GitHub - rskmoi/namedivider-python: A tool that divides Japanese full names into family and given names.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
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h
PyPIにおける潜在的な任意コード実行
はじめに(English version is also available.) PyPIは、セキュリティページ自体は公開しているものの、脆弱性診断行為に対する明確なポリシーを設けていません。1 本記事は、公開されている情報を元に脆弱性の存在を推測し、実際に検証することなく潜在的な脆弱性として報告した問題に関して説明したものであり、無許可の脆弱性診断行為を推奨することを意図したものではありません。 PyPIに脆弱性を発見した場合は、Reporting a security issueページを参考に、[email protected]へ報告してください。 要約PyPIのソースコードを管理しているリポジトリのGitHub Actions上において、悪意あるプルリクエストが任意のコマンドを実行する事が可能な脆弱性が存在した。 これにより、当該のリポジトリに対して書き込み権限を得ることができ、結果
大規模分散DBのCloud Spannerが、RailsのActive Recordに対応。スケーラブルで高可用なRubyアプリケーションの開発が容易に
Googleは、同社がクラウドサービスとして提供しているCloud SpannerをRailsのActive Recordに対応させるアダプタ「activerecord-spanner-adapter」が正式版となったことを発表しました。 Cloud Spannerは、Googleの多数のデータセンターにまたがる地球規模で大規模分散処理を行うリレーショナルデータベースです。事実上無制限とされる高いスケーラビリティと99.999％の高可用性を備えつつ、強い一貫性とトランザクション処理、SQLによるクエリなどを実装しています。 メルカリの決済サービスであるメルペイがバックエンドデータベースにCloud Spannerを採用し、数百万ユーザーの処理を行っているとされています。 このCloud SpannerをRailsのActive Recordのバックエンドデータベースとして使えるようにするア
Re: 僕らを縛る Node.js という呪いについて - あるいはなぜ TypeScript 以外が真っ当な選択肢にならなかったか
Re: 僕らを縛る Node.js という呪いについて - あるいはなぜ TypeScript 以外が真っ当な選択肢にならなかったか https://d.potato4d.me/entry/20220405-nodejs/ へのアンサーソング。 プログラミング言語としての JavaScript の話をする。 2010年頃、Python 2 でプログラミングを学習した自分にとっては Node.js + CoffeeScript が Better Python だった。 CoffeeScript は当時の JS(ES3~5) に足りない機能を補ってくれて、Python と同じく空白制御のオフサイドルールなのが気に入った。見た目が少しだけ Ruby っぽいので当時全盛だった Rails の人間に訴求するにも有利だった。 Node.js のモジュールシステムである Commonjs は Pytho
Goの正規表現が遅いって言う人がいたから、（速い）正規表現エンジンを作ったよ
はじめに 「Goの正規表現は遅い」 そんなふうによく言われていました。（最近はあまり聞かなくなりましたが） たとえば、↓の記事ではPythonの正規表現と比較して1.5倍くらい遅いという結果になっています： この話には「Goの正規表現は最悪時間が短くなるように安定したアルゴリズムを採用しているから」という回答があります： ↑の記事の比較では、GoがPerlに対して約10倍以上高速という結果が出ているので、「Goの正規表現は遅くない！はい、論破ー！」というわけですね。 なんでこうなるのかも↑の記事で説明されているとおりですが、Perl（などのバックトラック型エンジン）が入力長に対して指数関数的に実行時間が伸びていくのに対し、Goの正規表現エンジンは入力長に対して線形時間で実行時間が伸びていくアルゴリズムを採用しているため、入力が長くなると急激にGoのほうが有利になるからです： 一方で、入力が
Anaconda パッケージリポジトリが「大規模な」組織では有償となっていた - Qiita
2024年3月末にライセンスが全面的に改訂されました。 以前とは異なり、教育機関はカリキュラムベースのコースの使用のみに限定される場合には免除されるという条件が明記されました（Educational Entities will be exempt from the paid license requirement, provided that the use of the Anaconda Offering(s) is solely limited to being used for a curriculum-based course.）。 つまり、教育機関で研究目的の利用時は200人以上の組織であれば有償ということがはっきりしたことになります。 以前も「教育活動に関連して使用する場合（use by a student or employee of an educational insti
GitHub Actions用アクションのDocker to Compositeの変更
B! 5 0 0 0 GitHub Actionsで自作のアクションを作っているものの中で、 Dockerを使ってその中でシェルスクリプトを走らせているようなものがありました。 それをCompositeというスタイルに変更して使うようにしました。 GitHub Actionsの自作方法 octopress-actionで起こった問題 Docker to Composite Composite便利 GitHub Actionsの自作方法 GitHub Actionsを自作するには、最初はDockerを使ってその中で何かを走らせるか、 JavaScriptを使って走らせるという2択でした。 GitHub Actions用のアクションを自作する Dockerを使うと好きなimageの中で走らせることは出来ますが、 基本的にはそのアクションの中で閉じた作業になります。 したがって、actions/
