One Shot Talking Face を使って音声で顔画像を動かす
1.はじめに 今回ご紹介するのは、音声と１枚の顔画像を使って、顔画像がまるで話しているような動画を作成するOne Shot Talking Faceという技術です。 ＊この論文は、2022.12に提出されました。 2.One Shot Talking Face とは？ 下記が、One Shot Talking Faceの概略図です。まず、上段のAudio-visual Correlation Leraning（音声と画像の相関性学習）を行います。 特定話者の音声と顔のキーポイントの動きとの相関性をAudio-visual Correlation Transformer に学習させます。 学習後は、One-shot Generation（音声と一枚の顔画像から動画作成）を行います。音声と１枚の顔画像をAudio-visual Correlation Transformerに入力すると顔のキー
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
VSCodeでデバッガに引数を渡す方法(Python) - EF Blog
2020/05/02現在のVSCodeのバージョンで書き直した記事を上げました。 設定手順などは新しい記事、引数などの説明は当記事を参考にしてください。 t.co ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 今回はVSCodeのデバッガに引数を渡す方法調べてみます。（知らない） 手探りで調べた手順をそのまんま書いているので、無駄な手順があることに気を付けてください。 デバッガの動かし方はこの前のを参考にしてください。 VS CodeでPythonをデバッグ実行するとエラーが出て実行ができない問題 - EF Blog test.pyを作成しデバッグ実行 デバッグ実行でちゃんと動くか確かめます。 # test.py print("hello world") # -> hello world デバッグ実行の時は下のデバ
入門pandas - 明日からはじめるデータ分析のきほん - Lean Baseball
こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法（またはユースケース）」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分
Python + Selenium で Chrome の自動操作を一通り（ログイン、ダウンロード、他）
はじめに Python + Selenium + Chrome で、要素の取得、クリックなどの UI系の操作、待機、ページ全体のスクリーンショットなど、一通り試してみます。 PhantomJS はもう更新されないということなので、ブラウザは Chrome にします。 この記事には、Selenium の API に関する情報と Chrome に特化した情報がありますが、前者の Selenium の使い方に関する情報は Firefox など別のブラウザでも使えます。 注意事項 ウェブの自動テストやスクレイピングで使われる技術です。特にスクレイピングでは、著作権の問題や、サーバー側の負荷、各種規約（会員としてログインする場合の会員規約等）やマナーなどを考慮する必要があります。 たとえば、Twitter など利用規約で明示的にスクレイピングが禁止されていることや、robot.txt などでクローリ
一休レストランPython移行の進捗 - 一休.com Developers Blog
レストラン事業部エンジニアの id:ninjinkun です。 一休レストランでは10年以上動いているシステムをPython 3で書かれた新システム（以下restaurant2）に順次移行する作業を進めています。現在ではPC用のレストランページ や主要な API を含め、いくつかのページがrestaurant2で提供されるようになっている状態です。本記事ではこの移行の経緯と、restaurant2システムの詳細、Pythonを選んだ理由、現在の進捗状況をお伝えします。 経緯 一休レストランはサービスローンチ時よりClassic ASP（言語はVBScript）でシステムが構築されてきました（こちらに驚かれる方も多いと思いますが、歴史的経緯という言葉で強引にまとめて話を先に進めます）。このシステムは現在も一休レストランを支えているのですが、長年の改修による複雑性の増加、言語の古さ、言語機能の
Flask の使いどころ - Twisted Mind
Web アプリを仕事ではほとんど書いたことが無かったのですが、Flask を仕事で使う事にしたので、書いてて感じた Flask の使いどころを。 追記 コメントに色々な意見を頂いておりますので、是非そちらも。 がっつり使われた方の感想 Flaskを１年仕事で使った感想 - kawaken’s blog http://d.hatena.ne.jp/kentaro_kawano/20120115/1326612808 結論 とりあえず箇条書きで ... データベースサーバとの接続が前提なら、 Flask を使うのはやめる Flask-* という Flask の拡張を使う時点で、Flask を使うのはやめる 大規模で Blueprints を使う前提なら、Flask を使うのはやめる 小さなアプリでプラガブルな仕組みを自分で作るには良い パーミッションは Flask-Principal が良さそ
Python+uWSGI+nginx+flaskを試してみる - Make Local Happiness
