はてなブックマークアプリ

サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数!

アプリで開く

はてなブックマーク

  • はてなブックマークって?
  • アプリ・拡張の紹介
  • ユーザー登録
  • ログイン
  • Hatena

はてなブックマーク

トップへ戻る

  • 総合
    • 人気
    • 新着
    • IT
    • 最新ガジェット
    • 自然科学
    • 経済・金融
    • おもしろ
    • マンガ
    • ゲーム
    • はてなブログ(総合)
  • 一般
    • 人気
    • 新着
    • 社会ニュース
    • 地域
    • 国際
    • 天気
    • グルメ
    • 映画・音楽
    • スポーツ
    • はてな匿名ダイアリー
    • はてなブログ(一般)
  • 世の中
    • 人気
    • 新着
    • 新型コロナウイルス
    • 働き方
    • 生き方
    • 地域
    • 医療・ヘルス
    • 教育
    • はてな匿名ダイアリー
    • はてなブログ(世の中)
  • 政治と経済
    • 人気
    • 新着
    • 政治
    • 経済・金融
    • 企業
    • 仕事・就職
    • マーケット
    • 国際
    • はてなブログ(政治と経済)
  • 暮らし
    • 人気
    • 新着
    • カルチャー・ライフスタイル
    • ファッション
    • 運動・エクササイズ
    • 結婚・子育て
    • 住まい
    • グルメ
    • 相続
    • はてなブログ(暮らし)
    • 掃除・整理整頓
    • 雑貨
    • 買ってよかったもの
    • 旅行
    • アウトドア
    • 趣味
  • 学び
    • 人気
    • 新着
    • 人文科学
    • 社会科学
    • 自然科学
    • 語学
    • ビジネス・経営学
    • デザイン
    • 法律
    • 本・書評
    • 将棋・囲碁
    • はてなブログ(学び)
  • テクノロジー
    • 人気
    • 新着
    • IT
    • セキュリティ技術
    • はてなブログ(テクノロジー)
    • AI・機械学習
    • プログラミング
    • エンジニア
  • おもしろ
    • 人気
    • 新着
    • まとめ
    • ネタ
    • おもしろ
    • これはすごい
    • かわいい
    • 雑学
    • 癒やし
    • はてなブログ(おもしろ)
  • エンタメ
    • 人気
    • 新着
    • スポーツ
    • 映画
    • 音楽
    • アイドル
    • 芸能
    • お笑い
    • サッカー
    • 話題の動画
    • はてなブログ(エンタメ)
  • アニメとゲーム
    • 人気
    • 新着
    • マンガ
    • Webマンガ
    • ゲーム
    • 任天堂
    • PlayStation
    • アニメ
    • バーチャルYouTuber
    • オタクカルチャー
    • はてなブログ(アニメとゲーム)
    • はてなブログ(ゲーム)
  • おすすめ

    WWDC25

『qiita.com』

  • 人気
  • 新着
  • すべて
  • 【Python】Selenium3から4へ上げたらWarningが出た【WebDriver】 - Qiita

    4 users

    qiita.com/yagaodekawasu

    はじめに 以前投稿したSeleniumの記事を書くための調査で私用PCのSeleniumを3から4に上げたんですが、それに伴ってcronで定期実行していた既存のSelenium3のログに大量のWarningが出るようになりました。 Warningなのでコード自体は正常終了するのですが、ログが無駄に長くなるのは嫌なのでSelenium4のソースコードを分析して自分のコードを修正し、全てのWarningを消すことに成功したのでここに備忘録を残しておきます。 DeprecationWarning: executable_path has been deprecated, please pass in a Service object Selenium3では、ブラウザのドライバにPATHを通さない場合は以下のようにドライバを起動していました。 from selenium import webdri

    • テクノロジー
    • 2020/12/27 19:02
    • Python
    • 【Git】ブランチを途中のコミットまでpushしたい - Qiita

