Covid Trends
This interactive charts the new {{selectedData.toLowerCase()}} of COVID-19 in the past week vs. the total {{selectedData.toLowerCase()}} to date. When plotted in this way, exponential growth is represented as a straight line that slopes upwards. Notice that almost all countries follow a very similar path of exponential growth. We're all in this together. Learn more. To learn more about this graph,
強化学習の基礎まとめ - Qiita
こんにちは、すきにーです。 強化学習の基礎的な手法についてまとめました。 はじめに この記事では以下を説明しています 動的計画法 モンテカルロ法 TD法(SARSA、Q学習) コードはゼロから作るDeepLearning4 強化学習編 に載っているものを参考にしています。 参考記事 深層強化学習アルゴリズムまとめ ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ 今さら聞けない強化学習（1）：状態価値関数とBellman方程式 全体図 動的計画法 動的計画法は、エージェントが置かれた環境のモデルがすでに分かっているとき最適な方策を見つけるアプローチです。 方策反復法と価値反復法があります。 環境のモデルが分かっていることは少ないので、あまり使われません。 モンテカルロ法 動的計画法では環境のモデルが完全にわかっている状態
CSS Gridでどのように配置されるかをまとめたチートシート
CSS Gridでよく使用するプロパティと値をまとめたチートシートを紹介します。 コンテナ内にアイテムがどのように配置されるかを図やイラストで掲載しており、楽しく直感的にCSS Gridの使い方を学べます。 CSS Grid Cheat Sheet Illustrated in 2021🎖️ by Joy Shaheb 同じ作者のFlexboxのチートシートも翻訳しました。 Flexboxでどのように配置されるかをまとめたチートシート 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 CSS Gridの構造 CSS Gridの各プロパティ（親要素） CSS Gridの各プロパティ（子要素） CSS Gridのショートハンド 終わりに CSS Gridの構造 CSS Gridの知識をリフレッシュしましょう！ 2021年に備えて、C
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
米ローリング・ストーン誌は「史上最も偉大なアルバム TOP500」の新ヴァージョンを公開。同誌は2003年に同リストを発表。その後、2012年に改訂版を発表しています。今回、300人を超えるアーティスト、プロデューサー、評論家、音楽業界の著名人が参加して新しいリストを編集しています。500枚のうち154枚のアルバムは、2003年または2012年のリストに含まれていなかった完全に新しい追加です ■Rolling Stone Top 50 Albums of All Time (2020): 1 | Marvin Gaye | What's Going On | 1971 2 | The Beach Boys | Pet Sounds | 1966 3 | Joni Mitchell | Blue | 1971 4 | Stevie Wonder | Songs in the Key of L
視覚科学者、眼科医、神経科医やアーティストが選出する「The Best Illusion of the Year」で、脳が混乱してしまいそうになる映像トップ10が発表されています。 2019 Finalists | Best Illusion of the Year Contest http://illusionoftheyear.com/cat/top-10-finalists/2019/ ◆第10位：左右どちら向きにも見える矢印 第10位はイギリスのMatt Pritchard氏の作品で、段ボール製の矢印を台に乗せて回転させると、矢印がどちらを向いているのか分からなくなってしまうというもの。 まず、トイレットペーパーの芯のような段ボール製の筒をぐしゃっとつぶして…… はさみで切り込みを入れてから…… 斜めに切っていきます。 すると、こんな感じに切り口が矢印のようになります。 こうして作
複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet
