XGBoost Documentation — xgboost 2.1.0-dev documentation
XGBoost Documentation XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexible and portable. It implements machine learning algorithms under the Gradient Boosting framework. XGBoost provides a parallel tree boosting (also known as GBDT, GBM) that solve many data science problems in a fast and accurate way. The same code runs on major distributed envi
Django最速デバッグ指南 PyConAPAC 2013
Djangoアプリケーションを開発する際のデバッグ方法について紹介します。 標準のDebugモード以外に使える様々なサードパーティライブラリを中心に、 私が趣味/仕事でのDjangoアプリケーションを開発する通して学んだデバッグ方法を具体的に紹介します。 アプリケーション開発時の泥沼のデバッグ作業は誰しも避けたいものです。 その時間はたいてい無駄になりますし、開発者自身つらいものがありますね。 優秀なツール使い、その負担を軽減しましょう。 適切なロギングで、発生した問題に素早く対処できるようにしましょう。 このセッションでは少しでも開発の助けになるよう、 Djangoアプリケーションのデバッグ方法を紹介します。
Disqus のスケール - Django で月間80億PVを処理する
私が把握してる限り Django で一番大きなサービス Disqus のスケール (執筆時点ではサービスダウンしてる)。元ネタは Scaling Django to 8 Billion Page Views です。月間80億PV、45k req/s のほぼすべてのトラフィックを Django で処理しているとのこと。抄訳になるかな。 WAF は高速開発とパフォーマンス、新しい人が入ってすぐに開発に参加できることとカスタマイズ等のトレードオフがあります。この記事ではそのトレードオフである高速開発とパフォーマンスをどう両立させるか、Disqus のノウハウが紹介されています。 >>> なぜ WAF (Web Application Framework) は遅いのか 最初に思い浮かぶのは、アプリケーションに必要ではないボイラープレート (django.contrib とか?) や不要なコードがあ
The Hitchhiker’s Guide to Python! — The Hitchhiker's Guide to Python
The Hitchhiker’s Guide to Python!¶ Greetings, Earthling! Welcome to The Hitchhiker’s Guide to Python. This is a living, breathing guide. If you’d like to contribute, fork us on GitHub! This handcrafted guide exists to provide both novice and expert Python developers a best practice handbook for the installation, configuration, and usage of Python on a daily basis. This guide is opinionated in a wa
SQLite + Pythonユーザ定義関数組込で進捗ダメじゃないですになりました - あんちべ！
概要 これまで「Hiveからデータ取得・簡単な加工→Pythonで加工・分析」 という流れで作業していたのですが、 Hive→SQLite→Pythonという流れにしたところ進捗が改善されたので、 SQLiteの簡単な使い方とPythonによるSQLユーザ定義関数の組込方法 についてメモを残しておきます。 特にユーザ定義関数の組込を自由に出来ると、 分析する際、相当楽になるということに気付きました。 SQLite挟むことで何がどう改善されたの？ Hiveはデカいデータをゴリゴリ取ってくる分には SQLちょっと書くだけで済むので大変便利ですが、 初動遅いためちょこちょこ小さいデータを何度も取ろうとするとストレス溜まります。 そのため、これまではある程度のデータをまとめてHiveで落としてきて Pythonで加工してから分析するという流れを取っていました。 ただ加工するために似たようなコード何
多重ループを一気に抜ける - Qiita
pythonには多重ループを抜ける簡単な方法が用意されてない。 フラグを用意すればいいけどあんまりきれいじゃない flag = False for i in range(100): for j in range(100): if i > j > 70: flag = True break print i, j if flag: break そんなforループは構造から見直せってことなのだと思うけど。どうしてもbreakで多重ループを抜けてほしいときがある。 そんな時は for-else句を使う try-except構文を使う gotoモジュールを使う とかがあるっぽい。 for-else句を使う
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