Windows + Python 3.6 + PipEnv + Visual Studio Code でPython開発環境
Windows + Python 3.6 + PipEnv + Visual Studio Code でPython開発環境PythonPython3VSCodePipenv ※ 2020/4/25 追記 内容を更新した以下の記事を投稿していますので、そちらを参照してください。 Windows + Python + PipEnv + Visual Studio Code でPython開発環境 環境 Windows 10 Python version 3.6 PipEnv version 2018.7.1 Python のインストール Python公式サイトより、ダウンロード。 ここでは python-3.6.5-amd64.exe を使用しています。 インストーラを実行し、Pythonをインストールします。 注意点は以下です。 pip のインストールを行うこと（-> 2ページ目 「pip
VSCodeでPythonをデバッグしたい - Qiita
はじめに 最近使用しているVSCodeでPythonの開発環境を構築していきます。 VSCodeでデバッグ、実行ができることまで。 Pythonはインストール済みとします。 環境 macOS Sierra 10.12.5 Visual Studio Code version1.18 extensionのinstall python 基本的にこれで十分。ちなみに下記機能を揃えている Linting Debugging (multi-threaded, remote) Intellisense code formatting refactoring unit tests snippets Data Science (with Jupyter) PySpark ...and more. linterのインストール 事前にインストールしておいても良いが、 VSCodeで.pyファイル開くとlint
XGBoostのお気持ちをちょっとだけ理解するためのメモ - Qiita
現在、Kaggleにてよく使われる手法の一つにGBDT(Gradient Boosting Decision Tree)があります。さらにその種類の１つXGBoostはKagglerによりその効果を検証され非常に人気の高いアルゴリズム・実装です。このブログでは、XGBoostの論文からアルゴリズムを理解するための主要な部分、 TREE BOOSTING IN A NUTSHELL 2.1 Regularized Learning Objective 2.2 Gradient Tree Boosting を丁寧に解説することを目的に書いています。 また、ここで解説した理論、アルゴリズムについてはLightGBMにおいてもほぼ同じと思いますので、合わせて参考になるかと思います。 おことわり しかしながら、最初におことわりをさせていただくのですが、markdownやtexでキレイにまとめる余裕が
Visual studio codeで競プロ環境構築[mac OS] - Qiita
MacOS上で競技プログラミング環境構築したので、 ちょこちょこ詰まったとこを中心にメモります。 12/28更新：Atcoderテスト自動化ツール 実現すること Mac上でgcc動作環境を整え、visual studio codeからコンパイル＆実行を行う。 競プロで役立つライブラリ(bits/std++.h)を使えるようにする。 動作環境について macOS Mojave Visual Studio Code コンパイラについては後述 前提（C++のコンパイラについて） 競技プログラミングのC++のコンパイラはClang系かgcc系の二つが用意されている。 (Atcoder コードテスト画面) しかし、MacOSではC++のコンパイラとして、Clang系のみ標準搭載されている(/usr/bin/g++にある。) $ /usr/bin/g++ --version Configured wi
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Pythonの可視化ライブラリDashを使う 1 - Qiita
口上 データを扱う際に大事なのはそのデータをよく見ることです。 データを見て、そのデータをどう扱うか考える。そのデータを深く理解すれば、これまで以上にデータが活かせます。 可視化のライブラリはたくさんあり、どれを使ってよいかが難しいですが、私の最近のおすすめはDashです。 このライブラリは、Flask、React、Plotlyが組み合わされて作られており、ウェブアプリケーションに簡単にできます。また、下のように動きのあるグラフが簡単に作れるところも良いところです。 また、タブでページを分けられるので、プレゼンテーションのような利用の仕方も出来ます。これまで、データを扱うプレゼンテーションって退屈なことが多かったと思います（私だけかもｗ）。その理由は、多くのデータを扱っている割に、発表時はそこから切り抜かれたものしか扱えないという制約が大きかったと思います。 しかしこのライブラリを使えば、
VSCodeでなるべくマウスを使わない開発環境をがんばる - Qiita
はじめに 最近，職場の若手が自分も愛用しているVSCodeを使って開発をがんばっています．それに触発されてVSCodeでの開発環境についてまとめたものを書いていきたいと思います．まわりにはターミナル上でEmacsやVimを使ってコードを書いているプログラマも多い環境なので，なるべくマウスを使わずにキーボード操作だけで開発できるようにまとめます． https://code.visualstudio.com やりたいこと 次にあげる内容をキーボード操作で行えるようにするのが目標です． 指定したファイルを素早く開く 関数やクラスなどのシンボルで検索する 定義にジャンプしたり戻ったりする 手軽にC/C++をビルドして，素早くコンパイルエラーの場所を表示する 前提としてがっつり設定などをカスタマイズするというのではなく，初心者向けになるべく簡単に環境を立ち上げられる内容でまとめていきます．またビルド
