ホームSWVirtualBox 7 のインストール時に「Missing Dependencies Python Core / win32api」 の警告が表示された場合の対処方法 VirtualBox 7 のインストール時に「Missing Dependencies Python Core / win32api」 の警告が表示された場合の対処方法 2024 3/21
CloudFrontの署名付きURLと署名付きCookie、定義を整理して、Pythonで試してみました。 Guten Abend, ベルリンの伊藤です。 SAPの勉強中、Trusted Signer, OAI なんてキーワードが出てきて、結構理解が曖昧だったことに気付いたので一からおさらいしました。 ドキュメントを元に要約した各設定の解釈と、Pythonによるやってみたを載せます。 導入 S3などオリジンに配置してあるコンテンツをCloudFront経由で配信します。主な目的は配信の高速化ですね。毎度オリジンまで取りに行かなくても、世界中にあるCloudFrontエッジロケーションにより、ユーザに近いエッジから配信されます。 そしてプライベートなコンテンツを制限を設けて配信したい場合には、本記事で取り扱う 署名付き URL/Cookie を使うことができます。 これは、誰でもかれでもCl
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
この記事は Go 2 Advent Calendar 14日目の穴埋め記事です。 はじめに @okdyy75 さんによる Go 5 Advent Calendar 14日目の の記事「だから僕はGo言語を辞めた」 が「ベンチマークっていうのはこうやるんだよ」というのを説明するために反面教師的な意味で良い教材だと思ったので、反証記事を書きたいと思います。 ベンチマークを取りながらコードを改善して、最終的にGoは遅くないからやめる必要はないということ、そして、なぜ遅いという結論になってしまったのかを掘り下げていきたいと思います。 下準備 幸いなことに、ベンチマークのソースコードがGitHubにある ので、こちらを実行しながら問題点を改善していきましょう。 ちゃんとコードが上がっているのは素晴らしいですね! 一方で、元記事には測定環境が明記されていませんでしたので、同じ環境で測定することはできま
はじめに Pythonの環境構築は僕にとって、戦争でした。 如何せんツールが多すぎます。 インターネットで調べるとざっと挙げるだけで 元から入っているpython3 元から入っているpython3 + venv pyenv pyenv + pyenv-virtualenv pyenv + venv anaconda docker + python docker + anaconda ... 以上のような組み合わせが山程出てきます。 よく最近のゲームのキャラメイキングの 「組み合わせは無限大!」を思い出します。 この記事では、それぞれの環境構築の概念をイラスト画像でまとめようと思います。 環境構築のコマンド自体は取り扱わないためご注意下さい。 追記 2019/11/07 本記事はPython初心者による「概念のみ」に関する説明のため、ベストな環境構築や、すべて正確かつ詳細な内容は含んでないで
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「~してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05: 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
実際に実行すると以下のような URL が生成されます。 https://YOUR_BUCKET.s3.amazonaws.com/YOUR_KEY では、この URL を使って S3 にオブジェクトを登録してみましょう。 $ export URL=https://YOUR_BUCKET.s3.amazonaws.com/YOUR_KEY # generated pre-signed URL $ echo abcde > test.txt $ curl -D - -X PUT --upload-file test.txt $URL HTTP/1.1 100 Continue HTTP/1.1 200 OK x-amz-id-2: 9J3B1F6kcpjEszB8w0RJCyOlJPdjWyNDHxRhiQ0bl9NmZGD64iysF/e9Wr9vDWxj4MN1KyOoIlo= x-amz
今回は Google が公開した python-fire というパッケージを試してみた。 python-fire では、クラスやモジュールを渡すことで、定義されている関数やメソッドを元に CLI を自動で生成してくれる。 ただし、一つ注意すべきなのは、できあがる CLI はそこまで親切な作りではない、という点だ。 実際にユーザに提供するような CLI を実装するときは、従来通り Click のようなフレームワークを使うことになるだろう。 では python-fire はどういったときに活躍するかというと、これは開発時のテストだと思う。 実装した内容をトライアンドエラーするための CLI という用途であれば python-fire は非常に強力なパッケージだと感じた。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion:
Googleは3月3日、「Python Fire」を発表した。Pythonコードからコマンドラインインターフェイス(CLI)を自動生成するもので、Pythonコードの開発やデバッグに有用だという。 Python Fireは、クラスやディクショナリ、モジュールといった任意のPythonオブジェクトからコマンドラインインターフェイス(CLI)を自動生成するライブラリ。Google内部でも利用しており、Python Fireを使ってPython Imaging Library(PLI)のイメージマニピュレーションツールを構築したという。また、Python Fireで実験管理ツールを構築し、PythonとBashと同等に実験を管理しているとのこと。 CLIインスペクションを使っており、PythonプログラムでFireの関数を呼び出すとプログラムに対応するCLIを自動生成する。引数の設定などの作業は
