プログラミング ロジックに対する信頼できる唯一の情報源を持つことの重要性
ロジックに対する信頼できる唯一の情報源を持つことの重要性とその実現方法を解説。複数の情報源によるバグ発生リスクを避け、コードの信頼性と保守性を高めるテクニックを、Pythonのサンプルコードを交えて紹介します。
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プログラミング コードの信頼性と保守性を高める: データに対して信頼できる唯一の情報源を持つ
データの信頼性を高めるために、一次データを唯一の情報源とし、派生データは一次データから計算する方法を解説。複数の情報源による問題や、計算コストが高い場合のキャッシュ使用についても触れ、コードの読みやすさと保守性を向上させるテクニックを紹介します。
プログラミング Pythonでの日付と時間の適切な扱い方
Pythonでの日付と時間の適切な扱い方について解説します。整数での時間表現の問題点を示し、datetimeモジュールを使用した正しい方法を紹介。タイムゾーンの考慮方法も説明し、堅牢で正確なコードを書くためのテクニックを学べます。
プログラミング 【Python】ReportLabを使ってテキストファイルをPDFに変換する方法
Pythonのライブラリ「ReportLab」を使って、テキストファイルやプログラムコードを一括でPDFに変換する方法を解説。ディレクトリ構造を維持しつつファイル名を変換するスクリプトで、ドキュメント管理やコード共有に役立ちます。
AI 【音楽生成AI】Stable Audio Open 1.0のインストール
Stability AIが開発したオープンソースの音楽生成AIモデル「Stable Audio Open 1.0」のインストール方法と動作確認について解説します。サンプルコードの問題点と修正方法も提供し、音楽生成AIに興味がある方に役立つ情報をお届けします。
プログラミング コードの可読性を高めるテクニック: 適切な型の選択
Python プログラミングにおいて、汎用的なデータ型ではなく専用の型を使用することで、コードの可読性や保守性を高める方法をサンプルコードを交えて解説。適切な型選択のベストプラクティスを学び、バグを防ぎ、読みやすいコードを書くテクニックを身につけよう。
AI 【衝撃】LLMの登場でソフトウェア産業が激変？メディア業界の轍を踏まないために
LLMの登場でソフトウェア産業が激変の予感。メディア業界の轍を踏まないために、ソフトウェアエンジニアは変化に適応し、新技術を積極的に取り入れる必要がある。LLMがもたらす未来は脅威でもあり、大きな機会でもある。
AI GPT-4の登場で加速する分析業務のAI化 ～専門家の職域が脅かされる日～
OpenAIのGPT-4の登場により、財務分析をはじめとする様々な分析業務でAIが人間のアナリストを上回る性能を発揮。アナリストの職域が脅かされる一方、AIと共存しながら新たな役割を模索することが求められる時代に。
AI OmostによるLLMと画像生成の融合
大規模言語モデルと画像生成を融合するOmostプロジェクト。独自の画像記述言語と高度な解釈技術で、自然言語からの直感的な指示で高品質画像を生成。創造性を拡張し、AIと人間のコラボレーションによる表現の未来を切り拓く。
プログラミング 不変クラスを使った安全なオブジェクト設計
不変クラスを使った安全なオブジェクト設計のベストプラクティスを紹介。可変クラスの問題点と、不変クラスによる対策を具体的なコード例を交えて解説。不変クラスの設計方法とメリット、注意点を詳しく説明します。