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大谷翔平
pythonskywalker.hatenablog.com
参考サイト miniconda3-docker hub https://hub.docker.com/r/continuumio/miniconda3/~/dockerfile/ Dockerfileを修正 Dockerfileを以下のように修正 FROM ubuntu:14.04 MAINTAINER Dockerfiles # Install required packages and remove the apt packages cache when done. # install for miniconda RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y wget bzip2 ca-certificates \ libglib2.0-0 libxext6 libsm6 libxrender1 \ libgtk2.0-0
大まかな流れ ベースになるbase.htmlページを作成する。 base.htmlを作成する urls.pyを設定して、テストしてみる。 css.htmlを作成する javascript.htmlを作成する base.htmlに読み込ませる bootstrapのthemeを変える チューニングされている bootstrapファイルをダウンロードする ベースになるbase.htmlページを作成する。 base.htmlを作成する base.htmlに、bootstrapのページから適当にexamplesのソースコードをコピペして、そのまま貼り付ける。 bootstrapのdistのzipファイルをダウンロードする。 zipファイルの中身を、djangoのstaticフォルダ内に配置する。ファイル種別によって、フォルダ別にまとめてあるので、そのままstaticフォルダに配置する。 zipファイ
概要 Python DeepLearningに再挑戦 23 Convolution / Pooling レイヤの実装 参考書籍 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (6件) を見る 4次元配列 4次元のデータは、例えば、(10,1,28,28)=高さ28, 横幅28, 1チャンネルのデータが10個ある。これをpythonで実装すると以下の通り。 import numpy as np x = np.random.rand(10, 1, 28, 28) #ランダムにデータを生成 x.shape # (10,1,28,28) 1つの目のデータにアクセスするには、x[0]と書くだけ。 x[0].shape
概要 Python DeepLearningに再挑戦 11 ニューラルネットワークの学習 その5 学習アルゴリズムの実装 参考書籍 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (6件) を見る 学習アルゴリズムの実装~概要 概要: ニューラルネットワークの重みとバイアスを教師データ(訓練データ)に適応するように調整することを学習と呼ぶ。 step1:ミニバッチ 訓練データの中からランダムに選ばれたデータ。目的は損失関数の値を減らすこと! step2:勾配の算出 損失関数を減らすために、各重みパラメータの勾配を求める。勾配は、損失関数の値を最も減らす方向を示す。 step3:パラメータの更新 重みパラメータ
概要 Django REST Frameworkに再挑戦 その1 参考サイト www.django-rest-framework.org www.codingforentrepreneurs.com Getting Started & Installations 以下の動画を参考にセットアップする。 Coding for Entrepreneurs API Module & ListAPIView posts/api ディレクトリを作成する。ついで、posts/api/init.pyを作成する。 posts/api/views.pyを作成する。 Generic views - Django REST framework # class based viewで作成する。 from rest_framework.generics import ListAPIView from posts.mo
参考サイト https://docs.djangoproject.com/en/1.11/topics/forms/#rendering-fields-manually https://docs.djangoproject.com/en/1.11/topics/forms/#looping-over-the-form-s-fields 手動でformをレンダリングしてカスタマイズする。 {{ form }}でレンダリングすると、すべての項目が垂直方向に個別に表示されてしまうので、部分的に横に並べてフォームの項目を作りたいときに役に立ちそうなテクニック。 https://docs.djangoproject.com/en/1.11/topics/forms/#rendering-fields-manually {{ form.non_field_errors }} <div class="f
概要 AWS lambda から、pythonコードで使ってみる 参考サイト docs.aws.amazon.com docs.aws.amazon.com やってみた AWS Lambda を Amazon S3 に使用する バケットにアップロードされる各画像(.jpg および .png オブジェクト)のサムネイルを作成するlambda関数を作る。 ステップ 1: 準備 AWS アカウントにサインアップし、アカウントで管理者ユーザー(adminuser)を作成する http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/setting-up.html AWS CLI をインストールしてセットアップする。 http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/setup-awscli.html $ p
概要 Django REST frameworkを使って、Todoアプリを作ってみる。Qiitaの参考サイトをそのままやっています。めっちゃわかりやすい。 参考サイト qiita.com 必要なパッケージのinstallと、djangoプロジェクトの下準備 パッケージのinstallなど $ pip install django $ pip install djangorestframework $ django-admin.py startproject django_rest_todo $ python manage.py migrate $ python manage.py createsuperuser $ django-admin.py startapp api # api用のappを作成しておく settings.pyを修正する。 INSTALLED_APPS = [ 'dja
参考サイト https://jp.vuejs.org/v2/api/#delimiters Vueの設定を変更する。 {{}} -> [[]] に変更する。 new Vue({ delimiters: ['[[, ']]'] })
