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Kite - Programming copilot
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
意外と奥が深い、HDFの世界（Python・h5py入門） - Qiita
※数値はWhat is the fastest way to upload a big csv file in notebook to work with python pandas?より引用 pickleがPythonオブジェクトをダイレクトに扱う（そのための制約やセキュリティ関係での配慮の必要性などが少しある）のを考えれば、CSVなどと比べればHDF5でも必要十分と言えそうです。 他の言語でも使える pickleだと基本的に他の言語で扱えません。私の今いる会社だとPython以外にもRだったりを使っている方がいらっしゃいますし、他の会社ではJavaなりGoなりで扱う必要が出てくるケースもあるかもしれません。 また、pickleではPythonバージョンによるプロトコル番号的なところも絡んできます。 （とはいえ、もうPython2系を新しく使い始めるケースはほぼ無いと思いますし、万一必要
「Python」「R」「Tableau」「Power BI」が愛される訳
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
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
Google Colaboratory事始め - Qiita
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
Scrapy | A Fast and Powerful Scraping and Web Crawling Framework
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
Common build problems
First of all, make sure you have installed Python's dependencies and build tools as per https://github.com/pyenv/pyenv/wiki#suggested-build-environment , before any further troubleshooting. Open the build log (the path to it is printed after the "BUILD FAILED" message) and look for any error messages in it (they are usually marked with the word "error"). If there are many error messages, the earli
オライリー『退屈なことはPythonにやらせよう』 プログラミング未経験者向けの技術書 - はてなニュース
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
行列プログラマー
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
Ruby Business Users Conference で Ruby-Python 間ブリッジの PyCall について現状報告をしました - Speee DEVELOPER BLOG
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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GitHub - prompt-toolkit/pyvim: Pure Python Vim clone.
どこにいてもpyenv のglobal のpython を呼び出すshellscript - Qiita
init.nvim にpython のpath を指定してneovim の起動速度を早くする - Qiita
GitHub - lambdalisue/vim-pyenv: Activate the versions and the virtualenvs of pyenv within a live VIM session
GitHub - neovim/pynvim: Python client and plugin host for Nvim
Google製可視化OSSのFacetsがめっちゃ便利だから使ってみてくれ - Qiita
GitHub - 0k/shyaml: YAML for command line
GitHub - pyenv/pyenv: Simple Python version management
エンジニア一同衝撃 Python子ども向けワークショップにやってきた小2開発者のさりげない一言 #pyconjp
