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Godot Rendering Priorities: January 2024 4.2 brought a lot of improvements to Godot's renderer and ongoing work is paving the way for new features Dev snapshot: Godot 4.3 dev 2 After a well-deserved holiday break, the team is back on Godot 4.3 development at full speed, with o... Dev snapshot: Godot 4.3 dev 1 We're ending the year with an early sneak peak at the upcoming Godot 4.3 release with its
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です!」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく!」 新人: 「よろしくお願いします!」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな?」 新人: 「はい!大学の研究で Python 書いてました!PyTorch でモデル作成もできます!」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね?」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間?厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
m.PIMEは、単なるプログラミング教室ではない本物のSTEM教育目指して ある中学生が「三角形の内角の和って180度にならない場合があると聞いたんですが」と言ったとき、数学教師は「そんなものは今はしらなくていい」といったそうです。 m.PIMEの講師は絶対そのようには答えません。これは、スマホで近くのレストランを探す時に使われている技術だと講師は答えるでしょう。GPSの技術がリーマン幾何学という曲がった空間で使われる数学であること、皆さんが小学生以来学んでいる内角の和が180度である数学はユークリッド幾何学という名前で呼ばれること、そしてそれをPythonの具体的なコードに落とすことも。Pythonのコードを書くことが目的ではありません。我々の身近なテクノロジーの深さを伝える教育をする、それがm.PIMEです。
それぞれの概要を順に説明します。わかりづらいところがあっても、まずは一通り目を通してください。後でPythonで実装していくので、そのときに実際の方法がわかります。 (1)データ読み込み 機械学習用のデータをPythonで扱えるよう読み込む処理が最初に必要です。具体的なやり方としては大きく次の3通りがあります。 ①CSVファイル読み込みによる方法 一番標準的な方法です。CSVファイルは通常、Jupyter Notebookが動いている環境から読み込みますが、学習用データがインターネット上に公開されている場合もあります。 今回の特集でこの後何度も出てくるread_csv関数は、ローカルファイルの読み込みと、URL 指定によるファイルの読み込みをサポートしています。URLを指定するケースでは、read_csv関数呼び出し1行でインターネット上のCSVファイルを直接読み込めます。 ②関数呼び出し
CX事業本部@大阪の岩田です。Python向けのORMライブラリsqlalchemyは標準でコネクションプーリングの実装が組み込まれており、create_engine()を呼出す際の名前付き引数poolclassの指定によってコネクションプーリングの実装を切り替えることができます。先日コネクションプーリングの実装について調べる機会があったので、内容をご紹介します。 環境 今回利用した環境です。 OS X 10.14.6 Python 3.8.2 sqlalchemy 1.3.16 pymysql 0.9.3 利用できるコネクションプーリングの実装 sqlalchemyは標準で以下のコネクションプーリングの実装を提供しています。 QueuePool NullPool SingletonThreadPool StaticPool AssertionPool 例としてNullPoolを使う場合は
(今更ですが)新年あけましておめでとうございます! JX通信社でシニア・エンジニアをしています, @shinyorke(しんよーく)と申します. 最近は週に2, 3回, ジムで10kmちょい走っています.*1 JX通信社のエンジニアチームでは, 月に一度みんなが集まる月次勉強会というイベントがあります(基本的に第2金曜日開催)*2. tech.jxpress.net ※過去の開催レポです 2020年初(かつ, 飯田橋オフィス最後*3)の勉強会は, 「普及したいことや年末年始に勉強したことなどを発表するLT大会」 ということで, 私は デブサミ2020登壇時に披露するデモアプリを披露 弊社プロダクトでも使っているFastAPI僕もやりました&Nuxt Core UI ええやで!っていう布教 (ちょっとだけ)野球選手の評価指標を紹介 という発表をさせてもらいました. このエントリーではそんな発
ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の65%がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の50%程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の25%程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている (大企業=1万人以上) とのことだ。 え!導入比率、意外に高くない?国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき
独学でAIを学んで何かを開発してみたいと思っていても、なかなか何を作れるのかがよくわからないですよね。また、どのように勉強すればAIを利用したアプリケーションを作れるのかもネットで調べてもでてきません。 そこでプログラミングでAIを利用してどんなことができるのかをまとめたら嬉しいか聞いて見たところ、需要があったので、まとめてみたいと思います。 AIとは AI(人工知能)とは、機械学習やディープラーニング等の技術群です。機械学習は、基本的には教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。 AIで使われる言語は? AIプログラミングで利用されるのは、Pythonがほとんどです。Pythonでは、最先端の技術開発が進んでいるので、Pythonで実装することが多いです。ただし、処理速度を求められる場合、CやC++が使われることもあります。 AIプログラミングで開発でできることは? それでは本題で
対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 Pythonとデータ解析環境の概要 本連載ではPythonによるデータ解析について解説していきます。まずスクリプト言語としてのPythonとデータ解析環境の概要を確認します。 データ解析に適したスクリプト言語 データを集めたり加工したりする過程でよく使われるのがスクリプト言語です。データ解析の場面で必要なデータはさまざまな場所に存在してます。初めて見るデータを扱うことも珍しくありません。サーバーからダウンロードする場合もあれば、API経由で取得するものもあります。他のツールに受け渡すために、加工(前処理)が必要なデータもあります。スクリプト言語はこのような課題を解
GitHubの Trending を眺めていたりすると時たま気になるpython製のツールやライブラリがあって試したくなったりします。 でもよく知らないし試したらすぐ消すようなものを普段の環境に入れるのも抵抗があって、その都度仮想環境を作ったりしていました。 try はそんな時に手軽に仮想環境を作って使い終わったらさくっと廃棄してくれる便利ツールです。 インストール tryで作る環境は2.7などでもいいようですが、try自体はPython3.4以上の対応のようです。 python3 -m pip install trypackage これ(またはpip3など)でインストールでき、コマンドラインからtryコマンドが使えるようになります。 使い方 try [試したいライブラリ名] [[ライブラリ2] [ライブラリ3] ...] これで新しい仮想環境が作られてライブラリがインストール&impor
こんにちは、@yoheiMuneです。 今日はPythonのWebフレームワークの1つ、Flaskをブログで書きたいと思います。個人的にも業務でも使っていて、軽量フレームワークでとても簡単に使えます。 目次 Flaskとは Flaskとは、PythonのWebフレームワークの1つです。Webフレームワークでは他にもdjangoがありますが、それに比べて超軽量なところが特長です。数行でWebアプリケーションが作れて、何かを手軽に作るには便利なフレームワークです。ただ、超軽量で自由が効くので、大きなアプリケーションを作ろうとすると、フォルダ構成やクラス設計などなど、決めることが多いです(自分で決めたいという人は嬉しい話ですが)。 Flaskのインストール インストールはpip経由で行うことができます。 $ pip install --upgrade Flask Flaskでハローワールド それ
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L'importance de communiquer pour les entreprises. INTERNET est devenu la référence pour améliorer ses ventes, par évidence la visibilité de son entreprise sur les MOTEURS DE RECHERCHE. On vous invite à regarder la nécessité de travailler avec un consultant SEO, La Nantaise du Web vous aide à construire une stratégie de référencement naturel ou réputation numérique, supprimer des contenus obsolètes
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