Pythonで非同期投げっぱなしファイル書き出し - Qiita
Pythonで２面バッファにロギングしつつ、非同期でファイルに書き出す処理を書いてみた。 Fire-and-forgetとちゅうらしい。いわゆるヤリ逃げされるタスク。 動作仕様 ①main()は100msec周期で「日付＋ダミーデータ」のCSVデータをバッファに書き込む。 ②dataNumMax(100)個データがたまったらファイル書き出し関数(writeDataToFile)を非同期投げっぱなしで呼び出す。 writeDataToFile()は指定されたバッファをファイルに書き出す。 ③main()はバッファの書き出し面を切り替える。 ※ctrl-Cで抜けてください ※Python3.11です import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな２面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuff
Let’s 競技プログラミング! E8さんが教える アルゴリズム発想のキホン(12) アルゴリズムの基本用語 - 「グラフ」とは?
皆さんは「グラフ」という言葉を聞いて何を思い浮かべますか。Excel の折れ線グラフや棒グラフを想像する方が多いことでしょう。しかしアルゴリズムの文脈では、グラフは「モノとモノを繋ぐ関係」のことを指します。今回は、グラフの基本について整理した上で、どんな問題をグラフで表すことができるのかを紹介します。 グラフとは グラフは、モノとモノを繋ぐ関係を表すネットワーク構造のようなものです。グラフは頂点と辺からなり、頂点はモノを、辺は繋がりを表します。イメージしづらい場合は、鉄道路線図の駅を頂点、線路を辺と考えると良いでしょう。なお、頂点同士を識別するため、各頂点には 1、2、3…… と番号が付けられることが多いです。 無向グラフと有向グラフ 下図左側のように、辺に向きが付いていないグラフを「無向グラフ」と言い、下図右側のように、辺に向きが付いているグラフを「有向グラフ」と言います。例えば、一方通
機械学習による株価予測 さがそう 真のNumerai Signals - Qiita
追記事項（2020/10/13） 10月13日、本日Numerai Signalsが正式にリリースされた。これに伴ってFounderのRichard Craib氏がMediumに記事を投稿している（画像はMedium記事より引用）。 本記事の初回投稿時にはSignalsのターゲットはブラックボックスと書いたが、現在ヒストリカルターゲットが提供されるようになっている。これに加えてCraib氏の記事を受けて、Signalsに参加するインセンティブについても纏め直した。また記事の随所や画像についても最新のものに更新した。 はじめに 前回記事はこちら。 これまでベータ版であったNumerai Signalsの仕様がほぼほぼ確定した。株価のリターンを予測してシャープを競うベータ版から大きく変更が入り、誰も見たことのないようなオリジナルのSignalを探索するというタフな仕様となっている。筆者はこのト
正義のための殺人ドローンが一般人を次々に殺し出すまでのシナリオを描いた近未来ムービー「Slaughterbots(スローターボッツ)」
人工知能(AI)の開発によって自律的に動くロボットや自動運転車の開発が進んでいます。そんな中、「自律的に人を殺すロボット」が開発されることを危険視する動きがあり、SpaceXのイーロン・マスクCEOやDeepMind共同創業者のデミス・ハサビス氏らが誓約書に署名を行ったほど。もし「自律的な殺人ロボット」が開発されたら何が起こるのか、という1つの未来のシナリオがYouTubeに公開されています。 Slaughterbots - YouTube 大きなスクリーンを背景に、壇上に立つ男性。テクノロジー企業の発表会でよく見かける光景です。 男性は「悪人を排除する」ためのドローン技術について語っています。 男性が「新しい技術」として紹介するのが…… 空中に浮かぶ小型ドローン「Slaughterbots（スローターボッツ）」 Slaughterbotsが捉えた映像がこれ。人物の頭を認識しています。 男
中華版｢SPOT｣の犬型ロボット｢A1｣。約100万円以下でジョギングも散歩も人間のお供に
