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Pythonの非同期通信（asyncioモジュール）入門を書きました - ゆくゆくは有へと
はじめに 非同期処理のことから知らない人向けにPythonくらいしかろくに知らない人間が書きました。せっかくキーワードが文法に組み込まれたんだから理解したいじゃんか！ asyncioモジュールを使うための基本的な概念が理解できるようになってるはず、多分。 環境としては Python3.5 以上を想定しています。つまり、await や async キーワードを使っていきます。 それから、関数やメソッドの仮引数は全く書いてません。必要最低限は文中で説明していますが、より完全に知りたい人は適宜ドキュメントの参照をお願いします。 主役はループちゃん asyncioの主役はイベントループです。イベントループは頼まれた仕事を順番にどんどん処理していくデキるクールガイです。 本質的に、私たちはイベントループに仕事を関数オブジェクトの形で与えていくだけです。asyncioモジュールの大部分は、私たちが仕事
「ゼロから作るDeep Learning」書評。購入を迷っている方へ - HELLO CYBERNETICS
結論 理由 実装がライブラリに依存していない しっかりと解説が行われている リファレンスが充実している 計算グラフによってネットワークの計算を扱う 中身 誰におすすめできるか 誰におすすめできないか 私が本を購入して 結論 非常に良い書籍です。迷っているならば購入してもいいでしょう。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅 出版社/メーカー: オライリージャパン 発売日: 2016/09/24 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (5件) を見る 理由 以下記事で理由を述べていきます。 実装がライブラリに依存していない もしもライブラリに依存したものである場合、ライブラリが更新されると、本の内容が古くなって価値のないものになることもありえます。しかしこの本は、ディープラーニングを理解することに焦点を
無理に受注を増やすと「悪いお客さん」の連鎖が起こる
「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。 （前回から続く） ビープラウドはコミュニティとの関係が深いのも特徴です。Pythonのイベントである「PyCon」に何人かスタッフとして入っています。「PyCon JP 2016」では40～50人の発表者のうちビープラウドの社員が8人もいました。 会社としてもイベントでの発表を奨励しています。イベントで発表すると「会社の宣伝をしてくれた」という意味で参加費などを出しています。コミュニティに
機械学習の基礎の基礎、行列計算に欠かせないNumPyの基本的な使い方
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 今回から連載第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していきますが、Jupyter Not
OpenSSLとPythonでRSA暗号の原理を知る - ももいろテクノロジー
OpenSSLを使うと、次のようにして2048bitのRSA鍵が作成できる。 $ openssl genrsa 2048 Generating RSA private key, 2048 bit long modulus ......................+++ .................+++ e is 65537 (0x10001) -----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- MIIEowIBAAKCAQEAui/OeOYeMrLv+U2w13hQkL204OQVlB05nksKa5LaNE6mT3WY (snip) -----END RSA PRIVATE KEY----- ここで出力される内容は、ASN.1という構文規則で表現された情報をDERと呼ばれるバイナリ形式にし、それをさらにBase64エンコードしたものになっている。 このフォーマット
IkaLogの裏側～「スプラトゥーン」のリアルタイム画像解析はどのように行われているのか 記事一覧 | gihyo.jp
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人気の波には逆らえず、今更ながらPythonを始めてみた
Pythonというと、日本では長らくややマイナーな存在でしたが、ここに来ていきなり、最も重要なプログラミング言語になった感があります。もし、“PRG48”というグループがあって、“プログラミング言語総選挙”をやったとしたら、人気急上昇で1位になりそうな勢い…。すみません、つまらない例えをしてしまいました。 Python人気の最大の理由は最近の人工知能ブームでしょう。「TensorFlow」や「scikit-learn」といった機械学習の有名ライブラリがPython向けに提供されているので、「人工知能や機械学習を学ぶならPython」という認識が広まっています。 書店の技術書売り場へ行くと機械学習をPythonのコードとともに解説する本が何冊も並んでいます。この出版不況のご時世に、お世辞にも簡単とは言えない機械学習の本が何冊も出ている状況は、日本のソフトウエア業界の未来は案外明るい、と思わせ
OpenCV 3とPython 3でニューラルネットワーク - Qiita
はじめに 今回は、OpenCV3とPython3を使ってニューラルネットワークの学習をしてみます。 画像処理とニューラルネットワークを組み合わせて使うケースがOpenCVだけで完結するので、ちょっとした検証に便利です。またOpenCVのPythonバインディングは、実体はC++で、PythonはC++のメソッドを呼び出すラッパーにすぎないので、学習はそこそこ高速に動作します。 ■ 実行環境 ・Python: 3.5.2 ・OpenCV: 3.1 ■ インストールと簡単な使い方はこちら OpenCV 3（core + contrib）をPython 3の環境にインストール＆OpenCV 2とOpenCV 3の違い＆簡単な動作チェック プログラム 最低限のプログラムです。 入力層：９ 隠れ層：５ 出力層：９ 活性化関数：シグモイド 学習方法：バックプロパゲーション 学習データ： ・入力データ
Python Tools for Visual Studioのセットアップ
Python Tools for Visual Studioのセットアップ：特集：Visual Studioで始めるPythonプログラミング（1/2 ページ） Python Tools for Visual Studioを使うと、高度な開発者支援機能を活用して、Pythonプログラミングが行える。今回はその概要について見ていこう。 連載目次 Visual Studio（以下、VS）が.NET開発者だけのものだった時代はもう終わっている。現在では、.NET言語に加えて、JavaScriptやTypeScriptなど、さまざまな言語がサポートされるようになった。本特集では、そうした言語の中でもPythonに焦点を当て、VSでPythonプログラミングを始めるための基礎知識を何回かに分けて紹介していこう。 Python Tools for Visual Studio VSでPythonを利用す
