Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD
ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで
「独習Python入門」は一生付き合える入門本だと334回言いたい - Lean Baseball
私がリスペクトするエンジニアの一人であり、ITエンジニア界隈の三大野球バカの一人*1であるござ先輩が本を出版されました. gothedistance.hatenadiary.jp 大変ありがたい事に、献本を頂いたので久々に書評など書いてみようかなと思います. [書評]「独習Python入門」 どんな本なのか 私の感想も含めて. Pythonを元にしたプログラミングの入門本 一人で学ぶ(独習)するときにハマりがちなポイントや、ステップアップするときに必ず覚えたほうがいい事を言葉の緩急を駆使していい感じに解説している！ 本を一冊やり切った(写経)した後も自宅の本棚に置いておきたい&必要に応じて再び読みたくなる本 私は読者層に当てはまらないのですが（汗）、初心者の気持ちになって思い出しながら読んで、 「ああ、最初にプログラミングを学ぶ本がこの本みたいなスタンスだと凄くいいな」 と素直に思いました
便利で超強力なWSGIサーバー uWSGI を使ってみよう - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
「Nginxをダウンタイム・ゼロで入れ替える方法」で書いたように、/usr/local/nginx/ のNginxを version 1.0.13 に更新しました。これとは別に、catyというユーザーアカウントのホームディレクトリ内にNginxをインストールして、Nginx+uWSGIとCatyの実験をしようとしています。 Nginx+uWSGIは、Catyに限らず一般的なWSGIアプリケーションを稼働させる良い環境を提供します。簡単に紹介しましょう。 内容： WSGIとuWSGI なぜ Nginx+uWSGI にしたのか uWSGIについて少し インストール とりあえず動かしてみる ソレナリに動かしてみる プロセスの制御など WSGIとuWSGI WSGI（Web Server Gateway Interface）*1は、Pythonで書かれたWebアプリケーションとアプリケーションサー
Flask + uWSGI + Nginx でハローワールドするまで @ さくらのVPS (CentOS 6.6) - Qiita
前提 Flaskアプリケーションのローカル環境での開発方法は知っていて、本番環境でのdeploymentの方法が知りたい。uWSGIやNginxについてはあまり知らない。 概略 Flaskの公式によると You can use the builtin server during development, but you should use a full deployment option for production applications. とのことなので、アプリを公開するには組み込みサーバーの利用はせずに、別の方法を考える必要があるらしい。様々な方法があるようだが、ここではuWSGIとNginxという組合せで進める。 まず、基本的な言葉の整理からおこなう。 uWSGIは、WSGIと名前は似ているが異なる概念であることに注意する。 WSGI(Web Server Gateway In
3行のソースコードを入れるだけで機械学習できると噂のindicoをNode.jsで使って機械学習入門してみる - Qiita
こんばんわ。 機械学習というワードはすごく盛り上がっているけど少し離れたところで見ている感じでした。 づや会というイベントで機械学習ネタをやることになり、何かやらねばと思っていたところ、この記事(機械学習について調べてみたら、3行のソースコードを入れるだけで機械学習できるサービスがあった（前編）)を読んで機械学習の入門はこういうところからでもありかなと思った次第です笑 ちなみに発表資料はこちらです。 indico 3行のソースコードを入れるだけで機械学習できるサービスです。 主にテキスト解析と画像解析の機能を使えます。 使い方(主に管理画面) まずはユーザー登録をしてログインしてください。 ログインするとダッシュボードを見ることができます。 API Keyを確認しつつQuickstartを選択しましょう。 このようにSentiment Analysis(感情分析)が選択されています。 下部
機械学習で2年分の積雪量の変化を予測してみた - Qiita
このエントリーは以前書いた機械学習で積雪の有無を予測してみたの続編です。この時は積雪の有無(1か0か)だけを予測したのですが、もうちょっと頑張って積雪量の変化を予測してみました。 先に結果を記しとくと、こんな感じになりました。横軸が日数、縦軸が積雪量(cm)です。 結果その1（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 結果その２（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 「結果その１」と「結果その２」がそれぞれ何なのかは以下を読んでみてください。 やりたかったこと 以前、機械学習で積雪の有無を予測してみた で scikit-learn を使って積雪の有無を予測してみたのですが、ちょっと欲が出てきて、有無じゃなくてまとまった期間の実際の積雪量（cm）を予測してみたい、と思ってやってみました。 具体的には、気象庁から提供される 積雪量 風速 温度 などの気象データを取得して、そのうち最初の約7
Chromote - PythonでGoogle Chromeを自動操作
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました SeleniumはWebブラウザを自動操作してテストを行うソフトウェアですが、ブラウザの自動操作自体は他にもスクレイピングやデータを自動収集する際にも利用が考えられるでしょう。模倣ではなくWebブラウザをリモート操作したいと思ったことは少なからずあるはずです。 今回はそんな操作を可能にするライブラリ、Chromoteを紹介します。Pythonを使ってGoogle Chromeを操作します。 Chromoteの使い方 Chromoteを使うにはまずGoogle Chromeを -remote-debugging-port=9222 と指定した上で起動します。そしてPython側で操作をします。 $ python >>> from chromote import Chromote >>
Python のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
Cython
強力なライブラリを豊富に備え、科学計算から統計分析、金融工学まで利用が広がるPython。スクリプト言語とは思えない高速性の秘密が、NumPyやSciPyなどのPythonパッケージで広く使われているCythonです。CythonはPythonプログラムの実装を高速化するコンパイラであると同時に、C/C++で書かれたライブラリをPythonから利用できるようにするブリッジとしての役割も果たします。本書はPythonの表現力とC/C++の速さを備えたCythonを使って、高速なシステムを効率的に開発する手法を示します。科学技術計算や統計分析の分野では恒常的にある「Pythonを高速化したい」というニーズに応える一冊です。 はじめに 1章 Cythonの基本 1.1 Python、C、Cythonの比較 1.1.1 関数呼び出しのオーバーヘッド 1.1.2 ループ処理 1.1.3 算術演算 1
