良い感じに詰めて整形してくれる JSON pretty-printer「jpp」を作りました - たにしきんぐダム
jpp というJSON Pretty-Printer を作りました。 github.com このコマンドはJSONを要素ごとに1つ1つ改行するのではなく、画面内(もしくは指定した幅)に収まる限りできるだけ改行を挟まずに要素を表示します。 そのため、例えばarrayの中身に大量の要素が入っているものや、objectの中身にfieldが大量にあるようなJSONを表示する際、改行をできる限り抑えて表示することによりJSONを見通しよく眺めることができます。 背景 JSONを整形して表示することができるCLIツールとして、jq、jsonppや、 python -m json.tool などがありますが(jq はpretty-printのためのツールではないが僕は普段jsonの整形のためによくjqを使っていた)、 これらの既存のJSON pretty-printerを用いて、先に述べたような要素数の
Linuxのプロセス間通信 - Qiita
この記事について LinuxのIPC（プロセス間通信）を紹介します。 プロセス間通信とは Inter Process Communication(IPC)はプログラムの実行単位であるプロセスの間で行われるデータ交換のことを指します。プロセスの依存関係は可能な限り疎結合になるようOSで管理されています。そのため、IPCはLinux OSの機能を経由して行う必要があります。 OSがプロセスに提供するデータ交換の方法はひとつだけではありません。それぞれ特徴のある多彩な方法を提供しています。 ここで紹介するのは以下の5つです。 共有メモリー セマフォ マップドメモリー パイプ ソケット通信 （他にありましたらコメントで教えていただければ幸いです。） それでは、見ていきましょう。 共有メモリ プロセス間で同じメモリを共有します。 共有メモリの最大の利点はそのアクセススピードにあります。 一度共有メモ
それっぽいPythonコードのテンプレート - Qiita
ちょっとしたツールを書かなければならなくなったとき、それが碌につかったことがないPythonを指定されること、よくありますよね。 Python素人がそれっぽいコードを書くための最低限なところをまとめてみました。 ちょっと表現がよくないかもですが、パッと見で「大丈夫そうだな」と思ってもらえるのが目標です。 # -*- coding: utf-8 -*- """ hoge_tools.py プログラム全体の説明を書きます。 実行方法とか必要なライブラリとか、 動作確認しているPythonのバージョンとか書くとよいと思いました """ from logging import getLogger, DEBUG # ログの設定 logger = getLogger(__name__) logger.setLevel(DEBUG) # 定数です NUM_SPHERE = 4 NUM_TRYSAIL =
【TCP/IP】勉強がてらHTTPクライアントもどきをPythonで作ってみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近、ソケット通信を使ってAndroid端末をサーバーとしてPCからデータを送る、というちょっと変わった仕組みを仕事で作っています。 今までは「通信」というとHTTP(S)くらいしか意識したことがなかったのですが、これを機に通信というものについてもっと知っておこうと思い、とりあえず「TCP/IPとは」みたいなところから勉強中です。 その勉強の一貫としてソケット通信を使ったHTTPクライアントの実装をしてみたので、その内容を紹介をしたいと思います。言語はPythonです。 その前に そもそもソケット通信ってなによ、って方はひとまず以下のペ
世界で一人しかできない WordPress コアを写経する話 ― 修行の先に見たものとは？
プログラミングの勉強でコードの写経をしたことがある人はたくさんいるでしょう。しかし、WordPress のコアファイルを一文字ずつ、毎日欠かさず写経している人はおそらく世界で一人しかいない。この修業のような行為から得た知見は、開発者のみにとどまらず、すべての人にとって有益なものであると確信しています。
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】 GitHubで直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集！読み物からソースコードまで、皆さんの開発に役立つ要素満載です！ 世界中の開発トレンドはGitHubにあり。 今回は直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集し、ジャンル別に整理しました。また、より内容を把握しやすくするため、各リポジトリの概要も記載しています。 上位にはソースコードだけでなく、開発に役立つ読み物系のリポジトリも多数。ぜひ参考にして、あなたの開発をブラッシュアップしてください。 読み物 Roadmap to becoming a web developer in 2017 Best websites a programmer should visit The Syste
ランプ損失サポートベクタ―マシン - 何らかのブログ
ICML2006のTrading convexity for scalabilityを元にざっくりとした解説。 SVMは凸関数の最適化問題であることによって、理論的にその性能が保証されているのが売りだけど、非凸関数も最適化したい！っていうのがモチベっぽい。 分類器 の最適化において、パラメタを として、 を最適化するのが通常のSVM。 この論文ではランプ損失を とおいて、 となる式をCCCP法を用いて最適化する。 式書くのだるくなったので論文からコピペ引用 で、pythonで実装してみた。 gist6f2fee705a197a608839 で、前回とおんなじ感じで適当に作ったサンプルを分類してみた。 matplotlib使ったせいか色がきつくてあれだけど、綺麗に分類てきてるっぽいので上手くいってるかも。 ただ、論文読んでもbの決定方法がよく分からなくてサポートベクトル？それぞれについて求ま
Pythonのどうしてこうなるの？トリッキーコード集 (part 1) - Read -> Blog
