Rust for Python Programmers
Rust for Python Programmers written on Wednesday, May 27, 2015 Now that Rust 1.0 is out and quite stable, I thought it might be interesting to write an introduction to Rust for Python programmers. This guide goes over the basics of the language and compares different constructs and how they behave. Rust language wise is a completely different beast compared to Python. Not just because one is a com
勝利のためのD言語 | POSTD
私は転向しました。新たな言語を見出したのです！ そうそう、ぜひ パート2 も読んでくださいね。 さて、ご存知のとおり、Pythonには様々な良いところがあり、非常に多くの分野で目覚ましい働きをします。しかし増え続けるこの業界の需要を満たすように作られたものではありません。もちろん、Pythonで大規模なプロジェクトを構築することはできます（私も構築したことがあります）。しかし検討段階から実際の開発段階に入ると、ものすごくコストがかかります。本当に高いのです。CPUの1サイクルあたりの仕事で換算すると、途方もない額になります。 C10M問題 は、 C10K問題 の繰り返しです。つまり、現在のコモディティ・ハードウェアは1秒に数百万パケットの処理が可能となっていますが、実際にそんな数字に達することはめったにありません。例えば、私が一時期働いていた会社はAWSを使用しており、要求を受け入れログを
覚えておくと便利！Python標準ライブラリ10選 - Qiita
Pythonで，知っておくとちょっと便利になる組み込み関数や標準ライブラリを紹介してみようと思います！ そこそこメジャーなものからニッチなものまでいろいろありますが，知らないものはぜひチェックしてみて下さい． 組み込み関数 allとany all( )は引数の要素が全てTrueならばTrue，any( )は引数の要素のいずれか1つでもTrueならTrueを返す． In [1]: all(_ % 2 == 0 for _ in [1, 2, 3]) # 全て偶数 or not Out[1]: False In [2]: any(_ % 2 == 0 for _ in [1, 2, 3]) # いずれか1つでも偶数 or not Out[2]: True
Pythonを書き始めて1ヶ月がたった - n-knuu's logs
10月30日にPythonを突発的に始めて1ヶ月がたった。 始めて2週間で学校の課題(Webアプリ)を書いたりした。 技術的にためになる話はないけど、まあ日々のログとして書いておく。 経緯 以前からPythonはやろうと思ってた 学校の教養科目でPythonを書く科目をとってみた 以下は時期的な話。 学科の演習(https://www.db.soc.i.kyoto-u.ac.jp/lec/le4db/)でWebアプリをJavaで書いていたが、Javaプログラム中にhtmlとかSQLとか書いてたらやる気がなくなってきた ちょうどそのころPython始めるならまず何を読むべきかなどを情報収集していたら、みんなのPython Webアプリ編がHTML版として無料公開された(みんなのPython Webアプリ編をHTMLで読めるようにしました | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @a
多層パーセプトロンの動きを可視化する - StatsFragments
概要 多層パーセプトロン記事の補足。下の記事の最後で、入力されたデータを隠れ層で線形分離しやすい形に変換している、ということを確かめたかったが、MNIST データでは次元が高すぎてよくわからなかった。ということで、もうちょっとわかりやすい例を考える。 可視化シリーズとしては以下の記事のつづき。 ロジスティック回帰 (勾配降下法 / 確率的勾配降下法) を可視化する - StatsFragments 多層パーセプトロンとは 詳細は上記の記事参照。この記事では、以下のような多層パーセプトロンを例とする。 入力層のユニット数が 2 隠れ層のユニット数が 3 出力層のユニット数が 2 つまり、入力層として 2 次元のデータを受けとり、隠れ層で 3 次元空間へ写像してロジスティック回帰 ( 出力は2クラス ) を行う。 サンプルデータ 2 次元で線形分離不可能なデータでないとサンプルの意味がない。こ
類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました（Pythonで音声信号処理）。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） Visual Wordsを用いた類似画像検索（2010/2/27） という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います！ 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
uWSGI — Flask Documentation (3.0.x)
uWSGI¶ uWSGI is a fast, compiled server suite with extensive configuration and capabilities beyond a basic server. It can be very performant due to being a compiled program. It is complex to configure beyond the basic application, and has so many options that it can be difficult for beginners to understand. It does not support Windows (but does run on WSL). It requires a compiler to install in som
