東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
Awesome-crawler - Webクローラー使いたい放題の厳選リンク集 | ソフトアンテナ
Web上のリンクを辿りドキュメントや画像、PDFなどさまざまな情報を収集するプログラム「クローラー」。Googleのような巨大な検索エンジンもクローラー(ボット)が地道に収集した情報によって構築されています。 今回紹介する「Awesome-crawler」は、このWebクローラーに関する情報を集めたawesomeリンク集です。さまざまなプログラム言語で作られたクローラーフレームワークに関する情報が1カ所にまとめられています。 サイトには現在Python、Java、C#、JavaScript、PHP、C++、C、Ruby、R、Erlang、Perl、Go、Scalaで作られたクローラーフレームワークが含まれています。 やはり人気の高いプログラミング言語ほどクローラーの数も多く、世界トップクラスの人気を誇るスクリプト言語Pythonでは、多機能で有名なScrapyを初めとして以下のような多くの
『WebSocketで監視もリアルタイムに』
こんばんは。社内ニートの佐野と申します。所属はいちおAmebaのインフラチームです。Twitterもやっていますがフォローする価値はないです。つぶやいているのはメシと酒の話と下ネタだけです。 最近、組織改編とかもろもろありましてこのたびは雑用からニートになりました:(;ﾞﾟ'ωﾟ'): あまり目立たないように生きてたんですが、何気にこのブログへの登場は3回目になります...。前回は2012年12月に「QCon San Francisco 2012の参加レポ」を書かせていただきました。その前は2012年5月に「Virident FlashMAXの検証」として名前だけ登場しました。なんか、ニートだけど会社に貢献してる気がしてきた(^ρ^) そんなわけで以前WebSocketを使った監視ツールもどきを作ったので、それについての簡単な説明と、各種技術要素(Python, Jolokia)のTips
HTML解析
ここではPythonで行うHTML解析 (パース)を解説します。取得したHTMLから様々な処理を行うことができます。 HTML文字列の取得 5行目で指定URLをオープンし、6行目で取得したHTML文を表示しています。 Python 3系 import urllib.request url = 'http://www.python-izm.com/' htmldata = urllib.request.urlopen(url) print(htmldata.read().decode('UTF-8')) htmldata.close() Python 2系ではurllib2モジュールなので注意してください。 Python 2系 # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 url = 'http://www.python-izm.com/' htmldata
Python-izm
プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行
Learn to Code - for Free | Codecademy
Grow in your career and unlock new opportunities by learning in-demand skills in AI, data, coding, cybersecurity, and more. Transform your team with Codecademy Teams trainingHelp everyone on your team build job-ready skills with a plan that offers flexible content assignment, progress tracking, and more.
Google App Engine での Python | Google Cloud Documentation
フィードバックを送信 Google App Engine での Python コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 App Engine で Python 言語を使用する場合、2 つの環境から選択することができます。どちらの環境もコード中心の同じ開発ワークフローが採用されています。素早く効率的にスケーリングを行って増加するリクエストに対応し、Google の実績あるサービス技術で、オペレーション上のオーバーヘッドを最小限に抑えつつ素早くウェブ、モバイル、IoT のアプリケーションを構築できます。2 つの環境には多くの共通点がありますが、重要な違いがいくつかあります。
Python Programming Language – Official Website
# Python 3: Fibonacci series up to n >>> def fib(n): >>> a, b = 0, 1 >>> while a < n: >>> print(a, end=' ') >>> a, b = b, a+b >>> print() >>> fib(1000) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 Functions Defined The core of extensible programming is defining functions. Python allows mandatory and optional arguments, keyword arguments, and even arbitrary argument lists. More about defining f
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