How to build your own AlphaZero AI using Python and Keras
Update! (2nd December 2019)I’ve just released a series on MuZero — AlphaZero’s younger and cooler brother. Check it out 👇 How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 1/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 2/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 3/3) In this article I’ll attempt to cover three things: Two reasons why AlphaZero is a massive step forward for Artificial
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
30 Python Language Features and Tricks You May Not Know About
Since I started learning Python, I've kept a list of "tricks". Any time I saw a piece of code that made me think "Cool! I didn't know you could do that!" I experimented with it until I understood it and added it to the list. This post is a summary of that list. If you are an experienced Python programmer, chances are you already know most of these but you might still find a few surprises. If you a
Pyramidのセキュリティ
Contents Pyramidのセキュリティの仕組み 認証 認可 アプリケーションでの実際 セキュリティ設定 ビューとモデル ログイン処理 まとめ 始めに断っておこう。Pyramidにはファンシーなログインフォームやユーザー管理なんてついてこない。 認証、認可の仕組みはあるが、Pyramidに設定一発で動くような押しつけがましいViewやModelは存在しない。 そういうのが好きな人はDjangoというフレームワークがあるから、そっちにしときな。 このエントリでは、Pyramidで認証、認可の仕組みを使う方法を説明する。 CSRFとかそういうのは扱わないのであしからず。 Pyramidのセキュリティの仕組み 先に述べたとおりPyramidには認証と認可の仕組みがある。 認証というのは、今アプリケーションを使っているのが誰なのかを特定するもので、 認可は誰がその機能や処理を実行してよいかと
Windows環境でPythonのC拡張をビルドする
Windows NativeのPythonでC拡張をビルドする方法を説明します。みなさん普通は WindowsではPythonなんて使わないのか、あんまり情報が無いんですよね…… Windows SDKをインストールする C拡張なのでCコンパイラが必要なので、コンパイラをインストールします。MicrosoftはVistual Studioを売っているのでそれを買えばコンパイラがついてきます。また、無償版のExpress Editionをインストールしてもコンパイラがついてきます。 C拡張をうまいことビルドするために、distutilsはVS2008のコンパイラに対応するように書かれています。UNIXだと適当にPATHからコンパイラを探してくれば良いのに、なぜ WindowsだとdistutilsがVS2008のための特別な処理を入れているかというと、コンパイラの場所がWindowsだとPA
Dropboxは全部Pythonで信頼性の高いソフトウェアを作った（前編）～PyCon APAC 2013
Pythonユーザーが集まり、情報交換し、交流するためのカンファレンス「PyCon APAC 2013」が9月13日、14日に都内で開催されました。PyCon APACはこれまでシンガポールで開催されており、今回初めて日本で開催されました。 Pythonは日本ではあまり利用事例が多くありませんが、海外ではGoogleやDropboxなどで使われていることが知られ、人気のあるスクリプティング言語の1つです。Pycon APAC 2013の2日目の基調講演には、そのDropboxの3番目の社員であるRian Hunter氏が登壇、Dropboxの社内事例も交えてPythonの大規模開発について紹介しています。 基調講演の内容をダイジェストで紹介しましょう。 One Million Lines of Python このカンファレンスに呼んでいただけて大変光栄です。日本には初めて来ました。 僕が初
Pythonで「メモ化（Memoization）」の効いたプロパティがかんたんに作れる「memoize（メモワイズ）」 - モジログ
Python Package Index - memoize https://pypi.python.org/pypi/memoize/ GitHub - sionide21 / memoize https://github.com/sionide21/memoize 「memoize（メモワイズ）」は、Pythonで「メモ化（memoize / memoization）」の効いたプロパティがかんたんに作れるライブラリ。作者はBen Olive。 ウィキペディア - メモ化 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A1%E3%83%A2%E5%8C%96 ＜メモ化（英: Memoization）とは、プログラムの高速化のための最適化技法の一種であり、サブルーチン呼び出しの結果を後で再利用するために保持し、そのサブルーチン（関数）の呼び出し毎の再計算を防ぐ手法
Pythonでのパス操作をオブジェクト指向っぽくする「path.py」 - モジログ
Python Package Index - path.py https://pypi.python.org/pypi/path.py/ GitHub - jaraco / path.py https://github.com/jaraco/path.py 「path.py」は、Pythonでのパス操作をオブジェクト指向っぽくするもの。 パスを文字列でなく、pathオブジェクトとして扱う。標準ライブラリの「os.path」などの操作は、pathオブジェクトのメソッドとして呼び出せるようになっている。 以下のような使用例が出ている。 from path import path d = path('/home/guido/bin') for f in d.files('*.py'): f.chmod(0755) Pythonの標準ライブラリを使うなら、os.listdir()やos.chmod
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
Python: timeitモジュールを使ってお手軽に実行時間計測
