この記事は 2024 TSG Advent Calendar 3日目の記事です。昨日の記事は @__dAi00 さんの記事 AivisSpeechを使ったDiscordボットの作成 ①AivisSpeechをGoogle Cloud Runにデプロイする でした。12/5 公開予定の続編も楽しみです。 今回は、初日に公開した以下の記事の副産物です。 import unicodedata # Python 3.12 まで 1000000000000.0 # Python 3.13 から 1000000.0 print(unicodedata.numeric("兆")) 大変だ。Python 3.13 から「5000 兆円」が 50 億円になってしまう（？） unicodedata.numeric メソッドと Unicode 例によって Unicode が関係してきます。前編でも触れたとおり、
この記事は 2024 TSG Advent Calendar 初日の記事です。 …………🤔❓ Python の数値文字列判定ロジックを探る str.isnumeric() メソッドとは？ Python の str.isnumeric() メソッドは、文字列内のすべての文字が数値を表すものであれば True を、そうでなければ False を返します。*1 まず、このメソッドの基本的な動作を見てみましょう。 # Python の isnumeric() の動作例 print("123".isnumeric()) # True; 1, 2, 3 は数字 print("123a".isnumeric()) # False; a は数字ではない print("五千万".isnumeric()) # True; 五、千、万 は数値 漢数字にも対応しており、一見よさそうに見えます。ところが…… pr
このブラウザ バージョンのサポートは終了しました。サポートされているブラウザにアップグレードしてください。
February 05, 2024 · 26 mins · 4727 words Discussion on HackerNews. Last September I hopped on board with Wallapop as a Search Data Scientist and since then part of my work has been working with Solr, an open-source search engine based on Lucene. I’ve got the basics of how a search engine works, but I had this itch to understand it even better. So, I rolled up my sleeves and decided to build one fr
Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆生成AI＆電子工作大好き @kapper1224 ジャンクノートパソコン16GBメモリにUbuntuとSwapとZramガンヅミしてLLMのrinnaを動かすテスト。 Zram16GBにSwap4GBの合計20GB。 rinnaをCPUで動かすには32GBメモリが必要だと言われている・・・ pic.twitter.com/JtNmAP4kH7 2023-11-05 08:53:53 Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆生成AI＆電子工作大好き @kapper1224 Ubuntu上でrinnaをインストールする方法はこちらを参照。 まずpython3とpipとgitがインストールされている事を前提として pip install transformers sentencepiece インストール終わったら、データをhugging
PyCon APAC 2023におけるNOCコンテンツに関するご指摘について
一般社団法人PyCon JP Association（以下「当法人」といいます。）が主催するPyCon APAC 2023（以下「本イベント」といいます。）においてネットワークオペレーションセンター（以下「NOC」といいます。）が提供するコンテンツの一部につきまして、DNSクエリ情報を収集し、その一部の情報をインターネット上に公開したコンテンツがありました。このようなコンテンツを公開したことについて、下記に詳述する通り、本イベントの主催者として不適切な行為であったと考えます。 本イベント参加者、企業スポンサー、Pythonコミュニティおよび運営ボランティアスタッフをはじめとする関係者の皆様にご迷惑とご心配をおかけしたことを心よりお詫び申し上げます。合わせて、本件に関してご指摘をいただいたコミュニティの皆様には御礼申し上げます。 当法人は本件を厳粛かつ真摯に受け止めるとともに、本件の発生事実
カスケード分類器は、複数の分類器を連結して行うアンサンブル学習の一種です。 画像が与えられたとき、まず特徴抽出器で画像から特徴量を抽出します。 その特徴量がカスケード分類器に入力され、分類結果 (positive または negative) が出力されます。 カスケード検出器 カスケード分類器は複数の分類器で構成されており、各分類器で positive または negative の判定が行われます。ある分類器で negative と判定された場合、その時点で棄却されます。positive と判定された場合は、分類器の出力結果が次の分類器に渡されます。 CascadeClassifier クラス OpenCV では CascadeClassifier クラスでカスケード分類器が提供されています。 cv2.CascadeClassifier(filename) 引数 filename: カスケ
Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出（顔認識と瞳認識）を行う。 以下に公式のチュートリアル（英語）がある。 OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、 静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔検出と瞳検出 について説明する。 画像ファイルを読み込んで顔検出・瞳検出を行うサンプルコード まず最初に画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出を行うサンプルコードを示す。説明およびリアルタイム処理のサンプルコードは後述。 import cv2 face_cascade_path = '/usr/local/opt/opencv/share/'\ 'OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml' eye_
