{ "tiddlers": { "$:/Acknowledgements": { "title": "$:/Acknowledgements", "type": "text/vnd.tiddlywiki", "text": "TiddlyWiki incorporates code from these fine OpenSource projects:\n\n* [[The Stanford Javascript Crypto Library|http://bitwiseshiftleft.github.io/sjcl/]]\n* [[The Jasmine JavaScript Test Framework|http://pivotal.github.io/jasmine/]]\n* [[Normalize.css by Nicolas Gallagher|http://necolas
はじめに 書籍「きれいなPythonプログラミング」を読みました。非常に参考にり、そして「感動」した書籍でしたので、面白かったトピックを記載します 作者 Al Sweigart（アル・スウェイガート）さんという方で、この書籍以外にも「退屈なことはPythonにやらせよう」なども書いている方です。また、「きれいなPythonプログラミング」も含め無料の英語版をクリエイティブ・コモンズ・ライセンスのもとwww.inventwithpython.comで公開されています。 基本的なことは理解したが、次は何をしようと考えている人向け 原題は「Python で基本的なことを超えて(Beyond the Basic Stuff with Python)」となっており、書籍の「はじめに」の部分にもありましたが、pythonのチュートリアルを読み終えて、次は何をしようと考えている人向けです。また、ある程度
Kubernetes Deep Dive: Code Generation for CustomResources
The more Kubernetes turns into a platform for distributed applications, the more projects will use the provided extension points to build software on a higher level in the stack. CustomResourceDefinitions (CRDs) as introduced in Kubernetes 1.7 as alpha and promoted to beta in 1.8 are a natural building block for many use-cases, especially those which implement the controller (or sometimes called o
Pythonスクリプトをexe化する方法について解説しています。今回はライブラリとして「Pyinstaller」を使用します。具体的な方法やexe化することのメリットとデメリットについても説明していきます。（本記事はWindows環境を前提としています。） 通常Pythonスクリプトを実行するにはPythonをインストールして環境構築をする必要がありますが、exe化することによって環境構築無しでも実行することができるようになります。 Pythonスクリプトをexe化するためのライブラリにはPyinstaller、py2exe、Nuitkaなどがあります。今回はPyinstallerを使ったexe化を説明していきます。 Pythonスクリプトのexeファイル化とは exeファイルとは開発言語に依存することなくプログラムを実行できるようにしたもので、主にWindows環境で使用されます。 Py
Pythonで学ぶ「詳解 UNIXプログラミング」(その11) 第11章 端末入出力 - atsuoishimoto's diary
11.1 割り込み文字を無効にし、ファイルの終わりの文字を変更する import os, sys, termios if not os.isatty(0): sys.exit("standard input is not a terminal device") vdisable = os.fpathconf(sys.stdin.fileno(), "PC_VDISABLE") if vdisable < 0: sys.exit("_POSIX_VDISABLE not in effect") term = termios.tcgetattr(sys.stdin.fileno()) # fetch tty state cc = term[6] cc[termios.VINTR] = vdisable # disable INTR character cc[termios.VEOF] = 2
Pythonで多次元リストを作るときに、どうすれば見栄えがよいか、ということを小一時間考えていました。 一次元の簡単なリストであれば、 >>> map(lambda x: 0, range(5)) [0, 0, 0, 0, 0] >>> [0]*5 [0, 0, 0, 0, 0] [0]*5は非常に簡単でいいのですが、参照「先」に対する操作を行うときには少し気を付ける必要があります。この方法で生成されたリストの要素は、すべて同じインスタンスを指しているからです。 >>> a = [[]]*5 >>> a [[], [], [], [], []] >>> a[1].append(1) >>> a [[1], [1], [1], [1], [1]] したがって、この記法で多次元リストを作ることはできません。多次元リストのようなものはできますが、多次元リストとして使うことはできません。すべての行
