勉強がてら、Django REST FrameworkでAPIを実装し、Angular2でAPIを利用したTodoアプリを作ってみたので、メモ できたものの様子です 環境 python 3.6.0 node 7.5.0 npm 4.1.2

概要 DjangoアプリをHerokuにデプロイする方法を書いてみます。 なお、環境はpython 3.7.3、django 2.2 Herokuアカウントを持っている前提になりますので、登録がまだの方はHeroku公式サイトから登録してください。 1. 手順（インストール編) 1-1. Heroku CLIインストール

この記事について HerokuへのDjangoアプリケーションのデプロイ方法についての初心者向けのまとめです。内容はチュートリアルと同様、Freeレベルに最小構成のアプリをデプロイするまでとなります。 2017年12月にHerokuが「Heroku toolbelt」の後継となる「django-heroku」というデプロイ用パッケージをリリースしたので、デプロイ用の設定変更が少し簡単になりました。 参考：Heroku Django デプロイ解説 Herokuの推奨構成 まずはアプリケーションの構成概要です。 Herokuでは平均的なDjangoアプリケーションための推奨構成を用意しています。とくに理由がなければ従いましょう。推奨構成ではアプリケーションサーバにGunicorn、静的ファイルの配信にWhitenoiseを使います。 参考：Heroku Dev Center - Python

こんにちは。のっくんです。 この記事ではDjangoで作ったウェブアプリをPythonAnyWhereというクラウドにデプロイする方法を紹介します。 Webアプリ初心者の私が１から作ってデプロイしたアプリはこちら↓です。 J2のサッカー情報を発信するサイト：Soccer Talk ユーザ登録 PythonAnyWhereの良いところはユーザ登録が簡単なところです。 ユーザ名とメールアドレスだけですぐに登録できます。 ちなみに、無料プランだとユーザ名がサイトのドメイン名に含まれることになります。 私の場合は以下の通り。 ユーザ名：nokkun ドメイン名：nokkun.pythonanywhere.com https://www.pythonanywhere.com/ 登録してログインするとこんな感じ。 無料だとディスク容量は500MBまで使えます。 左下のBashボタンを押すと、、、 こん

Django The web framework for perfectionists with deadlines. Menu

完全な初心者はこちらから!ウェブ入門ウェブ入門基本的なソフトウェアのインストールウェブサイトをどんな外見にするかファイルの扱いHTML の基本CSS の基本JavaScript の基本ウェブサイトの公開ウェブのしくみHTML — Structuring the webHTML概論HTML 入門HTML を始めようヘッド部には何が入る? HTML のメタデータHTML テキストの基礎ハイパーリンクの作成高度なテキスト整形文書とウェブサイトの構造HTML のデバッグ手紙のマークアップコンテンツのページの構造化Multimedia and embeddingマルチメディアとその埋め込みHTML の画像動画と音声のコンテンツobject から iframe まで — その他の埋め込み技術ウェブへのベクターグラフィックの追加レスポンシブ画像Mozilla のスプラッシュページHTML tablesH

Version 1.83 is now available! Read about the new features and fixes from September. Django Tutorial in Visual Studio Code Django is a high-level Python framework designed for rapid, secure, and scalable web development. Django includes rich support for URL routing, page templates, and working with data. In this Django tutorial, you create a simple Django app with three pages that use a common bas

はじめに ハワイ、南米、南極など色々な箇所に設置された電波望遠鏡が協力し合う国際プロジェクト「イベント・ホライズン・テレスコープ」が、5500万光年彼方も向こうにある銀河の中心に位置する超大質量ブラックホールの撮影に成功したとの事。ブラックホールが直接撮影されたのは史上初の快挙との事で巷でも賑わっております。 さてこれだけ盛り上がると Twitter でも色々話題になっていて「ポンデリングに似ている」とか「ポンデリングじゃん」とか「ポンデリングにしか見えない」など色々と言われております。 それポンデリングじゃねぇの？ これはもしかしてブラックホールを見た事のない我々に対して、ポンデリングの画像を見せられ騙されているのではないかとさえ思い始めました。Twitter 上にも数多くのポンデリング画像が散見されています。そこで TensorFlow の力を借りて「画像がブラックホールなのかポンデリ

本記事は『Pythonでレトロゲームを作ろう！』シリーズの総集編です。 本シリーズは、以下の読者を想定して書きました。 【対象読者】 Pythonでゲームを作りたい人 ゲーム開発を題材にPythonプログラミングを学びたい人 数学・物理を学び、実践としてプログラミングまでしたい人

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

【深層学習入門】画像処理の基礎(画素操作)からCNN設計まで画像処理の基礎（画素操作）から深層学習のCNN設計までカバーした記事です。画像処理にはOpenCVとPythonを使用しました。画像処理入門、深層学習入門、どちらも取り組みたい人におすすめの記事です。... 【データ分析入門】機械学習未使用！Pythonでゼロから始める振動解析機械学習(深層学習含む)によるデータサイエンスが流行っていますが、フーリエ解析などの振動解析により、異常検知を行うこともできます。本記事はデータ分析/振動解析学ぶための実践的なチュートリアル記事です。...

