バックナンバー: 2018: 1月 2017: 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 8月 | 9月 | 12月 Python 3.7 がベータになり、大きな変更はなく安定期に入りました。 その間、Python の言語自体やエコシステムに関して重要な話題が幾つかありました。 pypi.python.org から pypi.org へ 長年 Python のエコシステムを支えてくれていた PyPI がリニューアルしました。 Python 3 への移行を始めとしてモダン化され、 Markdown で書いた README をレンダリングできるようになるなどの改善も入っています。 IRC から Zulip chat へ freenode に python-dev という IRC チャンネルがあるのですが、新しい貢献者がコミュニケーションを取るのに今更IRCを使うのはハードルが
In this article I will talk about the npyscreen — library for creating console applications. InstallThe package is available for download on PyPI. sudo pip3 install npyscreenObject typesNpyscreen uses 3 basic types of objects: Application objects — provide start and end of the application, create forms, process events. Basically used NPSAppManaged and StandardApp (with event support).Form objects
Abstract Translating or rotating an input image should not affect the results of many computer vision tasks. Convolutional neural networks (CNNs) are already translation equivariant: input image translations produce proportionate feature map translations. This is not the case for rotations. Global rotation equivariance is typically sought through data augmentation, but patch-wise equivariance is m
あれこれ雑にメモっていて、きちんとしてから外に出そうと思っていましたが、下書きのままお蔵入りしそうだった。出せるところで出す...!すでに開催から一ヶ月も経ってしまった。 A1-1: ニューラルヘッドライン生成における誤生成問題の改善 B2-4: ニューラルネットを用いた多方言の翻訳と類型分析 D4-3: サンプリング戦略に基づく単語ベクトルの意味成分とスタイル成分の分離 A1-1: ニューラルヘッドライン生成における誤生成問題の改善 ○清野舜 (東北大), 高瀬翔, 鈴木潤 (NTT), 岡崎直観 (東工大), 乾健太郎 (東北大/理研AIP), 永田昌明 (NTT) 論文PDF: http://anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2018/pdf_dir/A1-1.pdf ニューラルヘッドライン生成はAttention付きのEncoder-Decode
Let's see some examples: * * * * * means: every minute of every hour of every day of the month for every month for every day of the week. 0 16 1,10,22 * * tells cron to run a task at 4 PM (which is the 16th hour) on the 1st, 10th and 22nd day of every month. Installing Crontab Crontab is not included in the standard Python installation. Thus, the first thing we have to do is to install it. This is
(注:2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python(Pythonを使ったディープラーニング)』 (Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています(例:著書の1章から8章を読んだ人)。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング: 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
There were two options for the course project. Students either chose their own topic ("Custom Project"), or took part in a competition to build Question Answering models for the SQuAD challenge ("Default Project"). You can see the in-class SQuAD challenge leaderboard here. The previous year's reports from CS224n 2017 are available here. Prize Winners Congratulations to our prize winners for having
News: Kindle版の配信が4/26に始まりました. (2019/4/26) [Amazon Kindle] 大羽さん担当章に関する, 本サポートページの補足はこちらです. (2019年4月7日) Google Colaboratoryの実習用ノートブックを追加しました. (2019年3月14日) 無事発売されました. (2019年3月9日) [Amazon] [紀伊国屋書店] (正誤表) さまざまな分野でのガウス過程の例 天文学: "Finding Galaxies in the Shadows of Quasers with Gaussian Processes", Roman Garnett, Shirley Ho, Jeff Schneider, ICML 2015. 紹介スライド (持橋): gpgalaxy.pdf [paper] 生態学: "Fast and flexi
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 ビットコインなどの仮想通貨などで使われているブロックチェーン技術の入門書を書きました。新しい技術を学ぶことの楽しさを伝えられたら,著者として嬉しいです。 オブジェクト指向スクリプト言語Pythonの入門書「みんなのPython 第四版」のサポート用のサイトです。 Windowsでインタラクティブシェルを正しく立ち上げる方法 第四版のサンプルコード 第四版の正誤表こちら 第三版,第二版 本書でインストールする「Anaconda」のダウンロード用URLが変わっています。下記URLからダウンロードしてください。 https://www.anaconda.com/distribution/ 初
A common question: “Is Python interpreted or compiled?” Usually, the asker has a simple model of the world in mind, and as is typical, the world is more complicated. In the simple model of the world, “compile” means to convert a program in a high-level language into a binary executable full of machine code (CPU instructions). When you compile a C program, this is what happens. The result is a file
インタラクティブ教材やペアプログラミングで、ここでしか得られないプログラミング体験 学校でまだ教えていないことを学べるようにするのが出版社の仕事の1つです。そこで、一昨年から角川アスキー総研では「ディープラーニング」や「Python」のセミナーを開催してきました※1。この2つのテーマは、とくに多くのジャンルの人に取り組んでほしい領域なのに、きちんと学べる環境にいる人は専門の学科や仕事でかかわられている方に限られているからです。 その中でもPythonは、プログラミングを始めるのに最適な言語の1つとされ、日々の仕事にかかわる面倒なことを片付けてくれるパートナーにもなる言語です。しかも、まさにディープラーニングやIoT、データサイエンス、量子コンピューティングなどの先端分野で必要とされ、これからますます注目される言語です。 そこで、角川アスキー総研では、Pythonの新しいセミナーを企画させて
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