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「50 ミッドジャーニーノーリングのヒント（フラットレイ写真）」

「Midjourneyを使用してノーリング（フラットレイ）の写真を作成できることを知っていましたか？ここには始めるための50のプロンプトがあります」

「現実世界でのPythonのトップ10の使用例」

Pythonは使いやすさ、読みやすさ、豊富なライブラリサポートにより、ソフトウェア開発の世界を変えた多目的かつパワフルなプログラミング言語です。Pythonはさまざまなセクターでのアプリケーションにより、プログラマーや開発者の間で人気を集めています。この記事では、Pythonのトップ10の実世界での使用例をリストアップし、実際のPythonの例を示し、Pythonの学習の利点を強調します。なぜPythonを学ぶのか？ Pythonを学ぶべき理由のいくつかを以下に挙げます: 習得と利用が容易 Pythonは、習得と利用が容易で読みやすい構文を持つため、初心者にとって素晴らしい選択肢です。言語はコードの読みやすさを重視しているため、開発者は明確で簡潔なコードを記述することができます。シンプルさにより、プログラマーは基本的なプログラミングの知識をより早く習得し、より少ない困難を伴って学ぶことができます。多様性と柔軟性 Pythonを使用してさまざまなアプリケーションを構築することができます。Pythonはこれらの活動を可能にするツールとモジュールを備えており、デスクトッププログラムの構築、データの分析、機械学習モデルの構築、オンラインアプリケーションの開発などが可能です。その多様性により、開発者は他の領域に移行することができます。豊富なライブラリサポート Pythonのライブラリは、困難なタスクを簡略化することにより、開発を容易にする事前に書かれたモジュールや関数を提供します。例えば、DjangoやFlaskはWeb開発をサポートし、TensorFlowやPyTorchは機械学習をサポートします。豊富なライブラリサポートにより、開発者は既存のコードを使用して時間を節約しながら特定の問題を解決することができます。関連記事: 知っておく必要のあるトップ10のPythonライブラリ！強力なコミュニティサポート Pythonの開発者コミュニティは、世界中で強力で支援的な存在です。コミュニティは言語のためのライブラリ、フレームワーク、ツール、さらには詳細なドキュメントやチュートリアルを開発することで積極的に貢献しています。この活気あるコミュニティのおかげで、Pythonには新しいトレンドやベストプラクティスがあります。コミュニティフォーラムやディスカッションボードは、開発者が助けを求めたり、知識を交換したり、プロジェクトで協力したりする場を提供してくれます。生産性の向上 Pythonのシンプルさと幅広いライブラリサポートにより、開発者はコードをより迅速かつ効果的に記述することができます。Pythonのコード再利用の重要性により、プログラマーはモジュール化され、保守性の高いコードを作成することができます。既存のフレームワークやライブラリを利用することで、開発者は特定の問題の解決に集中することができます。高い生産性のため、Pythonは小規模から大規模なアプリケーションの両方にとって望ましい選択肢となっています。広範な産業での採用 Pythonの使用は、さまざまな産業で大幅に増えています。大企業や中小企業、学術研究機関、主要な組織がそれを利用しています。この広範な産業での受け入れにより、PythonエンジニアはWeb開発、人工知能、データサイエンス、ソフトウェア開発など、多くの仕事の選択肢を持っています。クロスプラットフォームの互換性 Windows、macOS、Linuxなど、さまざまなオペレーティングシステムで使用することができます。Pythonのクロスプラットフォームの柔軟性は、大規模なユーザーベースに到達するためにソフトウェア開発やWeb構成で非常に役立ちます。さらに、移植性があるため、プログラマーはコードを一度だけ書く必要があります。 Pythonを学ぶのにかかる時間についての記事もチェックしてください！実世界でのPythonの主な用途 Pythonは実世界にさまざまな利益をもたらす多目的なプログラミング言語です。以下はPythonのトップ10の用途です: Web開発データサイエンス…