オフィスでの居眠りを監視し、眠そうな人がいたら空調の温度が下がって強制的に起こす、という空調管理システムが話題になっていました。 www.nikkei.com https://t.co/NhLc3GByQv これネガティブに受け取られてるけどよく居眠りするサイドの意見としては居眠りって意図的にしてるわけではなくてむしろしなくて済むならしたくないので空調等の自然な形でそれを抑止してくれるのは結構いいと思う、仮眠とは話が別— メルセデスベン子 (@nomolk) 2018年7月26日 自分はよくなにかやりながら寝てしまう体質で、家でゲームやってたり本読んでるときでも寝てしまいます。眠い状態を経由せずに覚醒状態からいつのまにか寝てるので、我慢は無力です。なのでAI等の第三者が冷気とかでやさしく起こしてくれるならそれに越したことはないです。なので作ることにしました。 慶洋エンジニアリング(KEIY

最近「100個のテキストファイルから一部を取り出して100個のExcelファイルを作る」とか、「100個のExcelファイルの一部のセルを1つのExcelファイルにコピペする」とかいう感じの作業をする必要があって、手作業では面倒すぎるのでPythonのopenpyxlを使ってみました。今回はその時のメモです。 openpyxlは、Pythonからxlsxファイルを読み書きするためのパッケージです（xlsファイルは読み書きできないはず）。Excelを操作するわけではないので注意しないといけない点があるものの、逆にExcelなしでExcelファイルをいじることができます。 準備 Pythonとopenpyxlのインストール Linuxだと標準でPythonが入っていることが多いのですが、今回はWindows環境で作業する必要がありました。WindowsでPythonを動かす方法はいくつかあるみ

はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対

三ヶ月ほど前に僕が「作ります！」と宣言していた、はてブホッテントリの感情分析サイトだが、ようやく完成したので公開したいと思う。 hotentry-sa.appspot.com このサイトでできること はてなブックマークのホッテントリ内の各エントリーについた全てのブクマコメントを解析して、感情的なネガティブ度・ポジティブ度を算出して表示している。 次の３種類の分析結果が表示できるようになっている。 闇ホッテントリ⇒ネガティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 きれいなホッテントリ⇒ポジティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 揺れホッテントリ⇒ネガティブとポジティブの間の揺れ幅が大きい、つまり賛否両論の激しいエントリを順に表示する。 サイトが出来上がるまでの経緯 今年の始めにネットのどこかのサイトを覗いていたら、グーグルが自然言語処理に関するWebAPIを提供しているということを

自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo　対　李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、

Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…

前回までは、Visual Studio Code（以下、VS Code）のIDEの全般的な設定方法や、ワークベンチやエディタの配色、構文ハイライトのカスタマイズについて見てきた。今回はVS CodeでPythonプログラミングを行う上で必須となるPython拡張機能と、その使い方と設定項目などについて取り上げる。 なお、ここではWindows版のVS Code 1.22.2と、Python.orgからインストールしたPython 3.6.5で動作を確認している（macOS版のVS Codeでも一応の確認はした）。 Python拡張機能 VS CodeでPythonを使ってコードを書こうという場合、Microsoft自身が提供しているPython拡張機能をインストールするのがお勧めだ。この拡張機能をインストールせずに、Pythonファイルを作成すると、VS Codeのウィンドウ右下にPyth

はじめに 前回ディープラーニング（CNN）を使って、文書分類を行う方法を示した。 今回は、前回示した方法を使って、Livedoor Newsコーパスをカテゴリー分類する分類器をTensorflowで実装していく。 全体像おさらい 今回作成するモデルの全体像は以下の図の通り。 詳細は前回の記事参照。 インプットデータの作成 Livedoor Newsコーパスの各文書を以下の図のような行列にする。 行=各文書の単語。行数を合わせる為に、500単語で区切っている。 列=各単語をWord2Vecで変換した100次元のベクトル。 models = { # ファイル名で当該文書の行列が取得できるようにする 'it-life-hack-6292880.txt':[ [-2.27736831e-01, -6.95074769e-03,...], # 旧式 [1.1219008 , -2.06810808,

はじめに 前回、前々回とSVM、ニューラルネットワークを使ったLivedoor Newsコーパス文書分類器を作成してきた。 今回からは、いよいよディープラーニングを使った文書分類器を作成してみたいと思う。ディープラーニングの中でも、畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks: CNN) を使って、実装を行っていきたい。CNNと言うと、画像分類を思い浮かべる人が多いかと思われるが、最近はCNNを使った自然言語処理に関する研究も盛んになってきている。 まずは、文書分類に対してどのようにCNNを適用するのかを見ていきたい。 尚、CNN自体の説明は、ここでは行わない。 全体像 今回作成するモデルの全体像は、（いくらか省略はしているが）以下の図のようになる。 Livedoor Corpusの各文書をインプットに、畳み込み層（Convolution L