最適化超入門ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
小さなサーバーで大きなサービスをつくる | カメリオ開発者ブログ
アーキテクトのItoです。動画を撮るのが趣味ですが、最近はこの本を買って、カラーグレーディングの勉強をしています。とても良い本です。 さて、今回お話するのはバックエンドにあるフロントエンドについて。 以下はほぼ実際にカメリオで運用しているバックエンド構成です。 図中のサーバーというものはいわゆるHTTPベースのサーバーアプリで、ここでは緑をNode.js, グレーをPython, C++で実装しています。小さいサーバーがたくさんあります。主にクライアント〜フロントエンドAPIだけの構成図で、記事クローラーや各種管理画面などは図にはありませんが存在します。 まずフロントエンドにELB(AWSを使用)とNginxを置き、後ろに NodeベースのフロントエンドAPIサーバーを置きます。 ここはNode.jsで作られたアプリをサービスするごく一般的な方法です。 エンドポイント(api.kamel.
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
PyData.Tokyo
PyData Tokyoの目標 「Python + Dataを通じて、世界の PyData エクスパートと繋がるコミュニティーを作る」 PyCon JP 2014ではデータ分析関連・機械学習関連の発表に非常に大きな関心が寄せられました。一方で、もっと「機械学習」「ディープラーニング」「自然言語処理」「画像処理」などのトピックについて深く議論できるコミュニティー・カンファレンスがあればいいのに、という声も聞かれました。 おりしもビッグデータが大きな話題を呼んでいる昨今、海外の PyData コミュニティーはかなり盛り上がっている様子。日本だって負けてられません！ Python という言語の特徴とデータという流行りのトピック活かして、大企業・ベンチャー・学会で活躍してる Pythonista の皆さんがバランスよく交流することのできるコミュニティーづくりを目指しています。 PyData.Tok
実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
Python スクリプトのスタンドアロン化 - 音楽プログラミングの超入門（仮）
photo by Ryan Johnson 自分がググり倒した成果を書き連ねています。 この記事では、主にLinux環境を前提としているので注意してください。 WindowsやMacでも同じような感じでいけるかも知れないです。 スタンドアロン アプリケーションPythonはスクリプト言語であるため、インタプリタがインストールされている環境でしかプログラムを実行することができません。さらに、プログラムに外部パッケージ（Numpy、Scipyなど）を使用している場合は、それらのインストールも必要となります。 一方、C++やJavaなどのコンパイル言語では、ソースコードをバイナリコードへコンパイルするため、大体どのような環境でも動かすことが可能です。 しかし、Pythonをメインで使っているプログラマとしては、Pythonのコードもどのような環境でも動くスタンドアロンアプリケーションに変換したい
Ubuntu 14.04 LTSでvenvを利用して速攻でPython3.4 + Nginx + uWSGI + FlaskなWebアプリケーション実行環境を作る - But we cannot cling to the old dreams anymore
Ubuntu 14.04 LTSでvenvを利用して速攻でPython3.4 + Nginx + uWSGI + FlaskなWebアプリケーション実行環境を作る 2014-04-20 | tags: python, flask, nginx, uwsgi, ubuntu, -- (permalink) Ubuntu 12.04でpyenvを利用して速攻でPython3.4 + Nginx + uWSGI + FlaskなWebアプリケーション実行環境を作る この14.04版ではpyenv依存をやめてvenvだけを使うようにしています。 登場人物 ぼく 去年まで女子校だった私立高校に通う普通の高校生。人間が嫌い。これ以降登場しない。 Ubuntu Linuxらしいが、よく知らない。 venv Pythonの実行環境を切り替えるやつ。標準でついてくるようになったらしいが、よく知らない。
Android端末からRaspberry Pi（ラズベリーパイ）にリモートログインする。 - Pythonで学ぶ金融工学
2014-09-26 Android端末からRaspberry Pi（ラズベリーパイ）にリモートログインする。 03.Raspberry Pi Tweet Android端末からRaspberry Piにリモートログインする。 前回はMac PCからRaspberry Pi（ラズベリーパイ）にSSHでリモートログインしました。今回は、Android端末からRaspberry Piに接続してみたいと思います。 Android端末からSSHを使ってRaspberry Piに接続するためには、「ConnectBot」というAndroidアプリを使うのが簡単です。ConnectBotは、Android上で動作するSSHクライアントのひとつです（他にも類似のアプリがあります）。 ConnectBot - Google Play の Android アプリ 以下の記事に簡単な使い方が解説されていますの