文章埋め込みを用いた教師なしキーフレーズ抽出EmbedRankの実装とその評価 - Sansan Tech Blog
こんにちは、DSOC R&Dグループ研究員の奥田です。言語処理学会年次大会（NLP2019）の開催されている名古屋のホテルで今まさにこの記事を書いています。ひつまぶし美味しかったです。 さて、今回はCONLL 2018で発表されたSimple Unsupervised Keyphrase Extraction using Sentence Embeddingsを実装して日本語を対象に評価しましたので、その紹介です。こちらは1/31に開催された「第一回SIL勉強会 自然言語処理編」での発表を加筆修正したものですので、そちらの資料も合わせてご覧いただければと思います。 EmbedRankとは 本論文で提案されているEmbedRankとは、教師データを用意することなく、文章に含まれる重要なキーフレーズを抽出するアルゴリズムです。あるフレーズが重要かどうかは、それが含まれる文章全体の意味をよく表し
CSVデータをchart.jsでグラフ化する！ - Qiita
グラフを描くとなると、最近ではjavascriptで！？、という記事が増えてきました(私は、python+matplotlibかRでやってました。) 実際にやろうとしたところ、パーツパーツのやり方は色々なページにあるのですが、全部を通してがないかなあ、と感じましたので載せてみました。というか、あれこれやって何とかできましたので、残しておこうと思いました。 データと実行結果のグラフ 元のCSVデータ January, -10.4, -5.5 Feburary, -30.3, 1 March, 3.8, 12.3 April, 5.9, 13.5 May, 9.6, 16.4 June, 12.0, 19.4 July, 16.1, 28.2 August, 20.6, 30.3 September, 17.2, 26.2 October, 15.0, 20.8 November, 5.9,
bashのヒアドキュメントを活用する - Qiita
ヒアドキュメントはシェルスクリプトの中にちょっとした別のスクリプトを埋め込むときに便利です。 数行のスクリプトのためにわざわざファイルを作る必要がなくなり、見通しがよくなります。 # ちょっとしたスクリプトを動かすのに便利 # 例) oracleDBのテーブル一覧を出力する sqlplus -S user/pass@sid << EOS set pagesize 0 set feedback off select table_name from tabs order by table_name; EOS 要点 ヒアドキュメントを理解するうえで重要なのは、ヒアドキュメントは標準入力として扱われる、ということです。 文字列リテラルでないことに注意してください。 これを把握していれば、最初の例でcatにヒアドキュメントを渡していた理由がわかるかと思います。 catはファイルを省略した場合に標準入
PythonでMySQLを操作する方法：MySQLdb
# -*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb # DBに接続しカーソルを取得する connect = MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306, user='test', passwd='pass' , user='testuser', db='sample', charset='utf8') cursor = connnect.cursor() #レコードの挿入 sql = "insert into fruits values('apple', '100yen')" cursor.execute(sql) # 1つ目のレコードを挿入 sql = "insert into fruits values('orange', '150yen')" cursor.execute(sql) # 2つ目のレコードを挿入 co
Docker を使ってShinyライブラリなど含むR環境を構築してみる - Np-Urのデータ分析教室
本記事は、Shiny Advent Calendar 2017の21日目の記事です。 Shiny100本ノックもかれこれ第21弾となりました。 今回はDockerを使った環境構築周りについて、紹介します。 面倒な環境構築Shinyを使うために、多くの方は手元のPCにRやRstudioをインストールし、そしてShinyを始めとする必要なパッケージ群をインストールして…。 ということを行っていると思います。 しかし、この方法は結構面倒。例えば会社で途中まで実装していたものを、自宅のパソコンで引き続き作業する場合、同じ環境構築をする必要があります。 また会社ではできたはずなのに、自宅PCだと何か他のシステムとバッティングして、インストールできないパッケージが出てきたりすると、めちゃくちゃ大変です。 また会社の先輩が途中まで実装したものを引き継ぐ場合も、先輩のPCでは動いたのにこっちのPCでは動か
2019 阪大MMDS「機械学習・データ科学 スプリングキャンプ」
