How do Ruby & Python profilers work?
Almost all of these profilers live inside your process Before we start getting into the details of these profilers there’s one really important thing – all of these profilers except pyflame run inside your Python/Ruby process. If you’re inside a Python/Ruby program you generally have pretty easy access to its stack. For example here’s a simple Python program that prints the stack of every running
YOLOv2のリアルタイム物体検出をTensorFlowとPythonで実装する方法
YOLO v2をどうしてもPythonで使ってみたかったので作ってみた こんにちは。 AI coordinatorの清水秀樹です。 数多くあるオブジェクト物体検出の中で、処理速度が最も早い？と言われているYOLO v2を試してみました。 公式サイトの通りやって、環境のセットアップと静止画のオブジェクト物体検出を描画できるところまでは簡単にできましたが、なぜか動画になるとエラーになってしまいました。 そんなわけで、公式サイトのやり方ではイマイチ不良消化のまま先に進めなくなってしまったので、少し思考を変え、静止画でオブジェクト物体検出ができるなら、Pythonでソースコードを組み直せば、リアルタイム映像でもYOLOを試せると考え、実際にPythonで動かせるように作成してみました。 中々苦労しましたが、なんとか実装できたので、その内容を紹介したいと思います。 参考にさせて頂いたサイトの紹介 ち
Scrapy | A Fast and Powerful Scraping and Web Crawling Framework
pip install scrapy cat > myspider.py <<EOF import scrapy class BlogSpider(scrapy.Spider): name = 'blogspider' start_urls = ['https://www.zyte.com/blog/'] def parse(self, response): for title in response.css('.oxy-post-title'): yield {'title': title.css('::text').get()} for next_page in response.css('a.next'): yield response.follow(next_page, self.parse)EOF scrapy runspider myspider.py
Pythonアプリの起動を高速化する : DSAS開発者の部屋
pipenv 9.0.2 のリリースでCLIの大幅な高速化をしたというアナウンスを見かけました。 Just released Pipenv v9.0.2, which includes massive CLI speedups! https://t.co/AGD8Hkq1EG — Kenneth Reitz 🐍 (@kennethreitz) 2018年1月16日 興味を持ってすぐに試してみたのですが、あまり速く感じられませんでした。そこで Python 3.7 の新機能を使って速度を調査することにしました。 この記事ではその新機能と実際の使い方を紹介します。 起動時間 ≒ import時間 pipenv -h のようなコマンドの実行時間は、実際にヘルプメッセージを表示するための時間よりもずっと長くなります。 アプリケーションが起動するときには、設定ファイルの読み込みなど一定の処理が必要
最近のPython-dev(2017-12) : DSAS開発者の部屋
バックナンバー: 9月号 | 8月号 | 6月号 | 5月号 | 4月号 | 3月号 | 2月号 | 1月号 @methane です。 ISUCON があってしばらく間が空いてしまいました。コミットやML上の議論も追えてないのですが、1月末にPython 3.7のbeta1 (=feature freeze)が予定されているために、Python 3.7 を目標にしている PEP たちがたくさんacceptされたので、それらを紹介しておきます。 PEP 540 UTF-8 mode https://www.python.org/dev/peps/pep-0540/ PEP 538 (locale coercion) とセットで、私が BDFL-delegate (PEP を accept する責任者) になった PEP です。 この PEP は当初はかなりのボリュームが有ったのですが、すでに
ニューラルネットの学習過程の可視化を題材に、Jupyter + Bokeh で動的な描画を行う方法の紹介 [Jupyter Advent Calendar 2017] | LESS IS MORE
ニューラルネットの学習過程の可視化を題材に、Jupyter + Bokeh で動的な描画を行う方法の紹介 [Jupyter Advent Calendar 2017] 前置き Jupyter Advent Calendar 2017 14日目の記事です。この記事は、Jupyter notebookで作成したものをnbconvertでmarkdownに変換し、手で少し修正して作りました。読み物としてはこの記事を、実行するにはノートブックの方を参照していただくのが良いかと思います。 ノートブック (gist) nbviewer 概要 適当なニューラルネットの学習過程の可視化（ロス、正解率の遷移等）を題材にして、Bokehを使って動的にグラフを更新していくことによる可視化の実用例を紹介します。このノートブックの冒頭に、最後まで実行すると得られるグラフ一覧をまとめました。どうやってグラフを作るのか
![ニューラルネットの学習過程の可視化を題材に、Jupyter + Bokeh で動的な描画を行う方法の紹介 [Jupyter Advent Calendar 2017] | LESS IS MORE](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/30305c278f50a8a35b512fe1c5e02d0b2bf1fe04/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fr9y9.github.io%2Fmedia%2Ficon_hu71488a41e9448d472219f1cc71ecc0ad_259818_512x512_fill_lanczos_center_3.png)
OxidationPlan - Mercurial
Using Rust in Mercurial This page describes the plan and status for leveraging the Rust programming language in Mercurial. Why use Rust? Today, Mercurial is a Python application. It uses Python C extensions in various places to achieve better performance. There are many advantages to being a Python application. But, there are significant disadvantages. Performance is a significant pain point with
CardIO framework for deep research of electrocardiograms
This article introduces a framework that allows to build end-to-end machine learning models for deep research of electrocardiograms and provides ready-to-use methods for heart diseases detection. You will learn what electrocardiogram (ECG) showswhat you can do with CardIOwhy CardIO is so fasthow to do research with CardIO. Analysis of ECG with CardIOCardIO framework overviewCardIO is an open-sourc
Wheel が Linux でもバイナリパッケージに対応しました - methaneのブログ
PEP 0513 -- A Platform Tag for Portable Linux Built Distributions | Python.org 今まで Windows と Mac では、ビルド済みのバイナリ形式の拡張モジュールを wheel にして配布することができました。 WindowsやMacに比べてLinuxは環境の差が激しいのでバイナリ wheel に対応していなかったのですが、有名なディストリであればだいたい動くようにするためにどうすればいいか (glibc の古いAPIしか使わないなど) を勧告としてまとめて、十分実用的だと判断されたようです。（ただしこれは勧告であって、実際に pip や PyPI でこのルールに則っているかチェックされるわけではないようです） manylinux1 policy 性質上、何らかのライブラリのバインディングを提供する拡張モジュール
Unixコマンド”yes”についてのちょっとした話 | POSTD
知っているUnixのコマンドで一番シンプルなものは何ですか？ 例えば echo という、stdoutに文字列を出力し true を返す – すなわち常に0の終了コードで終了するシンプルなコマンドがあります。 シンプルな、と言えば yes もそうでしょう。引数なしで実行すると、改行されたyが無限に出力され続けます。
MIT: Visual Importance
Video This brief video showcases how our importance predictions can provide interactive feedback within a graphic design tool. Demo Upload a graphic design or a data visualization to obtain importance predictions using the single-image demo, or play with our interactive design tool with realtime feedback. Single-Image Our single-image demo allows you to upload either a graphic design or data visua
airspeed velocity — airspeed velocity 0.6.4 documentation
airspeed velocity¶ airspeed velocity (asv) is a tool for benchmarking Python packages over their lifetime. Runtime, memory consumption and even custom-computed values may be tracked. The results are displayed in an interactive web frontend that requires only a basic static webserver to host. See examples of Airspeed Velocity websites: astropy, numpy, scipy. License: BSD three-clause license. Relea
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High Dynamic Range (HDR) Imaging using OpenCV (C++/Python) | LearnOpenCV #
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