PythonのコードをPython ASTベースでRubyに変換を行う py2rb.py 0.1.0 をリリースしました。 - @naitohの日記
去年の8月に RejectKaigi 2017 にて発表した、「PythonのコードをPython ASTベースでRubyに変換を行う py2rb.py」が、初版公開できるレベルになったので、python のパッケージとして PyPIで公開しました。 pypi.python.org github.com py2rb.py は、Pythonの機械学習関連のライブラリ、特に Chainer を Ruby に移植するためにPythonからRubyへのトランスコンパイラを作成している位置づけになります。 py2rb.py 開発の経緯の詳細は、下記 blog をご覧ください。 naitoh.hatenablog.com 特徴 Python ASTベースで1行単位にRubyへ翻訳 Python => Ruby (メソッド,クラス,変数) : decorator や yield 等は未サポート impo
RejectKaigi 2017で『Rubyで機械学習を行うための「巨人の肩に乗る」別の方法』という発表をしました - @naitohの日記
RubyKaigi 2017 に CFP を出したところ残念ながら Reject されてしまい、この内容を発表する場が無いかなと考えていたところ、 RejectKaigi 2017 に発表の機会を頂きましたので、お話させて頂きました。 スライドは下記に公開してますので、ご覧ください。 Reject kaigi2017 naitoh from Jun Naitoh www.slideshare.net お話した内容は Ruby で機械学習をしたいと思った場合、現状では不可能なため、下記の三つの内容について Ruby コミュニティで取り組みが行われており、 既存のgemをなんとかすること Rubyのための仕組みをつくっていくこと 巨人 (Python) の肩に乗る方法 この中の現実的な解が「巨人 (Python) の肩に乗る方法」を実現しつつある PyCall になります。 PyCall の詳
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) | yunabe.jp
Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) Python のパッケージ管理関係の情報がオフィシャルには整理されてなく、 またパッケージ管理まわりででてくるキーワードもいくつもあって分かり難いので完結にまとめてみました。 このドキュメント自体は少し長いですが、結論としては2015年1月時点では 原則 pip を使ってパッケージの管理を行う setuptools も広く使われているので入れておくとよい。そもそも pip のインストール時に自動的ににインストールされる distribute は 2013年に setuptools にマージされたので不要 という方針でよいと思います。 ただ少し古い情報ソースやパッケージのドキュメントを読んでいると distribute の利用が勧められていたり、 site-packages, e
Pythonのジェネレータ、コルーチン、ネイティブコルーチン、そしてasync/await | POSTD
(訳注:2016/3/9、いただいたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 注意： この記事で書かれている機能は、大部分がPython 3.4で導入されたものです。ネイティブコルーチンとasync/await構文はPython 3.5でサポートされました。そのため、本記事に記載されているコードを試す場合はPython 3.5の利用をお勧めします。 ジェネレータは値を 生成する 関数です。普通、関数は return で値を返したあと、その下層のスコープは破棄します。関数を再度呼び出す場合、その関数はゼロから起動されることになります。つまり1回限りの実行となります。しかしジェネレータ関数は値を yield で返し、関数の実行を一時停止します。その後、関数を呼び出したスコープにコントロールが移ります。関数を再び呼び出して次の値を(存在すれば)得たい時は、実行を再開することができます。では
Guide - Software - Emacs - python-mode
NZMATH開発ガイド ▶ ソフトウェア ▶ Emacs ▶ python-mode Emacs と Python python-mode は Emacs で Python のプログラムを編集するための環境です(こういうものをメジャーモードと言います)。 一番最初に目に付くのは制御文などのキーワードが色付けされることです。 また Python のプログラムにはインデントをきちんとしないといけないという制約がありますが、たとえばこのインデントも Tab キーを一回押すと適切な位置までカーソルを移動してくれます。 このように便利な python-mode ですが、デフォルトでは使えません(*1)。 使うためには、インストールした上で .emacs に次のような設定をしておく必要があります。 (setq auto-mode-alist (cons '("\\.py$" . python-mode
Emacs で Python 開発環境を構築
