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カスタム Python ライブラリモジュールのインポート スカラー関数は、Python 言語構文を使用して定義します。Python 標準ライブラリモジュールと Amazon Redshift に事前にインストールされたモジュールを使用できます。独自のカスタム Python ライブラリモジュールを作成してライブラリをクラスターにインポートしたり、Python またはサードパーティーの既存のライブラリを使用したりすることもできます。 Python 標準ライブラリモジュール、またはインストール済みの Amazon Redshift Python モジュールと同じ名前のモジュールを含むライブラリを作成することはできません。ユーザーがインストールした既存のライブラリが独自に作成するライブラリと同じ Python パッケージを使用している場合は、新しいライブラリをインストールする前に既存のライブラリを
import jaconv # Hiragana to Katakana jaconv.hira2kata('ともえまみ') # => 'トモエマミ' # Hiragana to half-width Katakana jaconv.hira2hkata('ともえまみ') # => 'トモエマミ' # Katakana to Hiragana jaconv.kata2hira('巴マミ') # => '巴まみ' # half-width character to full-width character # default parameters are followings: kana=True, ascii=False, digit=False jaconv.h2z('ティロ・フィナーレ') # => 'ティロ・フィナーレ' # half-width character to full-
SA岩永です。Amazon CTO Wernerのブログで、深層学習フレームワークであるMXNetについての投稿がありました。AWSを使って機械学習・深層学習をお考えの方に非常に重要な内容なので、日本語訳しましたのでご覧ください。 また、記事内にもありますが今週ラスベガスにて開催されるre:Invent 2016では11月30日に機械学習についてのMini Conもありますので、現地にいらっしゃる方はぜひご参加下さい。 追記: re:Invent 2016の中で、深層学習フレームワークのベンチマーク用のコードが公開されました。https://github.com/awslabs/deeplearning-benchmark 原文: MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS 機械学習は、私達のビジネスや生活の多くの領域において段々と重要
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