※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
「Bluesky」「Python」「Vim」「404」「ぬるぽ」などIT関連のかわいい高品質ロゴを作りまくる人物現る、BlueskyやReact公式が早速ロゴを実装するなど爆発的な盛り上がり
IT関連の高品質な自作ロゴを大量に含むGitHubリポジトリが、プログラマーやゆっくり実況者として活動するさわらつき氏によって公開されました。当該リポジトリは公開直後から大きな注目を集めており、すでにBlueskyでは「Kawaiiモード」の実装が進んでいるほか、Reactの公式サイトにもさわらつき氏のロゴを表示する隠しモードが実装されています。 GitHub - SAWARATSUKI/ServiceLogos: ロゴを可愛く作ろう 節度を持って利用してくださいね🫠 https://github.com/SAWARATSUKI/ServiceLogos さわらつき氏が作成したロゴの例は以下の通り。これはPythonのロゴです。 C言語 Vim Visual Studio Code Discord GitHub 404エラー 「ぬるぽ」のロゴもあります。 これはBlueskyのロゴ。 2
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
Pythonでリトライ処理を簡単に追加できる「tenacity」を使ってみる | DevelopersIO
今回はPythonで簡単にリトライ処理を追加できる「tenacity」を使ってみます。 デコレータ形式で簡単にリトライ処理を追加できるので便利です。 tenacityについて プログラムを書いていて、HTTPの通信などでリトライ処理を実装する機会は多いと思います。 今回はそんなリトライ処理を簡潔に書けるtenacityの使い方を説明します。 インストール インストールはpipで可能です。 インストール pip install tenacity 使い方 シンプルな例 シンプルな例 import random from tenacity import retry @retry def random_error(): num = random.randint(0, 10) if num > 4: print(f"Error: num={num}") raise Exception("Error!
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
Pythonグラフ入門
Pythonグラフ入門# このPythonグラフ入門では、プログラミング言語Pythonを使ってグラフを描画する方法を解説しています。対象としている方は、ある程度Pythonに触れている人（リストやNumPyを使った配列を理解できるレベル）です。 サイト内の検索は、ページ上部の虫メガネのアイコンから行えます。
切り抜き動画を自動生成するpythonライブラリ「clipsai」が凄すぎて夢かと思った｜DIYプログラミング
皆様ハロー、お小遣い稼ぎ系エンジニアのスマイルです('ω')ノ 以前、VTuberの切り抜き動画を作るのにハマっていた時期があり自動化ツールとか作っていました。 しばらく切り抜き制作からは離れていたんですが、「clipsai」という面白そうなpythonライブラリを見つけたので試してみましたら、動画のシーンを自動で検出して切り分けるという強烈な切り抜き時短ライブラリである事が発覚したので、レポートをまとめました。 記事が面白かったらフォロー&♥よろしくお願いしますm(_ _)m 使ってる様子はこんな感じ デモにはUIまで付いていますが、実際のライブラリは機能の中身だけでインターフェースは付属していません。入力画面などのフロント側まで欲しい人は自作する必要があります。 使ってみた感想実際に使ってみた感想として、良かった点・悪かった点をまとめてみました。 ここが良き！ボトルネックの自動化 ：切
ゼロからはじめるPython(117) ブラウザとPythonが合体したデスクトップ開発ライブラリ「pywebview」を使ってみよう
今回紹介するのは、PythonとWebブラウザコンポーネントを利用してデスクトップアプリを開発できる「pywebview」だ。Webブラウザの持つ高い表現力にPythonの豊富な機能を組み合わせることができる点が便利だ。 pywebviewを使うとPythonからブラウザコンポーネントを操作できる ブラウザの表現力をPythonに組み合わせたアプリを作ろう Pythonでちょっとしたデスクトップアプリを作りたい場面というのは、意外と多いものだ。ファイルを選択したり、オプションを選んだり、エディタにメッセージを入力してもらうなど、簡単なUIが必要なだけであれば、先日紹介したTkEasyGUIでも十分だろう。 しかし、もっと画面表示を凝ったものにしたい場合には、Webアプリにして、画面入出力にブラウザを利用することも多い。この場合、FlaskなどのWebフレームワークを利用する。この方法であれ
なぜ今、大人もプログラミングを学ぶべきか？〜Pythonを用いたブロックプログラミング体験 - paiza times
