EC2インスタンスにS3をマウントして使用する（IAM Role ver) - Qiita
もっと早いやつが出たので新しいのを書きました。参考にどうぞ。[20160129追記] [AWSで]今流行のgoofysでS3を爆速マウント[EC2] s3fsを使用してEC2インスタンスにS3バケットをマウントします。 だけど、アクセスキー情報をインスタンスに置いておきたくない！ ・・・という状況を想定してIAM Roleを使用しました。 IAMユーザーは使ったことありましたがRoleは初でした。 ハマるかと思いましたがそんなでもなかったです。 マネジメントコンソールからIAMを選択しRoleを選択 新しいRoleを作ります。 名前は『use-s3』としました S3に読み書きしたいのでフルアクセスで。。。 作成できました！ EC2インスタンスを立ち上げる 通常と変わりませんがこの時、先ほど作成したRoleを指定することを忘れないように注意しましょう。 S3バケットの準備 『uses3』とい
fake-factory
The `fake-factory` package was deprecated on December 15th, 2016. Use the `Faker` package instead.
機械学習ライブラリ Chainerの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Chainerと呼ばれる機械学習ライブラリを紹介しようと思います。 Chainerについて Chainerとは？ ChainerはPreffered Networksが開発したニューラルネットワークを誤差伝播で学習する ライブラリです。(Python)chainer.org 特徴として、Chainer は、「実際に Python のコードを用いて入力配列に何の処理が適用されたかだけを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います」だそう。 Install sudo pip install chainer 基本的にこれだけのインストールが非常に簡単なソフトウェアです。 他のライブラリとの比較 ディープラーニングが活かすIoTより抜粋。 個人的に注目した違いは以下の3点 CaffeもTheanoも勉強することが多い。（設定ファイルとか） 短く書け
【pylearn2】自分のデータセットを使ってカンタンにGRBMしよう - CORDEA blog
はじめに pylearn2というdeep learning libraryは、installしていくつかのサンプルを動かすだけなら割と簡単です。 ただ、いざ自分の用意したデータセットを使用してdeep learningさせようと思うと意外に大変。 というわけで可能な限り簡単に自分のデータセットを使ってGRBM(Gaussian restricted Boltzmann machine)を行うためのパイプラインを作成しました。 なんか間違ってたら適当に修正して下さい。 hoge_dataset.pyとgrbm.yamlはこちらのプログラムにいくつか私が変更を加えたものです。 私が作成したものではないパラメータ等ありますので、元のリポジトリもご参照下さい。 github.com 方法 pylearn2のinstallはいろんなところで書かれていますので割愛します。 自分のデータセットを作成 識
Mac OS X に PyStan をインストールした - froglog
このエントリについて PyStan とは、MCMC サンプリング等を高速に実行するために C++ で実装されたプログラミング言語 Stan の Python インターフェースです。 このエントリでは PyStan を Mac のインストールしたときの手順を残します。 事前準備 ドキュメントによると PyStan は Python: 2.7 or 3.3 Cython: 0.19 or greater NumPy: 1.7 or greater に依存しているため、まずこれらをインストールします。 購入間もない Mac なので諸々一からインストールしていきました…。 Python3 をインストール Mac に元々入っているのは 2.7 ですが、3系を使いたかったので homebrew でインストールしました。 Homebrewを使ってMacにPython3とかNumpyとかScipyとかをイ
Shiny を使ってR言語のプログラムをWeb アプリ化する - Tech-Sketch
R は統計解析向けのプログラミング言語で、お手軽にデータ分析を行うことができます。そして、R での分析結果は、Shiny というR のパッケージを使うことで、簡単にWeb アプリ化することができます。今回はR プログラムを簡単にWeb アプリ化するShiny パッケージと、Web アプリとして公開することができるShiny Server について紹介します。 What's Shiny? Shiny とはR のIDE である RStudio の開発元のRStudio Inc. が開発しているプロダクトです。Shiny を使うとR のプログラムを簡単にWeb アプリにすることができます。 Shiny で作成したWeb アプリはブラウザからのユーザー入力などをトリガーに、インタラクティブにR のプログラムを即時実行し、その実行結果を動的に確認できます。見た目に関しては、Shiny が内部的に T
pipの使い方 - そこはかとなく書くよ。
注意 この内容はすでに古くなっています。 pipの使い方 (2014/1バージョン) を参照してください。 pipとは、Pythonにおけるパッケージ管理システムです。easy_installというツールもあるのですが、pipはこのeasy_installを置き換えるものとして開発されています。rubyのgem、perlのcpan的な位置づけです。 同じパッケージ管理ツールとしてsetuptools置き換えのdistributeというものもあるのですが、こちらはsetuptools全体を置き換えるものとして開発されており、pipはsetuptoolsの一部であるeasy_installを置き換える形です。 なお、現在のpipのバージョンは0.8.2で、このエントリはこのバージョンを使っています。 なにかおかしい点があれば、ご指摘ください。 > 識者の方々 pipのinstall まずはea