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7【MPS 横浜 第7回】
さいとうさんによる第1回からのまとめ かんたんマークダウンを用いて、さいとうさんが第1回からの まとめ を作成してくださっています。是非ご覧ください！ HTMLバージョン PDFバージョン さいとうさん、ありがとうございます！ SNS 参加者がたくさんいらっしゃるので、ハンズオン中の個々の挙手での質問はすべてその場でお答えができないことなども想定されます。以下SNSご活用ください。 FB Group 参加申請を出していただければ、随時承認します。このグループ内で、自己紹介ですとか、ハンズオンで分からなかったところの質問や感想を書いていただいたりとか、これから学んでみたいことなどを投稿していただけたらと思います。 間違ってもいいので参加者どうしでどんどん質問に答えたり、意見を交わし合ったりして、学びとこれからの行動に繋がればと思います。 Twitter ハッシュタグ: #mpsamurai
ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド
本記事では、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明します。 『Python Machine Learning』が2015年9月に米国などで発売。「機械学習の考え方」と「Pythonプログラミングによる実践」をバランスよく解説していると評価され、米国Amazon.comでベストセラー。その日本語訳はコラムや脚注、付録が追加され、2016年6月に発売されました。ここでは、本書のより効果的な活用法について監訳者が解説します。 『Python機械学習プログラミング』とは 書籍『Python機械学習プログラミング』は、Sebastian Raschka氏によるPythonを用いた機械学習の入門書"Python Machine Learning"の翻訳書です。著者はミシガン州立大学の博士課程で生物統計学(計算生物学)の研究を行っており、scikit-le
Pythonからはじめる数学入門
Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日本語版まえがき 謝辞 はじめに 1章 数を扱う 1.1 基本数学演算 1.2 ラベル：名前に数を割り当てる 1.3 さまざまな種類の数 1.3.1 分数を扱う 1.3.2 複素数 1.4 ユーザ入力を受け取る 1.4.1 例外と不当入力の処理 1.4.2 分数と複素数を入力 1.5 数学を行うプログラムを
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 - インプレスブックス
Think IT 本書解説記事のご案内 本書の解説記事を以下のURLにて公開しています。本書に必要な前提知識、本書の構成と読み方のプラン等について説明。本書を通して、より効果的に機械学習を学ぶための解説となっています。 ◎ ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド 第3回（2016/09/16 更新）「単純な例でADALINEのイメージをつかむ」 https://thinkit.co.jp/article/10666 第2回（2016/08/08 更新）「パーセプトロンを読み解く」 https://thinkit.co.jp/article/10342 第1回（2016/06/30 更新）「学び方ガイド」 https://thinkit.co.jp/article/9926 著者プロフィール ◎ Sebastian Raschka（セバスチャン・ラシュカ） ミ
今世紀もっともセクシーな職業＝データサイエンティストを目指し、Pythonパイセンを訪ねた
今世紀もっともセクシーな職業＝データサイエンティストを目指し、Pythonパイセンを訪ねた2016.05.18 11:00Sponsored やはりこれからの時代はデータサイエンスですよね。 ギズモード編集部員として忙しい日々を送る吉岡。毎日新鮮な情報に触れているためサイエンスやテクノロジーに関する知識は相当なもの。 ｢でも何か足りない｣ 彼は、もう1ランク上のレベルに到達したいと考えていました。 ｢僕に足りないものはなんだろう…？｣。そう考えながらネットを徘徊していると、1つの特集記事を発見しました。 ＜いまパイソン男子がアツい＞ ｢なにパイソンって!? マイク・タイソンなら知ってるけど、パイソンってなんなの!?｣ 記事を読むと、｢パイソン男子｣とは｢データサイエンティスト｣と呼ばれる肩書きを持つ人たちに多いことがわかりました。 ｢データサイエンティストか、最近よく見るワードだな。ふむふ
ITエンジニアのための機械学習理論入門
2015年10月17日紙版発売 2015年10月17日電子版発売 中井悦司 著 A5判／256ページ 定価2,838円（本体2,580円＋税10%） ISBN 978-4-7741-7698-7 ただいま弊社在庫はございません。 →本書の新版が発行されています。 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 現在話題となっている機械学習（Machine Learning）のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか？ 計算で得られた結果にはどのような意味があり，どのようにビジネス活用すればよいのか？――という疑問を持つエンジニアが増えています。本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより，その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。 こんな
写真共有SNSのユーザーの性別を機械学習で推定するWebアプリケーションをPythonで作ってみよう
機械学習（ほぼ）初心者が、Webアプリケーションを作ったキッカケ 本記事では、機械学習の（ほぼ）初心者である筆者が、TIS株式会社の5daysインターンシップ「機械学習を用いたWebアプリケーション開発」に参加した際に開発したWebアプリケーションについて紹介します。筆者は、学部で情報工学の基礎を学び、現在は都内国立大学大学院に通う大学院生です。これまでにWebアプリケーションの開発経験はなく、機械学習も「なんとなくイメージはできる」程度の理解でした。今回は、開発にPythonを用いました。Pythonの使用経験は2年弱でしたが、機械学習を実装するのは初めてでした。 開発したアプリケーションのソースコードは、GitHubで公開していますので適宜参照してください。 5daysインターンシップとテーマ設定 今回のインターンシップでは、機械学習技術を活用したWebアプリケーションを開発するという
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