Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート
破壊的でヤバいAI歌声合成「Diff-SVC」がGoogle Colabでの公開停止。一部ユーザーがセレブや商用音源を勝手に利用で自主制限（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
このDiff-SVCを簡単に実行できるGoogle ColabのNotebookが1月23日に公開停止となってしまったのです。ですので、前回紹介したやり方での実行はできなくなります。筆者はGoogle Colabからローカルにコピーしているのでこれまで通りに使えますが、新規に手軽にやろうという人への道は一時的にではありますが、閉ざされたことになります。 ▲筆者はGoogle ColabのNotebookをローカルに保存しているので現在も利用可能 なぜこういうことになったかというと、それは悪質な利用者のせいです。 自分の音源や、権利を所有する、許可をもらっている人物の声であれば問題ないのですが、前回言及したように、よく知られている歌手、セレブ、VOCALOIDなど既存のバーチャルシンガーの音源などを勝手にDiff-SVCでAI音源にし、歌わせたものを例えば「AIアリアナ・グランデが～を歌った
Sharpen your thinking. Obsidian is the private and flexible writing app that adapts to the way you think. Your thoughts are yours. Obsidian stores notes on your device, so you can access them quickly, even offline. No one else can read them, not even us.
はじめに 1年半ほどObsidianというノートアプリを使い、Qiitaにも記事を３つほど公開をしていました。 効率的に成長するためのデジタルノート術(Obsidian x Zettelkasten(LYT Framework)) コーディングのようにノートを取る技術 がんばらないObsidianノート術 確かにNotionやEvernoteとは違う感覚のノートアプリであり、双方向リンクを利用したグラフで繋げていくノートに当時は感動を覚えました。 その反面、Obsidianを百パーセント有効に活用できていたかと聞かれると「はい」と答えることは難しいと感じています。がんばらないObsidianノート術の記事はまさにその一角であり、Obsidianの拡張性と自由度に翻弄されてしまわないように書いた記事です。 1年半を通して紆余曲折した中、先日新しいツールとの出会いがあり、自分に合うツールを見つ
[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 （本サイトのライセンスはこちらとなります） [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次（table of contents） 日本語解説へ [1] テンソル（T
端末の内容をヤンク VimのターミナルウィンドウでCTRL-W Nを押下するとターミナルの出力を一時的に保留します。 この状態をターミナルノーマルモードと言います。このモードは普通のウィンドウと同様カーソル移動、ヤンク、検索を行うことができます。 ただ、iやAなどのコマンドは挿入モードではなく、通常のターミナルモードに戻るようになっています。 ターミナルノーマルモードを使用することで、lessやtailコマンドの出力、また作業ログを簡単にメモに残すことができます。 外部コマンドとの連携 Vimでは:!echo gorillaというように:!を使用することで外部コマンドを実行することができます。しかし、それだとコマンドの実行が完了するまでVimを操作できないです。とてもツライ。 そこでターミナルを使えば非同期で外部コマンドを実行することができます。 コマンドを実行している間にVimの操作がブ
Roam Research – A note taking tool for networked thought.
As easy to use as a word document or bulleted list, and as powerful for finding, collecting, and connecting related ideas as a graph database. Collaborate with others in real time, or store all your data locally.
データサイエンス100本ノックを、Google ColabとAzure Notebooksで気軽に行いたい！ - Qiita
データサイエンス100本ノックを、Google ColabとAzure Notebooksで気軽に行いたい！PythonAzureデータサイエンス100本ノックGoogleColaboratory はじめに 2020年6月15日に、データサイエンティスト協会より発表されました「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」の素晴らしさに感動した私は早速ドリルを解き、めくるめくデータサイエンスの大冒険をエンジョイしていた。 しかし、ふと気づくとOriginalのデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）はDocker形式で提供されており、実践的な演習が可能である一方でお手軽感はかった。同じ思いの人も数多く存在すると考え、より気軽に100本ノックするためにGoogle ColabとAzure Notebookで実行可能な演習スクリプトと解答編スクリプトを作成した。なお、作成者
MakefileでDocker+Jupyter Notebookなどの機械学習環境をスマートに扱う - CC56
先日機械学習界隈の方とDockerの話をした際、Makefileを使って機械学習環境の整備をしている人は実は少数派なんじゃないかと感じました。 機械学習で使うコマンドは引数が長く、とても覚えられるものじゃありません。暗記できていてもミスタイプしたり、tmux内とかだと折り返されて何書いてるかよくわからなくなりがち 。Ctrl＋Rとかで検索かけようとしても大体はdocker...から始まるのでタイプ数多くなりがち。 Makefile は、Docker のコマンドをいい感じにまとめやすく、jupyter notebook に使う長ったらしいコマンド jupyter notebook --port 8888 --ip="0.0.0.0" --allow-root なども簡略化できます。そういうわけで、全体的な生産性の向上に繋がると信じています。 今回紹介する Makefile は Docker
