Python3 に提案されたばかりのパターンマッチング構文を調べてみた - Qiita
追記: この記事から8ヶ月後に、パターンマッチ構文は Python に採用されることが決まりました。 PEP 634, 635, 636 (Structural Pattern Matching) を読んだよメモ では最新情報をもとに記事を再構成しています。 昨夜、突如 PEP 622 (Structural Pattern Matching) が python/peps に投稿されました。 python 系のメーリングリストを追いかけていない僕にとっては突然の大物 Draft の登場で、大混乱です。 野心的な PEP が出てきた。なにこれやばい。あとでじっくり読む。 / PEP 622 -- Structural Pattern Matching | https://t.co/HIipocP5Vt https://t.co/o0OUN6BqgH — tk0miya (@tk0miya)
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
Pythonによる因果推論と因果探索（初心者の方向け） - Qiita
因果推論と因果探索を学びたい初心者の方を対象に、因果分析のPythonプログラムを実際にGoogle Colaboratoryで実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。 単著としては、「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」、以来、約1年ぶりの新刊となります。 本記事では、因果分析の書籍を執筆したモチベーション、Pythonによる因果推論、因果探索の概要について解説します。 「つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 ~因果推論・因果探索の実践入門」 ●2020年6月30日発売 ●著者：小川雄太郎（自己紹介、Twitter）@電通国際情報サービス（ISID） ●出版社: マイナビ出版 本記事の内容 ● 0. 本書を執筆したモチベーション ● 1. 因果推論が必要な事例 ● 2. 因果推論をしたいデータ ● 3. 因果推論の方法 ● 4. 因果探索の手法 ● 5.
待ってました CUDA on WSL 2 - Qiita
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決！ 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
NURO光はセキュリティ的にやばいって話 (安全に使うための方法) - Qiita
要約 NUROひかりのHGWはデフォルトでIPv6ファイアウオール機能が 無効 または 未搭載 の可能性がある ので、そのまま使うと家庭内LANがインターネットから見えちゃうからちゃんと設定か対策して使おうぜって話。 このドキュメントの対象とする人たち 何も考えずに速度が速いだけでNURO光を使っている、「いんたぁねっとが何かよく分かっていない」人向けです。 ネットワークやセキュリティを理解していて、自分のルータでセキュリティを維持しつつ使える！って人には全く関係ない話なので気にしなくていいです。読まなくていいです。 IPv6 と IPv4 のセキュリティ ここでは IPv6 と IPv4 のアドレスが割り当てられたPCやスマホとかがインターネットからどう見えるのか？について説明します IPv4 の場合 一般的にIPv4アドレスは1契約につき1アドレスが付与され、それをルータ呼ばれる機器を
WSL2によるホストのメモリ枯渇を防ぐための暫定対処 - Qiita
5/27にWindows 10 2004 Updateが正式リリースされて、それに伴いWSL2もWindows Insider Preview版を使用しなくても利用可能となりました しかしWSL2を使用してるとVmmemというプロセスのメモリ使用量が増加し続けて、Windowsホストのメモリが枯渇してしまう問題があります。そしてこの問題は正式リリース後も解消されず残っています。 NOTE: Windowsホストで動いているVmmemプロセスで「WSL2のHypver-V仮想マシン全体が消費＆確保しているCPUとメモリ」を確認できるという大雑把な理解でOKです。 microsoft/WSLのIssueは１年近くOpenのままとなっており、Microsoft側も問題を認識して取り組んでいるものの未だに根本対処されていません。 本問題のアップデート情報 (2023/07/04更新) 本問題に関す
Excelの座標値リストから図形を作成 - Qiita
Excelで設計した座標データから紙の模型を作る際、データを図形化するのに困っていた。グラフの「散布図」を使えばおおよその形は分かるが、縦横比を厳密に指定できないため模型には向かない（軸などを消す手間もある）。そこで、VBAを用いて座標値を読み取り折れ線図形を出力することにした。 コードを書いたのは2007年頃のはずだが、今もたまに使っている。（それどころかExcelを「表計算機能付きドローソフト」扱いすることが多くなった） 久しぶりの工作。何ができるかな？ pic.twitter.com/PckyNqPLMI — Nomoto (@HMMNRST) 2018年12月2日 答え：熱気球の球皮 pic.twitter.com/6FOlx0ki46 — Nomoto (@HMMNRST) 2018年12月2日 方法 BuildFreeform で図形作成用のオブジェクトを作る（開始点も指定）
自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 2018年10月に登場して、自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、GLUEベンチマークでは人間の能力が12位(2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解にはTransformer[Vaswani, A.
