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postdccに関するnfunatoのブックマーク (30)

  • Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD

    Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか? 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt

    Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD
  • 勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD

    (編注:2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次: さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき? SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット

    勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
  • ジョエル・テストは(もはや若干)時代遅れ―今ならこう質問しよう | POSTD

    ジョエル・テストとは、面接時に求人応募者が面接官に聞くものとして広く受け入れられている「12個の役立つ質問」のことです。このテストはJoel Spolsky氏が考案しました。彼のブログは開発者の間では有名で、この12の質問も広く知られていました。そして、スタック・オーバーフロー(創設者の1人がJoel Spolsky氏)によって、さらに普及することになります。スタック・オーバーフローの求人ページでは、求人を出す側の企業向けにこの質問を使ったチェックリストが用意されています。以下がそのジョエル・テストです。 ソース管理の仕組みを導入していますか? 1ステップでビルドを行えますか? ビルドは毎日実行していますか? バグデータベースを持っていますか? 新しいコードを書くまえにバグを修正していますか? 最新スケジュールを常に社内で共有していますか? 仕様書を持っていますか? プログラマは静かな作業

    ジョエル・テストは(もはや若干)時代遅れ―今ならこう質問しよう | POSTD
  • Let’s EncryptとNginx : セキュアなWebデプロイメントの現状 | POSTD

    最近まで、SSL暗号化通信は「あると好ましい機能」という程度にしか考えられていませんでした。そのため、安全なのはアプリのログインページだけというサービスが数多く存在していました。 しかし、状況は良い方向へと変化しています。現在では暗号化は必須と考えられ、ほとんどの開発者が導入を義務付けています。また、巨大検索エンジンGoogleでは、SSLの導入が検索結果の順位を決定する要因にさえなっています。 しかし、SSLが広範に普及しているにも関わらず、セキュアなWebサービスを構築することは、未だに面倒で、時間がかかり、エラーの原因になりやすいと考えられています。 最近この分野では、 Let’s Encrypt が、SSL証明書をより広く普及させ、Webサイトのセキュリティ維持に係るワークフローを大幅に簡略化しようと取り組んでいます。 強力なWebサーバNginxや、他のハードニング方法と組み合わ

    Let’s EncryptとNginx : セキュアなWebデプロイメントの現状 | POSTD
  • Go言語で利用するLLVM入門 | POSTD

    はじめに LLVMは、コンパイラを作成するための基盤です。2000年にChris Lattnerによって作成され、2003年にリリースされました。それ以来、LLVMリンカ lld やLLVMデバッガ lldb など幅広いツール群を持つ包括的なプロジェクトに発展してきました。 LLVMの秀でた特徴は、一般に LLVM IR と呼ばれる、その中間表現です。LLVMの考え方は、まずこのIRにコンパイルし、次にそのIRを、JITコンパイルする、インタープリタで実行する、または実行しているマシンのネイティブアセンブリにコンパイルするといういうものです。このIRの主なターゲットは、コンパイラです。実際LLVMを使用するコンパイラは、世の中に数多くあります。C言語とC++用はそれぞれclangとclang++、D言語用の ldc2 、RustSwiftなどです。 Emscripten のようなプロジェ

    Go言語で利用するLLVM入門 | POSTD
  • 私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD

    最近、このモジュールをに紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 (データの保存と読み込み)の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する

    私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
  • Optimizelyを使ってクビになりかけたワケ ~統計学が苦手なマーケターへの薦め~ | POSTD

    (訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日語 ・ 英語 ) 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト・パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から(はっきり言うとMonetateはOptimize

    Optimizelyを使ってクビになりかけたワケ ~統計学が苦手なマーケターへの薦め~ | POSTD
  • Python 3誕生の理由 ― つまり、なぜunicode/str/bytesの仕様は変更されたのか | POSTD

    12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理

    Python 3誕生の理由 ― つまり、なぜunicode/str/bytesの仕様は変更されたのか | POSTD
  • どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか? : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD

    どうすればPythonJuliaと同じくらい速く動かせるのか? : 様々なやり方で計算の高速化を図る JuliaPython 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか? http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか?」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最

    どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか? : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
  • 最高のプログラミング言語(または私は如何にして心配するのを止めてコードを愛するようになったか) | POSTD

    常に世界のどこかで誰かが、この世で一番のプログラミング言語は何かというトピックで投稿し、忘れ去られた言語のすばらしい一面や、新しい言語の有用性を主張しています。どうやら、その順番が私に回ってきたのかもしれません。そろそろ私も、プログラミング言語についての自分の考えを皆さんにお伝えしようと思います。 始めに少し言い訳をさせてください。30以上の言語で開発した経験があり、他の人が書いた多くのコードと悪戦苦闘をしてきた開発者でもない限り、「自分の意見には客観性がある」とはとても言えないと思います。そんなわけで、このトピックを取り上げる他の多くの人と同じように、私の意見も偏っています。多くの言語に精通した開発者がこの話題自体を不毛だと感じるのは、このせいかもしれませんね。 要約: すばらしい言語 早速、このブログ限定ということで、私が考える”すばらしい言語”を発表しましょう。 アセンブリ言語: マ

    最高のプログラミング言語(または私は如何にして心配するのを止めてコードを愛するようになったか) | POSTD