Heptabase
Learn complex topics visually.To truly make sense of what you've learned, visualize your notes with whiteboards, sections, and mindmaps. Learn More Research and discover insights faster.Bring all your highlights, annotations, PDFs, journals, and research notes together to discover new insights. Learn More Project management, reimagined.Manage complex projects with clarity and flexibility by using
Jupyter Book is an open source project for building beautiful, publication-quality books, websites, and documents from source material that contains computational content. With this post, we’re happy to announce that Jupyter Book has been re-written from the ground up, making it easier to install, faster to use, and able to create more complex publishing content in your books. It is now supported
はじめに 「基礎から機械学習をちゃんと理解したいな」と思うことがあったので、学んだことを自分なりに整理してアウトプットしていきます。基本的には、自分の勉強のため（アウトプットが一番理解が深まると思っているので）ですが、私のような初学者のメモでも、同じような他の初学者の役に立つこともあるのではないかと期待しております。 記事やコードは、修正のリクエストを受けやすいようにQiitaとGitHubをメインにアップしていきます。私自身は、専門家でなく機械学習エンジョイ勢の一個人ですので、不足している点、分かりにくい点、間違いなどあるかと思います。過ちは真摯に受け止めたいと思いますので、是非知見者の方にコメント、編集リクエスト、Pull Requestをしていただけたらと思います。 現時点では、他のサイトに説明を丸投げしていたり、数式をきちんと記載できていないところ多々あるのですが、最終的には、この
![Pythonで基礎から機械学習まとめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b0153c91147d4b84de7fbac87f6c3ee8222b4131/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190905%2F20190905002807.png)
Yann LeCun’s Deep Learning Course at CDS is Now Fully Online & Accessible to All
CDS is excited to announce the release of all materials for Yann LeCun’s Deep Learning, DS-GA 1008, co-taught in Spring 2020 with Alfredo Canziani. This unique course material consists of a mix of close captioned lecture videos, detailed written overviews, and executable Jupyter Notebooks with PyTorch implementations. The course covers the latest techniques in both deep learning and representation
コクヨの現役社長が編み出した､A3であらゆる数字を図解化する独特な｢神ノート｣が面白い キッカケは360度評価で書かれた｢英邦さんは数字に弱い｣
人生を変えるノートの話だ。20代後半のこと、コクヨトップの黒田英邦さんは360度評価で部下から痛烈なコメントをもらってしまう。「英邦さんは、数字に弱いです」。ショックを受けた黒田さんだが、当時の社外取締役に「たいていの経営者はそうですよ。ノートに『面グラフ』を書いてみたらどうか」と勧められる。その後、一生の付き合いとなる「面グラフ」とは一体いかなるものか――。 いつでもどこでも「A3の方眼ノート」を持ち歩く 平日、7時半から8時には出社することが多いです。そこから始業までの1時間から1時間半は一人きりの集中タイム。買ってきたコーヒーを飲みながら、今日1日やるべき仕事の準備をします。次に、1週間、1カ月、3カ月それぞれのスパンで達成すべき目標やタスクを確認します。 僕はもともと1日24時間を緻密に管理するタイプではありません。ただ唯一、欠かせないのがこの朝のルーティンです。経営者の役目を果た
こんにちは！株式会社キカガクの二ノ宮です。普段は機械学習・ディープラーニングの講師をしています。 本記事では、Google Colaboratory（略称: Google Colab）の基礎的な使い方を体系的にわかりやすく、まとめています。参考になれば幸いです！
kaggleやSIGNATEのようなデータ分析コンペでは時に大容量データを扱うことがあるので、ラップトップPCではメモリが足りなくなることがあります。そういう場合はつよつよPCを購入するかGCPやAWSのようなクラウド環境を利用するのですが、後者はプログラミング初心者には難しい面があります。Google CloudのAI Platform Notebooksを使うと簡単にコンペの分析環境を作れるため紹介したいと思います。 AI Platform Notebookのインスタンスを作成する Google Cloud Platformで新しいプロジェクトを作成する。(typoでpropjectになってしまいました) ナビゲーションメニュー > 人工知能 > AI Platform > ノートブック を選択する。 APIを有効にしていない場合は有効にする。 新しいインスタンスから好きな環境を選ぶ。
Redirecting
Redirecting to latest/...