Let's Encryptを使用しているウェブページをブロックするプロキシサーバー - Qiita
Let's Encryptはドメイン認証証明書を無料で発行してくれるたいへん素晴らしいサービスです。ウェブサイトをHTTPSで提供するためには証明書が必要ですが、Let's Encryptの登場以前は認証局から有料で証明書を発行してもらうのが主流でした。それを無料で発行してもらえるのは大変ありがたいことです。また、発行プロセスは自動化されておりとても簡単です。筆者も個人のウェブサイトは全てLet's Encryptで証明書を取得しています。 ところが、Let's Encryptが発行する無料の証明書なんて信頼できないという教義を信奉するタイプの人々も存在するようです。筆者は最近Twitterで見かけました。ということで、そのような思想を持つ方も安心してインターネットを利用できるように、Let's Encryptによって発行された証明書を使用しているウェブサイトのみブロックするプロキシサーバ
losetupコマンドの使い方 - Qiita
[root@centos74 ~]# losetup -h Usage: losetup [options] [<loopdev>] losetup [options] -f | <loopdev> <file> オプション: -a, --all list all used devices -d, --detach <loopdev> [...] detach one or more devices -D, --detach-all detach all used devices -f, --find find first unused device -c, --set-capacity <loopdev> resize device -j, --associated <file> list all devices associated with <file> -l, --list lis
2020年はsystemd-homedの登場でLinuxのユーザー管理が大きく変わるぞ - Qiita
これまでのLinuxでは、ユーザーの追加はuseraddで行われ、ホームディレクトリは/home以下にディレクトリとして作られ、ユーザーのアカウントは/etc/passwd、/etc/group、/etc/shadowで管理されていました。 これからは、systemd-homedがその全ての仕事を置換することになります。 ※タイトル詐欺感がありますが、従来の方式も並行して使えます。安心してください。 systemd-homedとは？ systemd バージョン245で追加された、ユーザー管理デーモン。実体はsystemdのサービスユニットファイルで、systemd-homed.serviceとして起動されます。 今後、ユーザーの管理や認証はsystemd-homed（以下、 homed ）によって行われることになるようですね。 出典が無く間違いだったため、訂正しました。systemd-ho
Windowsで高速AVDを利用するまでの手順をものすごく詳しく解説 - Qiita
この記事は Windowsで高速なAVD（Android Virtual Device）を利用するまでの手順を、ものすごく詳しく解説します。なお、文中に出てくる画像のうち、Android Studioは3.0のものですが、2.xでも同様（のはず）です。 システム要件 高速なAVDを動作させるのに必要なシステム要件は次の通りです。 CPUがIntel製であること CPUが仮想化支援機能（VT-x）をサポートしていること PCのBIOS/UEFI（以下、単にBIOS）でVT-xの利用が有効になっていること WindowsがVT-xを認識していること メモリーを十分に搭載していること（16GB以上推奨） CPUの性能がどの程度あれば十分かは資料がないので断言はできませんが、最低でもCore iシリーズであることが望ましいと思われます。Core 2などそれ以前のシリーズや、現行品でもCeleron
Rust で vmlinux を起動できる x86 ブートローダーを作ってみた話 - Qiita
Rust を勉強し始めたので冬休みの間に Linux の boot protocol を喋る x86ブートローダー（自称:Krabs）を作ってみました。この記事では、開発に至った動機や、作成した Krabs の特徴とか仕組み、開発中におきた嬉しかったことなどについて書きたいと思います。 Krabs とは Krabs は、Rustで書かれた x86/x86_64(Legacy BIOS) 向けの４段ロケット構成のチェインローダーです。 bzip2 で圧縮された ELF 形式のカーネルを起動できます。bzip2 圧縮されたイメージを解凍して、次に展開してでてきた ELF イメージを再配置してからの、カーネルの起動となります。 内部では libbzip2 の C ライブラリを利用していますが、それ以外は全て Rust で記述されています。 GitHub - o8vm/krabs: An x86
WSL2で困ったときに使う魔法の呪文 - Qiita
絶対だいじょうぶだよ 引用：Windows 7、Linuxのリーナス・トーバルズも太鼓判 みなさん。WSL2使ってますでしょうか。 WSL2とは2019年5月に「Build 2019」で発表された、Windows Subsystem for Linuxのアップデート版です。 ざっくりというとMS公式が作ったWindows上で動くLinuxです。 正直、こういうものは昔からあり、眉唾ものだったのですが、WSL2あたりから、dockerが正常に動作するようになり、開発環境として常用するようになりました。 そこで、私が半年使ってきた中で、WSL2関連でどういう問題が発生したのか、どういう解決をしたのか。そのあたりを紹介したいと思います。 それらの問題は、大体1つの魔法の呪文でなんとかなります。 apt-getが失敗する ピーリカピリララ ポポリナペーペルト！ なんかapt-getが失敗する とい