＜この記事の著者＞ 上田茂雄（ueponx） - Tech Team Journal IoTと電子工作に情熱を持ち、プログラミングと最新のガジェットを好む。新しい技術を学びながら実践的なプロジェクトに取り組んでいる。技術を磨き、常に新たな挑戦。 この記事ではこれまでプログラミングの学習を行ったことのない初心者に向け、非常にハードルの低いブロックプログラミングの体験を通してプログラミングの初歩を体験する内容となります。 【目次】 なぜ今、大人もプログラミングを学ぶべきか？ 1. テクノロジーに対する理解が深まる 2. 問題解決スキルの向上 3. コミュニケーションスキルの向上 4. 職業の選択肢が広がる EduBlocksとPython：初心者に易しい最初の一歩 EduBlocksの概要：ブロックベースのプログラミングとは？ 初めてのEduBlocksプログラム：シンプルな例で理解する 実践
Pythonのように書けてGPU上で並列処理できる新プログラミング言語「Bend」、2D画像→3Dを高精度生成するGoogle「CAT3D」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第47回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ GPU上でネイティブ動作する並列処理が可能な新プログラミング言語「Bend」とランタイムシステム「HVM2」 2D画像から3Dコンテンツを生成する「CAT3D」をGoogleが開発 大規模言語モデルは追加学習や新知識で幻覚生成が増加。Googleなどが調査 画像とテキストを使った長文生成が得意なAIモデル「Chameleon」をMetaが開発 Transformerを超える「Mamba」は視覚認識タスクに必要か？ 開発した「MambaOut」モデルで検証 GPU上でネイティブ動作する並列
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Lately I’ve been messing around with Python 3.12, discovering new features around typing and pattern matching. Combined with dataclasses, they provide support for a style of programming that I’ve employed in Kotlin and Typescript at work. That style in turn is based on what I’d do in OCaml or Haskell, like modelling data with algebraic data types. However, the more advanced concepts from Haskell —
面接で好きな言語を聞かれたのでPythonと答えたら「デメリットを上げてください」と続いて「遠藤周作の『沈黙』かよ」とボロクソにけなしたら内定が出た話
いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 転職の面接の時に「好きな言語はなんですか？」って言われたから「Pythonです」って答えたら「ではPythonのデメリットを上げてください😊」って言われて 「遠藤周作の『沈黙』かよ」ってなりながらPythonのことをボロクソにけなしたら、初めての内定が出た。 2024-05-20 21:29:24
はじめに 機械学習の世界ではベイズ最適化を活用した効率的なハイパーパラメータチューニングが当たり前のように使われております。例えば、2015年には東京大学の佐藤先生がベイズ最適化を上手くを活用した実践的な研究成果をご発表されております この発表で解説されている通り、ハイパーパラメータの選定作業すら機械に任せてしまうことができるため、これ以降もベイズ最適化が昨今の機械学習ブームのさらなる飛躍に貢献していきました。ベイズ最適化が機械学習のハイパーパラメータ選定に使われる理由は大まかに下記の点であるといわれています。 1.ブラックボックス関数(コスト関数)の最大化・最小化を実現できる。 2.グリッドサーチよりもパラメータ調整のための試行回数を大幅に削減できる。 3.確率モデルに基づく方法のため、推定結果の不確かさもモデリングできる。 特に、1番と2番の利点は複雑なコスト関数・対象に対して，なるべ
Googleが2024年4月、FlutterやDart、Pythonチームで働く一部のエンジニアを解雇しました。Googleによると解雇理由は組織再編のためだそうです。 Google lays off staff from Flutter, Dart and Python teams weeks before its developer conference | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/04/29/google-lays-off-staff-from-flutter-dart-python-weeks-before-its-developer-conference/ Google layoffs hit Python and Flutter teams • The Register https://www.theregister.com
A 100x speedup with unsafe Python