Tiltでカスタムコントローラーの開発を効率化しよう
みなさん、Kubernetesのカスタムコントローラーを開発するとき、どのように動作確認してますか？ 多少の違いはあれど、おそらく以下のような手順を踏んでいるのではないでしょうか？ ソースコードやマニフェストを書き換える。 コード生成ツール（controller-genなど）を実行してマニフェストやソースコードを生成する。 コンテナイメージをビルドする。 コンテナイメージをローカルレジストリにpushする。 マニフェストをKubernetesクラスタに適用する。 Podを再起動する。 ソースコードをちょっと書き換えるたびにこれらを実行していると、時間もかかるしとても面倒ですよね。 そこで本記事ではTiltというツールを利用して、カスタムコントローラーの開発を効率化する方法について紹介したいと思います。 Tiltとは Tiltは、Kubernetes上でのアプリケーション開発をサポートするた
A Tutorial for Encrypted Deep Learning Posted by iamtrask on March 17, 2017 TLDR: In this blogpost, we're going to train a neural network that is fully encrypted during training (trained on unencrypted data). The result will be a neural network with two beneficial properties. First, the neural network's intelligence is protected from those who might want to steal it, allowing valuable AIs to be tr
主にWebアプリケーションスキャナを開発している寺田です。 本日はJavaのWebアプリケーションにおけるセッションのレースコンディションについて書きます。StrutsやSpringのセッションスコープのフォームを使用しているアプリケーションに影響しうる問題ですので、該当する方は参照ください。 要約 Java Servletのセッションは、同じセッションIDのリクエストを複数同時に処理する際にレースコンディション問題を起こしうる仕組みになっている。 Struts1/2, Springのセッションスコープのフォームを使っていると、レースコンディションによりフレームワークやアプリケーションによるチェックをバイパスされるおそれがある。 Synchronizedブロックによるロック等の回避策がある。 Java Servletのセッションが持つ特性 Java Servletのセッションは、他の処理系
GPT-4/ChatGPTと画像生成（Stable Diffusion）の組み合わせを試したら、とんでもないクォリティのイラストができたので記事にしました。GPT-4に情景描写をさせてプロンプトに変換するものですが、あまりにGPTの描写能力が強いです。もう人間が1からプロンプトを作る時代は終わったのではないでしょうか。 はじめに あまりにやばい画像ができたので公開するかどうか迷っていたのですが、そのうち誰か公開しそうだったので公開します。 GPTを使って画像生成のプロンプトを生成するのは誰でも思いつきそうなものなのですが、特に最近出たGPT-4では得意な内容がある程度明らかになってきました。 エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと これを見ると、 文章構成 情景描写や人物描写 どこかに当てはまる言葉を探索したい このへんが強いそうですね。あれ、ちょ
Problems 1-6 André Roberge has a zip file with solutions to the first six problems, in Crunchy format: First six Problem 7: Flatten a nested list structure Based on the standard library documentation: from itertools import chain def flatten(listOfLists): return list(chain(*listOfLists))The suggested solution does not work for a list like the following: a_list = [0, 1, [2, 3], 4, 5, [6, 7]]as the a
How to think like a Pythonista
This is an archive of part of a thread on comp.lang.python, kept here so I can post links to it when it seems appropriate (it dealt with a question that comes up relatively often). If you want you can read the thread on google instead. The Question My Answer Alex's Answer A Satisfied Customer In the recent past (this is being written in April 2002, for reference), a searcher after enlightenment po
Next generation tools for data science
