はじめに 日々、StackOverflow や　Qiita や Medium らで pythonについてググっている私がこれ使えるな、面白いなと思った tips や tricks, ハックを載せていくよ。 簡単な例文だけ載せてくスタイル。新しいの発見次第、じゃんじゃん頻繁に追加していくよ。 これも知っとけ！これ間違ってる！ってのがあったら、コメント下さい。 このモジュルやライブラリーの関数とか基本/応用的な使い方を知りたいけど、自分で探すの面倒、英語意味不ってのがありましたらそれもコメントにどうぞ。私が代わりに調査 • 解析を努力致します。 簡単な例文を心がけてはいますが、なにせ読むな！見て感じろ！なくらい説明不十分なので、初歩的な関数の使い方などのpython知識を所有しているとすんなり理解しやすいかと思います。多分。 注:リンク先は全て英語です。PEP8をいつかは読みましょう。良いスタ

2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 2019/3/3 TensorBoardに公式対応しました。また、ランタイムのRAM/ディスク空き容量が一目で確認できるようになりました。後ほど記事に追記します。 はじめに Colaboratoryは、無料で使うことができ、ほとんどの主要ブラウザで動作する、設定不要のJupyterノートブック環境です。Googleが、機械学習の教育、研究用に使われることを目的に、無償提供しています。ざっくりというなら、

はじめに 社内ツールを1から作っています。まだ実装途中ですが、その話をしようと思います。 目的 日報ツールや目標管理ツールが使いにくいという声の解消 社内ツール放置問題の解消 という建前で、1から作り直し、勝手に社内仮想通貨を導入、社食のランチ代を会社側に少し負担してもらいたいという願望の実現 意識していること ユーザ(社員)が幸せになってくれるツールであること 絶対条件です。使ってくれる人がいないと、会社がランチ代を出してくれません。 今回、ちょうど日報ツールの社内アンケート結果があったので、それを参考にしました。 エンジニアやデザイナーがワクワクするツールであること 社内ツールは後回しにされがちですが、その理由は、本当に「運営しているサービスに手一杯だから」だけですか？ エンジニアがワクワクするツールにしましょう！コミットしてくれる仲間がいると信じて。 ツールの概要 日報ツール×目標管

Go言語を始めて38日たったので、これからGo言語を始めるプログラマにちょっとでもヒントになるように、どのようにGo言語を始めて、どのような手順で学んできたかまとめておきます。 筆者のバックグランド PHP歴、JavaScript歴10年~ Python 3ヶ月くらい Ruby 1日 静的言語経験ほぼ皆無(Java 3日くらい、Scala 3日くらい、Objective-C 1週間くらい、Cそもそも挫折、C# 1日) 静的言語というと、「コンパイルの一手間が面倒」だとか「環境を作るのが面倒」だとか先入観があり、ほぼ食わず嫌い状態でした。 Go言語とは? Go言語は2009年にGoogleによって作られたオープンソースの静的言語で、Linux・Mac・WindowsやAndroidで動作します。最近ではGoogle App Engineで使うこともできます。 golang.jpの解説によると

0. はじめに 業務で技術指導を行うにあたり、Git、GitHubについて説明する機会が多くなってきました。そこで、そんな時に使えそうな資料を整理してみました。 今後も新しい資料を見つけたら、随時更新していきたいと思います。またおすすめがあれば、是非ご紹介ください。 0.1. 読者対象 本記事の対象は、以下の様な方々です。 Git、GitHubの使い方について、他のメンバーに説明、指導する必要がある。 Git、GitHubの使い方について自習したい。 本記事にて紹介する資料は、以下の様な方々を想定して選別しています。 コンソールの操作にはある程度慣れている。 Subversionなど、他のバージョン管理システムの使用経験がない。 1. インタラクティブなチュートリアル Webブラウザ上で動作するインタラクティブ（対話的）な教材です。gitコマンドなどの環境構築は不要で、環境を破壊してしまう

おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10

今回は、MySQL5.7でrootユーザのパスワードを忘れてしまったときに再設定を行う手順がこれまでのバージョンといくつか異なる部分があったので備忘録として投稿します。 環境 MySQL ： 5.7.11 CentOS : 7.1 1. MySQLにパスワード入力なしでログインできるよう設定 はじめに、パスワード入力なしでMySQLにログインできるようにします。 パスワード入力なしでログインできるように /etc/my.cnf に skip-grant-tables を追加します

これ以上は長くなるため後述． Chromeは既に，Safariもようやく 上記の通り，Service WorkersがPWAでも最重要な機能の一つである．Chromeでは既に対応済み． しかしSafariが対応しておらず，世間的にはモチベーションの上がらない状況であった（やちまもその一人である）． Safariにおいて，Service Workersの実装状況 No active development が Under Consideration になったのは2015/12/041のことである． 20ヶ月という永遠とも呼べる時を経て，2017/08/032にようやく In Development となったわけであった． ちなみにMicrosoft Edgeでは既に開発中34である． だから何なのか SafariにService Workersの実装がなされると，一気にウェブアプリへの移行が

