新しい投稿

#Python

2

Pythonは、汎用プログラミング用のインタープリター型の高水準のプログラム言語です。 Guido van Rossumによって作成され、1991年に最初にリリースされたPythonは、特に重要な空白を使用してコードの可読性を強調する設計哲学を持っています。 公式サイト。

InterSystems Python Binding Documentatión.

ObjectScript カーネルのロゴ Jupyter Notebook は、多数の異なるマークアップ言語とプログラミング言語でコードを実行できるセルで構成された対話型環境です。

Jupyter はこれを実現するために適切なカーネルに接続しなければなりませんが、 ObjectScript カーネルがなかったため、それを作成することにしました。

こちらから試すことができます。

結果を少し覗いてみましょう。

Open Exchange app
0 0
0 105

開発者の皆さん、こんにちは！

開発者コミュニティのYouTubeプレイリストにEmbedded Pythonの新しいセルフラーニングビデオを公開しましたのでお知らせします📣！

◆ Embedded Pythonでデータベースプログラミング：オブジェクトアクセス編

https://www.youtube.com/embed/9M_WFS8LPQM?list=PLzSN_5VbNaxBnEb5rq-676b1l7Ym6INjL
[これは埋め込みリンクですが、あなたはサイト上の埋め込みコンテンツへのアクセスに必要な Cookie を拒否しているため、それを直接表示することはできません。埋め込みコンテンツを表示するには、Cookie 設定ですべての Cookie を受け入れる必要があります。]

※YouTubeに移動していただくとプレイリストの中から好きなビデオを選択してご覧いただけます。

0 0
0 100

長い間、私たちはクエリの結果をExcelスプレッドシートにエクスポートするユーティリティを使用してきました。 さらに、このユーティリティの修正版を適用し、この修正版では、列のフォーマットを明示的に設定することが プライオリティとなっています。

このユーティリティは %SYS.ZENReportExcelExporter というモジュールを使用し、java プログラムをベースにしています。毎年、レポートが大きくなり、十分なJava RAMがなかったので、環境変数の値を増やさなければなりませんでした。その値が7GBに達し、今、問題になっています。

Open Exchange app
0 0
0 91

この記事は、視覚化ツールと時系列データの分析を説明する連載の最初の記事です。 当然ながら、Caché製品ファミリーから収集できるパフォーマンス関連のデータを見ることに焦点を当てますが、 説明の途中で、他の内容についても解説していきます。 まずは、Pythonとそのエコシステムで提供されているライブラリ/ツールを探りましょう。

この連載は、Murrayが投稿したCachéのパフォーマンスと監視に関する優れた連載（こちらから参照）、より具体的にはこちらの記事と密接に関係しています。

免責事項1: 確認しているデータの解釈について話すつもりですが、それを詳しく話すと実際の目標から外れてしまう可能性があります。 そのため、Murrayの連載を先に読んで、主題の基本的な理解を得ておくことを強くお勧めします。

1 0
0 89

この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

0 0
0 84

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems Python コンテスト 2022 のテクノロジーボーナスについてご案内します。

以下のテクノロジを使いコンテストにご応募いただくと、ボーナス点を獲得できます！

  • Embedded Python - 4
  • Python Native API - 3
  • Python Pex - 3
  • ObjectScript を使用しない - 5
  • アンケート への回答- 2
  • Docker コンテナの使用 - 2
  • ZPM パッケージによるデプロイ - 2
  • オンラインデモ公開 - 2
  • コミュニティに記事を投稿する - 2
  • コミュニティに2つ目の記事を投稿する - 1
  • YouTubeでビデオを公開する - 3

詳細は以下の通りです。

0 0
0 82

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems 技術文書ライティングコンテスト： Python エディションでは、素晴らしい記事の投稿がありました！

🌟 12 の投稿はこちら！ 🌟

この記事ではコンテスト受講者を発表します 📢​​​​​​

0 0
0 80

開発者のみなさん、こんにちは！

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第2回目の「Python Gateway のご紹介」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystems IRIS / IRIS for Health バージョン2021.1より、External Language Gateway に Python のサポートが追加されました。また、External Language Gateway の機能強化により外部ストアドプロシージャが利用できるようになり、Java、.Net、Python のコードを SQL から直接実行できるようになりました。

ウェビナーでは、Python からの利用法のついて、デモを交えながらご紹介しています。

ぜひご覧ください！

（IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。）

0 0
0 76

みなさんこんにちは！ 今回は、IRIS 2024.1で実験的機能として実装されたVector Search (ベクトル検索)について紹介します。ベクトル検索は、先日リリースされたIRIS 2024.1の早期アクセスプログラム(EAP)で使用できます。IRIS 2024.1については、こちらの記事をご覧ください。

ベクトル検索でどんなことができるの？

ChatGPTをきっかけに、大規模言語モデル(LLM)や生成AIに興味を持たれている方が増えていると思います。開発者の方々の中には、中はどうなっているのか気になっている方も多いのではないでしょうか。実は、LLMや生成AIの仕組みを理解したいと思えば、ベクトルの理解は不可欠な要素となります。

ベクトルとは？

ベクトルは、高校の数学で習う「あの」ベクトルのことです。が、今回は、複数の数値をまとめて扱うデータ型であるという理解で十分です。例えば、

6 1
0 74

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

%SYSTEMパッケージには沢山の便利なシステムクラスがあり、Embedded Pythonでも一般クラスと同様に%SYSTEMパッケージ以下クラスを操作できます（iris.cls("クラス名").メソッド名()で呼び出せます）。

ObjectScriptでは、$SYSTEM特殊変数を利用して、%SYSTEMパッケージ以下クラスのメソッドを呼び出すことができますが、Embedded Pythonでは、iris.system を利用して実行することができます。

以下実行例をご紹介します。

現在のネームスペースを取得する

一般クラスと同じ呼び出し方の例

0 0
0 63

開発者の皆様、こんにちは。

インタ―システムズでは、本年7月に、「国際モダンホスピタルショウ 2022」に、3年ぶりに出展致しました。

ブースには、ミニシアターを設け、業界をリードする多くの方やパートナー企業様にプレゼンテーションをいただき、その動画を公開しています。

本日は、その中で、アプリケーション開発者の皆様に参考となる IRISを解説いただいたプレゼンテーション動画をご紹介させていただきます。

「Python + iknowpy... + IRISが変えるデータ分析 　アプリケーション編」

0 0
0 62

開発者のみなさん、こんにちは！

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第3回目の「SQLから始める機械学習 ～IntegratedMLのご紹介～」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystemsは、アプリケーション開発者の方々が、IRIS data platformに保存されているデータとSQLを用いて、機械学習を容易に利用できる仕組み「IntegratedML」を開発しました。
このビデオでは、IntegratedMLの概要についてご紹介いたします。

ぜひご覧ください！

（IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。）

0 0
0 60

我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

0 0
0 31

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

Pythonで、IRISサーバ外部から、IRISの処理を呼び出したりIRISのデータを扱いたい場合には、Native API for Pythonを使用します。
モジュールのインポートは、

import irisnative


で、行います。

詳細は、下記ドキュメント及び、各関連トピックをご参照ください。
[ドキュメント] InterSystems Native SDK for Python

0 0
0 23

大規模言語モデル（OpenAI の GPT-4 など）の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索（検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください）、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

0 0
0 22