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Python Webスクレイピングの始め方（LLMs向け）

ウェブスクレイピングの世界に足を踏み入れることは、かなりの冒険となるかもしれません初心者としては、それが一体何なのか疑問に思うかもしれません簡単に言えば、ウェブスクレイピングとは、特定のプログラムやスクリプトを使用してウェブサイトからデータを抽出または「スクレイピング」することを指しますそして、それにはPythonが活躍しますそのシンプルさと広範な機能が知られています... LLMのためのPythonウェブスクレイピングの始め方詳細を読む »

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テスト自動化のベストプラクティス

「現代の高速なIT業界では、高品質なソフトウェアの迅速な提供が不可欠ですテスト自動化はソフトウェア開発ライフサイクルの重要な要素となり、チームがより速いリリース、改善されたコード品質、強化されたテストカバレッジを実現するのに役立ちますしかし、成功する自動化には戦略的なアプローチとベストプラクティスへの遵守が必要ですこの記事では…テスト自動化のベストプラクティスについて詳しく説明します」

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遺伝的アルゴリズムを使用して特徴セットを最適化する方法

遺伝的アルゴリズムを使用して特徴の最適化の世界に深く潜り込み、機械学習モデルに最も関連性のある特徴を特定するのにどのように役立つかを探求してください

「二つの封筒の問題」

「2つの封筒のパラドックスを解くことは、判定可能性、時間、因果性について驚くべき考察をもたらします」

「Pythonを使用して、複数のファイル（またはURL）を並列でダウンロードする」

私たちはビッグデータの世界に生きていますしばしば、ビッグデータは小さなデータセットの大きなコレクションとして組織化されます（つまり、複数のファイルからなる1つの大きなデータセットです）これらのデータを入手することはしばしばイライラするものです...

コードのためのLLMsの構築方法は？

イントロダクション常に進化するテックの景観において、大規模な言語モデルをマスターすることは単なるスキルではありません。それはイノベーションの最前線への招待状です。LLMモデルはまるでデジタルの魔法使いであり、コーディングの夢を実現します！それらをマスターすることで、光速でコードを書き、完全なソフトウェアの傑作を作成し、コードの要約を難なく行うことができます。最善の方法でコードのためのLLMを構築する方法を探ってみましょう。コードのためのLLMとは何ですか？コードのための大規模な言語モデル（LLM）は、ニューラルネットワークの技術を利用してコンピュータコードを理解し生成するための特化した人工知能アルゴリズムです。これらのモデルは大量のデータセットでトレーニングされ、入力命令に基づいてコードの断片または完全なプログラムを生成することができます。LLMは、自動補完やコード生成から開発者が効率的にコードを書くことを支援するまで、さまざまなプログラミングタスクで応用されます。これらはソフトウェア開発の分野での重要な進歩であり、複雑なプロジェクトでのプログラマの作業を容易にし、コーディングエラーを減らすのに役立ちます。コーディングのための生成AIの未来コーディングのための生成AIの未来は非常に期待されており、ソフトウェア開発を革新する可能性を秘めています。高度な機械学習モデルによってパワードされた生成AIは、コーディングのさまざまな側面を自動化するために大きな進歩を遂げています：コード生成生成AIは自動的にコードの断片を生成し、プログラミングタスクを簡素化し、手動でのコーディングの必要性を低減します。この技術は文脈と要件を分析して機能的なコードセグメントを生成します。これにより開発プロセスを加速し、人為的なエラーを減らすことができ、開発者はプロジェクトの高次の側面に集中することができます。コード補完生成AIは開発者がコーディング中にコードの補完を提案することで、コーディングの効率と正確性を大幅に向上させます。文脈に応じた提案を行うことで、構文エラーの発生確率を減らし、コーディングタスクを迅速化します。開発者はこれらの提案から選択することができ、コーディングプロセスを効率化しスムーズにします。生産性の向上生成AIツールは開発を加速することで生産性を向上させます。これらは繰り返しのコーディングタスクを自動化し、開発者が問題解決やソフトウェア開発の創造的な側面により多くの時間を割り当てることを可能にします。その結果、プロジェクトの完了が早まり、総合的な生産性が向上します。エラーの低減 AIによるコード生成は、リアルタイムでコーディングエラーを特定し修正することによってエラーを低減します。これによりソフトウェアの品質と信頼性が向上します。AIは一般的なミスを見つけることができ、コードベースの堅牢性を向上させデバッグの必要性を減らします。言語とフレームワークの適応性生成AIモデルはさまざまなプログラミング言語やフレームワークで作業する柔軟性を持っています。この適応性により、これらのツールは異なる技術スタックで開発者が利用することができます。 AIによる開発のイノベーション生成AIは開発者が新たなアイデアを探求し、コードをより効率的に実験することを可能にすることで、ソフトウェア開発のイノベーションを促進します。これにより、可能性の限界を超えた新しいソリューションやアプリケーションを作成することができます。優れたコード開発のための主要なLLMツール LLMコーディングツールは、ソフトウェア開発におけるAIの最先端を表しており、開発者が効率的かつ正確にコードを書くのを支援するさまざまな機能と機能を提供しています。開発者や組織は、一般的なコード生成や特定のコーディングタスクに最も適したツールを選択することができます。以下は、コードのための最高のLLMツールのリストです。 LaLLMA Metaが開発したコーディングのための大規模な言語モデル（LLM）です。コンテキストを理解し、コードの断片を生成することで開発者のコーディングタスクを支援するために設計されています。LaLLMAには、モバイルアプリケーションに適したより小さなモデルから、より複雑なコーディングタスクに特化した機能を備えたより大きなモデルまで、さまざまなサイズがあります。開発者はLaLLMAをコード補完、コードの要約、さまざまなプログラミング言語でのコード生成など、さまざまな目的に使用することができます。 StarCoderとStarCoderBase Hugging…

