  |
はてなキーワード: Pythonとは
ChatGPT関連のニュースを最初めちゃくちゃ嫌っていたうちの父親（57歳）が実際に使い始めたらどハマりしてしまったらしい。それだけなら面白いもんだが2ヶ月前、遂に「OpenAIのエンジニアになる」と言い出した。ちなみに父は一度も日本から出たことはないしプログラミングやIT系に勤務した経験もない。
ニューハンプシャー州にあるコミュニティカレッジのオンライン英語学習コースとCamblyというアプリで英会話やライティングを勉強しながら、Pythonやデータ構造、アルゴリズムの勉強をしている。本を読んで色々作りながらPython Certificationsという試験の勉強をしているらしい。
俺は2ヶ月前まで色々パソコンの基本的な使い方やファイルとかフォルダの違いについて教えていたが、もう多分父の方が詳しい。その情熱を数十年前に俺の教育に注いでくれればよかったのに。まあボケ防止にはなるだろうと思いながら見守っている。
三十路超えたニートだけどいつか俺がピンチの時に何者かが颯爽と駆けつけてきてくれて、「どなたですか？」って聞いたら「あなたに毎日出力してもらっていたハローワールドです！」って名乗って去っていきそう。
もちろん、プログラミング経験がない57歳の日本人女性でもOpenAIのエンジニアになることは可能です。年齢や性別、国籍に関係なく、プログラミングやエンジニアリングのスキルを学び、習得することは誰にでも可能です。
OpenAIエンジニアになるためには、以下のようなステップを考慮することが重要です。
1.プログラミングの基礎を学ぶ: プログラミングの基本的な概念や言語を学ぶことから始めましょう。Pythonなどの初心者に適した言語を選ぶことが一般的です。オンラインの無料コースや教材を利用することができます。
2.エンジニアリングの概念を学ぶ: プログラミングだけでなく、ソフトウェアエンジニアリングの基本的な概念も学びましょう。アルゴリズム、データ構造、ソフトウェア設計などについての知識が役立ちます。
3.プロジェクトを作成する: 学んだスキルを実践するために、小さなプロジェクトを作成してみましょう。自分のアイデアを形にすることで、より実践的な経験を積むことができます。
4.オンラインのコミュニティに参加する: プログラミングやエンジニアリングのコミュニティに参加し、他の開発者と交流することで、学びやサポートを受けることができます。質問をしたり、助言を求めたりすることができます。
5.関連するスキルを学ぶ: OpenAIのエンジニアになるためには、機械学習や自然言語処理など、関連するスキルも重要です。これらの分野について学び、実践的なプロジェクトを行うことで、知識と経験を深めることができます。
6の途中で止まってしまった。俺もまだまだだな。
ChatGPT関連のニュースを最初めちゃくちゃ嫌っていたうちの母親（57歳の主婦）が実際に使い始めたらどハマりしてしまったらしい。それだけなら面白いもんだが2ヶ月前、遂に「OpenAIのエンジニアになる」と言い出した。ちなみに母は一度も日本から出たことはないしプログラミングやIT系に勤務した経験もない。
ニューハンプシャー州にあるコミュニティカレッジのオンライン英語学習コースとCamblyというアプリで英会話やライティングを勉強しながら、Pythonやデータ構造、アルゴリズムの勉強をしている。本を読んで色々作りながらPython Certificationsという試験の勉強をしているらしい。
俺は2ヶ月前まで色々パソコンの基本的な使い方やファイルとかフォルダの違いについて教えていたが、もう多分母の方が詳しい。その情熱を数十年前に俺の教育に注いでくれればよかったのに。まあボケ防止にはなるだろうと思いながら見守っている。
GPT-4 AI Tutor Prompt: A tool for creating personalized learning experiences using GPT-4 and LangchainJS, a drag and drop UI for building LLM flows.
Pandas AI: A Python library that adds generative AI capabilities to Pandas dataframes, making them conversational.
FigmaChain: A set of Python scripts that use GPT-3 to generate HTML/CSS code from Figma designs. It also has a chatbot interface for interactive code generation.
