IoTを使って畑を監視する | Recruit Tech Blog
この記事は RECRUIT MARKETING PARTNERS Advent Calendar 2015 の投稿記事です。 畑を監視する？ こんにちはsparkgeneです。 最近は趣味で畑を借りて作物を育てている人が増えてきているようです。しかし趣味で畑仕事をしていると、面倒を見れるのが週末だけだったりしてちょっと予定があって畑に行けない事も出てきます。そして水が足りなくてせっかく育ててきた作物をダメにしてしまうことも多々あるようです。 こんな悩みをIotを使って畑の状態を監視して、少しでも被害を減らせるようにする仕組みを考えてみました。 この仕組みで使うモノ・サービス Raspberry Piとセンサー類 AWS IoT、Amazon DynamoDB、AWS Lambda、Amazon CloudWatch SORACOM Air 監視に使うセンサー類 今回は以下の3種類のセンサー
pip関連ツールでPythonのパッケージ管理を楽にする - Qiita
追記 2017.11.11 Pipenvの紹介 まさにbundlerやpackage.json的な pipenv というツールが出てきました。現在はそちらを利用するとよいでしょう。 pipenv公式ドキュメント（日本語訳） 2018.12.20 Poetryの紹介 ライブラリ開発者にはPipenvよりもPoetryのほうが良さそうです。個人のブログのほうに記事を書きました。 Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで - PYTHONIC BOOM BOOM HEAD はじめに 最近、いろんなツールの存在を知ってパッケージ管理方法を改めたのでメモ。 たまにtwitterとかで「Pythonってpackage.json的なのとかbundler的なの無いの？requirements.txtで管理するくらいしかできないの？」って目にするけど、以下のツールたちを使えばある程
Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) | yunabe.jp
Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) Python のパッケージ管理関係の情報がオフィシャルには整理されてなく、 またパッケージ管理まわりででてくるキーワードもいくつもあって分かり難いので完結にまとめてみました。 このドキュメント自体は少し長いですが、結論としては2015年1月時点では 原則 pip を使ってパッケージの管理を行う setuptools も広く使われているので入れておくとよい。そもそも pip のインストール時に自動的ににインストールされる distribute は 2013年に setuptools にマージされたので不要 という方針でよいと思います。 ただ少し古い情報ソースやパッケージのドキュメントを読んでいると distribute の利用が勧められていたり、 site-packages, e
Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
ランダムフォレストによる分類予測 : 分析技術とビジネスインテリジェンス
2月20 ランダムフォレストによる分類予測 カテゴリ:分析技術 Python Orangeを用いたランダムフォレストによる分類予測の一連の操作をまとめる。ランダムフォレストについて以前書いた記事はこちら。 データの読み込みからモデル構築・保存まで。 # Library ######################################## import Orange import pickle ######################################## # Set the data data = Orange.data.Table("./data/adult.txt") # Set the learner tree = Orange.classification.tree.TreeLearner() forest=Orange.ensemble.forest
SciKits - main
Welcome to SciKits! Here you'll find a searchable index of add-on toolkits that complement SciPy, a library of scientific computing routines. The SciKits cover a broad spectrum of application domains, including financial computation, audio processing, geosciences, computer vision, engineering, machine learning, medical computing and bioinformatics. Learn more...
pandas - Python Data Analysis Library
pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
Ipythonで日本語を使う（１） - Debian de Linux
今までは、IDLEを使ってきたが、Python2.5のIDLEでは日本語入力を受け付けない。 インプットメソッドがscimでもuimでも同じである。 それだけなら、まだしも（って十分だけど…）、IDLEでは、メソッドを入れるっと、 メソッドの使い方のポップが現れるが、Python2.5のIDLEでは、これが現れると、 キーボード入力がまったく効かなくなる。これはscimだけで起こるようだ。 （マウスでIDLEのウインド以外をクリックして、再び戻すと入力できるようだが…。） これがKubuntu（Linux Mint KDE)だけの症状かどうかは分からない。 まあ、どちらにしても日本語環境では使えそうも無いので、他のものを探した。 これが良いかなっと思ったのが、Ipythonである。 ところが、これはこれで大変である。 使えるようにするには、3つのステップが必要だ。 ◎ ステップ１： Pyt
python_select は死んだ - おいちゃんと呼ばれています
ええと、タイトルそのままなのですが。 どうもこの前（2011年5月）の仕様変更により、MacPorts の python_select が使えなくなったようです（正確には xxx_select（xxx には言語が入る）全般のようですが、python_select 以外使ったことないのでこの点は他に譲ります）。 ちょっとハマってしまって小一時間無駄にしてしまったので、同じような MacPorts ユーザのためにメモしておきます。MacPorts のバージョンは、1.9.2 です。 *python_select おさらい ちなみに python_select というのは、python を複数インストールしているときに、使用するバージョンを切り替えてくれる有り難いツールのことですね。例えば、普段 Python 2.6 を使っている人が Google App Engine の開発用に Python
mojavy.com
pythonではvirtualenvというユーティリティを使って複数の環境を切り替えることができます。しかしvirtualenvはセットアップがちょっとわかりにくかったりバージョンによってはこけたりしていまいち使いこなせていませんでした。久し振りにブログを書くついでにpython環境を再構築しようと思って調べたところ、virtualenv-burrito というのが使いやすかったので紹介します。これを使えば非常に簡単にpython環境を整えることができます。 インストール $ curl -s https://raw.github.com/brainsik/virtualenv-burrito/master/virtualenv-burrito.sh | $SHELL
Python開発環境の構築について
はじめに こんにちは。10月に入社した関根と申します。 早いもので入社してもう2ヶ月以上がたちました。 前職では主にPythonを用いてWebアプリケーションの開発を行ってきましたので、 私の担当する回はPythonでのWeb開発に関するTipsや情報をご紹介していこうと思います。 今回は、最初ということで私が入社してから行った開発環境の構築方法をご紹介します。 (OSはMacOSXのMountain Lionを利用しています。） Pythonのインストール まずは好きな方法でPythonをインストールします。 任意のパッケージ管理システムを利用しても良いですし、 MacOSXにデフォルトでインストールされているPythonを利用しても大丈夫です。 私はパッケージ管理システムにHomebrewを利用していますので 下記のコマンドでインストールを行いました。 インストール
hadoopの話とpythonでデータマイニングをする話 - gumi Engineer’s Blog
gumiの粟飯原です。 データマイニングやってます。しかしながら最近はあまりデータをいじる時間がなく社内でプレゼンばかりする日々で、社内でも私がなにやってるのかわからないというもっぱらの評判。そこで今回は一応データ解析もやってはいるんだよということを内外に主張するためにもデータマイニングの話をしようと思います。 アプリの基本的な日々の統計データ取得などは別の方々はやられているので、私からはhadoopを使った大規模解析の話や、そこで得られたデータを分析する環境の話をしたいと思います。コードを併記した具体例などは今回載せられないのですが、今後また紹介していければと思います。 大規模データの解析 日々のログ解析やDB解析はcronによる処理で毎朝レポーティングを行っているのですが、新しい情報を過去のアクセスログからまとめてどかんと取得したいと言う時はHadoopによる大規模解析を実行しています
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GitHub - yhat/ggpy: ggplot port for python
GitHub - pyenv/pyenv: Simple Python version management
S O T A » virtualenv + virtualenvwrapper で python の仮想環境を構築する
Home | Enthought, Inc.
https://www.statsmodels.org/
IPython magic commands | PyCharm
GitHub - brainsik/virtualenv-burrito: One command to have a working virtualenv + virtualenvwrapper environment.
