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... in which we look at one or two ways to make life easier when working withPython regular expressions. tl;dr: You can compose verbose regular expressions using f-strings. Here's a real-world example – instead of this: 1pattern = r"((?:\(\s*)?[A-Z]*H\d+[a-z]*(?:\s*\+\s*[A-Z]*H\d+[a-z]*)*(?:\s*[\):+])?)(.*?)(?=(?:\(\s*)?[A-Z]*H\d+[a-z]*(?:\s*\+\s*[A-Z]*H\d+[a-z]*)*(?:\s*[\):+])?(?![^\w\s])|$)"
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding unprecedented photorealism deep level of language understanding We present Imagen, atext-to-image diffusion model with an unprecedented degree of photorealism and a deep level of language understanding. Imagenbuilds on the power of large transformer language models in understandingtext and hinges on the strength of diffusi
概要 こんにちは、Offers を運営している株式会社 overflow の Software Engineer（主戦場はフロントエンド）の Kazuya です。今回は、React やVue.js などの SPA フレームワークにおけるコンポーネント設計について紹介します。 昨今のフロントエンド開発では、コンポーネント指向での開発がスタンダート化しつつありますが、コンポーネント設計には厳格なルールが無く、どのように設計すればいいか悩む方も多いのではないでしょうか？（筆者は沼にはまりました） コンポーネントの単位はどの程度に分割すべきなのか、状態管理はどうすればいいのか、API 通信はどこですべきなのかなど、一言にコンポーネント設計と言っても考えるべき項目が多いです。チーム開発では、認識があっていないとコードが魔境になることもしばしばあると思います。（筆者の経験談より） そこで今回は、数々
現在地球に存在する生命体は、遺伝情報を翻訳機（リボソーム）を使ってタンパク質に変換し、自らの体を構築しています。 翻訳機（リボソーム）は遺伝「情報」をタンパク質という「実体」に変換する工場とも言えるでしょう。 ここで作られた種々のタンパク質は遺伝子の自己複製にも使われおり、翻訳機（リボソーム）は生命の存続のために必要不可欠な存在となっています。 また幸運なことに、翻訳機（リボソーム）を作るために必要な設計情報は全て遺伝子に保存されており、翻訳機（リボソーム）を使うことで新たな翻訳機（リボソーム）の生産も可能になっています。 しかしそうなると奇妙なパラドックスが発生します。 遺伝子を機能させるには上手く機能する翻訳機（リボソーム）が必要であり、その翻訳機（リボソーム）を作るには遺伝子に翻訳機（リボソーム）の情報が含まれていなければなりません。 つまり既存の理論ではニワトリと卵の関係のように、
アジャイルマニフェストとユーザーストーリーマッピングのお話です。
不良品検出のAIサービス「Amazon Lookout for Vision」が先週25日(木)に東京リージョンでの提供開始が発表されましたが、27日(土)には早くも「AWSの基礎を学ぼう」コミュニティのハンズオンが開催され、実際に体験してみることができました。AI、機械学習系のハンズオンということで待ち時間なんかもあるわけですが、そこにソラコムの @ma2shita さんの「Amazon Lookout for Vision 向いてるコト、使いどころと注意点」とかJAWS-UG名古屋の @nori2takanori さんの「画像ベース異常検知Amazon Lookout for Visionを使ってみよう」とかLTが入って、退屈する暇のない2時間でした。その中で出てきたスライドの一枚がこちら。 Lookout for Visionは不良品検知にしか使えないサービスじゃないぞ、と。アイデ
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