NEW! 2024.12.09 ITニュース お金マネジメント 「つよつよエンジニアは、初学者に厳しすぎ」 「いやいや、自力で調べて解決するのがエンジニアだろ」 「自分で考えろ、って効率悪くない？」 「育成スタンスが優しくないから、いつまで経ってもIT人材不足」 先日もX上で話題になった「エンジニア育成」の議論。もはや、一生議論されているテーマと言っても過言ではないが、世界トップレベルの「つよつよエンジニア」がひしめく米国からみると、この議論は一体どのように見えるのだろうか。 米国のテック業界やそこで働くエンジニア事情にも詳しいブランドンさんに聞いた。 Founder & CEO btrax Brandon K. Hillさん（@BrandonKHill） 北海道生まれの日米ハーフ。サンフランシスコと東京のデザイン会社btrax代表。サンフランシスコ州立大学デザイン科卒。 サンフラン市長ア

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、

はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ

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

アジャイルプラクティスガイドブック チームで成果を出すための開発技術の実践知 チーム・組織にプラクティスを導入し、根付かせるために！ 116の手法を一冊にまとめた“実践”の手引き チームでのアジャイル開発には、開発技術やツールなどの「技術プラクティス」の活用が重要です。 プラクティスはそれぞれの目的や役割を意識することで効果を発揮します。しかし、目まぐるしく状況が変化する開発では、当初の目的を忘れて、プラクティスに取り組むこと自体が目的化してしまうチームも少なくありません。 本書は、チーム・組織でアジャイル開発に取り組んできた著者が、プラクティスの効果的な選択・活用のしかたについて、自らの実践経験に基づいてまとめたガイドブックです。 架空の開発現場を舞台にしたマンガとともに、チーム開発の様々なシーンで役立てられるプラクティスを、幅広くかつわかりやすく解説しています。開発現場に備えておけば、

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

世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま

弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 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

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

欧州連合（EU）の政策執行機関である欧州委員会は、サイバー攻撃による社会的な被害が大きくなってきていることを背景に、現在広く普及しているさまざまなデジタル製品やサービスのセキュリティをより高める目的で、サイバーレジリエンス法案（CRA：Cyber Resilience Act）を検討しています。 この法案が目指すところは、より脆弱性の少ないデジタル製品が市場に投入されるようにすること、市場に投入後も製造者が製品のライフサイクル全体を通じてセキュリティに真剣に取り組むことを保証すること、そしてユーザーもセキュリティを考慮した製品を選択できるようにすること、などです。 欧州委員会では同時に製造者責任法の改定案も検討中です。これは従来の製造者責任法ではカバーされていなかったデジタル関連の製品やサービスに対しても製造者責任を問えるようにするものです。 しかしこれらの法案ではオープンソースの開発者が