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PythonやAIのための数学の基礎を学べる講座が無料に | Ledge.ai
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Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
N番目の素数を求める - すぎゃーんメモ
SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Wheel factorization オチ Repository References 環境 手元のMacBook Pro 13-inchの開発機で実験した。 2.8 GHz Intel Core i7 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Pythonでの実装例 例1 最も単純に「2以上p未満のすべての数で割ってみて余りが0にならなかったら素数」とする、brute force 的なアプローチ。 import cProfile import io import pstats import sys def m
日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ（UniDic）が AWS 上で Open Data として公開されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ（UniDic）が AWS 上で Open Data として公開されました 多くの機械学習デベロッパーの方々が、AWS 上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルの構築を行なっています。中でも自然言語処理を行う際には、対象言語の特性に即した形で前処理を行う必要があります。日本語の自然言語処理を実施する際には、形態素解析と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として一般的に行います。日本語形態素解析を行うためには、日本語の語彙データが必要となりますが、このデータは通常 GB 以上のサイズに及ぶ大きなサイズとなります。またこれらを用いた計算の際にも大量の GPU および CPU を必要とするため、従来こうしたモデルを構築する際には常にストレージおよびコンピューティングのリソースの
さくら、Pythonの基礎講座を無償提供 新型コロナで外出控える人向け
さくらインターネットは3月10日、プログラミング言語Pythonの基礎が学べるというオンライン講座「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」を無料で提供すると発表した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、外出を控えている人向けに開講する。同日から申し込みを受け付け、16日から提供する。定員は100人（応募多数の場合は抽選）。 講座では、機械学習に必要なPythonの文法に加え、行列計算を行うライブラリ「NumPy」、グラフを描画できるライブラリ「Matplotlib」、データ解析を行えるライブラリ「Pandas」、画像ファイルを読み込むためのライブラリ「Pillow」、機械学習のフレームワーク「scikit-learn」の使い方を学べる。 さくらインターネットが構築・運用している、人工衛星が取得したデータを分析できるプラットフォーム「Tellus」も活用
Python3.7で導入されたdataclass入門 - MyEnigma
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
Pythonを使って関数型プログラミング Part.2
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Pythonで始めてみよう関数型プログラミング」に登壇したのは、株式会社SQUEEZEの寺嶋哲氏。講演資料はこちら 不変／永続データ構造を提供するパッケージ 寺嶋哲氏：続いて、不変／永続データ構造についてです。 listを操作する関数の問題点について、例題で見ていきましょう。add_mangoは果物名の文字列のlistをとって、mangoをそのlistに足して返します。change_from_apple_to_bananaは、同じようにlistをとってappleを探して、bananaに入れ替えて返します。 その
Jupyter Notebookと Boto3で AWS環境定義書を作成してみる | DevelopersIO
Jupyter Notebook(以降 Notebook) は実行可能なプログラムコードや分析結果、グラフなどを含んだドキュメントを作成するための OSSです。 画像：https://jupyter.org/ Pythonによるデータ分析でよく利用されます。 特徴として 「Markdown セル」と「Code セル」 を Notebook内へ配置できます。 データ分析のプロセスの文脈を Markdownセルに書くことで、 プログラムのコメント以上の表現力で、プロセスを記述できることできます。 データの可視化についても、Notebookは優秀です。 Matplotlib のグラフや、Pandas のテーブルなどを Notebook内にインライン表示してくれます。 さて、Markdownセルによるドキュメンテーション、 pandas によるテーブル表記でふと思いました。 「Jupyter No
Pythonで検索エンジンをゼロから作って学んだこと Part.2
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「入門 自作検索エンジン」に登壇したのは加藤遼氏。講演資料はこちら シンプルな検索エンジンを作る 加藤遼 氏：ここからは実際に事例を踏まえながら、どういうものを作っていくかの実装の話をしていきます。 実際に作っていく検索エンジンは、これです。これは「PyconSearch」という、今年のPyConのセッションを検索できるもので、わりと便利なサイトです。これを実際に作っていきながらどういうことをやっていくかという話を進めていきます。 まずは要件から決めていきましょう。「PyConJPのトークを検索できる」ことが目的ですが、
C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに
Sourcetrailは、開発者が他人の書いたソースコードを理解し、生産的にコーディングを行えるよう支援する。開発者は既存のソースコードを理解することに多大な時間を費やすが、一般的なコードエディタは、こういった作業にはほとんど役に立たない。 Sourcetrailの主要開発者であるEberhard Gräther氏は、「Google Chrome」のグラフィックスチームにインターンシップとして参加した2012年時点の経験を次のように語っている。 「割り当てられた単純に見えるタスクに着手し、具体的なコードの改善に取り組み始めるとすぐに、Chromiumの巨大なアーキテクチャを理解する機会が全くないことに気付いた。ドキュメントはあまり役に立たず、開発チームのメンバーは非常に友好的だったが、コードベースについて質問するインターンに邪魔されることを好まないことも分かった。そこで、ソースコードを読ん
Pythonをコマンドラインで使いたいのでopyというコマンドを作った | 上田ブログ