Android ChromeでService Workerが使えるようになり、徐々に盛り上がりを見せそろそろ使ってみても良いんじゃ・・・という匂いも感じ始めています。 ブラウザプッシュでの通知やキャッシュなどの機能にService Workerの注目が集まりがちですが、これらの実装はかなり複雑でやっかいです。 その中でも一番実装が簡単なService Worker(?)がホーム画面に追加の機能です。 この機能はService WorkerのJSは１文字書く必要がないので、Service Workerの実装を始める前にやっておくのも良いと思います。 実際に実装してみると、下からにゅるっと出てきます 条件 HTTPS接続（または localhost） Android Chrome 42以上 が必要です。SSLは https://letsencrypt.org/ で無料で入れられるので入れましょ

この記事はACCESS Advent Calendar 17日目の記事です。 こんにちは！無人島にEmacs拡張一つ持っていけるとしたらelscreenを持っていくEmacsライトユーザの@kumabookです。 Emacsは自分でカスタマイズできることが大きな特徴・メリットですが、今まで自分は他の方が作ってくれている拡張を入れて少し設定ファイルを書くぐらいで自分で拡張を作ったことはありませんでした。 今回は脱ライトユーザすべく簡単なEmacs拡張を作ってみたいと思います。 拡張の作り方を学ぶのが目的なので、あまり機能に悩まないものにしたいと思います。以前LGTM.inから画像を取ってくるというFirefox拡張を作ったので、それのEmacs版を作ってみたいと思います。 Caskを使った開発環境の構築 プロジェクトの作成 Caskはパッケージ管理をしてくれるものですが、実は開発環境の構築も

Djangoのチュートリアルにはログイン処理に関する記載がないので補足的に書いてみる。 (認証に関するドキュメントはあるが入門者向けではない感じ) Djangoのバージョンは1.10 accounts アプリ作成 今回はサイト内にログイン/ログアウト専用のアプリacocuntsを作成する。 accountsという名前にしたのはsessings.LOGIN_URLのデフォルト値が/accounts/loginになっているため。

ディープラーニング入門でMNISTを使った例をやった後、なにか応用的なことをやってみたいけど良い例が思いつかないという方はいるんじゃないでしょうか。 今回はそういった方の手助けになればと思い、Webカメラに映った数字を判別するものをつくってみようと思います。 ※chainerでMLPくらいは試したことがある方を想定しており、本記事ではそのモデル部分や学習のさせ方などについては触れません。 Webカメラの映像を映す まずはWebカメラの映像を表示させてみましょう。OpenCVを使えば簡単にできるようです。 なお、今回はLogicoolさんの"HD Webcam C270"を使用しています。 #!/usr/bin/python #coding: utf-8 import cv2 def main(): #Webカメラの映像表示 capture = cv2.VideoCapture(0) if

Jupyter notebook最新版のセキュリティ notebookパッケージが4.3になってから、セキュリティが強化されたようです。 参考: Security in the Jupyter notebook server 「jupyter notebook」とすると、パスワード入力を求められます。 下記の手順で使えるようになります。 (1) 下記のように設定ファイルを作成する。

jupyter nootbookを開こうとすると以下のようなエラーが表示され自動でブラウザが開かれなくなりましたのでその対処法を調べました。おそらくMac OSのアップデートが原因だと考えられます。 0:97: execution error: "http://localhost:8888/tree?token=2ab101b71b3d00b692865cb0039257b68afa12c9d57615fd"は“open location”メッセージを認識できません。 (-1708)

Djangoのモデルには、DateTimeFieldがあり、その引数として、 auto_now_add : create時に現在時刻を入れる auto_add : save時に現在時刻を入れて更新する という便利な機能があります。よく class User(models.Model): name = models.CharField() created = models.DateTimeField( auto_now_add=True ) updated = models.DateTimeField( auto_now=True )

Elasticsearch と Mahout を組み合わせ、「関連する商品」や、「関連するユーザ」を表示する機能をつくりました。 アルゴリズムはMahoutをそのまま使い、ロジックをElasticsearch プラグインにすることで、サーバ&データストアがElasticsearchでまかなえます。 以下にプラグインを公開しました。 https://github.com/hadashiA/elasticsearch-flavor これを実際に運用中のサービスがあるんですが、商品数がせいぜい数十万件程度だったので　Hadoop等は使わず、リアルタイムで結果を計算して返す作りになっています。 おそらく1,000万件くらいになってくるとやり方を考え直さないといけなくなりそうだけど、そこまで大規模にならなければなかなか便利なものができた。 Mahoutとは Apache Mahout は、色々な機械