「ChatGPT」、専門家並みのデータ分析に対応、Pythonのコードを書き、グラフを作成、内容を把握して回答も／OpenAIが近日リリース、「GPT-4o」を活用、OneDrive/Google ドライブのファイルも直接扱える
GIMPで画像生成AIを使えるようにしてNPUでの処理も可能にするOpenVINOプラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」レビュー
Intel製CPU搭載を搭載したPCでGPUなしでもStable Diffusionを用いた画像生成を可能にするGIMP用プラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」がGitHubに公開されています。特徴的なのは、AIの演算処理に特化したプロセッサ「NPU」に対応しており、NPUを使った画像生成が可能だという点。ちょうどNPUを搭載したXPS 13とXPS 14をDellから借りていたので、導入から実際に使うところまでをまとめてみました。 GitHub - intel/openvino-ai-plugins-gimp: GIMP AI plugins with OpenVINO Backend https://github.com/intel/openvino-ai-plugins-gimp/tree/main ◆目次 1：導入方法 2：使い方 ◆1：導入方法 使
前置き こんにちは。データエンジニアの山口歩夢です！ この度、技術書典16に向けて、Streamlitの入門書を執筆しました。 StreamlitはPythonで書かれたOSSのフレームワークで、こちらを使用することでWEB開発の知識がなくても非常に簡単にアプリケーションの作成をすることができます。 日本語の情報がまだ少なく、英語のドキュメントや記事で情報を集める必要がある中で、多くの方々に魅力を伝えたいと考え、今回執筆に至りました。 ※追加のお知らせは、@Yamaguchi_aaaaaにて発信させていただいております。 謝辞 今回、こちらの技術書の作成にあたって、 Snowflake Superheroesの小宮山さん(@kommy_jp)に内容のレビューや表紙の絵の作成をしていただきました。 誠にありがとうございます 小宮山さんのSnowflakeについての著書はこちらです！ コンテン
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify
1. 2024年5月時点ではReflexの情報は少ない PythonをコーディングするだけでWebアプリを作ることができるライブラリReflex。以下の記事をみて、記事を投稿してくださる人も増えてきました。 ちなみに、21万Viewまでいったので、少しはReflexを知ってもらうきっかけになったのかなと思います。 それにしても、まだまだ情報は少ないです。海外サイトも少ないのですが、日本語サイトはもっと少ないです。 2. 公式ドキュメントは画面に関する内容は充実している 公式ドキュメントが比較的充実しています。 画面を作るだけであれば、公式の「Learn」を一通り読めば作れるようになると思います。 ちなみに、公式の左メニューのスクロールがスマホなら指でスワイプすればいいのですが、PCだとマウスのホイールを使わないと下にいかないように思います。スクロールバーがあればいいのにと最初は思いました。
概要 最近の記事を見ると、Zero-Shotで時系列予測ができるTimesFMと呼ばれるものが公開されていました。 Githubのリポジトリはこちら： 時系列予測というとベイズなどを用いて泥臭いことをやったりしないとですが、こちらはtransformerのデコーダ部分のみを用いてGoogle TrendsやWikipedia Pageviewなどの膨大なデータ(100 billion time point)で学習を実施したものを公開されています。パラメータも200Mで、GPT-3やLLama-2などと比較すると軽量なモデルであり、チューニングすることなく高度な予測をすることが可能であると書かれています。 時系列予測と言われるとベイズなどが浮かんできますが、面倒臭いのでサクッと予測できるのは比較対象としても悪くない気もしています。今回は、国内企業物価指数] 総平均（前年比）の2000年から2
ゼロからはじめるPython(117) ブラウザとPythonが合体したデスクトップ開発ライブラリ「pywebview」を使ってみよう
今回紹介するのは、PythonとWebブラウザコンポーネントを利用してデスクトップアプリを開発できる「pywebview」だ。Webブラウザの持つ高い表現力にPythonの豊富な機能を組み合わせることができる点が便利だ。 pywebviewを使うとPythonからブラウザコンポーネントを操作できる ブラウザの表現力をPythonに組み合わせたアプリを作ろう Pythonでちょっとしたデスクトップアプリを作りたい場面というのは、意外と多いものだ。ファイルを選択したり、オプションを選んだり、エディタにメッセージを入力してもらうなど、簡単なUIが必要なだけであれば、先日紹介したTkEasyGUIでも十分だろう。 しかし、もっと画面表示を凝ったものにしたい場合には、Webアプリにして、画面入出力にブラウザを利用することも多い。この場合、FlaskなどのWebフレームワークを利用する。この方法であれ
無料のAI講座・Python・ITパスポート・AWS・品質管理・英文メールなど今後に役立つスキルが身に付く「Udemy」初夏のビッグセールおすすめ講座レビュー
4月は就職や転職、異動などで仕事内容が変わった人も多いはず。新たな仕事をこなしていくうちに、「どんな知識やスキルがこの先必要になってくるのか」や「どんな資格が効果的なのか」がだんだん見えてくるわけですが、動画形式で学べるオンライン学習プラットフォームのUdemyが初夏のビッグセールを行っており、スキルや資格の取得に役立つ対象講座が1講座1300円～という本1冊程度の手ごろな価格で受講できるようになっています。今回は新たな知識をスムーズに吸収できる講座を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 | Udemy https://www.udemy.com/ ・目次 ◆1：GoogleのGeminiを使ってAIの使い方をマスターできる無料講座 ◆2：IT専門職ではない人にもおすすめな「ITパスポート」資格取得を目指す講座 ◆3：プログラミング言語「P