研究者兼物書きの上田隆一のサイトです。なお、このサイトはBash製です。 お知らせ: ロボット屋さんMisskeyサーバー立てたのでアカウント作って！ / SoftwareDesign誌で連載を再開しました。 / ThinkPadの広告記事に出ました。 / 詳解確率ロボティクスは第7刷突入 / シェル・ワンライナー160本ノック第5刷でました。 / Amazonで本を売ってます。 / Pythonをコマンドラインで使いたいのでopyというコマンドを作った Sun Sep 8 16:22:46 JST 2019 (modified: Mon Sep 9 18:33:27 JST 2019) views: 12887, keywords:opy, Python, ワンライナー, シェル芸 この記事は最終更新日が4年以上前のものです。 一つ前の記事をもうちょい真面目に書きました。 この
退屈なことはPythonにやらせる...前に考えるべきこと - Lean Baseball
機械学習, データサイエンスを志向してPythonを勉強したり,この辺のエントリーで本を読み漁ったりすると*1, もしかして, 私の仕事ってプログラミングで楽になるのでは！？ と気がつく(もしくはそういう記事・本を読んで触発される)瞬間があるかと思います, この本とかあの本とか. このエントリーではそんな素晴らしい学び*2に対して,一つの回答を示してみたいと思います. TL;DR（ここは読んでほしい） プログラミングで解決できる「退屈なこと」とは「回数が多く, 属人性が少ない」作業のことである. 属人性がある仕事はプログラミングをする前に因数分解しよう or 「仕事ごっこ」だったらやめる努力をしよう. Pythonで「退屈なこと」をやるなら,「退屈なことはPythonにやらせよう」もいいですが,「できる仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。」が個人的にはおすすめです. 言いたいこと
ゼロからはじめるPython(52) Pythonでちょっと使えるデスクトップ英和辞書
今回はPythonで手軽にデスクトップアプリが作れる点に注目して、簡単な英和辞書を作ってみよう。最近では多くの辞書データが無料で公開されている。こうした無料データを自作プログラムから利用できれば、オリジナル辞書ツールを手軽に作成できるだろう。自作の辞書ツールを作ってみよう。 手軽にオリジナル英和辞書を作ってみよう 最初に英和辞書データを入手しよう まずは、英和辞書データを入手しよう。検索してみると、英和辞書のデータは、データベース形式で扱いやすく加工してある、EJDict-handを利用する。生のテキストデータに加えて、SQLite形式でも提供されている。また、65,600語を収録している。 そもそも、この英和辞書データは、パブリックドメインの辞書データejdicをベースにしつつ、筆者がメンテナンスをしているものだ。こちらのGitHub上でメンテナンスしている。 実際のSQLite形式のデ
もうPythonの細かい書き方で議論しない。blackで自動フォーマットしよう - Make組ブログ
「ここで改行するほうがキレイで良いと思います」 『いや、私はこちらのほうがキレイ良いと思います』 コードレビューでこういう議論をしたことはありませんか？ 大切なことだとは思いますが、生産性にはあまり直結しません。議論を避けるために書き方を決めるほうが良いでしょう （個々の問題について逐次議論するのがエネルギーを無駄にしてしまいます。一度決めて、再利用するようにしたいものです）。 今日はそのために使える black というツールを紹介します （「私はflake8を使ってるから結構です」と思われるかもしれませんが、少し違う話なので読んでみてください）。 blackを使おう Pythonのコードを自動でフォーマットしてくれる black を紹介します。 github.com blackはPythonのコードフォーマッターで、自動的にPythonプログラムの書き方を修正してくれます。 PEP8 と
連休中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory（Python）」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]
「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「身近な数学」を読む GW（ゴールデンウィーク）中は日経BPさんから献本いただいた「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」（以降ディープラーニングの数学）と、ほけきよ（id:imslotter）さんから献本いただいた「身近な数学」と数学と名のつく本2冊をじっくり読みました。 全然違う繋がりで献本いただいた両本ですが、奇しくも同じ「数学」というキーワードがタイトルにあるということで、大胆にもまとめて書評を書いてみたいと思います（笑） また、両者とも付録として、内容の理解を深めるためのPythonコードがGitHubで公開されているのですが「Google Colaboratory」（以降Google Colab）を使うことで、Python環境を構築することなく、手軽にコードを実行できることが分かったので、その活用方法も合わせて紹介しようと
![連休中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory（Python）」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1eb74cedf2a908dd2b9ebff4e9cfec4ee41fc670/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190416%2F20190416010937.jpg)
Python文法のチートシート風まとめ（BOKU用） - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
複数言語をいったりきたりするので、久々にpythonを使うと度忘れしていることがたまにあります。そんな時、カンニングペーパー（チートシート）的に一か所にまとめたものがあると助かるなと思って（自分用に）まとめてみました。 目次 （１）スタイル （２）命名規則 （３）モジュール・パッケージ・import （４）初期化 （５）内包表記とジェネレータ （６）ループ・繰り返し処理 （７）データの取り出し・並び替えなど （８）条件式と比較演算子など （９）文字列の検索・置換・正規表現 （１０）クラス定義と関数の引数 （１１）例外 （１２）ファイル読み書き・直列化 （１２）スレッド・並列処理など （１３）その他もろもろ （１）スタイル 他の言語と記憶が混同しやすいものだけ、とりあえず。 項目 説明 インデント TABではなく「空白４個」を使う クラス内のメソッド定義 1行あける 各行の長さ 80文字未満
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Visual Studio Code用の新たなPython支援機能「Pylance」が提供を開始
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
Python による日本語自然言語処理 〜系列ラベリングによる実世界テキスト分析〜 / PyCon JP 2019
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