[翻訳] Python の静的型、すごい mypy! - Qiita
本稿は 2016年10月13日 (木) に Tim Abbott 氏によって書かれた記事の翻訳です。 Static types in Python, oh my(py)! https://news.ycombinator.com/item?id=12703008 免責事項/Disclaimer 本稿は 非公式 の翻訳記事です (著者の Tim Abbott 氏に翻訳を公開することの確認は取っています) 。本稿の内容に関して Tim Abbott 氏と Dropbox 社は一切の責任を負いません。 誤訳などありましたら私宛に編集リクエストを送って頂けると助かります。 謝辞 @takada-at に誤訳の指摘をコメントで頂きました @shimizukawa から誤訳修正の編集リクエストを頂きました @cocoatomo は全体を通して誤訳修正、より分りやすい日本語の表現にしてくれました 私の拙
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Pythonによる機械学習入門 ～SVMからDeep Learningまで～
電子情報通信学会総合大会2016 企画セッション 「パターン認識・メディア理解」必須ソフトウェアライブラリ 手とり足とりガイド
データ分析・解析をやりたいエンジニアにおすすめ！Pythonの入門スライド13選
Pythonには「NumPy」や「Pandas」などデータ分析に役立つライブラリが充実しており、中にはPythonからRを呼び出すことができるライブラリもあります。 これからデータ分析を始めるエンジニアのために、Pythonでのデータ分析に関する入門スライドを13個まとめてご紹介いたします。 データ分析の初心者向けのスライドを中心にピックアップしていますので、これからデータ分析を学びたいというエンジニアの方はぜひご覧ください。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめた
私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する
DeepLearningライブラリのChainerがすごい、らしい - cvl-robot's diary
Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai
Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD
Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？ 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt
Python Tools for Machine Learning - CB Insights Research
Python is one of the best programming languages out there, with an extensive coverage in scientific computing: computer vision, artificial intelligence, mathematics, astronomy to name a few. Unsurprisingly, this holds true for machine learning as well. Of course, it has some disadvantages too; one of which is that the tools and libraries for Python are scattered. If you are a unix-minded person, t
複数バージョンのPythonを使い分ける
なんとなくネタとして。 Pythonは大きく2系と3系になってますが、そろそろ3系に移行しつつも2系のケアをしてあげないといけません。 なので必然的に複数バージョンのPythonを使い分けることになります。 なんかそういうの簡単にできちゃうよーという 超便利ツール があるらしいですが なんでわざわざツールの使い方覚えないといけないのかさっぱり理解不能なので、 超便利ツール にさっぱりついてけないなりのやり方をメモっておきます。 方針とか プロジェクト内ごとの環境は virtualenv を使う tox を使ってバージョンごとのテストなどを実行する /opt/python-{version} にインストールする バージョンつきの pythonコマンド(python3.4,``python2.7`` など) は PATHに常に含まれるようにする とりあえずvirtualenvするには pyth
アジャイルデータサイエンス
TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2014年04月 PRINT LENGTH 236 ISBN 978-4-87311-671-6 原書 Agile Data Science FORMAT PDF 本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニングを行うためのサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluen
Python/OpenCVで顔検出を利用した肌色検出 | ぱろすけのメモ帳
序論画像から肌色領域を検出する必要は、様々な場面で生じます。たとえば指や腕などをうまく切り分けることができればジェスチャーの認識が容易になります。肌色領域検出によって画像から人を検出するタスクも難易度が下がるでしょう。肌色領域検出は水玉コラを自動生成に役立つなど、愉快なアプリケーションも多くあります。というわけで本記事では画像から肌色領域の検出をする手法を提案し、その実装を示し、実験により性能を検証します。修士論文書かなきゃなあと思いながらブログを書くと、構成が自然と論文風になってしまいますね。関連研究関連研究を述べます。Elgammal による肌色検出のチュートリアル [Encyclopedia of Biometrics, 2009] では、肌色領域の検出の方法について説明しています。そこでは、あらかじめ「こういう色が肌色です」と定義しておいて、それをもとに画像から肌色領域を検出すると
Jasper | Control everything with your voice
Jasper is an open source platform for developing always-on, voice-controlled applications Control anything Use your voice to ask for information, update social networks, control your home, and more. Always listening Jasper is always on, always listening for commands, and you can speak from meters away.
Pyramidのコントローラースタイル
Contents URLディスパッチ PyramidでのURLディスパッチ View Predicate ルートURL トラバーサル オブジェクトのデフォルトビュー ビュー名 リソースURL URLディスパッチとトラバーサルの比較 URLディスパッチとトラバーサルの混合 軽いURLディスパッチ + がっつりトラバーサル ガッツリURLディスパッチ + 軽くトラバーサル まとめ とりあえずコントローラースタイルと書いたが、ようするにWebアプリケーションがリクエストを受け取ってから処理に入るまでの流れである。 Pyramidはあえて複数の方法を採用している。その他のフレームワークから来る人たちがお気に入りの方法をとれるようにするためだ。 大きく分けて、Zope系由来のトラバーサル、DjangoやPylonsが使っているURLディスパッチがある。 (TurboGearsはPylons上のフレー
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
構成管理ツール Ansible について - apatheia.info
Ansible というサーバーの設定を管理するツールの説明。いわゆる構成管理 (CM: Configuration Management) にカテゴライズされるもので、Puppet や Chef の親戚みたいなものと考えてもらえればだいたいあってる。 概要 リード開発者は Michael DeHaan で、現職の AnsibleWorks の前は Redhat で Cobbler や Func に携わっていたり、Puppet labs でプロダクトマネージャーしたりしているという経歴の持ち主。 Ansible は Python で書かれている。同じジャンルで Python 製というと Salt が有名。Chef の場合、レシピを書くためには Ruby の知識が必要となってくるけど、Ansible はどんな言語でもモジュールが書けるようになっているので、運用にあたって Python の知識は
Python学習に使えそうなPygameのサンプル集 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @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 プログラミングに限らず，なにかを学んでモノにするには楽しく続けることが重要。学習を楽しく続けるためには，成果が見えるような仕組みをつくることがコツだと思う。 ゲームを作りながらプログラミングを学ぶ，という手法は，学習を楽しく続ける方法の一つとして使われることがある。プログラミングを学ぶ家庭で，成果物として実際に遊べるゲームができるので，目標を設定しやすいし，学習した成果も見えやすい。モチベーションを維持しながら，お勉強を続けてゆくことが出来る。 PythonにはPygameというゲーム作りに便利なライブラリがある。このPygameを使ってゲームを作る手助けとなるサンプルを見つけたので紹
fonnesbeck/ScipySuperpack @ GitHub
This shell script will build and install the Python scientific stack, including Numpy, Scipy, Matplotlib, IPython, Pandas, Statsmodels, Scikit-Learn, and PyMC for OS X 10.10 (Yosemite) using the Homebrew package manager and pip. The script will use recent development code from each package, which means that though some bugs may be fixed and features added, they also may be more unstable than the o
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GitHub - takemaru/graphillion: Fast, lightweight graphset operation library
Python interface to Gambit library — Gambit 13.0.2 documentation
GitHub - fabtools/fabtools: Tools for writing awesome Fabric files
パッケージングの今と未来