StyleGAN2で属性を指定して顔画像を生成する - すぎゃーんメモ
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
N番目の素数を求める - すぎゃーんメモ
SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Wheel factorization オチ Repository References 環境 手元のMacBook Pro 13-inchの開発機で実験した。 2.8 GHz Intel Core i7 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Pythonでの実装例 例1 最も単純に「2以上p未満のすべての数で割ってみて余りが0にならなかったら素数」とする、brute force 的なアプローチ。 import cProfile import io import pstats import sys def m
体の動きや音声入力でアプリケーションをハンズフリー操作したりプログラミングしたり文章を書いたりしてみる
この記事は、体の動きとか音声入力でアプリケーションを操作したり、プログラミングをするにはどうすればいいかということをいろいろ実験してみた記事です。 この記事には、実用性があるものと現実的に使うにはトレーニングが必要なものが混在しています。そのため、そこまで期待してはいけません。 この記事は、TalonとmacOSの音声入力で書いたものを手作業で修正しています。 マイクはBlue Microphones Yeticasterを使いました。 きっかけ t_wadaさんが老眼について書いていたのが、この記事を書いたきっかけの一つです。 プログラマ35歳定年説はとっくに過去のもので、35歳を過ぎても能力も報酬も伸び続けるし、生涯現役プログラマのロールモデルとなる方も増えてきた。ただ諸先輩方から聞いた話をまとめると、ベテランプログラマの前に立ち塞がるのは「老眼」で、こればかりは本当に恐ろしい。何か対
Web Application開発に10080番ポートは使ってはいけない
要約 現在最新のGoogle Chormeで10080番ポートが使用できなくなった Firefoxではすでにブロック済み NAT Slipstreaming v2攻撃への対応のため ブラウザからアクセスするサーバを建てる場合は10080以外のポートにするべき 回避方法は一応ある Chrome 91以降は10080番ポートがブロックされる Google Chormeの91 (2021/05/25 リリース)から10080番ポートへのサーバに接続できなくなります。 例えば Google Chrome 90だと以下のように10080番のポートを受け付けるサーバにアクセスできますが、91以降だとアクセスできなくなります % python -m http.server 10080 Serving HTTP on 0.0.0.0 port 10080 (http://0.0.0.0:10080/) .
cuGraph でページランクを計算したら爆速だった - Taste of Tech Topics
概要 こんにちは、機械学習エンジニアの古賀です。 最近、人の動きを時系列で解析するためにグラフデータを扱ったのですが、データ量が大きくなると解析に時間がかかってしまい、効率が悪いと感じることがありました。 そんな中、cuGraph という高速にグラフ分析ができるライブラリが あることを知ったので、どれくらい高速なのか、有名なページランクの計算を題材に他のライブラリと速度を比較してみました。 目次は以下です。 概要 グラフとは Python によるグラフデータの分析 cuGraphとは ページランクとは ページランク値の定義 ページランクとグラフ 検証 実行環境 cuGraph ライブラリのインストール ライブラリのインポート データセット 検証内容・結果 1. NetworkX のグラフ、NetworkX のアルゴリズムを用いてページランクを計算 2. NetworkX のグラフ、cuGr
プログラミングの授業で「みんながニッコリするセリフ」を考えさせた途端に動けなくなる子がいる→良い"問いかけ"とは何か？
Scratch とMagica Voxelと子どもたち @scratchhub31 ☆ Pythonの第一歩は大抵「print('○○○')」なんですが、 ここで「○○○にみんながニッコリするセリフ入れて」って言うと、1ミリも動けなくなっちゃう子がいます。特に学校の勉強ができる子に多い。 構文とかも大事なんだけど、そこんトコが人間のお仕事なんだけどなー、って感じ。#考える力 2021-03-11 08:13:10 よんてんごP @yontengoP 割とリプ・引用RT含めて 「は？🤔」「何だその指示💢」「ｸｿ客か？？？✊」って反応されてるけど、 どういう出題というか問い掛けしてるかだなぁ… 「例えばこういうニッコリ言葉があって…」って いくつか例示した上で 「皆も他のを考えてみて」とかならアリだと思う twitter.com/scratchhub31/s… 2021-03-12 10:
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
JSONをURIに埋め込んでも%地獄にならない「Rison」のススメ - Qiita
さくらのクラウドでバックエンドを担当しております、@townewgokgok と申します（記事はフロントエンド寄りの記事になります）。これは さくらインターネット Advent Calendar 2018 11日目の記事です。 JSONのように階層化された値をURLに埋め込みたいことってありませんか？ たとえば 価格.com の商品検索結果ページ のように、リンクを開いたら検索フォームの内容が復元されて、URLのコピー時に見ていたものがそのまま表示されて欲しい。 これを実現するには、従来なら文字列のキーバリューとしてごく一般的な application/x-www-form-urlencoded 形式でURLにパラメータを埋め込むところです（上記の価格.comの例でもやはりそうなっています）。ただ、そこそこ複雑な検索フォームの値をいちいちこの形式にまとめたり復元したりするのはわりと面倒です
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