強くなるためのプログラミング -様々なプログラミングコンテストとそのはじめ方- - ぴよぴよ.py
みなさんは何のためにプログラミングをしていますか？ 仕事のため、何かをつくるため。 それも良いけれど、「強くなる」ためにプログラミングしてみませんか。 様々なジャンルのプログラミングコンテストとまだ見ぬライバルたちがあなたを待っています。 今回はアルゴリズム/AI/機械学習/セキュリティ等の様々なジャンルのコンテストとその始め方について紹介したいと思います。 ※これはPyConJPでの発表を文字におこしたものです。が、Pythonの話は殆どないです。 プログラミングコンテストとは？ すべてのコンテストに共通する、「コンテストに参加する利点」 1. 自分と同じ問題を解いた、他の人の解法を知ることができる 2. 同じコンテストに出ていた、たくさんのライバルと知り合える アルゴリズムのコンテスト 問題1 問題2 TopCoder Single Round Match CodeForces AtC
Deep Learning Acceleration勉強会(# DLAccel)に参加してきたのでまとめ - ぴよぴよ.py
今日参加してきた Deep Learning Acceleration勉強会 - connpass が非常に面白かった. 一度聞いただけでは全然理解できなかったので、後から読み返すように公開された資料や論文などをメモをまとめた。 私自身は仕事で一度tensorflowでCNN触ってみたくらいで、超初心者なので、 おかしな書き方をしているところがあるかもしれませんヾ(´ﾟДﾟ;) [2017/09/04 11:00 追記] 間違いの修正/情報追記 目次 モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化 by Yusuke Uchida(@yu4u)さん 資料 よくある高速化の方法 Factorization conv(5 x 5) => conv(3 x 3) - conv(3 x 3) conv(3 x 3) -> conv(1 x 3) - conv (3 x
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
シンプルなKeynoteのテーマ作った - ぴよぴよ.py
研究発表等で使っているシンプルな自作テンプレートをGithubにアップしたので紹介しようと思います。 テーマ 「Mint Green」 ミントグリーンがベースのシンプルなテーマ。 タイトルにはスマートフォントUIというフォントを利用していますが、これを入れてなくても問題なく使えると思います。 テーマ 「Violet」 紫がベースのシンプルなテーマ。Mint Greenの色違い。 こちらも、タイトルにはスマートフォントUIというフォントを利用していますが、これを入れてなくても問題なく使えると思います。 テーマ 「Scarlet」 赤がベースのテーマ。 フォントはヒラギノ角ゴ + Avenir Next。 こちらからDLできます リポジトリ: GitHub - cocodrips/keynote-themes: Free Keynote templates. 良かったら自由にDLして使ってくだ
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