Pythonの環境構築を自分なりに整理してみる
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
Create conda recipe to use C extended Python library on PySpark cluster with Cloudera Data Science Workbench - Cloudera Blog
Create conda recipe to use C extended Python library on PySpark cluster with Cloudera Data Science Workbench Cloudera Data Science Workbench provides data scientists with secure access to enterprise data with Python, R, and Scala. In the previous article, we introduced how to use your favorite Python libraries on an Apache Spark cluster with PySpark. In Python world, data scientists often want to
Deep Learning Researcher Wanted! - 株式会社ABEJAのエンジニアリングの採用 - Wantedly
1988年生まれ。愛知県名古屋市出身。コンピュータが世界を変えると確信し、小学５年生からプログラミングをスタート。高校で、コンピュータグラフィックスを専攻。文部科学大臣賞を受賞。大学では、３次元コンピュータグラフィックス関連の研究、商店街活性化プロジェクト、イベント企画などを経験。研究内容を複数の国際会議で発表。2011年、株式会社響取締役CIOに就任。Webサービス開発・SMM戦略立案を担当。その後、株式会社リッチメディアの坂本幸蔵社長から誘いを受け同社に入社。６ヶ月で最速最年少事業本部マネージャーに昇格。四半期で数億円の事業開発を経験。2012年4月に同社を退社し、同年9月に起業。 "Innovation that changes the world" "ABEJA, Inc.” is a diverse company comprised of members from six di
wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
SQL で縦横変換まとめ（pivot と unpivot） - Qiita
下図のように、「縦持ち」のテーブルを「横持ち」に置き換えることをピボット（pivot）、逆に「横持ち」のテーブルを「縦持ち」に置き換えることをアンピボット（unpivot）と呼びます。これらの変換を行なう方法をまとめました。 標準SQL Presto Hive Pandas (Python) 標準SQL SQL-like なクエリ言語ならどこでも使える書き方です。 Pivot SELECT uid, max(CASE WHEN key = 'c1' THEN value END) AS c1, max(CASE WHEN key = 'c2' THEN value END) AS c2, max(CASE WHEN key = 'c3' THEN value END) AS c3 FROM vtable GROUP BY uid ;
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
ブロック図生成ツール blockdiag — blockdiag 1.0 ドキュメント
ブロック図生成ツール blockdiag¶ blockdiag シリーズはシンプルなテキストからブロック図などの画像を生成する画像生成ツール群です。 blockdiag を用いると以下のような図が簡単に生成できます。 blockdiag の主な機能: 数種類の図に対応 ブロック図 (blockdiag コマンド) シーケンス図 (seqdiag コマンド) アクティビティ図 (actdiag コマンド) 論理ネットワーク図 (nwdiag コマンド) テキストベースの定義ファイルから画像ファイルを生成 (graphviz 風の文法を採用) 定義にあわせて図の配置を自動的に決定 (自動レイアウト) Sphinx, Trac, Redmine, 各種 Wiki エンジン等、多様なシステムへの画像埋め込みに対応 Enjoy documentation with blockdiag !
プログラミング初心者でも安心！無料プログラミング学習サイト10選
プログラミング初心者がプログラミングをいざ勉強しようと思っても、どうやってはじめていいのかわからないという方は多いのではないでしょうか。 また、ITスクールなどで勉強しようと思うと、数十万円の費用がかかることが一般的で、なかなか手が出しにくいということも多いと思います。 そんな高額のスクールではなく、無料でプログラミングを学べるサイトがアメリカを中心にして増えてきています。中でも実際にコードをブラウザ上で入力したり、詳しい動画を見ることができるサイトが人気を集めています。 今回はそんなプログラミングを学べる10サイトをご紹介します。 日本語対応しているサイトも少しずつ増えているので、ぜひこの記事を参考にプログラミングの独学に活用してみてください！ 1.ドットインストール ドットインストールもはや説明の必要のないくらい有名なサイトですね。 「3分間でマスターする初心者向けプログラミング学習サ
Apps/Gedit - GNOME Wiki!
This site is planned for retirement ‒ see the migration guide Apps/GeditHomeRecentChangesScheduleLogin The gedit website is now located at: https://gedit-technology.github.io/apps/gedit/ Apps/Gedit (last edited 2024-06-26 13:34:16 by SébastienWilmet) Search: Copyright © 2005 - The GNOME Project. Hosted by Red Hat.
App Engineではどの言語を使えばいいのか - ひがやすを技術ブログ
App Engineで使える言語は基本的にはPythonとJavaです。それでは、どちらを選ぶのが良いのでしょうか。 それ以外の言語の人向けの話は後から出てくるのでしばらくこのままお読みください。 趣味ならば単に好きなものを選ぶだけでいいのですが、仕事で使うためには、長所と短所をきちんと把握した上で選ぶ必要があります。また、ここでの話は言語としての一般的な話ではなくApp Engineで使うとき限定の話としてお読みください。 まず安定度ですが、インフラ部分の安定度は、どちらも基本的に同じです。もしかすると、まったく同じものを使っているのかもしれません。 その上で動くAPIの部分は、インフラと直接結びついている低レベルな部分と低レベルなAPIの上に構築された高レベルな部分とに分けて考える必要があります。 低レベルなAPIはLLAPIと呼ばれたりしますが、安定度は、PythonとJavaも同じ
trac 0.11rc2 がリリース(Genshi でハマる) — takanory.net
trac の次期バージョン 0.11 のリリース候補 trac 0.11rc2 が公開されていました。 というわけで早速アップグレードインストールしてみたんですが、ハマりました。 インストール自体は easy_install が使える環境であれば簡単で # easy_install -U Pygments # easy_install -U Trac # /etc/ini.t/apache2/reload とやるだけです。 trac 0.11rc2 はテンプレートエンジンの Genshi 0.5 が必須(今までは 0.4)らしく、一緒にインストールされます。 また、今回は Pygments が 0.9 から 0.10 に上がっているので、そちらもついでにアッププグレードしました。 で、インストール後に apache に設定を読み込ませて trac にアクセスしてみると、表示されません。
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
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
IDEA * IDEA
kndb.jp