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pytest、unittest.mock.patchらへんでハマっていたのでメモ。 整理したかったこと 同じ機能で、書き方が何種類もあること 引数の使い分け 注: このページでは同じものを別の名前で指しているかもしれないです(例:package, module, library という単語は同じものを指すことがある) テストモジュールについて unittest ... Pythonビルトインのテストpackage pytest ... 3rd partyのテストpackage。unittestよりよく使われていて主流らしい unittestをそのまま使える importしなくても使える(pytest.xxxを使わないとき) mock について オブジェクト(何でも)を自由に置き換えるもの unittest.mock ... unittestのモジュール pytest-mock ... py
「学生のうちにたくさん本を読んだ方がいい」とよく言われますが、多くの人々にとっては何を読めばいいのかを判断すること自体が困難な課題です。そこで、1冊の本をじっくり読み込む「Great Books curriculum(グレート・ブックス・カリキュラム)」を実践しているアメリカのセント・ジョンズ・カレッジが、「大学生にオススメな本のリスト」を公開しています。 Great Books Reading List and Curriculum | St. John's College https://www.sjc.edu/academic-programs/undergraduate/great-books-reading-list 以下のリストが公式ページで紹介されている全書籍というわけではなく、日本語訳で単著として出版されており、比較的入手しやすい書籍を優先的にピックアップしているほか、科学
こんにちは、Emotion TechでSREチームに属している菅原です。 Pythonで実装されたデータ処理のテストを書く際に、まとまったテストデータが必要ということはあるかと思います。 今まではテスト用のCSVファイルを用意する or 適当な値を入れたPandasのデータフレームを用意する、で対応していました。 今回は、簡単にテストデータを用意する手段として、panderaの機能が使えないか試してみました。 panderaとは panderaは、データフレームでデータバリデーションを実行して、データ処理パイプラインをより読みやすくロバストにするためのライブラリです。 公式ドキュメントの例をみてみましょう。 import pandas as pd import pandera as pa # data to validate df = pd.DataFrame({ "column1": [
IT業界は人材の入れ替わりが激しいことが知られており、有能な開発者は好待遇を求めてさまざまなチームを渡り歩いているほか、企業側も不景気時には積極的に人員整理を行います。ところが、ソフトウェア開発チームの運営に関する複数の著書を持つBaldur Bjarnason氏は、「プログラマーを解雇して新しい人員に置き換えることは、ソフトウェアにとって致命的になり得る」と主張しています。 Theory-building and why employee churn is lethal to software companies – Baldur Bjarnason https://www.baldurbjarnason.com/2022/theory-building/ Bjarnason氏はソフトウェアのプログラマーを庭師にたとえた上で、「ソフトウェアは一時的な庭であり、その運命は庭師と密接に関わっ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、広告エンジニアの中山です。 唐突ですが、みなさまの Web アプリケーションに User-Agent 文字列を参照する処理はありますか? User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.1234.56 Safari/537.36例えば User-Agent 文字列を解析して内容に応じて制御を分岐させたり、機械学習の特徴量として用いたり、さらには一般に悪しきユースケースとされていますが IP アドレスと組み合わせて fingerprinting に活用する … と
機械学習における過学習(過剰適合/オーバーフィッティング)とは、AIが学習データのみに最適化されてしまい、未知のデータに対する予測能力が低くなってしまうという現象です。そんな過学習と同様の現象が機械学習分野だけでなく社会全体のさまざまな場面でも発生していると、Google傘下の人工知能研究所・Google Brainの研究者であり近年の画像生成AIに広く用いられている「拡散モデル」の論文執筆者でもあるJascha Sohl-Dickstein氏が主張しています。 Too much efficiency makes everything worse: overfitting and the strong version of Goodhart’s law | Jascha’s blog https://sohl-dickstein.github.io/2022/11/06/strong-Go
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