大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る
生成AIを用いた開発者向けの検索エンジン「Phind」が、コーディング能力でOpenAIのGPT-4を上回ったことが明らかになりました。 Phind - AI Search Engine and Pair Programmer https://www.phind.com/blog/phind-model-beats-gpt4-fast Our GPT-4-beating coding model is now the default on https://t.co/epkoFW8Ozz. It's also 5x faster than GPT-4. Learn more in our blog post: https://t.co/PrOFETEbvd— Phind (@phindsearch) PhindはもともとHello Cognition(beta.sayhello.so)として
AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案
Amazon Web Services（AWS）は開催中のイベント「Amazon re:MARS 2022」で、機械学習を用いてプログラミングを支援する「Amazon CodeWhisperer」のプレビュー公開を発表しました。 Transform plain ol’ text into lines of code. Amazon CodeWhisperer uses #MachineLearning to generate code recommendations based on developers’ natural language comments & prior code—reducing app build time. AbraCODEabra, it’s #ML magic. https://t.co/kVaKk5HnxB #AWS pic.twitter.com/oRTD
プログラミングをAIが支援してくれる「GitHub Copilot」が正式サービスに、VSCodeやNeovimなどで利用可能。月額10ドルから
プログラミングをAIが支援してくれる「GitHub Copilot」が正式サービスに、VSCodeやNeovimなどで利用可能。月額10ドルから GitHubは、コメントを書くとそれに基づいたコードを提案してくれるなど、プログラミングをAIが支援してくれる「GitHub Copilot」を正式サービスとして提供開始したことを発表しました。 GitHub Copilot helps you get better focus and build faster by instantly suggesting code—and is now available for developers everywhere.https://t.co/R6ZqAEtLJF — GitHub (@github) June 21, 2022 GitHub Copilotは、GitHub上で公開されているコード群によ
8時間を0.01秒に短縮 「アルゴリズムの素晴らしさが2分で分かる動画」が今すぐ勉強したくなる分かりやすさ
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています アルゴリズムの素晴らしさを2分で解説した動画が、とても分かりやすくためになると人気です。なるほど、これがアルゴリズムと仕組みかぁ。 最短経路をアルゴリズムで算出しよう この動画では、迷路を最短手数で解くアルゴリズムについて解説。迷路はマス目状になっており、全部で8900億個の手順が存在するものとなっています。全ての経路を試せば最短手順を導き出せますが、普通のコンピュータでは約8時間かかってしまう計算になります。 全パターンの網羅は非常に時間がかかります そこで計算の手順を変更。スタートに0を書き、その隣1を、また隣に2……と繰り返していきます。こうして進めていくと最終的にゴールは34となり、この34が最短手数となることが分かります。今度はゴールから34，33，32とたどっていけば、最終手数で進む経路の1つが導き出せました。 数字を振
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開｜CyberZ Developer
CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して
良いコードの書き方 - Qiita
概要 チームによる継続的開発を前提としたコーディングのガイドライン。 特定の言語を対象としたものではないが、主に静的型付けのオブジェクト指向言語を想定している。 サンプルコードは別段の定めがなければSwiftで記載。 ガイドラインの目的 生産性を高め、メンテナンスコストを下げる バグが生まれづらくする 開発メンバー（特に新規参加者）がコードを理解しやすくする 初心者プログラマーの教育 内容の説明 タイトルの頭についた【数字】は重要度。 高いほどシステムに与える影響が大きいが、低いものの方が影響が小さく改修しやすいものが多い。 【5】変数のスコープを小さくする 変わり得る値は複雑さを生み誤解やバグに繋がるため、プログラムは変数が少ないほど問題が生まれづらい。 プログラミングの大原則として、変数は必要最低限を心がけ、むやみに増やさないようにする。 また、変数はスコープや寿命が大きいほど悪影響が
プログラマーを30年間やってきた経験から学んだことまとめ
プログラマーにとって「どうすればより効率よくプログラムを組み上げられるのか」は常に頭を悩まし続ける問題の1つとなっていますが、その道のエキスパートであるエンジニアのジュリオ・ビアソンさんが30年間ソフトウェア開発に携わってきた経験から学んだことについてブログにまとめています。 Julio Biason .Net 4.0 - Things I Learnt The Hard Way (in 30 Years of Software Development) https://blog.juliobiason.net/thoughts/things-i-learnt-the-hard-way/ ビアソンさんは多数ある「学んだこと」を以下の3つに大きくわけてまとめています。 ◆ソフトウェア開発について ◆チーム・仕事について ◆個人的なことについて これからプログラマーになろうとしている、あるいは
【AtCoder】株式会社電通から3億円の投資を受けた話 - chokudaiのブログ
タイトルの通り、本日3億円の投資を受けました。 prtimes.jp 「よくわかんないけど凄い！」ってポジティブに捉えてもらえるか、「AtCoderがコントロールされちゃいそう！怖い！」ってネガティブに捉えるか、両極端に分かれるニュースかなと思ってます。 はじめに言っておくと、AtCoderの評価はかなり高くしてもらえたので、この額の投資では、そんなに大きな影響力はありません。自分がこうやって好き勝手ブログを書けるくらいには自由です。なので、「AtCoderが変わっちゃう＞＜」みたいな心配はしないで大丈夫です。 凄くなるかどうかはここからどう展開していくかによって決まると思ってます。そもそもAtCoder社が億単位の投資を受けることが可能なポテンシャルがあるのは自明ですし、そんなところで凄いって言われても困ります。ということで、現状のAtCoder社の状況や今後の展望について説明していきた
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． #!/usr/bin/env python def main(): print('hello, hello, hello!') if __name__ == '__main__': main() pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
