シグモイド関数 — 機械学習の Python との出会い
なお， @staticmethod のデコレータを用いて，静的メソッドとして定義してあります． sigmoid() は数学関数であり，値はその引数だけに依存し，オブジェクトやクラスの内容や状態には依存しないので，このように静的メソッドとして定義しました． それでは，実行してみましょう． sigmoid() は静的メソッドなので，オブジェクトを生成しなくても実行できます． In [10]: from lr1 import LogisticRegression In [11]: LogisticRegression.sigmoid(0.0) Out[11]: 0.5 In [12]: LogisticRegression.sigmoid(1.0) Out[12]: 0.7310585786300049 In [13]: 1.0 / (1.0 + 1.0 / np.e) Out[13]: 0.7
簡単に原稿を読み上げて録音できるウェブアプリケーションをStreamlitで作った
Tojiが動作している様子 概要 YouTubeなどの動画サイトを開くと、最近流行りのVTuberやゲーム実況などで、音声合成や声質変換を活用している様子を見かけることが多くなりました。私はゆっくり実況を見すぎて逆にあれが自然に思えてくるくらいの人間なのですが、自然な音声合成や声質変換の技術発展には目を見張るものがあります。 私も興味があってそうした音声情報処理の世界に片足を突っ込み始めているのですが、ディープニューラルネットを利用した各種タスクでは、ドメインが変わったとしてもデータ量が物を言う世界には違いがないようです。音声に関する代表的なデータセットとしては、Common Voice、声優統計コーパス、JUSTコーパス、JVSコーパスなどがあります。こうしたコーパスや音源を利用することで気軽に各種タスクに適用することができますが、既存製品と肩を並べたり実用に耐えうるものを作ったり、また
Pythonサービス化して処理を常駐 - Qiita
windowsサービス化[pywin32] Pythonプログラムをbatで実行してもいいが、何を起動させているかわからなくなるので起動しているプログラムをサービス化できるとユーザーにやさしい。 Windows サービスはバックグラウンド(コマンドプロンプトや画面などには出ない)で実行されるプログラムです。 例えるなら、ウイルス対策ソフトなど起動した覚えはないけど、PC起動したら動いているし、異常があったら報告してくれますよね。同じようにPythonのプログラムをバックグランドで動くサービスに登録したり削除したりするのがこの記事の目的です。 こんな方に Pythonで自動処理など作ったが、 この黒い画面はどの処理をしているんだ？状態になってる エンジニア以外の人でも自動処理しているPythonプログラムの状態を確認したい という人向け。 ついでに、サービスは 「Windows管理ツール」⇒
Pythonを管理者権限で実行するためのスクリプトを作成した。 - Qiita
pythonを管理者権限で実行するにはショートカットを作成して、管理者権限で実行すればいい。 そのため、pythonのスクリプトのショートカットを作成するスクリプトを作成した。 実行環境 windows 10 home python 3.9 pip 22.0.4 スクリプト import os, sys, winshell from win32com.client import Dispatch def main(): if len(sys.argv) != 2: return # スクリプトの存在確認をする target_path = sys.argv[1] if os.path.isfile(target_path) is False: return save_path = target_path + ' - shortcut.lnk' # python の場所を探す python_w
pythonのsqlite3モジュールでトランザクションする方法メモ - yattのブログ
pythonのsqlite3モジュールでトランザクションする方法をメモしておきます。なんか、ネットで調べてもなかなか日本語のサンプルが出てこなかったので。 sqlite3.connect()のisolation_levelオプション引数に分離レベルに対応する値を渡すだけです。 こんな形になります。以下サンプル。 import sqlite3 conn = None #conn = type('foo', (object, ), {'rollback':lambda self:None, 'commit':lambda self:None})() try: conn = sqlite3.connect(dbpath, isolation_level='EXCLUSIVE') # do something for i in range(10): conn.execute('insert int
bluepyで始めるBluetooth Low Energy(BLE)プログラミング | 株式会社アイ・プライド
