Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
ZOZOSUITのサーバーをPythonからScalaで実装し直してコストを下げた話 - Qiita
TL;DR ZOZOSUITで計測したデータを扱うサーバーは、元々Pythonで実装していた それをScalaで実装し直した 結果、レイテンシにおけるパフォーマンスが向上した さらに、リソース面におけるサーバーコストも削減できた 技術選定における背景 ここ数年、機械学習の文脈やサービスの立ち上げ期のプロトタイプ実装のため、Webアプリケーションの分野においてもPythonが選択されることは本当によく聞かれるようになりました。 事実、難しいビジネス要求や急な仕様変更への柔軟な対応においては、比較的実装コストの低い言語やフレームワークを選択するメリットはとても大きいと言えます。 利用できるすべての変数やメソッドの型をプログラムの実行中に決めなければならない場合、ランタイムのオーバーヘッドは甚大になります。静的型付け言語では、そのオーバーヘッドが不要になります。Python、Perl、Rubyと
CTF的 Flaskに対する攻撃まとめ - Qiita
この記事は m1z0r3 Advent Calendar 2018 の1日目です。 m1z0r3 では年に一度、チーム内で問題を出し合って解くチーム内 CTF を開催しています。 奇しくも今年のチーム内 CTF は明日に開催のため、実際に作った問題の解説はできないので、今日はボツになった作問案から書きたいと思います。 はじめに CTF（Capture The Flag）では、問題を解く際に Python でスクリプトを書くことが多いです。 Python には Flask という軽量Webフレームワークがあり、 CTFd という CTF のスコアサーバが簡単に構築できるフレームワークなどにも使われています。 Flask は手軽に Web アプリケーションを構築できる一方で、（他の言語・フレームワーク同様に）正しく使わないとセキュリティ上問題があります。そのため、CTF の Web 問題でもし
angr例文集 書いて覚えるバイナリ自動解析技術 - Qiita
これはなに 昨今、DARPA CGC始めネイティブバイナリを対象とした脆弱性自動解析技術はますます進歩の一途を辿っているが、あまりにも急激に進歩するため実際のユースケースやドキュメントが追従できてない様に思う。そのためangrやS2E、Drillerといった基礎ツールを使いこなすまでの壁が高く、何だかんだしてるうちにまた次の研究が登場してしまうといった始末。まあアカデミアのstate-of-artsなんでそんな物だと思うけどもうちょっとマシなTipsは無いのか。 まあ無いなら書いてみるか。って事でコードスニペット集みたいな記事を作ってみた。7割ぐらい自分のメモ目的だけど、まあ研究やら趣味活動やらでオレオレスクリプトコードが溜まってるので汎用的なやつは放出してみる。 今回はangrのスクリプト集。何か新しく書いたら適時更新して行くと思う。あくまで基本を理解してる人向けのTips集。多分研究者
Python入門書22冊を読み比べてみた
もっとも人気のあるプログラミング言語Python 「政府がIoT（モノのインターネット）を推進」「小学校でのプログラミング教育が必修化」などのニュースを耳にするたび、プログラミングに関心を持ったり、始めたいと思ったりしている人も多いはず。 Pythonは今、もっとも人気のあるプログラミング言語（Googleでプログラミング言語のチュートリアルが検索された回数を分析しているサイト、「PYPL PopularitY of Programming Language」などより）です。人工知能やデータサイエンスの分野で使われながらも、シンプルでわかりやすく、これからプログラミングを始めたい人に最適と言われています。数年前まではPythonに関する書籍はそれほど多くありませんでした。しかし、現在では特にディープラーニングや機械学習など人工知能に焦点を当てたものまでを含めて、Python関連書籍は増え続
Pythonでブロックチェーンを実装して採掘までやってみたので解説する - paiza times
Photo by Stock Catalog 秋山です。 皆さんは暗号通貨で遊んでいますか？ エンジニアの中には、ブロックチェーンなど暗号通貨で使われている技術に興味がある…という人も多いのではないでしょうか。最近は、ブロックチェーンを活用した新しいモノもどんどん増えていますね。 というわけで今回は、ブロックチェーンや採掘（≒Proof of Work）について、Pythonでコードを書きながら説明してみたいと思います。 ■ブロックチェーンをPythonで実装してみる 最も単純なブロックチェーンの場合、ブロック単位のデータにハッシュ値があり、そのハッシュ値は一つ前のブロックのハッシュ値を含んで計算されています。そのため、すべてのデータはチェーン上に繋がって前後関係のもとにある…という状態です。 ハッシュ値が何かわからない人はググったりして調べていただければと思いますが（ハッシュ値（ダイジェ
bitFlyer LightningのAPIをPythonから使えるパッケージ「pybitflyer」を作りました - yag's blog
最近ようやく重い腰をあげてBitcoinに入門しました。最初はBlockchainの仕組みなどを"Mastering Bitcoin"で学んでいたのですが、実際に取引してみないとピンと来ないということで、bitFlyerという取引所に口座を開設し、日本円をBitcoinに換金して遊ぶことに。 素人が売り買いをして価値がだんだん下がっていく数字を見ながら悲しんでいたのですが、そうなるとエンジニアとしてはシステムトレードがしたくなるのが世の常です(?)。幸いにもbitFlyerには、HTTP APIというURLを叩くことで情報を得たり取引をしたりできるシステムがあるではありませんか。しかしながらその仕組みは複雑で、セキュリティのための暗号化が必要だったり、HTTP APIで返ってくるものを処理したりと、そのまま扱うには何かと大変です。 そこで、bitFlyerのREST APIをPythonか
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