ハイフンに似ている横棒を全て統一するᅳㅡ˗𐆑–᭸‒-─−▬𐄐—━‐‑ー﹣―ｰ﹘－⁃➖⁻！ - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Python で学ぶ実践的なドメイン駆動設計とレイヤードアーキテクチャ / DDD and Onion Architecture in Python
2021年10月に開催された PyCon JP 2021 Day 1 の登壇資料です。 CfP より抜粋 ドメイン駆動設計（DDD）やクリーンアーキテクチャといった話題は定期的に盛り上がりを見せますが、Pythonにおける実践的な解説はいまだ多くありません。このセッションでは、分かりやすく具…
インターンとしてOCR処理の実装および精度上昇に尽力した話 - Retty Tech Blog
タイトルの通り、8/10-27の3週間Rettyの広告コンテンツチームでインターンをさせていただきました。かなりたくさんのことを行い、考えてきたので思考プロセスって言ったら大げさなんですけど笑備忘録を書かせていただきます。 自己紹介 インターンのタスク タスクの目的 具体的な内容 手法の選定 Vision APIの使用について 機械学習モデルの構築 学習用画像のアノテーション 機械学習の前準備 ResNetとは？ 学習スタート！ 推論 Endpoint 作成 OCRを行う 形態素解析とは 形態素解析を行った 今後の方向性 今回使用しなかったデータへの範囲拡大 OCRのパラメータについて インターン中の業務以外に関して 感想 Rettyでインターンをしたい人へ 最後に 自己紹介 東京工業大学大学院情報理工学院 数理・計算科学系1年生の森脇と申します。大学院の方では分散学習の研究を行っておりま
SQLite for Data Scientists
After years of NoSQL hype, data scientists are starting to love SQL again. Modern hardware can now easily and economically support the “traditional” relation approach without needing complex distributed systems. SQLite—a C-language library that implements a lightweight, full-featured SQL database engine—is one of the most popular databases in the industry and is used in everything from web applica
Big
Big Data Analytics with Pandas and SQLite in Python/v3 A primer on out-of-memory analytics of large datasets with Pandas, SQLite, and IPython notebooks. Note: this page is part of the documentation for version 3 of Plotly.py, which is not the most recent version. See our Version 4 Migration Guide for information about how to upgrade. New to Plotly?¶Plotly's Python library is free and open source!
Apache Beam (Dataflow) 実践入門【Python】 - Qiita
はじめに この記事は、Apache Beam Documentation の内容をベースとしています。 Apache Beam Python SDK でバッチ処理が可能なプログラムを実装し、Cloud Dataflow で実行する手順や方法をまとめています。また、Apache Beam の基本概念、テストや設計などについても少し触れています。 Apache Beam SDK 入門 Apache Beam SDK は、Java, Python, Go の中から選択することができ、以下のような分散処理の仕組みを単純化する機能を提供しています。 **Pipeline：**処理タスク全体（パイプライン）をカプセル化します。処理タスクには、入力データの読み取り、変換処理、および出力データの書き込み等が含まれます。 **PCollection：**分散処理対象のデータセットを表すオブジェクトです。通常
apache-beam-pythonを用いてGCP dataflowでmecabを使い形態素解析をする話 - Qiita
概要 BigQueryに保存されたtweetを形態素解析したい。BigQuery単体では形態素解析出来ないし、mecabの新語辞書を使ったりも出来ないのでdataflowを利用することで形態素解析を行う。 twitterでは、常に最新の言葉が使われる。そのためmecabの辞書は neologd を利用して最新の状態の言葉で形態素解析ができるようにする。 通常のdataflowのサンプルと異なるのはmecabで使う辞書ファイルをどのように配布するかという問題だ。今回は、パッケージ等は作らなず、インスタンスが生成された後、GCSにおいたmecabの辞書ファイルを読んでいる。 今回はtwitterで使われる人名は誰が多いのかをサンプルとして調べることにする。 shibacow@xxxx~$ mecab -d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ip
Dockerfileのベストプラクティスとセキュリティについて - エニグモ開発者ブログ
こんにちは、主に検索周りを担当しているエンジニアの伊藤です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の 17 日目の記事です。 みなさんは適切なDockerfileを書けていますか？とりあえずイメージのビルドが出来ればいいやとなっていませんか？ 今回は自戒の意味も込めて、改めてDockefileのベストプラクティスについて触れつつ、 そもそもDockerfileを書かずにコンテナイメージをビルドする方法とコンテナセキュリティに関する内容についてまとめてみました。 Dockerfileのベストプラクティス イメージサイズは極力小さくしよう ビルドキャッシュを活用しよう Dockerfileに関する悩みどころ Dockerfileを書かないという選択肢 Buildpack Cloud Native Buildpacks CNBの仕組み デモ CNBのメリット セキ