概要 Python DeepLearningに再挑戦 12 誤差逆伝播法 参考書籍 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (6件) を見る 誤差逆伝播法 誤差逆伝播法->重みパラメータの勾配の計算を効率よく行う手法。数式と計算グラフで理解を進める。 計算グラフで解く 簡単な問題1個100円のりんごを2個買う場合の支払う金額を求めよ。消費税は10%とする。 これが計算グラフらしい。 簡単な問題2 りんご1個100円、みかん1個150円 りんご2個、みかん3個購入。消費税10%。 ポイント * 計算グラフを構築する * 計算グラフ上で計算を左から右へ進める->これを順伝播という。(forward pro
参照サイト django-registrationの公式サイト? django-registration-redux 1.4 documentation — django-registration-redux 1.4 documentation django-registrationのgithubのサイト GitHub - macropin/django-registration: django-registration (redux) now with Django 1.8/1.9/1.10 & Python 3 support Django Registration [Redux] の導入方法 以下のjustinさんのgithubより、try-djangoのソースコードを一旦全てcloneする GitHub - codingforentrepreneurs/Try-Django-1.8
参考サイト https://jp.vuejs.org/v2/guide/components.html コンポーネントの使用 登録 new Vue({ el: '#some-element', }) Vue.component('my-component',{ //オプション }) 一度登録すると、カスタム要素<my-component>を使えるようになる。親のinstanceのtemplate内で使えるようになる。 <div id="example"> <my-component></my-component> </div> // 登録する Vue.component('my-component',{ template: '<div>A custom component!</div>' }) // rootインスタンスを作成する new Vue({ el: '#example' }) <
参考サイト https://www.codingforentrepreneurs.com/projects/try-angular-v4/ Getting Started with Angular v4 $ng new srvupコマンドを実行すると、新しいangularのproject、srvupが作成される。angularに必要なnode.jsのpackageをinstallするので、ちょっと時間がかかる。(django-admin startprojectと似たようなもの) App Module & Component angular project内(ここでは、srvupディレクトリ)にcdして、ng serveを実行してみる。app works!が表示されればOK。 app.component.tsを修正しながら、angularの機能を試してみる。 import { Compon
概要 django で、漢字・ひらがな・カタカナをローマ字に変換して、slugなどに利用したい! 参照サイト qiita.com pypi.python.org 利用方法 pip install する pip install pykakasiだと失敗するので、githubのソースコードを直接installする。 requirementsにも同様に記載するのを忘れない。 $ pip install git+https://github.com/miurahr/pykakasi pykakasiをpython shellで試してみる。 from pykakasi import kakasi kakasi = kakasi() kakasi.setMode('H', 'a') kakasi.setMode('K', 'a') kakasi.setMode('J', 'a') conv = kak
概要 Reactに挑戦してみる10。フォームのバリデーションとかをやる。 参考書籍 WebデベロッパーのためのReact開発入門 JavaScript UIライブラリの基本と活用 作者: 柴田文彦出版社/メーカー: インプレス発売日: 2016/11/25メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る フォームのサブミットとバリデーション(formタグとonSubmit属性) var FormSubmit = React.createClass({ # State selectionの初期化。ここでは、propsのselectionの値をセットする。 getInitialState: function(){ return {selection: this.props.selection}; }, # onChangeで呼び出されるメソッドをセットする。 handleChang
参考サイト https://jp.vuejs.org/v2/guide/forms.html フォーム入力バインディング formのinput要素と、textarea要素で、two-way binding を作成するには、v-modelを使うことができる。(初期値は無視する。) テキストの例 <input v-model="message" placeholder="edit me"> <p>Message is : {{ message }}</p> 複数行テキスト <span>Multilien message is:</span> <p style="white-space: pre">{{ message }}</p> <br> <textarea v-model="message" placeholder="add mutiple lines"></textarea> チェックボ
概要 ElasticBeanstalkのDocker マルチコンテナでのデプロイのために、ひとまずDocker composeで、Nginx+uWSGI+Djangoのデプロイをしてみる。 参考サイト https://dockify.io/a-django-uwsgi-postgres-step-by-step-howto/dockify.io やってみたこと djangoプロジェクトを作る uwsgiの設定 docker-compose.ymlを作成する。 nginxを設定する djangoプロジェクトを作る djangoプロジェクトを作成しておく /code/myproject/ | -- myapp/ | -- manage.py | -- myapp/ | -- __init__.py | -- settings.py | -- urls.py | -- wsgi.py | --
概要 Django+Nginx+uWSGIをDocker Containerで動かす時の設定資料の読解編。マジでよくわからんので、こういう時は写経に限る。 参考サイト github.com ↑このDockerfile, nginx_app.conf, supervisor-app.conf, uwsgi-prams, uwsgi.ini を中心に読解していく。 全体像 全体像のイメージはこんな感じ。ちょっと違うかも?でも大体あってるはず! Nginx_app.confの読解 # mysite_nginx.conf ''' upstream=アップストリームとは、通信回線で、ネットワークの末端側(個々の利用者や端末、クライアントなど)から中心側(通信施設や集線装置、サーバなど)へ向かう方向 なので、今回は、djangoへ向かうように設定する。 app.sock という指定で、通信するsock
