browser-use やばいです - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
処理が終わったらSlackで通知してくれるようにShellとPythonでスクリプトを書く - Qiita
背景 仕事で頻繁にデータの取得や加工、分析の実行をサーバーのLinux環境で処理させることがある。 処理が終わったかどうかはターミナル上でpsで確認するが、いちいち確認するのが手間。 処理がこけている場合の対処を迅速に行いたい。 よくある方法として、メールやSNSなどでメッセージをPOSTすることで検知する。 私の職場ではSlackでのコミュニケーションが主流となっている。 目的 SlackでメッセージをPOSTすることで処理が終わったかどうか判断する。 前提 Slackアカウントは既に作成済みを前提とする。 環境 ubuntu 14.04 Python 3.5.2 SlackにメッセージをPOSTするApps & Integrations Slackには様々なApps & Integrationsがあるよう。 今回はその中でもよくネットと見かける以下2つの方法でメッセージをPOSTする方
文系大学生が機械学習を０から始めて９か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版) - Qiita
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです！ AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D
実践/現場のPythonスクレイピング - Qiita
!! ======================== !! ※この記事は2019年の記事です。この記事で紹介している内容は2019年当時の内容である事を理解した上で、実際に設定する際は最新の情報を確認しながら行ってください。 !! ======================== !! SeleniumはE2Eテストの自動化などで大きな力を出してくれます。 今回の記事では、下記の内容をまとめてみます。 色々なユースケース 抜け漏れ対策のwait.until()関数 => 実務ではとても重要 IDやClassが無くても、AltやPlaceholderなどから力技で抽出する技 パスワード系 無限スクロール系 必要なツールをまずは揃える Python3.7 ChromeDriver https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/dow
Windows7環境なのにdocker入れて開発することになった話【②システム構成編】 - 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 1章では、環境構築をしてきました。しかし、どのようなアプリケーションを作るか、何も考えていませんでした。基盤は整ったものの、何を作るか決めないことにはシステムは開発できません（当たり前）。そこで、本章は以下の順序で記述していきたいと思います。 要件の検討 システム構成の検討 不足していたライブラリ・ソフトウェアの導入 動作確認 まだまだタイトルのdockerに触れるには時間がかかりそうで、タイトル詐欺もいいところですが、是非一読ください。1章同様、指摘・要望お待ちしております。 辞書整理 本文章（第2章）を読む上で頭に入れてお
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
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pythonを使った株価の自動収集 - Qiita