Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
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Google Colaboratoryを使えばブラウザ上でPythonの実行環境が簡単に手に入る - タダケンのEnjoy Tech
こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているGoogle Colaboratoryを試してみました。ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクトです。Chromeのデスクトップ版で動作します。 Colaboratoryを使えば、Chromeブラウザ上で無料でPythonの実行環境を手に入れる ことができます。今回は、Colaboratoryの使い方を解説します。 バリバリのデータ分析者にも、Pythonでプログラミングを学んでみたいと思っている初学者にもおすすめのツールです。 そもそもJupyter notebookとは Google Colaboratoryを起動する Google ColaboratoryでPythonのコードを実行する 作成したnotebookを保存する まと
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Googleが開発したJavaデバッグを簡単にする新技術「cofoja」 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Java Programming Language Googleの20%プロジェクトからJava向けの新しい技術「cofoja (Contracts for Java)」が公開された。既存の実装に大きく手を加えることなく、デバッグをより簡単にしてくれる効果が期待できる。バグは些細なコードが起こすものだったりするが、それを追跡して発見するのは時に困難を極める。これは問題が発生した箇所と、実際にバグがある箇所が大きく離れていることが理由になっていることもある。問題発生箇所とバグ発生箇所を近くにまとめることができれば、それだけバグ発見も取り組みやすくなる。 cofojaはこれを簡単に実現するための技術。インタフェースに制約表現を追加可能にするところがポイントとなっており、クラスの実装に手を加えなくてもインタフェースに制約表記を追加することで実行時にチェックできるようになる。ブログに掲載されている
Googleソースコード検索が便利すぎるという話 - このブログは証明できない。
前職は.NETエンジニアでした。今でこそ.NET Frameworkのソースコードが公開されていますが、以前はソースコードを見ることはできませんでした。まあ、のぞき見ることはできたのですが。オープンソースのソフトウェアのソースを読むことも、めったにありませんでした。 今日はPHP製のブログエンジンであるWordPressを触っていましたが、どうにも挙動がおかしい。それで、WordPress本体やらプラグインやらのソースコードを眺めていました。このとき役に立ったのが、Googleソースコード検索。 Google ソースコード検索(.com) Google ソースコード検索(.co.jp) ローカルのファイル内を全文検索するより圧倒的に速く該当コードを見つけることができます。ローカルのファイルを見たければ、Googleソースコード検索の結果からパスが分かるので、そのファイルを開けばOKです。し
【レビュー】Googleからの贈り物 - Google AJAX Language APIでカンタンに翻訳サイトを (1) 超シンプルなAPIながらスゴイ実力 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
20日に発表されたGoogleの新しいWeb API、Google AJAX Language APIは、誰でも簡単に言語の翻訳を行えるようにするJavaScript APIだ。同APIを使うと、JavaScript文字列に対して「日本語←→英語」や「中国語←→英語」と言った変換を簡単に行えるのみならず、文字列が何語で書かれているかを自動判別することもできる。 同APIのパワーがどれほどのものかというと、以下のような翻訳サイトを10分足らずで作れてしまったほどだ(ソースコードは次ページで解説)。 非常にシンプルなAPI(メソッド2つしかない!)にも関わらず、そのパワーがあまりに凄まじすぎる。この興奮をぜひ皆さんにもお伝えしたいと思う。 ということで、さっそくLanguage APIの使い方を学んでいこう。
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