Pythonで動かして学ぶ機械学習入門_予測モデルを作ってみよう文献紹介：VideoCLIP: Contrastive Pre-training for Zero-shot Video-Text Understanding
Mac と GNU/Linux でトレーディング環境を用意する | 774::Blog
トレーディングツールといえば Windows 用のソフトウェアが多く、多くのトレーダーも多数のモニターを備えた Windows を使うというのが比較的多いと思う。そんな中、 Mac を始めとする iOS や GNU/Linux の環境でどのように相場を監視したら良いだろうか。このたびトレーディング環境を整えたのでちょっと書いてみようと思う。 Mac/iPad まず Mac でのトレーディングツールといえば楽天証券が強い。 iOS で利用できる iSPEED はかなり高機能だし、それと連携して監視銘柄を共有できる MARKET SPEED for Mac もなかなか便利。 楽天証券で発注するかどうかはともかく、監視ツールとしてはなかなか良い感じですね。特に後者の MARKET SPEED はチャートや板も見やすいし、リアルタイムで監視するのにはちょうどいい。 GNU/Linux じゃあ GN
タイム管理アプリTogglの蓄積データをAPI取得し、Pythonで分析する話 - 世界一TikTokを愛する男のブログ
タイムマネジメントは仕事をする上で欠かせないスキルの一つである。仕事だけではなく、限られたプライベートの時間を満喫するためにも威力を発揮する。だが、自分が何にどれぐらいの時間を投入しているのかというのは、意識的に計測し、定期的に振り返らない限り、ほとんど認識することはできないだろう。「このぐらいだろう」と心のなかで思っていても、実態とかけ離れている可能性が大きい。そこでこのブログでは、タイムマネジメント関連の記事をいくつか公開してきた。 タイムマネジメントを極めるための、タイムログアプリの極め方 - toricago 『鬼速PDCA』を読んだ結果、頭がスキンヘッドになりそうになった話 - toricago 上記の記事の主な内容は、タイム管理アプリのTogglを使って、日々記録を行い、週ごとに、月ごとに蓄積したデータを分析することで、どんどんタイムマネジメントスキルを向上させるとともに、日々
Python: Keras/TensorFlow の学習を CPU の拡張命令で高速化する (Mac OS X) - CUBE SUGAR CONTAINER
今回のネタは TensorFlow を使っていると、いつも目にしていた警告について。 それは、次のようなもの。 W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on yo
なぜ自然言語処理にとって単語の分散表現は重要なのか？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜ自然言語処理にとって単語の分散表現は重要なのでしょうか？ この記事をご覧になっている方は Word2vec(Mikolov et al., 2013) についてご存知かもしれません。Word2vec ではまるで単語の意味を捉えられているかのような演算を行うことができます。例えば King から Man を引き Woman を足すと Queen が得られる(King - Man + Woman = Queen)というのは有名な例です。 from https://www.tensorflow.org/get_started/embedd
Python3.6 から追加された文法機能 - Qiita
Python3.6.0 が2016年12月23日にリリースされ、新たにアップデートされた項目がいくつかあります。 What’s New In Python 3.6 やはりPythonを使ってプログラミングをする人にとっては、新たに追加された文法機能などが特に気になるのではないでしょうか？ そこで今回は3.6.0で追加された文法機能である、 PEP 498: 書式化済み文字列リテラル PEP 515: 数値リテラル内のアンダースコア PEP 526: 変数アノテーションのシンタックス PEP 525: 非同期ジェネレータ PEP 530: 非同期内包表記 について紹介します。 書式化済み文字列リテラル(f-strings) Pythonには、文字列(string)クラスにformat()メソッドが用意されており、str.format()を用いて変数置換や値のフォーマットを行うことができます。
私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD
文：Daniel Sim 分析：Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁（LTA）による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
Pythonをやるときに参考になりそうな情報 - のんびりSEの議事録
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
Anaconda で Python 環境をインストールする - Qiita