自作デジカメ制作 【ソフトウェア編その2】 ディスプレイに絵・文字・写真を表示しよう - karaage. [からあげ]
グラッフィク表示 お約束：初めて読む人はまず下記の記事から読んでみてね☆ ディスプレイに起動画面とか、メニューとか、プレビュー画面とか表示させるために、絵・文字・写真を表示させてみましょう。 絵・文字の表示 最初に絵とか文字を表示させる方法です。 どうせならけいおんフォント 普通に表示させてもよいのですが、せっかくなのでけいおんフォントを使用しましょう。けいおんフォントに関しては以下。 ソースコード プログラムは参考リンクをベースに作りました。ほとんどそのまんまです。何をやっているかもソースみると大体わかりますよね？わからなかったら参考リンクを見るとわかると思いますよ（力強く丸投げ） display keion font on Nakayoshi camera 絵・文字を表示させた様子 写真の表示 すぐできそうなのは、fbiというアプリを使う方法とpythonのライブラリで表示させる方法が
![自作デジカメ制作 【ソフトウェア編その2】 ディスプレイに絵・文字・写真を表示しよう - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d5513bb2530dbf56836c7d3681d68f12801774d/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F44c7eb93171b73451762dbed9dcd434a6dcc309c%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttp%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20140920%252F20140920174937.jpg)
Pythonではじめる野球プログラミング PyCon JP 2014 9/14 Talk Session
Pycon JP 2014発表資料です。 ピタゴラス勝率とBABIPについて、Django他で可視化しました。
プログラムコードを画像化できる「Instacode」 | ライフハッカー・ジャパン
「Instacode」はプログラムコードを画像化できるサービスです。JavaScriptやPython、Rubyなどプログラミング言語でコードを書くとそのコードが画像として出力できます。ぼかしたり、影をつけたり加工をすることもできますよ。 以下に使ってみた様子を載せておきます。 まずInstacodeへアクセスしましょう。コードを書いて、シンタックスハイライトを選んで画像化します。 画像化されたあとにぼかしを入れたり影をつけたり加工することができますよ。単なる文字列のコードが加工された画像として表示されるとなんだかカッコよくなりますね。コードを画像として共有したいときにぜひ。 Instacode （カメきち）
NetworKit
NetworKit is a growing open-source toolkit for large-scale network analysis. Its aim is to provide tools for the analysis of large networks in the size range from thousands to billions of edges. For this purpose, it implements efficient graph algorithms, many of them parallel to utilize multicore architectures. These are meant to compute standard measures of network analysis, such as degree sequen
NLP 100 Drill Exercises - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
言語処理100本ノックについて † 言語処理100本ノックは，言語処理を志す人を対象とした，プログラミングのトレーニング問題集です． 乾・岡崎研の新人研修勉強会の一つであるLearning Programmingで使われています． このトレーニングは，以下の点に配慮してデザインされています． 自然言語処理の研究を進める上で，一度は書いておいた方がよいプログラム 統計，機械学習，データベースなどの便利な概念・ツールを体験する 実用的で，かつワクワクするようなデータを題材とする 研究を進めるうえで重要なプログラミングのルール・作法を身につける モジュール性や組み合わせを考慮しつつ，短くてシンプルなプログラムを書く プログラムの動作を確認（デバッグ）しながらコーディングする 労力を節約する（既存のツール／プログラム／モジュールが使えるときは流用する） 計算資源（メモリ・実行時間）を無駄にしない方
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