By DAVID ADAMS Since inception, this blog has defined “data science” as inference derived from data too big to fit on a single computer. Thus the ability to manipulate big data is essential to our notion of data science. While MapReduce remains a fundamental tool, many interesting analyses require more than it can offer. For instance, the well-known Mantel-Haenszel estimator cannot be implemented
メモ的な思考的な
Railsをproductionモードで動かしている時、ログに I, [*** #237177] INFO -- : [95c95a65-608b-45d3-aa02-bcf61950e7c2] Completed 204 No Content in 1ms と、 [95c95a65-608b-45d3-aa02-bcf61950e7c2] のようなHTTPリクエストを識別できるようなタグがついていることに気づきました。 一方、developmentモードで動かしている時はそのようなタグが見当たりません。 この違いがどこにあるのか気になったので、調べてみた時のメモを残します。 目次 環境 development環境でも、Request-IDをログへ出力する 調査 実装 動作確認 HTTPリクエストヘッダにX-Request-IDがない場合 HTTPリクエストヘッダにX-Request-ID
Chrome98 で structuredCloneが来ました。 すでに Firefox では導入済みで、 Safari もプレビュー版で導入されているので、近い将来にメジャーブラウザでディープコピーが簡単にできるようになりそうです。 Safari 15.4 で実装されました。 structuredClone API | Can I use... Support tables for HTML5, CSS3, etc const original = { x: 0, arr: [1, 2], } // 共有渡し const sharing = original //「浅い」コピー const shallowCopy = {...original} // ディープコピー const deepCopy = structuredClone(original) original.x = "x" o
概要 Javaアプリケーションの中からEmbulkを実行する為のクラスとして、Embulk0.6.22でEmbulkEmbedというクラスが導入された。 embulkコマンドのguess・preview・run等と同じことが実行できる。 コーディング手順は以下のような感じ。 EmbulkEmbedインスタンスを生成する。 embulkコマンドで指定するconfig.ymlと同等の定義を作成する。 YAMLファイルを読み込むのが一番簡単そう。 コマンド（guess, preview, run等）を実行する。 開発環境の構築 EmbulkEmbedを使うJavaプロジェクトを作成する為のGradleのbuild.gradleは以下のような感じ。 build.gradle： apply plugin: 'java' apply plugin: 'eclipse' task wrapper(typ
【強化学習】最良経路探索 - Qiita
はじめに pythonのプログラムで最良経路探索問題を解いてみました． 教科書として『強化学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに 最良経路探索 ルール Q 値の更新 実装 結果 おわりに ルール 図のような迷路での探索問題を考えます．白い丸がエージェント，赤がマイナス領域，青がゴールになります． ここでいう探索問題とは，ゴールに辿り着くまでの報酬を最大にする経路を探索することを指します． 以下にルールを示します． 迷路のサイズ： $6\times6$ それぞれの領域における報酬：黒の領域 $0$，赤の領域 $-1$，青の領域 $+3$ 青のゴールに辿り着いたら左上のスタート地点からやり直す Q 値の更新 以下の式により $Q$ 値を更新します． Q_{new}(s_t, a) = Q_{old}(s_t, a) + \alpha\bigl[r_{t+1} + \gamma max_{
Pythonのリストの代入は参照渡しなので、普通に代入すると内容は同じものを指します。 >>> hoge = [1, 2, 3] >>> fuga = hoge >>> id(hoge) 4359788304 >>> id(fuga) 4359788304 >>> 参照を渡すだけでなく、複製したい場合は以下のようなやりかたでできます。 >>> hoge = [1, 2, 3] >>> fuga = list(hoge) # その1 >>> piyo = hoge[:] # その2 >>> id(hoge) 4359425992 >>> id(fuga) 4359327896 >>> id(piyo) 4359788304 >>> import copy >>> moga = copy.copy(hoge) # その3 >>> id(moga) 4359328544 ただし、リストの中身が辞
【CFR】不完全情報ゲームを学習するAIを実装してみる【KuhnPoker】 - Morikatron Engineer Blog