Sui: A smart contract platform with high performance and an asset-oriented programming model based on the Move language.
Jailbreak for ChatGPT: A project that allows ChatGPT to predict the future, opine on controversial topics, and assess what is true. It may help us understand LLM bias.
ML Observability in a Notebook: A tool to uncover insights, surface problems, monitor, and fine-tune generative LLM, CV and Tabular models.
System Design Primer: A resource to learn how to design large-scale systems and prepare for the system design interview. It includes Anki flashcards.
Next.js 13 App: An open source application that showcases the new features of Next.js 13, such as router, server components, and more.
TypeScript: A superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
Media Downloader: A desktop utility to download images/videos/music/text from various websites, and more.
AI Pull Request Fixer: A tool to fix issues with AI-generated pull requests, powered by ChatGPT.
Chat Chat: An app that lets you deploy your own AI interface and chat with different LLMs in one place.
Photoshopのタイル構造はどのように実装したら良いですか？何か参考になるソースコードなどはありませんか？
Photoshopのタイル構造は、画像を小さな矩形のブロックに分割して、各ブロックを個別に処理することで実現されます。これにより、大きな画像の処理を高速化することができます。
このアルゴリズムを実装するには、以下のような手順が必要になります。
画像を読み込む
処理が完了したら、結果を保存する
以下は、Pythonで実装された簡単なタイル構造のコード例です。この例では、画像を単純にグレースケール化しています。
import numpy as np from PIL import Image # 画像を読み込む im = Image.open("input.jpg") # タイルのサイズを決定する tile_size = 128 # 画像をタイルに分割する tiles = [] width, height = im.size for y in range(0, height, tile_size): for x in range(0, width, tile_size): box = (x, y, x + tile_size, y + tile_size) tile = im.crop(box) tiles.append(tile) # 各タイルを個別に処理する for i, tile in enumerate(tiles): tile = tile.convert("L") tiles[i] = tile # 処理されたタイルを結合して、元の画像を再構築する output = Image.new("L", (width, height)) x = 0 y = 0 for i, tile in enumerate(tiles): output.paste(tile, (x, y)) x += tile_size if x >= width: x = 0 y += tile_size # 結果を保存する output.save("output.jpg")
