■AIと性格選択が生み出す新体験 『電脳少女プログラミング2088-壊レタ君を再構築-』は、paizaがこれまでに提供してきた『Paiza Programming Game』（以下、PPG）シリーズの最新作です。PPGは、ユーザーのプログラミングスキルをS・A・B・C・D・Eの６段階で評価する「paizaスキルチェック*」のシステムを活用し、ユーザーが楽しくプログラミング問題に取り組みながら学習できる無料のプログラミングゲームです。 このゲームでは、「楽しみながらプログラミングを」というPPGのコンセプトを実現するため、生成AIを通じてフィードバックそのものをエンターテインメント化しました。 プログラミング学習は難しく、特にエラーやつまずきによってモチベーションが低下しやすい課題があります。この課題を解決するため、生成AIを活用し、楽しくスキルアップできるPPGを作りました。 ゲームプレイ

この記事は 2024 TSG Advent Calendar 3日目の記事です。昨日の記事は @__dAi00 さんの記事 AivisSpeechを使ったDiscordボットの作成　①AivisSpeechをGoogle Cloud Runにデプロイする でした。12/5 公開予定の続編も楽しみです。 今回は、初日に公開した以下の記事の副産物です。 import unicodedata # Python 3.12 まで 1000000000000.0 # Python 3.13 から 1000000.0 print(unicodedata.numeric("兆")) 大変だ。Python 3.13 から「5000 兆円」が 50 億円になってしまう（？） unicodedata.numeric メソッドと Unicode 例によって Unicode が関係してきます。前編でも触れたとおり、

なぜ令和にもなって動的型付け言語を使うのか シフトレフトという概念が生まれたのは二十年以上も前のはずだ。 それにもかかわらず動かしてみるまで答え合わせもできない言語で開発をするという発想自体がどうかしている。 同じ動的型付けといってもJavaScriptはブラウザという事情があるし、型の表現力に優れたTypeScriptがあるからまだよい。 しかし、Pythonはどうだ。他にいくらでも選択肢があるなかで、サーバーサイドにわざわざ選定する言語ではなかろう。 貧弱な型ヒント、しかも書いたところで大した効用もない。 使っている外部ライブラリにひとつでも型ヒントがクソなものがあれば即座に破綻する。 型というガードレールもシートベルトもなしで糞を撒き散らしながらする開発にはうんざりだ。 シンタックスもキモい 動的型付けもさることながら、シンタックスもキモい。とにかく思考を妨げる語順になっている。 m

次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき

目次 1.はじめに 2.VSCodeの拡張機能紹介 3.コーディングのポイント 4.よく使われる英単語一覧 5.エラーとの向き合い方 6.テストで動作確認 7.検索の極意 8.公式ドキュメントに慣れる 9.リファクタリングでさらに読みやすく 10.資料作成で気をつけること 11.Gitで管理 12.よく使うLinuxコマンド一覧 13.仕事の進め方 14.プログラム以外で意識するところ 15.初心者こそ読んで欲しい本 16.まとめ 1. はじめに プログラミングは現代のデジタル社会において重要なスキルです。 AIがコードを書いてくれる時代ですが、それでも人の手によるプログラミングはいまだに必要です。それはAIが完璧なコードを書いてくれるわけではないからです。 この記事では、プログラミングの世界に新たに足を踏み入れた皆さんを全力でサポートします。 VSCodeの便利な拡張機能から始まり、コー

ITシステムを効率良く開発するには、実装する機能に合わせたプログラミング言語の選定が重要になる。現在、多種多様なプログラミング言語が存在するが、言語によって実装しやすい機能が異なるためだ。 システムの機能が多岐にわたる中、日経クロステックの読者はどのような言語を利用しているのか。これを確かめるため、日経クロステックではアンケート調査「プログラミング言語利用実態調査2023」を実施した。調査期間は2023年9月21日～10月18日。358人から回答を得た。 Pythonが首位をキープ アンケートではまず、現在使っているプログラミング言語を3つまで挙げてもらった。利用言語の第1位は「Python」だった。回答者358人うち45.3％の162人が使っているという結果だった。 「あなたが現在使っているプログラミング言語は何ですか」という設問に対する回答の内訳。最大3つ選択してもらった。グラフには回

プログラミング言語「Python」の大規模イベント「PyCon APAC 2023」が2023年10月27日と28日の2日間にわたって開催された。1日目に行われた京都大学国際高等教育院の喜多一教授による基調講演を中心に、イベントの内容をリポートする。 PyCon APAC 2023は、1日目の基調講演「Why University Teachers Wrote a Python Textbook？」で幕を開けた。京都大学でPythonを使ったプログラミング教育を担当している喜多教授が、その実態について英語で講演した。 喜多教授は、主に大学1年生向けの教養教育の一環として、Pythonを使ったプログラミングコースを2018年に始めた。そのための教科書をつくり、2019年に公開した。誰でも無償でPDFをダウンロードできる。教科書は毎年改訂しているが、一般向けに公開したのは2019年版と2021

