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COP5615-P1プロジェクトの解説:Gleamで実装する動的ワークユニット管理
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COP5615-P1プロジェクトの解説:Gleamで実装する動的ワークユニット管理

2025/9/8

本リポジトリ「COP5615-P1」は、Gleam言語を用いたプロジェクトで、動的に変化するワークユニットのサイズ管理を通じて、マルチアクター環境での処理効率を最適化することを目的としています。4コアや24~32プロセッサ環境におけるアクター数の調整を試行錯誤し、最適なパフォーマンスを追求している点が特徴です。実装はシンプルな構成で、メインコードや変数管理用のディレクトリなどを含み、Gleam言語の特性を活かした設計がなされています。

Gleamアクターモデル並列処理
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Emailcleaner:メール分類とクリーニングのための機械学習ツール
AI/ML

Emailcleaner:メール分類とクリーニングのための機械学習ツール

2025/9/8

Emailcleanerは、Pythonのscikit-learnを用いてメールをスパム、プロモーション、重要メールに分類し、整理を支援するシンプルな機械学習プロジェクトです。Streamlitによるインタラクティブなウェブアプリも提供し、ユーザーはメールの保持・削除の判断を容易に行えます。メールデータの前処理からモデル学習まで一連の流れを備え、実用的なメール管理ソリューションを目指しています。

メール分類機械学習Python
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Quantum Job Tracker Dashboard - 量子ジョブ管理ダッシュボード
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Quantum Job Tracker Dashboard - 量子ジョブ管理ダッシュボード

2025/9/8

IBMの実際の量子コンピュータで動作する量子ジョブ(量子計算タスク)を監視・管理するためのWebアプリケーション「Quantum Job Tracker Dashboard」の完全プロジェクトガイドです。ジョブの状態をリアルタイムで追跡し、量子計算の進捗や結果を可視化することで、量子コンピューティングの利用体験を向上させます。

量子コンピューティングダッシュボードJavaScript
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KitsuneOJ - シンプルで拡張性のあるオンラインジャッジシステム
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KitsuneOJ - シンプルで拡張性のあるオンラインジャッジシステム

2025/9/8

KitsuneOJはRustで実装されたシンプルかつモダンなオンラインジャッジ(OJ)システムです。問題の出題からユーザーの提出物の自動評価までを効率的に行うことができ、サーバーとフロントエンドが分離された構造を持ち、拡張性に優れています。軽量ながら必要十分な機能を備え、個人や教育機関での利用に適した設計となっています。

オンラインジャッジRustWebアプリケーション
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LabActivity1:GitとGitHub入門ラボ演習
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LabActivity1:GitとGitHub入門ラボ演習

2025/9/8

本リポジトリ「LabActivity1」は、GitとGitHubの基本操作を学ぶための教育用ラボ演習教材です。初心者がGitリポジトリのクローン、ブランチ操作、ファイルの追加・修正、コミット、プッシュ、マージなどの一連のワークフローを実践的に習得できるよう設計されています。シンプルな構成ながら、Gitの基本的な使い方を体系的に理解するのに適した内容となっており、初学者のGit学習の入り口として最適です。

GitGitHubバージョン管理
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Langchain-assistantの技術解説と活用ポイント
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Langchain-assistantの技術解説と活用ポイント

2025/9/8

Langchain-assistantはReactとTypeScriptをベースに構築された、Vite環境での高速開発を可能にするアシスタントプロジェクトです。ESLintを用いたコード品質管理や、Reactの公式プラグインを活用したホットリロード機能を備え、モダンなフロントエンド開発に適したミニマルセットアップを提供します。GitHub上でのスター数はまだ少数ながら、将来的な拡張性と開発効率の向上が期待されるリポジトリです。

ReactTypeScriptVite
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LLaMA-Factory-0.9.2-S4000-musa:MUSA対応のLLaMAモデルファクトリー
AI/ML

