モンティパイソン初心者におすすめな有名なスケッチ/場面5つ - 世界のねじを巻くブログ
Monty Pythonが復活 『空飛ぶモンティパイソン』が新曲を少し前に出し話題になりました。 日本ではいまいち知名度は低いですが、 海外では超有名なイギリスの古典的コメディ番組。 国内の似ている作品の例を挙げると『勇者ヨシヒコと魔王の城』というテレビ番組、 最近のテレビではあれが一番モンティパイソンに近いと思います。 海外のジョークやユーモアって、 日本人にとってはわかりにくいのが多かったり笑えないものがあったりもしますが、 今回は比較的はじめての方でも笑えるものを選んでみました。 ただのかすり傷だ！ まずはこれ。 勇者ヨシヒコっぽさ満点ですね。 映画『モンティ・パイソンとホーリーグレイル』の中の有名なシーン。 「ただのかすり傷だよ」と腕を切られながら、 最後は足まで切られます。 さんざんやられているのに、 「逃げるのか臆病者！」的な言葉を放つところとか、 超古典的ですね笑 レストラン
PythonだけでIoTのPoCを組める、「Degu」はWeb系エンジニア向けのIoTセンサー
PythonだけでIoTのPoCを組める、「Degu」はWeb系エンジニア向けのIoTセンサー：組み込み開発ニュース（1/2 ページ） アットマークテクノ、Seeed、コアスタッフの3社は、Python系言語を扱うWeb系エンジニアに向けてIoTセンサー技術をオープンソースで提供するプロジェクト「Degu（デグー）」を共同で発足すると発表した。 アットマークテクノ、Seeed、コアスタッフの3社は2019年3月15日、東京都内で会見を開き、Python系言語を扱うWeb系エンジニアに向けてIoT（モノのインターネット）センサー技術をオープンソースで提供するプロジェクト「Degu（デグー）」を共同で発足すると発表した。Deguプロジェクトに基づく製品は、プロセッサなどを組み込んだ通信モジュールとなる「Deguベースユニット」と、Seeedが提供する基本センサーパックとなる「Groveスタータ
🔰Python少し知ってればつくれる! PythonとAWS Lambdaを使ったAlexaスキル開発チュートリアル (2018年8月最新版) - Qiita
だいたい全体像が見えてきたでしょうか? 1.0. スキルの対話モデルを作成 スキルを実装するには現在のページから対話モデルを作成する必要があります。 対話モデルの作成にはAlexaに話しかける内容を定義して、どのように言われたらどの部分をどうとってくるかを設定します。 Alexaスキル開発トレーニングシリーズ 第2回 対話モデルとAlexa SDK : Alexa Blogsより 今回のスキルでは以下のようなユーザとの対話を目指します。 「Alexa, 動物覚えるくんを起動して」 「あなたの好きな動物はなんですか」 「私の好きな動物はねこです」 「覚えました」 「私の好きな動物は」 「あなたの好きな動物はねこです」 「私の好きな動物はいぬです」 「覚えました」 「私の好きな動物は」 「あなたの好きな動物はいぬです」 「終了」 このような流れを考えた場合、 先ほどの図から「動物覚えるくん」が
【まとめ】実務家が語るPythonのマーケティング活用例4選
こんにちは、マーケターのムロヤ（@rmuroya）です。 AI、機械学習、ディープラーニングの分野で注目を集めるプログラミング言語、Python。 私はこのPythonを絶賛勉強中なのですが、当初はマーケの実務で活かせるイメージがあまり湧いていませんでした。しかし「実務で超使えるじゃん」と知った今は、もっと早く習得しておけばよかったと軽く後悔しています。 (JavaScriptのマーケティング活用の重要度も高まっていると思います) このブログでは、話題のPythonについて、マーケティングの実務家目線で、どんな風にPythonをマーケティングの「実務」に活かせそうか、まとめてみました。 Pythonで何ができるのか？それが明確になった。自分の時間を投資しても、おつりがきそう。やるしかない。/【まとめ】話題のPythonを、どうマーケティングで活用できるか https://t.co/eMvm
【Python】Pythonで遊んだAPIまとめ - DMM ・ Tinder ・ Twitter ・ Slack -
こんにちは、アダルトサイエンティストのDAIです。会社ではJavaを書かなければならないのにもかかわらず、三大欲求に負けてPythonでエッチなことにしこしこ励んでいる毎日です。 僕のPythonデビューは2017年6月でした。今では立派にDMMのAPIを利用して自分専用のエッチなBotをつくり、徐々にアダルトサイエンティストとしてキャリアを形成してきました。 ここ4カ月ほど、自分が開発してきたコードをブログにアップしてきましたが、先日やたらDMM APIの記事はご好評をいただきました。こんなしょうもない記事が受けるのは、世の中のエンジニアがしょうもないスケベだからなのでしょうか。こんなものをブックマークするスケベエンジニアは全員仕事をやめてアダルトサイエンティストになるべきです。 DMM APIからR18データを取得してみた こんにちは。スケベなエンジニアのDAIです。ここ最近、DMMに
