高速なPython互換言語「Mojo」のMac版登場、Appleシリコンにネイティブ対応。Pythonの9万倍、C言語に比肩する高速性
高速なPython互換言語「Mojo」のMac版登場、Appleシリコンにネイティブ対応。Pythonの9万倍、C言語に比肩する高速性 Modular社はPythonの高速なスーパーセットと同社が位置づける開発中の新言語「Mojo」の、Appleシリコンにネイティブ対応したMac版をリリースしました。 Today is the day! Mojo for Mac is live! Download it right now! Read our launch blogpost on how to get startedhttps://t.co/XSMkqUmHKt — Modular (@Modular_AI) October 19, 2023 Mojoは9月に初めてローカル環境でコンパイルなどを実行可能なLinux対応のツール群を公開しています。今回のAppleシリコンにネイティブ対応した
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
文系でもわかる！BitcoinのBOT自動売買トレードの始め方 | Just another WordPress site
１．設定編 ２．API入門編 ３．売買注文編 ４．BOT作成編 ５．WindowsVPS構築編 ６．バックテスト編 ７．資金管理編 ８．破産確率編 ９．フィルター編（今ココ） 本編メニュー一覧はこちら テーマ別記事一覧はこちら 第１回～設定編 「Python（プログラミング言語）を実行できる環境を作ろう！」 Bitflyerで自動売買BOTを作るために最初にやらなければならない設定編です。忙しいサラリーマンの方でも、頑張れば１日で終わります。今日やってしまいましょう！ １．Pythonというプログラミング言語を始めてみよう！ ２．Anacondaという開発環境をパソコンに入れてみよう ３．Pythonプログラムを３行だけ書いて実行してみよう！ 第２回～API入門編 「自動売買BOTを作るのに必要なAPIを理解しよう！」 自動売買BOTを作るのは簡単です。自分で０からプログラムを書かなくても
python vs 株式投資｜TA-Libでテクニカル指標を簡単計算！ - YutaKaのPython教室
pythonの外部ライブラリTA-Libを使用して、株価のテクニカル指標を計算する方法を紹介します。 プログラミングができる人にとっては、テクニカル指標の数式を見れば自分で計算することも簡単かもしれません。 しかし、TA-Libを使用すると次のようなメリットがあります： 移動平均系、オシレータ系など様々な指標を手軽に計算可能（インポートするだけ） 自分でコーディングするより計算速度が速い（場合が多い） ネット上で調べると、Ta-libはインストールが難しいという意見も聞きますが…。 私のWindows環境では1分くらいでライブラリを準備、３分後には普通に使用していました！ この記事では、TA-Libの準備方法から使い方まで詳しく解説していきます。 Ta-libの準備 Ta-Libのインストール jupyter notebookでTa-Libを使う PyCharmでTa-Libを使う Ta-
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RPX57PNyn
東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
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データサイエンティストが副業で成果を出すためのチェックリスト | Offers Magazine
データサイエンティストの基本的な副業の流れ データサイエンティストのsatomacoto（@satomacoto）です。普段は、解析に必要なIoTデバイスやWebアプリのソフトウェア開発から機械学習モデルの開発・デプロイまで携わるソフトウェアエンジニア/データサイエンティストとして働いています。本稿では、データサイエンティストとして短期間で成果を出すために気をつけていることについて執筆します。 1.契約前・オンボーディング 一口にデータサイエンスの案件といっても、その言葉が表す職務は、「モデル開発」「特徴量エンジニアリング」といったデータサイエンスそのものに関わるところから「アーキテクチャ」「データ整備」といったソフトウェア・インフラに関わるものまで広範囲に及びます。 契約前・オンボーディングでは、クライアントがどこまでの範囲をどの程度の期間で実現したいか、そして限られた自分の時間でどこま
金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
pythonアプリのDockerイメージを簡単に作ってみる : プログラミングの備忘録、Haskell、R、C、強化学習、ニューラルネットなどのサンプルコード
プログラミングの備忘録、Haskell、R、C、強化学習、ニューラルネットなどのサンプルコード Haskellを勉強しています。Haskellで人工知能を作りたいです。 コメントをいただけると喜びます。 すでにpythonというイメージがあるので、この中で、自分が作成したpythonスクリプトを実行するようなイメージを作成します。 とても簡単です。 流れ 1. 元になるDockerイメージをダウンロード（python:2.7.12-onbuild） 2. Dockerイメージ用のディレクトリ作成 3. 実行したいpythonスクリプトファイルを作成 4. rquirements.txt作成 5. Dockerfile作成 6. ��Docker�イメージをビルド 7. 実行する 1. 元になるDockerイメージをダウンロード 今回はpython:2.7.12-onbuildというイメージ
2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
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概要 — Python 3.4.1 ドキュメント
