2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
Shift / Googleアカウントを複数使っている人に便利なやつ
普通に生きていると、Googleアカウントがどんどん増えてきますよね。 GoogleはWebアプリが非常によくできているので、Macで使う場合もできればOS標準のカレンダーアプリなどではなくブラウザから使いたいものです。しかし、そうしてると、常々開いているタブ増えてしまいますよね。 で、自分の場合、↓のようによく見てるやつは Pin Tab してたんですが、 なんかいまいちだなーとずっと思っていて、hmsk くんに会いに行ったときにたまたま話してて Shift というツールをおしえてもらいました。 Shiftで、試しに使ってみたらすごく良いかんじでした。 複数の Google Apps アカウントを管理でき、それぞれの Organization パネルから、メール、カレンダー、ドライブへかんたんにアクセスできるクラウドに設定が保存されるので複数のPCから使っている場合にも、いつも使っている
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
[翻訳] Python の静的型、すごい mypy! - Qiita
本稿は 2016年10月13日 (木) に Tim Abbott 氏によって書かれた記事の翻訳です。 Static types in Python, oh my(py)! https://news.ycombinator.com/item?id=12703008 免責事項/Disclaimer 本稿は 非公式 の翻訳記事です (著者の Tim Abbott 氏に翻訳を公開することの確認は取っています) 。本稿の内容に関して Tim Abbott 氏と Dropbox 社は一切の責任を負いません。 誤訳などありましたら私宛に編集リクエストを送って頂けると助かります。 謝辞 @takada-at に誤訳の指摘をコメントで頂きました @shimizukawa から誤訳修正の編集リクエストを頂きました @cocoatomo は全体を通して誤訳修正、より分りやすい日本語の表現にしてくれました 私の拙
![[翻訳] Python の静的型、すごい mypy! - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/44f54dd3af76a4d019b8b8c5f66d36fb551ec862/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwUHl0aG9uJTIwJUUzJTgxJUFFJUU5JTlEJTk5JUU3JTlBJTg0JUU1JTlFJThCJUUzJTgwJTgxJUUzJTgxJTk5JUUzJTgxJTk0JUUzJTgxJTg0JTIwbXlweSUyMSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9MThhZTVkZGI4YTk0MmFiN2E2ZGUzMWI3ZDBmMWViZTg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0MnkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTIwYWMxYTI2M2ZlOTJjZTE1NDhiMTZiMmI4ZjYwNmFk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D4233fb6b873a588723c9b79a1ca69280)
ゲーム開発におけるデバッグ作業の自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす
2016/08/26 CEDEC 2016
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
おうちハックで戦った話
この記事は おうちハック Advent Calendar の 10 日目の記事です。 前日の記事： Extreme Home Hackレポート 翌日の記事：メインブレーカーが落ちる前にドライヤーを止める なんか面白そうなので参戦してしまいました。私は玄関ドアにネットワークカメラを設置したことがあるので、そのときの話を紹介したいと思います。 すべてのはじまり 下の階から騒音のクレームがきてるけど、今は上の階からゴトゴト音がもれてきてる。築４０年のマンションで静寂期待するほうがアホだよ。夜の音漏れナシを期待するならお前が引っ越せ。（割と本心 — hasegaw (@hasegaw) 2013, 1月 22 隣人から、わたしの在宅、不在に関わらず「私の騒音がうるさい」というクレームがくるようになったのです。このクレームの一週間後、私は当時の勤務先の本社があるソルトレイクシティに出張する予定でした
AWS Lambdaの処理性能を言語毎に測ってみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、@kojiisdです。 この間AWS Summit Tokyoに参加してきたのですが、皆一様に「AWS Lambda」を、 これからのサーバレスアーキテクチャを支える技術として紹介していましたね。 資料でも言葉でも多分に見聞きしており、軽いゲシュタルト崩壊を起こしている今日この頃、 皆さんはいかがお過ごしでしょうか。 さて、今回はAWS Lambdaです。 AWS Lambdaの処理はJavaやNode.js、Pythonなどの言語で記述することができますが、その性能差がどの程度あるのか？測ってみました。 構成 今回の構成は次の様なシンプルなものにしています。 [計測対象（言語）] Python Node.js Java [計測対象（カテゴリ）] 処理速度 使用メモリ [Lambdaでの処理内容] API Gatewayでリクエストを受け付け Lambda内でDynamoDBか
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
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
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
ソフトウェアエンジニアは一般的な人々と比べてどのくらい稼ぐのか : Pythonでのデータ収集・処理・可視化 | POSTD
(訳注：2016/7/15、記事を修正いたしました。) 本記事では、世界50カ国におけるソフトウェアエンジニアの年収の中央値と国内の年収の平均値（1人当たりのGDP）を比較します。その方法は、まず lxml を使ってWebページからデータを収集し、 Pandas のデータフレームに変換した後、クリーニングを行います。そのデータに対し matplotlib を使い、全体としての傾向を可視化する散布図と棒グラフを作成するというものです。一般的な人々と比較するとソフトウェアエンジニアはどのくらい稼いでいるのか、その収入が高い国と低い国を比較してみましょう。 データは PayScale と 国際通貨基金（IMF） から得たもので、2014年5月に Bloomberg に掲載されたものです。そこに、PayScaleが最も入手しやすい50カ国の統計データが含まれていました。ソフトウェアエンジニアに関す
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
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
スマートメーターの情報を最安ハードウェアで引っこ抜く - 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 電力自由化にともない、スマートメーターの設置が進められています。 電力会社が設置したスマートメーターと、各社から販売されているHEMS見える化端末的なモノを導入すると消費電力などをリアルタイムに見ることができるようになります。 しかし！、HEMS見える化端末的なモノは住宅リフォーム業界的なプライス設定ですんごくお高いんです。 そこで、HEMS見える化端末的なモノを安価に自作しちゃおうというのがこの記事の趣旨です。 おことわり 東京電力供給区域での話を前提としていますが、他社供給区域にお住まいの場合は電力会社名を読み替えてくださ
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
Appleのお茶目なプログラマーがiOSに隠し持たせたアスキーアート自動生成命令がギークっぽくて面白い
iOS用の世界一実用度の高いPython統合開発環境、Pythonistaを開発しているOle Zornさんが面白いものを発見していました。 それは画像をアスキーアートに変換するiOSに隠された命令。 TIL there's a UIImage category method called ASCIIDescriptionWithWidth:Height: in AssetsLibrary.framework that actually produces ASCII art. — omz (@olemoritz) May 24, 2016 カメラロールにアクセスするときに使うフレームワーク、AssetsLibrary.frameworkをロードするとUIImageに付加されるカテゴリメソッドのようです。 - (id)ASCIIDescriptionWithWidth:(int)arg1 h
[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5149c18a2ababd72f646303c0adee5848f191020/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzMzcwNCUyRmVjN2NhM2ZlMDkxYWQ0NjAxZWJlYzZhNWJiMWYzOTMwZDNkNWIwNzMlMkZsYXJnZS5wbmclM0YxNjM3MDg3NzY0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1mOTkyZTZiZjM3ZWQyMWE1OGY4ZThmNzM1NTEzZTJkYg%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D9c54144643f1adb0db5c29eb2f6fdd2a%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9MjZjYzg1ZmM1Y2JiNjUzOTU5MjkyNDJjZDAxMmZjNjc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D81b38f2e8fa718249d25e955087b13e3)
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ひたすら楽してディープラーニング
