Common LispでかんたんWebスクレイピング - masatoi’s blog
WebスクレイピングとはWebから情報を自動的に集めてくるクローラを実装するということである。これを実現するにはHTTPクライアントとHTMLパーサ、そしてパースされた木構造から必要な情報を探索、抽出するセレクタがあればいい。Common Lispにはそれぞれに複数のライブラリがあるが、今回はHTTPクライアントにDexador、HTML/XMLパーサにPlump、CSSセレクタにCLSSを使う。これらのライブラリは全てQuicklispから入る。 (ql:quickload :dexador) (ql:quickload :plump) (ql:quickload :clss) 例としてこのロイターの記事 堅調地合い、1万8000円へ戻りを試す展開に＝来週の東京株式市場 を分析してみる。 HTTPクライアント: Dexador まずHTTPクライアントでHTMLを取ってくる。これにはde
lem: Common Lispで書かれたEmacsライクなエディタlemを使ってみた - masatoi’s blog
lem: https://github.com/cxxxr/lem lemはCommon Lispで書かれたEmacsライクなエディタで、拡張もCommon Lispで書ける。cl-charmsというncursesのCFFIラッパーを使っている。 特に何もしてなくても起動が速いが、lemをロードした状態で処理系のコアイメージをダンプすることでさらに速くなる。 インストール 次のroswellのリリースからpath通しておくだけで、ros install cxxxr/lem でlemが使えるようになる。勝った。— Masatoshi SANO (@snmsts) 2016年6月8日 とのことなのでroswellさえ入っていれば導入は簡単。 ros install cxxxr/lemこうすると、 ~/.roswell/local-projects/cxxxr/lem 以下にコードがダウンロード
Common Lispによる深層学習ライブラリMGL - masatoi’s blog
昨今の機械学習界隈では何故かPythonやRのライブラリが多いのだが、Common Lispも高速なネイティブコンパイラを持ち、C/C++のライブラリも呼べるので、機械学習にも問題なく使える。 実際にCommon Lispで実装された深層学習を可能とするライブラリにMGLがあり、GithubでMITライセンスで公開されている。そんなわけで、先月のLispmeetup #39でMGLを紹介してきた。これがそのときのスライド。 Lispmeetup #39 MGLの紹介： Common Lispによるディープラーニング from Satoshi imai MGLの作者Gábor Melis氏はKaggleの2014年の機械学習コンペHiggs Boson Machine Learning Challengeの優勝者で、今はDeepMindにいるらしい。このコンペのコードが公開されているが、MG
Common Lispとリアル・ワールドを繋ぐ「Roswell」の紹介 - 八発白中
「Roswell」というプロダクトがある。 clfreaksのPodcastで聴いたことがあるかもしれないし、数週間前にLisp Meet Upで佐野さん (@snmsts) の発表を聞いたかもしれない。 https://github.com/snmsts/roswell Lisp Meet Up 発表録画 知名度の割には意外と長く開発が続いているプロダクトだ。プロジェクトの最初のコミットが2014年7月30日なので、もう11ヶ月ほど開発が継続していることになる。開発は未だ活発で、バグ報告をするとその日のうちに修正がmasterに入ることが多い。 僕が働いてるサムライト株式会社では、個人の開発マシンではもちろん、アプリケーションサーバでも日常的に使われている。 RoswellにはChefのrecipeも既にある。 先日RoswellはTravis CIとCircle CI用のインストーラス
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Survival Common Lisp - 現代Lisperたちの生存プログラミング術 - clfreaks - BOOTH