概要 Bluetooth Low Energy通信規格(以下BLE)に準拠したデバイスに、bluepyと呼ばれるPython用ライブラリから接続する方法についてまとめました。 試行錯誤して得た使い方のコツについても解説しますので、BLEデバイスを操作してみたい人にとっての助けになればいいかなと思います。 BLEの通信についての説明は、このスライドをご覧ください ライブラリの仕様上、Pythonコードはセントラル(≒親機)からペリフェラル(≒子機)に接続するコードしか書けません。また、動作OSはLinuxのみサポートされています デバイスをスキャンする 接続する際にはまず、周囲にデバイスがないかを検索(スキャン)する必要があります。 対象のペリフェラルデバイスにおけるMACアドレス・アドレスタイプが分かっていれば、この過程をスキップできます……が、一般的には分からないことが多いでしょう。 な
Windowsで環境を極力汚さずにPythonを動かす方法 (Python embeddable版) - Qiita
【はじめに】 本記事の内容は限られた用途にのみ有効です。 現行環境をなるべく触りたくない、納品物を最小限にしたい、客先でインストーラが使えないなどの場合におすすめです。 通常はインストーラからPythonをインストールした上で、venvなどを使って環境を分けることをおすすめします。 本手順での最大の欠点は、Pythonの標準的なGUI環境である「tkinter」モジュールをインストールできない点にあります。 このため「matplotlib」など「tkinter」を使うモジュールを利用するためには、少し工夫が必要になります。 なお、「matplotlib」については【補足】の項で解決方法を記載しています。 【内容】 利用中のWindows PCの環境を極力汚さずにPythonをインストールして、開発や動作確認を行えるようにします。 この方法で構築した環境は、そのままフォルダごと別の環境(客先
（Python）SQLite3のSelect結果の取得 - ちゃぱブログ / エンジニアリング / マネジメント
SQLite3を使ってSELECT文を実行したあとのデータの取得方法にはいくつか種類があります。それらの取得結果の違いや、用途のイメージについて記載します。 取得方法 fetchone() fetchall() fetchmany() さいごに 取得方法 取得方法は4つあります。 fetcthone() fetchall() fetchmany() イテレータとして利用（こちらの説明は割愛） それぞれについて、取得結果等の説明を記載する。 fetchone() Pythonのオフィシャルには以下の記載があります。 クエリ結果から次の row をフェッチして、1つのシーケンスを返します。これ以上データがない場合は None を返します。 どういう結果になるか実装を見てみます。 import sqlite3 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('samp
【Python Flask入門】データベースと連携したWebアプリケーション作成｜エンジニアライフスタイルブログ
エンジニアライフスタイルブログを運営しているミウラ(@miumiu06171)です。 普段はフリーランスでシステムエンジニアをしております。 今回は、こちらの記事に続いてPythonのFlask入門者向けにデータベースと連携したWebアプリケーションを作る流れを紹介していきます。 Webアプリケーションの例として、こちらのFlask公式ページのチュートリアルのようなブログ記事作成アプリを取り扱います。 FlaskでWebアプリを作成するためにVisual Studio Code (VS Code) を使用しているため、同様に確認したい方は、こちらの記事でVS CodeでPythonの開発環境を構築してみてください。 PythonのFlaskでDB(データベース)と連携しないWebアプリケーションを作成 ここでは、PythonのFlaskでDBと連携しないシンプルなWebアプリケーションの作
Gevent チュートリアル
はじめに このチュートリアルはある程度の Python の知識を前提としていますが、 それ以上の知識は前提としていません。 並列プログラミングの知識も必要ありません。 このチュートリアルの目的は、 gevent を扱う道具を提供し、 読者がすでに持っている一般的な並列プログラミングの問題を手なづけて 非同期プログラムを書き始められるように手助けすることです。 寄稿者 時系列順の寄稿者: Stephen Diehl Jérémy Bethmont sww Bruno Bigras David Ripton Travis Cline Boris Feld youngsterxyf Eddie Hebert Alexis Metaireau Daniel Velkov そして Denis Bilenko に、 gevent の開発とこのチュートリアルを作る上での 指導について感謝します。 この共
Gunicornの設定ファイルの書き方 - Qiita
はじめに DjangoやFlaskなどのPythonアプリケーションを動かすwsgiサーバ、Gunicornの設定ファイルの書き方についてまとめてみました。 Gunicornの設定ファイルはPythonのスクリプトとして、各種設定を変数や関数として列挙していく形となる。 中身はPythonスクリプトなので通常のソースコードと同じように、ライブラリをimportしたり、Pythonのプログラムコードを記述することも可能。 環境 Python 3.9 Gunicorn 20.1 # # Gunicorn config file # wsgi_app = 'hogeapp.wsgi:application' # Server Mechanics #======================================== # current directory chdir = '/work
