ChromeとPythonのchromedriver-binaryのバージョンを合わせたい。 - Qiita
はじめに 今回は本当に備忘録な記事です。 ただ、あとあと「こうすれば解決するけど、なぜそうなるんだろう？」みたいなところは追記したいと思います。 また、晴れてChrome 75がリリースされた後でも、この方法が使えるかどうかは確認しようと思います。(20190603 追記) 追記：20191006 設定が最初に記載した時点でも有効かどうか確認、一部修正して、ソースコードをGitHubに上げました。 https://github.com/akiko-pusu/qiita-article-chrome-python 今回やりたかったこと Python3のDockerイメージを利用して、サッとPython＋Seleniumの環境を作りたい headlessモードで動かせればいいので、できるだけシンプルにしておきたい ChromeはGoogleのリポジトリを追加して安定版をインストールする chr
データサイエンティストが知っておくべき5つのグラフアルゴリズム - Qiita
こちらの記事は、2019年 8月に公開された『 Data Scientists, The 5 Graph Algorithms that you should know』の和訳になります。 本投稿は転載であり、本記事はこちらになります。 はじめに 私たちデータサイエンティストは、Pandas、SQL、他のどんなリレーショナルデータベースに対しても、かなり満足しています。 私たちは、ユーザーの属性を列で表現し、ユーザを行として並べることに見慣れています。 しかし、現実の世界は本当にそのようになっているでしょうか？ コネクテッドワールドでは、ユーザーを独立したエンティティと見なすことはできません。 ユーザーはお互いが一定の繋がりをもっているため、機械学習モデルを構築するときに、関係性を含めたい場合があります。 リレーショナルデータベースでは、異なる行（ユーザー）の間でこのような関係性を使用する
コピペから脱却して自由に Deep Learning するための TensorFlow 再入門 - Qiita
はじめに TensorFlow はなかなかとっつきにくい部分があるかと思います。書き方が独特なので、慣れるまでに時間がかかるかと思います。公式の MNIST は一通りやったけど、自分で考えたディープニューラルネットワーク (DNN) をどう書いたらいいかわからない……なんてこともあるのではないでしょうか。 この記事では、シンプルな問題を題材にして、 TensorFlow をコピペに頼らず、自分の書きたい DNN を 低レベル API を使ってどのように書くかを最小構成で説明していきます（今さら感はありますが。。）。ベースは公式ドキュメントの Low Level APIs のあたり です。 内容としては： TensorFlow の最小構成要素 TensorFlow で線形関数のフィッティング TensorFlow で DNN を実装 のようになっています。また、以下のような方を対象としており
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