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ケンオール通信第2号 - ケンオールブログ
ケンオール開発チームです。 今回は、郵便番号データ・パーサの更新、ケンオール公式JavaScriptクライアントライブラリ、新しいエコシステムツールのご紹介、APIプレビュー機能、Pythonパッケージングについての講演、障害情報の紹介をします。 前号はこちらです。 郵便番号データ・パーサの更新 ケンオール公式JavaScriptクライアントライブラリ エコシステムツール紹介 Slackアプリ kenall-for-slack Rust製CLIツール kenall-rs PHPクライアントライブラリ kenall.php APIプレビュー機能 住所対応のアップデート 0993211 北海道網走郡大空町東藻琴（北１区）(更新) 9398052 富山県 富山市 大泉１区南部 9480012 新潟県十日町市新座（第１、２）(更新) Python Charity Talks in Japan 20
PythonでTinder APIを使ってネトストとサイバーナンパ師やってみた
こんにちは。突然ですが、ナンパしたい。僕は陰キャラなので、歌舞伎町でナンパに繰り出すことなんてできない。 そういえば前回、PythonでTinderのAPIをいじるで書いた通り、PythonでTinderのAPIをいじれた。原理的には自分のアカウントのFacebook access tokenを取得して、Python上でTinderを動かす。 前までは導入編だったので、今回は応用編。APIを使わないとできないことを試してみよう。最終目標は地理情報を取得して、その場所に行かなくてもある場所の半径5km以内でナンパすることだ 手始めに、APIの練習。友達の彼女持ちでTinderを最近利用したユーザーを探してみる TinderはFacebook上の友達しか表示されない点で人気のサービスだが、実はFacebook上の友達でTinderを利用している友人を取得できるらしい。 さらに、Tinderを利
画像内の「カップラーメン」を検出する [Object Detection API]
Python/TensorFlowの使い方(目次) 今回は「カップラーメン」のオリジナルデータセットを使用して、TensorFlowのObject Detection APIで画像内のカップラーメンを検出します。 この記事及びプロジェクトは「一般物体検出アルゴリズム」のSSD(Single shot multibox detector)を使用した研究を目的としています。 ※データセットを含むソースコードはGitHubで公開しています。 加筆(2021年3月30日) この記事は2018年08月08日に「Ubuntu16.04 + TensolFlow1.9.0」で作成されました。2021年3月30日に「Windows10 + TensolFlow1.15.5」でも動作するように記事を加筆しました。 Googleが公開していた「object_detection_tutorial.ipynb」の
![画像内の「カップラーメン」を検出する [Object Detection API]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4af1465cf1036f95b1b69f4c0702e72611933727/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.petitmonte.com%2Fimages%2Fog_image.jpg)
Google Cloud Speech API を使った音声の文字起こし手順 - Qiita
目的 英語の講演や会議に参加し録音した音源を文字データとして保管しておく手段の一つとしてGoogle Cloud Speech API を使った音声の文字起こしの記事が参考になったので、自分なりに下記に手順をまとめ直しておきます（手順メモ）。 事前準備 本手順では Google Cloud Platform を利用するため、Google Cloud Platform の簡単スタートアップガイドのサービス共通編（P9-P20）を終えて、プロジェクトが作成済みとします。 下記形式に変換済みの音源が作成済みとします（参考：音声変換サイト、 実際に利用した音源（PyConJP2017英語基調講演））。 FLAC モノラル 16000Hz 16bit 手順 1. コンソール画面に入る Google Cloud Platform URL にアクセスして[コンソールを開く]を押して、コンソール画面に入り
はてブの闇を可視化してみた - 坂本から君へ
三ヶ月ほど前に僕が「作ります！」と宣言していた、はてブホッテントリの感情分析サイトだが、ようやく完成したので公開したいと思う。 hotentry-sa.appspot.com このサイトでできること はてなブックマークのホッテントリ内の各エントリーについた全てのブクマコメントを解析して、感情的なネガティブ度・ポジティブ度を算出して表示している。 次の３種類の分析結果が表示できるようになっている。 闇ホッテントリ⇒ネガティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 きれいなホッテントリ⇒ポジティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 揺れホッテントリ⇒ネガティブとポジティブの間の揺れ幅が大きい、つまり賛否両論の激しいエントリを順に表示する。 サイトが出来上がるまでの経緯 今年の始めにネットのどこかのサイトを覗いていたら、グーグルが自然言語処理に関するWebAPIを提供しているということを
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
機械学習分類器が載ったモバイルブラウザを作った話 - 変なサービスを作るのが好き
はじめに 半年ほどかけてアプリのプロトタイプを製作したので、開発の動機や使用したツールなどをまとめてみる。 作ったものはページを自動分類するモバイルブラウザでWWDC2017で発表されたCore MLを使用している。 機械学習を用いたサービスを製作したのは初めてだったけれど、scikit-learn等のライブラリやgoogle custom search等のAPIが充実しているので比較的容易に開発を始めることができた。しかしパラメータの設定等まだまだ試していないことが多くあったり、教師データの質と数の問題から分類の精度は現時点であまり良いものではない。 しかし、精度を向上する仕組みなどを取り入れているので今後の改善に期待して欲しい。 開発の動機 友人と会った時、この漫画が面白いとか、あの映画が面白かったとかそんな話しをよくする。 後でそのコンテンツを読みたい、観たいと思ったものを忘れないよ
Elasticsearchのための新しい形態素解析器 「Sudachi」 - Qiita
tl;dr （要約） Kuromojiに代わる新しい形態素解析器「Sudachi」 なにが良いの？ 最新の辞書 企業（ワークスアプリケーションズ）による継続的な更新 複数の分割単位 → 検索用途での再現率と適合率の向上 プラグインによる拡張 省メモリ Elasticsearchで使いたい プラグイン: WorksApplications/elasticsearch-sudachi 使い方は当記事の後半をご覧ください 注: この記事の執筆者はSudachiの開発に関わっています さまざまな形態素解析器 形態素解析は、伝統的な自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）において基盤となる技術です。そして世の中にはさまざまな形態素解析器が存在します。販売されているものもありますが、一般に公開されているものだけでもいくつか例をあげると、JUMANとRNNLMを利
