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2022年2月6日のブックマーク (11件)

  • 【Python】requestsを使うときは必ずtimeoutを設定するべき

    インターネットでよく解説されているシンプルなコードは上のようなものだと思いますが、このコードをプロダクションで使用すると、対象のサーバーが応答しない場合フリーズしてしまう可能性があります。timeoutが設定されていない、つまり、最大で何秒待機すればよいか指定されていないからです。Webサービスの場合、待機中はユーザーに応答できなくなるので、当は別の依存しているサーバーに責任があるのに、ユーザーにはあなたのWebサービスに問題があるように見えてしまうかもしれません。 Timeout を設定する必要性 ですから、timeout を設定しましょう。数秒待って応答が来なかったらエラーとして処理すればよいのです。 requests公式のドキュメントでもtimeoutを設定することが推奨されています。 Most requests to external servers should have a

    【Python】requestsを使うときは必ずtimeoutを設定するべき
  • 東雲フォント - Wikipedia

    東雲フォント(しののめフォント)とはいくつかのフォントを元に作られたデザインルールの統一された日語ビットマップフォントファミリである。bdf形式で配布されている。JISX0201.1976・JISX0208.1983・ISO8859-1に対応している。12px・14px・16px・18pxと複数のサイズが含まれており、自動生成された斜体・太字・太字斜体のフォントも含まれている。サイズによって使える字体が異なる。 サイズ 字体 旧名 ベースフォント

  • ロナルド・フィッシャー - Wikipedia

    サー・ロナルド・エイルマー・フィッシャー(英語: Sir Ronald Aylmer Fisher, 1890年2月17日 - 1962年7月29日)は、イギリスの統計学者、進化生物学者、遺伝学者で優生学者である。現代の推計統計学の確立者であるとともに、集団遺伝学の創始者の一人であり、またネオダーウィニズムを代表する遺伝学者・進化生物学者でもあった。王立協会フェロー。 生涯[編集] 少年・青年期[編集] 少年時代から数学の才能を発揮するとともに生物学にも興味を持った。1909年、ケンブリッジ大学に進み、数学を学ぶとともにジョン・メイナード・ケインズやホレース・ダーウィン(英語版)(チャールズ・ダーウィンの息子)とともに優生学研究会を組織した。 卒業後まもなく第一次世界大戦が始まるが、この時期は会社の統計係やパブリックスクールの教職などをしながら、遺伝学と統計学の研究を続けた。この時期に彼は

    ロナルド・フィッシャー - Wikipedia
  • Allele frequency - Wikipedia

    Allele frequency, or gene frequency, is the relative frequency of an allele (variant of a gene) at a particular locus in a population, expressed as a fraction or percentage.[1] Specifically, it is the fraction of all chromosomes in the population that carry that allele over the total population or sample size. Microevolution is the change in allele frequencies that occurs over time within a popula

  • yuki476🌗 on Twitter: "自宅サーバー、どうせ外に公開しねぇしオレオレ認証局でいいやって調べたらMiniCAってすげぇ便利なもんあんのね。 普段落としてるVMを自宅ルート認証局にしてサクッとchrome通るサーバー証明書できたわ"

    自宅サーバー、どうせ外に公開しねぇしオレオレ認証局でいいやって調べたらMiniCAってすげぇ便利なもんあんのね。 普段落としてるVMを自宅ルート認証局にしてサクッとchrome通るサーバー証明書できたわ

    yuki476🌗 on Twitter: "自宅サーバー、どうせ外に公開しねぇしオレオレ認証局でいいやって調べたらMiniCAってすげぇ便利なもんあんのね。 普段落としてるVMを自宅ルート認証局にしてサクッとchrome通るサーバー証明書できたわ"
  • Pythonでリスト(配列)から重複した要素を削除・抽出 | note.nkmk.me

    Pythonで、リスト(配列)から、 重複した要素を削除(一意な要素・ユニークな要素のみを抽出) 重複した要素を抽出 して、新たなリストを生成する方法について説明する。 なお、リストではなくタプルの場合も同様の考え方で実現可能。 リストやタプルが重複した要素を持っているかどうかを判定したい場合、一つのリストではなく複数のリスト間で共通する要素や共通しない要素を抽出したい場合は以下の記事を参照。 関連記事: Pythonでリスト(配列)に重複した要素があるか判定 関連記事: Pythonで複数のリストに共通する・しない要素とその個数を取得 なお、リストは異なる型のデータを格納可能で、厳密には配列とは異なる。配列を扱いたい場合はarray(標準ライブラリ)やNumPyを使う。 関連記事: Pythonのリストと配列とnumpy.ndarrayの違いと使い分け numpy.ndarrayに対する

