商用利用可能なPython向け機械学習ライブラリ「SmallTrain」 Geek Guildがオープンソース化
「高精度の学習済みモデルが簡単に構築できることを体感してほしい」 SmallTrainでは、TensorFlowやPyTorchの関数を用いて、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などの手法によってニューラルネットワークを構築してある。AIモデルには、画像データや時系列データなどのさまざまなデータを既に学習させてある。商用利用が可能で、スモールデータに対応した学習済みモデルとして利用することで工数が大幅に削減できる。さらに、ユーザーのデータを学習させることで、独自の学習済みモデルを構築できる。 当初は、登録ユーザーに限定して公開する。Geek Guildは、実際にSmallTrain 0.1.2で構築した学習済みモデルを登録ユーザーに利用してもらい、商用利用に耐える高精度の学習済みモデルが簡単に構築できることを体感してほしいとしている。さらに、ソースコード改善への貢献（コントリビュート
「関数型プログラミング」と「オブジェクト指向」ってなんやねんPython編 - Qiita
こ の 記 事 は 土 木 専 攻 の エ ン ジ ニ ア が 鼻 水 た ら し な が ら 書 き 上 げ た 努 力 の 結 晶 で す 。 ご 指 摘 は マ サ カ リ で な く 真 っ 白 な タ オ ル で も 優 し く 投 げ て く だ さ い 。 ことの発端 ぼく「いやーしかしぼくもそこそこ長いことPyhton書いとるしもうPython完全に理解したんちゃうんかなー！」 ぼく「久々にdocs.python.orgでもみるかー。今見たら全部わかるんちゃうかwww」 ぼく「関数型プログラミング HOWTO…？何やねんそれ…」 ぼく「えーと…？ほとんどのプログラミング言語は手続き型？で、入力に対して行うべきことをコンピューターに教える指示リスト？オブジェクト指向？はオブジェクトの集まりを操作する。オブジェクトには内部状態があり、その状態を調べたり変更したりするためのメソッ
TypeScript/JavaScript/Pythonの自動言語変換の話 - Qiita
この記事はGWアドベントカレンダーの「なにか新しいことにチャレンジするカレンダー」の5/6記事です。 APIを策定し、SDKを作る側になると、どの言語に対応するかという悩みが出てきます。 SDKを作る労力は最小限にしたいので、できればどれか一つの言語で作ったらそれを他の言語に自動変換したいですよね。 自動変換できる！！とまでは行かないものの、結構惜しいところまで出来てるんじゃないかなというライブラリをまとめてみました。 ※どのライブラリも惜しい！もう一歩！ というところで、完全に自動変換は難しそうでした。9割自動変換→のこり1割手動で治す みたいなやり方であればうまくいきそうです。 JavaScript -> TypeScript Javascriptの6割の人はTypeScriptも使ったことがある・・・みたいな話もありますが、旧いライブラリはまだJavaScriptですよね。移行コスト
Windows HomeにDockerを入れてPythonで簡易ウェブサーバーを動かす - Qiita
はじめに Dockerを勉強しようと思い、Windows10 HOME環境（←重要）でDocker InstallからDockerコンテナー内でPythonで簡易ウェブサーバーを動かすところまでやったのでまとめておく。 手順は抜け漏れがあるかもなので、何かうまくいかないところがあったらコメント貰えると嬉しいです。 Windows OSにおけるDocker Docker使うにあたりWindows10 ProとHomeで違うところ Dockerコンテナー内で簡易ウェブサーバーを動かす手順 Dockerのインストール Virtual Boxで動いているVMのなかを覗いてみる フォルダ・ファイルの構成を用意 Dockerファイルを記述する ウェブページを公開するpythonスクリプトを作成 Dockerイメージのビルド ビルドしたDockerイメージを実行 Dockerコンテナー内で動いているウェ
PythonのWebフレームワーク「FastAPI」とTypeScript・OpenAPIで、型つきでWebアプリを作ってみる - 機械学習WebAppのための技術スタック - Qiita
Intro Pythonで実装した機械学習や画像処理をバックエンドにしたWebアプリをサクッと作るための技術スタックとして、FastAPI+TypeScript+OpenAPIを紹介します。 モチベーション PythonでサクッとWebサーバ（APIサーバ）を立てたい 今まではFlaskを使ってたような用途 「Pythonで」 機械学習・画像処理のサービスなので 「サクッと」 バリデーションとか楽したい サーバ、クライアント共に型の保証が欲しい 機械学習や画像処理のアプリはパラメータが多くなりがち・一貫した慣習が無いのでミスしやすい width or w 値の範囲は[0, w] or [0, 1] ? →型アノテーションでカバーしたい やりたいこと API endpoint公開 メディアファイルアップロード・ダウンロード Additional: 非同期通信、WebSocket 検討した選択
握手会が延期になったので「効果検証入門」を読んで Python で (ほぼ) 実装した - 糞糞糞ネット弁慶