satwikkansal/wtfPython: A collection of subtle and tricky Python examples 原文のライセンスは煮るなり焼くなり自由なアレ 前文雑要約 Pythonはいい言語。 でも初心者には一見わかりにくい挙動をすることもある。 ここでは古典的でトリッキーな例を集めた。 トリッキーといっても大したことのない例もわりとある。 経験を積んだPythonプログラマならだいたい知っているはず。 目次 前文雑要約 目次 使い方 代入を無視するインタプリタ？ 解説 うさんくさいコード(Python 2.x系限定) 解説 ちょっとこのハッシュヤバくね？ 解説 評価タイミングの食い違い 解説 辞書をイテレート中に変更する 解説 リストの要素をイテレート中に削除する 解説 del, remove, popの挙動の違い [2, 4]という出力はなんなのか
休日個人開発で学ぶテストコード！ 画像に“集中線”を合成するツールを作ってみよう - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
休日個人開発で学ぶテストコード！ 画像に“集中線”を合成するツールを作ってみよう プライベートでも何か作りたい！ そんなときの「今日からはじめる休日個人開発」シリーズ、第二弾はテストコードを書きながら簡単なMVCモデルの画像加工ツールを作ってみましょう。好きな写真に集中線を合成できます。 皆さん、プライベートで何か開発していますか？ 「何か作りたい」という気持ちはあるものの、いまひとつ何から始めたらいいのか分からず、動けないままの人も多いと思います。 そんな皆さんのために、「仕事以外にも休日に個人で気軽に何かを作ってみよう！」という企画の第二弾です。今回は、第一弾で用意した開発環境を使って、画像を加工するツールを実際に作っていきます。 せっかくですので、ただ作るだけではなく、テストコードも一緒に書いてみましょう。最近は、CI（継続的インテグレーション）やCD（継続的デリバリー）も一般的にな
ChainerのChainをもう少し楽に書く
概要 Chainerの小ネタ 追記（2017/10/16） 新しいバージョンを作りました。 はじめに Chainerでネットワークを設計する時は、ChainにLinkを追加して__call__で各層の出力を設計すると思います。 コードで書くとこんな感じです。（わざと巨大なネットワークにしています） class Chain(chainer.Chain): def __init__(self): super(Chain, self).__init__() with self.init_scope(): self.l1 = L.Linear(None, 1024) self.l2 = L.Linear(None, 512) self.l3 = L.Linear(None, 256) self.l4 = L.Linear(None, 128) self.l5 = L.Linear(None, 10
Go言語でTCPのEchoサーバーを実直に実装する - Qiita
６月からDMM.comラボの六本木オフィスでミドルウェアを作るエンジニアインターンをしている@kawasin73です。 DMM.comラボではluaで実装されたKVS(キーバリューストア)を利用しています。 これは、TCPの上で独自プロトコルで通信しており、URIのPathがKeyとなり最長共通接頭辞検索をするKVSで、社内でluaの皮を被ったC言語で実装されたものが運用されています。 この度、このKVSをGo言語で再実装することになり、設計は既存のミドルウェアを踏襲した形で DMM.com ラボの方が行い、実装は僕がすることになりました。 Go言語の実装手法（goroutine や channel等）については僕が学びながらそれについて都度相談するというスタイルで行なっています。 その開発記を連載しています。 今回は、実装の第１ステップとして、TCPのエコーサーバーを実装していきます。
Bloom Filters by Example
A Bloom filter is a data structure designed to tell you, rapidly and memory-efficiently, whether an element is present in a set. The price paid for this efficiency is that a Bloom filter is a probabilistic data structure: it tells us that the element either definitely is not in the set or may be in the set. The base data structure of a Bloom filter is a Bit Vector. Here's a small one we'll use to
木構造の整形表示コマンド forest を作った - Qiita
pattern1_root pattern1_root/pattern2_last_leaf root_node root_node/pattern3_non-last_leaf root_node/pattern3_non-last_leaf/sample root_node/pattern3_non-last_leaf/pattern4_non-last_node's_child root_node/leaf_node $ cat sample1.txt | forest ├ ─ pattern1_root │ └ ─ /pattern2_last_leaf └ ─ root_node ├ ─ /pattern3_non-last_leaf │ ├ ─ /sample │ └ ─ /pattern4_non-last_node's_child └ ─ /leaf_node
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polamjag’s gists
GitHub - miyosuda/scan: SCAN: Learning Abstract Hierarchical Compositional Visual Concepts
タイタニックで決定木、交差検証、グリッドサーチ(Python)
ChainerとPyTorchのコードを比較する - 線形回帰編 - Qiita
ruby/st.c at trunk · ruby/ruby · GitHub
YOLO_chainer/YOLOtiny_chainer/predict.py at master · ashitani/YOLO_chainer
「画像認識分野における deep learning の発展と最新動向」