中華版｢SPOT｣の犬型ロボット｢A1｣。約100万円以下でジョギングも散歩も人間のお供に2020.05.11 14:0018,038 岡本玄介 別モノだけどアリかも。 現在中国では、ボストン・ダイナミクス社が作った犬型ロボット｢SPOT｣にソックリで、ちょっと小型のUnitree｢A1｣というものが作られています。INTERESTING ENGINEERINGいわく、そのお値段は約100万円を切るとあって、ロボット一家一台のリアリティーが出てきました。 では｢A1｣が人間とジョギングをしたり、リードを付けてお散歩をする様子をご覧ください。 Video: Unitree Robotics/YouTube｢A1｣同士がケンカをしようとするのは本物の犬と同じですね。 スマート・デプスカメラを搭載フロントに深度計測カメラが搭載されているので、前方にある障害物を判断して避けることができます。 Un
PythonからTwitterへ自動投稿したい（サンプルコードあり） - ITips
Twitterへの投稿、1日30ツイートとか難しい。 せめて早朝とか深夜の分を自動化できないか。 Python使えばできるんじゃないだろうか。 Twitterで定期的に発信を行うために、投稿を自動化したいと考えたことはないだろうか。 半分手動の予約ツイートはWEB上のサービスを利用すれば可能だが、自動化できるサービスは無い。 しかしPythonを使えば自動化可能だ。 本記事ではTwitterの投稿自動化ついて、Pythonのサンプルコードを交えて紹介する。 PythonからTwitterを扱うにはアプリ登録が必要 PythonからTwitterを扱うにはアプリ登録が必要だ。 以下のページから「Create an app」をクリックしてアプリ登録を行おう。 https://apps.twitter.com/ 登録したら、「Keys and Access Tokens」のタブを選択して、 AP
グリーンバックはもういらない！？Background Mattingでどこでも合成（Windows10、Python 3.6） - Qiita
グリーンバックはもういらない！？Background Mattingでどこでも合成（Windows10、Python 3.6）Python画像処理CUDA機械学習DeepLearning はじめに Zoomでバーチャル背景が流行っていますね。グリーンバックを必要とせずに一枚の背景画像から人物を切り抜き、ピクセルレベルで違和感なく合成できるBackground Mattingをやってみました。CPUでも動くよ。 システム環境 Windows10（RTX2080 Max-Q、i7-8750H、RAM16GB） Anaconda 2020.02 Python 3.6 CUDA 10.0 cuDNN 導入 Background-Mattingからクローンします。 back-matting環境を作ります。
機械学習による株価予測 いろはの”ろ” - Qiita
はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート（価格系列）である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった（特に財務諸表が面倒であった）が、最近ではQiitaでXBRL用のライブラリが紹介されていたり、バフェットコードでAPI（有料）が提供されていたりと、随分と手間要らずになってきたように思う。 個別銘柄を説明するための材料についてさらに進んだ話をすると、IRを自然言語処理に掛けてセンチメントを抽出したり、経営陣
機械学習による株価予測 いろはの”い” - Qiita
はじめに ちょうど3年ほど前に機械学習による株価予測のTipsをブログにて公開したことがある。 機械学習による株価予測には押さえておくべきノウハウが多数あり（要するにドメイン知識が必要であり）、データサイエンティストが単に予測対象を株価に置き換えても簡単に良い結果を得ることは難しい。フィナンシャルデータは過分散で統計的エラーが発生しやすく、バックテストや検証の結果は殆どの場合で信用するに値しない。その上、取引における市場の仕組みや制度を正しく検証に反映できていない場合、実運用において大きくパフォーマンスが劣化してしまう。考慮すべき事象は、上場情報（新規、廃止、監理指定等）、取引規制や貸借情報（売買停止、空売り規制、信用取引規制等）に加え、売買のレイテンシー、板の厚みやキューの考え方など多岐に渡る。 このため殆どの検証は机上の空論で終わる可能性が高い。検証に関する記事は多数存在するが、実弾投
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