初学者が機械学習の勉強を進めるためには必ず手を動かす - HELLO CYBERNETICS
機械学習に必要な知識 ネット上の様々な意見 機械学習への携わり方と必要な数学 具体的に勉強を進める 簡単な問題で動作を確認 プログラムを書く Kaggleはやるべき？ 勉強を進める上で使えるツールたち Python Jupyter Notebook scikit-learn TensorFlow 機械学習に必要な知識 ネット上の様々な意見 機械学習の勉強をしていく上で大事なものは何でしょうか。 調べればプログラミングだとか統計だとか、解析学・線形代数学であるなど、いろいろな意見が見られます。 おそらくネット上で見つかるいろいろな意見、「機械学習では○○を勉強すべき」という話は、少なくともその話を言っている人の中では真であるのだろうと思われます。 要するに、その勉強をしたことによって（あるいはその知識を持っていたことによって）、その人は何らかの機械学習に対する知見が得られたと言っているのです
Pythonのテキスト作りました - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ▲訂正とお詫び▲ テキスト本体（第3.2版以前のもの）の中のオブジェクト指向プログラミングの解説部分で，デストラクタ（ファイナライザ）に関する記述に誤りがありましたので修正しました．どうか最新版に差し替えてください． ●テキスト本体（PDF形式474ページ:3.84MB） 2024/10/11更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, multiprocessing, concurrent, requests, Beaut
ファイル操作でよく使うモジュール[os,shutil,glob] - Qiita
#パス関連 現在のパスを取得 os.getcwd() カレントディレクトリの変更 os.chdir(path) ディレクトリの作成 os.mkdir(path) パスにある要素のリスト取得 os.listdir(path) 絶対パスを返す。(ただし、os.path.join(path,filename) に同じ) os.path.abspath(filename) パスの末尾の名前を取得 os.path.basename(path) パスの親フォルダ名を取得 os.path.dirname(path) パスが存在すればTrue os.path.exists(path) パスの結合 os.path.join(path,filename) パスを末尾とそれ以外に分離 os.path.split(path) ##globを使った検索 指定した拡張子(例えばjpg)のリストを取得 glob.glo
![ファイル操作でよく使うモジュール[os,shutil,glob] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/293db99cd3fba3d57fc5825902d1bd376c34547e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgzJTk1JUUzJTgyJUExJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJUFCJUU2JTkzJThEJUU0JUJEJTlDJUUzJTgxJUE3JUUzJTgyJTg4JUUzJTgxJThGJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg2JUUzJTgzJUEyJUUzJTgyJUI4JUUzJTgzJUE1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJUFCJTVCb3MlMkNzaHV0aWwlMkNnbG9iJTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz00NTYyZTJjOWE4YmY0ZmE2NmQ4NjgzMTBhODMzNDY5Zg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtZXpuYXQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTdmMDZiMzdhYjMxOTBjMzU2Y2NhNTBkNmUwYWM4NmM5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6e4c028c64294c87e163c61d8b427c69)
Effective Pythonはその名の通りEffectiveだった - Qiita
