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
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
Python 3.6 リリースパーティー 発表資料 - atsuoishimoto's diary
What's new in Python 3.6 from Atsuo Ishimoto
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
機械学習で泣かないためのコード設計
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。
Pythonで作るWebクローラ入門
Pythonで作るWebクローラ入門の発表資料 https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/32/
3回目のPyCon参加と3年目のコミュニティ参加と4回目の野球Python〜 #PyConJP 2016レポート - Lean Baseball
こんばんは、野球Pythonの人こと@shinyorke(なかがわ)です. 盛会なまま、無事（いや、一部色々あったけれども）終了しましたね、PyCon JP 2016カンファレンスDay. 自分はSprintに参加する予定が無い（理由は後述）ので、一足先にPyCon JPをDone.しました. トークセッションやポスターを聴いたりご覧になったりしてくださった皆さま、スタッフの皆さま、親愛なるPythonistaな皆さま、本当にお疲れ様でした&ありがとうございました！ 今年のレポートは、33+4歳に掛けて、 3回目のPyCon参加で自分にもたらされた変化 コミュニティ参加3年目を振りかえる (PyCon JPでの)4回目の野球トーク「ビックデータとPythonを用いた野球の統計分析」 この3つのテーマで自分語りをしたいと思います. 最初二つ(3回目のPyConと3年目のコミュニティJoin)
「HTTPプロクシライブラリproxy2の設計と実装」というタイトルで発表した - ももいろテクノロジー
プレゼンテーション：HTTPプロクシライブラリproxy2の設計と実装 | PyCon JP 2016 in TOKYO PyCon JP 2016で以前作ったPython製HTTPプロクシライブラリについて発表した。 HTTPプロクシライブラリproxy2の設計と実装 from inaz2 きちんとPython 3対応にした状態で発表できなかったのが少し心残りではあるが、以前の発表であまり触れられなかった実装面のあれこれについてまとめることができてよかった。 また、Accept-Encodingの扱いが雑で、うまくいかないケースが出てきていることに気づけたという点でも、よい機会だった。 スタッフ、参加者の方とも交流することができ、楽しいイベントでした。 PyCon JPスタッフのみなさま、ありがとうございました。
「夏真っ盛り！Spark + Python + Data Science祭り」を開催しました＆Ibisを紹介しました #summerDS - once upon a time,
2016/07/25に「夏真っ盛り！Spark + Python + Data Science祭り」を開催しました。 connpass.com 今回はClouderaに入って初めてのコミュニティイベントということでしたが、なんと400人を超える応募をいただいてとてもありがたい限りです。 会場をご提供いただいたDMM.comラボ様、発表いただいたサイバーエージェントの内藤さん、DMM.comラボの加嵜さん、LTの皆様ありがとうございました。 togetter.com pandasを大規模データにつなぐIbis Ibis: すごい pandas ⼤規模データ分析もらっくらく #summerDS from Cloudera Japan www.slideshare.net Ibisはpandasの作者でもある Wes McKinney(@wesmckinn) の作っているライブラリです。 ひとこ
自然言語処理ー古典的手法から言語モデルまでー 森山 直人
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
High Performance Python on Apache Spark
This document contains the slides from a presentation given by Wes McKinney on high performance Python on Apache Spark. The presentation discusses why Python is an important and productive language, defines what is meant by "high performance Python", and explores techniques for building fast Python software such as embracing limitations of the Python interpreter and using native data structures an
Pythonによる機械学習の最前線
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
Pythonistaのための実践インセプションデッキ~ #PyLadiesTokyo 一周年記念パーティー - Lean Baseball
昨日のPyLadies Tokyo - 一周年記念パーティ*1でこんなLTをしてきました. アジャイルサムライ~Pythonista道場 #PyLadiesTokyo 1周年記念パーティー 2015/10/24 from 伸一 中川 www.slideshare.net Python関係の集まりで初めてガチなアジャイル話をしてきました、ビアバッシュなのにw*2 PyConJP 2015で発表した「野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp」の構想段階で実際に作ったインセプションデッキを元に、 アジャイルサムライの紹介 インセプションデッキとは？ 実例紹介 学びと言いたいこと という感じでお話をさせてもらいました. また、結びとしてデータ分析の人や組み込みの人、平たく言えばWeb以外の人にもウケるであろうアジャイル本も二冊ほど紹介させて頂きました. エクストリー
moco(beta)'s backup: PyConJP で janome の発表をしてきました
10/9 - 12 に開催された PyConJP 2015 で、「Python で作って学ぶ形態素解析」というタイトルで janome の発表をさせていただきました。 スタッフの皆様、聞きに来てくださった方々、ありがとうございました。 発表スライド 終わってから、スゴい緊張してたねーと色んな方に言われましたがｗ、良い経験になりました。内容は初歩的なもので、詳しい人には面白くないだろうなあと思いつつ、今まで言語処理に触れる機会がなかった方向けに、何か持ち帰ってもらえればいいなと思ってスライドを作りました。 Togetter まとめてもらえた。ありがとうございます！ 【すもも】Pure Python 実装 janome のアルゴリズムから学ぶ形態素解析入門 #PyConJP_C #pyconjp 発表して良かったこと このPRをくれた nakagami さんとお会いできた。 なんだか「神PR
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