Python ライブラリ treelib を使うと簡単にツリー構造を表現できる．今まで使ったことがなくて，ドキュメントを見ながら基本的な操作を試してみた🌴 treelib.readthedocs.io github.com ちなみに treelib は「AWS コンピュータービジョン開発の教科書」を読んでいたら，Amazon Rekognition のラベル検出結果をツリー構造で表示するために使われていて，本のトピックと直接は関係ないけど「こんなのあるんだ〜💡」と気になってしまった ＼( 'ω')／ kakakakakku.hatenablog.com サンプル 今回はサンプルとして以下のようなツリー構造を treelib で作って，気になった操作を試してみる❗️サポートされてる全ての操作はドキュメント参照📝 root ├── A01 │ └── A11 ├── B01 │ ├──
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。
この記事を3行で AWS X-Rayをpytestで使うと便利 関数の通過や例外の発生をassertでテストできる X-Rayの可視化にFlameGraphを使えば、各関数の実行時間が分かりやすい この記事を書く理由 AWS X-Rayが便利なので、AWS環境へのデプロイの前でも使える使い方を紹介したい。 完成後の挙動 この記事で作成する単体テストを、Pytestで実行すると、 単体テストが吐き出したX-Rayのデータをもとに、下のようなグラフがローカルのPC上に作成されます。 FlameGraphと呼ばれているグラフです。炎のように下から上に伸びていくことが特徴です。 グラフの縦の方向は関数の呼び出しを表しています。 たとえばこのグラフなら、下から上に読んで、lambda_handler関数がnetwork_process関数を呼び出して、そこからgoogle.co.jpへのリクエストを
Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 AWS は re:Invent 2023 で Amazon CloudWatch Application Signals を発表しました。これは Java アプリケーションの健全性をモニタリングして理解するための新機能です。本日、Application Signals が Python アプリケーション のサポートを開始したことをお知らせします。 Application Signals を有効化することで、コード変更なしで Python アプリケーションに AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) を導入できるようになります。これにより、Python を使って開発されたライブラ
顔認識技術は、セキュリティ、マーケティング、エンターテインメントなど、さまざまな分野で応用されています。 特に、ディープラーニングの発展により、顔認識の精度は飛躍的に向上し、より広い範囲で利用されるようになりました。 そんな中、Pythonで顔認識を手軽に実装できるオープンソースのフレームワーク「Deepface」が注目を集めています。 Deepfaceは、複数の最先端の顔認識モデルをラップしており、少ないコード量で高精度な顔認識を実現できます。 この記事では、そんなDeepfaceについて解説しています。 本記事の内容 Deepfaceとは？DeepfaceのインストールDeepfaceの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 GitHub - serengil/deepface: A Lightweight Face Recognition and Facial Attri
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［pandas超入門］DataFrameオブジェクトの作成と行や列、要素の選択：Pythonデータ処理入門（1/2 ページ） DataFrameオブジェクトを生成する方法とその際に指定可能なオプション、DataFrameから特定の行や列、個別の要素をiloc属性とloc属性で選択する方法を見ていきます。
Temporal Python 1.0.0 – A Durable, Distributed Asyncio Event Loop
We are excited about the GA release of the Temporal Python SDK. Python is now a fully-supported workflow language in Temporal, and our use of native asyncio constructs makes it a perfect fit for Python developers looking to write durable workflows. Here are some links to read more about Temporal Python: Repository Application Development Guide Code Samples API Documentation Like essentially all of
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
データサイエンティストの書くコードは汚い あなたはデータサイエンティストでしょうか？この記事ではデータサイエンティストが学んでおくべきソフトウェア開発技法のうち、筆者が特に重要と考えることについて実践的に学んでいきます。 あなたがデータサイエンティストという肩書きで働いている場合、あなたが書いているコードは汚い可能性が高いでしょう。どう汚いかというと、ソフトウェアエンジニアにコードをそのまま渡し、ソフトウェアやシステムに組み込んでくれと頼んだ場合、まず間違いなく嫌な顔をされます。ソフトウェアエンジニアからデータサイエンティストに転向した人は大丈夫でしょう。この記事で学ぶことはありません。 データサイエンティストという職業は、Pythonをゴリゴリと書くエンジニアっぽい人もいれば、BIツール等を駆使するコンサルタントっぽい人もいると思います。この記事では、前者のエンジニアっぽいデータサイエン