Black Hat Python: Building a UDP Scanner
When it comes to the reconnaissance of some target network, the start point is undoubtedly on host discovering. This task might come together with the ability to sniff and parse the packets flying through the network. A few weeks ago, I talked about how to use Wireshark for packet sniffing, but what if you don't have Wireshark available to monitor a network traffic? Again, Python comes with severa
Pythonの軽量WebフレームワークBottleを試してみた（その１） – ルーティング編 （Advent Calendar 23日目）
Pythonの軽量WebフレームワークBottleを試してみた（その１） – ルーティング編 （Advent Calendar 23日目） この記事はPython Advent Calendar 2014 – Qiita 23日目 兼 アライドアーキテクツ Advent Calendar 23日目の記事です。 こんにちは。関根です。 最近は社内の有志でPythonの勉強会を開いたり、 また定期的にPythonもくもく会などを開催したりしています。 Pythonもくもく会はおかげさまで順調に回を重ねており、つい先日３回目が終了しました。 また来月も開催予定ですので、お時間の合う方のご参加をお待ちしています。 Web業界をはじめとして他の業種の方や、専門分野の異なる方も参加するゆるい会になっていますので、気兼ねなく参加できると思います。（初心者の方も大歓迎です！） はじめに PythonでWe
Rubyが切り開く科学の未来 - ほげほげにゃ
この記事はRuby Advent Calendar 2014の13日目の記事です。 初めに Rubyを教育・研究に使おうという試みはRubyの黎明期からありました。 この時期の有名なパッケージとしてはバイオインフォマティクスのBioRubyや地球科学の電脳Rubyプロジェクトが有名です。 先述のBioRubyやGPhys(電脳Rubyの成果物)は現在も更新が続けられており、多数の利用者を抱えています。 しかし全体として見た場合、科学の分野で使われるLL言語としてRubyはPythonやRの後塵を拝している印象があります。 科学計算における均質化、あるいはなぜPythonが着実に他言語のシェアを奪っているか 記事のようにこの分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学習など新しい技術は真っ先にPythonで実装されるようになっています。 しかし最近Rubyでも少しずつですが環境が充
Python: Microsoft Wordファイル(*.doc)のテキストデータ抽出 – pywin32, win32com
Microsoft Office Wordファイルの検索クローラをPythonで作成する際、表題の通り、*.docからテキストデータに変換する必要がある。本記事ではwin32comライブラリを用いてPythonスクリプトからWordファイルのテキストデータを抽出するスクリプトを紹介する。 (尚、世には多数のOfficeファイルコンバーターが有るので、このソースを使うことが最適とは限らない) ソースコード エラーハンドリングは必要最低限である為、扱うファイル特性に応じて追加が必要な場合もある。 # coding: Shift_JIS import win32com.client def word2text(file_path): text = "" doc = win32com.client.gencache.EnsureDispatch("Word.Application") doc.Vi
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
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
PythonJS now faster than CPython
pystone benchmark PythonJS using the dart backend is 6x faster than CPython. pystone.py nbody benchmark PythonJS using the fast javascript backend is faster than CPython and even 2x faster than PyPy. nbody.py richard's benchmark PythonJS using the dart backend is 7x faster than CPython. richards.py float benchmark PythonJS using the dart backend is 3x faster than CPython. float.py Micro-Benchmarks
BeautifulSoupでスクレイピングのまとめ – taichino.com
何度かBeautifulSoupについては書いているのですが、未だに使い方が覚えられずにイライラします。仕方が無いのでまとめて置く事にしました。BeautifulSoupはHTMLから情報を取得するだけ無く、HTMLの編集もできますが、ここではスクレイピング用途のみに絞っています。 使用するのは以下のHTMLです。 このHTMLを使って色々と情報を取得したのが以下です。覚えるべきはfindAllだけです。注意する必要があるのは、textを指定した場合にタグオブジェクトが取れずに、テキストオブジェクトが取れるので、一旦parentで親のタグ取りましょうという事と、正規表現で条件指定する場合は、re.compileで正規表現オブジェクトを渡すという事位ですか。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re import urllib f
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ちゃんと運用するときのuWSGI設定メモ - Qiita
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
このプロジェクトでPython3使える？がチェックできる『Can I use Python3?』 | 100SHIKI
http://www.gembook.org/ages_of_python2.html