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twistd.daemonize(reactor, os)
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Python 3.6.0日本語ドキュメント
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Python人気を支えるツールの1つ「Jupyter Notebook」。VS Codeからこれを使ってみよう。Jupyter拡張機能が提供する機能も一覧する。 (1/3)
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VS CodeでPythonを始めるための新連載。VS CodeでPythonするのはなぜか、その理由と、必要な拡張機能のインストール、簡単な環境設定までをまとめよう。 (1/3)
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ブレークポイント、ステップ実行など、本格的なIDEと遜色ない機能を使って、VS CodeでPythonコードをデバッグしよう。 (1/4)
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IntelliSenseによるコード補完機能、Linterやフォーマッタなど、コード記述を快適にしてくれるVS Codeの機能を紹介。 (1/2)
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Flask-MarshmallowとFlask-Restlessという拡張機能を使い、前回作成したデータベースモデルをWeb API化する。 (1/2)
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VS Codeの使い勝手を良くしてくれるPython関連の拡張機能を幾つか紹介しよう。 (1/3)
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Applied Data Science with Python from University of Michigan. The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to ...
Python 応用データサイエンス専門講座
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プログラム言語人気ランキング。2018年5月時点でPythonがJavaを抜いて1位になった。
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「Visual Studio Code」が「Anaconda」Pythonディストリビューションに同梱される。
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マイクロソフトは、ボット開発用ツールなどにさらなる機能を追加することで、「会話プラットフォーム」戦略を強化しようとしているようだ。AI分野におけるMicrosoft MVPの技術者がBot Frameworkの取り組みについて説明している。
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これからディープラーニングを用いて画像認識を始めたい方に向けた2017年1月23日開催の日本語技術セミナー資料です。ディープラーニングの基礎からPython言語を使ってCaffeフレームワークを使うための実践方法まで解説します
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Pythonで数値計算を行なうためのライブラリであるNumPyでは、多次元配列を基本的なデータ構造として操作します。この独自のデータ構造を「ndarray」といい、知っておくことでデータ処理の際に高速化や省メモリ化したコードを書けるようになります。今回は『現場で使える!NumPyデータ処理入門』(翔泳社)からndarrayの基礎を紹介します。
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本稿ではプログラミングの基本は理解しているがより実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではPythonによる統計データ解析を解説します。まず統計の概観について確認し、Jupyter Notebookを使った基本統計量の確認・相関・検定の手順を解説します。
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機械学習への関心が高まる中、特にその手法の一つである深層学習が注目されています。こうした流れを感じ、これから技術を身につけたいと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、まずはその土台となる機械学習について理解を進める必要があります。今回は翔泳社が発売した『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書』から、機械学習の概論を紹介します。なお、本書ではデータ可視化やグラフの作成などを解説したあと、深層学習についても具体的に解説しています。
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税込の年間利用料金は、10ユーザーあたり198000円。と聞くとAutoDevopsについているcodeclimateで十分なと思いたくなる
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プログラミング学習サービスのAidemyで人気の講座「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!」が書籍化、翔泳社から『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書』として10月22日に発売となりました。関心が高まる一方の深層学習の基本を学びたい方にお勧めです。
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本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。
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本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではブラウザで動作するOSSの対話型データ解析ツール「Jupyter Notebook」を紹介します。導入から実際にPythonとライブラリを用いたデータ解析の実行、可視化までの手順
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If you are using Jupyter Notebook, just add the magic function %precision 2 for 2 decimal and so forth.
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pythonスクリプトをWindows実行バイナリに変換してくれる
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ソフトウェア開発の業務改善をテーマにスタートします本連載,トップバッターとなった筆者はJira SoftwareとPythonが好きなプリセールスです。
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Pythonなら export PIP_CACHE_DIR="pip-cache" とcache で時間節約できる
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Cloud Vision APIを利用する場合、以下の2通りの方法があります。直接REST APIを叩く方法
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機械学習のモデルの構築にはまだ多くの障害があり、その一つが、データのあるところからモデルを構築するところへ、大量のデータを移動することだ。Googleはその工程を少しでも容易にするために、データウェアハウスBigQueryの中でモデルを作れる機能、 BigQuery MLを立ち上げた。 BigQuery MLを使うと、モデルをファインチューニングするためにデータを行ったり来たりさせることなく、データウェアハウスの中で線形回帰やロジスティック回帰を使ってモデルを構築できる。しかも、モデルを構築して予測を得る
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はじめに - 近年、VRのブームのおかげもあってモーションキャプチャー分野も発展しつつあります。本記事は、お手軽モーションキャプチャー端末であるLeap Motion ...