We're going to speed up some numpy code by 100x using "unsafe Python." Which is not quite the same as unsafe Rust, but it's a bit similar, and I'm not sure what else to call it... you'll see. It's not something you'd use in most Python code, but it's handy on occasion, and I think it shows "the nature of Python” from an interesting angle. So let's say you use pygame to write a simple game in Pytho
今回使用するPyscf, Avogadro, py3Dmolは以下の目的で利用しています。 Pyscf : 構造最適化計算・振動数計算の実行 Avogadro : 分子構造座標作成 py3Dmol：Google colab上で分子の可視化 量子化学計算用のソフトウェア: PySCFとは PySCF（Python Simulations of Chemistry Framework）は、Pythonで書かれた無料・商用利用が可能なオープンソースの量子化学計算Pythonライブラリです。PySCFは特に電子構造計算に対応しており、密度汎関数理論（DFT）、ハートリー・フォック法、ポストハートリー・フォック法など多様な計算手法をサポートしています。利用者はPythonを用いて容易に計算セットアップを行うことができ、拡張性とカスタマイズの自由度が高いため、研究開発に適しています。[1]。 参考文献
PythonとGoogle Cloud, Spreadsheetで「自分のためのスポーツ観戦DX」をプロダクト化して実現した話. - Lean Baseball
プログラミングとプロダクト作りは楽しいよ, っていう「個人開発ネタ」の話です. スポーツ観戦, 具体的には野球のデータ分析DX（Digital transformation）*1を実現しました. 記事の前半はプロダクト企画とアーキテクチャ, 後半はDash（Python）を使ったマルチページ・データ・アプリケーション開発の話となります. TL;DR SpreadsheetとPythonのアプリケーションでいつでもメジャーリーガー（全選手）のパフォーマンスを好きな条件で可視化できるようにしたら野球が面白くなりました. https://example.com/batter/ohtani-shohei/2024-03-20/2024-04-28?cache=false みたいなURLを開くと, オオタニサンのパフォーマンス（現地時間2024/4/28までの数字） 以下の成績をいい感じにグラフ・可
ワークマンの公式Xアカウントより 作業服チェーン運営会社ワークマンが、社員にプログラミング言語「Python」を習得させ、データ分析や予測、人員配置などの業務に活用していることが注目されている。流通業に従事する社員が畑違いのプログラミングを学習して業務に活用するというのはハードルが高いようにも思えるが、プログラミングは職種に関係なくすべてのビジネスパーソンにとって必須の知識・スキルになるという指摘も聞かれる。ワークマンのような事例は今後増えていくのか。専門家の見解を交えて追ってみたい。 全国に作業服販売の「ワークマン」を約400店舗、一般消費者向け機能性ウェアなども扱う「ワークマンプラス」を約550店舗展開するほか、2020年から出店を始めたレディースウェアの「＃ワークマン女子」も50店舗を超えるなど勢いに乗るワークマン。同社では全社的に積極的にマイクロソフトの表計算ソフト「Excel（エ
1年は週に直すと52週～53週あります。ISOで週番号というものが定められており今週は17週（2024-W17）です。あまりピンときませんが。 ランニングを始めたのは第9週、今週は17週。19回走りました。最初は週に一回で体力的にカツカツでしたが、今週は毎日走っています。少しずつ体力がついてきているように感じますがどうなんでしょうか。 そこで、週ごとのランニング統計をPythonを使って集計とグラフ化し、ランニングを「感覚」ではなく、視覚（グラフ）で振り返ってみました。 データ収集 共有は生データ、アナライズは集計データをエクスポートします 出力されるデータ項目 Pythonでランニングの統計情報とグラフ化 ランニングの統計情報をテーブル化するコード グラフの作成 グラフから読み取れること 週番号の開始日を調べるコード まとめ データ収集 iPhoneアプリのRunmeterではランニング
無料のAI講座・Python・ITパスポート・AWS・品質管理・英文メールなど今後に役立つスキルが身に付く「Udemy」初夏のビッグセールおすすめ講座レビュー
4月は就職や転職、異動などで仕事内容が変わった人も多いはず。新たな仕事をこなしていくうちに、「どんな知識やスキルがこの先必要になってくるのか」や「どんな資格が効果的なのか」がだんだん見えてくるわけですが、動画形式で学べるオンライン学習プラットフォームのUdemyが初夏のビッグセールを行っており、スキルや資格の取得に役立つ対象講座が1講座1300円～という本1冊程度の手ごろな価格で受講できるようになっています。今回は新たな知識をスムーズに吸収できる講座を6つピックアップしてみました。 オンラインコース - いろんなことを、あなたのペースで | Udemy https://www.udemy.com/ ・目次 ◆1：GoogleのGeminiを使ってAIの使い方をマスターできる無料講座 ◆2：IT専門職ではない人にもおすすめな「ITパスポート」資格取得を目指す講座 ◆3：プログラミング言語「P
