GitHub - GoogleCloudPlatform/cloud-debug-python: Python Cloud DebuggerYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する - kivantium活動日記
ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです（TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog）。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
Home — TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
Autogradという野郎が乗り込んできたのでガクブルな件 - Qiita
Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 （補足：この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ） ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語
2015年センター試験数学IAを全てプログラム(Python)で解く - Qiita
この記事はなんなの 「センター試験程度であれば、数式と文章を愚直にプログラムに落としこむことさえできれば、昨今のツールを用いて、何も閃かずとも機械的に問題を解くことが出来る」ということの主張 科学計算ライブラリ(特にSympy)の布教 将来、働き先がなくなったとき、「私、私こういうことができるんです！！」って言えばどこかが拾ってくれないかなあ、という夢 使用するもの Python (3系) Scipy.org に載っている科学計算ライブラリ全て(タグが足りない！！) 共に、2015年6月現時点での最新版を使用します(特に、Scipyは今年1月に実装された最新版の機能を使用するので注意してください)。 数々のライブラリを一つ一つインストールするのはすごく面倒です。面倒なので、有名どころを固めたパッケージのようなものが複数存在します。 個人的にはいつもAnacondaを使ってまとめてインストー
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
【長編ポエム】関数型言語が分からんお前でもPythonなら分かるやろ：第2回 関数を生成する関数はすごいよ編 - Qiita
はじめに これは、関数型プログラミングの特徴を Python で説明した長編ポエムです。 Python を知らなくてもなんとなく分かるように書いたので、PHP や Java や JavaScript の人も読んでみてください。 【ゴール】 「なぜ関数プログラミングは重要か」という文章で重要とされている「高階関数」と「遅延評価」について理解してもらうこと (遅延評価の説明は次回) 【執筆動機】 関数型な人による関数型の説明がつらいため (関数型の利点を関数型言語で説明されても、関数型言語を知らん人には伝わらんわな) 関数型界隈の騒動を利用して漁夫の利を狙うため (関数型で騒動が起きる → 関数型に注目が集まる → 関数型を勉強するニワカが増える → SICP や OCaml や Haskell に挑む → みんな挫折する → もっとわかりやすく説明してくれ → さっそうと Python が登
VimからPyCharmに乗り換え(機能の把握と設定) - c-bata web
はじめに 現在、vimrcはまだ500行ほどだけどすでにメンテが負担になってしまっている。試しにPyCharm使ってみたらびっくりするくらい使いやすかったので 今回は、PyCharmの設定と便利機能の把握、ついでにvimrcもコンパクトにする。 参考資料 PyCon JP 2014で清水川さんの発表がとても参考になった。。 CH06 PyCharm活用術 (ja) - YouTube PyCharm 活用術 (ja) この発表聞いてPro版買おう！とか思ってたら学生用のライセンスがあった(Free for students:)。学校のメールアドレスと名前を入れたら登録できた。後はJetBrainsのアカウントを作ってからPyCharm Professionalをダウンロード・インストール、起動してからサインインすれば使えました。 PyCharmの設定・プラグイン テーマの変更 Androi
【長編ポエム】関数型言語が分からんお前でもPythonなら分かるやろ：第1回 関数を受け取る関数は便利だよ編 - Qiita
これは、関数型プログラミングの特徴を Python で説明した長編ポエムです。 IQ145 の美少女は出てきませんので、過度な期待はしないでください。 【対象読者】 関数型言語は知らないけど関数型プログラミングの初歩を勉強したい人 (Python を知らなくてもなんとなく分かるように書いたので、PHP や Java や JavaScript の人も読んでみてください) 【連載記事】 第1回 関数を受け取る関数は便利だよ編 (←今ココ) 第2回 関数を生成する関数はすごいよ編 はじめに 「なぜ関数プログラミングは重要か」という文章があります。タイトルの通り、関数型言語がいかに役に立つかを紹介している文章です。長いですが、3 行でまとめるとこんな感じ： ソフトウェアがどんどん複雑になるので、モジュール化が重要 関数型言語は、強力なモジュール化機能を提供している 特に「高階関数」と「遅延評価」が
Dart VM上のPython実装 Medusaを試す - WonderPlanet DEVELOPER BLOG