1～2ヶ月ぐらいかけてNumPyの基礎～実装力をつけるための本を書きました。問題演習形式で221問収録してあります。 着想 以前この本を書いたのですが、ディープラーニングに行く前のNumPyでつまずいている方が結構多かったのです。例えば「np.meanのaxisってどうするの？」や「shapeが何だかわからない」というケース。そこをどうにかケアしようというのが今回の目的です。 NumPyの問題演習は昔からありまして、100 numpy exercisesが有名です。昔初心者の頃自分もやったことがあります。最初の方は良いのですが、あとの方が「これイマイチ何に使うんだろう」という疑問があったのです。今振り返ってみても「NumPyの問題としてはよくても、そこまで実践的ではないな」と多少不満点はありました。「それならもう自分で作ってしまおう」ということで本を書きました。 大事にしたところ 本書を書
たった数行でpandasを高速化する2つのライブラリ(pandarallel/swifter) - フリーランチ食べたい
pandas はデータ解析やデータ加工に非常に便利なPythonライブラリですが、並列化されている処理とされていない処理があり、注意が必要です。例えば pd.Sereis.__add__ のようなAPI(つまり df['a'] + df['b'] のような処理です)は処理が numpy に移譲されているためPythonのGILの影響を受けずに並列化されますが、 padas.DataFrame.apply などのメソッドはPythonのみで実装されているので並列化されません。 処理によってはそこがボトルネックになるケースもあります。今回は「ほぼimportするだけ」で pandas の並列化されていない処理を並列化し高速化できる2つのライブラリを紹介します。同時に2つのライブラリのベンチマークをしてみて性能を確かめました。 pandarallel pandaralell はPythonの m
バルミューダは11月8日、2022年通期の経常利益を99.5％下方修正すると発表した。当初予想していた7.9億円から400万円に引き下げる。21年通期の経常利益は14億6200万円だった。併せて、通期純利益は5.5億円から200万円に引き下げる（前期比99.6％減）。原因は円安による営業利益の減少としている。 営業利益は、期初の8億円から1億円まで予想を下方修正した。原因は記録的な円安による仕入れ原価の上昇という。広告宣伝費や研究費、人件費などを抑制したが、期初予想策定当時は1ドル110円台前半だった為替レートが1ドル150円前後まで上昇。売上原価率が62.6％から68.9％にまで上がる見通しとなったことが要因としている。 一方、売上高については、期初の予想通り184億1000万円のまま。コロナ禍による外出機会が回復したことや、物価上昇などの下押し要因があったものの、21年から国内外で販売
Linux perf Examples
Recent posts: 22 Jul 2024 » No More Blue Fridays 24 Mar 2024 » Linux Crisis Tools 17 Mar 2024 » The Return of the Frame Pointers 10 Mar 2024 » eBPF Documentary 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan@Intel.com 15 Apr 2022 » Netfl
はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の7章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 （このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / まとめ） 7章 畳み込みニューラルネットワーク この章は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の説明です。 7.1 全体の構造 これまでのAffineレイヤーやSoftmaxレイヤー、ReLUレイヤーに加えて、Convolution（畳み込み、コンボリューション）レイヤーとPooling（プーリング）レイヤーが出てくる説明です。 7.2 畳み込み層 畳み込み層の説明
※アンダースコアのpip install seaborn_analyzerでもインストール可能です。 インポート時はアンダースコアのimport seaborn_analyzerやfrom seaborn_analyzer となるのでご注意ください コード モジュールcustom_pair_plot.py内のクラスCustomPairPlotに、必要な処理をまとめました。 GitHubにもアップロードしています モジュール本体 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats class CustomPairPlot(): #初期化 def __init__(self): self.df = None sel