効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎 作者:安井 翔太発売日: 2019/12/27メディア: Kindle版 ゴールデンウィークの握手会が延期になり気力が完全に尽きてしまい(そもそも2020年のほとんどのイベントが延期または中止になっているわけですが)，同じく握手会が延期になった友人と「アイドルとシロクマのことを考えないでください状態になっていてつらい」「何か没頭できる事は無いの」という話になった結果，「効果検証入門」を読んだ． 「どうせ読むのならば短期集中で」ということで，一日目午後に1章と2章，二日目午前に3章，午後に4章，三日目午前に5章のペースで Zoom で交互に節単位を音読しながら進めた．2020年，30歳を過ぎて音読． 感想 数学力が低い自分でわかった気分になれる，非常に参考になった．明日からでも試したい．随所に「実際のビジネスの現場ではこんな滅茶苦茶
Azure FunctionsでPythonとMeCabを使う - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事の目的 Azure Data Factoryの前処理で、MeCabを利用した簡単な自然言語処理（形態素解析＋α程度）をしたい。 関数として実装して、後々LogicAppsとか色々なサービスから呼び出せれば便利そう。ということで2つの実装方法を検討した。 Azure Functions（本記事） Azure DataBricks（Azure DatabricksでPythonとMeCabを使う） 機械学習のように重たい処理を行うわけではないのでAzure Functionsで十分だろう、ということで実装してみた。 先に結論を書くと
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (2): distroless編 - Qiita
なお、distrolessのイメージは2種類（3通りの名前）がありますが、Python 3.5はバグ修正はせず、セキュリティ修正のみでサポート期限が2020/9/13というステータスなので、本エントリーでは3.7の方のみを扱います。 gcr.io/distroless/python3: Python 3.5.3 gcr.io/distroless/python3-debian9: Python 3.5.3(上のイメージと同一) gcr.io/distroless/python3-debian10: Python 3.7.3 一応サンプル等もありますが、どれも1ファイルで構成されたサンプルスクリプトばかりです。前回のsite-packagesにコピーする方法を軽く試したところうまく動かず、シェルもpipもensurepipもないため、ビルドイメージにすることもできません。いろいろ調べた結果、
Python3の実行環境をDockerで用意する - Qiita
FROM centos/python-36-centos7:latest USER root RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk RUN pip install flask pandas tabula-py uwsgi WORKDIR /src ENV PYTHONUNBUFFERED=1 FROM centos/python-36-centos7:latest Docker Hubのこのイメージをベースに使う USER root rootになる RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk tabula-pyに必要なJavaをインストール RUN pip install flask pandas tabula-py uwsgi 必要なモジュールをインストール(flask,uwsgiは現時点では必要なし。後々利用) WO
PythonでJSONファイルの読み書き - Qiita
Pythonのjsonモジュールを使用するとJSON形式のファイルや文字列を辞書（dict）などのオブジェクトとして受け取ることができる。 1.JSON文字列を辞書に変換 json.loads()関数を使用する。 s = r'{"C": "\u3042", "A": {"i": 1, "j": 2}, "B": [{"X": 1, "Y": 10}, {"X": 2, "Y": 20}]}' print(s) # {"C": "\u3042", "A": {"i": 1, "j": 2}, "B": [{"X": 1, "Y": 10}, {"X": 2, "Y": 20}]} d = json.loads(s) print(d) # {'A': {'i': 1, 'j': 2}, 'B': [{'X': 1, 'Y': 10}, {'X': 2, 'Y': 20}], 'C': 'あ'}
PythonからTwitterへ自動投稿したい（サンプルコードあり） - ITipsシステムソリューションズ
Twitterへの投稿、1日30ツイートとか難しい。 せめて早朝とか深夜の分を自動化できないか。 Python使えばできるんじゃないだろうか。 Twitterで定期的に発信を行うために、投稿を自動化したいと考えたことはないだろうか。 半分手動の予約ツイートはWEB上のサービスを利用すれば可能だが、自動化できるサービスは無い。 しかしPythonを使えば自動化可能だ。 本記事ではTwitterの投稿自動化ついて、Pythonのサンプルコードを交えて紹介する。 PythonからTwitterを扱うにはアプリ登録が必要 PythonからTwitterを扱うにはアプリ登録が必要だ。 以下のページから「Create an app」をクリックしてアプリ登録を行おう。 https://apps.twitter.com/ 登録したら、「Keys and Access Tokens」のタブを選択して、 AP
WindowsのVSCodeでPythonの仮想環境を作る手順 - Qiita
