データサイエンスのためのPython入門①〜DockerでJupyter Labを使う〜
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
「田舎」も人工物なんだよなあ
佐藤賢一の中の人 @ke_1sato 「自然に還れ」と簡単に言われることがあるが、津波を被ったりして放置された土地の「自然な」状態をみると、その凄まじさに圧倒される。逆に、のどかと思える農村、山村が、いかに手間と暇をかけた人工物であるかがよく分かる。「田舎」も人工物なんだよなあ。 moriokahiguma @moriokahiguma @ke_1sato 人工と原生自然という二項対立的な用語の使い方が良くないのかなあと最近思います。実のところ完全な人工も完全原生もなく、そこには人間と自然の関係の濃淡や地域毎の多様な在り様があるだけなのだと思うのです。
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