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﹃@sugiyama404のマイページ - Qiita﹄

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PythonのDockerfileをセキュアにするためのベストプラクティス - Qiita

85users

qiita.com/sugiyama404 はじめに PythonのDockerfileを作成する際、ネット上で適切な情報が見つからず、試行錯誤することがあります。そこで、ここでまとめてみます。完成品 # 開発用ステージ FROM python:3.11-bullseye AS developer ENV PYTHONUNBUFFERED=1 WORKDIR /app RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ bash=5.1-2+deb11u1 \ && apt-get -y clean \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* COPY requirements.txt ./ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . # ビルド用ス ● テクノロジー ●2024/05/27 08:14 ●python ●あとで読む ●docker ●コンテナ ●セキュリティ ●qiita ●techfeed

Dockerではじめるactix-web(Rust)とReact(TypeScript) - Qiita

5users

qiita.com/sugiyama404 はじめにインフラはDockerとDocker Composeです。バックエンドはactix-web(Rustのフレームワーク) フロントエンドはReact(TypeScriptのフレームワーク) データベースはMySqlです。リマインダー(todoリスト)を目標に開発を行います。レポジトリーはこちらです。 RustはCargo.tomlに記述してパッケージをダウンロードする方式です。パッケージの最新バージョンは以下で確認すると良いです。また、Rustはtargetレポジトリーが非常に重いので、gitignoreに入れておくといいです。バックエンド側バックエンド側を実装します。環境構築 ● テクノロジー ●2023/01/31 11:16 ●docker ●あとで読む

[論文解説] 強化学習による高頻度取引戦略の構築 - Qiita

7users

qiita.com/sugiyama404 はじめにこのアルゴリズムの最大の強みは、ローソクチャートを観測する予測と指値注文板を観測する執行戦略を分離し、強化学習によって執行戦略を強化させたところです。これは、売買決定から注文メッセージの送信、注文決定の動きに開きがあるからです。論文の本文は以下のリンクから読めます。データセットは一般公開されているFI-2010データセットを使用します。また、予想モデルは以下を使用します。実装を行なった全編は以下より見ることができます。 ※環境の構築等自信がないので、修正点など是非ご指摘頂ければ幸いです。強化学習アルゴリズム Ape-Xアルゴリズム Ape-Xは、代表的なoff-poicyであり、以下のモデルを加味したモデルです。 Double Q-learning(Double DQN) 優先度付き経験再生(Priority Experience Reply DQN) Dueling N ● テクノロジー ●2022/09/08 15:05 ●あとで読む

自然言語処理(BERT)を用いたチャットボット - Qiita

4users

qiita.com/sugiyama404 はじめに﹁強化学習と自然言語処理を用いたチャットボット﹂を作る前工程として、﹁自然言語処理(BERT)を用いたチャットボット﹂を作ります。レポジトリはこちらです。 BERTとは1 BERTは、google検索やDeeplなどで使われています。とても、高精度で使用しやすいです。 BERTの学習では、事前学習とファインチューニングの二つに分かれます。事前学習で言語の基礎を学習し、ファインチューニングで、個別のタスクに合うように調整します。事前学習事前学習は、その言語がどうゆう構造なのか、単語の意味はどういう意味なのかなど言語の基礎を理解させます。具体的には、TransformerがMask Language ModelとNext Sentence Predictionで文章から、文脈を双方向に学習します。 Mask Language Model 文章から、特定の単語を15%ランダムに選 ● テクノロジー ●2021/10/01 15:05

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