Open-sourcing Polynote: an IDE-inspired polyglot notebook
We are pleased to announce the open-source launch of Polynote: a new, polyglot notebook with first-class Scala support, Apache Spark integration, multi-language interoperability including Scala, Python, and SQL, as-you-type autocomplete, and more. Polynote provides data scientists and machine learning researchers with a notebook environment that allows them the freedom to seamlessly integrate our
Colab notebooks for various tasks in NLP
Tesla cuts Model Y, X and S prices in the US and says it’s ending the referral program
ブログ Google Colaboratory（Colab）ならPythonですぐに学べる 2019/4/25 2022/10/5 | Google Colab Jupyter Python 機械学習 機械学習やデータ分析を学ぶには、まずは参考書から始めるのが一般的です。そして、学習を始めるために、自分のパソコンに環境を構築します。そこで、多くの書籍ではAnacondaのインストールを薦めています。確かに必要なライブラリがすぐに使える状態になるので便利です。 しかし、Google Colaboratory（略称：Colab）を利用すれば、学習のための環境構築の手間はゼロになります。自分のパソコンに何もインストールする必要はありません。いきなり本題の学習に入れます。 Google Colaboratoryは、グーグルが「機械学習の教育、研究を目的として開発したツール」です。Googleアカウ
スケジュールアプリと手帳のカレンダーに同じ内容を書いていませんか？ 先日、たまたま同僚の手帳を見る機会があって、そこに書かれていたことに驚いた。拍子抜けした。脱力した。スケジュール管理を目的に、手帳とスマホの両方のカレンダーに、まったく同じ内容が記載されていたのだ。 手帳とスマホのスケジュールアプリの両方に、 「1月10日11時 A社 B氏と商談」 と書きこんでいたのだ。一字一句同じように。 衝撃を受けた勢いで、ほかの同僚にも確認してみた。全員がスマホと手帳を所有しており、多くが同様の使い方をしていた。手帳かスマホのいずれかをおもに使っているなどの差異があったくらいだ。 はっきりいって無駄である。労力がもったいない。仕事ができる同僚や、業務の効率化に手腕を発揮している同僚までも、このような非効率な使い方をしていた。わざわざ手帳を使うのなら、特性を活かしてほかのツールと異なる使い方をしたほう
※クリックしてもダウンロードが始まらないときは、 右クリックして「対象をファイルに保存」で実行して下さい。 ※ダウンロードがうまくいかない場合、他のブラウザでの操作もお試し下さい。 ※データは圧縮形式になっています。解凍がうまくいかない場合は下記をご参照下さい。 圧縮ファイルの解凍方法について ※ZIP圧縮ファイルは、解凍ソフトにて解凍してサンプルファイルをご使用ください。 ※ZIP圧縮ファイルの解凍は、UTF文字コードに対応したソフトをお使いください。 ※テキストを閲覧する場合、UTF文字コードに対応したエディタでご覧ください。
Introducing notebooks: The most powerful AI data workspacePowered by GPT-4 with the context from your data workspaceTurn notebooks into powerful data apps and dashboardsCombine Python, SQL, R or don’t write code at allQuery Snowflake, BigQuery, CSV, and 50 more data sources
Jupyter Lab（ジュピター・ラボ）とはJupyter Lab（ジュピター・ラボ）とはJupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）の進化版で、次世代のブラウザ上で動作するプログラムの対話型実行環境です。データ分析には欠かせないツールの１つです。 ノートブックと呼ばれるファイルにpythonなどのプログラムを記述し、実行結果を逐次確認しながら、データ分析を進めることができます。 Jupyter Lab上では、様々なライブラリを使うことができ、TensorFlow（テンソルフロー）などの機械学習やディープラーニング用のライブラリも動作させることができます。 またJupyter Labでは、入力したプログラムの実行結果が、プログラムの直後に表示されるので、結果が分かりやすく、すぐに確認することができます。 このような3Dのグラフも表示することができ、複雑なデータ分析の結果も
GitHub - polynote/polynote: A better notebook for Scala (and more)
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
GitHub - ageron/handson-ml2: A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Python using Scikit-Learn, Keras and TensorFlow 2.
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ダイヤモンド社書籍編集局が、話題の１冊を取り上げ、書き手・作り手の思いや、本のメッセージなどを深掘りして紹介する。 だから、この本。 ダイヤモンド社の話題の１冊を取り上げ、書き手・作り手の思いや執筆動機、読んでほしい理由を深掘りするインタビュー連載。著者・訳者・デザイナー・編集者など、本に関わるさまざまな人たちの「だから、この本を書きました」「作りました」をお届けします。連載の詳細・記事一覧はこちら。 バックナンバー一覧 ノート術やメモ術に関する書籍は数多く存在しているが、それぞれ手法は異なる。そのため、メモを活用したいと思いながらも、具体的にどんな運用をしたらよいのか悩んでしまう人も少なくないだろう。 そんな方の悩みに答えてくれるのが、日本一ノートを売る会社「コクヨ株式会社」の社員、下地寛也さんの書いた『考える人のメモの技術』（ダイヤモンド社）だ。下地さんは今まで数多くの仕事ができる人の
アナログメモ派に！手書きメモを即デジタル化・共有できる「RoWrite」が74％オフ〜アウトプットが捗るよ | ライフハッカー・ジャパン
サンディスクのmicroSDカード 512GBが40%OFF。写真や動画のデータ置き場はこれで良くない?【Amazonセール】
Home - Livebook.dev
Automate code & data workflows with interactive notebooks Get rid of scripts, manual steps, and outdated docs. Use Elixir and Livebook to share knowledge, deploy apps, visualize data, run machine learning models, debug systems, and more!