    Pythonでリスト(配列)から重複した要素を削除・抽出 | note.nkmk.me
  • データ無しからの機械学習:どのように機械学習のポートフォリオを作るか

    (この記事はEdouard Harris氏が書いたThe cold start problem: how to build your machine learning portfolioを、著者の許可を得て日語訳したものです。) 私はY Combinator出資のスタートアップ企業に勤務する物理学者です。我々は新卒の学生が機械学習仕事に付くことを支援しています。一昔前に、機械学習仕事に付くためにすべきことについて書きました。その投稿の中でやるべきことの一つとして、機械学習プロジェクトのポートフォリオを作ることをお勧めました。しかし、どのようにすればポートフォリオを作れるかということについては書かなかったので、今回の投稿ではその話をします。[1] 我々のスタートアップの事業がら、私は良いものも悪いものも含め数百に登るプロジェクトを見て来ました。その中から2つの素晴らしいプロジェクトを紹

    データ無しからの機械学習:どのように機械学習のポートフォリオを作るか
  • 太さ0.6mmの糸型バッテリー、米MITや米軍などが開発 電源を含んだ服などを作成可能:Innovative Tech - ITmedia NEWS

    Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米マサチューセッツ工科大学(MIT)や中国の華中科技大学、韓国の慶熙大学校、米U.S. Army Research Laboratoryの研究チームが開発した「Thermally drawn rechargeable battery fiber enables pervasive power」は、糸のように細い熱延リチウムイオン繊維電池だ。布地に織り込めるだけでなく、3Dプリンタのフィラメントとして造形品に組み込める。 バッテリー部品は、依然としてデバイスの中でも硬くかさばる存在だ。イノベーションを加速させるためにも、エネルギー貯蔵能力を犠牲にせず、機械的に柔軟でコンパクト、かつ大量生産可

    太さ0.6mmの糸型バッテリー、米MITや米軍などが開発 電源を含んだ服などを作成可能:Innovative Tech - ITmedia NEWS
  • Sperm competition - Wikipedia

    Stained human sperm Human spermatozoa Sperm competition is the competitive process between spermatozoa of two or more different males to fertilize the same egg[1] during sexual reproduction. Competition can occur when females have multiple potential mating partners. Greater choice and variety of mates increases a female's chance to produce more viable offspring.[2] However, multiple mates for a fe

    Sperm competition - Wikipedia
  • イワナ(サケ科魚類)の生活史二型と個体群過程

    サケ科魚類の生活史には、川で一生を過ごす残留型と海へ回遊する降海型の二型がある。稿では、イワナを中心に生活史二型と個体群過程について解説し、サケ科魚類に見られる生活史二型の普遍的特長について論じた。個体群内に見られる生活史二型は、川での成長条件に依存した条件戦略であり、川で十分に成長できなかった場合に降海型になると考えられる。降海型は海洋で大きな成長を得るが、生存率は河川にいる残留型の方が高い。河川は資源が限られているため、海洋よりも密度依存的な死亡や成長が強く作用する。大型化した降海型が中心に産卵する場合、稚魚の密度が高いため川での成長条件が悪く、遺伝的要因だけではなく表現型可塑性によっても降海型になりやすいと考えられた。このようなフィードバックはサケ科魚類の個体群維持や回遊行動が進化する上で重要な役割を果たすと考えられた。

  • マルサスモデル - Wikipedia

    トマス・ロバート・マルサス マルサスモデル(英語: Malthusian model[1])とは、ある生物の個体数ないしは個体群サイズの指数関数的な増加あるいは減少を記述する数理モデル。1798年にトマス・ロバート・マルサスが発表した『人口論』でこの考えが示されたことにその名を由来する[2]。広義には、『人口論』でマルサスが主張した人口原理に基づく、人口と経済の相互関係モデルも含める[2]。 モデルと解[編集] マルサスモデルによる個体数増加曲線の様子。赤色が m = 4、紫色が m = 2、藍色が m = 1。いずれも最初は N =1 だが、その後の急激な成長が見て取れる。 マルサスモデルでは、ある生物の個体数(人間の場合は人口) P の増加速度が個体数自体に比例するとして、次のように個体数増加速度 dP/dt を表す[3]。 ここで、t は時間で、m は定数である。発案者に因み、係数

    マルサスモデル - Wikipedia