![Python滅ぼす協会に入会したい](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/53277b5806b4f5785558f4edd4143556990ba64b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdev.thanaism.com%2Fstatic%2Fb70c3085a0d327cad300772b7762e926%2Ff422e%2Fed4cd3b9.jpg)
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
関連研究 OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功 LLMを活用した機械学習ソリューション自動提案フレームワーク:MLCopilotの紹介 AudioGPT:音声認識から歌声合成まで SkinGPT:大規模言語モデルがビジョンベースで診断を下す皮膚科ツール 概要から仕組みまで 大規模言語モデルの毒に用心を データポイズニングのリスク 目次 LATMとは何か フレームワークの構成 ツール作成とツール使用の詳細 LATMのメリット コストと品質のバランス フレキシビリティと拡張性 実証実験の結果 LATMの可能性 高度な問題解決能力 活用の幅の拡大 LATMの具体的な使用例 論理的な推論タスク ツールの再利用 ツールの適応性 まとめ LATMとは何か LATM(Large Language Models as Tool Makers)は、GPT-4などの大規模言語モ
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお! ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー! (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
概要 Python には dict という、所謂辞書を扱う型が存在します。 dict は「key: value」の組を保持する型です。 dict でも問題ない場合も多くまたdictの方が要件に適合している場合もありますが、defaultdict を利用すると処理が簡単になる場合もあります。 dict の おさらい Python を利用して dict を利用しない事はありませんが、dict の動作を簡単におさらいしてみます。 とりあえず、処理するサンプルデータを最初に生成しておきます。 # 英小文字で構成された、ランダムな100文字を生成 import random import string n = 100 val_str = ''.join([random.choice(string.ascii_lowercase) for i in range(n)]) print(val_str)
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
やりたいことはタイトルの通り。 以下の3つの書き方があった。 ②が一番スマートだが、Enumの仕様上こういう書き方もできるんだって知っておいて損はないと思った。 ※ この例では都道府県コードから都道府県を引くstaticメソッドを実装している。 書き方① Enumはクラスをループすると各メンバーを取得できるので、以下のようにかける。 from enum import Enum class Pref(Enum): SAITAMA = (11, "埼玉県", 7330000) CHIBA = (12, "千葉県", 6270000) TOKYO = (13, "東京都", 13960000) KANAGAWA = (14, "神奈川県", 9050000) def __init__(self, pref_code: int, pref_name: str, population: int):
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く