このコードは、Pillowを使用して、画像の読み込み、タイルの分割、処理されたタイルの結合、結果の保存を行っています。このコードを改良することで、より高度な画像処理アルゴリズムを実装することができます。
回答ありがとうございます。しかし、実際にはこれに拡大縮小、タイルを跨いでのコピー＆ペースト、ペンツールでの描画などが加わります。拡大縮小は画像ピラミッドのようなもの、メモリ以上の巨大な画像を扱えるのはmmapを使っているのではないかと予想しています。これらを一言で回答するのは難しいと思いますが、何かアドバイスをいただけないでしょうか。よろしくお願いいたします。
拡大縮小、タイルを跨いでのコピー＆ペースト、ペンツールでの描画などを実装するためには、より高度なアルゴリズムとテクニックが必要になります。
拡大縮小に関しては、画像ピラミッドを使用することで実現できます。画像ピラミッドは、複数の解像度レベルで同じ画像を表現する方法です。画像ピラミッドを使用することで、拡大縮小のプロセスを簡単かつ高速に行うことができます。OpenCVやPillowなどのライブラリは、画像ピラミッドを構築するための機能を提供しています。
タイルを跨いでのコピー＆ペーストは、オーバーレイ技術を使用することで実現できます。オーバーレイとは、複数の画像を重ね合わせることで、新しい画像を生成する技術です。タイルを跨いでのコピー＆ペーストは、オーバーレイを使用して、複数のタイルを重ね合わせることで実現できます。また、透明度を使用することで、重ね合わせたタイルの一部を透明にすることもできます。
ペンツールでの描画に関しては、画像のピクセル単位での操作が必要になります。これは、OpenCVやPillowなどの画像処理ライブラリを使用して実現できます。画像のピクセル単位での操作には、色の変更、描画、消去などが含まれます。これらの操作を組み合わせることで、複雑な描画機能を実現することができます。
最後に、メモリ以上の巨大な画像を扱うために、mmapを使用することは可能です。mmapを使用することで、ファイルをメモリ上にマップし、ファイルと同じようにアクセスすることができます。これにより、ファイルがメモリに収まらない場合でも、ファイルの一部をメモリにマップし、必要な部分だけを読み書きすることができます。ただし、mmapを使用する場合は、適切なメモリ管理が必要であり、オーバーヘッドが発生する可能性があるため、十分なテストと調整が必要です。
これ作った。
YouTubeベストコメントTOP 5 [2023.05.11] #shorts
https://www.youtube.com/shorts/p1MTCvbwwdE
デイリーでYoutubeのおもしろコメントをランキング形式で紹介する動画。
インプットとなるデータはこないだ作ったYouTubeのコメントを収集してランキング形式で表示するサイトから引っ張ってきてる。
その際の日記：ChatGPT使ってずっと作ってみたかったWebサイト作った
動画つくるところは全部pythonで書いてて、そいつにランキングの順位の数字を５つ入力するとそれをもとに動画を作ってくれる仕組み。
こないだ作ったサイトがあんまり望んだ結果にならなかったため、もう少し面白いもの作れないか考えた。
サイトに表示されるコメントのうち秀逸なコメントを主観でピックアップしてまとめたらそこそこ面白くなるのではないかと考えた。
人が集まる場所でそのまとめを公開しようと思い動画化してyoutubeにアップロードすることにした。
ChatGPTに以下を教えてもらった
Niji journeyに以下を作ってもらった
ChatGPTは相変わらず自分が全然知らない領域の案内役として重宝した。最初にやりたいことの実現手段をいくつか提示してもらって、次に自分が決めた実現手段の骨格となるサンプルコードを提示してもらってそれを動かし、コードを自分で肉付けしつつエラーが出たらデバッグも手伝ってもらうという使い方をした。たまに間違ったことを言ってくるのでそのときにググったり公式リファレンスを見たりした。でも最初からググって調べるよりサクサクと事が運ぶし、なによりChatGPTに「こんなん作りたいんだけど？」と聞くとスッと正解に近いものを提示してくれるので最初の動き出しの心理的障壁がだいぶ減ってありがたかった。
AIイラスト生成サービスとしてNiji journeyは今回初めて使ってみたけど人物、動物、背景、小物の秀逸なイラストが出力できるので使い道がかなり幅広いと思った。今回スマホを持ったかわいい女の子の画像をたくさんかつ似た絵柄で欲しかったので以下の戦略で画像出力した。
これで似た絵柄でかついい感じにバリエーションの異なる画像が得られた。
