"What do you desire?" アラン・ワッツのスピーチとその日本語訳
What do you desire? What makes you itch? What sort of a situation would you like? あなたの望みは何ですか？ 心か...
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PSI (Population Stability Index) とドリフト検知への応用
1. PSIとは 2つのデータセット間における分布の変化の度合いを定量的に表す指標のひとつ。 ドリフトの検知手法の一つ。 元論文では、クレジットスコアリングモデル（与信サービスで信用リスクを推定...
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セルバーグゼータ関数とリーマン予想
（注意：この記事は半分くらい生成AIが出力したものです） "If you can't solve a problem, then there is an easier problem you c...
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ShellCheckの使い方
1. ShellCheckとは github wiki 体験できるページ シェルスクリプトのコードをチェックしてくれる静的解析ツールです。 文法的なお作法やエラーはもちろん、「この書き方は、特定...
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与えられた数より小さい素数の個数について (Ueber die Anzahl der Primzahlen unter einer gegebenen Grosse.)
賞金１億５０００万円の難問、リーマン予想。 この記事は、リーマン予想の元になった論文 Bernhard Riemann, "Ueber die Anzahl der Primzahlen unt...
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リーマン予想の歴史
1. リーマン予想とは リーマン予想は、リーマン・ゼータ関数の非自明な零点がすべて、複素平面上の特定の直線（臨界線）上に存在する、という主張です。 説明の前に、いくつかの概念を定義します。 1....
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複数のコミットをまとめる方法
0. まとめ rebase -i でコミットをまとめる（例：git rebase -i HEAD~2） テキストエディタが開くので、集約先の pick はそのままにして、集約によって消したいコミ...
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LLMを脅迫したら神設計を書いてくれた話
概要 LLMに詳細設計書の作成を依頼 → 低品質なものが生成される。 → LLMに対して詰問と脅迫を開始。 「なぜダメなのか分析しろ」 「不足点を全て改善した詳細設計書を作成しろ。妥協は許さん。...
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uv （pythonパッケージマネージャー）の使い方 簡易版
詳細版はこちら 読者が uvをシステム開発にすぐに応用できることを目指します。 uv公式ドキュメント uv (github) -1. なぜ uv なのか 名前の由来は UniVerse （宇宙！...
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uv （pythonパッケージマネージャー）の使い方 詳細版
簡易版はこちら Pythonのパッケージ管理はこれまで pip、venv、poetry などで行われてきましたが、最近 uv が注目を集めています。 本稿では uv をシステム開発で使うための詳...
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venvによる仮想環境の作り方
venvとは python3.5から標準搭載になった，仮想環境を作成するためのツール 学習コスト低め 同様の仮想環境作成用ツールには，pyenv, pipenv, virtualenvなどがある...
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システムアーキテクチャ７種の比較
1. はじめに このドキュメントでは、Slack botアプリケーションを題材に、さまざまなシステムアーキテクチャを比較します。比較対象のアーキテクチャは以下の通りです。 MVC（Model-V...
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【注意喚起】悪質フリーランスエージェントの手口と対策 - 被害に遭わないために
フリーランスエンジニアという働き方が一般的になるにつれて、残念ながら、その立場を利用しようとする悪質なエージェントの存在も無視できない問題となっています。 この記事では、悪質エージェントの実態と...
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Sphinxの使い方．docstringを読み込んで仕様書を生成
Sphinxによる美しいドキュメント生成 更新履歴 2020年7月19日: Sphinx v3.1.2 を基準とした記述に更新。 2024年6月30日: Sphinx v7.0.0 を基準とし...
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MLOps 実践ガイド - 機械学習モデルをビジネス価値に変える！ 🚀
機械学習モデルを作ったはいいけど、 「モデルの精度がなかなか安定しない…」 「モデルを本番環境にデプロイするのに時間がかかる…」 「モデルの性能劣化に気づかず、ビジネスに悪影響が…」 こんな悩み...
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🚀 アプリ開発を爆速化する12の秘訣: Twelve-Factor Appでクラウドネイティブを制覇！
「クラウド、コンテナ、マイクロサービス…新しい技術や言葉が次々と出てきて、正直ついていけない…」 そんな悩みをお持ちのあなたも大丈夫！ Twelve-Factor Appは、クラウドネイティブ開...
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システム設計のベストプラクティス：2024年版
第1章：はじめに 本ドキュメントは、私の考えるシステム設計のベストプラクティスを記述することを目的としています。 2024年のシステム開発では、クラウドネイティブ、マイクロサービス、アジャイル開...
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探索的データ分析（EDA）完全ガイド：2024年版
第1章： 探索的データ分析（EDA）とは？ 探索的データ分析（EDA：Exploratory Data Analysis）は、データサイエンスにおいて欠かせない重要なプロセスです。 EDAは、デ...
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多重共線性とVIF統計量
1. はじめに 多重共線性は、統計モデリングや機械学習において回帰分析を行う際に頻繁に遭遇する問題です。説明変数間に強い相関関係がある場合、モデルの解釈が困難になったり、予測精度が低下したりする...
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機械学習にはどれくらいのデータが必要ですか？
機械学習に限らず，データ分析の依頼を受ける際によく訊かれるのが、 「どれくらいデータがあればいいですか？」 という質問です。それに対しては、まずは、 「特徴量の数の10倍1が目安...
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