機械学習・データ科学 スプリングキャンプ 2019 2019年3月11日(月)-12日(火), 大阪大学 中之島センター 「機械学習の数理」ビデオ 機械学習の数理のビデオを、2019年3月末まで公開することとしました。 データ人材育成関西地区コンソーシアム(Duex) 2019年4月からの新学期で、データ人材育成関西地区コンソーシアム(Duex)では、 主として関西地区の学生、社会人の講座を用意しています。特に、阪大、神戸大、奈良先端科学技術大学院大学、滋賀大学、和歌山大学 の5大学の学生は、無料で受講ができます(所属大学の学部・研究科によっては、単位として認めてもらえる場合があります)。 今回受講できなかった方、もしくは受講しても、もう一度しっかり勉強したい方には良い機会になるでしょう。 「機械学習の数理」は、「機械学習のための数理とRプログラミング」という科目名(2018年度までは、「
Effective TensorFlow 2.0: ベスト プラクティスと変更点
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 11
For MANABIYA
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
Amazon Elastic MapReduce (EMR) ではじめる Presto/Trino 入門
Presto/Trino 1は日本語の入門書がなく、「Presto/Trino を運用することになったけど何から勉強すれば良いかわからない＞＜」という人も多いのではないかと思います。そこで、Presto/Trino を運用する時にこの辺の内容を知っていれば、よりスムーズにキャッチアップできたかなぁと思うことをまとめてみました。 Hive connector を使いたいので、Hive と Presto の環境構築をサクッと行える Amazon Elastic MapReduce (以降 EMR) で実際に手を動かせればと思います。 以降 Presto/Trino ではなく Presto と表記しますが、Trino は元々同じソフトウェアであるため、Trino でも当てはまる内容がほとんどのはずです。 なお、Presto のバージョンは 2019-03-13 時点で最新の EMR 5.21.0
全言語で気をつけるべき、ファイル書き込み時のお作法 - Qiita
言いたいこと 重要なファイルを書くときは、予期しないOSシャットダウンなどを考慮した書き方にする必要があるというお話。 お作法を知らないと、中途半端なファイルや空ファイルが生成され、システム起動時や連携システムで致命的なことになる。 例としてC言語/Java/Python/JavaScript(node.js)を挙げるが、ほぼすべての言語で対策する必要あり。 背景 本番運用されているソフトウェアが起動しなくなるという致命的な不具合が発生した。 ログやコンフィグファイルを収集・解析したところ、コンフィグファイルがぶっ壊れていた。 コンフィグファイルは起動時に読まれるが、必要に応じて書き込まれることもある。 コードを追っていくと、書き込み処理中に強制終了したりすると、中途半端に書かれる可能性があることに気づく。 使い終わると電源がぶち切りされる運用をされており、奇跡的にタイミングが重なったのか
Linuxを触りたての頃に知っておきたかったよ〜ってことのまとめ - Qiita
B4になって研究室配属され、一年たって なんで早く教えてくれなかったのってことが多数あるから 後輩のためにも記録を残そうと思う。 シェルの種類 ログインシェルのおすすめはzshである。 bashからzshに移行する方法は お前らのターミナルはダサいが非常によく参考になる。（さらbash） シェルの機能系 >,>>,|,&&について リダイレクション / リダイレクト > : 標準出力に表示されるものを指定ファイルに上書きする。ちょっとしたファイルを作成するときに使える。
味気ない記事にちょっとだけ味付けをする画像集 - Qiita
「記事を書いてみたものの文字ばかりで味気無い」、という時にちょっとだけ変化を付けられる（...かもしれない）ビジネスマンの画像をつくってみました。 GitHubに上げたので、よかったら使ってみて下さい（記事以外でも使えるかもしれません）。 吹き出しに一言付け加えて記事の合間に配置すると、アクセントになると思います。実際にこれを使って書いた記事がこちらです。このようなストーリー性のある記事には使えるのではないかと思います。 絵の下に何をしているところかを表す作者（私）の意図を書きましたが、これに必ずしも従う必要はありません（見え方が曖昧なものも多いので）。 効果的に使用するには、以下のようなことに気をつけてください。 使い過ぎない 吹き出しを付ける場合は、言葉は短くする 拡大・縮小しすぎない ちなみに全てPower Pointで一からつくっています（これをつくりたいので、Power Poin
一石四鳥？リスニング力UPに効果抜群なディクテーションの基本4ステップ | DMM英会話ブログ
「毎日英語を聴いているのに上手くならない・・・」 「何回聴いても聴き取れるようにならない・・・」 このような悩みをお持ちではありませんか？ 実は、このような悩みに非常に効果的なリスニングの勉強法があります。それが「ディクテーション」。 なんと！ ディクテーションは、リスニング力だけでなく、語彙力、リーディング力、そして発音までをも鍛えることができる、一石四鳥の効果がある勉強法なのです。 今回は、ディクテーションの具体的な実践方法とその際の注意点をお伝えしていきたいと思います。 ディクテーションとは ディクテーションの説明に入る前に、大前提としてお伝えしなければいけないことがあります。 それは、リスニングの勉強をするときには「集中して聴くこと」が不可欠である、ということ。 言い換えると、聞き流すよりは、集中して聞いた方が確実に効果があるということです。聞き流しとは例えば、掃除をしながら英語を
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