高速なPython互換言語「Mojo」のMac版登場、Appleシリコンにネイティブ対応。Pythonの9万倍、C言語に比肩する高速性 Modular社はPythonの高速なスーパーセットと同社が位置づける開発中の新言語「Mojo」の、Appleシリコンにネイティブ対応したMac版をリリースしました。 Today is the day! Mojo for Mac is live! Download it right now! Read our launch blogpost on how to get startedhttps://t.co/XSMkqUmHKt — Modular (@Modular_AI) October 19, 2023 Mojoは9月に初めてローカル環境でコンパイルなどを実行可能なLinux対応のツール群を公開しています。今回のAppleシリコンにネイティブ対応した

Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に Modular社はPythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づける新言語「Mojo」をローカル環境で実行可能にする、コンパイラなどのツール群を公開しました。 Mojo is now available for download locally to your machine! Beyond a compiler, the Mojo SDK includes a full set of developer and IDE tools that make it easy to build and iterate on Mojo applications. Let’s build the future together!https://t.co/KxmLvsxx5e — Modula

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、

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

回答 (13件中の1件目) JIT方式は中途半端なものではありません。もちろん万能でなんでも優れているわけでもありませんが以下の利点があります。 * プログラムは単一の機械独立、OS独立の形式で配布できる(実行時に実行環境の機械語に変換できる) * 配布形式が小さくなる。マシン中立なバイナリ表現にした場合は特に。 * 全体をネイティブコンパイルするのではなく、速度にシビアに関わる最内周ループや何度も実行される場所に限ってネイティブコンパイルすることで実行に必要なメモリフットプリントを減らすことができる。 * 実行時だけわかる情報を元にした最適化やコード生成が可能。例えば、 *...

LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May

【5/6修正】 申し訳ございません。 もともと自分の学習用に記事の内容をまとめていて、それを公開していたのですが、無許可転載であるとのご指摘がありましたので、記事の内容を削除いたしました。 配慮が欠けていました。 申し訳ありませんでした。 元記事をお読みください。 https://www.fast.ai/posts/2023-05-03-mojo-launch.html

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2023/3/14にOpenAIがGPT-4という新しいAIモデルを公開しました。 このモデルはさまざまなタスクにおいてChatGPT(GPT-3.5)を大幅に上回る結果を示しています。 この記事ではGPT-4を用いて競技プログラミングがどのくらい解けるのかについて調べてみました。 下馬評 OpenAIが公開した論文によると、GPT-4のCodeforcesレーティングは392だそうです。 これはパーセンタイルでいうと下から5%らしいので、 そこまで競技プログラミングが得意なわけではないようです。 ただし、おそらくこれはGPT

Tiobe indexを眺めながら、C#とVBが入っていてMicrosoftは強いなーと思ったのだけど、よくみると他の言語もMicrosoftの影響力すごいのではとなったので調べてみた。 https://www.tiobe.com/tiobe-index/ Python 例えば1位のPythonにMicrosoftはかなり力をいれている。象徴的なのが、Pythonのオリジナル開発者の入社 C/C++ Windows上でのC/C++コンパイラではMS C/C++が圧倒的シェアであるし、C++の標準化団体にMicrosoftはGold Memberとして参加している。 https://isocpp.org/about Java 4位のJavaに関してもかなりリソースは割いているわけですが、全体の影響度としてそこまで大きくはないですね。 昨日のブログにも書いたようにOpenJDKビルドを出してい

QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RPX57PNyn

承前 Ergは私が数年前から開発を始め、つい一昨日公開したばかりのプログラミング言語です。 のはずですが、 早速、qnighyさんに捕捉していただきました。ありがとうございます。 この記事ではそのErgがどのような言語なのかざっくりと解説していきたいと思います。なお、紹介した機能の一部は未実装です。実装途中の機能を含むコードには*を、完全に未実装の機能を含むコードには**をつけておきます。 はじめに Pythonは概ね素晴らしい言語です。 オフサイドルールを世に知らしめた(?)、その可読性の高い文法。Numpy, SciPyを始めとする機械学習、科学技術計算用の膨大なライブラリ。 しかしPythonにもいくつかの弱点が存在します。 まず、動的型付け であること。それ自体は弱点というより良し悪しなのですが、明らかに動的型付けでは手に余るPythonプロジェクトが世に溢れています。 次に、一貫

Meta（旧Facebook）は、ブログ「Engineering at Meta」で公開した記事「Programming languages endorsed for server-side use at Meta」で、Rustを新たに社内の正式サポート言語に追加したことを明らかにしました。 Meta社内ではソフトウェア開発において正式にサポートする言語を慎重に選択しており、社内においてサポートされた言語に対しては十分な投資が行われ、プログラミング、デバッグ、デプロイなどにおいて良好な開発体験が期待できるとともに、新しプロジェクトが開始される場合には、サポートされている言語を選択することが推奨されています。 サーバサイド向けの言語としてこれまでPython、C++、Hackがサポートされており、今回そこにRustが追加されました。 性能重視のバックエンドサービスやCLIの開発にRustを推