0. さいしょに Python初心者です。 タイトルの通りWindowsでPythonを動かすにあたり、いろいろな試行錯誤を経てVSCodeでの環境に落ち着いたので、その手順を記録しておきます。 OSはwindows10です。 1. PythonとVSCodeのダウンロードとインストール 1-1. Pythonをダウンロード www.python.orgへアクセス。 Python > Downloads > Windowsと進む。 ダウンロードリンクの一覧がずらっと並んでるので、バージョンの新しいものを探す。 インストーラーの種類が複数ある中で、Windows x86-64 executable installerを選択。 この記事では3.8.2をダウンロードしました。 Pythonをインストール インストーラー（.exe）を実行。 とくに問題ないと思うので省略します。 1-2. VSCo
[初学者向け]PythonとTypeScriptを使ってLambdaで始めるaws-cdk | DevelopersIO
import cdk = require( '@aws-cdk/core' ); import lambda = require('@aws-cdk/aws-lambda'); import iam = require('@aws-cdk/aws-iam'); export class CdkStack extends cdk.Stack { constructor(scope: cdk.Construct, id: string, props?: cdk.StackProps) { super(scope, id, props); const executionLambdaRole = new iam.Role(this, 'secureLambdaRole', { roleName: 'lambdaSecureExecutionRole', assumedBy: new iam.Ser
![[初学者向け]PythonとTypeScriptを使ってLambdaで始めるaws-cdk | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2324be4b7a2e70a3543028ed631d402934459323/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F08%2Faws-cloud-development-kit.png)
Pythonの勉強会(入門編)の事例紹介 ―― アプローチを変えてみる - SEGA TECH Blog
特にこういった方によんでいただけたら・・・ 今回のブログは主に次のような方に向けて、Python の社内勉強会を開催した事例を紹介します。 Python に興味があって学習したいと考えているが何から手をつけてよいかわからない Python などプログラミング言語の勉強会をこれから開こうと考えている TA（テクニカルアーティスト）やスクリプターなどに Python の使い手をもっと増やしたいと考えている プログラミング言語を学ぶ側と教える側、両方の方にとって何か少しでもヒントになれば幸いです。 今回のブログで伝えたいこと Pythonの勉強会（全4講演を予定）の入門編である第１回目の講演について予想以上に盛況となった自身の成功体験から得た知見を最初に共有させていただきます。 プログラミング（Python）を学びたいと思っているオトナでかつプログラミング経験ゼロないし初心者に対する入門としては
Ubuntu 20.04 に Python 2.7 をインストール（OS標準？） - Qiita
はじめに Ubuntu 20.04にPython 2.7をインストール In 20.04 LTS, the python included in the base system is Python 3.8. Python 2.7 has been moved to universe and is not included by default in any new installs. Remaining packages in Ubuntu which require Python 2.7 have been updated to use /usr/bin/python2 as their interpreter, and /usr/bin/python is not present by default on any new installs. On systems upgraded f
気象要素を計算するPythonモジュールを公開します - Qiita
pipインストールに抵抗がある方は、GitHubのwxparams/wxparams.pyだけダウンロードして使っていただいても良いです。 ライセンス MITライセンスとしています。 主な機能 風を扱う関数 風のUV成分 <=> 風向・風速の変換、8方位・16方位風向、cross windなど 大気中の水分量を扱う関数 相対湿度 <=> 露点温度の変換、飽和水蒸気圧、混合比など 大気の熱力学や安定度に係る関数 温位、相当温位、SSI、K-Indexなど 単位変換 m/s <=> **knot** の変換, **meter** <=> feet の変換など 使い方 コード例を先にご紹介します。 まずimportします。コード例にある省略名「wx」はweatherの略としてよく使われるものです。importしたら関数を呼び出します。上の例では、気温と相対湿度から露点温度を計算する場合を示してい
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Ruby と Perl と Java と Python で解く AtCoder ARC 066 C 繰返し二乗法 ハッシュ - Qiita
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Mailman 3 [python-committers] [RELEASE] Python 3.9.0a6 is now available for testing - python-committers - python.org