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- DEV コミュニティ: 5 つで学ぶのに最適な開発スタック
- 2025 年にはテクノロジーが急速に発展しており、開発者は絶えず変化する業界で無敵を維持するための最良のテクノロジー スタックを常に探しています。 2025 年の開発環境は、ソフトウェア エンジニアリングの未来を再構築する新しいトレンド、新たなフレームワーク、ツールで満たされています。プログラミングの初心者でも、スキルアップを目指すベテランでも、このガイドは 2025 年の最高の開発テクノロジー スタックに関する便利なリファレンスを提供します。 1. フルスタック開発 なぜフルスタック開発を選択するのでしょうか?フルスタック開発者は、アプリケーションのフロントエンドとバックエンドの両方を処理できる能力があり、多用途で貴重な人材となるため、引き続き高い人気を誇っています。企業はプロジェクトを最初から最後まで処理できる専門家を常に求めています。主な学習技術スタック: MERN 技術スタック (月)
- Python チュートリアル 930 2025-01-09 18:10:41
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- 最適なパフォーマンスを実現する優れた Python データシリアル化テクニック
- ベストセラー著者として、Amazon の私の本を探索するようご招待します。アップデートやサポートについては、Medium をフォローしてください! あなたの勇気が世界を救うことになります! 効率的なデータのシリアル化は、高性能 Python アプリケーションにとって重要です。この記事では、5 つの強力なテクニックについて説明します。
- Python チュートリアル 237 2025-01-09 18:09:45
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- 週の統計
- 1 週間の旋風統計ツアー: (皮肉を込めて) プロフェッショナルな概要今週の中心的な統計概念に集中的に焦点を当てた...経験はありませんでした。技術的な詳細の健康的な摂取と同様に基本的なアイデアを取り上げ、物事をスパレートするのに十分な皮肉で味付けしました
- Python チュートリアル 467 2025-01-09 12:15:48
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- クイック アンド ダーティ ドキュメント分析: Python で GOT-OCR と LLama を組み合わせる
- 画像の OCR LLM 分析を離れて探索しましょう。これが数十年の経験を持つ専門家によって与えられる最良の方法でしょうか?そうではありません。しかし、それは現実の生活と同じようなアプローチを取る人から来ています。これを制作再ではなく、実用的なスニペットを使用した週末プロジェクト バージョンと考えてください。
- Python チュートリアル 758 2025-01-09 12:14:41
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- PyTorch の CocoCaptions (3)
- この投稿では、さまざまな MSCOCO データセットを含む torchvision.datasets ライブラリの CocoCaptions クラスを使用する方法を示します。この例では、ラベルのない 2017 サブセットからの画像の読み込みと表示を示しています。ただし、stuff_train2017、stuff_val2017、stuff_tra のデータにアクセスしようとします。
- Python チュートリアル 423 2025-01-09 10:14:42
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- PyTorch の CocoCaption (2)
- この投稿では、torchvision.datasets.CocoCaption および torchvision.datasets.CocoDetection を使用した MSCOCO データセットの使用を示します。データセットのさまざまなサブセットを使用して、画像キャプションとオブジェクト検出タスク用のデータの読み込みを検討します。以下の例では、さまざまな COCO を使用します。
- Python チュートリアル 572 2025-01-09 08:14:41
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- 初心者向け AI エージェント チュートリアル
- AIAgents チュートリアルの概要 人工知能 (AI) は現代テクノロジーに不可欠な部分となり、私たちの生活、仕事、交流の方法を変えています。人工エージェントはこの分野の基本的な概念であり、機械が意思決定を行い、問題を解決し、新しい状況に適応できるようにします。このチュートリアルは、人工知能、機械学習、プログラミング言語の基本に加え、エージェントベースのモデリングとシミュレーションをカバーする、人工エージェントの包括的な入門を提供するように設計されています。 AIエージェントとは何ですか? AI エージェントは、AI テクノロジーを使用して環境を認識し、意思決定を行い、目標を達成するための行動を実行するソフトウェア プログラムです。チャットボットから自動運転車に至るまで、単純なものも複雑なものもあります。 AI と機械学習の基礎 AI エージェントについて説明する前に、AI について学びましょう
- Python チュートリアル 344 2025-01-09 07:06:45
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- AI ツールと Azure Static Web Apps を使用した教育ゲームの構築 (パート 1)
- ゲームがどのように学習に革命をもたらすのか不思議に思ったことはありませんか? 私は創造性、テクノロジー、楽しさを融合させ、教育ビジュアル ノベル ゲームの開発をリードするというアイデアに魅了されました。ゲーム開発の経験が不足していたにもかかわらず、Python ベースのビジュアル ノベルである Ren'Py を使用してこの旅に乗り出しました。
- Python チュートリアル 674 2025-01-09 06:58:49
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- Pythonのastype()関数とは何ですか
- Python の astype() を理解するastype() 関数は Python の強力なメソッドであり、主に DataFrame または Series の列のデータセットを特定のデータ型に変換するために pandas ライブラリで使用されます。配列要素を別の型にキャストするために NumPy でも使用できます。
- Python チュートリアル 262 2025-01-09 06:51:46
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- BlockBuster の紹介: asyncio イベント ループはブロックされていますか?