機械学習のための「前処理」入門 作者:足立悠リックテレコムAmazon 目的 データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが 時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、 統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、 毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで こういった前処理の方法をいつでも確認できるように メモしておこうと思います。 目次 目的 目次 日時のデータをdatetime型に変換する 最初の日時からの経過時間を計算する 各データの統計量を計算する 欠損値の確認と補完 経過時間の単位を変換する データフレーム結合する 基準日時からの経過時間を計算する 重複した行を削除する 特定のデータ列をインデックスにする 部分的時系列を抽出して統計量を計算する データフレームの各列をリストにして結合する 不均衡データから教師データを作成する データの読み込みと可視
ヘタリアが連載再開になる、という知らせはオタク専用のアカウントを持っている私のもとに素早く届いた。 再始動という文字と手を広げたイタリア（キャラクター）のイラストを見て、私は昔のように胸を躍らせることができなかった。 ヘタリアは、作者の日丸屋秀和氏が個人サイトに挙げていた、2ch（現5ch）の軍事板でのネタに基づいて国を擬人化した同人漫画だ。世界史をストーリーとしてなぞったり、その国の「あるあるネタ」をギャグテイストで描く作品で、その後商業漫画として出版され、果てはアニメ化までされた。 私は中学校3年生頃からうっすらとハマり始め、一番ハマっていたときは毎日pixivで「ヘタリア 1000」と検索しては二次創作を見まくり、ニコニコ動画では「ヘタリア MMD」のタグ検索で好きなキャラクターの新しいMMD動画が出ていないかチェックしていた。これらのサイトの使い方はヘタリアで覚えたと言っても過言で
Reactで余白をどうスタイリングするか
最近余白の実装について見直す機会があったので、考えをまとめてみました。 TL;DR Grid なら grid-gap flexbox なら flex-gap にしたい(が、safari が対応してないので記事執筆時点では使えない) 適切な padding を指定する 複数の同一のマージンには Stack、それ以外には Spacer コンポーネント 前提: 子コンポーネントは親コンポーネントの"レイアウトのスタイル"を知ってはならない まず前提として「子コンポーネントは親コンポーネントの"レイアウトのスタイル"を知ってはならない」です。 (太古に書いた記事から具体例を引用) 例えば、こんな感じのアイコンが複数並べたコンポーネントが存在するとします。 アイコンの間にはmarginが等間隔でありますね。 このmarginをアイコンコンポーネント内で定義していたとしましょう。 さて、他のページでこ
20年くらい前にダイソーで販売されていた100円のPCゲーム！ フリーゲームをそのままディスク化したものから、シェアウェアの機能制限版、 普通にパッケージソフトとして売られていたタイトルの廉価版などなど。 結構バラエティ豊かな顔触れだったのだが、 その第1シーズンである72本をコンプしたぜ！ 駿河屋とネットオークションでちまちま集めていたのだ。 当初は囲碁や麻雀が中心でSIMPLE1500シリーズを思い出すなぁ。 まあ絶対に影響を受けてるだろう。 このリバーシはツクダオリジナル（当時）に権利がある 「オセロ」の単語を使ったせいで回収になったという噂があったり……。 個人的に思い入れ深いのは『神威Light』。 同人シューティング『神威』の体験版を収録したものだ。 ネットだと無料ダウンロード出来たやつだが、 俺はこれでこのゲーム知ってフルバージョン買った。 販路を広げるというのは大事なんだよ
先日，深夜に友人と話している際に「スライドのフォントに結局 Noto Sans（≒ 源ノ角ゴシック）を選んでしまう」という話題が出ました*1．Noto Sans がオープンソースであり，Google スライド等のアプリケーションで最初から使用できるという理由も勿論あるのですが，個人的にはそれだけが理由でないように感じます． ときに，プレゼンテーション用のスライドにはどのような書体が適しているのでしょうか？ 遠くから見えるように，視認性が高いフォントを使いましょう！ ――という教科書的な回答はさておき，これは結構難しい問題に思えます．というのも（特に，洒落た発表ではなく研究発表のようにお堅い）スライドは，視認性のほかに，ある主の無味乾燥さが求められるように感じるからです．個人的には，「視認性」「ニュートラルさ」「デフォルト感がない」の 3 つを兼ね備えた書体が適切であると感じています．このあ
