軽量・高速なデータベースSQLiteをPythonから扱うためのライブラリ。 インストール Python2.5から標準ライブラリに入りました。 インストール作業は不要です。 使用方法 sqlite3をインポートする #!python2.6 # -*- coding: utf-8 -*- import sqlite3 データベースを作成する con = sqlite3.connect("data.db") ファイルがすでに存在するときはファイルを開く。 ファイルがないときは新しいデータベースを作成する。 isolation_levelにNoneを指定すると、自動コミットモードになります。 con = sqlite3.connect('temp.db', isolation_level=None) 特別な名前である ":memory:" を使うとRAM上にデータベースを作ることもできます。 c
タイトルのとおりですが、ケースとしてはFlaskみたいな軽いフレームワークでMongoDBをデータベースに使うModelを自分で実装するような場合です。 実際にデータベースを動かすModelのテストを書くときに、FlaskはフルスタックのDjangoと違って何も面倒を見てくれないので、自分でテストのときだけ使用するdbの作成、破棄などを行う必要があります。 やりたいことは、 テスト起動時にテスト用のdb('test')を作成 テスト用のデータ(json)を予めdbに入れておく Modelクラスのメソッドをテスト テスト終了時にテスト用のdbの破棄 という流れです。mongodの起動と終了まで面倒を見てくれるともっと便利なはずですが、今回はそこまで求めなかったので、mongodは事前に起動しているという前提になります。 *1 コードにするとこんな感じです。Python2.7で動作確認していま
This document discusses various methods for calculating Wasserstein distance between probability distributions, including: - Sliced Wasserstein distance, which projects distributions onto lower-dimensional spaces to enable efficient 1D optimal transport calculations. - Max-sliced Wasserstein distance, which focuses sampling on the most informative projection directions. - Generalized sliced Wasser
先日Oculusに買収されjoinしたRichard Newcombe氏らの論文を5つほど流し読みしましたので、適当な解説を加えて紹介します。 https://www.oculus.com/blog/announcing-the-acquisition-of-surreal-vision DTAM: 単眼カメラでリアルタイムに3次元再構成 (2011年) http://www.youtube.com/watch?v=Df9WhgibCQA DTAM: Dense Tracking and Mapping in Real-Time http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Publications/newcombe_etal_iccv2011.pdf DTAMの前にその全身となるPTAMについて。PTAMはいわゆるマーカーレスで自己位置推定をやる手法。画面上に特徴点を大量に見
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
オフィスで「仕事に集中したい!」と思っているときにかぎって、同僚に話しかけられたりしませんか?もしかしたらソレ、あなたの“話しかけないでオーラ”が足りないせいかもしれません。これくらいあからさまに表現すれば、きっと大丈夫。 これはフィンランドのデザインスタジオ・MottoWasabiのデザイナーであるAnna SalonenさんとYuki Abeさんが設計した「Tomoko」。頭を入れれば他者とのコミュニケーションを遮断できる、ありがたいヘルメット(?)なのです。
転職して7年が過ぎたというのを読んで気づいたんだけど、そろそろ入社後9年が経過したらしい。僕は結構長い期間をここで過ごしたことになるんだなと思った。ちょっと以前のことを振り返ってみようと思う。言うまでもないけどこれは僕の書ける範囲での個人的な感想と体験談であって会社の見解等を表しているものではない。 きっかけ わりと重要でない Borgチーム (の周辺) いつのまにやらBorgという名前を普通に言って良くなっている。嬉しい。まあ当時もぶっちゃけ、秘密だから出してないっていうよりは、単に誰もアカデミア的なキャリアに興味が無いから出してなかったんだと思う(私見)。 さて、当時Borgというかクラスタマネージメントのあたりでは、コンピュータのリソースて適当にたくさん使ってるけど、これ節約したらすっげー支出減ったりしない?みたいなのがホットで、なんかとりあえず色々な人々が色んなことをやっていた。い
最近、畳み込みニューラルネットワークを使ったテキスト分類の実験をしていて、知見が溜まってきたのでそれについて何か記事を書こうと思っていた時に、こんな記事をみつけました。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp 畳み込みニューラルネットワークを自然言語処理に適用する話なのですが、この記事、個人的にわかりやすいなと思ったので、著者に許可をもらって日本語に翻訳しました。なお、この記事を読むにあたっては、ニューラルネットワークに関する基礎知識程度は必要かと思われます。 ※日本語としてよりわかりやすく自然になるように、原文を直訳していない箇所もいくつかありますのでご了承ください。翻訳の致命的なミスなどありましたら、Twitterなどで指摘いただければすみやかに修正します。 以下
匿名でブログをやっている人も多いと思いますが、もし会社にバレたらどうしますか? 僕はバレました。でもそれがきっかけでリクルートに転職しました。 ※転職を考えている方はこちらの記事をどうぞ。 スポンサーリンク 会社員やりながら就活ブログを開設 今もこうしてブログをやっていますが、僕は4年前にもブログをやっていたことがあります。 当時は「◯◯株式会社のES公開」とか「面接官はこういうところを見ている」みたいな就活ノウハウ系のコンテンツを発信する就活生向けのブログをやっていました。 自分なりにわかりやすく工夫して書く努力をし、少しづつではありますが就活生に見てもらえるブログになっていきました。 当時は「ブログで稼ぐぜ!」みたいなことは一切考えず、少しでも多くの就活生に自分の経験を伝えようと、粛々とブログを続けていました。 Yahoo!ニュースのTOPに載った ブログを開設して3ヶ月目のある朝、ア
Scikit Flow: Easy Deep Learning with TensorFlow and Scikit-learn Scikit Learn is a new easy-to-use interface for TensorFlow from Google based on the Scikit-learn fit/predict model. Does it succeed in making deep learning more accessible? Google's TensorFlow has been publicly available since November, 2015, and there is no disputing that, in a few short months, it has made an impact on machine lear
コンピューターやロボットが自分で学習することで能力を身に付けていくディープラーニングの技術が話題にのぼることが多くなりました、この技術の本当に優れている点の一つには、複数の学習を同時並行で進める分散型の自己学習が可能である点が挙げられます。数々のロボット・AI(人工知能)の研究が行われているGoogleでは、14台のロボットを使った分散型自己学習が行われており、人間よりも速い速度で動作をマスターして行く様子がムービーに収められています。 Research Blog: Deep Learning for Robots: Learning from Large-Scale Interaction http://googleresearch.blogspot.jp/2016/03/deep-learning-for-robots-learning-from.html 14 robot arms
Once upon a time, there was nothing like Flickr. If you were a person who cared about taking, editing, and sharing photos, it was the best and most robust community of like-minded people on the Internet. Now that's not true. Far from it. For the photo-nerd crowd, 500px and SmugMug are just two of the many places you can talk about photos in a deep, constructive way. Instagram, is, well, it's Insta
Tree boosting is a highly effective and widely used machine learning method. In this paper, we describe a scalable end-to-end tree boosting system called XGBoost, which is used widely by data scientists to achieve state-of-the-art results on many machine learning challenges. We propose a novel sparsity-aware algorithm for sparse data and weighted quantile sketch for approximate tree learning. More
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