こんにちは、エンジニアの竹内です。 これまでの記事ではDQfD、PPOといった深層強化学習のアルゴリズムを紹介してきましたが、今回は少し趣向を変えて、ニューラルネットを使わずに不完全情報ゲームの戦略を求めるアルゴリズムを扱いたいと思います。 不完全情報ゲームのAI KuhnPokerのルール 記号の定義と説明 ナッシュ均衡 Counterfactual Regret Minimization 実装 ゲームのルール部分 CFRアルゴリズム 結果 まとめ References 不完全情報ゲームのAI 不完全情報ゲームとは文字通り、プレイヤーが行動を決定する際に結果を左右する情報の一部が得られないようなゲームのことであり、ポーカーや麻雀、ガイスターなどが該当します。それに対して、ゲームに関する情報がすべて得られるものは完全情報ゲームと呼ばれ、将棋やチェス、囲碁やオセロなどが該当します。 トップレ
はじめに Pythonと強化学習の勉強を兼ねて，ブラックジャックの戦略作りをやってみました． ベーシックストラテジーという確率に基づいた戦略がありますが，それに追いつけるか試してみます． こんな感じで進めていきます 1. ブラックジャック実装 ← 今回はここ 2. OpenAI gymの環境に登録 3. 強化学習でブラックジャックの戦略を学習 なぜブラックジャック？ プログラミングの勉強によさそう（プログラミング入門者からの卒業試験は『ブラックジャック』を開発すべし） 学習後の戦略をベーシックストラテジーと比較できる（ベンチマークがある） ブラックジャックうまくなりたい 開発環境 Windows 10 Python 3.6.9 Anaconda 4.3.0 (64-bit) ブラックジャックのルール ブラックジャックはカジノの中でも人気のテーブルゲームです． 簡単にルールを紹介します． 基
Pythonでナップサック問題 – taichino.com
ナップサック問題とかメジャーなアルゴリズムすら綺麗さっぱり忘れてて困ります。リハビリにwikipediaを見ながらPythonで書いてみました。 ナップサック問題はn個の商品(それぞれ重さwと価値v)がある時に、キャパシティC以内の制約条件の元で最良の組合せを見つけるというものです。 それぞれの商品を１回しか選べない場合は、0-1ナップサック問題、複数回選択可能な時は123ナップサック問題と呼ばれていてアルゴリズムも違います。それぞれ書いてみたのが以下になります。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # reference: http://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem # 0-1 ナップサック問題 (2次元動的計画法) # items = [{'w':weight, 'v':value}, {.
Pythonでは配列をどのように扱うのでしょうか。 Pythonの配列であるリストの使い方の中から基礎的なものとして、リストの要素やサイズの取得、要素の追加・挿入・削除などについてまとめました。 また、リストと似た部分が多いタプルについても基礎的な部分を紹介します。 Pythonで配列を扱う際にはリストを使います。タプルも配列を扱うことができますが、タプルは要素を変更できないという違いがあります。 リスト リストの定義は角括弧を使います。 次のように宣言すると、空のリストを作成することができます。 list = [] 角括弧の中に要素をコンマで区切って記述することで宣言と同時に初期化することができます。 list_number = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] list_chess = ['king', 'queen', 'rook', 'bishop',
GDD(Google Developer Day)のQuizが終わりました。 その中にパックマンという問題がありました。これはパックマンの敵の動きを示されその中でいかにドットを多く取っていくかという問題でした。 敵の動きのシミュレートは(めんどくさいけど)すぐにできたので、あとは自機の動きをどのように導き出すかがポイントとなります。 うーんと唸りましたが、なんとなーく遺伝的アルゴリズムを使って計算機に導き出してもらうこととしました。 pyevolve ありがたいことにpythonには、 pyevolve という遺伝的アルゴリズムを簡単に使えるライブラリがあります。これを使わせてもらうことにしました。 ちなみに、今回はじめて遺伝的アルゴリズムを勉強したので、たぶんいろいろ間違っていると思います。ご指摘がありましたらぜひお願いします。(というか、どうやろうかな、と思ったときにこれを機会にちょっ
Functional Programming / Learn Vimscript the Hard Way
Functional Programming We're going to take a short break now to talk about a style of programming you may have heard of: functional programming. If you've programmed in languages like Python, Ruby or Javascript, or especially Lisp, Scheme, Clojure or Haskell, you're probably familiar with the idea of using functions as variables and using data structures with immutable state. If you've never done