AI・機械学習チームブログリレー 7日目担当の高田です。 AI・機械学習チームでは、開発するプロダクトの数が多く、スピード感を持って開発を進めることが求められます。 そのような環境の中では、高速にプロダクトを生むためのあるあるのアーキテクチャであったり、どのプロダクトでも使っているぞというライブラリが存在します。 それらのノウハウを活かして、日曜大工で作った趣味開発のプロダクトを紹介していきたいと思います。 AI・機械学習チームのあるある アーキテクチャ編 ライブラリ編 趣味プロダクトもスピードが大事 YouTubeライブ開始通知 ポイ活案件検知 ANAトクたびマイル通知 まとめ We're hiring! AI・機械学習チームのあるある アーキテクチャ編 例えばm3.com会員向けのコンテンツ配信設定など、ビジネスサイドでデータの入力を運用するプロダクトがあります。そういったプロダクトで
「とりあえずNoto Sans JP」、考え直してみませんか？｜SOMPO Digital Lab デザインチーム
SOMPO Digital Labデザイナーの松葉（ https://twitter.com/tiyou01 ）です。 ウェブサイトやアプリのUIで使う書体、「とりあえずNoto Sans JPで…」と決めてしまった経験はないでしょうか？この記事はそんな「とりあえず」に心当たりのある皆さんに向けて書かれています。 Noto Sans JPという書体Noto Sans JPはAdobeとGoogleの共同開発による書体で、Adobeからは源ノ角ゴシック／Source Han Sans、GoogleからはNoto Sans JPという名称でリリースされました。この記事ではNoto Sans JPの表記で記載します。 2014年にリリースされて以来、Noto Sans JPはUIで利用する日本語書体としてすっかり定着しました。現在はウェブサイトやアプリで見ない日はないと言ってもいいくらいです。
ユルクヤル、外国人から見た世界 on Twitter: "今年最も素晴らしい錯視に選ばれた「double axis illusion」。どこを注目するかによって、横回転しているようにも見えるし、縦回転にも見えるし、時計回りにも反時計回りにも見える https://t.co/6nW83nd0mz"
今年最も素晴らしい錯視に選ばれた「double axis illusion」。どこを注目するかによって、横回転しているようにも見えるし、縦回転にも見えるし、時計回りにも反時計回りにも見える https://t.co/6nW83nd0mz
Xcode Previewsを用いたUIKitベースのプロジェクトの開発効率化 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルペイのiOSチームの@kenmazです。 メルペイのiOSチームでは Xcode11 で導入された Xcode Previews 機能を用いて、UIKitベースのプロジェクトの開発効率向上に取り組んでいます。Xcode PreviewsといえばSwiftUI用の開発支援機能、というイメージがありますが、実は従来のUIKitベースのプロジェクトに対しても使用が可能です。 Xcode Previews を使うことでiOS Simualtor等を起動することなく、様々な状態のビューをリアルタイムにプレビューできるため、開発効率が大幅に向上します。 またXcode Previewsが提供する強力なプレビュー機能を使うことで、Interface Builderの支援も不要となったため、従来のxib/Storyboardを用いたビューの実装から、コードによるビューの実装への移行を試みる
気候変動から地球空洞説まで、巨大な「地球」をテーマにしたことで作家の味が色濃く滲み出た極上のＳＦアンソロジー──『地球へのＳＦ』 - 基本読書
地球へのＳＦ (ハヤカワ文庫JA) 早川書房Amazonこの『地球へのSF』は、日本SF作家クラブ(SFやファンタジイに関係する人々が集まっている業界団体)編による書き下ろしアンソロジーの第四弾。第一弾は感染症をテーマにした『ポストコロナのSF』、第二弾は近未来テーマの『2084年のSF』。第三弾は『AIとSF』ときてこの第四弾のテーマは「地球」とかなり大きく出ている。 これまでのテーマがトピックスとしては絞られていた一方、本作は「地球」だけデデドン！ と出ていてそれ以外の縛りがないので抽象的になりすぎやしないか、と読み始める前は心配していたが、これがおもしろい！ 総勢22名の作家──小川一水もいれば新城カズマも、上田早夕里も円城塔もいる──が思い思いの方法でこの巨大な地球と四つにくみあって、みなが独自のやり方でこの地球を調理している。 多様なテーマ・描き方が揃ったアンソロジー たとえば2