多分、ジョブ管理ソフトで主な処理はバッチを動かしてたんだろうなと思う。JP1かなぁ。Hinemosなワケない
要は親分がフローを動かしてバッチ(Windowsバッチとかシェルね)を順番に動かす。で、戻り値が1だったら止めるみたいなことする。
で、問題はとにかくバッチのプログラムが組みにくい。変な仕様なのかバグなのか分かんないやつだから
Pythonとかで組んでもいいけど大抵は秘伝のバッチの使い回しだよね
遅延展開とかバリバリ。読めたもんじゃない。でも他にソフトインストールしなくてもいいからみんなジョブ管理ソフトからはバッチ使うよね
あと、Windowsバッチだとファイルロックできないのよね。せいぜい存在確認チェックくらい。バッチ管理ソフトも確かそれレベルしかできなかったと思う
ジョブ管理ソフトは日本だけなのか外国製は知らない。AWSとかにもあるけど、起動のたびにどこまで進んだのかとかの管理が難しいから使わない
ただ有休も散れないほど業務が忙しすぎて、厚生省のストレスチェックでも高ストレスの結果でそろそろ健康悪化しそうなので
体壊す前にやめたいと思う。
* 専門や業務経験もあって数学はそこそこ得意。分野だと確率過程、時系列解析で、最近は機械学習も独学中
* プログラミング言語はC#、SQL、Rについて５年以上実務経験あり。
一回やめて半年無職して回復してから社会復帰したい。預金も1000万円ほどはあるから、半年無職してほ精神がやまないほど余裕はあるので。
ただ、また金融業界に戻ると激務→健康悪化を繰り返しそうだから、会社勤めは気乗りしない.（そもそも半年無職だと転職のハードルも上がるので。。)
そこでフリーランスで週3、４日で働いて社会復帰しようかと思うけど、自分のようなスペックだと難しいかどうか教えてくれないか？
レバテックとかで案件見たけど、IT関連はサーバとかwebとかさっぱりで厳しそうだけど、
ただ有休も散れないほど業務が忙しすぎて、厚生省のストレスチェックでも高ストレスの結果でそろそろ健康悪化しそうなので
体壊す前にやめたいと思う。
* 専門や業務経験もあって数学はそこそこ得意。分野だと確率過程、時系列解析で、最近は機械学習も独学中
* プログラミング言語はC#、SQL、Rは５年以上実務経験あり。
一回やめて半年無職して回復してから社会復帰したい。預金も1000万円ほどはあるから、半年無職してほ精神がやまないほど余裕はあるので。
ただ、また金融業界に戻ると激務→健康悪化を繰り返しそうだから、会社勤めは気乗りしない.（そもそも半年無職だと転職のハードルも上がるので。。)
そこでフリーランスで週3、４日で働いて社会復帰しようかと思うけど、自分のようなスペックだと難しいかどうか教えてくれないか？
レバテックとかで案件見たけど、IT関連はサーバとかwebとかさっぱりで厳しそうだけど、
最近、ピクシブにアップされてる、AIが生成した作品群で抜いてるんですよ。
AVだと局部が見えちゃってるのと、男優が映ってて没入できないので、グラビアアイドルのIVで抜く生活をずっと続けてきた。アニメとかイラストでも没入感がなくてだめ。もう10代の頃からずっと。
それでも、性癖にビシッと合う作品なんてないものだから、最大公約数的な性的興奮で対処してきたわけですよ。
それが、最近はAI技術の進歩で、ありとあらゆる性癖に向けた、レベルも解像度も高い作品が次々にアップされるようになってきたんですよね。
自分は体格のいい女性に物理的にも精神的にも見下されるのが最高に興奮する性癖なんですけど、それを満たしてくれるAVもIVもなかったんですよ。あったとしても、「う～んもう少しこういう女性だったらな…」とか「こういうシチュが欲しいんだよな…」みたいな些細な不満があって、まあそんなに理想の作品なんて無いわけで、ある程度興奮できればよしとしてきたんです。みなさんそうですよね。
ところが、AIの出力したイラストだと、性癖ドンピシャのものがゴロゴロ出てくる。しかもぱっと見リアルと見紛うような解像度とリアル度だから、もう迷うことなく絶頂を迎えることができるんです。
妥協した作品で抜いてしまうと、事後に「どうしてこんなもので興奮してしまったのか…」と自責の念が湧き上がってくるのに対して、性癖にぴたり合ったものだと、事後でも「いやこれは興奮するでしょ…」となって、全然落ち込まないから、気分が全然違うんですよね。まるで、パートナーとS○Xした後のような、心身ともに満たされる感覚。
しかも、子どもは二人までにしようと妻と話し合っていて、二人目の子どもが2月に生まれて、その子の育児真っ最中なので、言ってみたら自分の生殖機能はもうあってもなくてもみたいなものなので、「精子を無駄にしちゃった…」という背徳感にも襲われないのも大きいと思う。