「英語のアクセント分類のための機械学習パイプラインの構築」

「私たちのますますつながりの深まる世界では、コミュニケーションには制限がありませんさまざまなコミュニティが国境や文化を超えて交流する中で、アクセントを理解することは重要な要素となりました」

Pythonにおけるオブジェクト指向プログラミング（OOP）- 初心者向け（パート1）

このシリーズの最初の部分では、Pythonにおけるオブジェクト指向プログラミング（OOP）について、初心者向けにクラスとオブジェクトの概念を解説します基本的な内容について説明します...

「T2Iアダプタを使用した効率的で制御可能なSDXL生成」

T2I-Adapterは、オリジナルの大規模なテキストから画像へのモデルを凍結しながら、事前学習されたテキストから画像へのモデルに追加のガイダンスを提供する効率的なプラグアンドプレイモデルです。T2I-Adapterは、T2Iモデル内部の知識を外部の制御信号と整合させます。さまざまな条件に応じてさまざまなアダプタをトレーニングし、豊富な制御と編集効果を実現することができます。 ControlNetは同様の機能を持ち、広く使用されている現代の作業です。しかし、実行するには計算コストが高い場合があります。これは、逆拡散プロセスの各ノイズ除去ステップで、ControlNetとUNetの両方を実行する必要があるためです。さらに、ControlNetは制御モデルとしてUNetエンコーダのコピーを重要視しており、パラメータ数が大きくなるため、生成はControlNetのサイズによって制約されます（サイズが大きければそれだけプロセスが遅くなります）。 T2I-Adapterは、この点でControlNetに比べて競争力のある利点を提供します。T2I-Adapterはサイズが小さく、ControlNetとは異なり、T2I-Adapterはノイズ除去プロセス全体の間ずっと一度だけ実行されます。過去数週間、DiffusersチームとT2I-Adapterの著者は、diffusersでStable Diffusion XL（SDXL）のT2I-Adapterのサポートを提供するために協力してきました。このブログ記事では、SDXLにおけるT2I-Adapterのトレーニング結果、魅力的な結果、そしてもちろん、さまざまな条件（スケッチ、キャニー、ラインアート、深度、およびオープンポーズ）でのT2I-Adapterのチェックポイントを共有します。以前のバージョンのT2I-Adapter（SD-1.4/1.5）と比較して、T2I-Adapter-SDXLはまだオリジナルのレシピを使用しており、79Mのアダプタで2.6BのSDXLを駆動しています！T2I-Adapter-SDXLは、強力な制御機能を維持しながら、SDXLの高品質な生成を受け継いでいます。 diffusersを使用してT2I-Adapter-SDXLをトレーニングする私たちは、diffusersが提供する公式のサンプルを元に、トレーニングスクリプトを作成しました。このブログ記事で言及するT2I-Adapterモデルのほとんどは、LAION-Aesthetics V2からの3Mの高解像度の画像テキストペアで、以下の設定でトレーニングされました：トレーニングステップ：20000-35000 バッチサイズ：データ並列、単一GPUバッチサイズ16、合計バッチサイズ128。学習率：定数学習率1e-5。混合精度：fp16 コミュニティには、スピード、メモリ、品質の間で競争力のあるトレードオフを打つために、私たちのスクリプトを使用してカスタムでパワフルなT2I-Adapterをトレーニングすることをお勧めします。 diffusersでT2I-Adapter-SDXLを使用するここでは、ラインアートの状態を例にとって、T2I-Adapter-SDXLの使用方法を示します。まず、必要な依存関係をインストールします： pip install -U git+https://github.com/huggingface/diffusers.git pip install…

「データサイエンスにおけるデータベース入門」

データサイエンスにおけるデータベースの重要性を理解するまた、リレーショナルデータベースの基本、NoSQLデータベースのカテゴリなどを学ぶ

SQL

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