水面下で起きるスマホゲーム離れ 一般ユーザーではない。開発メーカーの動向である。水面下の動きで表立ったニュースにはなっていないが、ゲーム業界では静かに「スマホゲーム離れ」が起きている。 スマホゲームの開発を止めて、家庭用ゲームソフト・PCゲームソフトの開発にシフトする。あるいは、主力のスマホゲーム開発と平行して家庭用ゲームソフト、PCゲームソフトの開発を強化する動きがある。 『ウマ娘 プリティーダービー』や『シャドウバース』などの大ヒットスマホゲームを擁するサイゲームスは、20タイトル以上の家庭用ゲームソフト・PCゲームソフトを開発していることを公表している。『モンスターストライク』で市場を席巻しているMIXI（ミクシィ）は、従来の作風とはガラリと違う『Asym Altered Axis』というタイトルのPCゲームソフトを水面下で開発していて、ゲームファンたちを驚かせた。同作は現在も開発中
こんにちは、サーバーサイドエンジニアの竹本です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の3日目の記事です。 みなさまは2020年に買った中でよかったものはなんでしょう？ 私はiPadです。 最新 Apple iPad Pro (12.9インチ, Wi-Fi, 128GB) - シルバー (第4世代) 発売日: 2020/03/25メディア: Personal Computers 主にkindleを見開きで読むことに活用しています。 エニグモの福利厚生の一つ「エンジニアサポート」で5万円の補助を受けました。わーい。 https://enigmo.co.jp/recruit/culture/ そしてみなさまは馬券、買っていますか？ 馬券は競馬に賭ける際に購入する投票券です。 1口100円から、ネットでも気軽に購入することができます。(競馬は20歳から) 弊社にも
世界中の都市を線描にするツール ソフトウェア開発者のAndrei Kashchaが公開 | AXIS Web | デザインの視点で、人間の可能性や創造性を伝えるメディア
Googleマップなど、インターネットで公開されているマップはたくさんある。いずれも正確で便利だが、一般的なマップであるという点ではどれもそれほど違いはないだろう。 こうしたマップでもっと楽しみたいという人のためのツールをソフトウェア開発者のAndrei Kashchaが公開した。 彼のマップの特徴は、通りをすべて線で描いていること。都市の名前を入力すれば、OpenStreetMapのデータから世界中の都市が線描のマップとして現れるのだ。 それだけでなく、出てきたマップはカスタマイズも可能。最初に登場するのはベージュの背景にブラックの線で絵が描かれたもので、都市名もブラックで書かれている。これらをいずれも拡大したり、好きな色に変えられるのだ。 こうしてできあがった自分だけのマップは、PNGイメージに変換もできるし、さらにはZazzleでマグカップやクッション、タンクトップなどにもプリントし
この増田は無名すぎる最強サブスクサイト「ガンダムファンクラブ」 ( https://www.gundamfc.com/ ) をダイマするものです。 『閃光のハサウェイ』、いま話題ですよね。SNSを検索してみると「ガンダムミリしらだけどハサウェイ面白かった！過去のガンダムも見てみようかな」といったポジティブな声が溢れています。「ネットフリックスには〇〇入ってないのか～」や「ちょっと調べてたらU-NEXTがガンダム作品充実してるから加入しようかな」といった声も。 でも、ちょっと待ってほしい。あなたの選択肢に「ガンダムファンクラブ」はありますか？ えっ、知らない？ これからガンダムを見ようとしているのに、ガンダム専門サブスクサイト「ガンダムファンクラブ」を知らないなんてもったいない！ ガンダムファンクラブ？ ファンクラブなの？ 動画サイトなの？「ガンダムファンクラブ」は2015年に立ち上げられた
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 最近「医療言語処理」という本を読んで、医療用語の表記ゆれ吸収や意味構造検索などについて学びました。 医療言語処理 (自然言語処理シリーズ) 作者:荒牧 英治発売日: 2017/08/01メディア: 単行本 そこで今回はElasticsearchと患者表現辞書を使った意味構造検索がどのくらい実戦投入できるかを簡単に試したので、概要と実装方法を簡単にご紹介します。 患者テキストの表記ゆれ 患者テキストの表記ゆれとは MEDNLPの患者表現辞書 トークンによる検索の課題と対策の検討 主語が違うのにヒットしちゃう？ 意味構造検索 係り受け解析と患者表現辞書を使った意味構造検索の実装 患者表現辞書を使った係り受け解析 患者表現辞書の表現をクエリに展開する
今更ガンダムNTを見たけど
ユニコーンガンダムには3号機があった！とかシナンジュには2号機があった！ネオジオングは２機あった！νガンダムには試作機があった！とか、こんなパターンがありなら無限に作れるじゃん ファンが受け入れられるかどうかはともかく「アムロとシャアは生きていた！」「νガンダムは回収されていた！」「アムロとシャアには子供がいた！」「カミーユとかジュドーとかヤザンは歴史の裏で戦っていた！」「バナージとミネバのその後」「アルとかシンタとクムとかのその後」とかなんでも作れるじゃん こんな宇宙世紀の隙間を埋めていくだけの番外編を、F91の時代に追いつくまで作り続けるのか？（もしくはいずれTVアニメ版かリメイク版F91を作るつもり？） そもそも逆襲のシャアからF91の時代まで「大きな戦乱も無く平和な世界が続いた」って基本設定はどうなった？いつまでジオン残党を連邦軍がボコる話を続けるつもりなんだよ だいたいガンダムU
