CS50's Web Programming with Python and JavaScript | Harvard UniversityThis course picks up where CS50 leaves off, diving more deeply into the design and implementation of web apps with Python, JavaScript, and SQL using frameworks like Django, React, and Bootstrap.
PulumiがKubernetesへの本格対応を発表。GitOps対応、YAMLからPulumi Pythonへの変換機能など
PulumiがKubernetesへの本格対応を発表。GitOps対応、YAMLからPulumi Pythonへの変換機能など コードを用いてAWSやAzureをはじめとするさまざまなITインフラの状態を記述できる、いわゆるInfrastructure as Codeツールの「Pulumi」が、Kubernetesへの本格対応を発表しました。 Are you a #Kubernetes user and a fan of #InfrastructureAsCode? Checkout Pulumi's new superpowers out today: Deployment automation New ecosystem integrations like @OpenPolicyAgent ✈️ Migration tools convert YAML to modern code h
Pythonと同じ文法でマイコンを操作できる「MicroPython」、エミュレーターもあり気軽に遊べる
マイクロコンピューターや組み込み機器で使われるプログラミング言語はCやC++が一般的ですが、プログラミング初級者にとっては学習障壁が比較的高い言語でもあります。Python 3と高い互換性があるプログラミング言語処理系「MicroPython」を使うと、プログラミング初心者でも理解しやすいPython 3の文法を使って手軽にマイコンをプログラミングすることができます。 MicroPython - Python for microcontrollers http://micropython.org/ MicroPythonは、Pythonの文法を使ってマイコンや組み込み機器のプログラミングができる言語処理系です。ソースコードがテストされた割合を示すコード網羅率はコア部分については98.4％であり、x86、ARM、Xtensaといった命令セットに対応しているとのこと。 例えば、MicroPyt
How to Set Up a Python Project For Automation and Collaboration
How to Set Up a Python Project For Automation and Collaboration [ engineering production python productivity 🔥 ] · 20 min read As your Python project gets larger in scope, it can become difficult to manage. How can we automate checks (e.g., unit testing, type-checking, linting)? How can we minimise collaboration overhead (e.g., code reviews, consistency)? How can we maximise developer experience
ネット麻雀(雀魂)をOpenCVと機械学習で自動化した話 - Qiita
概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/
新刊『現場で使える Django 管理サイトのつくり方』頒布のお知らせ - akiyoko blog
2020/9/12（土）から開催される「技術書典9＠技術書典オンラインマーケット」まであと１ヶ月となりましたが、そこで「あきよこブログ」として５回目のサークル参加をします。 あきよこブログ（技術書典9） ４冊目の新刊は『現場で使える Django 管理サイトのつくり方』です。 安心してください。今回も Django 本ですよ～ 😉 タイトルからお察しの通り、Django の管理サイト（Django Admin）だけにフォーカスした、ニッチでオンリーワンな一冊 です。注目すべきはイカレたその分厚さ。「Django」という Python 製の Webフレームワークの中の「管理サイト」という一機能だけに特化したオンリー本でありながら、本文 152ページの大ボリュームに仕上がっています。 技術書典９の開催まであと１ヶ月あるのですが、実は すでに執筆は終わっていて、あとは入稿するだけという状況 で
Announcing the new Jupyter Book
Jupyter Book is an open source project for building beautiful, publication-quality books, websites, and documents from source material that contains computational content. With this post, we’re happy to announce that Jupyter Book has been re-written from the ground up, making it easier to install, faster to use, and able to create more complex publishing content in your books. It is now supported
【Streamlit】JavaScriptが嫌いだからPythonだけでWebアプリをつくる - Qiita
フロント（SPA）開発案件2つのプレイングマネージャーと開発リーダーやってますが、JavaScriptが死ぬほど嫌いです。 ブラウザ上で動作するスクリプトなので仕方ないし、async-awaitで大分便利になったけど、非同期処理がやっぱり好きじゃないです。 JavaとかPythonとかそれなりの期間触った言語は大概「みんな違ってみんないい」みたいな感じになるんですが、JavaScriptだけそうならないので本当に嫌いなんだと思います。 因みにCSSはもっと嫌いです。 機械学習モデルの構築をPythonで実装することは多いと思いますが、ちょっとしたデモアプリでも作るとなると、フロント側はどうしてもHTML、JavaScript、CSSで組まないといけないです。 Jupyter Notebookも選択肢に入るかもしれませんが、Webアプリと比べると表現の自由度は下がるし、コードセルが見えるのは
【2025】Pythonのコード一覧！機械学習×Pythonのコツも解説 | DX/AI研究所