Securonixはこのほど、「Analysis of DEV#POPPER: New Attack Campaign Targeting Software Developers Likely Associated With North Korean Threat Actors - Securonix」において、ソフトウェア開発者を標的とするPythonベースの遠隔操作型トロイの木馬(RAT: Remote Administration Trojan)を配布するサイバー攻撃のキャンペーン「DEV#POPPER」を発見したと報じた。このキャンペーンは北朝鮮に関係する脅威アクターが実施したものと推測されている。 Analysis of DEV#POPPER: New Attack Campaign Targeting Software Developers Likely Associated
Vertex AI Agent Builder の検索システムを Python SDK から試してみる
はじめに Vertex AI Agent Builder で作る検索システム Vertex AI Agent Builder（旧 Vertex AI Search & Conversation）を使用すると文書検索システムが簡単に構築できて、コンソール上のデモ用検索ポータルから検索処理が体験できます。検索キーワードの「意味」を理解して検索するセマンティックサーチを行うので、次のように微妙にタイプミスをしても、こちらの意図を汲み取って検索結果を返してくれます。また、検索結果のサマリーテキストも表示されます。 コンソールの検索ポータルで検索する例 Vertex AI Agent Builder による検索システムは、次のような構成になります。「データストア」と「検索アプリ」の2つのコンポーネントを作成して利用します。 Agent Builder による検索システムの構成図 データストアは、ドキ
はじめに おれの名前は樋口恭介。もはや何番煎じかわからないが、今日はChatGPT先生をお呼びして、みなさんにプロンプトエンジニアリングとPythonについてハンズオンで入門してもらいます。今さらなんでそんなことをするかと言うと、プロンプトエンジニアリングとPythonはとても便利なのに、多くの人には意外とあんまり使われていない（というか、やっている人とやっていない人の差が開き続けていて、両者間の意思疎通に支障が出そうなレベルのリスクを感じはじめてきた）ので、何度でも敷居を下げて呼びかけていく必要があると思ったからです。 ちなみに、なんでプロンプトエンジニアリングとPythonを一緒にしているの？ と言うと、いろいろ理由はありますが、大きくは次の二点かなと思っています。 LLMアプリを作るときにPythonベースでサンプルコードが展開されていることが多いので、次のステップとして必須 Pyt
Pythonコードのアップデートをしたので、ランニングデータの集計と分析方法についてまとめておきます。 長らく走っていなかったメタボのアラフィフおじさんのランニング記録です。走り始めて79日、走った回数は32回になりました。 歩いているのか走っているのか、微妙なデータが並ぶことをご了承ください。 データ収集から分析まで Jupyter Lab（Python）でグラフと表を作成 作成したグラフ Markdownで表を作成 週ごとのランニングデータ 月ごとのランニングデータ 現状 心拍数をコントロールする必要がなくなった 走り方を考えよう まとめ データ収集から分析まで Apple Watchで収集したランニングデータを、iPhoneからCSVエクスポートして、PCのPythonで集計しています。 flowchart TB node_1["走る"] node_2["iPhoneフィットネスアプ
Maya Pythonを学ぶ初心者向け講座！『【スクリプトで広がる世界】わかる！はじめてのMayaPython～ツール作成と作業の自動化・効率化～』が6月7日に開催！
TOP ニュース Maya Pythonを学ぶ初心者向け講座！『【スクリプトで広がる世界】わかる！はじめてのMayaPython～ツール作成と作業の自動化・効率化～』が6月7日に開催！ 2024/05/10 Maya Pythonを学ぶ初心者向け講座！『【スクリプトで広がる世界】わかる！はじめてのMayaPython～ツール作成と作業の自動化・効率化～』が6月7日に開催！ Maya Maya Python はじめての一歩をサポートする「MAYAPYCLUB」を運営するビーバー氏がこれからPythonを始めたいと考えている方向けに丁寧にわかりやすく教える講座『【スクリプトで広がる世界】わかる！はじめてのMayaPython～ツール作成と作業の自動化・効率化～』を6月7日（金）に開催します。 講義の詳細はこちら 講義の詳細 スクリプト・プログラミング、、よくわからなくて敬遠してませんか？ 今は
Pythonでlxmlライブラリを使ってExcelファイルをXMLとして読み込む方法 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
Pythonでlxmlライブラリを使ってExcelファイルをXMLとして読み込む方法 ExcelファイルをXML形式として読み込む方法は、データ解析や処理のための重要なスキルです。Pythonには、lxmlというパワフルなライブラリがあり、これを使ってExcelファイルをXMLとして読み込むことができます。この記事では、lxmlライブラリを使用してExcelファイルをXMLとして読み込む方法について詳しく説明します。 lxmlライブラリのインストール まずはじめに、lxmlライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用してインストールできます。 pip install lxml ExcelファイルをXMLとして読み込む方法 lxmlライブラリを使用してExcelファイルをXMLとして読み込むには、lxml.etreeモジュールを使用します。以下は、ExcelファイルをXM
