように使います。 result = callable(object) ここでobjectは判定対象のオブジェクトです。calla
この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2023 21日目の記事です． はじめに こんにちは．GMOアドパートナーズにてインターンシップとして参加させていただいております，kantayamaです．現在は修士課程2年で，確率ニューラルネットモデルに関する理論研究をしています． インターンシップをしていく中で，マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）に興味を持ち，まずは実装してみようということで，Googleが公開しているMMMライブラリ「LightweightMMM」を触ってみました．実際に実務で活用するにはより厳密な解析が必要になるかと思いますが，とりあえずMMMの全体像を掴みたいなと思い実装してみたので今回紹介させていただきます． マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）とは 概要 MMMとは，メディア運営や広告掲載など，個々のマーケティング施策
Amazon BedrockのAPIをPythonアプリから呼んでみよう。LangChainにも挑戦！ - Qiita
import boto3 import json bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime') body = json.dumps({ "prompt": "\n\nHuman:KDDIアジャイル開発センターってどんな会社？\n\nAssistant:", "max_tokens_to_sample": 300, "temperature": 0.1, "top_p": 0.9, }) modelId = 'anthropic.claude-v2' accept = 'application/json' contentType = 'application/json' response = bedrock.invoke_model(body=body, modelId=modelId, accept=accept, conte
Next.jsとPythonの開発環境を爆速で構築する
はじめに 今回はフロントエンドにNext.js、バックエンドにPythonを採用して、Webサイトの環境構築を行いたいと思います。元々、Whisper APIとVOICEVOXによる合成音声を使用した会話アプリを開発したかったのですがですが、環境構築の段階でかなりのボリュームになった為、一旦記事として共有します。 モノレポについて モノレポとはWebアプリの全てのコード（WebバックエンドやWebフロントエンド）を単一のリポジトリに保存するパターンを指します。 リポジトリを単一化することのメリットは、複数のチームで開発を行う際に、バックエンドとフロントエンドでコードを使い回すことができたり、コードの調査、変更の追跡が容易になる点です。 アプリケーションの概要 今回実装したコードは以下のリポジトリに格納しています。アプリの実装も入ってくるので少し見にくいかもしれませんが、ご容赦ください。 フ
こんにちは。本業フロントエンド副業パイソニスタのぬこすけです。 Python エンジニアの皆さん、元気にリファクタリングしていますか？ 最近、昔作ったサイトで Python で書いたバックエンドのコードをリファクタリングしているのですが、負債まみれで吐きそうです😇 この記事では Python のコードをリファクタリングする際の参考になる例をいくつか紹介します。 ぜひ普段の Python での開発の参考になればと思います！ 注意事項 対象読者は Python 初心者から中級者 を想定しています。 Python のバージョンは記事執筆時点(2023/6/15)で最新の 3.11 を前提にお話します。 必ずしも紹介した方法が最適解とは限りません。というのも、プロジェクト毎で状況が違ったり、コードに対する思想というのも人それぞれだからです。 「こういう方法もありますよ！」などあればコメントいただ
はじめに こんにちは！NFLabs. 研究開発部の林です。普段はセキュリティ教育プラットフォームの開発をしています。 今回はセキュアコーディングの重要な要素である「バリデーション(入力検証)」に関連して、PythonのPydanticライブラリにフォーカスしてお話します。 Python界隈では、昨今、型ヒントやFastAPIの普及に伴い、型の重要性や有用性が徐々に認識されつつあるかと思います。 それに伴い、バリデーションライブラリのデファクトスタンダードの一つであるPydanticの注目度も上がってきたと感じています。 Pydanticは実行速度の速さを特長として挙げていますが、Pydanticがもたらす安全性・Immutable(不変)性は、開発速度向上にも一役買っています。 本稿ではPydanticがいかに開発速度・開発体験に寄与するか考察します。 ちなみに、タイトルの「イミュータブル
