現在の日本の生涯未婚率によると、男性の4人に1人、女性の7人に1人は50歳まで一度も結婚したことがなく、そうした人たちの割合は今後も増えていくそうです（出典: ハフィントンポスト）。原因は様々あるようですが、やはり**「適当な相手にめぐり合わない」**という理由は上位に来るようです。 ですが、適当な相手とは、一体全体どういう相手なのでしょうか？ 年収、容姿、性格、家、などなど人によって様々相手に求める条件があるものですが、「人の出会いは一期一会」ともいうように、いい相手とめぐり合えたとしても「もしかしたら今後もっといい人と会えるかも……」などとうじうじしているうちに、機会を逃すことも多いかもしれません（涙 この問題は、結婚相手を探しているA君がいるとすると、 A君は、これから結婚相手の候補となるN人と女性と出会う 候補となる相手は、１人ずつ次々に現れる 候補となる相手は、それぞれ違うスコア
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともな
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く （ぱろすけ 2012） DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語：Python ２．７ （少しだけR） 使用モジュール：Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
0-1. 前書き この世にはたくさんのプログラミング言語が存在します。Wikiepdiaのプログラミング言語一覧を見ると、実に200個以上というわけの分からない数の言語が並んでいたりします。 【参考URL】プログラミング言語一覧 - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%... 200の中にはほとんど使われてない言語も混じってるので、実際に仕事でざくざく使われている言語は20とか30とかそういうオーダーなのですが、それでも1人の人間が把握するにはちょっと多過ぎる数です。 本記事では、そうした有り余るプログラミング言語の海の中で「どれを勉強したらいいの？」とか「どれを採用するのが適切？」という悩みをお持ちの方が「よし、この言語に決めた！」と自信を持って決断できるように背中を押すことを目的として書か
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献： 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
Google Developer Day 2008 に行ってきました。 で、基調講演聞いたあと、Google App Engine のコードラボに参加してきました。 まぁ簡単に言うと Hackathon です。 画像掲示板つくってみる ユーザ登録&認証 コメント付加 古いデータは消す な画像掲示板を書いてみました。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import wsgiref.handlers, cgi from google.appengine.api import images from google.appengine.api import users from google.appengine.ext import webapp,db class ImageAndText(db.Model): user = db.User
友人であり、尊敬するエンジニアでもある西尾さんが Jython の本を出しました。 で、なんと献本までして頂いちゃいました＞＜ ありがとう＞＜ 早速読んでみたのですが、あまりに凄いので途中から 写経しはじめました。 なにが凄いって本当に「Jython」の本になっていること。 Python の本でも Java の本でもなくJython の本として成立しているところがすごい!! なんで実装の違いでしかないはずの Jython でここまで成立しているのか、 是非みんなに読んで実感して欲しい。 本当に Java のインストールから「西尾プログラム論」まで書かれているのだ!! 1、2章は準備などの入口 3章のから少しづつ本性を表わしてくる。 Java と Jython で「hello world」をやった後、両者の連携として Python を設定ファイルとして使って連携の旨味をわ
Google App Engine | 04:50 | はじめに このエントリーは、先に公開した記事「道に迷ったアナタに捧ぐ（関連記事のまとめ）」が原因不明の事象により直リンクでは見えない！という問題に対処する目的で作成されました。中身は基本的に変わりません。なんだかブックマークを見ていて「まとめ記事」の存在をご存知頂けていないッポイな、、という気がしたもので、本日の「超訳完了記念」に合わせて再度作成してみた次第です。どの記事が何に言及したものかよく分からん！とお怒りの方々の為に少しでも助けになれば幸いです。Google App Engine の公開から約2週間。毎日結構な方のアクセスがあった事が励みになり、スピードを落とさずに超訳作業が完了出来ました。スターやブクマ、コメントを下さった皆さんだけでなく、アクセス頂いた全ての方々に感謝したいと思います。また、多くの皆さんに本ブログをご覧頂く
