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Pythonに関するDryadのブックマーク (8)

  • Autogradという野郎が乗り込んできたのでガクブルな件 - Qiita

    Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 (補足:この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ) ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日

    Autogradという野郎が乗り込んできたのでガクブルな件 - Qiita
    Dryad
    Dryad 2015/11/08
    画期的なアルゴリズムが生み出されたというよりは、数値計算の主役がPythonに移ってプラットフォーム化が進んだことで、書いたプログラムから直接プログラムを生成するやり方が利用可能になってきたってことなのかな。
  • 2015年センター試験数学IAを全てプログラム(Python)で解く - Qiita

    この記事はなんなの 「センター試験程度であれば、数式と文章を愚直にプログラムに落としこむことさえできれば、昨今のツールを用いて、何も閃かずとも機械的に問題を解くことが出来る」ということの主張 科学計算ライブラリ(特にSympy)の布教 将来、働き先がなくなったとき、「私、私こういうことができるんです!!」って言えばどこかが拾ってくれないかなあ、という夢 使用するもの Python (3系) Scipy.org に載っている科学計算ライブラリ全て(タグが足りない!!) 共に、2015年6月現時点での最新版を使用します(特に、Scipyは今年1月に実装された最新版の機能を使用するので注意してください)。 数々のライブラリを一つ一つインストールするのはすごく面倒です。面倒なので、有名どころを固めたパッケージのようなものが複数存在します。 個人的にはいつもAnacondaを使ってまとめてインストー

    2015年センター試験数学IAを全てプログラム(Python)で解く - Qiita
    Dryad
    Dryad 2015/11/05
    『手で解いた方が圧倒的に速い、というのは全く持ってその通りです。なぜならば、試験の問題というのは手で解けるような絶妙な調整がなされているからです。』
  • Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編

    ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ(NumPy/pandasなど)を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正

    Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
  • A practical introduction to functional programming

    Many functional programming articles teach abstract functional techniques. That is, composition, pipelining, higher order functions. This one is different. It shows examples of imperative, unfunctional code that people write every day and translates these examples to a functional style. The first section of the article takes short, data transforming loops and translates them into functional maps a

  • Python と型ヒント (Type Hints) - forest book

    先日、Python の静的型チェッカーとして mypy を紹介しました。 mypy で静的型付け Python プログラミング - forest book 私には難しくてまとめきれないため、Guido が参照している漸進的型付け (Gradual Typing) も含め、また別の機会に、、、。 とか言っているうちに1ヶ月ほど経ってしまいました。 そうこうしているうちに PEP のドラフトも出てきたので区切りとしてまとめておきます。一通り調べたことを基にして書いていますが、私の誤解や勘違いもあるでしょうから怪しいところがあったら調べ直してみてください。もちろんツッコミも大歓迎です。 型ヒント (Type Hints) を導入するという提案 PEP 483 - The Theory of Type Hints | Python.org PEP 484 - Type Hints | Python

    Python と型ヒント (Type Hints) - forest book
    Dryad
    Dryad 2015/01/24
    成功するか五分五分な気もするけど、理論的裏付けに基づいて作業を進める姿勢は良い感じ(´・ω・`)
  • Python製コマンドラインツールのディレクトリ構成について。その考察。 - カイワレの大冒険 Second

    はじめに 去年ぐらいからPython製のコマンドラインのツールをいくつか作っていて、構成もだいぶ固まってきたので、まとめてみる。規模としては1ファイルでは終わらないぐらいで、関数の数も数十になってユーティリティを作ったり、クラスをいくつか作らないと、保守がしにくいような規模のものを想定しています。工数としては1日では終わらないけど、2週間はかからない程度の規模を想定。 構成 ということで、まず構成をさらしてみます。 こんな感じ。 SAMPLE_PROJECTレポジトリがあったとして、その具体的な構成が以下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 . ├── README.md ├── RELEASE.md ├── TODO ├── bin │   ├── command1 │   ├── comm

  • 非公開サイト

    サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。

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  • fabfileの構造化 - logiqboard

    fabfile.pyって、task数個までならまあ1ファイルでいいんですが、それ以上増えてくるとスクリプト自体がカオスになって収集がつかなくなります。 更に似たような、けど微妙に違うtaskをいっぱい定義したりすると名前まで酷くなってきます。こんなかんじに。 @roles('lb') def lbserver_deploy(): """ロードバランサーにデプロイする""" ... @roles('app') def appserver_deploy(): """アプリケーションサーバーにデプロイする""" ... @roles('batch') def batchserver_deploy(): """バッチサーバーにデプロイする""" ... こんなファイルメンテする気が起こらないので、なんとか綺麗にしたいと思って調べたところ、fabric1.1から付いたクラスベースのtaskというのを

    fabfileの構造化 - logiqboard
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