Qiitaでたぶんもっとも参考にしてはいけないPythonの導入方法 - Qiita
はじめに Pythonは今最も習得希望人口の多い言語である。 それはヘビーなデベロッパーからライトなオフィスコンピューティングまで多岐にわたる。 おそらく「Pythonを使えば○○ができる」と喧伝されているのを見聞きしているからだろう。 この記事ではそんなPythonを一から導入し開発できるようにすることを主にする。 OSのセンテイ Pythonの開発でもっとも優れたOSはWindowsである。 単純にPython.orgの公式から対象のバージョンをいくつか選んでダウンロードして適当にインストールすればそれですべてを始められるので、MacやLinuxのようにシステムデフォルトと別verとのインストール共存やパッケージ管理ツールを意識する必要はない。 パスは通るし、複数のバージョンを同時に入れてもビルドバージョンですら分けて共存できるので簡単。 処理系 Pythonはインタプリタ界の変態言語
Go 製 CLI にプラグイン機構を作る方法n選
package main import "plugin" func main() { p, err := plugin.Open("plugin.so") // error handling f, err := p.Lookup("F") // error handling f.(func())() // prints "Hello, world" } この標準の plugin パッケージについて、先程あげた評価項目がどうかを考えてみます。 User Experience : いまいち プラグインをインストールの仕組みを考えないと難しそう 利用者は、ツール側が規定したルールに従って.soを配置する必要があるというのがポイント ありそうな仕組み ツールにプラグインの URL を渡すとダウンロードして適切な場所に配置してくれる プラグインのレジストリを提供する プラグインがいい感じにインストー
異常検知入門と手法まとめ - Qiita
異常検知について勉強したのでまとめておきます。 参考文献 下記文献を大いに参考にさせていただきました： [1] Ruff, Lukas, et al. "A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection." arXiv preprint arXiv:2009.11732 (2020). [2] 井手. "入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド" コロナ社(2015) [3] 井手,杉山. "異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)" 講談社サイエンティフィク(2015) [4] 比戸. "異常検知入門" Jubatus Casual Talks #2(2013) [5] Pang, Guansong, et al. "Deep learning for anomaly detection: A rev
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