【Python/OpenCV】ハフ変換で直線と円を検出する
トランプの画像からハフ(Hough)変換で直線検出をおこなった. OpenCVには簡単にハフ変換で直線を検出できる関数が2つ用意されている. 1つ目：cv2.HoughLines・・・標準的ハフ変換を利用して，2値画像から線分を検出する． 2つ目：cv2.HoughLinesP・・・確率的ハフ変換を利用して，2値画像から線分を検出する． 結果画像の赤色線が検出した直線である. 処理の流れは以下の通りである. 1. 入力画像を取得 2. 入力画像をグレースケール変換 3. グレースケール画像を2値化 4. Cannyアルゴリズムで2値化画像のエッジを検出 5. Hough変換によりエッジ画像から直線を検出 6. 入力画像，出力画像，2値化画像，エッジ画像をそれぞれ描画 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as
Python's Hardest Problem, Revisited
Looking for Python Tutoring? Remote and local (NYC) slots still available! Email me at jeff@jeffknupp.com for more info. One of the first long-form articles I ever posted to this blog was a piece about Python's Global Interpreter Lock (GIL) entitled "Python's Hardest Problem". Two weeks ago, it was posted to Hacker News and sat on the front page for a while, driving a lot of traffic to the blog. I
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド | Yakst
Pythonスクリプトの速度を計測し、そのボトルネックを探る。さらに、メモリ使用量、メモリリークの原因特定までの調査方法を解説する。 あなたが書いたすべてのPythonプログラムで厳密なパフォーマンス計測が必要になるというわけではないにせよ、その時が来たら、役に立ってくれる様々な種類のツールがPythonのエコシステムにはあるのだということを知っておけば安心できるだろう。 プログラムのパフォーマンスを計測することは、すなわち以下の4つの基本的な質問に答えることだと要約できる。 どのくらい高速に実行できるか？ スピードのボトルネックはどこか？ どのくらいのメモリを使うか？ メモリリークしているのはどこか？ これから、いくつかの素晴らしいツールを使ってこれらの質問に答えていくための詳細を見ていこう。 大ざっぱな実行時間 素早くざっくりとコードの実行時間を計るのに、古き良きUNIXのユーティリテ
pipの使い方 (2014/1バージョン) — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
pipの使い方 (2014/1バージョン)¶ 以前 pipの使い方 と いう記事を書いたのですが、これは2011年の1月と、ちょうど3年前です。これ から随分変わったので、ここでもう一度まとめたいと思います。 pip: http://www.pip-installer.org/ ここで述べているpipのバージョンは1.5です。お使いのpipのバージョンが古い場合は pip install -U pip として、更新してください。 警告 大きな変更点: pip 1.5から"pre"や"b"などがバージョンに付いているパッ ケージはデフォルトで検索やインストールの対象からはずされました。その ため、1.5未満のバージョンのpipでインストールしたパッケージが1.5では 入らない場合があります。 --pre を付けることで、これらのバージョンを入れることができます。
codeモジュールで対話コンソールを起動する - 偏った言語信者の垂れ流し
Pythonのcodeモジュールを使うと、任意のタイミングで対話コンソールを起動できる。 readline、rlcompleterモジュールを使うことで、対話コンソール実行時に補完を有効にすることもできる。 以下、サンプルコード。 console.py # coding: utf-8 import code import readline import rlcompleter def hello(): print("Hello, world!") def main(): print(u"対話コンソールを起動します...") # コンソール起動時の変数を用意 variables = globals() # Tabによる補完を有効にする readline.set_completer(rlcompleter.Completer(variables).complete) readline.pars
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Hector Martin on Twitter: "waifu2x upscaling, done in 35 lines of Python: https://t.co/f2EGm18Wcg https://t.co/8p1fcmLQTj PyOpenCL version next? http://t.co/p89rzskasL"
GitHub - Z3Prover/z3: The Z3 Theorem Prover
pythonワンライナーのすゝめ
scipy.signal.filtfilt — SciPy v0.14.0 Reference Guide
Go vs. Python
Pythonへの型アノテーション導入を目指すGuido van Rossum氏
AndroidのNFC機能でFeliCaの読み書きをする | −ゆめログ− | ゆめみスタッフブログ