Python ライブラリ treelib を使うと簡単にツリー構造を表現できる．今まで使ったことがなくて，ドキュメントを見ながら基本的な操作を試してみた🌴 treelib.readthedocs.io github.com ちなみに treelib は「AWS コンピュータービジョン開発の教科書」を読んでいたら，Amazon Rekognition のラベル検出結果をツリー構造で表示するために使われていて，本のトピックと直接は関係ないけど「こんなのあるんだ〜💡」と気になってしまった ＼( 'ω')／ kakakakakku.hatenablog.com サンプル 今回はサンプルとして以下のようなツリー構造を treelib で作って，気になった操作を試してみる❗️サポートされてる全ての操作はドキュメント参照📝 root ├── A01 │ └── A11 ├── B01 │ ├──
The Spreadsheet UI for Python Load data and use AI to generate Python code to perform data exploration Start Now What is PySheets? PySheets provides a spreadsheet UI for Python, allowing users to perform exploratory data science, use Pandas, create charts with matplotlib, import Excel sheets, analyze data, and create reports. All the Python code runs in the browser, and PySheets itself is also wri
Javaは企業のITシステム構築では盤石ともいえる地位を確立している、一方、プログラミングを一から学び始める初心者は、プログラミング言語としてJavaよりもPythonを選ぶことのほうが多い。 理由は幾つかある。まず、Pythonは近年大きな注目を集めているAI（人工知能）の開発に使われることが多い点だ。Pythonを学べば、こうした最先端の用途に利用できる。一方、JavaはAIの開発にはほとんど使われていない。 もう1つの理由が、JavaよりもPythonのほうが学び始めるハードルが低い点だ。簡単なサンプルプログラム「Hello world」の例で見てみよう。単純な文字列を表示するプログラムだ。 PythonのHello worldは「print("hello, world\n")」というたった1行のプログラムである。他の言語でもHello worldは簡潔に書けることが多い。 例えば、
Temporal Python 1.0.0 – A Durable, Distributed Asyncio Event Loop
We are excited about the GA release of the Temporal Python SDK. Python is now a fully-supported workflow language in Temporal, and our use of native asyncio constructs makes it a perfect fit for Python developers looking to write durable workflows. Here are some links to read more about Temporal Python: Repository Application Development Guide Code Samples API Documentation Like essentially all of
How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch Posted on May 6, 2024 Right now, asyncio is one of the trendier topics in Python, and rightfully so – It’s a great way to handle I/O-bound programs! When I was learning about asyncio, It took me a while to understand how it actually worked. But later, I came to find out that it’s basically just a really nice layer on top of Python Generators. In
『Pythonによる金融テキストマイニング』（朝倉書店）を読みました。180 ページ弱で金融関連文書を題材にした話題がまとまっていて、この領域に飛び込む初学者向けに紹介しやすい書籍だと感じました。 www.asakura.co.jp 章立てを以下に示します。第 1 章で全体像を示した後、第 2 、 3 章で開発環境構築と MeCab などのツール・ライブラリを紹介します。第 4 章から第 7 章は、応用事例です。最後に第 8 章で、書籍内で扱えなかった話題や将来展望を解説しています。 金融テイストマイニングの概要 金融データ解析・機械学習の環境構築 テキストマイニングツールの使い方 多変量解析を用いた日銀レポート解析と債券市場予測 深層学習を用いた価格予想 ブートストラップ法を用いた業績要因抽出法 決算短信テキストからの因果関係の抽出 金融テキストマイニング応用の課題を将来 まず、第 4
Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 AWS は re:Invent 2023 で Amazon CloudWatch Application Signals を発表しました。これは Java アプリケーションの健全性をモニタリングして理解するための新機能です。本日、Application Signals が Python アプリケーション のサポートを開始したことをお知らせします。 Application Signals を有効化することで、コード変更なしで Python アプリケーションに AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) を導入できるようになります。これにより、Python を使って開発されたライブラ
GitHub - enzet/map-machine: Python renderer for OpenStreetMap with custom icons intended to display as many map features as possible
The Map Machine project consists of a Python OpenStreetMap renderer: SVG map generation, SVG and PNG tile generation, the Röntgen icon set: unique CC-BY 4.0 map icons. The idea behind the Map Machine project is to show all the richness of the OpenStreetMap data: to have a possibility to display any map feature represented by OpenStreetMap data tags by means of colors, shapes, and icons. Map Machin
顔認識技術は、セキュリティ、マーケティング、エンターテインメントなど、さまざまな分野で応用されています。 特に、ディープラーニングの発展により、顔認識の精度は飛躍的に向上し、より広い範囲で利用されるようになりました。 そんな中、Pythonで顔認識を手軽に実装できるオープンソースのフレームワーク「Deepface」が注目を集めています。 Deepfaceは、複数の最先端の顔認識モデルをラップしており、少ないコード量で高精度な顔認識を実現できます。 この記事では、そんなDeepfaceについて解説しています。 本記事の内容 Deepfaceとは？DeepfaceのインストールDeepfaceの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 GitHub - serengil/deepface: A Lightweight Face Recognition and Facial Attri
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PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
「ChatGPT」、専門家並みのデータ分析に対応、Pythonのコードを書き、グラフを作成、内容を把握して回答も／OpenAIが近日リリース、「GPT-4o」を活用、OneDrive/Google ドライブのファイルも直接扱える
【作って学ぶPython】基本の文法を学んでコードを読み解けるようになろう！
Statically Typed Functional Programming with Python 3.12
Pythonによるベイズ最適化を使った効率的な制御系設計 - Qiita
GoogleがFlutter・Dart・Python開発チームの一部従業員を解雇
【PySCF】構造最適化・振動数計算のやり方【Pythonで始める量子化学計算】 - LabCode
Python、全ビジネスマンの必須スキルに？ワークマン社員は業務活用
Pythonで週ごとにランニングのデータ分析を行う - 43号線を西へ東へ
Pythonベースのトロイの木馬配布するサイバー攻撃確認、北朝鮮関与の疑い
ChatGPT先生によるプロンプトエンジニアリングとPythonのハンズオン入門講義
Pythonでグラフを作成：ランニング統計情報 - 43号線を西へ東へ
Python でツリー構造を表現できる treelib - kakakakakku blog
PySheets - Spreadsheet UI for Python
初心者に大人気のPythonをうらやむJava、mainメソッドの省略すら視野に
How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch
【書籍メモ】『Pythonによる金融テキストマイニング』（朝倉書店） - u++の備忘録
PythonとDeepfaceで始める顔認識 – 初心者から上級者まで