以前書いたC++がPythonより重い… [1]でソースコードを載せると言いつつ載せて無かったので、引っ張り出してきました。 ptest_regex.zip をダウンロード [2] 昔のことで記憶が曖昧ですが、たしかC++, Python, 生grepで データセット実験1実験2実験3 ソースコードint.*\(^.*$^.*int.*$のち^.*\(.*$のち^.*\).*$ (英文?)和文は.*。^.*$^.*は.*$のち^.*た.*$のち^.*。.*$ をそれぞれ試しています。多分。 用いたデータセットや結果は過去のエントリ [3]を参照してください。 勿論「C++よりPythonが全面的に速い」「C++とPythonで同じアルゴリズムを実装すると後者が速い」ということが言いたいのではありません。(そしてそれは多分言えないと思う) 適当に使えそうな/気軽に使ってしまうライブラリ(C+
GUI grepツールの調査過程は一応一段落し、当初のもくろみ通り製作に入ろうとしています。 今は特に苦もなく使えそうなPython, C++, C#のどれを用いるか検討中。 大量のファイルへのアクセスと正規表現のマッチは割と重い処理になりそうなので、実際にコードを書いて比較しています。 まず生grep。find | xargs grep '...'。直接Cで書かれていることを考えると、最速の基準として考えて良さそうです。日英対訳文対応付けデータ [1]をデータセットとして実験していますが、1.1秒くらいで2000ファイル近くのスキャンが終わる。 次に、書きやすそうなところでPython (re)でやってみました。所詮LLだし、結果には全然期待していません。 ところがところが、何故かこれが滅茶苦茶速い。 特に最適化したコードの書き方でもないんですが、1.6秒くらいで終わる。殆どC同等の速さ
Ruby厨とPython厨が平行線の議論をしていたので、まとめてみる。 オブジェクト指向的にキモイ? str.join() 処理での登場人物は2人いる。連結文字(区切り文字=separator)、連結される文字列の列だ。 この二つを比べると、「連結される文字列の列」が情報的に重要な場合がほとんどだろう。それを元に文字列の列が主役で連結文字はオマケと考えると、「joinが主役でない連結文字側のメソッドになる何てキモチワルイ」となる。 でも、別の視点で「連結する側とされる側」というように分類すると、「区切り文字 join 連結される文字」が素直な能動態で、「連結される文字列 (is) join(ed by) 連結される文字」だと無理やりな受動態になるので、''.join() の方が素直だ。 Rubyの場合は「配列が要素をjoinする」と配列が主体となっているので、後者の考え方はしにくい。なので
下記のようなプログラムを与えると、PHPのparserが「無理っす」と言って死にます。 <?php !!!…(10000個くらい)…!!!true; $ php ./hoge.php PHP Parse error: memory exhausted in /Users/hanawa/hoge.php on line 2yaccによるparserはシフトと還元を繰り返しながら構文解析していきます。単項演算子について言えば、後置された表現が確定するまで還元できませんから、!が連続している間はシフトし続け、トークンをスタックに積み続ける必要があります。 このようにトークンを記録するためのスタックのサイズがPHPでは10000個しかありません。ですから、単項演算子を10000個ほど書くだけで簡単に死にます。他にも、「(」を10000個ほど連続して置くなどの嫌がらせでもPHPを死なせることができま
2008/04/08 米グーグルは3月7日、「Google App Engine」を発表し、ついにクラウド向けサービスに参入した。この市場では米アマゾンが先行。フルスタックのWebアプリケーション環境を提供することを武器に、グーグルは新たな開発者の取り込みを狙う。Google App Engineの速報記事はこちら。 公開したGoogle App Engineのプレビュー版は1万人の限定サービス。大量のドキュメントとWindows、Mac、Linux向けのSDKがすでに用意されている。 Google App Engineのメリットはグーグルの各サービスを運用する高信頼なインフラを使って、Pythonで書いたアプリケーションを実行できることだろう。インフラとは具体的には分散ファイルシステムの「GFS」や、データストレージシステムの「BigTable」だ。Google App Engineのブ
Google App Engine(書きにくい。GAEとか略すのかなと予想)のページで、使える状態になっていたのでボタンを押して利用開始。 アプリは3つまで作らせてくれるということなので、まず Application名 […] Google App Engine(書きにくい。GAEとか略すのかなと予想)のページで、使える状態になっていたのでボタンを押して利用開始。 アプリは3つまで作らせてくれるということなので、まず Application名 “akky” を確保。 これで、http://akky.appspot.com/ が使えるようになる。(Google Appsのように、独自ドメインへのマップもできる予定) まずはローカルでちゃんと動くPythonアプリを作る、ということで、さきほどインストールしたSDK上で作業。 C:> cd “Program FilesGooglegoogle_
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