Python＋数学講座と機械学習講座が無料に Pythonでデータの抽出から可視化までが可能に | Ledge.ai
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【今度こそ】「ゼロから作るDeep Learning」をiPhoneのCarnetsだけで学ぶ - 狩猟編纂室
少し間が空きました。 ご報告 深層学習 これまでの振り返り Pythonista 3 の Numpy Numpy のアップデート 新たに見つけたアプリ Jupyter Notebook とは？ Numpy のバージョンを確認する Gist によるドキュメント管理とブログへの引用 そしてアノ問題へ Jupyter Notebook での画像表示問題 いざ実行 ご報告 昨年の7月から始めていたザ・レスポンスの20万円の講座「セールスライター認定コース」の半年の講座が終了したのが昨年末。それから認定試験に向けてコツコツと課題に取り組んできました。 令和2年2月11日(火) ついに課題を仕上げて提出しました。採点が行われて認定資格の合否が判定されます。結果が出るまではおおよそ1〜2ヶ月とあったので少しのんびり待つつもりです。 深層学習 ひと段落したので、これから少し本業に近いところで前に途中のまま
condaを使うべきか、pipを使うべきか
結論 まず初めに結論から述べますと、pipとcondaの併用は極力避けてください 絶対にするなというわけではありませんが基本的にはどちらかに統一するのがベターです 何故かと言うと、場合によってはPython環境がぶっ壊れて謎のエラー地獄に陥ることがあるからです これはpipとcondaではパッケージの管理方法の違いによって発生します 詳しくは以下で説明していきますね pipとcondaの違い 上記でも軽く説明しましたが、pipとcondaではパッケージの管理方法と適用範囲が違います まず適用範囲についてですが… pipはAnaconda上の仮想環境ごとにパッケージ管理するのに対して、condaはanaconda自体で管理します そのため、pipで入れたパッケージはその仮想環境のみに適用されますが、condaで入れたパッケージは仮想環境全体に自然と適用されます そしてこのシステムの厄介なとこ
ニューラルネットワーク入門
Pythonコードで理解するニューラルネットワーク入門 ニューラルネットワークの仕組みや挙動を、数学理論からではなく、Pythonコードから理解しよう。フルスクラッチでニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）を実装していく。 第1回 Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう（2022/02/09） 本連載（基礎編）の目的 ・本連載（基礎編）の特徴 ニューラルネットワークの図 訓練（学習）処理全体の実装 モデルの定義と、仮の訓練データ ステップ1. 順伝播の実装 ・1つのノードにおける順伝播の処理 ・重み付き線形和 ・活性化関数：シグモイド関数 ・活性化関数：恒等関数 ・順伝播の処理全体の実装 ・順伝播による予測の実行例 ・今後のステップの準備：関数への仮引数の追加 第2回 図とコードで必ず分かるニューラルネットワークの逆伝播（2022/02/16）
日曜化学(3)：分子軌道法と可視化（Python/matplotlib） - tsujimotterのノートブック
いよいよ 分子軌道 を計算してみたいと思います。 今回の記事の内容を理解するとエチレンやブタジエンやベンゼンなどの分子軌道が計算でき、それをPythonのプログラムで可視化できるようになります。 これまで３回に渡って書いてきた「日曜化学シリーズ」の記事ですが、今回がまさに集大成となっています。 過去の記事を前提にお話しますので、まだの方はシリーズの過去記事をご覧になってください。 tsujimotter.hatenablog.com （番外編の日曜化学(2.5)は読まなくても、今回の内容については大丈夫です。） 前回までの記事で計算したのは、水素様原子という 原子核が１つ・電子が１つ のものでした。 そうなると、原子核が２つ以上で電子が１つ の状況（つまり分子）を計算したくなると思います。 上記の状況はポテンシャルによって表すことができますので、ハミルトニアンに反映させればシュレーディンガ
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Wiresharkでできないことができる、パケット解析×プログラミング
新型コロナウイルス禍で企業ネットワークの姿が変わってきています。ネットワーク管理にも変化に対応した手法が求められています。この特集ではネットワークを流れるパケットをキャプチャーして収集し、Pythonとリレーショナルデータベースを用いて精度よく解析するための実践的なテクニックを紹介します。第2回はパケット解析のツールとしてよく使われる「Wireshark」で「できる」こと、「できない」ことを通してパケットキャプチャーにプログラミングを導入する背景やその考え方を解説します。 パケット解析をする際によく使われる「Wireshark」をご存じでしょうか。オープンソースソフトウエア（OSS）として現在も活発に開発が続けられています。もはや業界標準と言っても差し支えないポピュラーなツールです。パケットキャプチャーの参考書などでは必ずと言っていいほど取り上げられており、Wiresharkの使い方がパケ
エンジニアからデータサイエンティストへのキャリアチェンジのお供に「Pythonではじめる数理最適化」は良い教科書になるかもしれない - Lean Baseball
良い本良い魚良いお酒でした 秋も深まり, 緊急事態宣言が解除された今日このごろ, お酒を片手に読書がだいぶ捗るようになりました📖 酒と魚の話はさておき*1, 長いこと友人かつRetty時代の元同僚である岩永さん（とその仲間たち）*2が, 「Pythonではじめる数理最適化」なる書籍を出しました*3. Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon エンジニアな自分が読んだ感想として, 数理最適化でモデリングをする人だけでなく, エンジニアからデータサイエンティストへのキャリアチェンジを考えている人も必読なのでは? と思ったので, メモ代わりに感想（とちょっとしたコンテンツ）を残したいと思います. TL;DR 現実の課題・問題（主に仕事）をデータサイエンティストとして解きたい方の参考書
Python で Unicode 正規化 NFC/NFD の文字列を扱う - forest book
先日、ビジネスパーソン向けの Python 本を執筆したことを書きました。 t2y.hatenablog.jp 本稿では本書のことを「できるPy」と呼びます。 Amazon でいくつかカスタマーレビューもいただいて次のコメントをみつけました。 python3.7 対応ということで、pathlib を使ってる点が（古いpython は切り捨てる！的なところは）潔いと言えば潔いし、日本語のファイル名にも気を配っている記述はオライリーに期待するのは酷なところもある。でもこの本でもNFD問題は全くの記述無し。だめだろ、それじゃ。 Amazon CAPTCHA まさに仰る通りです。執筆時にそのことに気づかずご指摘いただいてありがとうございます。 ここでご指摘されている NFD 問題というのは、ファイル名のみに限った問題ではなく、Unicode の文字集合を扱ってエンコード／デコードするときに発生する
AI・Python活用レシピ100選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した**『AI・Python活用レシピを100選』**をご紹介します。是非
東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
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PythonでMySQLのスロークエリログを集計 | 外道父の匠
久々に溜まったブログネタ放出をしようかなと、その前に下書きから掘り起こしてきた、いまさらなスロークエリ関連で準備運動です。 RDSのスロークエリ情報は当然、集計を自動化していつでも見れるようにしてあるのですが、ちょいと必要があったので、今回はあえて単発ログを集計する形に切り出したものを用意してみました。 スロークエリログの必要性 最近はNewRelicとかで、アプリケーションの処理を分別して処理時間などを集計するので、それで課題となるクエリを確認したりもします。 非常に便利な仕組みですが、アプリケーション外のジョブなどが実行したクエリは集計されないことや、負荷試験で課題を炙り出すときだとテスト環境にエージェントやライブラリを仕込む必要がある、といったデメリットとまでは言わないまでも面倒さがあります。 その点、スロークエリはサーバー側で記録するものなので、0.1秒とかでONにしておけば、対象
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
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