Pythonではtimeitモジュールを使って簡単に実行時間を計測できる。以下に示すコードはPythonでは一般的なコードだと思う。たらい回し関数(竹内関数)と階乗を求める関数だ。これを実行した時の時間計測、さらにコードに含まれている関数の実行時間を簡単に測るにはどうすればよいか。 ここでtimeitモジュールが利用できる。まず、Pythonシェル環境では以下の通り。 main関数の測定は次のように行う。stmtで時間計測したい関数を指定して、setupで最初の1回だけ実行する文を指定する。numberは実行する回数となっている。正確を期するなら複数回を指定するべきだろう。 >>> import timeit >>> timeit.timeit(stmt='test_timeit.main()', setup='import test_timeit', number=1) 12 36288
サイボウズのPython コーディング規約 11 カ条 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
ymmt2005 こと山本泰宇です。こんにちは。 cybozu.com のインフラ開発チームでは仕事のかなりを Python でこなしています。 Python を選んだ理由は以下の通りです。 便利だから Python には "batteries included" と呼ばれるほど豊富な標準ライブラリが整備されています。例えば HTTP で通信するとか、JSON データを読み込むといった良くある仕事のためにいちいち外部ライブラリを探さなくていいのです。 堅いプログラミングができるから 例外やモジュールといった現代的な機構が備わっているので、ベターシェルスクリプトとして使うのに適しています。 書き方にバリエーションが少ないから チーム開発では他の人が書いたコードを手直しすることは良くあります。書く人によって書き方がいくつもあるような言語より、レビューや修正がしやすいと考えています。 標準的に使
The Zen of Python 解題 - 後編 - atsuoishimoto's diary
The Zen of Python 解題 - 前編 "The Zen of Python" の役割 "The Zen of Python" は Tim Peters氏が1999年に「Pythonらしさとはなにか？」と問われて書き上げたものであることは前述した。Python 2.0 のリリースに向けて活発に開発が進められていたころである。 この Python 2.0 は、いろいろな意味で重要なリリースだ。まず、Python の著作権の帰属、ライセンス等について数々の「大人の話し合い」をくぐり抜け、現在の PSF (Python Software Foundation) による安定した体制を築き上げる第一歩となった、記念すべきリリースである。 また、このリリースでは リスト内包(例 [x*x for x in range(10)]) や累積代入文(例 a += 10) などの Python 文
Pythonを始めるなら、１ファイルの軽量Webフレームワーク「Bottle」がおすすめ - モジログ
「全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来」（2013-01-01）という記事が人気を集めているようだ。巳年（ヘビ年）にひっかけて、これからPythonを勉強したい人を対象に、書籍やライブラリなどを紹介している。有益な情報が多数含まれているが、ちょっとPythonを試してみたいという程度の人には、これだと敷居が高すぎるように思う。 Pythonに限らないが、あたらしい言語をはじめるとき、もっとも障害になるのは「環境構築」だろう。Pythonの場合、LinuxやMacであれば、Pythonインタプリタは最初から入っているので、Pythonそのものをインストールする必要はない。しかし、「そのあとどうするのか？」というのが、なかなかむずかしい。例えば、「Hello, World!」を出すWebアプリを書くには、そこからどうすればいいのか。なんらかのWebフレームワークを使
Brython
Without a doubt, you've seen a clock like this in demos of HTML5 Your browser does not support HTML5 ! However, right click and view the source of this page... It is not Javascript code! Intead, you will find Python code in a script of type "text/python" Brython is designed to replace Javascript as the scripting language for the Web. As such, it is a Python implementation (you can take it for a te
PythonでTwitterの最新投稿をGoogle+に自動的に投稿する | TRIVIAL TECHNOLOGIES @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 毎朝お尻画像をアップする以外はほとんど塩漬けになってたGoogle+を何とかしようと思いました。 とはいえ時間を取られるのはイヤ。自動的になんとかできるといいなと思い，PythonからGoogle+に投稿できるっぽいスクリプトないのかな〜と思ってアツく検索してみました。ていうかそもそもGoogle+のAPIって未だに投稿に対応してないのか？ さて，いくつか発見した中でもこれがよさげだったのですが，試してみたら動かず。5分くらい，心の目でソースを眺めていると，問題の箇所が判明。JSONの形式がかわっちゃって認証用のデータとれなくなってたみたい。ふんふん〜，と鼻歌を歌いながら修正して，動く
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 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は、以前に比べてPythonを触る人が増えてきたような印象ですが、それでもやれeasy_installだ、やれvirtualenvだと言われても、どうやって設定したらよくわからない、という発言をちらほら見かけています。 でもぶっちゃけ超簡単なので、とりあえず初めてPythonの環境設定する人はこれをコピペで動かして下さい。 (2017.01.26追記) 注意：この記事はもう古いので、Python2をいまから使い始めるなんていう奇特な人以外は次の記事を読んで下さい。 ymotongpoo.hatenablog.com 要点 はまりどころは多分次のどれかだと思う Pythonのバージョンをどれ使っていいかわからない 「easy_installを使え」と言われるがeasy_installというパッケージが見つからない virtualenvの入れ
Pythonでメモリを食い過ぎた時に見直すポイント - 西尾泰和のはてなダイアリー
ちょっと複雑なアルゴリズムをPythonで実装してみて、自分の予想以上にメモリを食ってしまったので何が原因なのかプロファイルしてみた。 辞書を大量に使ってはいけない 指摘されてみれば当たり前のことなんだけども、辞書はハッシュテーブルなのでメモリをたくさん使う。「グラフの頂点ごとに整数→整数のマッピングを持ちたいな」と思って、うっかり辞書を使ってしまったのだが、エントリー数が6個でも 1048バイト×頂点数 のメモリが吹っ飛んでいく。いくらハッシュのアクセスがO(1)だからといって、1048バイトmallocしてスラッシング起こしてんだったら全然安くない。エントリの個数とアクセス頻度によってはO(n)で線形探索したほうがよっぽどよい。 エントリーの個数が5件までならハッシュテーブルではないコンパクトな持ち方をするので280バイト。それでもでかい。 自作クラスのインスタンスも辞書を持っている
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leettips.org
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