- Python 3.5 では、同時実行性を処理するためのスレッドの代替として、非同期 I/O が導入されました。非同期 I/O と Python での asyncio 実装の利点は、メモリを大量に消費するオペレーティング システム スレッドを生成しないため、システムの使用リソースが減り、スケーラビリティが向上することです。さらに、asyncio では、スケジューリング ポイントは await 構文によって明確に定義されますが、スレッドベースの同時実行では、予測できないコード ポイントで GIL が解放される可能性があります。その結果、asyncio ベースの同時実行システムは理解とデバッグが容易になります。最終的には、asyncio タスクをキャンセルすることができますが、スレッドを使用している場合、これを行うのは簡単ではありません。ただし、これらの利点を真に活用するには、非同期コルーチンでの呼び出しのブロックを避けることが重要です。通話をブロックすると、
- Python チュートリアル 930 2025-01-09 06:29:43
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- Python を学ぶためのロードマップをわかりやすくガイド
- Python: 2025 年以降の学習のための実践ガイド Python は、データ サイエンス、Web 開発、人工知能、スクリプトなど、あらゆるところで使用されています。プログラミングの初心者でも、キャリアの方向性を変えたいと考えている人でも、おそらく 2025 年になっても Python を学ぶ価値があるかどうか疑問に思っているでしょう。ネタバレ注意:それだけの価値はあります。しかし、学習へのアプローチは非常に重要です。テクノロジーの状況はここ数年で劇的に変化しました。人員削減、新しいテクノロジーのトレンド、特定のツールの隆盛と衰退はすべて、今日の Python 開発者であることの意味を変えました。そこで、2025 年の Python エコシステムをナビゲートし、本当に役立つスキルを構築する方法についての私の見解をご紹介します。 Python は依然として重要 まず第一に、Python は消えることはありません。それは何十年も続いています
- Python チュートリアル 941 2025-01-09 06:23:44
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- PyTorch の CocoCaption (1)
- MeaCoffee を購入☕*メモ:MypostexplainsCocoDetection()usingtrain2014withcaptions_train2014.json、instances_train2014.jsonandperson_ keypoints_train2014.json,val2014withcaptions_val2014.json,instances_val2014.jsonandperson_keypoints_val2014.jsonandtest2017wi
- Python チュートリアル 847 2025-01-09 06:20:41
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- Python で個人のカリキュラムをローカルに構築する方法
- 学習事例 この記事は、Mode の SQL チュートリアルと Kevin Li の SQL 学習方法を、HackerNews の魅力的なディスカッションと組み合わせて使用する方法を説明することを目的としています。私は Mode の SQL チュートリアルを使用して SQL を学習し始め、Kevin Li が提案した効率的な学習戦略を発見しました。彼のアプローチは 3 つの重要なポイントを強調しています。 基本を素早く特定する。専門家になるための個人学習コースを構築し、「初心者専門家」になるという罠を回避します。最初の 15 ~ 20 時間は勉強に集中して初期記憶を強化し、その後はペースを落として段階的に進歩します。個人的な SQL 学習コースを構築するために、私は Mode の SQL チュートリアルを使用します。進捗状況を追跡するために ID (MST) を追加し、Beaut を使用しました
- Python チュートリアル 1073 2025-01-09 06:15:41
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- より高速な Python リンターとフォーマッタ
- 非常に高速なコード検査およびフォーマットツールである Ruff を使用して、Python 開発効率を向上させます。主な機能: 超高速: 既存のツールより 10 ~ 100 倍高速 簡単なインストール: pip 経由でインストール、pyproject.toml 設定ファイルをサポート 多様な設定: 内蔵キャッシュ、修復サポート、および 800 を超える内蔵ルール エディタ統合: ネイティブを提供VSCode などのエディターの統合 フレンドリーな単一ウェアハウス管理: 階層構成とカスケード構成をサポートします: https://docs.astral.sh/ruff/
- Python チュートリアル 329 2025-01-08 20:45:51
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- 小規模開発チーム向けの CI/CD パイプライン テスト。
- 効率的な CI/CD パイプライン テスト。小規模なチームでも簡単に制御できます。 CI/CD パイプラインは、ソフトウェアの品質を確保し、導入リスクを軽減し、開発プロセスを合理化するために重要です。あなたのような小規模な開発チームの場合、どのテストを含める必要があるか、どこに線を引くかを知ることが重要です。 DevOps サービスとソリューションを活用することで、リソースが限られている場合でも、カスタマイズされたテストのベスト プラクティスを実装できます。 CI/CD パイプライン テストの目的 CI/CD パイプラインは、継続的インテグレーションと継続的デプロイの実践を統合して、コードの構築、テスト、デプロイを自動化します。パイプラインでのテストの目的は次のとおりです。 安定性の確保: 本番環境に到達する前にバグを捕捉します。速度の向上: 反復的なタスクを自動化して、開発者がイノベーションに集中できるようにします。
- Python チュートリアル 645 2025-01-08 20:43:47