サーバーエンジニアの原です。 2011年にDartというプログラミング言語がGoogleから発表されましたが、 そのランタイムであるDart VMは、以下のような特徴を持っています。 JITコンパイラ スループット重視 Threadの代わりにIsolateを採用 Isolate単位でヒープ・GC・コンパイラを持つ Snapshotによる高速起動 このDart VMの特徴を活かした・・・かどうかは正直まだわかっていませんが、 Dart VM上で動作するPython実装の Medusa というプロジェクトを見つけたので、 試してみました。 Medusaは、「がっつりPython書くと重くなる。なんかDart VMってのが出てきて速そうだからPython乗っけてみた」的なノリ（失礼）で実装されているようです。 おそらく日本で初めて言及する = 誰得だと思いますが、 一応ベンチマーク取ってみたいと
Unicode In Python, Completely Demystified
What does this mean? UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc4 in position 10: ordinal not in range(128) Never seen this exception? Seen it and sort of fixed it? This is a confusing error If you've never seen this before but want to write Python code, this talk is for you If you've seen this before and have no idea how to solve it, this talk is for you This is a really confusing err
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
正月の酔っ払い物理学者が数学者の皮を被った天使に出会うお話 | カメリオ開発者ブログ
あけましておめでとうございます。白ヤギの物理担当、シバタアキラ(@punkphysicist)です。 皆様はどんなお正月を過ごされましたか？日本の正月といえば、おせち、日本酒、おばあちゃん、そしてパズル、ですよね。私の正月はそんな感じでした。お節をたらふく食べ、美味しいお酒でほろ酔い気分になっている私の横で、黙々とおばあちゃんがパズルをやっているのに気づいたのです。部屋中をフワフワしている私とは全く対照的に、微動だにせずパズルを続けるおばあちゃん。御年迎えられると辛抱強さが半端ない。 そんなおばあちゃんがやっていたのはかわいいチョコレートのピースとは裏腹にこんな挑発的な文言の書かれたパズルです（この記事はアフィリエイトではありませんが、写真をクリックすると買えます） 何時間たっても答えが出ないおばあちゃん、辛抱強さは人一倍強いですが、私も何とか助けてあげたいと思いトライ。しかし日本酒が・・
Python で機械学習しよう！（環境構築 on Mac編） - もろず blog
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
ImportError: No module named と言われた時の対応方法 - Qiita
In [1]: import sys In [2]: sys.path Out[2]: ['', '/usr/bin', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7', '/usr/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python2.7/lib-tk', '/usr/lib/python2.7/lib-old', '/usr/lib/python2.7/lib-dynload', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages/PILcompat', '/usr/lib/pyth
複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化
複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化 1つのチームで，10以上のプロジェクト，コードベースを抱える場合にどのようにデプロイの自動化を進めたか，工夫したこと，考慮したことなどをまとめておく． デプロイツールには，Python製のfabricを採用しているが，他のツールでも同様のことはできそう．なお，fabricの基本的な使い方などは既にインターネット上に良い記事がたくさんあるので書かない（最後の参考の項を見てください）． fabricの選択 シェルスクリプトとCapistranoを考慮した． まず，シェルスクリプトは人によって書き方が違うため，統一が難しくメンテナンスコストも高い．また共通化も難しい． 次に，Capistranoは，裏でやってくれることが多く，学習コストも高い．プロジェクトによってはかなり特殊な環境へのデプロイも抱えているため，Capistranoの前提から外れる
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
Pythonではじまる、型のある世界 - Qiita
From Python to Go… and Back Again!
Python 3.5、async/await非同期プログラミングをサポート予定