PythonでAPIを開発できる環境を作りたかったので、 色々試してみました。 いつもはPHPを使っていたので、webサーバはお手軽にApacheを使っていたのですが、 業務ではデータ分析をしているため、 今後はPythonを使う予定なので、さっそくPythonのwebサーバを作っていきたいと思います。 Pythonをwebから使う際には以下のようなサーバがあるのですが、 uWSGIが良いとのブログを発見したのでやってみます。 Python を Web 上で使うには SimpleHTTPServer Apacheでmod_python FastCGI WSGI 便利で超強力なWSGIサーバー uWSGI を使ってみよう こちらの記事を参照したのですが、 難しい内容なので、そこまで理解してませんので、 詳しくは檜山正幸のキマイラ飼育記のブログをみてください。 とりあえず、webサーバはNgi
Python Django入門 (1) - Qiita
はじめに なぜPythonを選ぶか かなり独断と偏見が入っていますが、 シンプルな言語セット 某言語のように、呪文のように短く書けることが命ではない。 それでいて、書くコード量は少なく、すっきりしている。 某言語のように、記号を多用しない。 コードを書いている間Shiftキーを押しっぱなしにならない。 学習コストが低い。 言語セットとしての文法は、わりと平易で、直感で理解できる。 難しい書き方は、後から覚えればよい。 文法書を読むのは、後からでいいでしょう。まずこの講座をやってみましょう。 Djangoフレームワークや、各種Pythonパッケージのソースを読んでも、 言語仕様を駆使した難しい書き回しは少ない。 メンテナーでなくても意外と読める。 なぜDjangoを選ぶか Pythonで作られたフルスタック・フレームワークであるということ。 必要なものはすべて揃っている。 テンプレートはあれ
Python製Webフレームワークの比較とDjangoの環境構築
9年ぶりとなるメジャーバージョンアップを控えて、盛り上がりを見せているDjango。この連載では最新のDjangoとDjango REST frameworkを用いたプロダクト開発の手法を、実務に使える形でお伝えしていきます。今回はDjangoの特徴を確認してからDjangoプロジェクトの環境構築についてをご紹介します。 はじめに データ分析や機械学習の隆盛に伴い、Pythonの人気は近年とても高まっています。それはNumPyやChainerといった便利なPythonライブラリが充実しているという理由がもちろん挙げられますが、Pythonが汎用プログラミング言語であることも人気の後押しになっています。 実際、「収集・分析したデータの二次活用として、Webアプリケーションを作りたい」という声をよく聞くようになりました。Pythonならデータ処理からWeb開発まで一貫して同じ言語で書くことがで
ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中
Excelユーザーの要望をとりまとめるサイトで、ExcelへのPython搭載の要望が相次いだ。その結果、マイクロソフトは検討のためのアンケートを開始した。 Excelは業務アプリケーションとしてもっとも使われ、普及している製品のひとつでしょう。そのExcelを今後も発展させていくために、マイクロソフトはユーザーが要望を提案できるコミュニティサイト「Excel’s Suggestion Box」（英語）を公開しています。 このコミュニティサイトに2015年11月、Excelのスクリプティング言語としてPythonを搭載してほしいという要望「Python as an Excel scripting language」がポストされました。 それから2年以上が経過し、現時点でこの要望は2位以下を大きく引き離す3862票の賛成票（2017年12月17日現在）を獲得して要望リストのトップにあがってい
【SQL Server 2017 による In-Database Python 分析 チュートリアル】 - Qiita
SQL開発者のための In-Database Python 分析 このチュートリアルの目的は、SQLプログラマーにSQL Serverで機械学習ソリューションを構築する実践的な体験を提供することです。 このチュートリアルでは、ストアドプロシージャにPythonコードを追加することで、Pythonをアプリケーションに組み込む方法を学習します。 [!NOTE] 同様のチュートリアルのR版はこちら。R版はSQL Server 2017とSQL Server 2016の両方で動作します。 概要 機械学習開発のライフサイクルは一般的に、データの取得とクレンジング、データの探索と特徴エンジニアリング、モデルのトレーニングとチューニング、そして最終的には本番環境へのモデル展開で構成されます。実際のコーディング、デバッグ、テストは、以下のようなPython用の統合開発環境（Python Tools for
TensorflowやPythonの基礎が学べる——初心者向け「AIプログラム学習キット」｜fabcross
スペクトラム・テクノロジーは、Raspberry Pi 3 model Bを使い、Googleの機械学習ライブラリー「Tensorflow（テンソルフロー）」や、プログラミング言語Pythonの基礎を学習できる「AIプログラム学習キット」を発売する。 本キットは、初心者向けに、プラットフォームとしてRaspberry Piを採用、あとはインターネットに接続できるPC環境があれば、AI学習ができるように構成されている。学習に必要なプログラムもすべてインストール済だ。 まず、基本的なPythonプログラミングを練習問題100題を使って学び（標準時間30時間）し、Tensorflowの使い方を習得する。そして次のステップで、文字認識（MNIST）、画像認識（CIFAR－10、IRIS）、自然言語処理（word2vec）などのディープラーニングで有名なプログラムを使った応用学習ができる。 キット内
Snowmanの阿部君はみんなのPythonを読んでいるらしいです | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
SlackのボットをPythonで作ってみる
「Python」ディストリビューション「Anaconda」に「Visual Studio Code」が追加／「Anaconda」を導入するだけで「Visual Studio Code」を使ったPython開発環境が整う