はじめに 前提 ある日のこと ググってみる botocore、boto3 のバージョンを確認してみる 徐々に核心に なぜバージョン競合が発生するのか 原因まとめ 対応 おわりに はじめに サーバーワークスの宮本です。今回は本番運用していた AWS Lambda 関数が何も変更していないのに突然動かなくなった話を共有します。一見すると信じられない話ですが、最後までお読みいただけると幸いです。 前提 対象の Lambda 関数に関する基本情報（今回の話に関係ある部分のみ）は以下の通りです。 2023/01 に初回デプロイし、運用を続けていた ランタイムは Python3.9 依存ライブラリは Lambda Layer にまとめている 月に数回動かすようなバッチ処理 ある日のこと 4月某日のことです。当該 Lambda の実行でエラーが発生したことが通知されました。以下はエラー内容の抜粋です。
How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch Posted on May 6, 2024 Right now, asyncio is one of the trendier topics in Python, and rightfully so – It’s a great way to handle I/O-bound programs! When I was learning about asyncio, It took me a while to understand how it actually worked. But later, I came to find out that it’s basically just a really nice layer on top of Python Generators. In
A 100x speedup with unsafe Python
We're going to speed up some numpy code by 100x using "unsafe Python." Which is not quite the same as unsafe Rust, but it's a bit similar, and I'm not sure what else to call it... you'll see. It's not something you'd use in most Python code, but it's handy on occasion, and I think it shows "the nature of Python” from an interesting angle. So let's say you use pygame to write a simple game in Pytho
PCを使っていると、過去の操作内容やブラウザで閲覧していた情報を思い出したくなるタイミングが頻繁に発生します。そんな時に役立ちそうなPC操作記録アプリ「Windrecorder」がオープンソースで開発されています。 GitHub - yuka-friends/Windrecorder: Windrecorder is a memory search app by records everything on your screen in small size, to let you rewind what you have seen, query through OCR text or image description, and get activity statistics. https://github.com/yuka-friends/Windrecorder I made an o
GitHub - enzet/map-machine: Python renderer for OpenStreetMap with custom icons intended to display as many map features as possible
The Map Machine project consists of a Python OpenStreetMap renderer: SVG map generation, SVG and PNG tile generation, the Röntgen icon set: unique CC-BY 4.0 map icons. The idea behind the Map Machine project is to show all the richness of the OpenStreetMap data: to have a possibility to display any map feature represented by OpenStreetMap data tags by means of colors, shapes, and icons. Map Machin
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
マケデコという主に株式関連のマーケットAPIを活用し、分析や予測モデルを構築しているbotterのDiscordコミュニティをJPX総研様と運営しています。本記事は2024/4/25に開催された「テンバガーはデータ分析で見つかるのか？」イベントのまとめ記事です。 概要 「機関投資家だけが知っている「予想」のいらない株式投資」の著者であり、元フィデリティ投信のファンドマネージャーである泉田良輔氏にお越しいただき、前半は著書の内容をベースに「テンバガーはデータ分析で見つかるのか？」というテーマについて講演いただきました。 その後、こちらの内容を受けてUKIさんと駄犬さんをおまねきして、パネルディスカッションを開催いたしました。 当日の動画はYouTubeで公開中です。 https://www.youtube.com/watch?v=eUZ70vl9Jvk 泉田良輔氏による「テンバガーはデータ分