あらまし Effective Pythonをかいつまんで読みました. とても良い本だと思います. 自分はPython初級者だと思っているのですが, その自分がある程度じっくり考えて腑に落ちるレベルの事柄が載っていることから, 初級者と中級者の橋渡しをするという役目を十二分に果たしていると思います. 筆者はGoogleで大規模な開発に従事している方なので, 小さいコードばかり組んでいる自分には直感的に利便性が理解しづらい説明もいくらかあります. でもそれはBrett Slatkinのせいではありません. 自身の至らぬが故. 読んだだけでは忘れてしまいそうなので. 感心したポイントの一部をまとめておきたいと思います. ここで使用しているコードはGithub1にあります. 感心ポイント要約(販促) 一部抜粋して載せているので文脈が捉えづらいところもあると思いますが, 是非買って読んでみてください
Effective Pythonを読んで心に響いたこと - MyEnigma
Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目posted with カエレバBrett Slatkin オライリージャパン 2016-01-23 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Pythonのランタイムの種類 プライベート属性はアンダーバーを２つ先頭におく リストや文字列の空判定にlenなどは使わない mapやfilterよりもリスト内包表記を使う rangeよりはenumarateを使う オプションのキーワード引数は、位置ではなくキーワードで与えるとコードが読みやすい どんなクラスオブジェクトでも__dict__ですべてのフィールド辞書にアクセスできる Pythonコードのプロファイルを取るにはcProfileを使うと便利 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 以前、C++の名著Ef
深層学習を使って楽曲のアーティスト分類をやってみた！ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 深層学習を使った音声データによる楽曲分類を実施しました！楽曲の特徴を表すメル周波数スペクトログラムを用いて、その楽曲のアーティストを推定します。 こんにちは、アナリティクスサービス本部の井出です。 今回のブログは、音声データをテーマとして取り上げ、 音声データの特徴量 深層学習による楽曲のアーティスト分類 についてご紹介します。 ブレインパッドでは、深層学習の技術を駆使した活用事例が増えてきています。特に、画像認識の分野における活用事例は多く、当社の公開されている事例だけでも以下のようなものがあります。 ブレインパッド、キユーピーの食品工場における不良品の検知をディープラーニングによる画像解析で支援 八千代エンジニヤリングとブレインパッド、洪水を安全に流す役割を担う河川のコンクリート護岸の
Pythonで最初に知っておきたかったことのまとめ【初心者向け】
Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC（Mac/Linux）だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー！」という人は、下記の記
Python で音楽を作って楽しもう - Qiita
概要 この記事では、Python を使って シンセっぽい音を合成したり、MIDI 入出力をいじったり、和音を扱ったりして、音楽を楽しむ方法を紹介します。音楽や MIDI に関する基本的な知識は持っているけどプログラムから制御する方法は分からないという方や、Python で音が出せるのって面白そうだと思う方に読んでいただけると嬉しいです。 Python でシンセっぽい音を合成する Python でアナログシンセのような波形を生成して再生したり、音声ファイルとして書き出したりできる synthesizer というライブラリを作りました(macOS と Ubuntu しかサポートしていません、Windows の方、ごめんなさい)。このライブラリは Python から簡単に波形を生成・編集できるのが特徴ですが、サポートしている機能は現在のところ非常に限定的です。オープンソースのアナログシンセシミュ
PythonからEvernote APIを使う方法 - MyEnigma
EVERNOTE Perfect GuideBook [改訂第2版]posted with カエレバ田口 和裕,古市 威志 ソーテック社 2016-05-21 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す はじめに 先日、Evernoteのノートをランダムに表示する Webアプリを公開しました。 Random Ever myenigma.hatenablog.com 上記のアプリでは、PythonのWebサーバから EvernoteのAPIを利用してユーザのEvernoteの情報を取得し、 サービスを構築しています。 今回は自分のメモも兼ねて、 PythonからEvernote APIを使用する方法を まとめておきたいと思います。 Evernoteのアカウントを作る 下記のリンクからEvernoteのアカウントを作ることができます。 Create an Evernote A
