この記事では、わずか350行のコードでPython用の基本的な型チェッカーを作成する方法を詳しく説明しています。著者による、Pythonコードの解析と型アノテーションの検索から、型互換性のチェック、関数呼び出しと戻り値の処理、リスト、辞書、ユニオン型のサポート、型ナローイングの実装まで、プロセス全体をステップバイステップで説明します。範囲は限られていますが、結果として得られる型チェッカーは、実際のPythonコードにおけるいくつかの型エラーを正常に検出し、型チェッカーの動作方法を明確かつ簡単に理解できる例を提供しています。
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この記事では、単純なループから正規表現、素数を使ったアプローチまで、文字列内の母音検出のための11種類の異なる方法をベンチマークしています。驚くべきことに、正規表現は、さまざまな文字列の長さにおいて、単純なループなどの他の方法を一貫して凌駕しました。PythonのバイトコードとCPythonの正規表現エンジンの詳細な分析により、正規表現の速度の理由が明らかになりました。著者は、正規表現がほとんどの場合で最も高速ですが、何百万もの文字列を処理する場合を除き、より単純な方法で十分であると結論付けています。
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あるスタートアップ企業は、ユーザーの州を特定するためだけに、Google Maps APIの逆ジオコーディングに年間数千ドルを費やしていました。 著者はこれを無駄だと考え、経度・緯度座標から米国の州を直接特定する軽量なJavaScriptライブラリ`coord2state`を開発しました。 米国国勢調査局の国境データとDouglas-Peuckerアルゴリズムを用いた簡略化により、0.01°の許容誤差で99.9%の精度を達成し、サイズはわずか260KBです。 このライブラリはGitHubとNPMでオープンソース化されており、開発者にとって費用対効果の高い代替手段となります。
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この記事は、AI/MLにおける25年間の道のりを語っています。VB6によるシンプルなゲームから始まり、状態機械や高階関数を使ってゲームのダイナミクスを向上させました。大学院では、一階述語論理、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークを学び、低帯域幅ビデオチャットやコードエディタのログデータ分析などに適用しました。教授として、インテリジェントな開発ツールに焦点を当て、予測モデルを用いてプログラマの誤解を特定・修正する研究を行いました。マイクロソフトのプログラム合成チームでは、LLMを用いたコード支援ツールの改善に携わりました。著者は、AIの適用には慎重さが重要であり、ユーザーの問題を明確にし、LLMへの過度な依存を避けるべきだと強調しています。
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