Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI論文を手軽にキャッチアップできるpodcastのニュースレターを試験的に配信しています。 こんな感じのpodcastでスキマ時間に聞くだけで論文の概要をキャッチアップできます！ サンプル: https://open.spotify.com/episode/6OoOKIRmRAOrzk81cHp9hJ?si=V-xY1lp5SqavsXjSaK5jeg 元論文 この記事を読んで興味ある方はこちらのフォームから登録してみてください。 登録はこちらから → https://forms.gle/KbcYAz2AmDeKrGYT7 「蒸留」っ

門脇（@satoru_kadowaki）です。2025年2月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.13でアップデートされた機能について紹介します。 ご存知のように、Python 3.13は2024年10月にリリースされ、多くの改善と新機能が追加されています。 What’s New In Python 3.13 (公式ドキュメント) 本記事では、具体的にどのような点がアップデートされているのか、主な機能をピックアップして紹介していきます。 新しい対話型インタプリタとエラーメッセージ 今回のリリースにおける最も大きな変更点の1つとして、新しい対話型インタプリタがあります。また、エラーメッセージはPython 3.10以降継続的に改善されており、バージョンが上がるごとにエラー内容が理解しやすくなり、プログラム修正が効率的に行えるよう進化してきました。 最初にこの2

この記事は 2024 TSG Advent Calendar 初日の記事です。 …………🤔❓ Python の数値文字列判定ロジックを探る str.isnumeric() メソッドとは？ Python の str.isnumeric() メソッドは、文字列内のすべての文字が数値を表すものであれば True を、そうでなければ False を返します。*1 まず、このメソッドの基本的な動作を見てみましょう。 # Python の isnumeric() の動作例 print("123".isnumeric()) # True; 1, 2, 3 は数字 print("123a".isnumeric()) # False; a は数字ではない print("五千万".isnumeric()) # True; 五、千、万 は数値 漢数字にも対応しており、一見よさそうに見えます。ところが…… pr

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、

みなさん、こんにちは！私は株式会社ulusageで技術ブログを担当しているエンジニアです。最新の情報や、日々の開発で役立つTipsを皆さんと共有していきたいと思います。どうぞよろしくお願いします。（もしこのブログの仕組みやシステムフローに興味があれば、ぜひお知らせください。皆さんのご要望に応じて、詳細な記事を作成します！） Pythonでのデバッグ：print()からic()へ、革新の手法 はじめに Pythonで開発を進める中で、皆さんも一度は「なぜこのコードは期待通りに動かないのだろう？」と頭を抱えたことがあるのではないでしょうか。そのようなとき、print()関数を使って変数の値を出力し、デバッグを行うのは一般的な手法です。しかし、複雑なコードや大規模なプロジェクトでは、print()だけでは限界があります。今回は、そのデバッグ手法を一歩進めるためのライブラリ「IceCream」とそ

０．「ゼロから作るDeep Learning」のポイント整理シリーズ この記事は「ゼロから作るDeep Learning」のポイント整理シリーズの記事です。シリーズの名前のとおり私の自習用のメモです。書籍では説明されない基礎文法や補足・関連事項などを説明しており、書籍がなくてもわかる内容になっています。 １．用語の整理 以下、配列に関する用語をまとめた図です。これらの用語を使って説明します。 ２．形状が同じ配列同士の算術計算 ブロードキャストの説明をする前に、形状が同じ配列同士の算術計算が簡便に記述できるNumPyの機能を説明します。 コード01は、リストx、リストyの同じ位置にある要素の差を求めるコードです。for文を2重の入れ子にし、要素を１つずつ計算してリストzに代入します。ごくごく普通の計算方法です。 #コード01 x = [[0, 1], [2, 3]] y = [[1, 1],

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024.9.7：Anvilについて追記しました。 2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー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

増幅器 今回はトランジスタに焦点を当てる。 1.MOSFFT 2.バイポーラトランジスタ 1.MOSFET (ゲートソース間の電圧を大きくすると、ドレインソース間の電流が大きくなる) MOSFET（金属酸化膜半導体電界効果トランジスタ 英: metal-oxide-semiconductor field-effect transistor） MOSFETのことをFETと省略することとする また、ドレインソース間の電圧をVdsとして 入力Vdsで出力Idの入出力特性をPythonで描写する import matplotlib.pyplot as plt # 定数の設定 K = 1.0 # MOSFETの透過率 W_L = 1.0 # MOSFETの幅と長さの比率 Vth = 0.5 # MOSFETの閾値電圧 Vgs = 1.0 # MOSFETのゲート−ソース電圧 # Vdsの範囲を設定