Google Cloud Speech API vs. Amazon Transcribe - Qiita
文字起こしAPIガチンコバトル ググってざっと見れた範囲の「文字起こしAPI比較してみた」系記事では、数行（もしくは数分）レベルの非常に短い文字起こしを行いgood/badを述べているものが多いです。もしくはニュース動画のような"クリアすぎる音源"に対して行っているものも多いです。Amazon Transcribeについてバズっていたブログでも、英語での文字起こしで精度が高い話をしています。自然言語処理分野では英語の精度が高いのは知られているところですが日本語だとどうかというところが気になるところです。 自分が知りたいのは、 - 日本語の音源 - Podcastのように素人収録されたある程度ノイズが含まれた音源 - 1hくらいの長尺音源 - 複数人がクロストークしている音源 というような特徴を持った音声データに対してAPIだけでどこまで戦えるか（文字起こしできるか）だったので、いろいろ検証
TeX Live 2019 + 原ノ味フォント + llmk の Docker コンテナを作る - Qiita
Docker を使えば，普段使いの TeX Live 環境とは別に古い TeX 環境を保管しておいたり，あるいは逆に先端の開発中ブランチを試しに導入できたりと，色々便利です。 というわけで今回は，TeX Live 2019 + 原ノ味フォント + llmk でコンパイルできる Docker コンテナを作ってみました。 目標 モダンな TeX Live 環境を一発で用意できる Docker のコンテナイメージを作りたい。 pdfLaTeX / LuaLaTeX / XeLaTeX / (u)pLaTeX, dvips / dvipdfmx の全てを使えるようにする。 Adobe の源ノ明朝／源ノ角ゴシックを Adobe-Japan1 準拠に組み直して作られた高品質なオープンソース和文フォントである原ノ味フォントを，和文標準フォントとして使えるように準備・設定しておく。 【参考】 TeXCon
1870件以上のカーネルの不具合修正に貢献した再現用プログラムを自動生成するsyzkallerのテスト自動化技術 - Qiita
はじめに この記事は Linux Advent Calendar 2019 の 23 日目の記事です。 自己紹介 こんにちは。OSSセキュリティ技術の会 の fujiihda です。これまで Linux カーネルを含む OSS に関連する技術調査、技術講演、開発、サポート等を経験してきました。最近では、技術コミュニティを設立する側や運営側に関わらせていただく機会も増えてきました。 本記事で扱うテーマ カーネルのテスト自動化技術として Google の Dmitry Vyukov さんが開発し OSS として公開した syzkaller (読み方：シスコーラー 1 ) というファジングツールについて解説します。2019 年 12 月時点では、内部実装まで踏み込んで調査した日本語の記事は本記事が初となるはずです。 なお、本記事の中身は OSSセキュリティ技術の会 第七回勉強会 の前半の内容 2
日立社員「社内からQiitaに投稿？できるのそれ」 - Qiita
(2019-12-18 表現を一部訂正しました。) メタ記事。投稿するのにかかる手間に関する投稿です。 1 どうしてこんな記事を書こうと思ったか 日立製作所もガンガンOSS活動をしていることを知ってほしい。日立に興味があるが、OSSコントリビューションは社外発信にどれくらい熱心なのか気になる人向けに、とある一部署の情報をシェアしたい。 タイトルのような感想を持つ弊社内の人に情報発信してもらいたい。 (残念なことに、) 社内の情報共有サイトに書くよりQiitaに書いたほうが読まれそう。 後輩がAdvent Calendarの記事集めに苦労していたので気の毒になったため 注: 全社的な審査プロセスではなく、(株)日立製作所 ITプロダクツ統括本部のやりかたです。 では全社的なプロセスは？他の部署は？ → 詳しい方、（申請の上）コメントください。 ITプロダクツ統括本部って何？ Google i
OpenCV をビジュアルプログラミングできるアプリを Electron + Vue.js で作成 - Qiita
要約 Electron + Vue.js で、OpenCVをビジュアルプログラミング的に実行できるアプリ(仮称: OpenCVFlow)を自分の勉強がてら作ってみました。 上の動画のように、画像処理を定義したブロックを並べ、それをリンクでつなげることで、処理を順次実行して結果を確認、保存することができます。機能としてはそれほど多くなく、実用まではいかないかもしれませんが、なにか参考になれば幸いです。(個人的には、ElectronやVue.jsを本格的に使用するのは初めてでしたが、それなりに動くものが作れて満足しています。) 採用技術 アプリケーションエンジン: Electron フロントエンドフレームワーク: Vue.js UIフレームワーク: Photon OpenCVライブラリ: opencv4nodejs デザインパターン: アトミックデザイン アトミックデザインについて 今回は、U
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Python 3.4 で ファイル名, 行番号, 関数名を取得したい - Qiita