ゲームコミュニティ事業部のデータエンジニア（β版）の池田です。 この記事は、Tech KAYAC Advent Calendar 2019 の7日目です。 今回もredash周りの話で、Lobiでの分析事例の話をしていきたいと思います。 （本ブログではredashおじさん化していますね。 ） Lobiでの分析環境の概要 ゲームコミュニティ事業部では主要サービスとして Lobi を開発・運営しています。 現在のLobiにおける分析環境は、以下の図のようになっています。 分析環境の図 アプリケーションが行動ログやアクセスログを出力し、それをFluentdやKinesis Data Firehoseを使ってS3バケットへ転送しています。その後@fujiwaraさんのrinを使ってRedshiftにロードしています。この周辺に関しては、ソーシャルゲーム事業部での記事と同様ですので、詳しくはそちらを
こんにちは。データサイエンティストの堀部です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の9日目の記事です。 何か社外のデータを使っていい感じのことができないかなと思っていたところ、3日目の竹本さんの記事がおもしろく、パクリ二次創作しました。 短期間で実装したので汚いコードで見苦しいかもしれないですがご了承ください。ちなみに、私は競馬は簡単なルールを知っているくらいでズブの素人です。 目次 使用したライブラリ データ取得 前処理 学習 予測・評価 VSオッズ低い順 VS競馬必勝本 感想 参考資料 使用したライブラリ import urllib.parse import urllib.request as req from time import sleep import category_encoders as ce import lightgbm as lgb
Pythonのスクリプトからウェブアプリを簡単に作れるStreamlitをさわってみた | DevelopersIO
どうも、DA 事業本部の大澤です。 The fastest way to build custom ML toolsと謳っているStreamlit をさわってみました。HTMLやJS、CSSをいじることなく、Pythonのスクリプトからウェブアプリが作れて便利さに感動しました! streamlit/streamlit: Streamlit — The fastest way to build custom ML tools 今回はStreamlitに含まれるサンプルアプリを動かした後に、Pandasのデータフレームを使った簡単なウェブアプリを作ってみたので、その内容を紹介します。 やってみる インストール Streamlit は pip でインストールすることで使えます。 pip install streamlit サンプルを動かす デフォルトでサンプルアプリケーションが用意されているので
2024秋アニメ(9/12現在) Qiitaでは直接`usemap`属性が使えないのでCodePen経由ですが、クリックで公式サイトを開けます。↓ See the Pen yLOQNKZ by Cartelet Cydius (@cartelet-cydius) on CodePen. 9/25追記 うずらインフォさん本人Twitterにてうずらインフォさんスタイルのフォーマットでのアニメリストの公開を控えてほしい旨のツイートがありましたので、本記事掲載当初よりのサンプルの一枚を除いて、以後公開するアニメリストはオリジナル？のデザインのものとしたいと思います（寄せてはいますが）。 うずらインフォさんスタイル風の画像が欲しい場合は掲載のプログラムを実行してください。 9/27追記 こちらからColab上で生成できます。 例のアニメリスト自動生成スクリプト #はじめに 皆さんはうずらインフォさ
「JX通信社Advent Calendar 2019」11日目の記事です. 昨日は, @shinyoke さんの「PySparkはじめました - 分散処理デビューする前にやったこと」でした。 こんにちは. 同じくJX通信社でデータ基盤エンジニアをしています, @maplerと申します。 はじめに 今回はちょっと美味しい話をします。 昼時間になったらよくある話 「今日昼飯どこにいきますか？」 「わからない。。」 JX通信社オフィスがある飯田橋周辺美味しい店たくさんありまして、どこでランチを食べればいいのかわからない。 ちょうど2年前、Moves App というライフログアプリを一年半ほど利用してたので、そのデータを利用して自分の飯田橋ランチマップを作ってみようと思います。 やったこと GeoPandas と GeoPy で位置情報の解析 Mapbox + Plotly で位置情報の可視化 S
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