.NET でオブジェクトをディープコピーする方法探してたら、実にエクセレントな記事を見つけました。 どんなオブジェクトでもコピーできる汎用のディープコピー処理（ICloneable, MemberWiseClone, Serializable, BinaryFormatter, MemoryStream) ただし速度的に気になったので BinaryFormatter で調べていたら、neue.cc さんのブログにこんな記事が！ .NET(C#)におけるシリアライザのパフォーマンス比較 どうやら DataContractSerializer の方が性能が良さ気です。シリアライズ時のサイズは大きくなりますが、よほど巨大なオブジェクトじゃない限りサイズを気にする必要はなさそうです。 また、同じく neue.cc さんの記事 .NETの標準シリアライザ(XML/JSON)の使い分けまとめ によれば
こんにちは。初めまして。レッジのインターン生の大熊です。 レッジでは、ダッシュボードの作成や工場設備の異常検知など、データ利活用に関わる業務に取り組んでいます。 今回の記事では、最近少し話題になったマルチエージェントシミュレーションについて書いていきます。 コロナの影響から、感染症の拡大に関する様々な研究を目にする機会が増えました。その中でマルチエージェントシミュレーションという手法を利用して感染症拡大の様子を再現しているものが散見され、気になって調べてみました。 一般的な予測分析の場合、マクロデータをダイレクトに予測します。その一方でマルチエージェントベースの予測の場合、ミクロデータの相互作用からマクロデータを表します。現在は交通分野や防災分野での活用が進んでいますが、ビジネスサイドにおける活用も今後期待できそうな手法です。 本稿では、「マルチエージェントって言葉はなんとなく聞いたことが
2016 - 03 - 24 Pythonの勉強がてらオセロAIを作ってみる① python はじめに Ａｌｐｈａ碁の活躍で 機械学習 が一気に有名になった。 恥ずかしながら、 機械学習 について全く知らない。 調べてみると、 機械学習 のライブラリは Python が充実しているらしい。 そこで、 Python の勉強がてら 機械学習 なるものを勉強してみる。 題材としてはオセロを選んでみた。 ちなみに Python も初だし、AIも初なので上手く行くかは未知数。 ただいきなり 機械学習 なんて無理だと思うので、 まずは 機械学習 なしのAI作成から始める。 大体以下の予定で進める予定。 オセロの基本ロジックの実装 完全ランダムな手で打つAIの実装 <= 本稿はココ 今現在、最もたくさん石が取れる手を選ぶAIの実装 ちょっとだけオセロの定石を知ってるAIの実装 もうちょっとオセロの定石
モンテカルロ法入門posted with カエレバ大野 薫,井川 孝之 きんざい 2015-11-24 目次 目次 はじめに RRT* アルゴリズムの概要 1. 隣接ノード間での連結判定 2. ノード間の再接続 RRT*の利点と欠点 利点 欠点 シンプルな経路生成Python サンプルプログラム Dubinsパスを使った車両ロボットのためのRRT*プランニングPythonサンプルプログラム Reeds Sheppパスを使った車両ロボットのためのRRT*プランニングPythonサンプルプログラム 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 以前、Rapidly exploring Random Tree (RRT)を使った、 パスプランニングのサンプルコードを紹介しましたが、 myenigma.hatenablog.com このRRTの問題として、 サンプリングするノードの数
I am running a django app with nginx & uwsgi. Here's how i run uwsgi: sudo uwsgi -b 25000 --chdir=/www/python/apps/pyapp --module=wsgi:application --env DJANGO_SETTINGS_MODULE=settings --socket=/tmp/pyapp.socket --cheaper=8 --processes=16 --harakiri=10 --max-requests=5000 --vacuum --master --pidfile=/tmp/pyapp-master.pid --uid=220 --gid=499 & nginx configurations: server { listen 80; server_name t
よく出る思考パターン・覚えておきたいアイディアをメモしておきます． 問題の分類にもなっています．参考になるコードのリンクをメモしている問題もあります． 【2022.01追記】最近は，このページではなく，タグで分類するようにしています． 入力 出力 改行して出力 bool False, True 比較演算子 all, any 切り捨て・切り上げ（床関数・天井関数） 四捨五入 ソート 反転（逆順） スライス 後ろから指定 文字列操作 置換 リストの結合 deque - 先頭・末尾への追加・削除 アルファベット⇔数字 文字列の位置（左端，右端） 正規表現 リスト操作 注意 2要素の入れ替え set 生成 集合演算 setの中にlistはダメ！ 組み合わせ 出現回数 - collections.Counter 同じ値になる組み合わせ 二項係数 二項係数（mod 10**9+7） mod mod 1
Javaのリフレクション - 技術情報Wiki