先日、Pythonの仕様を決定する Steering Council が PEP 703 – Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython に関するコメントを発表し、大きな話題を呼びました。 最終的にこのPEPがどのようになるのか、まだ結論は出ていませんが、Pythonの将来に大きな影響を与えることになるでしょう。 ここでは、PEP-703がどのようにPythonを改善しようとしているのか、概略を説明します。 GILとは？¶まず、グローバル・インタプリタ・ロック(GIL) とはなんでしょう？ Pythonでは、スレッドを利用して複数の処理を同時に実行できます。次の処理は、100万個の整数の二乗和を計算する関数を、２つのスレッドで同時に実行しています。 from concurrent.futures import ThreadP
Cloudflare、AI対応を大幅強化 ー Workers AIの一般提供開始、Pythonサポート、Hugging Faceとのパートナーシップ拡張
4月3日、Cloudflareは「Workers AI」の一般提供開始（GA）と複数の新機能を公開した。 この発表は、AI推論プラットフォームの信頼性とパフォーマンスの向上、GPUハードウェアの更新、Hugging Faceとのパートナーシップの拡張、独自のLoRAファインチューニング推論の提供、WorkersにおけるPythonサポート、AI Gatewayにおけるプロバイダーの追加、およびベクトル化メタデータフィルタリングなど、幅広い領域に及ぶ。 Workers AIが一般提供開始 Workers AIが正式に一般提供を開始し、オープンベータ期間からのフィードバックを元にサービスが強化された。Cloudflareは、AI推論を同社ネットワークの他のサービス同様に信頼性が高く利用しやすいものにする目標の下、内部のロードバランシング機能をアップグレードし、リクエストをより多くのGPUに、1
Python版の「LlamaIndex」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LlamaIndex v0.8.59 1. LlamaIndex「LlamaIndex」は、プライベートやドメイン固有の知識を必要とする専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単に作成できるライブラリです。 2. LlamaIndexの5つのステージ「LlamaIndex」には、5つのステージがあります。 2-1. Loadingデータソース (テキストファイル、PDF、Webサイト、データベース、APIなど) からデータを読み込みます。 「Loading」の主要コンポーネントは、次のとおりです。 ・Document : データソースのコンテナ ・Node : Documentを分割したもの。チャンクとメタデータが含まれる ・Connector : データソースからDocumentおよびNodeに取り
Every command-line tool included with Python. These can be run with python -m module_name. Table of contents How -m works General-purpose CLI tools Especially handy on Windows machines Working with Python code Analyzing Python code Just for fun Other Python-related tools Oddly meta tools Less useful tools Every command-line tool in Python How -m works Running Python with the -m command-line argume
PythonとR言語のハーモニーな連携: データサイエンスの舞台裏 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
プログラミングの舞台裏には、異なるプログラミング言語を組み合わせて使用することで、プロジェクトに深みをもたらす魔法が広がっています。今回の記事では、PythonとR言語の連携に焦点を当て、データサイエンスの分野でこれらの言語を連携させることで得られる恩恵について詳しく探ってみましょう。 PythonとR言語: データサイエンスのダイナミックデュオ Pythonは豊富なライブラリやシンプルな構文を持ち、データ処理や機械学習分野で強力な存在です。一方で、R言語は統計解析や可視化に特化しており、データサイエンスの分野で広く使用されています。これらの異なる強みを連携させることで、データサイエンスのダイナミックデュオが誕生します。 連携の鍵: PythonからRスクリプトを呼び出す PythonからRスクリプトを呼び出すためには、subprocessモジュールを使用します。以下は基本的な例です。 i
GitHub - Ostorlab/oxo: OXO is a security scanning orchestrator for the modern age.