日本一ノートを売る企業コクヨ、トップ社員「最強のメモ術」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
日本一ノートを売る会社、コクヨの社員、下地寛也氏の書いた『考える人のメモの技術』（ダイヤモンド社）が、発売から1週間たらずで重版という売れ行きで話題だ。下地氏はこれまで、数多くの、「仕事ができる」といわれる人たちのメモ術をリサーチしてきた「ノートのプロフェッショナル」である。 下地氏に以下、「最強のメモ術」についてご寄稿いただいた。 コクヨ社員のノート：複数のノートを使い分けている人が多い 私はコクヨという日本で一番ノートを作っている会社で30年以上働いています。こう言うと、さぞノートの取り方にもこだわりがあるんでしょうねと思われるかもしれません。 たしかにずっとコツコツとメモを取る習慣はありました。しかしながら、数年前まではこれと言ったノウハウというものを意識したことはありません。 コクヨ社員のノートの使い方とは そんなある日（といっても7年前の2016年ですが）、これまで数冊の本を出版
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「スマホメモ」を、今すぐ「手書きメモ」に変えたほうがいい4つの理由
ダイヤモンド社書籍編集局が、話題の１冊を取り上げ、書き手・作り手の思いや、本のメッセージなどを深掘りして紹介する。 だから、この本。 ダイヤモンド社の話題の１冊を取り上げ、書き手・作り手の思いや執筆動機、読んでほしい理由を深掘りするインタビュー連載。著者・訳者・デザイナー・編集者など、本に関わるさまざまな人たちの「だから、この本を書きました」「作りました」をお届けします。連載の詳細・記事一覧はこちら。 バックナンバー一覧 ノート術やメモ術に関する書籍は数多く存在しているが、それぞれ手法は異なる。そのため、メモを活用したいと思いながらも、具体的にどんな運用をしたらよいのか悩んでしまう人も少なくないだろう。 そんな方の悩みに答えてくれるのが、日本一ノートを売る会社「コクヨ株式会社」の社員、下地寛也さんの書いた『考える人のメモの技術』（ダイヤモンド社）だ。下地さんは今まで数多くの仕事ができる人の
GitHub - WassimBenzarti/colab-ssh: Connect to Google Colab using SSH
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OGUNO（オグノ）
aboutオグノについて ブランドアイデンティティ 会社概要 OGUNOについて メディア・受賞歴 取扱店舗 products製品ラインナップ mahora -まほら- A4→A1 note -エーヨン エーワン ノート- Sustainable Pad -サステナブルパッド- supportサポート お問い合わせ ご意見・ご要望 販促ツール othersその他 みんなのノート お知らせ ご利用者の声 corporate企業情報 グローバルサイト 取材・法人営業のお問い合わせ 大口発注・ノベルティ、新規お取引 CSR
コンパックノート | ファイルとテプラのキングジム
1ペンホルダー付き ペンと一緒に持ち運べます。 2開閉式リングを採用 リングをつまむだけの簡単操作で開閉でき、 リーフの追加も簡単です。 3オリジナルの穴形状 開閉に合わせてリーフがスライドするので、 すっきりとキレイに二つ折りできます。 4表紙は2か所で固定 リングのツメと表紙のパーツでしっかり固定。 かばんの中などで開きにくい仕様です。
ノートが雨に濡れたら…「冷凍で乾く」製造会社のライフハックに驚嘆
ドライヤーで乾かすのはNG 「塗工紙」は対応が異なり… なかなか落ちない麦茶のしみ 「雨でノートを濡らしてしまったら……冷凍してください！」。そう呼びかけるノート会社の投稿に注目が集まりました。よく傘を忘れる記者は、ノートを雨で濡らしてしまい、ドライヤーで乾かしてバリバリになってしまったことも。適切な対処方法を投稿した担当者に聞きました。（withnews編集部・水野梓） お役立ち情報を投稿したのは、創業1930年の大栗紙工（大阪市生野区）のツイッターアカウント（@OGUNO_notebook）です。 新学期になったばかりの4月の金曜日、近畿地方では大降りの雨になりました。 担当者は「ノートを新しくした子も多いなか、濡れたらがっかりしただろうな……と思ったんです。『2日間あれば元に戻るよ』と伝えたくてツイートしました」と話します。 ドライヤーで乾かすのはNG ノートが雨に濡れたり、コップを
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