タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ
dataclassと __slots__ について調べた - Keep on moving
対象バージョン Python 3.7以降 TL;DR dataclassでも __slots__ を使える __slots__ をつかうとpropertyの追加ができなくなる(自由度が下るが、コードをおいやすくなる) slots とは docs.python.org __slots__ を使うと、(プロパティのように) データメンバを明示的に宣言し、 (明示的に __slots__ で宣言しているか親クラスに存在しているかでない限り) __dict__ や __weakref__ を作成しないようにできます。 __dict__ を使うのに比べて、節約できるメモリ空間はかなり大きいです。 属性探索のスピードもかなり向上できます。 ということらしい。 dataclassの動作 dataclassを自分で使うときは私の用途だと関数の返り値/引数とかで使うときがおおいのでメモリ空間の節約できると便
attrsの使いどころとdataclass - Keep on moving
masahito.hatenablog.com この記事は^の記事の続きです。^を読んでから読むと良いと思います。 なお、今回のサンプルコードはこちらにあります。(間違いなどありましたらご指摘ください) github.com TL;DR attrsのつかいどころ 今Python3.5 or 3.6を使っている。今後dataclassを使いたい dataclassで slotsなどを使いたい場合にボイラープレートコードを避けたい slotsの効果 attrsとは www.attrs.org 簡単にいうとPython でclassを書くときのボイラープレートになるところがスッキリかけるものです。 1 Overviewで書かれているコードを軽く解説します。 >>> import attr >>> @attr.s ... class SomeClass(object): ... a_number
CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
GitHub - SpiderLabs/Responder: Responder is a LLMNR, NBT-NS and MDNS poisoner, with built-in HTTP/SMB/MSSQL/FTP/LDAP rogue authentication server supporting NTLMv1/NTLMv2/LMv2, Extended Security NTLMSSP and Basic HTTP authentication.
Responder an LLMNR, NBT-NS and MDNS poisoner. It will answer to specific NBT-NS (NetBIOS Name Service) queries based on their name suffix (see: http://support.microsoft.com/kb/163409). By default, the tool will only answer to File Server Service request, which is for SMB. The concept behind this is to target our answers, and be stealthier on the network. This also helps to ensure that we don't bre
Python: Queue に型を付ける - Qiita
皆さん、普段 Python でコードを書くときはちゃんと型を書いてますよね? まだ型の書き方を知らない場合は Software Design 2020年 5月号の『Python でも型チェックしよう』を読むといいと思いますよ (宣伝)。 レビューのお手伝いをした『Python でも型チェックしよう』(by @t2y)が掲載されているSDが発売されました。型ヒントを使ってみたい方におすすめです。また、3.8で導入された Protocolなども紹介されており、すでに使っている方にもお勧め！ / Software Design 2020年5月号 https://t.co/JL5GgO0mcq — tk0miya (@tk0miya) April 18, 2020 私はコードに型をつけ始めておおよそ 3年ぐらいになるのですが、いまでは型がないと落ち着かなくなっています。 コード規模がある程度大きく
PythonのWebフレームワーク「FastAPI」とTypeScript・OpenAPIで、型つきでWebアプリを作ってみる - 機械学習WebAppのための技術スタック - Qiita
Intro Pythonで実装した機械学習や画像処理をバックエンドにしたWebアプリをサクッと作るための技術スタックとして、FastAPI+TypeScript+OpenAPIを紹介します。 モチベーション PythonでサクッとWebサーバ（APIサーバ）を立てたい 今まではFlaskを使ってたような用途 「Pythonで」 機械学習・画像処理のサービスなので 「サクッと」 バリデーションとか楽したい サーバ、クライアント共に型の保証が欲しい 機械学習や画像処理のアプリはパラメータが多くなりがち・一貫した慣習が無いのでミスしやすい width or w 値の範囲は[0, w] or [0, 1] ? →型アノテーションでカバーしたい やりたいこと API endpoint公開 メディアファイルアップロード・ダウンロード Additional: 非同期通信、WebSocket 検討した選択
Pyre | Pyre
FastBuilt from the ground up to support gradual typing and deliver responsive incremental checks. Performant on large codebases with millions of lines of Python. IntegratedDesigned to help improve code quality and development speed by flagging type errors interactively in your terminal or live in your favorite editor. Fully FeaturedFollows the typing standards introduced in PEPs 484, 526, 612, and
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GitHub - BullsEye0/ghost_eye: Ghost Eye Informationgathering Footprinting Scanner and Recon Tool Release. Ghost Eye is an Information Gathering Tool I made in python 3. To run Ghost Eye, it only needs a domain or ip. Ghost Eye can work with any Linux dist
GitHub - DanMcInerney/xsscrapy: XSS spider - 66/66 wavsep XSS detected
GitHub - Tuhinshubhra/CMSeeK: CMS Detection and Exploitation suite - Scan WordPress, Joomla, Drupal and over 180 other CMSs
GitHub - shmilylty/OneForAll: OneForAll是一款功能强大的子域收集工具
GitHub - s0md3v/Striker: Striker is an offensive information and vulnerability scanner.
Continous Recon: Websy
GitHub - atenreiro/opensquat: The openSquat is an open-source tool for detecting domain look-alikes by searching for newly registered domains that might be impersonating legit domains and brands.
GitHub - Te-k/pybinaryedge: Python 3 Wrapper for the BinaryEdge API https://www.binaryedge.io/
GitHub - secynic/ipwhois: Retrieve and parse whois data for IPv4 and IPv6 addresses
GitHub - vysecurity/DomLink: A tool to link a domain with registered organisation names and emails, to other domains.
GitHub - ybenjo/cibook_by_python
