Skia-python: Pythonのための2Dグラフィックスライブラリ | | AI tech studio
AI Labの山口です。こちらの記事ではPythonのために開発した2Dグラフィックスライブラリ、skia-pythonの紹介をします。 概要 Skia-pythonはオープンソースで開発している高機能な2Dグラフィックスライブラリで、解像度に依存しないベクター形式で描画処理を記述することが可能です。もともとChromiumプロジェクトで描画バックエンドとしてC++で開発されていたグラフィクスライブラリのSkiaをPythonから呼び出せるようにラップして実装されています。Linux、Mac、Windowsでクロスプラットフォーム動作し、CPUおよびGPUデバイスでレンダリングをすることができます。PNG/JPEG/WEBPなどのラスタ画像形式での入出力の他、PDF/SVG形式での出力もサポートしています。 Skia-pythonを開発した背景として、Python環境でのベクターグラフィッ
GraphDBを検証してみたら予想よりも辛かった | | AI tech studio
アドテク本部の成尾です。 今回、GraphDBについて検証したので少しでも参考になればと思い公開してみます。 経緯 とあるプロダクトでOrientDBのCommunity Editionを利用しているのですが Writeの性能が予想よりも出ていない事、新しい製品も数多く出てきている事から 検証をしてほしいという声があがり検証する事となりました。 Graphとは、VertexとEdgeで構成されます。 多くのGraphDBは、上記のVertex, EdgeにPropertyを保持できるProperty Graphを扱います。 例えば Vertexとして人 VertexのPropertyとしてその人の名前や年齢を持ち それぞれの人がfriendという関係のEdgeで相互につながっていて EdgeのPropertyとして知り合った日を持っているという関係性を保持する場合以下のようになります。 G
ハイパーパラメーター最適化フレームワークOptunaの実装解説 | | AI tech studio
AI Lab AutoMLチームの芝田です (GitHub: @c-bata)。 ハイパーパラメーター最適化は、機械学習モデルがその性能を発揮するために重要なプロセスの1つです。Pythonのハイパーパラメーター最適化ライブラリとして有名な Optuna [1] は、様々な最適化アルゴリズムに対応しつつも、使いやすく設計的にも優れたソフトウェアです。本記事ではOptunaの内部実装についてソフトウェア的な側面を中心に解説します。 Optunaの内部実装を理解するためには、主要コンポーネントの役割と全体の動作の流れを押さえる必要があります。しかしOptunaの開発は活発で、コード量も多くなり、全体の流れをコードから読み取ることは難しくなってきました。そこで今回Minitunaという小さなプログラムを用意しました。Minitunaには全部で3つのversionがあり、それぞれ100行、200行
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