検索対象

並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

241 - 280 件 / 49110件

新着順 人気順

pythonの検索結果241 - 280 件 / 49110件

  • 数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す


    2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 ﹁よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？﹂ くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
      数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す

    • いろいろな言語のコーディング規約，スタイルガイドのリスト — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0

      みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華

      • 手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい

        modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや

          手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい

        • 難しいことを簡単に学ぶ方法 ― 強力なスキルを新たに身に着けるための3つのステップ | POSTD


          ここ数年、私はWeb開発と機械学習の自習に多くの時間を割いてきました。 学習のテーマは、Javascript、Node、ReactからPython、scikit-learn、ニューラルネットワークに至るまで多岐にわたりましたが、全てに対して私は一貫したアプローチで取り組みました。 そのアプローチとは、単純な︵陳腐と言ってもいい︶3ステップで進める、という手法です。しかし、 Web開発のシロウトだった私が5カ月で、プロだと自覚できるほどになった のはひとえに、このアプローチで臨んだ自習の成果だと思っています。 そこで私は、この自習法がほかの誰かのお役に立てるかもしれないと思い、少し記事を書いてみることにしました。 この記事は、何も分からないままやみくもに挑戦を始めた、2012年当時の自分自身に教えるつもりで書いています。 ステップ1‥習うより慣れろ 新しいテクノロジを学ぶためにまず実行する最
            難しいことを簡単に学ぶ方法 ― 強力なスキルを新たに身に着けるための3つのステップ | POSTD

          • データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita

            pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 >　3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an

              データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita

            • Rubular: a Ruby regular expression editor and tester

              Rubular is a Ruby-based regular expression editor. It's a handy way to test regular expressions as you write them. To start, enter a regular expression and a test string. Or you can try an example.

                Rubular: a Ruby regular expression editor and tester

              • 【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita


                はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然!これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
                  【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita

                • 京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開

                  プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ（KURENAI）で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げている。 Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる。 Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる。 Pythonを用いて簡単なプログラムを自ら設計、実装、テストできるようになる。 著者は、本教材のまえがきにおいて、多くの解説書がプログラミング言語の紹介に終始しがちななか、Pythonというプログラミング言

                    京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開

                  • ドナルド・トランプ氏をイメージしたプログラミング言語「TrumpScript」が滅茶苦茶すぎる - BppLOG

                    アメリカ大統領選挙候補者であるドナルド・トランプ氏をイメージした Pythonベースのプログラミング言語「TrumpScript」が公開されています。 特徴が滅茶苦茶だったのでご紹介します。 GitHub - samshadwell/TrumpScript: Make Python great again どうやら米ライス大学の24時間ハッカソンで作られたようです。 ハッカソンでの優勝は逃したものの、日々issueにバグ報告が上がっており、 よりトランプ氏らしくなるように改善がされているようです。 特徴 浮動小数点型は使えず整数のみ。アメリカは中途半端なことはしない。 数値は100万より大きくなくてはいけない。それより小さい数字は取るに足らない。 importは使えない。全てのコードはアメリカ製でなければならない。 True,Falseの代わりにfact,lieを使う。 変数名に使えるのは

                      ドナルド・トランプ氏をイメージしたプログラミング言語「TrumpScript」が滅茶苦茶すぎる - BppLOG

                    • 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita

                      追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授

                        【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita

                      • SMSで送信元を偽装したメッセージを送る


                        送信元表記が送信者IDのケース SMSのメッセージを受信した際に表示される送信元には、電話番号の代わりに任意の英数字も表記できる。この英数字の送信元表記を﹁送信者ID︵Sender ID︶﹂という。JC3の図では 通信事業者Ａ が送信者IDに当たる。 なお送信者IDの利用可否は受信側の通信事業者の対応状況によって異なる。Twilioの販売パートナーであるKWCの説明によると、日本国内ではNTT DOCOMOとSoftBankが送信者IDに対応し、KDDIは対応していないとのこと²。私はKDDIの回線を所有していないため、受信側がKDDIの電話番号を使用している場合の挙動は検証できていない。 まずはiOSの公式メッセージアプリに届いていたAmazonからのメッセージのスレッドで偽装を試みる。送信者IDは Amazon となっているため、TwilioでSMSを送信する際のFromの値に Ama
                          SMSで送信元を偽装したメッセージを送る

                        • 私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD

                          文：Daniel Sim　分析：Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁（LTA）による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた

                            私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD

                          • 【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita


                            統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに﹁標準偏差﹂があると思います。﹁平均﹂くらいまでは馴染みもあるし、﹁わかるわかるー﹂という感じと思いますが、突如現れる﹁標準偏差﹂ の壁。結構、この辺りで、﹁数学無理だー﹂って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが﹁標準偏差﹂です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように1から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ﹁標準偏差﹂の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 ︵※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
                              【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita

                            • pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita

                              自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． #!/usr/bin/env python def main(): print('hello, hello, hello!') if __name__ == '__main__': main() pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後

                                pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita

                              • Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン - CUBE SUGAR CONTAINER

                                今回はソケットプログラミングについて。 ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。 ホスト間の通信やホスト内での IPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている。 そんな幅広く使われているソケットだけど、取り扱うときには色々なアーキテクチャパターンが考えられる。 また、比較的低レイヤーな部分なので、効率的に扱うためにはシステムコールなどの、割りと OS レベルに近い知識も必要になってくる。 ここらへんの話は、体系的に語られているドキュメントが少ないし、あっても鈍器のような本だったりする。 そこで、今回はそれらについてざっくりと見ていくことにした。 尚、今回はプログラミング言語として Python を使うけど、何もこれは特定の言語に限った話ではない。 どんな言語を使うにしても、あるいは表面上は抽象化さ

                                  Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン - CUBE SUGAR CONTAINER

                                • OAuth 2.0 全フローの図解と動画 - Qiita

                                  RFC 6749 (The OAuth 2.0 Authorization Framework) で定義されている 4 つの認可フロー、および、リフレッシュトークンを用いてアクセストークンの再発行を受けるフローの図解及び動画です。動画は YouTube へのリンクとなっています。 English version: Diagrams And Movies Of All The OAuth 2.0 Flows 追記 (2019-07-02) 認可決定エンドポイントからクライアントに認可コードやアクセストークンを渡す方法については、別記事『OAuth 2.0 の認可レスポンスとリダイレクトに関する説明』で解説していますので、ご参照ください。 追記（2020-03-20） この記事の内容を含む、筆者本人による『OAuth & OIDC 入門編』解説動画を公開しました！ 1. 認可コードフロー RF

                                    OAuth 2.0 全フローの図解と動画 - Qiita

                                  • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

                                    はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ

                                    • 機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD


                                      この記事は、去年私が書いた﹁Machine Learning in a Week︵機械学習に挑んだ一週間︶﹂という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理︵NLP︶の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
                                        機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD

                                      • kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter

                                          kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter

                                        • 軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor's blog


                                          はじめに やめろ、ではなく、やめたほうがいい。です。自分のユースケースに合ってるか今一度確認することを推奨します。基本的にはAlpineは避けたほうが良い、というのが2021年時点での私の認識です。 なんで？ libcに一般的な互換性が不足しているからです。Ruby、Python、Node.jsなどでNativeモジュールをバンドルしているアプリケーションの場合、パフォーマンスの劣化や互換性の問題にぶち当たる場合があります。 superuser.com あとは他のベースイメージの軽量化もそれなりに進んできていて、Alpineが定番軽量イメージと言う認識は2018年頃には消えつつあったかなという認識でいます。 どうすりゃええねん ※Debian Slimがあるやんってツッコミ結構もらったんですが、Slimは当たり前過ぎてもう紹介しなくていいかなっていう甘えで省略していました。よろしくおねがい
                                            軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor's blog

                                          • 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab


                                            このページでは，人工知能や深層学習を学んだことのない方向けに，それらを学ぶためのロードマップを紹介しています． ここでは対象者として﹁情報系以外の大学生向け﹂と﹁社会人向け﹂を想定し，それぞれ10時間・200時間で人工知能や深層学習について一通りの内容を学ぶことを念頭に作成しています． もちろん限られた時間で全てを学ぶことは不可能ですが，人工知能や深層学習を身につけるためにどのように学び進めていけば良いかわからない方は，是非参考にしてください． また，フォローしてみようと思ったロードマップがある場合は，各教材をやり始める前にそのロードマップを最後まで読むことをお勧めします．

                                            • 東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai

                                              サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                                東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai

                                              • この処理Pythonでどう書く？ - エムスリーテックブログ


                                                EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 ︵spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより︶ こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの﹁本体部分﹂だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ
                                                  この処理Pythonでどう書く？ - エムスリーテックブログ

                                                • Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ

                                                  本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する本格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。

                                                  • Google Python スタイルガイド


                                                    概要 これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ

                                                    • dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。

                                                      このドメインは、お名前.comで取得されています。 お名前.comのトップページへ Copyright © 2020 GMO Internet, Inc. All Rights Reserved.