making-the-most-of-local-llms.ipynb Sorry, something went wrong. Reload? Sorry, we cannot display this file. Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
なぜ今、大人もプログラミングを学ぶべきか？〜Pythonを用いたブロックプログラミング体験 - paiza times
＜この記事の著者＞ 上田茂雄（ueponx） - Tech Team Journal IoTと電子工作に情熱を持ち、プログラミングと最新のガジェットを好む。新しい技術を学びながら実践的なプロジェクトに取り組んでいる。技術を磨き、常に新たな挑戦。 この記事ではこれまでプログラミングの学習を行ったことのない初心者に向け、非常にハードルの低いブロックプログラミングの体験を通してプログラミングの初歩を体験する内容となります。 【目次】 なぜ今、大人もプログラミングを学ぶべきか？ 1. テクノロジーに対する理解が深まる 2. 問題解決スキルの向上 3. コミュニケーションスキルの向上 4. 職業の選択肢が広がる EduBlocksとPython：初心者に易しい最初の一歩 EduBlocksの概要：ブロックベースのプログラミングとは？ 初めてのEduBlocksプログラム：シンプルな例で理解する 実践
PythonとGoogle Cloud, Spreadsheetで「自分のためのスポーツ観戦DX」をプロダクト化して実現した話. - Lean Baseball
プログラミングとプロダクト作りは楽しいよ, っていう「個人開発ネタ」の話です. スポーツ観戦, 具体的には野球のデータ分析DX（Digital transformation）*1を実現しました. 記事の前半はプロダクト企画とアーキテクチャ, 後半はDash（Python）を使ったマルチページ・データ・アプリケーション開発の話となります. TL;DR SpreadsheetとPythonのアプリケーションでいつでもメジャーリーガー（全選手）のパフォーマンスを好きな条件で可視化できるようにしたら野球が面白くなりました. https://example.com/batter/ohtani-shohei/2024-03-20/2024-04-28?cache=false みたいなURLを開くと, オオタニサンのパフォーマンス（現地時間2024/4/28までの数字） 以下の成績をいい感じにグラフ・可
Securonixはこのほど、「Analysis of DEV#POPPER: New Attack Campaign Targeting Software Developers Likely Associated With North Korean Threat Actors - Securonix」において、ソフトウェア開発者を標的とするPythonベースの遠隔操作型トロイの木馬(RAT: Remote Administration Trojan)を配布するサイバー攻撃のキャンペーン「DEV#POPPER」を発見したと報じた。このキャンペーンは北朝鮮に関係する脅威アクターが実施したものと推測されている。 Analysis of DEV#POPPER: New Attack Campaign Targeting Software Developers Likely Associated
Vertex AI Agent Builder の検索システムを Python SDK から試してみる
はじめに Vertex AI Agent Builder で作る検索システム Vertex AI Agent Builder（旧 Vertex AI Search & Conversation）を使用すると文書検索システムが簡単に構築できて、コンソール上のデモ用検索ポータルから検索処理が体験できます。検索キーワードの「意味」を理解して検索するセマンティックサーチを行うので、次のように微妙にタイプミスをしても、こちらの意図を汲み取って検索結果を返してくれます。また、検索結果のサマリーテキストも表示されます。 コンソールの検索ポータルで検索する例 Vertex AI Agent Builder による検索システムは、次のような構成になります。「データストア」と「検索アプリ」の2つのコンポーネントを作成して利用します。 Agent Builder による検索システムの構成図 データストアは、ドキ
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「Bluesky」「Python」「Vim」「404」「ぬるぽ」などIT関連のかわいい高品質ロゴを作りまくる人物現る、BlueskyやReact公式が早速ロゴを実装するなど爆発的な盛り上がり
IT関連の高品質な自作ロゴを大量に含むGitHubリポジトリが、プログラマーやゆっくり実況者として活動するさわらつき氏によって公開されました。当該リポジトリは公開直後から大きな注目を集めており、すでにBlueskyでは「Kawaiiモード」の実装が進んでいるほか、Reactの公式サイトにもさわらつき氏のロゴを表示する隠しモードが実装されています。 GitHub - SAWARATSUKI/ServiceLogos: ロゴを可愛く作ろう 節度を持って利用してくださいね🫠 https://github.com/SAWARATSUKI/ServiceLogos さわらつき氏が作成したロゴの例は以下の通り。これはPythonのロゴです。 C言語 Vim Visual Studio Code Discord GitHub 404エラー 「ぬるぽ」のロゴもあります。 これはBlueskyのロゴ。 2
EDOCODEでエンジニアをしているYutakaです。 こちらは社内勉強会で発表した資料を元にしています。 関数型言語の知識がほとんどないエンジニアがなっとく！関数型プログラミングで学んだ用語を一部まとめました。原著はGrokking Functional Programmingです。本書はScalaとJavaで説明がされていますが、できる限り社内で使われている言語(Go, JavaScript, TypeScript)でサンプルコードを記載しました。 書籍のソースコードはこちらに全て公開されています。 そもそも関数型プログラミングとは? プログラミングのパラダイムには大きく①命令型プログラミング②宣言型プログラミングがあります。 ①命令型プログラミングとは どのよう(HOW)に計算するかに焦点を合わせ、段階的なアルゴリズムを詳細に定義します。これは実際のハードウェアの計算処理の流れに沿っ