Nginx+gunicorn構成でFlaskを使う【ローカル環境編】 - Qiita
概要 Flaskアプリケーションを立ち上げる手順や関連する設定について記載します。 本記事の内容はローカル環境にDockerなど介さずに直接プロセスを立ち上げるケースとなります。 Dockerを利用したケースについてはDocker編を参照ください。 前提 ローカル環境でpythonが実行可能であること Pythonバージョンが3.8以上であること MacOS向けの記載となっている 全体像 記事早見表 似たような記事を読んだとき、よくなんで？どういう意味？と感じる -> ○○ってどういうもの/こと？ 動けばいいや -> 動かしてみる gunicornやNginxの設定ファイルについて知りたい -> 設定ファイル、起動/終了コマンドを紐解く 動かしてみる まずは実際に上記構成で動かしてみましょう。 必要となるパッケージをインストールしておきます。
Gunicorn – notemite.com
*本ページはプロモーションが含まれています Ubuntu 環境（さくらのVPS ）で Django アプリケーションを作るまでに実際に辿ったステップ。こちらの記事の続編です。 今回は実際に Django のプロジェクト・アプリケーションを作って公開するところまで。Web サーバーとして Nginx、アプリケーションサーバーとして Gunicorn の設定も行います。 また、今後同じサーバーで複数の Django プロジェクトを作っても大丈夫な様に設定していきます。 全体はとりあえずこんな感じのイメージです。 サイトをホストするディレクトリの作成ルートディレクトリ作成管理者の変更Django を動かすPython 仮想環境作成Django インストールDjango プロジェクトと Django アプリケーションを作成settings.py の設定Django の動作確認Web サーバーの設定
Gunicorn + Flask + nginx で Python の Web アプリ入門
完成図この記事では、以下の順でアプリケーションを作成します。 Python アプリケーションで Hello World を実行動的 Web サーバー（アプリケーションサーバー）で Hello World を実行Web アプリケーションフレームワークで Hello World を実行静的 Web サーバーで Hello World を実行静的Webサーバ - コンピューター (ハードウェア) と HTTP サーバ (ソフトウェア) から構成されます。 - サーバが保持しているファイルをブラウザーへ「そのまま」送る 動的Webサーバ - 静的Webサーバと一般的にはアプリケーションサーバとデータベースからなります。 - 保持しているファイルを変更してから、HTTP サーバを通してブラウザーに送る https://developer.mozilla.org/ja/docs/Learn/Commo
Flaskで多重実行（排他）を制御する方法 - Qiita
1. はじめに 前回の記事ではFlaskのアプリケーションで同時アクセスを有効にする方法について説明しました。しかし、処理によっては同時実行数を制限しなけばならない場合があるかと思います。 リソースを消費する重たい処理 たとえば巨大な画像ファイルを生成する処理など もともと同時実行を考慮していない処理 たとえば機械学習におけるモデルの構築処理など 今回は特定の処理に対して多重実行を制御する方法について説明したいと思います。 1.1. ポイント 多重実行の制御にはQueueを利用する 多重制御の関数デコレータ@multiple_controlを作成する 制限を掛ける処理に@multiple_controlデコレータを付与する @app.route('/world/<string:value>', methods=['GET']) @multiple_control(singleQueue)
Flaskのデフォルトでは同時アクセスを処理できない - Qiita
1. はじめに Flaskのデフォルトでは複数のリクエストを同時に処理することができません。HTTPリクエストを並列処理するのではなくシングル（直列）処理で行うため、同時アクセスがあると最初のリクエストの処理が完了するまで待ちが発生します。 これは公式ドキュメントにも書かれています。 While lightweight and easy to use, Flask’s built-in server is not suitable for production as it doesn’t scale well and by default serves only one request at a time. Some of the options available for properly running Flask in production are documented here.
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Python Audio from Mic to streaming
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Vueとflaskの連携のやり方【Vue&flask】
How to add a background thread to a Flask app?