Catboostとは？XgboostやLightGBMとの違いとPythonでの実装方法を見ていこうー！！｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、XgboostやLightGBMに代わる新たな勾配ブースティング手法「Catboost」について徹底的に解説していき最終的にPythonにてMnistの分類モデルを構築していきます。LightGBMやディープラーニングとの精度差はいかに！？ こんにちは！ 消費財メーカーでデジタルマーケター・データサイエンティストをやっているウマたん(@statistics1012)です！ Xgboostに代わる手法としてLightGBMが登場し、さらにCatboostという手法が2017年に登場いたしました。 これらは弱学習器である決定木を勾配ブースティングによりアンサンブル学習した非常に強力な機械学習手法群。 計算負荷もそれほど重くなく非常に高い精度が期待できるため、Kaggleなどのデータ分析コンペや実務シーンなど様々な場面で頻繁に使用されているのです。
Python Tips: Poetry の tips あれこれ
Python のパッケージ管理ツールの Poetry の tips です。 ライブラリ: Poetry Poetry はアプリケーション開発とパッケージ開発のどちらの用途にも利用できますが、私はアプリケーション開発でしか Poetry を使ったことがありません。そのため、以下にあげる tips はすべてアプリケーション開発に Poetry を利用するときの tips です。 本記事では Poetry のバージョン 1.0.0 を対象としています。 Poetry は仕様が比較的安定していますが、バージョンが上がると参考にならない場合もあるのでご注意ください。 目次 venv のファイルをプロジェクトディレクトリの下に置きたい venv を作らずグローバルにパッケージをインストールしたい アップデート可能なパッケージをチェックしたい Poetry 自体をアップデートしたい Docker コンテ
こわくないbit全探索1 入門編: bit全探索ってなに？【競プロ解説】 - Qiita
競技プログラミング（AtCoder）初心者が、最初に突き当たる壁になることが多いアルゴリズムのひとつに『bit全探索』があります。 この記事では、その『bit全探索』についてできる限り丁寧に解説をしていきます。 記事リンク 1. 入門編 bit全探索ってなに？ : bit全探索はどんなことをするアルゴリズムなのか解説します。 2. 基本編1 簡単な例題でbit全探索をやってみよう！ : 簡単な例題（部分和問題）で実際にbit全探索を実装してみます。 3. 基本編2 2進法を使って実装してみよう！ : 2進法を使ったbit全探索の実装をしてみます。 4. 実践編 AtCoderの問題を解いてみよう！ : AtCoderのbit全探索を使う問題のヒントとコード（Python・C++）を載せています。 5. 応用編 3つ以上の選択肢は再帰関数で書こう！ : 再帰関数を使ってbit全探索に似た問題
Hosting your Models and Datasets on Hugging Face Spaces using Streamlit
Hosting your Models and Datasets on Hugging Face Spaces using Streamlit Showcase your Datasets and Models using Streamlit on Hugging Face Spaces Streamlit allows you to visualize datasets and build demos of Machine Learning models in a neat way. In this blog post we will walk you through hosting models and datasets and serving your Streamlit applications in Hugging Face Spaces. Building demos for
Releasing Pythia for vision and language multimodal AI models
Releasing Pythia for vision and language multimodal AI models What it is: Pythia is a deep learning framework that supports multitasking in the vision and language domain. Built on our open-source PyTorch framework, the modular, plug-and-play design enables researchers to quickly build, reproduce, and benchmark AI models. Pythia is designed for vision and language tasks, such as answering question
Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa
Netflix Tech BlogのgRPC APIに関する以下の２つの記事に感銘を受けたので、ここにその概要を日本語で記します。 (めんどくさかったので)翻訳の許可は取ってませんが、再構成してますし元のJavaではなくPythonで書き直していますので、容赦して下さい… Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMaskPractical API Design at Netflix, Part 2: Protobuf FieldMask for Mutation OperationsまとめgRPCでは、FieldMaskをうまく使うことで、必要な情報だけ取得したりあるいは与えたりしたりできまっせ第一部まずField Maskをどのように使うかを述べています。 背景Remote Callというものは、そもそもコ
Python Numpy Tutorial (with Jupyter and Colab)
This tutorial was originally contributed by Justin Johnson. We will use the Python programming language for all assignments in this course. Python is a great general-purpose programming language on its own, but with the help of a few popular libraries (numpy, scipy, matplotlib) it becomes a powerful environment for scientific computing. We expect that many of you will have some experience with Pyt
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