[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
データを取り込む・格納するための方法を理解する
データを取り込む・格納するための方法を理解する：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（3）（1/4 ページ） データ分析を行う際の対象となるデータにはさまざまな形式が存在します。データ分析を行うには、まず、データを取り込む方法や、結果セットを書き出したり、データベースに格納したりする手続きが必要です。今回はデータの取得、格納といった分析のための下処理の手続きを紹介します。 連載バックナンバー 前回（本連載第2回）は、データ分析に必要な機能と、その機能を実装したPython環境や必要なライブラリのセットアップ方法を説明しました。今回は、分析に必要なデータを、CSV（カンマ区切り）形式のファイルやリレーショナルデータベース、Webサイトなどから取り込む方法について解説します。さらに、結果セットをCSV形式で書き出したり、リレーショナルデータベースに格納する方法も紹介します。 デ
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
Xcodeプロジェクト内のクラスの依存関係を図示する - Qiita
他人から引き継いだプロジェクトの大まかな全体設計を把握したい場合、規模の大きいライブラリの一部だけ取り出して使用したい場合、複雑になってしまったコードをリファクタリングしたい場合等、プロジェクト内のクラスの依存関係が一望できると有益な場面は多いのではないでしょうか。 objc_depというスクリプトを用いると、下記のように、Xcodeプロジェクト内のクラスの依存関係を示す図をコマンド一発で生成することができます。 このスクリプトの使い方、生成される図の見方等を紹介します。 スクリプトの実行方法 次のURLからダウンロードしてきて解凍すると、objc_dep.py というファイルが入っています。 https://github.com/nst/objc_dep そのスクリプトを適当な場所に置き、ターミナルから次のように実行します。
サイボウズのPython コーディング規約 11 カ条 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
ymmt2005 こと山本泰宇です。こんにちは。 cybozu.com のインフラ開発チームでは仕事のかなりを Python でこなしています。 Python を選んだ理由は以下の通りです。 便利だから Python には "batteries included" と呼ばれるほど豊富な標準ライブラリが整備されています。例えば HTTP で通信するとか、JSON データを読み込むといった良くある仕事のためにいちいち外部ライブラリを探さなくていいのです。 堅いプログラミングができるから 例外やモジュールといった現代的な機構が備わっているので、ベターシェルスクリプトとして使うのに適しています。 書き方にバリエーションが少ないから チーム開発では他の人が書いたコードを手直しすることは良くあります。書く人によって書き方がいくつもあるような言語より、レビューや修正がしやすいと考えています。 標準的に使
全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来
あけおめ！今年は巳年。へび。へびと言えばPython。そう今年は全てのwebエンジニアがPythonを勉強する最高の環境が整った年なのです。 既にPerlやRubyを習得してるけど、それに加えてPython必要？必要です！必要だと思います。もはやPythonはwebエンジニアにとって必修言語となりつつあると思います。Linuxの多くの箇所でシステム言語として用いられ、可読性の高さから多くの技術系書籍のサンプルコードとして用いられ、科学技術系分野におけるエコシステムの充実っぷりはますます磨きがかかっており、様々なライブラリがどんどん出てくる現状を「Pythonわからないから自分には関係無い」と遠巻きに眺めるのはもったいないです。 習得するのにどのくらい時間かかるの？あなたが既に他の言語に慣れ親しんでいるなら、特にRubyなどに精通していれば「1週間」で基本的な読み書きは出来るようになるでしょ
NodeBox | NodeBox
Clever tools for curious creatives. The NodeBox family of tools gives you the leverage to create generative design the way you want. Using our open-source tools we enable designers to automate boring production challenges, visualize large sets of data and access the raw power of the computer without thinking in ones and zeroes. Our tools integrate with traditional design applications and run on ma
sourceforge.jp
We’re getting things ready Loading your experience… This won’t take long.
