本稿は 2016年10月13日 (木) に Tim Abbott 氏によって書かれた記事の翻訳です。 Static types in Python, oh my(py)! https://news.ycombinator.com/item?id=12703008 免責事項/Disclaimer 本稿は 非公式 の翻訳記事です (著者の Tim Abbott 氏に翻訳を公開することの確認は取っています) 。本稿の内容に関して Tim Abbott 氏と Dropbox 社は一切の責任を負いません。 誤訳などありましたら私宛に編集リクエストを送って頂けると助かります。 謝辞 @takada-at に誤訳の指摘をコメントで頂きました @shimizukawa から誤訳修正の編集リクエストを頂きました @cocoatomo は全体を通して誤訳修正、より分りやすい日本語の表現にしてくれました 私の拙
2018/5/8 北米で公開されたCGアニメーション劇場用映画: 全作品リスト(1995-2017)より [メジャースタジオと独立系] 前回ご紹介したデータから、製作・配給体制別のシェアを算出してみました。一般的にメジャースタジオと呼ばれるのは、ウォルト・ディズニー・スタジオ、タイム・ワーナー(ワーナー・ブラザーズ)、コムキャスト(ユニバーサル・スタジオ... 2018/5/7 北米で公開されたCGアニメーション劇場用映画: 全作品リスト(1995-2017) CG部 海外事業開発担当の鈴木です。今回は趣向を変えて、CGの市場について当社が行っている調査をご紹介します。過去23年間(1995~2017年)に北米(アメリカ合衆国およびカナダ)で劇場公開された、CGアニメーション映...
Kivyへようこそ¶ (※翻訳者注 このhtmlは 「https://github.com/pyKy/kivy-doc-ja 」の翻訳をもとにhtml化しています。翻訳自体は公式の許可を得て有志で翻訳している非公式のサイトです。有志で翻訳しておりますので訳が正確ではない場合もあります。2017年5月現在Kivy1.10に対応しております。) Kivyのドキュメントにようこそ。Kivyは、マルチタッチアプリのような新しいユーザインタフェースを備えたアプリケーションを迅速に開発するためのオープンソースのソフトウェアライブラリです。 私たちはまず Getting Started(翻訳済み) から始めることをお勧めします 。 その後、 Programming Guide(翻訳済み) に向かってください。ざっと見てみたい場合は Create an application(アプリケーションを作成する)
はじめに スマホやデジカメで、夕暮れ、夜景、逆光、外光が差し込む暗い室内など、コントラストが強い環境で撮影すると、明るい部分が白くつぶれてしまったり、逆に、暗い部分が黒くつぶれてしまったりして、がっかりした経験はありませんか? これは、明るい部分や暗い部分の階調が足りなくなってしまうためにおこる現象です。 今回は、明るい画像と暗い画像をいいとこどりで合成して、High Dynamic Range Imageを作ってみます。 環境 OpenCV: 3.1.0 Python: 3.5.2 これから環境構築をこちらを参考にしてください。 OpenCV 3とPython 3の環境構築 処理前の画像 露出を2段階づつ変えて撮影したJPEG画像が3枚。 綺麗に合成させるためには、カメラを固定して、絞りを同じにし、露光時間だけを変化させて、連続撮影するとよいです。 HDR処理後 OpenCVで処理した画
処理速度のボトルネックを見つける時や、オブジェクトの相互関係を確認するときに使えるコールグラフの出力方法です。 (Windows環境) 手順 pycallgraphをインストール。(Graphvizの導入が前提です) $ pip install pycallgraph C:\Python34\Scripts\pycallgraph をプロジェクトのルートにコピーする。(sys.path弄ればコピーしなくてもいいかもしれない。環境変数はダメみたい。) コールグラフを表示したいプロジェクトのルートでシェルを起動。pycallgraphを実行する。 $ python pycallgraph graphviz -- ./ファイル名.py プログラムが実行されるのでコールグラフを描画したい処理を行う。 プログラムを終了すると、カレントディレクトリにpycallgraph.pngができる。 もっと正し
Budou is in maintenance mode. The development team is focusing on developing its successor, BudouX English text has many clues, like spacing and hyphenation, that enable beautiful and legible line breaks. Some CJK languages lack these clues, and so are notoriously more difficult to process. Without a more careful approach, breaks can occur randomly and usually in the middle of a word. This is a lo
Python 3.6b1 がリリースされましたね。(フライング) beta1 ということで、 3.6 に向けた新機能の追加は (provisional package を除いて) 終了です。ただし、仕様が確定したと言うわけではなくて、beta版に対するフィードバックを元に新機能を修正したり、最悪 revert して 3.7 に持ち越しにされる可能性もあります。 なお、 3.6b1 が出る前の1週間が core dev sprint があり、そこでめちゃくちゃ大量に大きめの変更が入りました。なので、常用環境には全くオススメできませんが、OSS開発者だったら .travis.yml に python: "nightly" を追加してリグレッションの発見に貢献したり(←これめっちゃ有り難いです)、それ以外の人も 3.6 を試してみて早めにフィードバックをしてもらえると、年末の 3.6 がより完成
Download OpenEXR-1.2.0.tar.gz. OpenEXR is an image format developed by ILM. OpenEXR's main advantage over other image formats is high dynamic range: it supports floating point pixels. High dynamic range (HDR) images allow a closer representation of real-world colors: shadow and highlight detail is preserved.
HirofumiYashima-no-MacBook:doc2vec_amended hirofumiyashima$ python Python 3.5.2 (default, Jul 23 2016, 14:25:12) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.3.0 (clang-703.0.31)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> import gensim >>> >>> sentences = [ ... ['human', 'interface', 'computer'], #0 ... ['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time
Other articles In Chapter 3 on Page 87, the book refers to the Google Correlate service. However, as of December 2019, the service has been shutdown. Since the chapter requires you to download a CSV formatted data, it is no longer possible. However, you can instead download a version of the data … read more I am very excited to share that "Doing Math with Python" is part of No Starch Press's Codin
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗(ふくしま しんたろう)さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗(ふくしま しんたろう)さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
皆さんこんにちは お元気ですか?私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを(Python2.7) リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非
こんにちは、皆さん。 Python言語の実装に深く踏み込む前に、Pythonの主要な概念を知っておく必要があります。それは非常にシンプルで、 全てがオブジェクトだ ということです。このことは、Pythonの内部構造を学習する際の最初のステップであり、この旅の入り口でもあります。 今回の主なテーマは、Pythonのオブジェクトが実装レベルでどのように扱われているかを理解することです。私たちは、 Python 2.7.8 のCPythonの実装について話をしていきます。 Pythonのソースをダウンロードし、解凍することを想定しているので、ソースコードへの参照は全て、ルートフォルダからの相対的な参照になります。 PyObjectとPyVarObject Pythonでは全てがオブジェクトです。Pythonで使われている以下のものは文字通り、全て C の PyObject です。 関数 スライス
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