Pythonのパッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
※おすすめの基準には上記「導入の手軽さ」「学習の手軽さ」「パッケージ依存関係の解決」以外に、「対象OSとの相性」「検索による情報の見つかりやすさ」を考慮しています。詳しくは後述します 筆者の主観が入りますが、概ね以下のフローチャートのように選択すると良いかと思います (詳しくは後述します) なお、実用上ハマりやすいプロキシ環境での使用方法についても、以下の記事に別途まとめました 必要知識 ここから先は、Pythonのパッケージ管理が何をやっているかを解説します。 「御託はいいから早く使いたい！」という方は、「3種類の方法比較」の項目まで飛んでください まず、一般的に「パッケージ管理」と呼ばれている要素を、以下の4つの機能に分割して考える必要があります。 A. インタプリタ切替 (Pythonのバージョンを切り替える) B. パッケージ切替 (パッケージのバージョンを切り替える) C. パッ
Python 3.11から追加された標準パッケージtomllibの紹介 | IIJ Engineers Blog
2018年新卒入社し、SOCにてインフラ管理を担当。その後、マルウェア解析や検証業務などに従事。2022年度からは、社内のSREチームにて兼務を開始。主な保持資格は、CISSP, OSCP, GREM, GXPN, RISS, CKA, CKSなど。バイナリを読むのが好きで、一番好きな命令はx86の0x90（NOP命令）。 はじめに 私は、業務でマルウェア解析のようなリバースエンジニアリングをしており、業務効率化のために自作ツールを作ることがあります。皆さんは自作のツールの設定ファイルに、どのようなファイル形式を利用していますか。昨今は、KubernetesやAnsibleなどで用いられるYAMLや、フロントエンド界隈で頻繁に利用されるJSONなどが多い印象です。そんな中、今回はTOMLと呼ばれるファイル形式の紹介をします。プログラミング言語Rustのパッケージ管理ファイルに利用されていた
【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita
動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RPX57PNyn
「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき？」への個人的な回答 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Background image by Pixabay) 最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人が好みだと思う方を使えば良い話ではあります。 とは言え、僕自身もクソコードの羅列ながらこのブログにR & Pythonのコードを載せているということもあるので、便乗して今回の記事では僕個人の意見と感想も書いてみようと思います。いつもながらど素人の意見（特にPythonは本業ではない）なのと、自分がメインに使っているRでもtidyverseをほとんど使わないなど割とout-of-dateな使い方をしているということもあり、読んでいておかしなところなどあればどしどしご指摘くださると有難
Pythonでxy座標上の2点間の距離をforループを使わずに計算する方法 – Shikoan's ML Blog
機械学習でカーネル法やらクラスタリングをやっていると、何かと「2サンプル（点）間の距離」を計算することが多いです。ここではより一般的に「Pythonで2点間の距離をforループを使わずに行列（テンソル）計算として求める方法」を見ていきます。 動機 カーネル法やクラスタリングをしていると、ニューラルネットワークの出力層（潜在空間）に対して、サンプル間の距離を求めるということがよく目にします。ディープラーニングになると損失関数の中で計算しないといけないので、forループが使うのが厳しい、行列（テンソル）計算でなんとかできればめっちゃ嬉しいというシチュエーションがあります。 実はKaggleのとあるカーネルを見ていたら、TensorFlowの場合ですが、行列計算であっさり求めていたので目からうろこでした。今回はTensorFlowではなくNumpyの問題として一般化します。 問題：日本の都市間の
学習履歴 - カテゴリ分け - Qiita
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