                                                        dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。

                                                      • 最適化超入門


                                                        本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである﹁Transformer﹂の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
                                                          最適化超入門

                                                        • パーフェクトJavaScriptはガチ本。クソと言われる言語仕様をまとめあげた良書 - 三等兵

                                                          執筆した井上誠一郎氏ら共著者に敬服。お疲れさまでした。 パーフェクトJavaScript (PERFECT SERIES 4) 言語仕様のpart2(2〜7章)まで読みました。その後はパラパラっと流し読み。まずは言語仕様までの内容について雑感を述べます。 JSには既にサイ本と呼ばれるバイブルが存在しますが、サイ本は「仕様を淡々と解説している本」といった印象を持っています。対してパーフェクトJavaScriptは「仕様における用語を整理し、分かりやすくまとめて解説している本」といった印象でした。そして表紙がダサいです。ガラケーがのってます。サイ本に対してガラケー本といったところでしょうか。・・・って不名誉な名称だからやめとこうと思いましたが、パーフェクトJavaScriptと長いのでやっぱり使います。 対象読者 入門書ではないと「はじめに」で言い切っています。対象読者についてもそのページで言

                                                            パーフェクトJavaScriptはガチ本。クソと言われる言語仕様をまとめあげた良書 - 三等兵

                                                          • 全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来


                                                            あけおめ！今年は巳年。へび。へびと言えばPython。そう今年は全てのwebエンジニアがPythonを勉強する最高の環境が整った年なのです。 既にPerlやRubyを習得してるけど、それに加えてPython必要？必要です！必要だと思います。もはやPythonはwebエンジニアにとって必修言語となりつつあると思います。Linuxの多くの箇所でシステム言語として用いられ、可読性の高さから多くの技術系書籍のサンプルコードとして用いられ、科学技術系分野におけるエコシステムの充実っぷりはますます磨きがかかっており、様々なライブラリがどんどん出てくる現状を﹁Pythonわからないから自分には関係無い﹂と遠巻きに眺めるのはもったいないです。 習得するのにどのくらい時間かかるの？あなたが既に他の言語に慣れ親しんでいるなら、特にRubyなどに精通していれば﹁1週間﹂で基本的な読み書きは出来るようになるでしょ
                                                              全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来

                                                            • 受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck

                                                              2017/02/03 JaSST’17 Tokyo

                                                                受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck

                                                              • 「サーバーサイドの知識の無さに全俺が泣いた」レベルの入社当時の人に読ませたら少しはアドバイスになったであろうPythonとDjangoの前提知識メモ - 憧れ駆動開発


                                                                あの頃は青かった。教えるどころか無知をさらけ出すというのはこの事だった。死ぬほど恥ずかしいので消したかったけれど、この記事が一番アクセスがあって長い間いくらか読まれていたらしい。ためらった。ただ、かつての自分といくらかの人に参考になればうれしいけれど、そろそろ役目を終えたと信じたい。もし書きなおすのなら、もう少し違う言い方か伝え方にすると思う。 内容としては 当時の自分のスペック Pythonの言語で、当時の自分が知った方法(3項演算子とか) mercurial の基礎(init, commit, push, update, log) WAF(Django)の知識 URL(ディスパッチャ)をトリガーにして Viewで処理をかく ModelにDBの内容がある ORMでリレーションを簡単に記述できる テンプレートでViewで処理した内容を表示させる チラ裏に移動させた。
                                                                  「サーバーサイドの知識の無さに全俺が泣いた」レベルの入社当時の人に読ませたら少しはアドバイスになったであろうPythonとDjangoの前提知識メモ - 憧れ駆動開発

                                                                • 画像処理をやるなら知らないと損！OpenCVがわかる資料まとめ


                                                                  OpenCV︵オープンシーヴィ︶は多機能なコンピュータビジョンライブラリで、動画や画像の処理に幅広く利用できるさまざまな機能が実装されています。 動画・画像処理を用いたアプリやサービスを開発するために、OpenCVを学びたいと思っている方は少なくないのではないでしょうか。 そこで今回は、OpenCVが学べる資料︵記事・サイト・スライド︶を10個ご紹介します。 OpenCVを基礎から解説している資料を中心に紹介していますので、OpenCVの学習にぜひご活用ください。 OpenCVがわかる記事・サイト10分で学ぶOpenCV超入門 / MetaArt http://iphone.moo.jp/app/?p=1101 ﹁画像を読み込み表示する﹂﹁画像のサイズを変更する﹂﹁画像をグレースケール化する﹂﹁画像を2値化する﹂、以上の4つのOpenCVを使ったプログラムについて学べる記事です。 各コー
                                                                    画像処理をやるなら知らないと損！OpenCVがわかる資料まとめ