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jupyterで補完を効かせる
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Pythonはオールマイティなプログラミング言語だ。Pythonを使えば、他のプログラミング言語でできる大抵のこと.
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特集:Visual Studioで始めるPythonプログラミング(2017/08/18)
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「ITに全く関係ない分野からITに飛び込んで活躍しているエンジニア」や「ITとIT以外の分野の境界を行き来しながら成果を上げているエンジニア」を「越境エンジニア」と名付け、1カ月に一人ずつインタビューを掲載する。今月取り上げるのは佐藤治夫氏。Pythonに特化したシステム開発会社であるビープラウドの創業者だ。今回は、ビープラウドがPythonに特化した経緯や理由、リモートワークの全面採用などについて聞いた。
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「ITに全く関係ない分野からITに飛び込んで活躍しているエンジニア」や「ITとIT以外の分野の境界を行き来しながら成果を上げているエンジニア」を「越境エンジニア」と名付け、1カ月に一人ずつインタビューを掲載する。今月取り上げるのは佐藤治夫氏。Pythonに特化したシステム開発会社であるビープラウドの創業者だ。最終回である今回は、ビープラウドとコミュニティとの関係や同社に営業社員がいない理由などを聞いた。
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TensorFlowは、Google Brainチームが開発したオープンソースのライブラリで、大規模な機械学習や数値計算に使える。機械学習や深層学習、ニューラルネットワークのさまざまなモデルやアルゴリズムが、共通の抽象化のもとで使いやすくまとまっている。Tensorflowのアプリケーションの開発には、Python用のフロントエンドAPIが提供されている。開発したアプリケーションの実行には、高速なC++が使われる。
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Microsoft製ではないけど
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なんだJupyter NotebookのDockerイメージあるんじゃん
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> Clojureに反対する大きな理由がJVMです。この役立たずは重いですからね。 これは、数週間前に(https
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ニュース micro
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へぇーJavaScript側だけでなくてPythonでもOpenAI API Libraryの非互換な変更があったのかな?
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米Facebookは10月2日、オープンソースのPython向け機械学習ライブラリ「PyTorch 1.0」のプレビュー版を公開した。 ニュース オープンソース デベロッパー 末岡洋子 AI 関連記事米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「GraphPipe」を公開
ニューラルネットワークツールと推論エンジンの相互運用のためのプロジェクト「NNEF」が仕様を公開
米Uberの研究開発チーム、確率的プログラミング言語「Pyro」をオープンソースで公開
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Python開発チームは6月27日、プログラミング言語Pythonの新メジャーリリース版となる「Python 3.7.0」を発表した。 ニュース オープンソース デベロッパー プログラミング 開発ツール 末岡洋子 関連記事QtのPythonバインディング「Qt for Python」、初の公式リリース
Pythonパッケージ管理ツール「Pip 10」リリース
Pythonによるデータサイエンスツールディストリビューション「Anaconda Distribution 5.0」公開
「Python 3.
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米FacebookのPyTorch開発チームは12月7日、Pythonベースの深層学習フレームワーク「PyTorch 1.0 stable」の公開を発表した。 ニュース オープンソース デベロッパー 末岡洋子 関連記事Facebook、Python向け機械学習ライブラリ「PyTorch 1.0」のプレビュー版をリリース
オープンソースの優良プロジェクトを選ぶ「Bossies 2018」発表
米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「GraphPipe」を公開
Python向けスト
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米Microsoftは12月4日、機械学習のための高性能な推論インターフェイスエンジン「Open Neural Network Exchange(ONNX)Runtime」をオープンソースで公開した。WindowsおよびmacOS、Linuxで利用できる。 ニュース オープンソース デベロッパー プログラミング 開発ツール フレームワーク 末岡洋子 関連記事米Microsoft、機械学習フレームワーク「Infer.NET」をオープンソースに
Facebook、Python向け機械学習ライブラリ「PyTo
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Pythonのコーディングスタイルスタンダード
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Pythonコーディングガイド インデントは4 深い~
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python pipマニュアル 日本語版は…
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Patsy is a Python library for describing statistical models (especially linear models, or models that have a linear component) and building design matrices. Patsy brings the convenience of R "formulas" to Python.