概要 Elastic Beanstalk にdjango+nginx+uWSGI でdeployした時の話 参考サイト github.com やってみたこと dockerfiles/django-uwsgi-nginx をgit clone して、ホストpcのdockerで試してみる。 dockerfiles/django-uwsgi-nginx をeb deployしてみる。 dockerfiles/django-uwsgi-nginxを自分用にコードやフォルダの中身を編集してみる。 編集したdjango-uwsgi-nginxをホストpcのdockerでbuild, runさせてみる。 それをeb deployしてみる。 dockerfiles/django-uwsgi-nginx をgit clone して、ホストpcのdockerで試してみる。 $ git clone https:
概要 Python DeepLearningに再挑戦 26 ディープラーニング 参考書籍 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (6件) を見る よりディープなネットワークへ CNN を実装する。VGGというネットワークを参照にしている。 ここで使用する畳み込み層は全て3x3の小さなフィルターで、層が深くなるにつれてチャンネル数が大きくなる。 チャンネル数は、16、16、32、32、64、64 と増えていく。 また、プーリング層を挿入して中間データの空間サイズを徐々に小さくしていく。 全結合層ではDropoutレイヤを利用する。 まとめると以下のような特徴を持つ ・3*3の小さなフィルターによる畳み
概要 Python DeepLearningに再挑戦 15 誤差逆伝播法 Affine/Softmaxレイヤの実装 参考書籍 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (6件) を見る Affineレイヤ ニューラルネットワークの順伝播で行う行列の内積は、幾何学の分野では「ア フィン変換」と呼ばれます。そのため、ここでは、アフィン変換を行う処理を 「Affine レイヤ」という名前で実装していきます。参考書籍より引用 ここでは、重み付き信号の総和の計算レイヤ(行列の内積レイヤ)を実装する。 変数が行列である点が重要。変数の上の数字は、行列の形状。 これまで見てきた計算グラフは、スカラ値がノード
概要 何度かやろうと思って挫折した、python のdeeplearningに再挑戦してみる。 参考書籍 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (6件) を見る まず環境を準備する。 pyenvでanaconda3-2.5.0 の環境を作成する。 jupyter notebookをinstallする pillow をinstallする matplotlibをinstallする 他にも必要があったら適宜入れていく。 パーセプトロン パーセプトロンは、複数の信号を入力として受け取り、一つの信号を出力する。 単純なものを図にすると以下のような感じらしい。 数式だと以下のような感じ。 0 (w1x1 + w
参考サイト https://www.codingforentrepreneurs.com/projects/angular-django/ Getting Started Angular4+Django djangular4というフォルダを作成する。さらに、djangular4/client, djangular4/backend というサイトをそれぞれ作成する。 clientフォルダに、joincfe/github のtry-angular-v4をgit cloneしてくる。 $ git clone https://github.com/codingforentrepreneurs/Try-Angular-v4.git . // ここのピリオドがポイント $ npm install // package.jsonに記載があるmoduleをinstallする。 $ ng serve //
参考サイト https://jp.vuejs.org/v2/guide/ Vue のチュートリアル vueの基本機能をみてみる。 <!-- ここでvueを読み込むする --> <script src="https://unpkg.com/vue"></script> <!-- ここのappは、vue のselector? --> <div id="app"> <!-- {{ }} でcontextの、messageを表示できる --> {{ message }} </div> var app = new Vue({ el: '#app', // elで #app は、id=app で指定ができるという意味かな? data: { message: 'Hello Vue!' // message } }) 次に、ディレクティブと言われる機能を使ってみる。 <script src="https:
ROUTING 後半戦 https://angular.io/docs/ts/latest/tutorial/toh-pt5.html Add HeroService.getHero() getHero(id: number): Promise<Hero> { // getHero(id) で、idを引数に取る関数 // idの型はnumber, getHeroのclassは、Hero. return this.getHeroes() // getHeroesで値の取得に成功したら .then(heroes => heroes.find(hero => hero.id === id)); // heroes は、heroesの中からid が一致するものになる } heroes はどこから来たんだ?Dashboardのheroesか。heroも同様に、dashboardから来てるのか? py
概要 dockerfileの読解はなんとなくわかったので、実際に公式イメージをダウンロードして使ってみる。 参考サイト qiita.com https://hub.docker.com/u/heroku/ 手順 まず公式サイトからimageのdockerをダウンロードしてみる。 今回はこちらを使ってみました。 github.com $ git clone https://github.com/heroku/docker-python.git git hubからcloneしてくる。この辺はチュートリアルと同じ感じ。 heroku containerにlogin しておく $ heroku container:login dockerfileと同じディレクトレリに移動する。 今回は、docker-python かな。 $ cd docker-python/ heroku createで her
概要 Docker Compose -> Dockerrun.aws.jsonに書き換えて、Nginx, uWSGI+Djangoのデプロイ 参考サイト github.com やったこと Docker Composeのbuild している箇所をあらかじめimageとして登録しておく Docker compose -> Dockerun.aws.jsonに変える。 ElasticBeanstalkで、複数コンテナでデプロイする。 Docker Composeのbuild している箇所をあらかじめimageとして登録しておく 以下のフォルダを丸ごとgit hubに登録する。 uWSGI用 Dockerfile # これは、uWSGI,django用のDockerfile my app - manage.py - myapp - requirements.txt - static uwsgi.s
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