LLaMA-Factory-0.9.2-S4000-musa:MUSA対応のLLaMAモデルファクトリー

2025/9/8

LLaMA-Factory-0.9.2-S4000-musaは、浙江德塔森特(DTCTAI)による、MUSA(Mulan Unified System Architecture)を活用したLLaMAモデルのファクトリー実装です。Python 3.10以上をベースに、PyTorchとMUSAの統合環境で軽量かつ高速な大規模言語モデルのトレーニング・推論を可能にします。Docker環境や各種構成ファイルを備え、ローカルからクラウドまで幅広い環境に対応。最新のAI/ML技術を活用した研究開発や実用化検証に適したリポジトリです。

LLaMAMUSAPyTorch
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LLMエージェント&エコシステムハンドブック
AI/ML

LLMエージェント&エコシステムハンドブック

2025/9/8

本リポジトリは、60以上のエージェントスケルトン、チュートリアル、エコシステムガイド、評価ツールを一元的にまとめた、LLM(大規模言語モデル)エージェントの構築・展開・理解のための包括的ハンドブックです。Pythonで実装されており、初心者から研究者まで幅広いユーザー層に対応。最新の技術動向を踏まえた実践的なリソースが充実しているため、LLMエージェント開発の効率化と品質向上に貢献します。

LLMエージェント機械学習
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Proxmox OS 自動タグ付け (Proxmox-OS-AutoTagger)
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Proxmox OS 自動タグ付け (Proxmox-OS-AutoTagger)

2025/9/8

Proxmox VE 上の LXC コンテナと仮想マシンに対して、OS のリリース情報を取得して自動的に標準化されたタグを付与する軽量スクリプトです。LXC ではコンテナ内の /etc/os-release を参照し、QEMU/KVM の仮想マシンでは QEMU Guest Agent を利用して OS 情報を取得します。既存タグは保持しつつ "os-..." プレフィックスで一貫した形式(小文字・ハイフン区切り)に整形し、冪等性を保って変更が必要な場合のみタグを更新します。運用の自動化や資産管理の簡素化に有用です。

ProxmoxLXC自動化
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RAG-PIPELINE:React + TypeScript + Viteによる高速開発環境テンプレート
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RAG-PIPELINE:React + TypeScript + Viteによる高速開発環境テンプレート

2025/9/8

RAG-PIPELINEは、ReactとTypeScriptをVite上で動作させるための最小限のセットアップを提供するテンプレートです。ホットモジュールリプレースメント(HMR)に対応し、ESLintによるコード品質管理も組み込まれています。公式プラグインとしてBabelベースの@vitejs/plugin-reactとSWCベースの@vitejs/plugin-react-swcを選択可能で、開発速度と快適性を両立しています。

ReactTypeScriptVite
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SmsForwarder-Telegram-WebhookによるSMSからTelegramへの自動転送ツール
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SmsForwarder-Telegram-WebhookによるSMSからTelegramへの自動転送ツール

2025/9/8

SmsForwarder-Telegram-Webhookは、スマートフォンのSMSメッセージをTelegramへ自動で転送するためのPHP製Webhookスクリプトです。AndroidアプリSmsForwarderからのHTTPリクエストを受け取り、指定したTelegramボットを通じてメッセージを送信します。設定がシンプルで、JSONおよびURLエンコード形式の両方に対応しており、手軽にSMSの内容をリアルタイムでTelegramに通知可能です。

SMS転送TelegramボットPHP
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Task Control API:TypeScriptで構築するクリーンアーキテクチャのTODOリストAPI
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Task Control API:TypeScriptで構築するクリーンアーキテクチャのTODOリストAPI

2025/9/8

Task Controlは、外部ライブラリやフレームワークを一切使用せず、純粋なTypeScriptで開発されたTODOリスト管理用REST APIです。クリーンアーキテクチャに基づき設計されており、シンプルながら堅牢で保守性の高い構造を実現。Node.js 18以上環境で動作し、プロダクションレベルの機能を備えています。APIの基礎から設計思想まで学びたい開発者に最適なリポジトリです。

TypeScriptNode.jsClean Architecture
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