Pythonでリトライ処理を簡単に追加できる「tenacity」を使ってみる | DevelopersIO
今回はPythonで簡単にリトライ処理を追加できる「tenacity」を使ってみます。 デコレータ形式で簡単にリトライ処理を追加できるので便利です。 tenacityについて プログラムを書いていて、HTTPの通信などでリトライ処理を実装する機会は多いと思います。 今回はそんなリトライ処理を簡潔に書けるtenacityの使い方を説明します。 インストール インストールはpipで可能です。 インストール pip install tenacity 使い方 シンプルな例 シンプルな例 import random from tenacity import retry @retry def random_error(): num = random.randint(0, 10) if num > 4: print(f"Error: num={num}") raise Exception("Error!
ワークマンの公式Xアカウントより 作業服チェーン運営会社ワークマンが、社員にプログラミング言語「Python」を習得させ、データ分析や予測、人員配置などの業務に活用していることが注目されている。流通業に従事する社員が畑違いのプログラミングを学習して業務に活用するというのはハードルが高いようにも思えるが、プログラミングは職種に関係なくすべてのビジネスパーソンにとって必須の知識・スキルになるという指摘も聞かれる。ワークマンのような事例は今後増えていくのか。専門家の見解を交えて追ってみたい。 全国に作業服販売の「ワークマン」を約400店舗、一般消費者向け機能性ウェアなども扱う「ワークマンプラス」を約550店舗展開するほか、2020年から出店を始めたレディースウェアの「＃ワークマン女子」も50店舗を超えるなど勢いに乗るワークマン。同社では全社的に積極的にマイクロソフトの表計算ソフト「Excel（エ
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
Googleが2024年4月、FlutterやDart、Pythonチームで働く一部のエンジニアを解雇しました。Googleによると解雇理由は組織再編のためだそうです。 Google lays off staff from Flutter, Dart and Python teams weeks before its developer conference | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/04/29/google-lays-off-staff-from-flutter-dart-python-weeks-before-its-developer-conference/ Google layoffs hit Python and Flutter teams • The Register https://www.theregister.com
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
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【技術書典】「Streamlit データ可視化入門」を執筆しました。 - Qiita
【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
AIラジオ『zenncast』の技術構成（プロンプトつき）
Reflex（Webアプリ作成ライブラリ）：ログインやDB操作のサンプルコード - Qiita
Google ColabでTimesFMを動かして予測してみた - Qiita
Python でツリー構造を表現できる treelib - kakakakakku blog
【作って学ぶPython】基本の文法を学んでコードを読み解けるようになろう！
X-RayはpytestとFlameGraphを組み合わせると便利 - Qiita
PythonとDeepfaceで始める顔認識 – 初心者から上級者まで
GitHub - Mega-Gorilla/Index_PDF_Translation
［pandas超入門］DataFrameオブジェクトの作成と行や列、要素の選択
データサイエンティストはテストコードを書いてコーディング規約を守ろう - Qiita
Lambda関数が突然動かなくなった話 - サーバーワークスエンジニアブログ
How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch
PCの操作をすべて録画＆文字起こしして過去の操作を丸ごと検索可能にするアプリ「Windrecorder」
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PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
【マケデコ】テンバガーはデータ分析で見つかるのか？(2024/04/25)まとめ
ローカルLLMはこーやって使うの💢
Pythonベースのトロイの木馬配布するサイバー攻撃確認、北朝鮮関与の疑い
GitHub - dai-motoki/zoltraak
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Python、全ビジネスマンの必須スキルに？ワークマン社員は業務活用
Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
GoogleがFlutter・Dart・Python開発チームの一部従業員を解雇
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