General error: 1813 Tablespace for table 'DBName.TableName' exists. Please DISCARD the tablespace before IMPORT.
こんにちは!DA(データアナリティクス)事業本部 インテグレーション部の大高です。 Glueのライブラリはローカル実行用に公開されており、ローカル環境でも実行することができます。また、pytestの実行用に「gluepytest」コマンドも用意されているので、Pythonコードのテストにはこちらが利用可能です。 今回、実際にPythonコードのローカルでのテスト実行環境の検証を行ってみたのですが、いくつかハマったことがあったので注意点を書いてみたいと思います。 前提 今回試したのはGlue version 1.0(Python 3)で記述したGlueのコードをgluepytestでテストしようとしたものになります。 また、環境構築については、下記の記事を参考に作成してみました。 この上で、以下が私がハマったことになります。 注意点1:Glue version 1.0(Python 3)の場
try-swiftで知り合った @tarunon さんから面白い話を伺いました。 以下、Xcode 7.2.1 (7C1002)の環境での話です。 結論 どうしたらいいかわかりません。。 本題 下記のように、 エクステンションとしてhogeメソッドを持つHogeableプロトコルと、 それを実装したクラスCatを考えます。 protocol Hogeable { } extension Hogeable { func hoge() -> String { return "This is from Hogeable Extension" } } class Cat : Hogeable { func hoge() -> String { return "This is from Cat" } }
Note The Python runtime does not enforce function and variable type annotations. They can be used by third party tools such as type checkers, IDEs, linters, etc. This module provides runtime support for type hints. Consider the function below: def moon_weight(earth_weight: float) -> str: return f'On the moon, you would weigh {earth_weight * 0.166} kilograms.' The function moon_weight takes an argu
チズチズ @chizu_potato solutionです - RoBERTa - BERT - regression をLGBMstackingしました また、再翻訳でaugmentもしました(16倍のモデル量になった) LSTMも頑張りましたがstackingには入れませんでした github.com/Chizuchizu/stu… 2020-08-27 00:08:06 mosamosa(K Hashimoto) @dear_morality mosamosa.hatenadiary.jp/entry/2020/08/… SIGNATE Student Cup 2020のLooser’s solutionです(21位) 解法っていうか個人的学びメモっぽいですが。結構頑張って書きました 2020-08-27 00:12:02
まえがき 今年の PyCon JP 2020 にて「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」というタイトルで登壇させていただきます。本稿は、発表の補足となる「型ヒントを使って Immutable な Python を実現する方法」について紹介したものです。 Python の型ヒント Python には「型ヒント」という機能があり、型をプログラム内に宣言することができます。 age: int = 28 name: str = 'Bruce Wayne' Python は動的型付き言語であるため、この情報はランタイム(実行時)にはあまり意味がないのですが、 mypy などの型チェックツールをつかうと、型の誤りをチェックすることができます。 def check_batman(name: str) -> bool: return name == 'Bruce Wayne' a
はじめに 本記事はJijにてインターンとして勤務してくださっている方が中心となって書いた記事です。 概要 組合せ最適化問題のような難しいとされる問題が与えられたとき、その問題を(近似的にでも)解く手法の開発は言うまでもありませんが非常に重要です。そしてその開発において、それが他と比べてどれくらい優れているのかを把握しておく必要があります。しかし一般に異なるアルゴリズムの性能を比べることは簡単ではありません。分からない問題があるから様々な手法が開発されるのであって、例えば与えられた問題の「真の値」からどれくらい近いかを知ることは一般には不可能だからです。また、答えがあらかじめ分かっている問題を解かせて性能を測ろうとしても、多くの場合その問題は簡単に解けてしまい、差が見えにくくなってしまうこともあり得ます。 従って、真の値は知っているが、解くことは難しい問題を作る必要があり、この記事で紹介する
昨日、リモート雑談会の中で id:katzchang がめっちゃ良いことを言ってたので自分のためにも、みんなのためにもここに残す。 結論 作業を増やすことに敏感な人は少ない。 仕事と作業を同じと捉えていて、作業をすると仕事の進捗があると感じてしまう麻薬みたいなのはある。 それによって複雑さを導入して仕事、作業を増やす。 本当に必要なの作業を減らしてビジネスを前に進めることに注力する。 それが仕事をするってことだよな。— そーだい@初代ALF (@soudai1025) August 13, 2020 ちゃんとWhyを意識して、問題の本質を理解し、解決することで、不要な作業を減らし、仕事を減らしていくことがITを活用する上で肝要である。 仕事を増やさない これは本当に大事。 例えばリリース手順書を作りました!ってなると作業の内容が変更になるたびに手順書のメンテナンスをしなければいけない。 そ
唐揚げを家庭でも美味しく作るために ちょっとしたコツを紹介します! このコツは2017年 8月に唐揚げを美味しく作るための常識と非常識というテーマでテレビで紹介させてもらいました。「 テレビ東京 あなたの常識は非常識『ソレダメ』(オードリーさん、高橋真麻さん出演)」 この番組で有鳥天酒場ではどのように唐揚げを美味しく作るための工夫をしていますか? という打ち合わせから当店でもやっている唐揚げをジューシーに作るためのコツをお話させてもらいました。 非常に簡単でしかも本当に唐揚げがジューシーに出来上がるものですので皆さんもぜひやってみて下さい。 ジューシーの素は唐揚げの水分だった! 皆さんはジューシーな唐揚げを作るためには何が必要だと思いますか? *良い鶏肉を買って来ることが重要 *味付けのレシピが重要 *新鮮な鶏肉で作ることが重要 これらはどれも美味しく作るためには間違いなく「重要」な要素で
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