自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
自然言語処理にはやっぱりPythonがいちばん - nokunoの日記
Quoraで「自然言語処理に適したプログラミング言語はどれか？」という質問をしたところ，やっぱりPythonが一番人気のようです．What programming language is suitable for natural language processing? - Quora理由として以下が挙げられていますNLTKがあるから正規表現ライブラリ（re）が強力だからnumpyとscipyがあるから スクレイピングにBeautifulSoupやScrape.pyが使えるから Django / Pylons / TornadoのようなWebフレームワークがあるから また，機械学習のライブラリを言語別にまとめた質問もありました．こちらもJava, Python, Rが多いですね．Which programming language has the best repository of ma
プログラミングのスキルを鍛える10の方法 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー ステキな英文の記事を見つけました。10 ways to improve your programming skills。どれも自分が実践していることでもあって，「なるほどな−」と思うものばかり。 たっぷりプログラミングしたあとは，節電も忘れずに:-)。 1. 新しいプログラミング言語を学ぶ 新しいプログラミング言語を学ぶことで，新しいプログラミングに対する考え方に触れることができる。そのプログラミング言語が今まで知らなかったパラダイムに根ざしている場合ならなおさら。新しい手法の多くは，すでに知っている知識になぞらえることができるので，習得はそれほど難しくないはず。 2. やる気をそそら
[Webサービス] Pythonプログラミングを2時間で学べる43個のチュートリアル動画。 | Last Day. jp
[Webサービス] Pythonプログラミングを2時間で学べる43個のチュートリアル動画。 最終更新日： 2012/03/19 Python はじめにプログラミングが楽しくなってきました。([Programming] 猫とRubyを始めました 基礎文法まとめ | Last Day. jp) Youtubeには沢山の動画がアップロードされているのは皆さんご存知だと思いますが、今の時代プログラミングもYoutubeで学べてしまうんです。 今日紹介するのはPythonというプログラミング言語のYoutubeチュートリアル動画です。 初心者向けです。動画は英語ですが、スクリーンキャストを見ながらなのでわかりやすいです。 Python チュートリアルPython Programming Tutorial – 1 – Installing Python Pythonをインストールする所から教えてくれま
サイト閉鎖のお知らせ | ASCII Books
ASCII Booksのサイトをご利用いただき、ありがとうございます。 2016年12月6日をもちまして、サイトを閉鎖させていただくことになりました。 今までサイトをご利用いただき、ありがとうございました。 アスキー・メディアワークスを引き続き、よろしくお願いいたします。
データ構造やアルゴリズムを視覚的に確認できるData Structure Visualizationが面白い | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 開発において言語の習得はいわば前段階。データ構造やアルゴリズムを理解して初めて作りたいと思ったプログラムを作れるようになります。データ構造やアルゴリズムは抽象的な概念なので，プログラミング言語やパラダイムが変化してもずっと使い続けることができる。いわば潰しの効く知識になりえるのが良いところ。 よく使われるデータ構造やアルゴリズムを勉強するためには，Data Structure Visualizationのようなサイトを使うといいかもしれない。Webブラウザ上で視覚的に確認できるのがよいところ。例えば，バブルソートやクイックソートのような主要なソートアルゴリズムはここで確認できる。どのよ
概要 — Tornado v0.2 documentation
概要¶ FriendFeedでは、Pythonで書かれた、比較的シンプルで、ノンブロッキング実装のされたウェブサーバを使用しています。FriendFeedアプリケーションは、web.pyや、Googleのwebappに良く似たウェブのフレームワークを使用して書かれていますが、このノンブロッキングウェブサーバと周辺ツールを利用することによるアドバンテージを生かして、追加のツールや最適化が行われています。 Tornadoはこのウェブサーバと、私たちがFriendFeedで頻繁に使用しているツールのうちのいくつかを含んだ、オープンソースバージョンです。このフレームワークはノンブロッキングで、適切な速さを備えているということで、主流となっている、ほとんどのウェブサーバフレームワーク(特に、ほとんどのPythonのフレームワーク)とは異なっています。速さの理由としては、ノンブロッキングで、なおかつe
2010-12-26
リアクティブプログラミングは、「時間とともに変化する値」＝「振る舞い」同士の関係性を記述することでプログラミングを行うパラダイムです。 GUIなどのようにインタラクティブなシステムや、シミュレーションやアニメーションのようにダイナミックに状態が変化するようなシステムを宣言的に記述することができます。 これらの「変化する状態」や「外部とのやりとり」が支配的なシステムは、純粋関数型言語が、その強みを発揮しにくい部分でもあります。 本稿では、リアクティブプログラミングが副作用を含む系を宣言的に記述することを可能にし、状態の管理という厄介な問題からプログラマを開放する可能性があることを示したいと思います。 （割と独自研究に基づく解釈ばかりなのでその点ご了承ください。あと例としてでてくるコードは、Pythonベースの擬似コードで具体的なライブラリに基づくものではありません。） Why Reactiv