AI機械学習を用いた経営問題の解決や、3D CAD/CAMソフトウェア、IoTを通じた製造業向けの「設計から製造」までの効率化など、幅広い業種へ多数のコンサルティングの経験を持つ。手塚治虫AIプロジェクトの「TEZUKA2020」にてプロジェクトマネジメントを担当した他、製造業の画像AI、道路インフラの異常検知AI、建築関係の見積もりAI等、様々な企業様向けのコンサルティングを実施。株式会社VOSTの立ち上げメンバーで、最新の技術を複合的に融合し、わかりやすく伝えることをモットーに活動している。 今回は、機械学習でよく使うPythonのプログラムコードをアルゴリズム別に紹介していきます。 そして、機械学習といえばScikit-Learn。Scikit-Learnでよく使うコードを紹介します。最後におまけとして、PandasやNumpyでよく使うプログラムコードも紹介します。 これらのプログ
日本語正式サポートされた自然言語処理ライブラリspaCyのStreamlit可視化が超お手軽だった - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 最近、spaCyの日本語版モデルが正式サポートされたのでいろいろ触ってみたところ、解析結果ビジュアライズを全部まとめるStreamlitアプリも同じ月に提供されていることがわかったので、今回はそちらを紹介します。 なお、ビジュアライズ機能の一部(係り受け解析)は1年前の記事「その他」で紹介しています。 tech-blog.optim.co.jp 実行手順 spaCyのUniverseプロジェクトであるspacy-streamlitをインストールします。 pip install spacy-streamlit 起動用スクリプト(streamlit_app.py) import os import pkg_resources, imp import spacy_streamlit models = ["ja_core_news_lg", "ja_
書籍「ファイナンス機械学習」を完全に理解するために役立つ参考資料
少なくとも、この分野に経験の無い人がこの本だけを読んでもほとんど理解できないでしょう。 ファイナンス機械学習に対応したPythonライブラリとJupyter notebookが存在するでもあきらめることなかれ！ このファイナンス機械学習を元にして実際にコードに起こされたJupyter notebookとPythonライブラリが存在します。 http://www.quantsportal.com/ Jacques Joubertさんが開設しているWebサイトですが、彼の修士課程のプロジェクトが「ファイナンス機械学習」に基づいたPythonライブラリ(mlfinlab)の作成とファイナンス機械学習をJupyter Notebookで解説した物、その解説pdfという物です。 ファイナンス機械学習で説明されている概念について実際にコード化されています。 それらのコードを読んでいくと、ファイナンス機
人工知能が見ている世界
今の世の中、そこら中に人工知能(AI)と呼ばれるシステムがあふれている。特にディープラーニングによるニューラルネットワークモデルを使ったシステムは高度な処理が可能であると広く考えられているようだ。では、それを使ったAIはどのようにこの世界を見ているのだろうか。 ディープラーニングで得られる特徴を含んだ値(特徴マップ)がAIの視覚と呼べるだろう。AIについて扱った教材では、ディープラーニングにより学習されたニューラルネットワークモデルの特徴マップを例示していることがあるが、特定の画像に対する特定の特徴の一部を載せているだけなので、AIがどのように世界を見ているのか、それだけで判断するのは難しい。 そこで、任意の動画に対してニューラルネットワークモデルを使って特徴マップを映像化することにした。今回、対象とするネットワークアーキテクチャは、AlexNetとVGG19だ。それぞれ2012年と201
Google翻訳とPythonを使ってPDF論文を一発で翻訳する - Qiita
概要 Google翻訳APIをPythonで実行するでは、四苦八苦しながらも、Google翻訳APIにより、テキストファイルに書かれた英文を日本語に翻訳するPythonスクリプトを書いた。 元々の動機は論文の翻訳する際に、ちまちまGoogle翻訳にコピペするのが面倒くさいということであった。 そこで今回は、Pythonスクリプトを拡張し、PDFの論文を一気に翻訳するようにしたので共有したい。 そもそもなんで日本語に翻訳して論文を読むの？ もちろん、細かい内容は原文を精読する必要がある。そりゃそうだ。 日本語で読む理由はなんといっても、論文の内容を俯瞰的に把握できるということに尽きる。 俯瞰的に把握できることで、以下のメリットがある。 俯瞰的に把握した上で原文を読むことになるため、より早く理解することができる。 俯瞰的に把握できるため、原文を読む前に、自分にとって読む必要がある論文かどうかか
Python研修の作り方 -Teaching Is Learning-
PyCon JP 2018 2018年9月18日(火) 大田区産業プラザ PiO https://pycon.jp/2018/
PythonユーザーのためのGraalVM | フューチャー技術ブログ
ちょうど一年ぐらい前にGraalVMが商用利用可能な安定版に達し、Enterprise版もリリースされたというニュースがあります。 publickey: GraalVM、ついに本番利用可能なバージョン「GraalVM 19.0」登場、JavaやJavaScriptなど多言語対応ランタイム。商用版のGraalVM Enterprise Editionもリリース GraalVMにはPython機能もあると宣伝されているものの、詳しい説明が行われることがなく、それが何者で、どのようなステータスで、どこを目指しているのか、きちんと答えられる人は（日本どころか世界でも）ほぼいないでしょう。GraalVMそのものの説明はちょくちょく出てくるようになってきたと思いますが、そのPythonの機能についてはあまり説明されていないため、Python部分にフォーカスして紹介します。 Graal.Pythonのイ
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
Python製のマルウェアが台頭してきているという指摘
インターネットの普及とともにコンピューターやスマートフォンは日常生活に欠かせないものとなりましたが、そうしたデバイスに保存された機密データを標的としたマルウェアの脅威も大きなものになっています。そのマルウェアのプログラミングに使用される言語として「Python」が台頭してきていると、アメリカサイバー軍に使役した経験のあるオースティン・ジャクソン氏が語っています。 Python Malware On The Rise | Cyborg Security https://www.cyborgsecurity.com/python-malware-on-the-rise// 過去30年にわたり、マルウェアの開発環境はC言語やC++、Delphiなどのコンパイラ型言語が主でしたが、近年はPythonなどのインタプリタ型言語によるマルウェアが増加しているとのこと。特にPythonはプログラミング初心
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GitHub - matplotlib/cheatsheets: Official Matplotlib cheat sheets
Visual Studio Code用の新たなPython支援機能「Pylance」が提供を開始