Lumen Technologiesは9月18日(米国時間)、「Derailing the Raptor Train - Lumen」において、中国の国家支援を受けているとみられる脅威グループ「Flax Typhoon」が4年以上かけて構築した多層ボットネット「Raptor Train」を発見したと報じた。ボットネットの分析、キャンペーンの詳細など脅威グループの活動レポートは「(PDF) Derailing the Raptor Train Black Lotus Labs - LUMEN」から閲覧できる。 Derailing the Raptor Train - Lumen 多層ボットネット「Raptor Train」の概要 レポートによると、発見された多層ボットネット「Raptor Train」は複雑な多層ネットワークで構成されているという。具体的には、上流の管理ノード(Tier3)、
この記事は、Slack Advent Calendar＆JX 通信社 Advent Calendarの最終日です。 メリークリスマス！ 素敵なクリスマスをお過ごしでしょうか。取締役の小笠原(@yamitzky)です。 突然ですが、みなさん、ダークモードは好きですか？ ダークモードは昨今のソフトウェアのトレンドで、Slack のデスクトップ版も今年の 9 月にダークモードに対応しました。 slackhq.com しかし Slack をダークモードに設定すると、透過背景・黒文字なカスタム絵文字が見づらいという問題がありました。Slack が仕事のワークフローの中心にある JX 通信社にとって、これは死活問題です。 そこで、Slack の闇の魔術(ダークモード)に Python で対抗し、これらの絵文字が見えるようにしたいと思います！ 方針 基本方針は簡単です。黒背景に黒文字だと見づらいのが原因
はじめに トレーニー（筋トレを愛している人）の多くが習慣化している「自撮り（肉体）」。トレーニング後にパンプした肉体を撮りためて、後で見返すのが至福のときですよね。さらに、撮りためた画像をタイムラプスのようにアニメーションで表示させたら、より筋肉の成長が手に取るようにわかりますよね！ この記事はディープラーニングを使って、肉体のタイムラプスを劇的に見やすくした話を書いています。 まずは結果から 2017/12～2020/3の体の変化 ※データサイズの都合上、画像をクロップ&圧縮しています。 目次 1.手作業での補正 1-1.そのまま表示 1-2.位置の固定 1-2-1.乳首おへそ座標付与ツール 1-2-2.動画作成 2.ディープラーニングを用いた自動補正 2-1.アノテーションデータ作成 2-2.学習 2-3.未知画像への適用 2-4.後処理 2-4-1.各ピクセルの出力値が閾値以下のもの
概要 この度、このようなゲームを作りました。基本的には迷路のゲームです。(サイトのリンク) 本記事ではこのゲームの製作過程を掲載すると共に、様々な分野の方に対しきっと有益になるだろうという情報をまとめてあります。楽しんで頂けたら幸いです。 Step0 前提 まず用語を整理します。 Blender : 3DCG制作ソフト。Pythonによって操作が可能になっています。 Python : 言わずと知れた有名プログラミング言語。 Unity : ゲーム制作ソフト。スタート画面の表示やゲームオーバーの判定などをしてくれます。言語はC#です。 大まかな流れとしては、 Step1. Blenderで3Dオブジェクトを作成 Step2. Pythonでそれを迷路に組み立てる Step3. Unityでゲームとして完成させる という風になっています。 コードに関しては、読みやすさも考え記事中においては一部
この記事は食べログアドベントカレンダー2020の4日目の記事です。 この記事を執筆するのは、食べログでフロントエンドチームに所属する佐伯です。 皆さんマークアップはお好きでしょうか。僕は好きです。 HTML、CSSでWebサイトが作れるのはもちろんのこと、CSSやSVGを駆使すれば、JavaScriptが必要になりそうであろう複雑なUIなども簡潔に作成出来るからです。 JavaScriptはBabelなどのおかげでIE11も比較的対応しやすいですが、マークアップはそうはいきません。Polyfillが対応していないことや、対応していたとしてもReactなどのフレームワークとの共存出来るかなど問題点があるため、IE11に合わせるしかありませんでした。 しかしながら、IE11の情勢も変わってきました。 2020年3月よりIEでYoutubeを閲覧するとアラートが表示されるようになっています。 ま
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ディープラーニングで肉体変化のタイムラプスを劇的に見やすくした - Qiita
BlenderとPythonとUnityを用いて、巨大な立体迷路を作成する。 - Qiita
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