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Gallery of IPython Notebooks in Python/v3 Get started with IPython notebooks with this set of examples. A collection of practical IPython notebooks for interactive graphing with Plotly, data science, technical computing, and more. Note: this page is part of the documentation for version 3 of Plotly.py, which is not the most recent version. See our Version 4 Migration Guide for information about ho

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（時間がない人のための要約） 対話的開発環境であるJupyter Notebookの上に 作りっぱなしだったいろんな調査ツールをまとめたもの 読書猿のワークベンチなのでMonkeyBenchと名前をつけた。 探しものの際に、自分がやってる手作業のうち、ネットやコンピュータでできそうなことをPythonにやってもらえるように短いプログラムをいろいろ使い捨てして来たが、これらをまとめてJupyter Notebookのマジックコマンドにしたものである。 コードの中身と簡単な使用例をこちらに乗っけた。 http://nbviewer.jupyter.org/gist/kurubushi--rm/231f5dff7e5c6f9a50bb709e0d234dd8 https://gist.github.com/kurubushi--rm/231f5dff7e5c6f9a50bb709e0d234dd

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from xchainer import NNmanager import numpy as np from chainer import FunctionSet, Variable, optimizers import chainer.functions as F from sklearn.base import ClassifierMixin # NNmanager NNmanager model optimizer lossFunction model chainer.FunctionSetoptimizer chainer.optimizerslossFunction chainer.functions chainer paramsparams epoch batchsize logging forward trimOutput forward trimOutput chain

dlibを用いたselective searchで紹介したSegmentation as Selective Search for Object Recognitionを読んだところ、selective searchした候補領域に対してHOG特徴量を取ってSVMで物体かどうかの判定を行っていたのでHOG+SVMによる物体検出器を使ってみます。 ここではdlibの実装を使います。 dlibのPythonラッパーのインストールはdlibを用いたselective searchを参照してください。 教師データの作成 ラベリング用プログラムはOpenCVでの物体検出器作成にあるものを使います。 出力をこのプログラムでxmlに変換します。 #include <iostream> #include <fstream> #include <string> using namespace std; int

自分がTAとして担当する講義でNICTの杉浦孔明さんが人工知能/機械学習/ロボット対話などについて講演してくださって、中でも"rospeex"というのが気になったので、忘備録としてここに書いておく。 タイトル通り、Pythonでクラウド音声合成エンジンを使う。 というのも、このクラウド音声合成エンジンは今年の夏の第31回 日本ロボット学会 学術講演会で杉浦さんが発表された「非モノローグ音声合成」のことで、超高品質な音声合成（しかも、マニア？オタク？が喜びそうな感じのアニメ声）がクラウドで利用できるというもので、いわゆるクラウドロボティクスであるとか、携帯端末で動くような対話システムにはうってつけのシステムである。 件の「非モノローグ音声合成」については、このサイトで実際に音声合成を試すことができる。 TTS demo どことなく初音ミクっぽい。 *1 「非モノローグ音声合成」こと"rosp

Con el objetivo de potenciar el desarrollo de producto e impulsar la utilización de herramientas disruptivas, basadas en inteligencia artificial y machine learning, en 2018 sumamos a nuestro equipo a Machinalis. La empresa se ha convertido en un actor clave del ecosistema de Mercado Libre, proporcionando soluciones de aprendizaje automático a las industrias de tecnología minorista y tecnología fin

はじめに Stanford CoreNLPは、英語テキストの自然言語処理用の全部入りライブラリである。 今回はCoreNLPをPythonから利用する方法を紹介する。 Stanford CoreNLPのダウンロードと解凍 ダウンロード 最新版ではなくVersion 3.2.0（2013-06-20公開）を以下のリンクからダウンロードする。 なぜ最新版ではないのかについては後述。 http://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-full-2013-06-20.zip $ curl -L -O http://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-full-2013-06-20.zip