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GitHub - Frimkron/mud-pi: A simple MUD server in Python, for teaching purposes, which could be run on a Raspberry Pi
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Snowpark Pythonを使ったクライアントアプリケーション用のローカル開発環境の準備をしてみた | DevelopersIO
Snowpark Pythonを使うクライアントアプリケーションのためのローカル開発環境を用意してみました。Python環境準備に加え、Snowflakeのユーザーの準備などいくつかポイントがあったのでご紹介します。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 Snowpark Pythonを使うクライアントアプリケーション開発用に、ローカル環境で開発環境を用意したので、試した内容をご紹介します。 この記事の内容 以下のガイドを参考に、Snowpark Pythonのクライアントアプリケーションを開発するため、ローカル環境で開発環境を用意してみました。 標準的な内容を紹介されていますが、PythonバージョンやインストールするPythonライブラリも確認できたため、クライアントアプリケーションを実行するためのコンテナを準備するような際にも参考になると思います。また、クライアン
目次 背景 目的 内容 所感 背景 仕事をしていると、共通ファイルサーバにあるファイルが更新されたらすぐに知りたいと思う場面が多々ありました。毎回フォルダにアクセスして更新されているかを確認するのは面倒であり、ファイルが更新されたら誰かがお知らせしてくれれば便利だなぁと思っていました。 目的 フォルダにあるファイルが更新されたら、通知されるプログラムを作成すること。 内容 コードのコンセプト プログラムの流れを考えます。 まず、ファイルを監視するのか、フォルダを監視するのかを場合分けする必要があります。ファイルとフォルダの場合についてそれぞれについて深掘りしていきます。 【ファイルの場合】 プログラムを実行した際のファイルの更新日を記録する 更新日を定期的に取得する その2つの日付を比較して異なれば通知する 【フォルダの場合】 [ファイルの個数を監視] プログラムを実行した際のファイルの数
前にこんなことやってました。 www.nogawanogawa.work コサイン類似度の計算を高速化したくなることがちょくちょくあるのですが、「ぶっちゃけどれくらいのスループットが出せるもんなの？」というのが気になったので完全に興味本位でやってみます。 コサイン類似度 定義と素朴なpythonでの実装 コサイン類似度の2つの計算パターン 諸条件 2つのベクトルの配列間ですべての組み合わせのコサイン類似度を計算 baseline numpy sklearn xlr8 pytorch jax Numba 実行速度結果 2つのベクトルの配列間で同じインデックスの組み合わせのコサイン類似度を計算 baseline numpy jax Numba 実行速度結果 使用したコード 参考文献 感想 コサイン類似度 定義と素朴なpythonでの実装 コサイン類似度は下記のような式になります。 これがなんの
0. はじめに 以前以下のような記事を書きました。 しかし最近のTwitterの話題を聞きつけて、これより遥かに使い勝手のいいryeというパッケージ管理を使い始めたので自分のコピペ用＋備忘録としてシェアします 動作環境 ・ OS : Windows10 pro ・ rye : 0.9.0 1. ryeとは？ かの有名なPythonのWebアプリケーションフレームワークFlaskを作成したArmin Ronacher氏が作成したPythonパッケージ管理ツールで、Rust製なので動作がとにかく速い 2. 今までの管理ツールとの違い 公式の説明によるとryeはPython のインストールと管理、pyproject.toml ファイルの管理、依存関係のインストールとアンインストール、virtualenvs の裏側の管理などを行えるとのことです。 私なりに表で色々比較してみました。 Anacond
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Dynamic Programming is not Black Magic – Quentin Santos
BigQuery DataFramesを使ってみる | DevelopersIO
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【Python 3.12への道のり】3.10で実装された型機能など、魅力的な機能を正式リリースまでに使いこなす
Python 3.12.2 リリース ー SBOM（ソフトウェアの部品表）を初サポート
Bluetoothで家の中の携帯を見つけてみた - Qiita
Python in Excelの悪用は不可避 Trellixが2024年の脅威予測を公開
kindle本をPower BIですっきり管理！【Python】 - Qiita
Torishima / INTP on X: "これは私が実際に複数の Python 製ソフトウェアを Windows / Linux 両対応でポータブル化した際に苦心して得た大変貴重な知見＆持論情報ですが、 ・PyInstaller はマルウェアに使われ過ぎたせいでウイルス判定されやすいが、yt-dlp がやっている (https://t.co/PjfYtERhX6) ように自前ビルドの…"
PyTorchのEmbeddingの挙動についてまとめてみた - DROBEプロダクト開発ブログ
Python 3.13 Gets a JIT | Hacker News
9900万人の会員データからスピーディな価値創造を実現する――、Streamlitを導入したNTTドコモが挑む全社規模でのデータ活用
【Python】噂の”LightweightMMM”を使ってみた
Python🐍でリファクタするならこうしてみよう集 - Qiita
Pydanticで始めるイミュータブルクラス駆動開発 - NFLabs. エンジニアブログ
PEP 703 グローバル・インタプリタ・ロックを除去可能に の解説 - python.jp
LlamaIndex v0.8 クイックスタートガイド - Python版｜npaka
Python's many command-line utilities
【業務効率化】ファイルorフォルダの更新を監視するプログラム - Qiita
コサイン類似度のいろんな書き方 - どこにでもいるSEの備忘録
Pythonのパッケージ管理は「rye」が使いやすい！ - Qiita