うわっ…私のpandas、遅すぎ…?って時にやるべきこと(先人の知恵より) - Lean Baseball      2019-01-20 22:20:30  詳細
※あくまでもイメージです(適当) 仕事じゃなくて、趣味の方の野球統計モデルで詰まった時にやったメモ的なやつです.*1 一言で言うと、 約19万レコード(110MBちょい)のCSVの統計処理を70秒から4秒に縮めました. # 最初のコード $ time python run_expectancy.py events-2018.csv RUNS_ROI outs 0 1 2 runner 0_000 0.4...
https://shinyorke.hatenablog.com/entry/pandas-tips
【Python C API入門】C/C++で拡張モジュール作ってPythonから呼ぶ -前編-|はやぶさの技術ノート      2019-01-20 21:20:29  詳細
こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 仕事の都合もあり「C言語 ⇒ C++ ⇒ Python」の順にプログラミング言語を習得しました。 最近は、PythonとC/C++両方を使って仕事をしています。 Pythonでプログラミングをしていると… 【やりたいこと】 処理速度を向上させたい 過去に作ったC/C++のソースコー...
https://cpp-learning.com/python_c_api_step1/
tensorflow/tensorflow/lite/experimental/micro at master · tensorflow/tensorflow · GitHub      2019-01-20 11:40:06  詳細
TensorFlow Lite for Microcontrollers This an experimental port of TensorFlow Lite aimed at micro controllers and other devices with only kilobytes of memory. It doesn't require any operating system support, any standard C or C++ libraries, or dynamic memory allocation, so it's designed to be port...
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro
sklearn.preprocessing.RobustScaler — scikit-learn 0.20.2 documentation      2019-01-20 11:40:05  詳細
sklearn.preprocessing.RobustScaler¶ class sklearn.preprocessing.RobustScaler(with_centering=True, with_scaling=True, quantile_range=(25.0, 75.0), copy=True)[source]¶ Scale features using statistics that are robust to outliers. This Scaler removes the median and scales the data according to the qu...
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.RobustScaler.html
Dashを使ってプレゼン資料を作る - 隗より始めよ      2019-01-20 11:40:04  詳細
発表資料を作ったのですが、勉強会がキャンセルになったので、ブログにでも書くかと思っていたら、Pythonのアドベントカレンダーの8日目がまだ空いていることに気づいたので、今更アドベントカレンダー用の記事にします。多分怒られないよね。 これまで何度もdashについて記事にしてきましたが、最近、プレゼン資料をこ...
https://www.mazarimono.net/entry/2019/01/10/dash
Pythonの高速化? - atsuoishimoto's diary      2019-01-20 11:40:02  詳細
たまに、「Pythonの高速化」なんてブログを見かけることがある。書いてあるのは、たいてい s = 0 for i in list_of_ints: s += i と書くより、 s = sum(list_of_ints) のほうが速い!なので sum() 使おう!とかだ。 たしかに、sum() は速い。Pythonインタープリタによるループの繰り返しを行わず、高速なC言語による処理...
https://atsuoishimoto.hatenablog.com/entry/2019/01/18/180020
Pythonで電子書籍フォーマットのEPUBからデータを抽出してみる - Qiita      2019-01-20 09:40:05  詳細
仕事で電子書籍フォーマットであるEPUBからデータを抽出する必要があったので、調べたところ ebooklib といライブラリが便利そう。使ってみたので軽く紹介。 EPUB とは 電子書籍フォーマットの一種です。 多くのデバイスの間でも汎用性高く、ここ数年段々普及しているフォーマットです。EPUB については 「EPUB 3とは...
https://qiita.com/po3rin/items/80053c20048ef8e4b6c5
追伸。そろそろおまえもseabornヒートマップを使うように。 母より - Qiita      2019-01-20 09:40:04  詳細
はじめに seabornのヒートマップの使い方をまとめました。 記事タイトルは相変わらずコピーメカに考えてもらってます。 母はヒートマップを暖房器具か何かだと思っているのかな? seaborn ヒートマップの使い方 今回はseabornのflightsというデータを使っていきます。 import seaborn as sns; sns.set() import pandas a...
https://qiita.com/hiroyuki1990/items/00d0f52724f16ad7cf77
【ファッション×テック】pythonの力でファッショニスタを目指す part1 - Qiita      2019-01-20 09:40:03  詳細
はじめに 先日、「お前らの服装がダサいのでおしゃれ判定アプリを作ってみた」という面白い記事を拝見しました。エンジニアもお洒落をしていく!素晴らしいです!私もとてもお洒落を楽しんでいます。ZOZO就職したいです。さて、記事中に エンジニアはおしゃれが苦手でどうしてもダサい服装になりがちです(偏見) とありま...
https://qiita.com/cocet33000/items/7beb9e67be6ca07acd15
Google Developers Japan: Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開(健康・医療向けデータを用いた実践編も含む)      2019-01-19 08:40:02  詳細
.app 1 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #hack4jp 3 A/B Testing 1 A4A 4 Actions on Google 13 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 31 Ads 15 Ads API 6 AdWords API 9 Agency 1 AIY 3 AIY Vision Kit 2 ALPN 1 AMP 69 AMP Cache 5 AMP for Email 1 AMP Story 2 amp-bind 1 AMPHTML Ads 1 Analytics 9 Andorid 10 Andro...