Microsoftでは、2015/5/1からProject Oxfordと呼ばれるプロジェクトの一環で、機械学習系のAPIをリリースしました。 MicrosoftのProject Oxfordから、顔、画像、音声認識APIが利用可能に 今回は、この中から音声合成・音声認識を行うSpeech APIを取り上げます。 というのも、音声合成を行ってくれるサービスは結構あるのですが、音声認識となるとAPI的に使えるものは結構限られていたりするためです。大抵はAndroid/iOSのSDKで、Webで使えるといってもブラウザ依存だったりします。 GoogleにもSpeech APIがあるのですが、なにせ公式ドキュメントがほとんど見当たらないうえ、一日50回の制限はかなり厳しいです(2015/7現在。課金すれば増えるというものでもない模様)。 Project Oxfordは、2015/7現在はPubl

■ doc2vec.pyをカスタマイズ 変更点① デフォルトのdoc2vec.pyだと、レスポンスのときのlabelがカスタマイズできなかったので、 設定したlabelで結果を呼び出せるように変更してみました。 変更点② doc2vec.pyのデフォルトでは、文書の似ているものは？って叩くと、文書も単語も出力されてしまうので、文書の似ている文書だけを出力するメソッドも作成しました。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # Copyright (C) 2013 Radim Rehurek <me@radimrehurek.com> # Licensed under the GNU LGPL v2.1 - http://www.gnu.org/licenses/lgpl.html """ Deep learning via the d

An open source dataframe library that works with any data system Use the same API for 20+ backends Fast local dataframes with embedded DuckDB (default), Polars, or DataFusion Iterate locally and deploy remotely by changing a single line of code Compose SQL and Python dataframe code, bridging the gap between data engineering and data science Ibis: the portable Python dataframe library Ibis offers a

Today we're excited to introduce a new project: Rodeo. Rodeo is an IDE that's built expressly for doing data science in Python. Think of it as a light weight alternative to the IPython Notebook. We've been using it for projects internally, but today we're releasing it to the public! We hope you like it as much as we do. Why we built it I like the IPython Notebook for presentations and tutorials, b

2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！ Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る これはクローラー／スクレイピング Advent Calendar 2014の7日目の記事です。 Pythonでクローリング・スクレイピングするにあたって、いろいろなライブラリがあるので一覧でまとめてみます。 以下の4つのカテゴリにわけて紹介します。 Webページを取得する Webページからデータを抜き出す Webページの自動操作 総合的なフレームワーク なんでこれが載ってないの？この説明はおかしい！などありましたらお気軽にお知らせください。なお、この記事はいろいろなライブラリを紹介することを目

n file included from /private/tmp/pip_build_root/pyodbc/src/buffer.cpp:12: /private/tmp/pip_build_root/pyodbc/src/pyodbc.h:52:10: fatal error: 'sql.h' file not found #include sql.h ^ 1 error generated. error: command 'gcc' failed with exit status 1 unixodbcをインストールしたら解決 brew install unixodbc http://stackoverflow.com/questions/20074620/installing-pyodbc-fails-on-osx-10-9-mavericks

At Meta, research permeates everything we do. We believe the most interesting research questions are derived from real world problems.

概要 今週の 週刊 pandas は文字列処理について。やたらと文字数が多くなったのだが、これはデータを都度表示しているせいであって自分の話がムダに長いわけではない、、、と思いたい。 今回はこちらの記事に書いた内容も使うので、適宜ご参照ください。 サンプルデータ なんか適当な実データないかな？と探していたら 週間少年ジャンプの過去作品の連載作品 / ジャンルなどがまとめられているサイトをみつけた。これを pandas で集計できる形まで整形することをゴールにしたい。 KTR's Comic Room: Weekly Jump Database データの読み込み 上記リンクの "ジャンプ連載データ表" を、ファイル名 "jump_db.html" としてローカルに保存した。 補足 pd.read_html では引数に URL を渡して 直接ネットワークからファイルを読むこともできる。が、今回