Python理事会が古参開発者を追い出して開発者コミュニティが騒動に - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どういうわけか日本では一切話題に上がっていないのですが、Pythonの開発者コミュニティでなんか問題が起きているようです。 どうも話が様々なスレッドにとっ散らかっているうえに半分はDiscordや非公開のところで動いているみたいなので、読み取れていないところが色々あるかもしれません。 誰かが補足してくれるはず。 Proposed bylaws changes to improve our membership experience 最初のきっかけはこのスレッドです。 これは規約の一部を変更する提案であり、その中でも3番目の提案であるAd
ある個人開発 OSS の歩み： 5 歳になった Janome のこれまでと，これから - Speaker Deck
Transcript ͋Δݸਓ։ൃ OSS ͷาΈɿ 5 ࡀʹͳͬͨ Janome ͷ͜Ε·Ͱͱɼ͜Ε͔Β PyConJP 2020 ଧాஐࢠ ࣗݾհ ଧాஐࢠ ڵຯɿݕࡧʢຊۀʣɼػցֶशɼࣗવݴޠॲཧ ❤ OSS : Janome ։ൃऀɼApache Lucene committer ॴଐɿʢגʣLegalForce ݚڀ։ൃΤϯδχΞ @moco_beta Agenda Janome ͷհ ॳظϦϦʔε͔Β͜Ε·Ͱ 0.4.0 ϦϦʔεͷ͓Βͤ ͜Ε͔Β͍͖͍ͬͯͨ͜ͱ https://mocobeta.github.io/janome/ 扉絵の この子は絵師さんに描いてもらいました (*´Ŗ`*) Hello, Janome $ pip install janome $ python >>> from janome.tokenizer import Tokenizer >
python/cpythonへのPull Requestの投げ方
こんにちは。マーケティングテクノロジー室のわきさかです。 先日python/cpython（CPython : C言語で記述されたPythonの標準実装）へのPull Request（以下PR）がMergeされました。 普通のOSSとは異なり、PRに関する管理体制やプロセスの自動化がしっかりしていて面白かったので、Issueの作成からMergeまでの流れを紹介します。 背景/経緯 CPythonを読む会を、以前所属していたAI室のメンバーと毎週１時間行っています。目的は、普段自分たちが使っている言語がどのように実行されているのかを知ること。 その中で、タイポを発見したので、若者の経験値として、PRチャレンジをいただきました。 今回出したPRはこちら。 OSSにPRを投げること自体が初体験だったので、大先輩方にご助言を頂戴しながら、無事にマージされるに至りました。 記念スクショと記念Twee
Calendar Versioning — CalVer
Timely Project Versioning About Users 中文 pt-BR GitHub CalVer is a versioning convention based on your project's release calendar, instead of arbitrary numbers. Versioning gets better with time. For maintainers, versioning allows us to specify precise dependencies within an ever-expanding ecosystem. For sellers and promoters, a project's version is a dynamic part of a brand. For all of us, versioni
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
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