                                                                  • in the looop | Looops communications

                                                                    ループス・コミュニケーションズは、 企業のSNS活用戦略の立案・運用改善、啓発教育などのコンサルティングサービスや、リーダーシップやイノベーションをテーマとした企業研修を提供しています。

                                                                      in the looop | Looops communications

                                                                    • 「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側

                                                                      「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側 関連コンテンツ Webcamでの動作例 https://www.youtube.com/watch?v=d91xyyA-exA IkaClips の出力例 https://www.youtube.com/watch?v=w6kqbAPq1Rg ささみ 2015年10月 http://ssmjp.connpass.com/event/21108/ Read less

                                                                        「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側

                                                                      • If文から機械学習への道

                                                                        機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less

                                                                          If文から機械学習への道

                                                                        • HTML＋JavaScriptでiPhone/Androidアプリを作れるTitanium Mobileとは


                                                                          HTML＋JavaScriptでiPhone/Androidアプリを作れるTitanium Mobileとは‥Web技術でネイティブアプリを作れるTitanium︵1︶︵1/3 ページ︶ iPad/iPhone VS Androidに戸惑っているWebデザイナ／開発者のために、Web技術でネイティブアプリを作れるオープンソースの開発ツールを紹介し、その利点や使い方を連載で解説します iPad/iPhone VS Androidに戸惑っていませんか？ 2010年1月5日、グーグルがAndroid 2.1を搭載した﹁Nexus One﹂を発表しました︵参考‥Google、Android 2.1搭載の“スーパーフォン”﹁Nexus One﹂を発表︶。高精細なディスプレイや高速なプロセッサによる快適な動作など、iPhoneのライバルとしての存在感が話題になりました。また1月21日には、NTTドコモ
                                                                            HTML＋JavaScriptでiPhone/Androidアプリを作れるTitanium Mobileとは

                                                                          • 『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ


                                                                            機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の﹁はむかず﹂さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章　学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する﹁本書は何を含まないか﹂という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
                                                                              『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                            • 「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」について知っておくべきこと | ReadWrite Japan


                                                                              ﹁Raspberry Pi︵ラズベリー・パイ︶﹂について知っておくべきこと Raspberry Piは誰でも気軽に楽しむことができるシンプルなコンピューターだ。皆さんにも使い方を紹介しよう。 注文しておいた﹁Raspberry Pi︵ラズベリー・パイ︶﹂は、夕方にメール便で到着した。そしてその日の深夜までには、夫と私はそれをプリント・サーバーとして動かすことに成功していた。実は私達はどちらも、コンピューター・サイエンスの経験などは全く持ち合わせていない。 Raspberry Piは非常にシンプルなカード・サイズのコンピューターで、誰でも簡単にプログラムすることができる。元々は英国の学生が科学、テクノロジー、エンジニアリング、数学などを学ぶ入門用として設計されたものだが、35ドルという手頃な価格も手伝って、ホビー用途としても世界中の人々にとても人気がある。 小型のデバイスであるにも関わら
                                                                                「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」について知っておくべきこと | ReadWrite Japan

                                                                              • ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2020」ベスト10発表。「ドラゴンクエストXを支える技術」 「ダークウェブの教科書」など

                                                                                ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2020」ベスト10発表。「ドラゴンクエストXを支える技術」 「ダークウェブの教科書」など ITエンジニア本大賞は、ITエンジニアに読んでほしい技術書・ビジネス書を選ぶイベントです。 これまで正式名称が「ITエンジニアに読んでほしい！技術書・ビジネス書 大賞」で通称として「ITエンジニア本大賞」と呼ばれていましたが、今回から「ITエンジニア本大賞」が正式名称となりました。 「ITエンジニア本大賞」の主催は翔泳社ですが、対象となる書籍は出版社を問わず技術書、ビジネス書全般。刊行年も関係なく、この1年を振り返っておすすめしたい書籍となっています。 今回発表されたのは技術書部門ベスト10とビジネス書部門ベスト10です。このなかから特に投票の多かった技術書3冊、ビジネス書3冊について、同社が2月13日、14日に開催するイベント「Developers S

                                                                                  ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2020」ベスト10発表。「ドラゴンクエストXを支える技術」 「ダークウェブの教科書」など

                                                                                • ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記


                                                                                  前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、4層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセットIm
                                                                                    ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
                                                                                  前のページ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 次のページ

                                                                                  はてなブックマーク

                                                                                  公式Twitter

                                                                                  はてなのサービス

                                                                                  • App Storeからダウンロード
                                                                                  • Google Playで手に入れよう
                                                                                  Copyright © 2005-2024 Hatena. All Rights Reserved.