Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．
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Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．
自然言語処理ー古典的手法から言語モデルまでー 森山 直人
【DL輪読会】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
テキスト前処理用Pythonモジュールneologdnの紹介
Which Is Deeper - Comparison Of Deep Learning Frameworks On Spark
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正
Pythonによる機械学習の最前線
2016/2/4 「ソフトウェアジャパン ビッグデータ活用実務フォーラム」でのプレゼン資料です。 主にPythonで書いたコードの高速化の話です。タイトルと中身がマッチしない感じがするのは自覚しています。
3D Modeling by Python scripts
Takuro Wada gave a talk at the Blender Conference 2015 in Amsterdam about using Python scripts to model chains in Blender. He re-designed the chain module in Fusion 360 and wrote new parts of the script to generate a chain. After failing a few times using crimson red filament, he successfully 3D printed a genuine chain using banana yellow filament. He encourages starting script modeling today and
Fabric Essentials
Hyperledger Fabric 簡単構築ツール minifabricのご紹介 〜productionへの移行をminifabricで加速〜
数式をnumpyに落としこむコツ
Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。
Introduction to NumPy & SciPy
2015年9月18日 (GTC Japan 2015) 深層学習フレームワークChainerの導入と化合物活性予測への応用
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Pyston talk 11-10-15
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