2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
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Le document présente une conférence donnée par Yuta Kashino sur l'utilisation de Python et d'outils associés dans le domaine de l'astronomie et de la cosmologie. Il aborde des sujets tels que les plateformes de données en temps réel, les environnements de développement, et les outils de science des données comme Anaconda et Docker. Plusieurs projets GitHub et ressources en ligne pour l'apprentissa
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
ジャポルノレディーズであいまい検索が最も役だったのが名寄せでした。 ジャポルノレディーズでは基本的に動画は全て他のエロサイトへのリンクで提供しているので明日花キララさんの動画を探す上で他のエロサイトから明日花キララさんの動画を探す作業が必須です。 しかし問題は ・エロサイト毎に明日花キララさんのアルファベット表記がバラバラ という事でした。 エロサイトAではasuka_kirara エロサイトBではasuka_kilala エロサイトCではashitaka_kirara ・ ・ ・ という感じ。うちではasuka_kiraraでデータを持っているので、当然asuka_kilalaと名前のついている動画もasuka_kiraraの動画としてデータを保存したい!という訳です。 そこであいまい検索が役立ちます。 まずは普通のmatchクエリでasuka_kilalaを検索します。 # codin
昨日、PostgreSQL勉強会で「PostgreSQLハッキング 最初の一歩」と題して、PostgreSQLの拡張開発の初歩についていくつかお話させていただきました。 第33回 PostgreSQL 勉強会(2015年11月14日) http://www.postgresql.jp/wg/shikumi/pgstudy_33/view 本エントリでは、勉強会でPL/Pythonの例としてご紹介した「自動要約APIをPostgreSQLに組み込む」について、もう詳しく紹介させていただこうと思います。 (右のサムネイルの意味は本エントリの最後に分かります) ■「自動要約API」とは? 自動要約APIは、10月末にリクルートテクノロジーズさんがリリースされた自然言語処理のライブラリで、Pythonで書かれたものです。 自動要約APIを作ったので公開します | RECRUIT TECHNOLOG
僕はHive, Pythonでバッチ処理を書いてAzkabanでジョブ管理するシステムを構築、運用した経験が2年ほどあるので今日はバッチ処理、ジョブ管理について書いてみようと思います。 僕の経験上Hadoop特有の部分、例えばテスト環境が作りづらいとかバッチサーバーはジョブをsubmitするだけなので負荷はそんなにかからないとか、はあるけれど割と汎用的なのではないかと思います。そもそもバッチ処理、ジョブ管理について書かれたものはほとんど見た事がないので参考になれば嬉しいし、こういう良い方法もあるよ!とかあれば是非ブログ等に書いてほしいと思っております。 最初に言っておくとバッチ処理、ジョブ管理において重要なのは障害時のリカバリのしやすさです。正常時はまあいいでしょ。 なので例えば引数に日付を持てないようなバッチ書いたら辛いですし、LL言語で書く方がコンパイル、パッケージングとか楽です。CP
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
1年くらいchefを使ってサーバ構築をしていたのですが、最近ansibleに乗り換えたので紹介記事を書いてみます 1. サーバ側に何もインストールする必要がない chefは管理対象ノードにchef-clientをインストールする必要がありますが、ansibleはPython 2.4が入っていて、sshでログインできればOKです。 chefもパッケージや,knife bootstrapコマンド等があるので始めやすいですが、何もする必要がないansibleの方が敷居が低いのかなと思ってます。 例えばsshでログインできれば、以下のコマンドを打てば10.0.10.1~10.0.10.3サーバの情報をとってくれます(カーネルバージョン,CPU,メモリ,ディスクサイズ,ディストリビューション等)。 この機能はchefで使われているohai相当のことをしてくれます。 echo 10.0.10.1 >
サバカン屋のサバ缶はre:Inventで通用したのか&すぐに使える!最新運用ネタ #re:Port2016
こんばんは。社内ニートの佐野と申します。所属はいちおAmebaのインフラチームです。Twitterもやっていますがフォローする価値はないです。つぶやいているのはメシと酒の話と下ネタだけです。 最近、組織改編とかもろもろありましてこのたびは雑用からニートになりました:(;゙゚'ω゚'): あまり目立たないように生きてたんですが、何気にこのブログへの登場は3回目になります...。前回は2012年12月に「QCon San Francisco 2012の参加レポ」を書かせていただきました。その前は2012年5月に「Virident FlashMAXの検証」として名前だけ登場しました。なんか、ニートだけど会社に貢献してる気がしてきた(^ρ^) そんなわけで以前WebSocketを使った監視ツールもどきを作ったので、それについての簡単な説明と、各種技術要素(Python, Jolokia)のTips
Chefに挫折したあなたへ。Fabricのすすめ という記事を読んだので、呼ばれてもいないのに勝手に返事を書いてみます。 追記(3/13 10:00): タイトルを typo していたようなので訂正しました。 ちなみに僕のポジションとしては chef 推進派です。 仕事の空き時間や自分の時間で、開発環境の自動化を模索する趣味 chef 使いです。 これまで他の自動化ツールはこれまでほとんど使っておらず、 ミスや手順書のボリューム削減のためにシェルスクリプト化を進めるぐらいでした。 ちなみに、chef を使いはじめる際に、比較検討のために puppet や fabric などのいくつかのツールについて ドキュメントやブログを読みあさった経験はあります。 あと、chef と組み合わせて使うために capistrano を最近使っています。 学習に時間がかかる 同意します。chef のもっぱらの
Fabric は、Python 製のデプロイ・システム管理ツールです。 最近、構築や運用を自動化するための様々なツールが出てきています。 構成管理ツールの Puppet や Chef が有名ですが、使うまでに覚えることが多いのが欠点です。 しかし、Fabric は非常にシンプルなツールで、今からすぐに使うことができます。 Fabric はデプロイ・システム管理ツールで、類似のツールとして Ruby 製の Capistrano があります。 Fabric の最大の特長は、シェルスクリプトを書き慣れた人がいきなり利用できるところです。 シェルスクリプトとしてまとめていたコマンドをそのまま run() メソッドや sudo() メソッドで囲むだけで、使うことができます。 シェルスクリプトを使っていていると、いくつもの問題に遭遇します。 名前空間の管理 変数の扱い 複雑なデータ構造がない(せいぜい
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