A software engineer/researcher at LY Corporation. I am also a Ph.D. student at at Nagoya University, working with my advisor Prof. Tomoki Toda at the Toda Laboratory. I enjoy both research and software development. My research interests include statistical speech synthesis, voice conversion, singing voice synthesis, and machine learning. Before joining LY Corporation (formerly known as LINE Corpor

Webring.org is a social news feed that connects the greatest stories from all over the web so you can stay up to date without having to sift through the clutter. Webring has you covered whether you're interested in politics, sports, entertainment, or simply want to know what's going on in the world.

pickleモジュールを使うと、Pythonのデータ構造（タプルとかリストとかクラスのインスタンスとか）を保存できます。 pickle化がPythonのオブジェクトをバイト列に変換すること、非pickle化はその逆を指します。 Pickle化 dumpを使います。 dump(オブジェクト, ファイルオブジェクト) 第二引数はopen(ファイル名)といった感じで開いたファイルオブジェクトを渡してください。 なお、dumpsを使うと、ファイルに書き込まずに文字列が返されます。 非Pickle化 loadを使います。 load(ファイルオブジェクト） こちらも、開かれたファイルオブジェクトを渡すようにします。 なお、dumpsで作った文字列を読み込むにはloadsを使います。 例 クラスのインスタンスを保存して、読みだしています。 ここではクラスインスタンスをpickle化してますが、他のデータ

全自動 Makefile プロジェクト毎に Makefile を書きなおすのが面倒くさかったので、ディレクトリ以下のソースファイルの依存関係などを自動で解決してコンパイルしてくれる Makefile を作りました。 ちなみに全自動というのは嘘です。すみません。 外部ライブラリのパスなどは自分で指定する必要があります。 あと、make から外したいディレクトリなどは各位で編集してください。 制約条件として、ソースファイルが全て Makefile の置いてあるディレクトリ以下にある必要があります。個人的に必要なソースファイルはサブモジュールなどとして全てディレクトリ以下に置いてしまうことが多いので、そんな感じになってます。 Makefile - Github of yukara-ikemiya 少し書きなおせば、静的/動的ライブラリの作成用にも使えます。 filter, filter-out

はてなブログに移行して最初の記事はやはりPythonネタにしました。 はてなブログいいですね。デザインの編集がやりやすくなったのと、Markdownで書けるのが素晴らしいです。 PyCon 2013の動画を見ていたら、素晴らしい"Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python"という発表を見つけたのでそのまとめです。 今どきのPythonコードのベターな書き方を紹介しています。 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python ... スライドはこちらにありました 結構長くなってしまったので、知ってる項目は読み飛ばしてもらえばと思います。 ループの基本 整数のループ まずは基本のループ。 Cのfor int i=0; i<6; i++をPythonで単純に書くとこうなります。 for

諏訪湖のある街で。 ※撮影：2023年10月。諏訪湖。 カメラ:X100F。フィルムシミュレーション:クラシッククローム。 絞り優先モード、WB:晴天／R:-3／B:-2、ハイライト0、シャドウ:-1、カラー:-1、 DR:100、NR:-4、シャープネス:0、グレインエフェクト:弱。今回選んだ写真はたまたま諏訪湖の…

2014-02-14 Windows の Python3.3 で Virtualenv に numpy, scipy, pandas, IPython Python Python3.3.3のインストール この記事を書いた時点でPython3.3.4が出て間もないのですが、VirtualenvがOSErrorを吐いて動きません。 VirtualenvのバージョンアップでPython3.3.4に対応してくると思われますが、それまではPython3.3.3を使うことになりますね～。 Python3.3.3のダウンロード ダウンロード先URL : http://www.python.org/download/releases/3.3.3/ ※URL末尾(/3.3.3/)がPythonのバージョンに対応してます。 ダウンロード先URLに進み｢Windows X86-64 MSI Installer

注意：この記事は古い情報です。 下記のページを代わりに読んでください。 データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita 以下は、上記を読んで足りない場合のみ、読むようにしてください。 この記事は、他の言語でのプログラミング経験はあるけどPythonは初めての人向けに、Pythonを使ったデータ解析プログラミングを始めるまでのおすすめルートを示すものです。 対象者は、WindowsまたはMacユーザです。Linuxユーザは自分でできると思うので割愛。 データ解析に必要なもの・ライブラリ Python本体 NumPy: 配列データ（ベクトルや行列）を簡単に扱うためのライブラリ SciPy: 科学計算用ライブラリ matplotlib: グラフの作図ライブラリ pandas: Rみたいなデータフレームが使える （オプション）IPython: 便利な対話環境＋レポ

４月になって環境が変わり、卒論などのために「TeX」を使い始める人も多いかと思います。今回はそんな人向けに、自分も使っているTeX環境＠Windowsを簡単に構築する方法を解説します（インストールするのはTeX本体だけではなく、エディタを含めた関連する「ソフトウェア一式」です）。 「これからTeXを使う」という人は、是非これを参考にTeXをインストールしてみてください→2015年7月に、新しい記事を書きました→「簡単LaTeXインストールWindows編（2015年7月版）」を読んでください。 ☆追記☆2013年04月10日：すべて再検証し、最新の内容に更新しました。当初はインストーラ0.83を利用していましたが、現在は0.84ベースで解説しています。 ☆追記☆2013年06月10日：最新版0.84r2で再検証しました。0.84の問題が複数解決されているので、最新版を利用してください。 ☆