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
google appengine に関してひと言
ここ数日、Twitter上で appengine に関する発言をたくさん目にする。それを見る限り、「注目をされてはいるが、手を出しかねている人が多い」というのが現状だろう。そこで、私からもひと言。 App Engine は純粋なソフトウェア・エンジニアにとっての天国 私自身、色々な開発環境を試して来たが、私のようにプログラミングが大好きで、新しい言語や環境を学ぶのが楽しくて仕方が無いエンジニアにとっては、「App Engineは天国」というのが正直な感想。SQLやRailsのように一見開発効率を良くしてはくれるが、直感的に実行効率とかが把握できない「補助輪付きプログラミング」と違い、App Engine上でのプログラミングは、ちょっと手を抜くとすぐに実行効率の悪さとして跳ね返ってくる「一輪車プログラミング」。 新しい言語を学ぶのが苦ならApp Engineは避けた方が良い 現時点で、Pyt
Pythonを高速化しよう! - gumi Engineer’s Blog
はじめまして、gumiの津村です。 現在は解析系の仕事をしたり、ツールを作ったりしています。 今回の話は高速化についてです。 結構長めの文章です。 目次 実行速度の高速化 Python/C API ctypes Pyrex Cython SWIG その他 纏め 実行速度の高速化 高速化といっても色々ありますが、今回は実行速度の高速化についてです。 弊社ではPythonを全面的に採用していますが、そもそもLLは実行速度が遅い言語です。特にC言語のようなコンパイラ系の言語と比べると非常に遅いです。 それでもLL系の言語がここまで使われるようになったのは、開発効率が良いからです。 もはや常識ですね。 しかし、それでも特定の領域ではどうしてもPythonのようなLL系言語では厳しい部分も出てきます。 アルゴリズムを変更しても、ハードウエアを変えても、無理な物は無理です。 速度に問題がある場合の最適
Twitter APIの回数制限をGAE上のプロキシで回避する方法
Twitter API proxyをGoogle App Engine上で動かす方法 プロキシの必要性 プロキシを経由してAPIにアクセスすると何がいいのか TwitterのAPIはアカウント&IPアドレスでカウントされているので、APIの使用回数を増やせる。 グローバルIPアドレスをPCごとに変えられない環境で2台のPCから見るときに便利 Twitterへのアクセスが制限されている環境でも使用できる。 元々GFW（グレート・ファイアー・ウォール）を超えるために作られたっぽい ちゃんと確認してないけど、GAEはホワイトリストに入ってる気がするので、API回数が20000になったりする事もある。 要はAPI使用回数を増やせるよって話。 必要なもの Google App Engineのアカウント Google App Engine SDK とPython実行環境 birdnest 一式のファイ
JeffCroft.com: Django for non-programmers
In the 48 hours since I launched the new version of this site, I’ve been inundated with questions about Django, the Python-based web application framework I used to build it. I’ve pointed many people at the official Django website, which is loaded with great information. However, most of it is aimed at programmers — and rightfully so. Django is, after all, a platform for programming web applicatio
PyPy[coding-guide]
modified Dec 5, 2007 by Maciek Fijalkowski This document describes coding requirements and conventions for working with the PyPy code base. Please read it carefully and ask back any questions you might have. The document does not talk very much about coding style issues. We mostly follow PEP 8 though. If in doubt, follow the style that is already present in the code base. 1 Overview and motivati
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http://blog.av-jyo.com/2011-08/12-things-i-thought-when-starting-python-as-phper.html
C#／Scala／Python／Ruby／F#でデータ処理はどう違うのか？
Welcome to nginx!
LinuxサーバでWebページのサムネイル画像生成(Python編) ― Weboo! Returns.
http://isotropic.org/uw/slithy/
IBM Developer