今回はマルコフ連鎖を使って〇〇っぽい文章を自動生成します。最近はディープラーニングを用いた手法に注目が集まっていますが、マルコフ連鎖はデータ数が少なくても比較的いい感じに文章生成ができるそうなので、いろいろな種類の〇〇っぽい文章を生成し比べてみました。 マルコフ連鎖について マルコフ連鎖はTwitterの人気botであるしゅうまい君（https://twitter.com/shuumai）やからしちゃん（https://twitter.com/karashichan）にも使われている手法です。 このマルコフ連鎖について簡単に説明します。ウィキペディアの解説には以下のように説明されています。 “各時刻において起こる状態変化（遷移または推移）に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が過去の状態によらず、現在の状態のみによる系列である。” 「マルコフ連鎖」（ 2018年6月10日 (日) 10:49 U
estieでソフトウェアエンジニアをしている安東です。普段の業務で関わっているのはPython製のシステムが中心ですが、過去データを分析するのにちょっとRustを使ってみたりもしています。 こうやって普段からお世話になっているPythonですが、中身がわからないまま使い続けることに対してやや不安を感じることがあります。たしかに書き方だけ知っていれば大抵の場面でなんとかなってしまうのでしょうが、それだけではカバーしきれないところがどんなプロジェクトでも突然やってきます。カバーできる範囲を増やすためにも、突然の出来事の予兆を事前に嗅ぎつけるためにも、プログラムが動いている感覚が地に足ついた形でほしいのです。 ということで、今回はPythonの処理系でおそらく一番メジャーなCPythonのソースコードを読んでみようと思います。ただ、ソースコード全体を読むには時間も記事のスペースも足りないので、今
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
###前提・実現したいこと Flaskで作ったWeb APIにDigest認証をかけた際、curlで正しいユーザー名とパスワードを指定したら認証できるようにしたい 発生している問題・エラーメッセージ Flaskで作ったWeb APIにDigest認証をかけた際、curlで正しいユーザー名とパスワードを指定しても認証されません。何故なのでしょうか？ ブラウザでユーザー名とパスワードを入力した際はうまく認証され、正しいページが表示されます。 $ curl --digest -u a:a http://127.0.0.1:80 Unauthorized Access 1from flask import Flask, jsonify, abort, make_response, request 2from flask_httpauth import HTTPDigestAuth 3 4api =
PyAudio provides Python bindings for PortAudio v19, the cross-platform audio I/O library. With PyAudio, you can easily use Python to play and record audio on a variety of platforms, such as GNU/Linux, Microsoft Windows, and Apple macOS. PyAudio is distributed under the MIT License. This library was originally inspired by: pyPortAudio/fastaudio: Python bindings for PortAudio v18 API. tkSnack: cross
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
500 Lines or Less A Python Interpreter Written in Python Allison Kaptur Allison is an engineer at Dropbox, where she helps maintain one of the largest networks of Python clients in the world. Before Dropbox, she was a facilitator at the Recurse Center, a writers retreat for programmers in New York. She's spoken at PyCon North America about Python internals and loves weird bugs. She blogs at akaptu
OpenCV（Intel Open Source Computer Vision Library）とは、インテル社で開発された画像処理・画像認識用のオープンソースライブラリです。Python/C++/Java/Android/Node.jsなどで使用できます。 本ページでは、PythonでOpenCVを扱う方法を解説します。 【基本編】画像操作、濃度変換、二値画像処理空間、空間周波数フィルタリング まずは画像処理の基本である画像操作、濃度変換、二値画像処理空間、周波数フィルタリングをPython版OpenCVで行う方法を解説します。 各解説記事ページへのリンクは以下に整理しています。 環境構築 Python版OpenCVのインストール方法(Windows編) Python版OpenCVのインストール方法(Mac編) OpenCVを使う前に必要な予備知識 ※Python版OpenCVでは読み
import requests import json import sys BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/" CLIENT_ID = "オマエ アイディ イレル" CLIENT_SECRET = "オマエ シークレット イレル" def auth(client_id, client_secret): token_url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens" headers = { "Content-Type": "application/json", "charset": "UTF-8" } data = { "grantType": "client_credentials", "clientId": client_id, "clientSecret": cli
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