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ この数年間、Pythonの人気が高まっています。Googleトレンドによると、Pythonの検索流入数は、この10年間で2倍近くになりました。特にグラフから見ると、だいたい2015年ぐらいからPythonの検索数は増えている模様です。 さて、この数年間で、Pythonがどのような言語として扱われ、どう変化してきたののでしょうか。Webスクレイピング→データ収集→整形→分析を行い、今回は、2006年度から2017年度までのはてなブックマーク上のPython記事で、50ブックマーク以上の記事をすべて取得することによって、時代によってブックマークされやすいPython記事を分析してみようと思います。
Python初心者が3カ月でWebスクレイピングができるようになるために必要な知識|Review of My Life
こんにちは、Daiです。最近Pythonが人気ですが、機械学習には手を出せない、とはいえプログラミングの挨拶プログラムを作るのには飽きた！みたいな人って結構多いのでじゃないでしょうか。 最近、Qiitaという技術掲示板でも、PythonのWebスクレイピングの方法を解説する記事が人気でしたが、まったくの初心者にはどうすればいいかわからないというレベル間だったと思います。そこで、今回はプログラミング初心者の人でも、何を学べばWebスクレイピングをPythonでできるようになるか、解説したいと思います。 開発環境 何はともあれ、Pythonが動くようになる環境を構築する必要があります。環境構築というやつですね。僕は基本的にPythonの開発は、Cloud9というクラウド上の開発環境を利用しています。Cloud9を利用するメリットは、環境構築がいらないので、初心者にとっつきやすいところです。詳し
Google Colaboratoryを使えばブラウザ上でPythonの実行環境が簡単に手に入る - タダケンのEnjoy Tech
こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているGoogle Colaboratoryを試してみました。ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクトです。Chromeのデスクトップ版で動作します。 Colaboratoryを使えば、Chromeブラウザ上で無料でPythonの実行環境を手に入れる ことができます。今回は、Colaboratoryの使い方を解説します。 バリバリのデータ分析者にも、Pythonでプログラミングを学んでみたいと思っている初学者にもおすすめのツールです。 そもそもJupyter notebookとは Google Colaboratoryを起動する Google ColaboratoryでPythonのコードを実行する 作成したnotebookを保存する まと
ブログの「内部リンク」と「はてブ情報」をPythonで分析・可視化する方法と結果 - karaage. [からあげ]
自分のブログを分析してみようと思い立った そういえば、自分のブログとか分析したこと無かったと思ったので、やってみることにしました。正確には、一応Google Analyticsは登録して設定はしているのですが、画面がたくさんあって何を見れば良いのかも分からず、あんまり興味も湧かなかったので放置していました。 そんな中、Pythonでブログを分析している人をみかけて「Pythonだったら、自分でソースも多少はいじれそうだし面白そう！」と思い、とりあえず試してみることにしました。具体的には、以下2つの記事を参考に、ほぼそのままやってみました。 ただ、いつものように自分の環境だとそのまま動かなかったり、多少工夫したりしたところがあるので、結果と合わせて備忘録として記録を残しておきます。 対象は、はてなブログを想定していますが、今回の内容なら多分他のブログプラットフォームでも多分大丈夫と思います（
![ブログの「内部リンク」と「はてブ情報」をPythonで分析・可視化する方法と結果 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f5233044311616999fe1fd429048531a8ade7d01/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F3ac8462bb804c8976c7691b811bc59c0a043773d%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180103%252F20180103184316.png)
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
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