Getting Started Visual Studio Code is a lightweight but powerful source code editor which runs on your desktop and is available for Windows, macOS and Linux. It comes with built-in support for JavaScript, TypeScript and Node.js and has a rich ecosystem of extensions for other languages and runtimes (such as C++, C#, Java, Python, PHP, Go, .NET). Begin your journey with VS Code with these introduct
The Python SQL Toolkit and Object Relational Mapper SQLAlchemy is the Python SQL toolkit and Object Relational Mapper that gives application developers the full power and flexibility of SQL. It provides a full suite of well known enterprise-level persistence patterns, designed for efficient and high-performing database access, adapted into a simple and Pythonic domain language. Documentation Curre
Although managing data in relational databases has plenty of benefits, they’re rarely used in day-to-day work with small to medium scale datasets. But why is that? Why do we see an awful lot of data stored in static files in CSV or JSON format, even though they are hard to query and update incrementally? The answer is that programmers are lazy, and thus they tend to prefer the easiest solution the
Tweak Pony ORM to meet specific requirements or develop a complete app using Python, TypeScript and ReactJS. The team of software development experts from our partner AgileCode can provide custom development for your project. Email us to info at ponyorm.org with a summary of your needs and we will give you an estimate of time and price. Get estimate Using Pony object-relational mapper you can conc
Using the Central Scheduler¶ While the --local-scheduler flag is useful for development purposes, it’s not recommended for production usage. The centralized scheduler serves two purposes: Make sure two instances of the same task are not running simultaneously Provide visualization of everything that’s going on. Note that the central scheduler does not execute anything for you or help you with job
This document summarizes recent research on applying self-attention mechanisms from Transformers to domains other than language, such as computer vision. It discusses models that use self-attention for images, including ViT, DeiT, and T2T, which apply Transformers to divided image patches. It also covers more general attention modules like the Perceiver that aims to be domain-agnostic. Finally, it
Amazon Web Services ブログ Amazon Comprehend – 継続的に学習される自然言語処理 数年前、私はメリーランド大学の図書館 をさまよい、What Computers Can’t Do というタイトルのホコリをかぶった古い本と、その続編 What Computers Still Can’t Do を見つけました。2冊めの本はより分厚く、コンピューター・サイエンスが学ぶべき価値ある領域であることを認識させる内容でした。このブログを書く準備をしている間に、私は最初の1冊の保存されたコピーを見つけ、面白い考えを見つけました。 人間は自然言語で記述された文脈依存する暗黙的な知識を必要とする文章を使い、理解しているので、同じように自然言語を理解し、翻訳できるコンピューターを作る唯一の方法は、チューリングが嫌疑していたように、多分コンピューターが世界について学ぶようにプ
キーワード抽出APIを利用すると、入力した文書のキーワードを抽出するアプリケーションを作成できます。 キーワード抽出APIの概要 キーワード抽出APIはリクエストで送られたタイトルと本文からなる文書から、人名や地名、組織など文書を特徴づけるキーワードを抽出します。キーワードはタイトルや本文における出現位置や、文書中における出現回数、固有表現の種別などによってスコア付けされます。 このAPIを用いることにより、ニュース記事をキーワードでタグ付けして検索しやすくするといったことが容易になります。 リクエスト先URL https://labs.goo.ne.jp/api/keyword リクエストパラメータ application/x-www-form-urlencoded、application/json形式でのPOSTを受け付けます。 ※GETは受け付けませんのでご注意ください。 パラメータ
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら エンジニアの秋庭です。 本記事では、Pythonのバッチ処理フレームワークLuigiの紹介をしつつ、読みやすいデータ処理の実装について書いていきます。 さて、本記事を書くに至った理由ですが、分析コードのリファクタリングに苦労した経験からです。具体的には、 データ処理に必要なファイルや処理の依存関係がわからない 分析用の自作クラスや関数の使い方がわかりづらい などなどです。 上記のようなちょっと管理が難しいコードが生まれてしまうのは、「試験的な運用だから…」とか「2週間しか動かさないコードだから…」 とか大人の事情があったりする場合もありますが、とにかくコードがきれいなことに越したことはありません。 また、さまざまな開発ツールやフレームワーク
マイクロソフトの実験的プロダクト「Blazor」、WebAssemblyで.NETランタイムを実装。WebブラウザでC#など.NETアセンブリをそのまま実行可能に マイクロソフトが実験的プロダクトとしてオープンソースで開発している「Blazor」は、WebAssemblyで.NETランタイムを実装することで、Webブラウザの上でC#など.NETテクノロジーによるWebアプリケーションを実現する、Webアプリケーションフレームワークです。 WebAssemblyによってJavaScript以外の言語によるWeb開発が始まる 少し前まで、Webアプリケーションを開発できる言語はJavaScriptだけでした。しかし2010年頃にはJavaScriptの生成をターゲットとするCoffeeScriptが、2012年頃にはTypeScriptが登場し、いわゆるAltScriptによって少しだけ言語の
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