機械学習（ML）の実験トラッキングと管理のためのトップツール（2023年）

機械学習プロジェクトを行う際に、単一のモデルトレーニング実行から良い結果を得ることは一つのことです。機械学習の試行をきちんと整理し、信頼性のある結論を導き出すための方法を持つことは別のことです。実験トラッキングはこれらの問題に対する解決策を提供します。機械学習における実験トラッキングとは、実施する各実験の関連データを保存することの実践です。実験トラッキングは、スプレッドシート、GitHub、または社内プラットフォームを使用するなど、さまざまな方法でMLチームによって実装されています。ただし、ML実験の管理とトラッキングに特化したツールを使用することが最も効率的な選択肢です。以下は、ML実験トラッキングと管理のトップツールです Weight & Biases 重みとバイアスと呼ばれる機械学習フレームワークは、モデルの管理、データセットのバージョン管理、および実験の監視に使用されます。実験トラッキングコンポーネントの主な目的は、データサイエンティストがモデルトレーニングプロセスの各ステップを記録し、モデルを可視化し、試行を比較するのを支援することです。 W&Bは、オンプレミスまたはクラウド上の両方で使用できるツールです。Weights & Biasesは、Keras、PyTorch環境、TensorFlow、Fastai、Scikit-learnなど、さまざまなフレームワークとライブラリの統合をサポートしています。 Comet Comet MLプラットフォームを使用すると、データサイエンティストはモデルのトレーニングから本番まで、実験とモデルの追跡、比較、説明、最適化を行うことができます。実験トラッキングでは、データセット、コードの変更、実験履歴、モデルを記録することができます。 Cometは、チーム、個人、学術機関、企業向けに提供され、誰もが実験を行い、作業を容易にし、結果を素早く可視化することができます。ローカルにインストールするか、ホステッドプラットフォームとして使用することができます。 Sacred + Omniboard Sacredは、オープンソースのプログラムであり、機械学習の研究者は実験を設定、配置、ログ記録、複製することができます。Sacredには優れたユーザーインターフェースがないため、Omniboardなどのダッシュボードツールとリンクすることができます（他のツールとも統合することができます）。しかし、Sacredは他のツールのスケーラビリティに欠け、チームの協力のために設計されていない（別のツールと組み合わせる場合を除く）が、単独の調査には多くの可能性があります。 MLflow MLflowと呼ばれるオープンソースのフレームワークは、機械学習のライフサイクル全体を管理するのに役立ちます。これには実験、モデルの保存、複製、使用が含まれます。Tracking、Model Registry、Projects、Modelsの4つのコンポーネントは、それぞれこれらの要素を代表しています。 MLflow TrackingコンポーネントにはAPIとUIがあり、パラメータ、コードバージョン、メトリック、出力ファイルなどの異なるログメタデータを記録し、後で結果を表示することができます。…

「データプライバシーを見る新しい方法」

研究者たちは、機械学習モデルの性能を維持しながら、機密データを保護するプライバシー技術を開発しました

Pythonを使用して地理的な巡回セールスマン問題を解決する

有名な巡回セールスマン問題（TSP）は、ノード（都市）の集合間で最適な経路を見つけ、出発地に戻ることに関するものです簡単なように聞こえますが、解くことは不可能です...

「PythonのリストとNumPyの配列：メモリレイアウトとパフォーマンスの利点についての詳細な調査」

「PythonのネイティブリストとNumPy配列のメモリレイアウトの違いを探り、NumPyの連続メモリ割り当てがその大幅なパフォーマンスの利点にどのように寄与するかを学びましょう」

「中国人がマイクロソフトのクラウドをハックし、1ヶ月以上検出されずにいた」

最近発覚した重大なサイバーセキュリティ侵害により、中国のハッカーがMicrosoftのクラウドメールサービスの脆弱性を利用して、米国政府職員のメールアカウントに不正アクセスを行いました。この侵害は1か月以上も検出されず、機密性の高い政府情報のセキュリティに対する懸念を引き起こし、攻撃の範囲を調査することが求められています。また、読む: RSA Conference 2023の概要：AIがサイバーセキュリティで中心に Storm-0558：リソースの豊富なハッキンググループ Storm-0558としてMicrosoftによって特定されたハッキンググループは、政府機関やこれらの組織に関連する個人のメールアカウントを含む約25のメールアカウントを侵害しました。Microsoftは新興および発展中のハッキンググループを追跡するために「Storm」というコードネームを使用しています。具体的に対象とされた政府機関は開示されていませんが、ホワイトハウス国家安全保障会議の広報担当者は、米国政府機関も影響を受けたと確認しています。また、読む: プライバシーへの懸念の解決策：ChatGPTユーザーチャットタイトルの漏洩の説明政府機関が警戒を呼びかけるこの侵害は、機密指定されていないシステムに影響を与えるMicrosoftのクラウドセキュリティに侵入が検出されたことで、米国政府のセキュリティ対策によって最初に特定されました。政府はすぐにMicrosoftに連絡し、彼らのクラウドサービスのソースと脆弱性を調査するよう要請しました。この事件は、政府の調達プロバイダーに対する堅牢なセキュリティ対策の重要性を浮き彫りにしました。また、読む: 重要なクラウドセキュリティプロトコルの導入国務省も影響を受ける報告によると、国務省はこの攻撃の被害を受けた連邦機関の一つでした。国務省は迅速な対策が必要であるとして、侵害をMicrosoftに通報しました。また、読む: クラウドベースシステムにおけるエンドポイントセキュリティの仕組み Microsoftの調査により攻撃手法が明らかに Microsoftは侵害について広範な調査を行い、中国を拠点とする「リソースの豊富な」ハッキンググループであるStorm-0558が、Outlook Web Access in Exchange Online…

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