Python やそのパッケージをインストールする方法はいくつかありますが、ここでは Anaconda を使ってインストールする方法を紹介します。 私の周りでは Anaconda で環境構築をすることと Python コミュニティ標準の方法をとることの是非についての議論をよく見かけます。自分の目的にあったものを選択すれば良いと思いますが、初心者にとってどちらが目的に叶うものかを判断するのは難しいことかもしれません。 以下にディストリビューターとして Anaconda (Continuum Analytics 社) が提供している価値について私見をまとめました。 Anaconda は Environment Isolation Tool (環境分離ツール) ではない 一方で Python コミュニティ公式のバイナリーディストリビューションを提供するツールである wheel も充実してきました。
映画制作におけるPython | POSTD
Python は、近年、映画を作成する上で不可欠なものになってきているプログラム言語の1つです。スクリーンに絶大な効果を与えることになるPythonを活用していない長編アニメーションやVFXを用いた映画はほとんどないと言っていいでしょう。 映画について考える際、プログラマは映像を生み出す芸術性について考えることがあります。しかし、映画業界の技術面を気にする人はほとんどいません。 そのようなこともあり、これまで幸運にも私が携わることのできたいくつかの有名な映画でどのようにPythonを使用したかを記事にまとめ、ブログに投稿してきました。これにより、Pythonがどれだけ映画全般に貢献しているかを示すことができれば幸いです。 また、最近私は、アーティストに Python For Maya（Mayaで使うPython) のオンライン講座を udemy に公開しました。この業界でのスキルの重要性が
データサイエンスにおけるRubyの現在の位置づけと可能性
村田 賢太 はじめに現在Ruby*1は、データサイエンスの業務ではほとんど役に立たないプログラミング言語であると言っても過言ではない。 Rubyはデータサイエンスの世界では存在していないも同然の扱いであり、選択肢にすら上がらない。 その理由は、実用的に使える環境が存在しないことである。データサイエンスで使えるRuby向けのツールは少ないが存在はする。 しかし、これらは開発者各自が思い思いのツールを好き勝手に作る方式で供給されており、計画性がないオープンソース活動に支えられている。 そのため、ツール間でデータのやり取りができない、データサイエンスのすべての工程を一貫してRubyで実施できない、ツールの品質が悪くて利用できないなどの理由から業務での利用を諦めざるを得ないのが現実である。 この状況を一変させるには、データサイエンスの仕事を最初から最後までRubyで実施できる実用的な環境を作り上げ
wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のテリー・ギリアムです。こんな記事を見かけて、Pythonの開発環境を作るのが面倒という認識が広まるのは良くないなあと思って書きました。ただの突っ込み記事です。 qiita.com そのツールほんとに要りますか？ 出だしにこんなセクションタイトルがありました。 その仮想環境本当に必要ですか？ たしかに仮想環境要らないひとは要らないよねっていうのは同意です。その場合、入ってるPythonのsite-packagesにどんどんパッケージがインストールされるだけなので、手動で消せる人はそれでいいし、そもそもパッケージのバージョンとか知るかって人はそのままパッケージインストールすればいいと思います。 とはいえ、複数のプロジェクトでパッケージのバージョンがぶつかったら困る人とかいるし、そういう人は仮想環境を使うことになるでしょう。で、件の記事ではいろいろなツールを
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Python 3を使うべきでない場合（なんてない） | POSTD
数日前、著名なライターで開発者でもあるZed Shawが “The Case Against Python 3”（Python3を使うべきでない場合） というブログ記事を書きました。私はZedの功績にとても敬意を払っているし、彼の（ Learn Python the Hard Way ）という本の手法は、 私の本 に非常に似ているので、私はいつも、 私の講座 を受講しようとしている人には予習するときに彼の本を読むように伝え、講座を修了した後に練習を積みたい人には復習するときに読むように伝えています。 ですから、今回のPython 3に関するZedの記事が私には賛同できないものだったことは、とても残念でした。 説明しましょう。私の仕事の90％は、さまざまな大企業でのPython講師としての仕事です。幅広い背景に対応して、クラスは「プログラム未経験者のためのPython」や「Python入門」
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Python Boot Camp Text — Python Boot Camp Text 2016.04.28 ドキュメント
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