utahta/jsm - GitHub
Overview 日本の株式市場の株価・財務データを取得するツールです。 各種データは、 Yahoo!ファイナンス からスクレイピングしています。 動作は、Python2.5 - 2.7 で確認しています。 Installation PyPIからのインストールが簡単です: easy_install jsm Usage jsm.Quotesのインスタンスを作成: import jsm q = jsm.Quotes() 以後、作成したインスタンスを使って各種データを取得します。 当日の株価の取得（例ではYahoo!の証券コードを指定）: q.get_price(4689) 過去の株価の取得: q.get_historical_prices(4689) デフォルトでは当日から過去1ヶ月のデイリー株価を取得します。 週間, 月間の株価の取得: q.get_historical_prices(468
Installing scikit-learn
Installing scikit-learn# There are different ways to install scikit-learn: Install the latest official release. This is the best approach for most users. It will provide a stable version and pre-built packages are available for most platforms. Install the version of scikit-learn provided by your operating system or Python distribution. This is a quick option for those who have operating systems or
{Rcpp}を入れる時はシステム内に既にあるgccに注意 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
最近こんな素晴らしい勉強会があったと知りまして。主催は7月の1ヶ月間で何故か3回も一緒に飲んだこの人。 第1回BUGS/Stan勉強会を開催しました 元々WinBUGSは{R2WinBUGS}経由で使っていたんですが、やっぱり{Rcpp}経由でC++コンパイラで高速で走るStan良さそうだなーということで{RStan}を入れてみようと思ったのでした。 ・・・ところが。RStan Getting Startedに書いてある手順を何度やっても色々エラーが出まくって動かないというorz 仕方ないのでTwitterでオッサン大仏様やら冒頭記事のブログ主に聞くなりして、ようやく解決して{Rcpp}も{RStan}も動くようになったのでした。 ということで、その一部始終を簡単にまとめておきます。まだるっこしい説明が嫌だという人は、全てすっ飛ばして一番後ろの「結論」だけ読めばOKです。 前提 最初に僕の
MacにPython,Rのデータ分析環境を構築したのでメモ - c-bata web
はじめに 研究のためにデータ解析を勉強していかないといけないので、Macにデータ解析のための環境を構築。 前回、Homebrew、Python、virtualenvのインストール・設定しているので、その続きから。 (2014/11/13 追記) pyenv-virtualenvを導入しました pyenvを使うことでいちいちworkonしなくてもディレクトリに移動したら自動で環境が切り替わるらしい。pyenv-virtualenvを使うと仮想環境も指定できるようになる。 参考記事 yyuu/pyenv-virtualenv · GitHub Python - 食わず嫌いしてたpyenvを使ってみたら便利過ぎて腰を抜かした話 - Qiita Macでpyenv+virtualenv - Qiita Pyenvとvirtualenv pluginによるPython環境を構築する - blog.i
Rで非線形制約条件付非線形最適化を行う方法 by Rsolnp - My Life as a Mock Quant
Rsolnpというライブラリを使用するとRで非線形制約条件付非線形最適化を行うことができた。 install.packages("Rsolnp",repos="http://cran.r-project.org/") でインストール完了。 （いつの間にかCRANに登録されていたのでレポジトリをR-ForgeからCRANへ変更 2010/4/14） 元から入っているサンプルの例題を解いてみる。 library(Rsolnp) # POWELL Problem fn1=function(x) { exp(x[1]*x[2]*x[3]*x[4]*x[5]) } eqn1=function(x){ z1=x[1]*x[1]+x[2]*x[2]+x[3]*x[3]+x[4]*x[4]+x[5]*x[5] z2=x[2]*x[3]-5*x[4]*x[5] z3=x[1]*x[1]*x[1]+x[2]*
AmazonEC2にS3領域をマウントしてみる
今日は、EC2にS3のバケットをマウントしてみました。 手順はこんな感じ。 FUSEにいる物をインストール FUSEインストール f3sfインストール A3にバケット作成 マウント 再起動してもマウント 参考にしたこちらのサイト通りでほぼOKです。 memorycraft: S3ってなんじゃ？(s3fs編) では、インストールログを。。 1.FUSEにいる物をインストール # yum -y install gcc # yum -y install gcc-c++ # yum -y install libstdc++-devel # yum -y install pkgconfig # yum -y install make # yum -y install curl-devel # yum -y install libxml2-devel # yum -y install openssl-
suz-lab.com - suz lab リソースおよび情報
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