分散型バージョン管理システムのGitは2005年の登場以降シェアを伸ばし続け、2022年の調査では約94%のユーザーに利用されるほど一般的なツールとなっています。Gitにはさまざまな機能が搭載されていますが、その中で特に混乱を引き起こしがちな用語について、Gitを15年近く使用してきたというジュリア・エヴァンスさんが解説しています。 Confusing git terminology https://jvns.ca/blog/2023/11/01/confusing-git-terminology/ ◆HEADと「heads」 HEADは現在チェックアウト中のブランチやコミットを指しており、「.git/HEAD」に保存されています。一方「.git/refs/heads」に保存されているのはブランチで、「heads」は「branches」と読み替えればOKとのこと。 ◆detached HE
書籍や論文、Webサイトなどに記載されている、目の前の数式を LaTeX コードとして手に入れたい! と思った方も多いことでしょう。 私は結構あります。 Pythonのライブラリ pix2tex で実現できます。 ということで今回は、「数式の画像を LaTeX コードに変換できる Pythonライブラリ pix2tex」というお話しをします。 Notebook系ではなく、コマンドプロンプトツールで作業をしていきます。今回の例では、Anacondaプロンプトで実施していきます。 取り急ぎインストール まず、pix2texパッケージをインストールします。 以下、コードです。 pip install pix2tex[gui] これで準備は終了です。 早速使う コマンドラインツール上で呼び出します。 以下、コードです。 latexocr コードを実行すると、以下のようなアプリ(LaTeX OCR)
はじめに Gitのステージングエリアにあるファイルを対象に、レビュー結果をSlackに通知するアプリケーションを作成しました。 開発環境のターミナルで指定したコマンドを実行するだけで、Slackにレビュー結果が送信されます。 ソースコードは以下です。 こんな人におすすめ コードレビューを受ける前に自分で事前チェックをしたい方 一人でコードを書くことが多く、レビュワーがいない方 どうせなら楽しくレビューしてもらいたい、好きなキャラクターにレビューしてもらいたい方 アプリケーションの構成 レビュー依頼の手順と流れ 以下のような手順と流れでレビュー結果を得ることができます。 レビュー対象のファイルをステージングエリアに登録する(複数ファイルの登録が可能です) ローカルのターミナルでaireviewコマンドを実行 Slackに必要な情報が送信される レビュー結果を確認する スレッドにレビュー結果が
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります: 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
AIを活用したコードエディタ「Cursor」の使い方をまとめました。 1. Cursor「Cursor」は、迅速なソフトウェアの構築に役立つ、AIを活用したコードエディターです。 3. インストール「Download」ボタンでインストーラをダウンロードおよび実行して、指示に従ってインストールします。 4. Command K「Command K」で、AIを使用してコードの作成および編集ができます。 4-1. コードの作成(1) 「Command K」でAIを呼び出し、生成したいコードの説明を入力し、「Generate」ボタンを押す。 今回は、「helloworld.py」という空のファイルを用意して、「"Hello World!"と標準出力」と指示しました。 (2) 生成されたコードを確認し、採用時は「Accept」ボタンを押す。 4-2. コードの編集(2) 編集コードを選択し、「Com
1. はじめに ついに ChatGPT-4V が使えるようになりました! これまでGUIを作成するときには、ChatGPT に 「まず左上にテキストボックスがあって、その右にボタンがあって...」 とちまちま指示する必要があったのですが、GPT-4V により画像を渡せるようになります。 この記事では、ChatGPT-4V を使うと GUI 作成がどのくらい楽になるのかを検証してみたいと思います! 作成するGUIはこちらのものです。 2. GPT-4V の読み取り精度の確認 2.1. 日本語のポンチ絵 まず、元の記事で使用した日本語のポンチ絵を渡して、どのように読み取れるのかを確認します。 GUIの各要素の位置はなんとなく読み取れている感じがしますが、日本語の読み取り精度はあまり高くないようです。 2.2. 英語のポンチ絵 先ほどのポンチ絵を英語に変換してみます(左下だけ詳しく書き直しました
概要 「この記事を見ればGitで困ったことが(だいたい)全て解決する!」っていう記事です。 逆引き辞典みたいな感じで使っていただけたらと思います。 ローカルのソースファイルをGitHubにプッシュするまでの流れを知りたい(超基本) Gitを使う上でこの一連の流れは絶対に抑えておきたいやつ //Gitでの管理を始める(=ローカルリポジトリ作成) $ git init //ローカルリポジトリの設定を行う(GitHubを登録) $ git config user.name GitHubのユーザーネーム $ git config user.email GitHubのメールアドレス //変更分をステージングにあげる $ git add . //ローカルリポジトリにあげる $ git commit -m "コミットメッセージ" //ローカルリポジトリにmainブランチを新規作成 git branch