「GraphQLは何に向いているか」に対してのちょっとした反論 - 病みつきエンジニアブログ
k0kubun.hatenablog.com 非常に丁寧に書かれていると思うのですが、少し反論したい部分があるので、記載したいと思います。 GraphQLのキャッシュ効率について クエリをパースしないとキャッシュの可否を判定できないため、HTTPキャッシュが難しい こちらに関して、２つの観点から反論してみたいと思います。 まずに、GraphQL は GET リクエストでも送ることができます。Serving over HTTP | GraphQL によると、http://myapi/graphql?query={me{name}} のような URL の GET リクエストができます。(※そもそも、これ自体は GraphQL の絶対的な制約ではなく、 GraphQL を一般的に HTTP で提供するときのプラクティス、という位置づけです) そして、GraphQL は 1 回のリクエストで送らな
GoogleがGoによるPython実装、Grumpyを発表
Googleが既存の社内のPythonコードをGoで実行するためのPython実装を公開している。 Google Open Source Blog: Grumpy: Go running Python! google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime. Googleの発表によれば、YouTubeのフロントエンドサーバーとYouTube APIはほとんどPythonで書かれているという。現在、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7で実行されているが、CPythonの制約により効率化には限界があるのだという。 GrumpyはPython 2.7のコードをGoのコードに変換するツールgrumpcの実装だ。grumpcはPythonで実装されていて、astモジュールでPyth
GitHub - google/budou: Budou is an automatic organizer tool for beautiful line breaking in CJK (Chinese, Japanese, and Korean).
Budou is in maintenance mode. The development team is focusing on developing its successor, BudouX English text has many clues, like spacing and hyphenation, that enable beautiful and legible line breaks. Some CJK languages lack these clues, and so are notoriously more difficult to process. Without a more careful approach, breaks can occur randomly and usually in the middle of a word. This is a lo
Go で API サーバーを開発してきて1年が過ぎました | カメリオ開発者ブログ
白ヤギの開発者の森本です。 白ヤギでは Go 言語でニュース記事のキュレーションをする カメリオ API というサービスを開発しています。約1年2ヶ月前、Go を使って開発し始めたときに当時調べた内容を整理して以下の記事を書きました。 Go言語で API サーバーを開発する 1年以上に渡り開発を継続してきて変わったこと、変わってないことなどをざっくばらんにまとめてみます。たまたま過去の記事のはてブコメントを見返していて 以下のコメント を見つけました。 最近 golang 導入事例増えて来たけど、導入後一年くらいのメンテナンスフェーズな事例について聞いてみたい。継続的デリバリーみたいなの。まだ早いのかな？ まだまだメンテナンスフェーズにはなっていなくて現在も活発に開発中ですが、継続的デリバリーについて白ヤギでは特別なことをしてなく、ansible を使ってデプロイしているのみです。Go 1
RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog 自動要約APIを作ったので公開します
リクルートテクノロジーズの大杉です。 広島市立大学修士２回生の飯沼さんと一緒に、自然言語要約ツールを作りましたので、リクルートテクノロジーズのgithubアカウントにて公開します。このapiでは、入力した文章から、指定したパラメータ（行数など）に応じて、重要だと思われる文の抽出ができます。例えば、当ブログ当記事の直前のこの記事を3行で要約すると、以下のようになります。 1. “リクルートテクノロジーズでは、ここ最近、UXデザインの専門家とビッグデータの専門家が、協力してリクルートグループ内の各事業に入り、プロジェクトを推進していく事例が多くなっています。”, 2. “UXデザインでは、定性的なリサーチと定量的なアクセスログ解析を組み合わせて、ユーザ行動を可視化することは以前からやってきました。”, 3. “「成功体験とは何か」を定義して、きちんとデザインできるかが、UXデザインの大きな
OWASP ZAP
でPythonを学んでZAPを学ぼう!!(APIで遊ぶ話です) - SlideSnack
OWASP ZAP でPythonを学ん�... by 村島正浩 at Feb 27, 2016 via: SlideSnack 1346 views Link to this post: Copy Widgets - stylish flipbooks Banners - banner maker, rotator About us ©2009 - 2019 SnackTools.com Terms of service Refund policy Privacy policy Credits Contact Abuse Facebook page Follow on Twitter Google+ page
Slate - Web APIのドキュメントを書く際にどうぞ！ MOONGIFT
Webサービスを提供していたり、スマートフォンアプリと連携するサーバを開発していたりすると必要になるのがWeb APIのドキュメントです。HTTPメソッド、パラメータ、返却値などが分かりやすく書かれている必要があります。 どういったドキュメントが読みやすいかは悩みどころですが、Slateは3ペインの構成になっていて見やすいのではないかと思います。ぜひご覧ください。 Slateの使い方 こちらがデモです。左が機能の一覧、中央が説明、右が実際のコードになります。 コードはShell、Ruby、Pythonで書かれています。 エラー時の内容も細かく書かれています。 Slateは一つのMarkdownファイルから生成されています。そのため単純なHTMLとして可読可能で、それをSlateを使って3ペインのより可読性高い形式にした訳です。Markdownで書く際に予めSlateの記法に沿って書いておく
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