GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016)You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
numpy for python によるニューラルネットワーク学習 - end0tknr's kipple - web写経開発
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016) 「ゼロから作るDeep Learning ① (Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)」 p.112～121 の写経です。 また、以下のキカガクのページも分かりやすいかと思います。 https://free.kikagaku.ai/tutorial/basic_of_deep_learning/learn/neural_network_basic_backward 目次 python 実行結果 python # coding: utf-8 import gzip import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os imp
Machine Learning | Google for Developers
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Google's fast-paced, practical introduction to machine learning, featuring a series of animated videos, interactive visualizations, and hands-on practice exercises. Since 2018, millions of people worldwide have relied on Machine Learning Crash Course to learn how machine learning works, and how mac
PydanticがRustで爆速になるという話 - Qiita
はじめに 最近ポッドキャスト聴く時間が少し減ってしまったんだけど、久しぶりに Talk Python to Me を聴いたらPydanticの話題でした（エピソードのリンクはこちら）。作者のSamuel Colvinさんが秋に予定しているメジャーバージョンアップの話をし始めたのですが、冒頭で「コアをRustで実装して17倍速くなる」と言っていて、リンク張られていたドキュメントを読みました。この記事はそこで語られていた内容を中心にPydantic v2についてご紹介します。 Pydanticとは v2の話の前に、そもそもPydanticとは何かについて簡単に触れておきます。PydanticはPythonの型ヒント情報を使ってデータバリデーション（データの妥当性検証）を行うライブラリです。予めデータの構造を定義しておいて、入力されたデータがその構造に合っているかを調べてくれます。 例えば、id
dataclassの型ヒントを強制できるpydanticがとても便利だった話 | ibukish Lab+
Python3.7から正式にリリースされた dataclass は非常に便利で使っている方も多いと思います。 dataclass は値を管理することに優れていて、かつ型ヒントも記載できるので可読性の向上にも貢献します。 ただこの型ヒントはあくまでヒントであって、記載されている型と異なる型のデータを格納しようとしても一切エラーは発生しません。 この型の定義、強制がないのは Python のいい面ではあるものの、コードを書く時は型を強制したいって考えている人は少なくはないと思います。 そんな悩みを解消してくれるのが、Python の外部パッケージである pydantic です。 個人的にはとても便利だと感じたので個人的なメモも含めて記事しました。
pydanticで始める型安全なPython開発 - NIFTY engineering
2018年5月に中途でニフティに入社し、以来 @niftyメール の開発、運用を担当しております。具体的には、メールデータを保存するオンプレの分散オブジェクトストレージシステムの運用から、Webアプリケーションの開発〜運用まで幅広い業務に従事しています。 よく鍛えられた Mr.Children のファンでもあり、2022年5月10日はお休みをいただいて彼らのデビュー30周年をお祝いしに 30th Anivversary Tour が催される東京ドームへ赴いておりました。 （しかしながら厳選なる抽選の結果、チケットはご用意していただけず…。） さて、今回は直近の @niftyメール関連のサービス開発で利用した技術スタックの一部である、pydantic ついてお話したいと思います。 pydanticとは Python 製ライブラリで、Python の型アノテーションを用いてデータのバリデーショ
Python以外でもDeep Learningしたい！ - Qiita
はじめに この記事は、NTTテクノクロス Advent Calendar 2019 の23日目です。 こんにちは、NTTテクノクロスの広瀬と申します。業務では高精細VR配信エンジン1や機械学習による画像認識AIエンジンの研究開発に取り組んでいます。 今回はちょっと技術や開発から離れて、Deep Learningを組み込んだアプリ開発現場で、速度を求めたりGUIが欲しかったりとアプリ開発はPython以外で開発したい時はどうするの？といった疑問を解決する入口部分に触れていきたいと思います。 入門書を読み終わってアプリを作ろう！という方の、次の勉強ステージ選択の手助けになれれば幸いです。 我々はPythonに縛られている 世の中にはTensorFlowやPyTorch/ChainerといったDeep Learningを扱うフレームワークは数多く存在するのですが、開発にあたってはPythonを前
Detecting Malicious Requests with Keras & Tensorflow
Security is a concern for any public facing web application. Good development practices can assist with defending against attempts from users looking to expose data or bring down an app. However, sometimes not all attack vectors are handled and new exploits are bound to be discovered. This is where security software can assist with monitoring and preventing unforeseen attacks. So what if you could
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GitHub - hippiiee/osgint: OSINT tool to find informations about a github user (email2username, username2email, creation date ...)
GitHub - blacklanternsecurity/bbot: The recursive internet scanner for hackers. 🧡
BBOT
GitHub - vxunderground/ThreatIntelligenceDiscordBot: Gets updates from various clearnet domains and ransomware threat actor domains
GitHub - abhizaik/phishing-detection: Phishing Detection
Predicting Attacks, with Python and SKLearn — CSIRT Gadgets, LLC
Hunting for suspicious domains with Python and SKLearn — CSIRT Gadgets, LLC
GitHub - csirtgadgets/csirtg-domainsml-py: Predict Phishing Domains with SKLearn and Python
Phishing Predictions with Deep Learning and TensorFlow — CSIRT Gadgets, LLC
How to Hunt for Phishing Domains using TensorFlow — CSIRT Gadgets, LLC
GitHub - csirtgadgets/tf-domains-example: Tensorflow Phishing Domains Example
GitHub - maximsachs/phishing_classification_recurrent_nn