VS Code で Vim のプラグイン(VSCodeVim)を利用時に、文字変換が以下の状態になったときの対処方法を紹介します。 文字を入力し変換したあとに後続の文字を入力 後続の文字列を入力した際の 1 文字目が変換した文字列の前後に挿入される 「変換がおかしなことに」と入力すると「g変換gnおかしなことn」となっている様子です。 動画を切るタイミングが早くて最後の「n」が前後に挿入する様子はわかりにくくなってしまいました。 この状況を言葉で説明するのが難しく、類似した事象を見つけるのに苦労したため共有します。 対処方法早見 原因 VS Code の拡張プラグイン VsCodeVim が原因でした。以下のリンクが本事象の Issue です。 korean typing error · Issue #8577 · VSCodeVim/Vim ワークアラウンド Issue 内のコメントの対
package main import ( "net/http" "github.com/labstack/echo/v4" ) func main() { e := echo.New() e.GET("/", func(c echo.Context) error { return c.String(http.StatusOK, "Hello, World!") }) e.Logger.Fatal(e.Start(":1323")) } # syntax=docker/dockerfile:1 # Comments are provided throughout this file to help you get started. # If you need more help, visit the Dockerfile reference guide at # https://docs.
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。。。
Open Interpreterのライセンス、バージョンアップのタイミングでMITからAGPL-3.0に変更されていますので注意ください。 Open Interpreterが凄い 凄いの出ちゃいましたね。Open Interpreterの凄さとか、可能性とかは、以下のshi3zさんのブログ記事で感じていただければと思います。こういうエモい文章はshi3zさん最高に上手ですね。 自分としては、Advanced Data Analysis(旧ChatGPT Code Interpreter)を触っていて「こりゃ凄いな」と思っていたものの、少し制約に窮屈さを感じていたところだったのでバッチリのタイミングでした。 Open InterpreterをDocker環境を動かす Open Interpreter凄いのですが、問題は凄すぎる点ですね。ガンガンコマンドを実行するので、ローカルで動かしたら凄い
「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか? 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使
普段お世話になっているwebツール達の紹介です。 以下のサイトはすべて 無料 & 登録不要 です。 正規表現 regexper 正規表現を可視化してくれます。 複雑な正規表現を書くときやコードリーディングのお供に重宝します。 Rubular Rubyの正規表現をテストできます。 JSON JSON FORMATTER & VALIDATOR JSON系のツールが集まったサイト。 それぞれ、サイト名とドメインが違うのでリンクはそのうちの1つになっています。 (画像クリックでそれぞれのツールに飛べます。) ひとつずつ紹介します。 JSONをフォーマットしてくれます。 出力結果は折りたたむことができるので、長いJSONを読むときにも便利です。 JSONを含めた様々なデータ形式を変換できます。 Inputの以下に対応。 CSV INI JSON XML YAML Outputは以下に対応。 JSO
JavaScript Primer 迷わないための入門書 Tweet Watch Star Twitterのハッシュタグ: #jsprimer これからJavaScriptを学びたい人が、ECMAScript 2015以降をベースにして一からJavaScriptを学べる書籍です。 プログラミングをやったことがあるが、今のJavaScriptがよくわからないという人が、 今のJavaScriptアプリケーションを読み書きできるように書かれています。 初めてのプログラミング言語としてJavaScriptを学ぶ人は、まずは「はじめに」から読んでみてください。 書籍版 このウェブサイトの内容はアスキードワンゴから書籍として出版されています。 書籍版の内容はウェブサイト版と同一ですが、本として読めるように最適化されています。 書籍版は次のサイトから購入できます。 Amazon 達人出版会(電子書籍版
こんにちは、HACARUSでデータサイエンティストをしている増井です。先日、Christoph Molnar氏の Interpretable Machine Learning というAIの解釈性に関するの教科書の和訳プロジェクトを進めていることをこちらのブログにて紹介させていただきました。 11月ごろから和訳活動を始めていたのですが、遂に全ての和訳の公開が完了しましたのでお知らせします。 この書籍は、CC BY-NC-SA 4.0 のライセンスで提供されており、原著、和訳ともに web上で全編無料で読むことができます。和訳版は以下の URL からご覧になれます。 https://hacarus.github.io/interpretable-ml-book-ja/ ちなみに、Google 検索で、”Interpretable ML 和訳” と調べていただいても、上位に表示されると思います。
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
処理を実行中です
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