Python 3.12.3 documentation Welcome! This is the official documentation for Python 3.12.3. Documentation sections: What's new in Python 3.12? Or all "What's new" documents since Python 2.0 Tutorial Start here: a tour of Python's syntax and features Library reference Standard library and builtins Language reference Syntax and language elements Python setup and usage How to install, configure, and u
PythonでXgboost - Yuki Okuda
2015-08-08 xgboost package のR とpython の違い - puyokwの日記 puyokwさんの記事に触発されて，私もPythonでXgboost使う人のための導入記事的なものを書きます．ちなみに，xgboost のパラメータ - puyokwの日記にはだいぶお世話になりました．ありがとうございました． Xgboostとは dmlc/xgboost Xgboostは言わずと知れた最近流行りのGradient Boosting系のライブラリで，独立したバイナリとしてコマンドラインから実行できるほか，RやPythonからもライブラリとして利用することができる．詳しくい情報は以下の記事を参照していただきたい． 勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting the dots. xgboostとgbmのパラメータ対応一覧をつくる -
python | RubyGems.org | your community gem host
RubyGems.org is the Ruby community’s gem hosting service. Instantly publish your gems and then install them. Use the API to find out more about available gems. Become a contributor and improve the site yourself. RubyGems.org is made possible through a partnership with the greater Ruby community. Fastly provides bandwidth and CDN support, Ruby Central covers infrastructure costs, and funds ongoing
NLTK :: Natural Language Toolkit
Natural Language Toolkit¶ NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an ac
Scheduled Tasks With Cron for Python - Google App Engine - Google Code
Scheduled Tasks With Cron for Python The App Engine Cron Service allows you to configure regularly scheduled tasks that operate at defined times or regular intervals. These tasks are commonly known as cron jobs. These cron jobs are automatically triggered by the App Engine Cron Service. For instance, you might use this to send out a report email on a daily basis, to update some cached data every 1
Python の嵌りどころ - Djangoへの片思い日記
Google のおかげで一気に Python の人気がでてきそうですね！ Python は教育言語なんて側面もあるので、言語仕様も小さくて覚えやすいんだけど、 少し一般的でなくて嵌ることもあります。 折角なので僕が Python をやって嵌ったところを書いてみます。 switch 文は無い 無いです。 default が有る時点で邪悪だって誰かが言ってました。 substring は文字列に配列としてアクセスすればOK Java や js の substring、Perl の sbstr みたいなの >>> 'hogehoge'[5] 'o' >>> 'hogehoge'[5:7] 'og' >>> 'hogehoge'[5:] 'oge' >>> 'hogehoge'[:5] 'hogeh' >>> ちなみに一文字でも文字列なのでこんな事も出来ます。 >>> 'hogehoge'[5][
python入門チートシート - ナマアシタノム
内容 python初学者向けの頻出アイテムチートシートを作成してみました。 A4用紙に印刷してちょうどいいように必要事項をみっしりと敷き詰めています。pythonプログラミングのお供にどうぞ。 目次 if文 while文 for文 continue/break文 論理演算 算術演算 関数 リスト ディクショナリ map タプル モジュール クラス 例外 の基本的なことをできるだけたくさん盛り込みたかったので記述順番はぐちゃぐちゃしてしまった感じです。 記述ミスあったらごめんなさい。指摘あれば直します 最新版のDLは こちらからどうぞ(v1.1)。 (zip/約50kb/中身はpdf) 古いバージョン v1.1 コメントのid:t-tanakaさん指摘を修正 b:id:cu39さんのコメント「M+2VM+IPAG circleですね。」を見てフォントを「M+2VM+IPAG circle」に
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