coursera で Python をつかう講座を 2 つとった. Computational Investing, Part I | coursera Survey of Music Technology | coursera もちろん Emacs で開発環境をつくったので, 構築メモ. 入力支援# python.el は公式, python-mode.el は Python コミュニティによって作成されたもの. python# Emacs にデフォルトではいっているやつ. python-mode# Python コミュニティによって作成されたもの. emacsmirror/python-mode python-mode.el in Launchpad Guide - Software - Emacs - python-mode ショートカットがまとまっている. python-mode
emacs の python 開発環境を整える - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20110525.html
【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual
「入門自然言語処理」を読む準備をする - Kwappa開発室
CUI な Git ブラウザ tig を入れてみた (Born Too Late) [git][scm][tig] tig を使ってみた (do_akiの徒然想記) Twitter Trackbacks () とべとべ夏祭り2010電設部に参加した #tobesetu (key-cc) EC-CUBE LC_Page::sendRedirect()に引数を渡せない (弱小PHPerの憂鬱) [densetu][勉強会][学校]電設部IT勉強会#3やりますた（随時追記 (学内IT勉強会のススメ - atcorp) 電設部IT勉強会#3に参加したっ！ (Curious) GLT #24 （懇親会）に乱入してきた！ (Curious) GLT (Genesis Lightning Talks) Vol.24に参加しました (key-cc) GLT (Genesis Lightning Talks
google appengine に関してふた言 - ひがやすを技術ブログ
AppEngineでJavaとPythonどっち使ったほうがいいのかはみんな気になるよね。 根拠なしに、Javaがいいとか、Pythonがいいというのは、聞いて(読んで)くれている人に対して、ちょっと不親切。聞いている人も、自信を持って選ぶためには、その根拠をきちんと納得しておきたいでしょう。 では、どちらがいいか根拠つきで答えましょう。 AppEngine上のJavaとPythonは、生産性/パフォーマンスの違いがホトンドないので、好きな方を使うとよいでしょう。他に好きな言語があって、JavaもPythonと特に好きではないという方は、LL使いならPython、硬い言語が好きならJavaを選ぶといいでしょう。使い心地は似ているのでそれほど違和感を感じないはずです。 「AppEngine上のJavaとPythonは、生産性/パフォーマンスの違いがホトンドない」の根拠を知りたいと今あなた思い
google appengine に関してひと言
ここ数日、Twitter上で appengine に関する発言をたくさん目にする。それを見る限り、「注目をされてはいるが、手を出しかねている人が多い」というのが現状だろう。そこで、私からもひと言。 App Engine は純粋なソフトウェア・エンジニアにとっての天国 私自身、色々な開発環境を試して来たが、私のようにプログラミングが大好きで、新しい言語や環境を学ぶのが楽しくて仕方が無いエンジニアにとっては、「App Engineは天国」というのが正直な感想。SQLやRailsのように一見開発効率を良くしてはくれるが、直感的に実行効率とかが把握できない「補助輪付きプログラミング」と違い、App Engine上でのプログラミングは、ちょっと手を抜くとすぐに実行効率の悪さとして跳ね返ってくる「一輪車プログラミング」。 新しい言語を学ぶのが苦ならApp Engineは避けた方が良い 現時点で、Pyt
Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク
Google App EngineでのPythonの勉強と開発は進んでいますか？ GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ これを書いた本人はというと…まったく進んでいません。 Learn Python The Hard Wayを少し読んだ程度です。 言い訳なんていくらでも出来ますね。 えーっと、仕事が忙しいから、仕事が忙しいから、そして仕事が忙しいから。 しっかり、仕事以外の勉強の時間を取ってやらないと、あっと言う間に置いてかれます。 そして、”新しいことを学ぶ”というのは日々のモチベーションに繋がりますから。 前置きはここまでにして、今日はタイトル通り、 Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク を紹介します。 もし、タイトルに期待して、”これさえやればPythonマスターになれる！”と思ってきた方にはごめんなさい。 99%は”Pyt
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意識の低い自動化
NLTKインストール - 0024
Python2.6ソースインストール時のTkinter不具合解消法 | Taperium