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Python チュートリアル

Mac OSX Book のハイライトを Obsidian Vault または Markdown ファイルにエクスポートする

Readwise は強力なツールですが、複数のプラットフォームにまたがって広範囲に注釈を付けるユーザーにとってその可能性は最大限に発揮されます。私の主な使用例は、電子書籍のハイライトとメモを Obsidian にインポートすることでした。Web ページにも注釈を付ける一方で、Obsidian WebClipper を Orion ブラウザと組み合わせます (すべて

Jan 14, 2025 am 08:22 AM

Docker ハンズオン: サンプル Flask プロジェクトで Dockerfile、コンテナ、ポートフォワーディングを学びます

このチュートリアルでは、Docker を使用した単純な Flask アプリケーションの構築とデプロイについて説明します。Docker ファイルの作成、イメージの構築、コンテナーの実行、さらにはイメージの DockerHub へのプッシュについても説明します。Docker の基礎に慣れていない方は、この前の投稿をチェックしてください: Docker

Jan 14, 2025 am 07:36 AM

5 人向けの必知 Python オープンソースプロジェクト

今年は Python オープンソースプロジェクトを停止し、秋のレベルの開発者に素晴らしい機会を提供します。AI、Web 開発、またはコマンドラインの機能強化に焦点を当てているかどうかにかかわらず、これらのプロジェクトはスキルを向上させ、ワークフローを合理化します。FastAPI:RapidAPIDevelopmentFastAPI

Jan 14, 2025 am 07:24 AM

.NET Core、Python、Azure を使用した大規模言語モデル (LLM) の微調整

目次はじめになぜ大規模な言語モデルを微調整するのでしょうか?ソリューションの概要環境のセットアップ Python を使用したトレーニングと微調整 .NET Core への微調整されたモデルの統合 Azure への展開のベストプラクティス結論はじめに大規模言語モデル (LLM) は、人間のようなテキストを理解して生成する機能で広く注目されています。ただし、多くの組織は、汎用モデルでは完全には捕捉できない可能性のある、独自のドメイン固有のデータセットと語彙を持っています。微調整により、開発者はこれらの大規模なモデルを特定の環境や業界に適応させることができるため、精度と関連性が向上します。この記事では、Python を使用して LLM を微調整し、結果のモデルを .NETCoreC# アプリケーションに統合してデプロイする方法について説明します。

Jan 14, 2025 am 07:11 AM

Python のリストを理解する

Python リストの詳細な説明 Python では、リストは広く使用され、一般的に使用されるデータ構造です。これらは、整数、浮動小数点数、文字列、さらにはその他のリストなど、さまざまなデータ型の要素を格納できる順序付けされたシーケンスです。この柔軟性と直感的な構造が相まって、Python プログラミングの基礎となっています。リストの主要な属性定義と構文リストは角括弧 [] を使用して定義され、要素はカンマで区切られます。例: my_list=[1,2,3,4,5] 異種要素リストには、異なるデータ型の要素を格納できます。例:mixed_list=[42,"hello",3.14,True] インデックス作成とスライスリストはインデックス作成をサポートします (特定の要素へのアクセス)

Jan 13, 2025 pm 10:46 PM

Python 入門: Python のインストールと最初のプログラムの作成 (Python の 2 日目)

前回は、プログラマーの役割: コンピューター用の段階的な命令 (プログラム) の作成について説明しました。今日は、ソフトウェアの種類を調べて、最初の Python プログラムを構築します。ソフトウェアとプログラム: AC の説明ソフトウェアのカテゴリーを詳しく調べる前に、ソフトウェアを定義しましょう。Esse

Jan 13, 2025 pm 10:37 PM

データエンジニアリングの基礎: 実践ガイド

データエンジニアリング ETL パイプラインを構築するための実践的なガイドです。このガイドでは、ストレージ、処理、自動化、監視をカバーするデータエンジニアリングの基礎を理解して実装するための実践的なアプローチを提供します。データエンジニアリングとは何ですか?データエンジニアリングは組織に焦点を当てています。

Jan 13, 2025 pm 10:33 PM

Celery タスクの実行時間を測定するにはどうすればよいですか?

Celery タスクの実行時間を追跡する新しいメンバーが重複コードのコレクションに追加されました。各 Celery タスクには、実際には 2 つの異なる「実行」時間があります。実際の実行時間: コードが実行される時間。「完了時間」: キュー内で使用可能なワーカープロセスを待機している時間も含まれます。最終的な目標はタスクがいつ完了したかを知ることであるため、両方とも重要です。タスクをトリガーした後、そのタスクがいつ完了し、いつ結果が期待できるかを知る必要があります。プロジェクトの見積もりのようなものです。マネージャーが本当に知りたいのは、プロジェクトがいつ完了するかということであり、1 週間で完了するが、今後 6 か月以内にプロジェクトを実行する時間が誰もないということではありません。 Celery シグナルの使用 Celery シグナルを使用してタスクの時間を計ることができます。ヒント 1: セロリの手紙

Jan 13, 2025 pm 10:28 PM