2009-04-17 技術情報Wiki 2009-04-12 Web技術関連 テスト・品質管理 2009-04-11 プロジェクト管理 DI(依存性注入) Java関連 2009-04-10 職業としてのエンジニア Eclipse関連 T-SQL関連メモ プロジェクト管理ツール 2009-04-09 詳細設計・アルゴリズムなど 周辺機器 2009-04-08 AJAX関連 IT業の経営・戦略など JavaScript Java関連Tips Javaのリフレクション マルウェア XML関連 2009-04-07 セキュリティ関連ツール ほぼ同じメンバを持っているが継承関係はないクラス c -> d への値コピー † Class c_cls = c.getClass(); Class d_cls = d.getClass(); Field[] d_flds = d_cls.getDeclare
The java.lang.Object root superclass defines a clone() method that will, assuming the subclass implements the java.lang.Cloneable interface, return a copy of the object. While Java classes are free to override this method to do more complex kinds of cloning, the default behavior of clone() is to return a shallow copy of the object. This means that the values of all of the origical object’s fields
Verified details These details have been verified by PyPI Maintainers jlawhead kbahgat Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage Download GitHub Statistics View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery Meta License: MIT Author: Joel Lawhead Maintainer: Karim Bahgat Tags gis, geospatial, geographic,
この記事は Vim Advent Calendar 2012 334日目の記事になります。 明日以降の担当者がまだ決まっていないので誰か書きたい方がいれば @osyo_memo までご連絡下さい。 ちなみに Vim Advent Calendar 2013 は明日あたりから募集する予定です。 関連：俺が見たいのはメッセージの最後なんだ！:messagesを便利にするVimプラグイン 上記の記事に触発されて unite.vim だとどこまで出来るのかいろいろと試してみました。 [:messages を unite.vim で出力] :messages を unite.vim へと出力する場合は unite-output を使用するのが楽だと思います。 " :messages の出力結果を unite.vim へ出力する :Unite output:messages これは次のように alia
GitHub - kubernetes/sample-controller: Repository for sample controller. Complements sample-apiserver
This repository implements a simple controller for watching Foo resources as defined with a CustomResourceDefinition (CRD). Note: go-get or vendor this package as k8s.io/sample-controller. This particular example demonstrates how to perform basic operations such as: How to register a new custom resource (custom resource type) of type Foo using a CustomResourceDefinition. How to create/get/list ins
背景編 temrminal/Neovimで暮らしている Terminalやtmuxで画面分割して、その中でNeovimを使ってるという人がほとんどだと思いますが、 個人的に セッションマネージャはほぼ使わない 下のレイヤーの画面分割と、Neovimの画面分割が混在するのは嫌 (tmuxとNeovimで)Statusbarが重複するのも嫌 キーマップが衝突するリスクを考えるのも嫌 クリップボード周りで衝突を起こすのも嫌 Mac/Linux間でターミナルの際に振り回されるのも嫌 と、諸々ターミナルやtmuxの画面分割を使う気にならないという理由から、 Neovim内で生活するスタイルを続けています。 iTerm2 を起動したら即座にNeovimが起動する Gnomeではターミナルを起動しないでNeovimを起動する（結果的にターミナル内でNeovimが起動するのだけど） シェル操作をしたい時は
循環参照を含むオブジェクトのディープコピー - 素人がプログラミングを勉強するブログ http://d.hatena.ne.jp/javascripter/20081115/1226739628 function deepCopy(orig) { var clone = {}; return (function (orig, clone, visited, ref) { for (var k in orig) { var v = orig[k]; if (v instanceof Object) { var i = visited.indexOf(v); if (i == -1) { var o = {}; visited.push(v); ref.push(o); clone[k] = arguments.callee(v, o, visited, ref); } else { clo
