What's new in Python 3.6 from Atsuo Ishimoto
What's new in Python 3.6 from Atsuo Ishimoto
アメリカに プレインイングリッシュ という平易な英語表現のガイドラインがある。このガイドラインはアメリカの政府機関が発行する公的文書に実際に採用されている。 プレインイングリッシュガイドラインPDF: A Plain English Handbook: How to Create Clear SEC Disclosure Documents ガイドライン内では伝わりやすい英文のつくり方が紹介されているので重要なところをまとめた日本語要約をつくってみた。なお、伝わりにくい英語がどのような英語なのかについてはガイドライン内で次のようにその特徴が書かれていたので事前に確認しておいてください。 Long sentences(1文が長いこと) Passive voice(受動態、つまりはっきりしない意見のこと) Weak verbs(弱い動詞が使われている) Superfluous words(余分
This document summarizes recent research on applying self-attention mechanisms from Transformers to domains other than language, such as computer vision. It discusses models that use self-attention for images, including ViT, DeiT, and T2T, which apply Transformers to divided image patches. It also covers more general attention modules like the Perceiver that aims to be domain-agnostic. Finally, it
「Front-End Developer Handbook 2017」がGitBookで無償公開。フロントエンドデベロッパーに求められるさまざまなスキル、要素技術、ツールなどを幅広く紹介する一冊 WebサイトやWebアプリケーションにおいて、ユーザーが操作する部分の開発を担う「フロントエンドデベロッパー」が扱う技術は急速に広がっています。 もちろんその基盤はHTML/CSS/JavaScriptにありますが、より高度で快適なユーザー体験を実現するにはその基盤となるHTTPやDNSといった下位レイヤの技術やSEOやUIデザイン、フォントといった細分化された専門性、そしてもちろんJavaScriptプログラミングやjQuery、React、Angularといったフレームワーク、JSONやAPIやパッケージマネージャ、ビルドツール、エディタやデバッガなどの周辺ツールとそのトレンドなど、とても一人
We just released Ship 2.0, a fast and comprehensive macOS native interface to GitHub Issues. You can download it here. A year ago, when we released Ship 1.0, we knew that GitHub was the most popular place for software projects. This is even more true today. So, when we released Ship 1.0 as a standalone issue tracking service, it was always with the idea in mind that we needed to integrate with Git
jsonbin(1) json RESTful store jsonbin(1) NAME jsonbin.org - A personal JSON store as a RESTful service SYNOPSIS curl https://jsonbin.org/remy/blog Access To save data, you'll first need to sign in to get an API key. All examples below use example as the username. DESCRIPTION jsonbin.org is a personal key/value JSON store as a service. Protected behind authentication and API key requests, data is s
Windows/macOS/Linuxで実行できるデスクトップアプリをWeb技術で作ろう! Electronの概要から開発を始めて動かすところまでを解説する。 連載 INDEX 次回 → Electronとは Electronとは、Windows/macOS/Linuxで実行できるデスクトップアプリをHTML+CSS+JavaScriptといったWeb技術で開発できるフレームワークである。 「Web技術でできる」と書くと、制限が多いのではないか、さまざまなプラットフォームで実行するためには、ブラウザーハックのように面倒な記述が必要になるのではないかなど、ネガティブな印象を持つ人もいるだろうが、心配は不要だ。JavaScriptの実行エンジンはV8であるため、ES2015の新しい記法でJavaScriptを利用でき、さらにその上にNode.jsが組み込まれているため、npmで提供されている豊
Google、モバイルフレンドリーテストAPIを提供開始 グーグルがモバイルフレンドリーテストの API を提供。手動で同テストを実施したときと同様の情報を得ることが出来る。 公開日時:2017年02月01日 03:34 米Google は2017年1月31日、モバイルフレンドリーテストAPIの提供を開始した。 モバイルフレンドリーテストは、サイトがモバイル環境での閲覧に適しているか確認するためのツールだ。テストしたいページのURLを入力すると、Google で表示したページのスクリーンショットや、検出したモバイルユーザビリティ問題の一覧を表示してくれる。 これまでウェブで提供されてきた同ツールは、テストしたい個々のページを手動で入力する必要があった。今回提供された API は、このテスト作業を自動化することができる。たとえば、特に重要なページを定期的にチェックすることで、サイト改修の際に
米Googleは1月31日(現地時間)、iOS版Chromeブラウザをオープンソース化したと発表した。デスクトップ版およびAndroid版と同様に、Chromiumのリポジトリからコードをダウンロードできるようになった。 Chromiumは、Google Chromeのオープンソースプロジェクト。Windows、Mac、Linux、Android版のChromeブラウザのソースコードはChromiumで公開されている。(Android版がオープンソース化されたのは2015年5月。) OperaやVivaldiなどのWebブラウザは、このChromiumのソースコードを基に構築されている。 iOS版のオープンソース化が遅れたのは、AppleがiOS向けWebブラウザのレンダリングエンジンとしてWebKitの採用を義務付けているためとしている。GoogleはiOS版以外のChromeで2013
ビッグデータの利用や人工知能の発展にともなって大量のデータを高速で処理しなければならなくなり、UNIXで開発された言語・AWKが見直されています。しかし、最も古い言語の一つであるがゆえに最新のノウハウを紹介した書籍がまだ少ないのが現状。そこで翔泳社では、『「シェル芸」に効く!AWK処方箋』を刊行します。 『「シェル芸」に効く!AWK処方箋』は、日本 GNU AWKユーザー会の斉藤博文さんによる『シェルスクリプトマガジン』(USP研究所発行、CodeZineにも転載)の連載と、斉藤さんへのインタビュー記事をまとめた単行本です。 AWKは1970年代にUNIXで開発された言語で、今なお高速でデータ処理を行うために使われています。本書ではAWKが得意とする文字列処理だけでなく、時刻を取得する関数や数値演算を行う方法、連想配列(通常の配列と同じように扱える)、真髄の一つであるフィールド(列)を操る
娘がパソコン好きそうなので子供用パソコンを作ろうと思った 娘が最近自分の真似をしているのか、USBキーボードをいじって遊ぶようになりました。 View this post on Instagram A post shared by karaage (@karaage) View this post on Instagram A post shared by karaage (@karaage) 今のところはそれで満足しているのですが、自分のパソコンとの違いに気づく日も早そうなので、今のうちに娘用のパソコンを家で余っていたRaspberry Piを使ってセットアップしてみることにしました。プログラミング教育も義務化することですし、パソコンに触れるのは早いのに越したことはないと思っています。 子供用パソコンをRaspberry PiとKano OSでセットアップする方法 Kano PCという子
コードはこちら: 全てのコードはGithub上のIpython Notebookでも公開しています。 この投稿では、1から3階層のシンプルなニューラルネットワークを構築します。出てくる全ての数学の解説はしませんが、可能な限り必要な部分は、わかりやすく説明したいと思います。数学の詳細が気になる方は、英語が多いですが参考になるリンクを下記で記載します。 ※この投稿の読者は最低限、微分と機械学習の基礎(クラシフィケーションや正則化など)を知っていると仮定します。更にGradient Descent(勾配降下法)のような最適化技術を知っていれば、なお良しです。ただ上記を知らなくても、ニューラルネットワークに興味のある方なら楽しめる内容だと思います。 それではまず、なぜライブラリーを使わずに一からニューラルネットワークを構築する必要があるのでしょうか?後の投稿でPyBrainやTensorflowの
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