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From 2014 to 2021, Kite was a startup using AI to help developers write code. We have stopped working on Kite, and are no longer supporting the Kite software. Thank you to everyone who used our product, and thank you to our team members and investors who made this journey possible. Our journey at Kite While we built next-generation experiences for developers, our business failed in two important w
ChainerやKeras、PandasやDask、Vaex関係などでちらほら見かけるHDF5(.h5とか.hdf5とかの拡張子のやつです)。 知識が無く以前は単なるバイナリフォーマットなのかと思っていましたが、しっかり勉強したら色々機能があって面白かったので、復習も兼ねてまとめておきます。 そもそもHDF5って? Hierarchical Data Formatの略(5はバージョン)で、名前の通り階層化された形でデータを保存することができるファイル形式です。 ある種フォルダやファイルシステムに感覚が近く、1つのファイル内に整理しつつ様々な複数ファイルを保存できます。 HDF5のここが凄い とりあえず機能に色々触れだすと長くなるので、先にHDF5の、個人的に良さそうに感じた点を書いておきます。 読み書きがCSVなどより大分速い いくつか記事を見ていた感じ、パフォーマンスはpickleよりも
企業が収集したデータの用途は、統計分析や機械学習のモデリング、視覚化などさまざまだ。どのような用途であれ、ビジネスインテリジェンス(BI)ツールをはじめとするデータ分析ツールが欠かせない。 本資料は、「Tableau」「Power BI」「Qlik Sense」の3つのセルフサービスBIツールに加え、「Python」「R」「Jupyter Notebook」など特に人気のあるデータ分析ツールの特徴を説明する。それぞれのツールの長所と短所を確認し、自社のデータ活用に役立ててほしい。 プレミアムコンテンツのダウンロードはこちら TechTargetジャパンサービス利用登録はお済みですか? 「TechTargetジャパン」メンバーシップのご案内 会員登録を行うことで、2000点以上の技術資料がそろったホワイトペーパーや興味・関心分野ごとに情報を配信するメールマガジン、ITmediaや@ITの特集
Pythonの補完環境をjedi-vimからvim-lspに移行した話¶ VimでPython書いてますか? 長らくPythonの補完用プラグインとして davidhalter/jedi-vim を使用してきましたが、 あの mattn (@mattn_jp) さんがCollaboratorになった prabirshrestha/vim-lsp や palantir/python-language-server がいよいよ実用的になってきたので移行してみました。 とはいえ実際に使うにはまだ設定するところもちょこちょこあるので、一度まとめておこうと思います。 前提とする環境¶ Vim: 8.0以上、かつコンパイルオプションで jobs, timer, channel, lambda が有効になっている Python: 2.7もしくは3.4以降 (pyenvやAnacondaでインストールした
vim-pyenv allows you to activate and deactivate the pyenv Python correctly in a live Vim session. pyenv is a simple Python version management system and users can change the Python versions in a simple way. However, if you use pyenv to switch the Python version or virtualenv, the omni-completion would not work correctly. This is because Vim refers to the system Python and does not know anything ab
はじめに Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているツールである、Google Colaboratoryを試してみました。 Jupyter Notebook環境が無償で!使うことができるようです。 詳しくは以下を参照。 Google Colaboratoryよくある質問 Google Colaboratoryの起動 Google Colaboratoryにブラウザでアクセスするだけです。 ブラウザはGoogle Chromeを使用するとのこと。 アクセスすると、「最近のノートブック」と表示され、最近使ったファイルを参照することができます。 新規作成 ノートブックを新規作成 > PYTHON 2の新しいノートブック または, PYTHON 3の新しいノートブック を選択します。 リソースの確認 "!"をつけることで、Linuxのコマンドを実行することができます。 コードセルを追加し
pip install scrapy cat > myspider.py <<EOF import scrapy class BlogSpider(scrapy.Spider): name = 'blogspider' start_urls = ['https://www.zyte.com/blog/'] def parse(self, response): for title in response.css('.oxy-post-title'): yield {'title': title.css('::text').get()} for next_page in response.css('a.next'): yield response.follow(next_page, self.parse)EOF scrapy runspider myspider.py
オライリー・ジャパンは、単純作業を自動化する方法が学べる技術書『退屈なことはPythonにやらせよう──ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』を発売しました。プログラミング未経験者を対象にしており、手作業だと時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方が紹介されています。価格は3,996円(税込)です。 ▽ O'Reilly Japan - 退屈なことはPythonにやらせよう Pythonは、さまざまなプログラムを分かりやすく簡潔に書けるという特徴を持つプログラミング言語です。『退屈なことはPythonにやらせよう──ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』は、ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった単純作業を一瞬でこなせるプログラムの作り方を学べるというもの。基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも「面倒な単純作業を苦もなくこな
本書では数学的概念を実装するプログラムで実際に問題を解決しながら、その応用法を探求します。具体的には、図形変換、顔検出、画像圧縮、画像補正、ページランク、機械学習、暗号と秘密共有などの例を使い、ベクトルと行列、それらを動かすアルゴリズムについて学びます。対象は、プログラマーおよび具体計算を通じて線形代数を学びたい学生。厳密な証明が目的ではないので数学に詳しくなくてもかまいません。Python 3プログラムを用いることで図やグラフからベクトルと線形変換を視覚的にとらえることができるため読者はイメージをつかみやすいでしょう。章末の問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 関連ファイル サンプルコード サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書
開発部 R&D グループで研究開発をしている CRuby コミッターの村田 (mrkn) です。 2/23 に渋谷で開催された Ruby Business Users Conference 2017 *1 でキーノートスピーカーとして講演をさせていただきました。 内容は、Ruby で統計分析や機械学習ができない現状についての解説と、その状況を打破するために私が現在開発を進めている pycall.gem のデモンストレーションでした。 カンファレンス当日に使用した資料は私個人の Speaker Deck で公開していますので、そちらをご覧ください。 カンファレンスの発表後、当日カンファレンスで一緒だった YassLab の安川さんがデモ部分の動画を facebook で公開し、twitter で拡散してくださいました。 .@mrkn さんの PyCall を使ったデモがスゴい!😆 #RBU
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