類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました（Pythonで音声信号処理）。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） Visual Wordsを用いた類似画像検索（2010/2/27） という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います！ 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
IDEA*IDEA 〜 とあるサービス運営者が学んだことをまとめるブログ
【アプリ開発日誌】 ときどき日記、サブスク管理...などなど、最近の開発状況まとめ アプリ開発日誌を週刊化。ときどき日記、サブスク管理、韓国語タイピングなど、現在開発・運用中のアプリをまとめてご紹介します。 今日 【2026年2月版】 最小構成ではじめるOpenClawセットアップガイド（HOSTINGER + Discord） OpenClawをHOSTINGERのVPSにデプロイしてDiscordボットとして動かすまでの手順を日本語でまとめました。最小構成で月1,500円ほどから始められます。 8日前 Bambu Lab A1 mini + AMS 2 Pro + BIQU Panda Stackで、快適3Dプリンター生活を始める方法 Bambu Lab A1 miniにAMS 2 ProとBIQU Panda Stackを導入。購入先の選び方から組み立て、接続、多色印刷テストまでの手
ソフトシンセを作りながら学ぶPythonプログラミング
PyCon JP 2012のハンズオンセッションで使用したスライドです。ハンズオンに参加して、その場で解説を聞きながら眺めるというようなものなので、あまり自習向けではないです。自習用の資料などは、なんらかのかたちで提供できればと考えています。
Pythonでデザインパターン - モジログ
GitHub - faif / python-patterns https://github.com/faif/python-patterns GoFデザインパターンのPythonによるサンプルコードを集めたプロジェクト。以下の各ファイルが入っている。 - abstract_factory.py - adapter.py - borg.py - bridge.py - builder.py - chain.py - command.py - composite.py - decorator.py - facade.py - factory_method.py - flyweight.py - iterator.py - mediator.py - memento.py - null.py - observer.py - pool.py - prototype.py - proxy.py -
「サーバーサイドの知識の無さに全俺が泣いた」レベルの入社当時の人に読ませたら少しはアドバイスになったであろうPythonとDjangoの前提知識メモ - 憧れ駆動開発
あの頃は青かった。教えるどころか無知をさらけ出すというのはこの事だった。死ぬほど恥ずかしいので消したかったけれど、この記事が一番アクセスがあって長い間いくらか読まれていたらしい。ためらった。ただ、かつての自分といくらかの人に参考になればうれしいけれど、そろそろ役目を終えたと信じたい。もし書きなおすのなら、もう少し違う言い方か伝え方にすると思う。 内容としては 当時の自分のスペック Pythonの言語で、当時の自分が知った方法(3項演算子とか) mercurial の基礎(init, commit, push, update, log) WAF(Django)の知識 URL(ディスパッチャ)をトリガーにして Viewで処理をかく ModelにDBの内容がある ORMでリレーションを簡単に記述できる テンプレートでViewで処理した内容を表示させる チラ裏に移動させた。
PythonでWeb開発入門 みんなのPython Webアプリ編 HTML版(無料) | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 一部読者から高い評価をいただき，絶版となりながら中古市場でプレミア価格がついていた拙著「みんなのPython Webアプリ編」のHTML版をお送りします。Pythonを使って，Webアプリを開発するための方法を，基本的な事柄から積み重ね式に解説した書籍をHTMLにしたのが本コンテンツです。 編集部のご厚意で作ってもらった配布用PDFをベースに作っています(PDF作成だけでなく，出版契約の解除など必要な手続きを快く受けて頂いた担当様にはとても感謝しております)。構成などは著書をベースにしていますが，HTML化する過程で少し手直ししてあります。特にPython 2.7で動かないサンプルコー
サウンドスペクトログラムに画像を埋め込む - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今回は、スペクトログラムを使って遊んでみました。サウンドスペクトログラムって何って人はこちらへ。Pythonでサウンドスペクトログラム（2011/10/1）。 なんとスペクトログラムに任意の画像を埋め込んだ音声が作れるとのこと。こんなふうに。 Aphex TwinというミュージシャンのEquationという曲に埋め込まれた画像だそうです。こんな風に画像をスペクトログラムに簡単に埋め込むツールをいくつか見つけたので遊んでみます。 Coagula Coagulaというツールで画像をスペクトログラムに埋め込んだ音声が作れます。Coagulaを起動したらキャンバスが出てくるのでそこに任意の絵を描きます。F5キーで画像をスペクトログラムに変換し、FileメニューのSave Sound As...でWAVEファイルとして音声を保存できます。WAVEフ
Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2011/1/1）の1つに音声認識技術の深耕というのを立ててます。いきなり音声認識をやるのは知識不足でかなり大変だということが分かったので、まずは音声のいろんな性質や信号処理の技術を一つ一つ試しながら習得していくことにしました。 音声信号処理ではよくMatlabが使われるようなのですが、 Matlabは高くて買えない（フリーのOctaveってのもあります） すでに使っているPython、Rと文法が似ていて混乱する というわけでMatlabはやめてPythonを使います。SciPyにフーリエ変換の機能があったのでたぶん同じようなことができるでしょう。Pythonのいろんな音声関係のライブラリなんかも紹介できればと思います。 当面の目標は、簡単な類似楽曲検索システムを作ることです。その後は、いろんなツール（HTKなど）を駆使して音声認識システムを作りたいと思ってます。 このページは
正弦波の合成 - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今までは、既存の音声ファイルを再生したり、波形を見たりしてきましたが、今回は、音の波の基本となる正弦波や正弦波を合成して作れる三角波、矩形波、ノコギリ波などを自前で作って音を鳴らしてみたいと思います。正弦波の基本式は、 です。ここで、Aは振幅、f0は基本周波数、tは時間です。今回は、コンピュータで音を扱うので時間を離散化します。 ここで、fsはサンプリング周波数（1秒間のサンプル数）、nはサンプルのインデックスです。これを先の正弦波の式に代入すると となって、tの式をnの式に変換できます。この式を使うと、nサンプル目の波の値が計算できます。 正弦波を作る まずは、ドレミファソラシドの各音階の正弦波を作って鳴らしてみます。正弦波はこんな形。 音だと ドは262Hz、ラは440Hzというように周波数が決められています。周波数の間には、十二平均
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