ここまで来たら、後は自分がプロンプトを書けるようになれば好みのイラストを出力できるわけだから、さらにこの道を究められるかもしれない。そのためだけにPythonやプロンプトエンジニアリングを勉強してみようかとも思ってる。
youtubeの面白いコメントをランキング形式で表示するサイトを作った。
以下が特徴
URLはこれ
SOUL’d OUTの楽曲動画についてたネタコメントを見てこんな面白いコメントがYoutubeに眠っているのかと感動してもっと面白いコメントを発掘したいと思ったため。
そう思ったのが数年前で、最近になってChatGPTに相談してみたらなんかやりたいことが実現できそうな気がしてきたから作った。
ChatGPTに以下のことを教えてもらいながら構築した。
思いのほか自分が面白いと思うコメントは集まらなかった。あんまりうまくいかないなという感想。でもたまに面白いコメントが拾えているので、スコア計算式やフィルタリングを工夫すればもう少し改善するかもと思った。
ChatGPTに相談しながら作ってみると驚くほどすんなりと事が進むので驚いた。昔作りたかったけど作り方が分からなくて諦めてたものがまだあるので順次作っていこうと思った。
人口増加率で見てみたよ
https://theworldict.com/rankings/population-growth-rate/
IQ 増加率 シンガポール 108 0.47 香港 108 0.8 台湾 106 0.04 韓国 106 0.33 日本 105 -0.2 中国 104 0.46 スイス 102 0.76 オランダ 102 0.58 北朝鮮 102 0.47 マカオ 101 1.44 アイスランド 101 2.92 フィンランド 101 0.18 カナダ 101 1.41 ベルギー 100 0.41 ドイツ 100 0.33 イギリス 100 0.65 オーストリア 100 0.56 ニュージーランド 100 1.89 イスラエル 100 1.94 ノルウェー 99 0.71 スウェーデン 99 1.24 ルクセンブルク 99 1.89 デンマーク 99 0.56 チェコ 99 0.29 エストニア 99 0.27 オーストラリア 99 1.57 フランス 98 0.18 ハンガリー 98 -0.2 モンゴル 98 1.8 イタリア 97 -0.17 ラトビア 97 -0.81 スペイン 97 0.28 ポーランド 97 0.01 ロシア 96 -0.01 クロアチア 95 -0.86 ウクライナ 95 -0.47 ポルトガル 95 -0.18 アイルランド 94 0.95 ベトナム 94 0.99 ベラルーシ 93 -0.14 マレーシア 93 1.35 ウルグアイ 93 0.37 リトアニア 93 -1.38 ジョージア 92 0.08 カザフスタン 92 1.31 ギリシャ 92 -0.25 ブルガリア 91 -0.73 北マケドニア 91 0.05 アルゼンチン 90 1.02 ルーマニア 90 -0.58 トルコ 89 1.49 セルビア 89 -0.55 チリ 89 1.39 カンボジア 88 1.49 ラオス 88 1.55 コスタリカ 86 0.99 フィリピン 86 1.4 メキシコ 86 1.13 ベネズエラ 85 -1.79 ボリビア 85 1.42 キューバ 84 -0.01 イラン 84 1.39 アルバニア 84 -0.25 インドネシア 84 1.13 エジプト 83 2.03 エクアドル 83 1.77 ブラジル 83 0.78 アラブ首長国連邦 83 1.5 パラグアイ 83 1.29 パキスタン 82 2.06 アルジェリア 82 2.01 ドミニカ共和国 82 1.08 ペルー 82 1.72 シリア 82 -0.95 コロンビア 82 1.52 モロッコ 82 1.25 ボスニア・ヘルツェゴビナ 82 -0.83 インド 81 1.04 サウジアラビア 81 1.8 アフガニスタン 80 2.38 パナマ 79 1.69 スリランカ 79 1.05 カタール 78 2.07 バングラデシュ 77 1.05 ネパール 77 1.65 ケニア 71 2.31 タンザニア 71 2.98 コートジボワール 71 2.55 スーダン 70 2.39 ナイジェリア 70 2.59 ガーナ 69 2.19 チャド 65 3.02 カメルーン 65 2.61 ギニアビサウ 62 2.49 エチオピア 61 2.62 セネガル 60 2.78 ガンビア 60 2.95 東ティモール 60 1.97 ガボン 60 2.6 サントメ・プリンシペ 58 1.88 赤道ギニア 56 3.65