はじめに　📘 この記事は ラクスパートナーズ Advent Calendar 2023 の1日目の記事になります！！ 本社の ラクス Advent Calendar 2023 の7日目にも参加予定なのでそちらもよろしくお願い致します🥳 長い間 Python3.7 環境のプロジェクトに携わっていましたが、この度 Python3.10~ 環境のプロジェクトに携わることになりました。 そこでこの機会に python3.8 以降の最新の型ヒントやコード品質向上のテクニックについて、改めて情報をキャッチアップしながらまとめていきたいと思います。 この記事の対象者　🎯 Python の型ヒントについて学び直したい方 Python3.8 以降の型ヒントについて理解を深めたい方 python のドメインモデルクラスについて理解を深めたい方 型ヒントを使用したことがないが、興味がある方 なぜ型ヒントを

この記事はJSL(日本システム技研) Advent Calendar 2021のn日目の記事です！ あなた（わたし）のための型ヒント - 型変数TypeVar入門 型に憧れています。 中でもJavascriptで T と書くあれ。そうジェネリクス。これがよくわかりません。 Pythonでも標準ライブラリのTypingモジュールに、TypeVarというものがあります。 ドキュメントを読んでまとめたのが本記事になります。型弱者なあなた（わたし）の理解の助けになれば幸いです。 typing.TypeVar --- 型ヒントのサポート — Python 3 ドキュメント 注意 Pythonは動的型付け言語です。どんなに型が間違っていても、 実行 はできてしまいます。 正しく型が利用できているか確認するため、必ずmypy1などの静的型チェックツールと合わせて利用しましょう。 実行できてしまうのに、な

こちらはエムスリー Advent Calendar 2023 1日目の記事です。 Overview エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。趣味は麻雀でフリー雀荘で毎年200半荘以上打ちます。好きな麻雀プロは園田賢さんです。 麻雀を始めるときに一番の障壁になるのは点数計算ではないでしょうか？ 特に符計算が初心者の関門のようです。一方私のような初中級者でも突然のレアな点数申告にまごつくことがあります。 そこで、今回はその人に合った麻雀の点数計算問題(主に符計算が焦点となる問題)を生成して、自分で点数計算&点数申告の練習をする方法を探求したのでその紹介をします。麻雀用語が少しだけ登場するので、対象読者は麻雀を少しでもかじったことのあるエンジニアの方です。 Overview 麻雀の点数計算の難しさ 現状の点数計算の練習

Modular社はPythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づけている開発中の新言語「Mojo」が、今月（2023年10月）中にAppleシリコンを搭載したMacに対応予定であることを明らかにしました。 Mojo is coming to Apple Silicon before the end of October! Here’s a sneak-peak using Infermo - https://t.co/7KEV3G5xj7 - created by @fe_tilli to train a model for digit recognition pic.twitter.com/q350IS2oDl — Modular (@Modular_AI) October 11, 2023 MojoはPython互換として既存のTensorFlowやPyTorchなどをそのまま実行

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

凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

Pythonで必ずお世話になる「仮想環境（venv）」のしくみを「完全に理解」しましょう！ イベントページ：https://studyco.connpass.com/event/292513/ 関連記事：Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう （https://zenn.dev/o…

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注：本書籍は執筆途中です。 この書籍は、とにかく筆者の知りえる研究開発関連の知識をすべて吐き出すことを目的に書かれています。 Pythonを用いた研究を進めるのに必須の環境構築＆開発手法の個人的ベストプラクティスをまとめました。 実行環境の構築/ディレクトリ構成/プログラムの整備/vscodeでのデバッグなど、とにかく知っておくと余計な苦しみから解放される情報を共有します。 可能な限り継続的にアップデートしていこうと思っています。

OpenAIがSpeech-To-Text AIのWhisperを発表しました。Githubからpipでインストールすれば簡単に使えます。私のM1 Max MacBook Proでも動作しましたので、作業内容を書いておきます。 GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Python仮想環境を作る Python自体のインストールは既に終わっているところから書くことにします。私の環境は、ASDFを使ってPythonのバージョンを使い分けており、今回使用するのは、miniforge3-4.10.3-10です。Python 3.9.13が動作しています。 まず、仮想環境を作ります。miniforgeを使っていながらPython標準のvenvを使っていました。（あまり意識して

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,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,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 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/RP