Python for .NET の紹介 の前に ワタシもかつてそうだったのでわかるのだが、「Microsoft がなんとなしに嫌い」という人々は結構多いと思う。単なる感情的な要因からのものもあるだろうし、エンジニアにとっては、「他の OS の主流から外れ過ぎていていやな記憶しかない」ということもあるだろう。 ただその好き嫌いも、「客観的な評価」を一度もしたことがないなら、少しくらいは評価してみようと思ってみても良いと思う。 .NET は Microsoft 世界のいわゆる一つの完成形なのだが、Unix/Mac ラバーズがその価値に気付くのは難しいかもしれない。よほど自発的に「評価してみよう」と思わない限り。 .NET 発生の「モチベーション」となった「問題」は、概ね2つだ。 一つ目の「問題」は伝統的な Unix CUI の一般的なプログラム間連携に見出すことが出来る。たとえばこんなだ: 1
はじめにコンピュータ上に仮想化環境を構築して、異なるOSやWebサービスのテストや運用をすることはすでに一般的で、複数ある選択肢のうちDockerに興味があったので使い始めました。 参考：仮想環境についてまとめてみる（https://qiita.com/9en/items/f4eab2f61485a9f3885a） Dockerでは、仮想化環境の構成要素を設定ファイルとして記述して環境構築を自動化します。そのため、Dockerが動いている他のマシンと設定ファイルを共有することで同じ仮想化環境を構築できるほか、同じ設定をCloudにデプロイしてローカルで試行した環境をほぼそのままCloudサーバ上に構築するといった使い方ができることもDockerの魅力だと思います。 しかしながら、Dockerを使用すればホストマシンによらず同じ環境を構築することができるかというと、必ずしもそうではなく、特に
「プログラミング初心者がpythonの勉強がてら、オセロAIを作ってみた」をリファクタリングさせていただいた - Qiita
「プログラミング初心者がpythonの勉強がてら、オセロAIを作ってみた」をリファクタリングさせていただいたPythonPython3 @keisuke1111さんの「プログラミング初心者がpythonの勉強がてら、オセロAIを作ってみた」を拝見しました。 初心者でありながら挑戦的な課題に取り組まれていて関心しました。 ただ、初心者にありがちなグローバル変数の多用や冗長な処理や深いネストなど、ずいぶん苦労されている様子でした。 そこで、プログラム作成の参考になればと思い、役割毎にクラス化してグローバル変数を使わないようにし、一つの関数やメソッドが端末一画面24行以内に収まるように処理分轄してみました。 今後のプログラム作成の参考になれば幸いです。 私自身も試行錯誤しながらリファクタリングしている状況なので、他にも良いアイデアなどありましたらコメントいただけたると有難いです。 クラス図： #
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Klib — a generic library in C
「きれいなPythonプログラミング」を読んで - Qiita
PythonのスクリプトをPyinstallerでexe化する方法 - TECH PLAY Magazine
Panopticon :: Python :: Pythonの多次元リストをどのように作るべきか
Building Safe A.I. - i am trask
セッションのレースコンディション(1) | 技術者ブログ | 三井物産セキュアディレクション株式会社
GPT-4と画像生成を組み合わせたらヤバすぎた | Shikoan's ML Blog
ProblemSets/99 Prolog Problems Solutions - Python Wiki
ブラウザでディープコピーができるようになった - Qiita
EmbulkEmbedメモ(Hishidama's Embulk embed Memo)
Pythonでリストの深いコピー - えびしブログ
ブラックジャックの戦略を強化学習で作ってみる（①ブラックジャックの実装） - Qiita
Pythonの配列の基礎をご紹介！ - TECH PLAY Magazine
[Python]パックマンを遺伝的アルゴリズムしてみた — My blog
DataContractSerializer を使ってディープコピー - 周回遅れのブルース
Pythonでマルチエージェントシミュレーションに入門してみた - Ledge Tech Blog
Pythonの勉強がてらオセロAIを作ってみる① - 俺の備忘録
PythonによるRRT*パスプランニングサンプルコード - MyEnigma
Bad Django / uwsgi performance
AtCoder - 解法パターンの整理 - 競プロはじめました
Faster Deep Copies of Java Objects – JavaTechniques
pyshp
unite-messages をつくってみる - C++でゲームプログラミング
NeovimのTerminalモードをもうちょっと使いやすくする
オブジェクトのコピーと継承 - prog*sig
Python for .NET の薄っぺらい紹介 | site-hhs
Docker for WindowsでLinux作業環境とWebサーバ環境を構築する