      3 users

      qiita.com/yagaodekawasu

      ゴール ここでは便宜上"sample"という名前の適当なリポジトリを作成し、空のファイルを1つ作成しただけのコミットを4つ用意して説明することとします。初期状態では、リモートブランチには最初のコミットだけがpushされています。 ここから"Make piyo"までのコミットをpushすることが今回のゴールです。 $ git tree * yagaodekawasu 64a1dce (HEAD -> master) Make hogehoge * yagaodekawasu 06b4153 Make piyo * yagaodekawasu 63c971c Make fuga * yagaodekawasu b49190e (origin/master) Make hoge なお、ここで叩いているgit treeは以下の記事で紹介されている拡張されたgit logコマンドのエイリアスです。非

      • テクノロジー
      • 2020/01/15 09:52
      • Pytorchにおいて自作Dataset内で乱数を使うときの注意点 - Qiita

        4 users

        qiita.com/yagays

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

        • テクノロジー
        • 2018/08/17 16:12
        • pytorch
        • dataset
        • tech
        • fish shellの起動時間が遅いのでプロファイルを取得する - Qiita

          3 users

          qiita.com/yagays

          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

          • テクノロジー
          • 2018/04/05 19:15
          • gensimのword2vec/doc2vecで学習ロスを出力しつつ学習率alphaの値を変えて学習する - Qiita

            5 users

            qiita.com/yagays

            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

            • テクノロジー
            • 2018/01/17 17:29
            • 学習済みの分散表現をLSTMの埋め込み層に利用する - Qiita

              13 users

              qiita.com/yagays

              概要 自然言語処理におけるディープラーニングでニューラルネットを構成する際には、RNNやLSTMなどの層の前に、単語ごとに任意の次元のベクトルを用意した埋め込み層(embedding layer)を利用することがあります。この層はニューラルネットの学習の際に同時に重みを学習することもできますが、既に単語の分散表現(word embedding)を別の手法やデータセットで学習しておき、学習済みの分散表現を重みとして利用することができます。 今回は、Kerasにおいて埋め込み層に学習済みの分散表現を利用する方法を紹介します。今回は、word2vec等の機能を提供しているパッケージgensimでの読み込み機能を用いることにします。 方法 日本語の単語分散表現 今回は東北大の乾/岡崎研究室が公開している「日本語 Wikipedia エンティティベクトル」を利用します。 日本語 Wikipedia

              • テクノロジー
              • 2017/07/25 21:27
              • あとで読む
              • AWSのGPUインスタンスにTensorflow/Keras環境を構築する 2017年6月版 - Qiita

                4 users

                qiita.com/yagays

                概要 AWSのGPUインスタンスに、TensorflowおよびKerasがGPUで動作する環境を構築します。 こういった記事がn番煎じなのは承知の上ですが、それでもネットには各々のタイミングで書かれ最新かどうかも分からない資料が散逸しているので、こういうものと割り切って今の現状を書きます。まだまだ手作業な部分がありつつも、NouveauやCUDA Toolkitの手動インストールから解放されたようです。 参考資料 基本的には下記URLの内容を参考にします。細かなバージョン等は変更を加えています。 How to Set Up a Deep Learning Environment on AWS with Keras/Theano AWS E2 G2インスタンス上にKeras環境を構築する 2017年2月版 - Qiita 環境 OS: Ubuntu Server 16.04 LTS (HVM

                • テクノロジー
                • 2017/06/05 21:55
                • aws
                • Pythonでコマンドラインからpickleの中身を確認する - Qiita

                  10 users

                  qiita.com/yagays

                  Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                  • テクノロジー
                  • 2017/03/21 14:44
                  • python
                  • あとで読む
                  • VotingClassifierを使いつつGridSearchCV/RandomizedSearchCVでパラメータチューニング - Qiita

                    3 users

                    qiita.com/yagays

                    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                    • テクノロジー
                    • 2017/03/13 18:39
                    • PythonのURLとクエリパラメータのパースまとめ - Qiita

                      9 users

                      qiita.com/yagays

                      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                      • テクノロジー
                      • 2016/09/26 18:42
                      • python
                      • qiita
                      • まとめ
                      • API Blueprintで書いたWeb APIをdreddでテストする - Qiita