https://developers-jp.googleblog.com/2019/01/medical-ai-course-materials.html?m=1
models/msssim.py at master · tensorflow/models · GitHub      2019-01-19 01:40:03  詳細
Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 28 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/compression/image_encoder/msssim.py
pythonによる日本語前処理備忘録 | DATUM STUDIO株式会社      2019-01-19 01:40:02  詳細
はじめにこんにちは。DATUM STUDIOの安達です。 最近社内で日本語のテキストを用いた自然言語処理でよく質問を受けるのですが、前処理についてはそこそこ同じような内容になるため、本記事では社内共有の意味も込めて前処理に関して用いてきた&用いれそうな手法を列挙します。 比較的同じ内容を扱った既存の記事として...
https://datumstudio.jp/blog/python%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E5%89%8D%E5%87%A6%E7%90%86%E5%82%99%E5%BF%98%E9%8C%B2
コインをバラまいた画像から合計金額を推定するAI - Qiita      2019-01-17 23:40:03  詳細
世間では、お正月が来たようです。 そこで、初詣に行ったついでに、賽銭箱の底をのぞいてみましょう! これいくら? こんな画像をパッと見て総額がわかれば、なにかと嬉しいのではないかと。大体でもいいので。 (たとえば神社さんの確定申告システムに直結するとか・・。) まぁ応用はさておき、いまどきの時代なので、...
https://qiita.com/uminor/items/6b71dd81d05f6e5359cf
tensorflow/tensorflow/contrib/quantize at master · tensorflow/tensorflow · GitHub      2019-01-17 20:40:03  詳細
Quantization-aware training Quantization-aware model training ensures that the forward pass matches precision for both training and inference. There are two aspects to this: Operator fusion at inference time are accurately modeled at training time. Quantization effects at inference are modeled at...
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/quantize
Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで-を書きました – programming-soda – Medium      2019-01-17 20:40:02  詳細
2019年1月時点で、私がアウトプット可能な強化学習についての知識は全てこの中に込めています。もう残っているのは誠意と買っていただいた感謝しかないため、もし誤記やエラー等ありましたら以下リポジトリのIssueにてご連絡をお願いいたします。 特に深層学習の領域は、もう発売された瞬間から情報が古くなっていきます...
https://medium.com/programming-soda/python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E5%85%A5%E9%96%80%E3%81%8B%E3%82%89%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%81%BE%E3%81%A7-%E3%82%92%E6%9B%B8%E3%81%8D%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F-e47da1d35d24
【データ分析】新規データを受領したら最初にすべき10ステップ - Qiita      2019-01-17 14:40:03  詳細
はじめに 新規データを受領した際に、統計モデリングや機械学習の前に実施すべき10ステップをまとめてみました すぐにモデリングや機械学習による予測・分類をしたくなりますが、間違えた分析結果や作業の手戻りを避ける為に基本的な下記ステップをまず実施することが重要と思います データ型の確認 データ形の変換(日付...
https://qiita.com/takubb/items/e18ea4f7c4ecc8be4a5f
PythonでAtCoder青になるまで -Pythonで競プロやるときに気をつけること- - Qiita      2019-01-17 14:40:02  詳細
okumuraです。前のコンテストでAtCoder青になったのでそれを記念して初投稿いたします。(すぐに水色に落ちそうなので怖いんですが) そのほかの人も結構こういう記事が多いので、今回は個人的にやったこと半分とPythonで気をつけること半分で話したいと思います。 1 AtCoderやり始めたとき AtCoderをやるまでプログラミン...
https://qiita.com/Kentaro_okumura/items/a6917572756a2e3c0da9
ネットワーク自動化ツールの選定ポイント(Ansible、Netmiko、NAPALM、Nornir) - てくなべ (tekunabe)      2019-01-17 12:40:02  詳細
はじめに 近年、ネットワーク機器への作業を自動化するOSS のツールやライブラリが増えてきています。この記事では、こんな観点でツールを検討するのが良いのでは、という自分の案をまとめてみます。 例示するツールとしては、Python で実装されている Ansible、Netmiko、NAPALM、Nornir を取り上げています。標準で利用...
https://tekunabe.hatenablog.jp/entry/2019/01/08/network_automation_tools_selection
TensorFlow2.0 Preview版が出ました! - HELLO CYBERNETICS      2019-01-17 11:40:02  詳細
TensorFlow 2.0発表! コード周辺の変更 tutorial TensorFlow 2.0発表! ついに動きがありましたね。APIは下記で見ることが出来ます。名前空間がスッキリしていることに気づくはずです。 www.tensorflow.org v1.12.0からv2.0へコードを書き換えるためのツールも整備されていく模様です。 tensorflow/tensorflow/tools/co...
https://www.hellocybernetics.tech/entry/2019/01/12/155900
Pythonを使って画像をPDFに変換する - Qiita      2019-01-17 08:40:02  詳細
次に以下のスクリプトを記述します。このスクリプトは、特定のフォルダ(例 c:\python\pdf)にある png ファイルを output.pdf に追加します。 import os import img2pdf if __name__ == '__main__': pdfFileName = "output.pdf" path = "C:\\python\\pdf" ext = ".png" with open(pdfFileName, "wb") as f: f.write(img...
https://qiita.com/daikan_murata/items/e1c38db8b41d141f12d8