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WindowsやMac OSだとanacondaが必要だけどね
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ホストとポートを指定 defaultは、localhost 8000
uvicorn.run(app=app, host="192.168.1.1", port=8888)
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Apacheとmod_wsgiで本番用サーバーを構築
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django「フルスタックフレームワーク」 中規模以上のWebアプリケーションの構築によく使われます。 Flask 小規模・中規模なWebアプリケーションの構築に向いています。
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Python文法基礎
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Pythonではnumpy, scipy, pandasなどデータ解析に便利なライブラリが存在
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python-modeのdefaultの4が深すぎるので変えようとしたがcustomizeのpython-indent-offsetもここにあるpy-indent-offsetも効かない
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import matplotlib as mplmpl.use('Agg')
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書籍「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」のサンプルコード
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Numpy と scipy を使用する python の統計的モデル。現在線形回帰 (普通、一般化し、重み付き最小二乗法)、堅牢な線形回帰と一般化線形モデル、離散モデル、時系列解析、統計的方法をカバーしています。
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Python 3の文法をすばやく理解
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「Pythonで基礎的な統計学」の本、 CCでのPDFでも配布されている
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CAP-XからCASLに変わった頃に受けた一種で、部屋に入ったら黒板に「printf」と当時は範囲でなかったC言語の文が入った訂正が書かれていたのが懐かしい。当時はC言語すら入ってなかった…
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世界で最も人気のあるプログラミング言語「Python」の開発を指揮しておよそ30年、その生みの親で「Benevolent Dictator For Life(優しい終身の独裁者:BDFL)」のグイド・ヴァンロッサム氏が、意思決定プロセスから完全に退くことを決断した。Pythonはプロジェクト発足以来、初めての根本的なリーダーシップの危機に直面している。
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開発者の間で急上昇中の「Python」人気が収まる気配はなさそうだ。理由は主に、機械学習という成長著しい分野で使用されていることにある。 とはいえ、データサイエンスに対する魅力以上に、Pythonのファンたちによれば、この言語がここまで成功した背景には、広範かつ堅牢なソフトウェアライブラリの存在と習得しやすさがあるという。 現在使用されているPythonには、「Python 2」「Python 3」という大きく2つの種類がある。Python 3のほうがより新しいのは一目瞭然だが、それ以前のバージョンのPy
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Pythonのバグトラッカーに、「Avoid master/slave terminology」という要望が寄せられている。これは「多様性のため」に奴隷制度を連想させる「master」「slave」という単語を削除するほうが好ましいという提案だ(Slashdot、Motherboard、Register)。
そもそも「master」という単語は非常に多くの場所で使われており、たとえばバージョン管理システムGitでは「masterブランチ」という概念がある。そのため、これを変更するのは容易なことではない
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多くの写真ファイルには、撮影場所の緯度と経度が記録されている。写真に埋め込まれているGPS情報は非常に便利だ。旅行先で撮影した写真など、どこで撮影したのか忘れたとしても、すぐに調べることができる。今回は、写真に埋め込まれているGPS情報を元に、撮影場所を調べるプログラムを作ってみよう。 ○写真のGPS情報はどこに記録されている? スマートフォンなどで写真を撮影した場合、撮影場所が表示できる機能がついている。それが、スマートフォンの中だけであっても便利だ。しかし、写真をPCにコピーしたり、ネットにアップした
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Anacondapythonのディストリビューションの一つで、主要ライブラリをオールインワンでインストールできます。
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米Amazon.com傘下のAmazon Web Services(AWS)は11月29日(現地時間)、AWSクラウド上でプログラムを実行できるサービス「AWS Lambda」に、任意のプログラミング言語が使える「Custom Runtimes」を追加した。これを受けて日本のTwitterでは30日(日本時間)、サポート言語に含まれていた「COBOL」がトレンド入りした。 AWS Lambdaはサーバレスでプログラムを実行できるクラウドサービス。サーバの準備や管理が不要で、アップロードしたプログラムの処理
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機械学習アプリケーションのブームに乗って、誕生してから27年のプログラミング言語「Python」の人気が上がり続けている。TIOBEのプログラミング言語インデックスによれば、誕生から30年以上経った「C++」を、近い将来Pythonが追い越す可能性もあるという。 8月に発表された最新のTIOBEインデックスでPythonの人気が上昇したことは、プログラマーがコーディングに関する疑問を解決するためのサイト「Stack Overflow」の発表とも軌を一にしている。同サイトは2017年に、Pythonのタグが
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