[AWS Lambda] Pythonで外部モジュール(Pillow)を使う - Qiita
AWS Lambdaで外部モジュールを追加する方法を情報まとめた AWS Lambdaだと使えないライブラリ(モジュール)がありますね。追加が必要な場面がありますので外部モジュールの追加についてまとめます。 今回LambdaでS3にアップされた画像いじりたいのででPillow使おうとしました。 モジュールをzipでアップすればいいのは知っていたのでpip installでデータ取得できたらzipにしてOKでしょ！ と思ってテストを実行したら [ERROR] Runtime.ImportModuleError: Unable to import module 'lambda_function': No module named 'PIL' とエラー。pip installだと無理なのこれ...どうするのこれ...みたいになったlambda初心者の私。 調べてみると方法が何個かあって、落とし穴
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GitHub - JaidedAI/EasyOCR: Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including Latin, Chinese, Arabic, Devanagari, Cyrillic and etc.
4 September 2023 - Version 1.7.1 Fix several compatibilities 25 May 2023 - Version 1.7.0 Add Apple Silicon support (thanks@rayeesoft and @ArtemBernatskyy, see PR) Fix several compatibilities 15 September 2022 - Version 1.6.2 Add CPU support for DBnet DBnet will only be compiled when users initialize DBnet detector. 1 September 2022 - Version 1.6.1 Fix DBnet path bug for Windows Add new built-in mo
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
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