Pythonで利用できるORMをざっと列挙してみると、次のようなものがあげられます。 SQLAlchemy SQLObject Django Storm Mother Dejavu GeniuSQL 実際に利用するとなると、ドキュメントの充実度とユーザ数でSQLAlchemyに一日の長があり、すでにPythonのORMの標準になったという感があります。 また、Djangoアプリケーションという点に限れば、Djangoに含まれるORM(django.db)を使うということになるでしょう。 しかしながら、必要とする機能や実行速度、生成するSQL、APIの好みといった点で、SQLAlchemyとDjango以外のライブラリを選択することもありうるでしょう。 実行速度という観点からみると、少し古い記事になりますが、下記のURLの記事が参考になります。 Storm,SQLAlchemy,GeniuS
ついに気がついた Ruby や Perl に比べてイマイチ日本では爆発しきれていない感のある Python だけど、その理由がわかった。 入門書が良くない Python の有名な書籍といえば「みんなのPython」があるのだけど、これがとてもマズい。 みんなのPython 作者: 柴田淳出版社/メーカー: ソフトバンククリエイティブ発売日: 2006/08/22メディア: 単行本購入: 11人 クリック: 624回この商品を含むブログ (180件) を見る 略すと「みんPy」。みんぱいである。「みんPy」を日常で使う事を想定してみよう。 「最初（に読むPython本）はみんPyだよねー」 これはもう「最初はみんなおっぱいだいすきからスタートする」という性癖の変遷の発言にか聞こえません。それはとても卑猥ですから、こんな卑猥な書籍を売っている言語も卑猥であるというイメージがついてしまいますね。
サービスを止めない！ サイバーエージェントに聞く高可用性の実現 そこにピュア・ストレージが選ばれた理由 勝つためのクラウド活用術 New Value on Azure ビジネスを次のステージへ！ 新OSのWin11はどう進化したか ビジネス上の役割、開発の要因と Win11が目指した5つのポイントを紹介 RPA見直される”業務”と”人”の関係 人的リソースを単純作業から解放！ 高付加価値業務への転換のために 50年の経験を持つアイネットが提供 ユーザー企業の使いやすさを第一に考えた ワンストップで使えるマネージドクラウド クラウド導入が進まない本当の課題 ITベンダーだからこそ知っている クラウドに二の足を踏む企業のボトルネック 大事なのは”仕事の段取り” 幅広い業務を任されているからこそできる ひとり情シス流の業務改善術 リモートワークを成功させる方法 必須となるセキュリティをどう強化す
Google App Engine | 02:56 | 「虚数の情緒」にて「英語が分からなくても学ぶ為の書物が十分に手に入る日本人は幸せである」といった類の記述があった。明治期に多くの才能が猛烈な勢いで欧米の本を翻訳して行ったからこそ、人々は日本に居ながらにして様々な教養を身に付けることが出来たのであり、それが1つの日本の強みであった、といった主旨だ。ただこうした試みは、昔とは比較にならない大量の情報が溢れている現代においては無謀に過ぎたものであり、梅田望夫さんが著書の中で「これからを考えると、やっぱり英語は出来るに越したことはないよ」という主旨の事を述べられているのは、残念ながら正しいのだろうと思う。「オレサマが遍く全ての英語ドキュメントを日本語化してやるぜ！」なんて決意すら湧かない。とは言え、言葉が障壁になって面白いものに触れる事を躊躇っている人達は今でもきっと沢山いるだろう。「Goo
エッジ市場の活性化へ 高まるIoTを中心としたエッジ分野への期待 OSS活用が新しい時代のビジネスを拓く 50年の経験を持つアイネットが提供 ユーザー企業の使いやすさを第一に考えた ワンストップで使えるマネージドクラウド リモートワークを成功させる方法 必須となるセキュリティをどう強化するか 必要な対策5つを紹介 Kubernetes活用の最適解とは？ 今、注目のコンテナを活用した柔軟なIT基盤 運用、管理の課題を解決しメリットを最大化 オリジナルコンテンツが満載！ 意外と知らないNutanix HCI の情報を集約 読めばわかる！いまHCIが注目される理由 電話営業・インサイドセールの革新 AIによる自動文字起こし・会話分析が 音声コミュニケーションの可能性を拓く ビジネスの推進には必須！ ZDNet×マイクロソフトが贈る特別企画 今、必要な戦略的セキュリティとガバナンス AWSとAzu
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][
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