                        7 users

                        qiita.com/yagays

                        前々回:API BlueprintでWeb APIのドキュメントを生成する - Qiita 前回:API Blueprintとapi-mockでモックサーバを作成する - Qiita 概要 さて、今回はAPI Blueprintを使って作成したWeb APIがドキュメント通りに動作するかを、dreddを使ってテストします。 dreddとは dreddはAPI BlueprintをベースにしたWeb APIのテストフレームワークです。"Language-agnostic"と謳っているだけあってテストのフックにはnode.js以外にもgoやPython、Rubyなど多様な言語が利用でき、またCircleCIやJenkinsCIなどのCIのサポートもあります。 このように、API Blueprintのエコシステムに乗っかることによって、API Blueprint形式で書いた仕様からaglioを使

                        • テクノロジー
                        • 2016/04/23 16:45
                        • dredd
                        • test
                        • api
                        • python
                        • テスト
                        • qiita
                        • ブックマーク バー
                        • api-document
                        • API BlueprintでWeb APIのドキュメントを生成する - Qiita

                          17 users

                          qiita.com/yagays

                          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                          • テクノロジー
                          • 2016/04/21 10:04
                          • api
                          • qiita
                          • ブックマーク バー
                          • あとで読む
                          • PHPのファイル入出力 - Qiita

                            3 users

                            qiita.com/yaga

                            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                            • テクノロジー
                            • 2015/04/29 16:14
                            • php
                            • PRML 11章 二変量正規分布からのギブスサンプリング - Qiita

                              21 users

                              qiita.com/yagays

                              はじめに Machine Learning Advent Calendar 2012の2日目を担当させていただく@yag_aysです.機械学習ガチ勢の皆様に囲まれて非常にガクブル((((;゜Д゜)))しておりますが,少しでも何か皆さんの印象に残るような記事を書ければと思います. 今回の内容 今回は「パターン認識と機械学習」11章で紹介されているサンプリング法・MCMCの中でも,ギブスサンプリングについて取り上げたいと思います.1日目のnaoya_tさんがメトロポリス・ヘイスティング法について書かれており,偶然にも続き物のような形になりました.ギブスサンプリングは,メトロポリス・ヘイスティング法というおおまかな枠組みの中の特殊なケースです.とは言うものの,実際のアルゴリズムは外見上かなり違ったものになるので,メトロポリス・ヘイスティング法をあまり知らないという人でもこの記事は問題なく読むこと

                              • テクノロジー
                              • 2012/12/02 23:06
                              • MCMC
                              • 機械学習
                              • R
                              • PRML

                              このページはまだ
                              ブックマークされていません

                              このページを最初にブックマークしてみませんか?

                              『qiita.com』の新着エントリーを見る

                              キーボードショートカット一覧

                              j次のブックマーク

                              k前のブックマーク

                              lあとで読む

                              eコメント一覧を開く

                              oページを開く

                              はてなブックマーク

                              • 総合
                              • 一般
                              • 世の中
                              • 政治と経済
                              • 暮らし
                              • 学び
                              • テクノロジー
                              • エンタメ
                              • アニメとゲーム
                              • おもしろ
                              • アプリ・拡張機能
                              • 開発ブログ
                              • ヘルプ
                              • お問い合わせ
                              • ガイドライン
                              • 利用規約
                              • プライバシーポリシー
                              • 利用者情報の外部送信について
                              • ガイドライン
                              • 利用規約
                              • プライバシーポリシー
                              • 利用者情報の外部送信について

                              公式Twitter

                              • 公式アカウント
                              • ホットエントリー

                              はてなのサービス

                              • はてなブログ
                              • はてなブログPro
                              • 人力検索はてな
                              • はてなブログ タグ
                              • はてなニュース
                              • ソレドコ
                              • App Storeからダウンロード
                              • Google Playで手に入れよう
                              Copyright © 2005-2025 Hatena. All Rights Reserved.
                              設定を変更しましたx