40代プログラミング初心者がpython始めて半年！独学で勉強が続いている理由と読んだ本 - Qiita
下で最新版に記事を編集しましたブログを作ったよ ツイッターアカウントフォローお願いします https://twitter.com/usagipycom こんな記事も書いてます 友達がpythonでPCゲームのレベル上げツールを作っていた それを聞いて、pythonって便利なのね。と思いその後色々あってプログラミングを勉強することにした プログラマー35歳までみたいな世の中で40代おそすぎ！ってあるかもしれない PCがあって、無料の教材はネットに転がってるし、本もたくさんあるし、挑戦するのは無料だし2022年の1月ぐらいから勉強を始めた 入門書って成果物がないからつまらないなと思ってそれ以外になんかないかなって本屋さんをふらふらしてたら python自動化 みたいな書籍がいっぱいあることに気がついた なるほど、もしかしたら仕事楽になるんじゃないかそんな思いから次の本を買った シゴトがはかどる
CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
Sunsetting Python 2
Notice: While JavaScript is not essential for this website, your interaction with the content will be limited. Please turn JavaScript on for the full experience. We are volunteers who make and take care of the Python programming language. We have decided that January 1, 2020, was the day that we sunset Python 2. That means that we will not improve it anymore after that day, even if someone finds a
「1から100の偶数の和を求めるワンライナー」まとめ - Qiita
2019年8月11日頃にTwitterで「1から100の偶数の和を求める方法」（ワンライナー）が話題になったので 各言語ごとにまとめてみました。 私の独断と偏見ですが 「2550を直接出力するもの」「公式を使って総和を計算するもの」は 除外しています。 あくまでそれぞれのプログラミング言語の特色が現れるものをまとめたいと考えています。 以前あったズンドコきよしのまとめみたいなノリです。 https://qiita.com/shunsugai@github/items/971a15461de29563bf90 編集リクエスト歓迎です。 新しいワンライナーはコメント欄ではなく編集リクエストにて追加していただけると助かります！ --- 8/15 11:30 コメント欄を取り込み＆新たにツイートを拾いました。 --- 発端のツイート まにゃです。 いきなり問題！ ここまでのツイートを手がかりに P
第2回 衝撃告白で始まる2日目キーノート、高額落札続出の「PyLadies Auction」 | gihyo.jp
カンファレンス2日目の様子をお伝えします。 最初に2日目のキーノートについてレポートします。このキーノートの内容は筆者にとってとても衝撃的な内容でした。 その他にPSF（Python Software Foundation）のExcetive DirectorであるEwa Jodlowskaさんへのインタビューや、PyLadiesオークションの模様についてレポートします。 キーノート： Shadeed "Sha" Wallace-Stepter Shadeed "Sha" Wallace-Stepter氏 この日は2つのキーノートが連続しているものでした（そして、そこには大きな意味がありました）。トークはSha氏の生い立ちの話から始まるのですが、それはとても重苦しい内容でした。Sha氏はサンフランシスコで5人兄弟の真ん中で生まれ、中学生の時には銃を運んでいたそうです。 この段階ですでに
Pythonはコードが書きやすい？ご冗談でしょう
Pythonが大変な人気を集めている。先日、都内の大型書店のプログラミング書籍コーナーに行って驚いた。とにかくPythonの解説書が大量にあるのだ。複数の書架をPythonの解説書が埋め尽くしている。すべてのプログラミング言語の中で書籍数が一番多いように見えた。これほどまでに増えているとは正直、思っていなかった。 自社の近くにある中規模の書店でも確かめてみた。ビジネス書が中心で技術書はあまりないタイプの書店だ。それでも、タイトルにPythonを含む書籍は10冊近くあった。他の言語の書籍は、メジャーな言語でもせいぜい1～2冊程度。対照的な状況である。 Pythonが人気を集めるに従って、Pythonのことを褒めそやす記事も増えている。そうした記事には、例えば「Pythonのコードは書きやすい」と書かれていたりする。Pythonで有名なプログラマーが言えば説得力があるが、あまりコードを書かない
Python ライブラリを Ruby から使う
English version is available at github PyCall は Ruby の中から既存の Python ライブラリを使うにはとても便利なライブラリです。 とはいえ、これは Ruby から Python の関数を呼ぶためのライブラリなので、Python の関数を１回呼ぶ度に Ruby に制御が戻ってきます。 これが元でちょっと間違えやすいこともあるようです。 例えば下のような記事を見つけました。 Ruby×PyCallでTensorflowのMNISTチュートリアル「連想配列の違いで手間取った」 そこで Ruby の柔軟な構文を活かして、Python っぽいコードを Ruby プログラムの中に埋め込んでおくと、そこだけまとめて切り出して Python に送って実行する DSL を作ってみました。 Yadriggy を使って作っています。 この DSL の実装は
サーバーレスのメリット＆本質を、AWS Lambdaを使って理解しよう｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
サーバーレスのメリット＆本質を、AWS Lambdaを使って理解しよう 「サーバーレス」はここ数年の技術トレンドの一つです。サーバーレスアーキテクチャを2年運用してきたJX通信社の小笠原みつき（yamitzky）さんが、そのメリットや実際の業務における考え方を、ハンズオンを交えながら解説します。 JX通信社の小笠原みつき（@yamitzky）と申します。ニュース速報アプリ「NewsDigest」の事業統括をしているエンジニアです。 JX通信社では、人手のかかる「報道」という分野を機械化・自動化することをミッションの一つとして掲げており、技術選択においても、なるべく運用を自動化できる方法を選ぶよう心掛けています。その過程で「サーバーレス」という技術に出会い、2016年ごろから本番運用してきました。 今回の記事のゴールは、サーバーレスという技術が「どんなものであるか？」を理解することです。サー
位置情報によるタイムゾーン取得Gem timezone_finderで学ぶPythonからRubyへの移植法
timezone_finderというGemを登録しました。 https://rubygems.org/gems/timezone_finder https://github.com/gunyarakun/timezone_finder 緯度・経度を与えると、その緯度・経度でのタイムゾーン文字列を取得することができるライブラリです。海上であっても、最寄りのタイムゾーン文字列を取得することができます。 GeoIPと組み合わせることによって、IPアドレスからタイムゾーンを推定できます。こんな感じ。 require 'maxminddb' require 'timezone_finder' db = MaxMindDB.new('./GeoLite2-City.mmdb') ret = db.lookup(request.remote_ip) tf = TimezoneFinder.create
Autogradという野郎が乗り込んできたのでガクブルな件 - Qiita
Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 （補足：この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ） ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
OSSになったCrowyのコードを読む (1)
『Crowy』はGoogle App Engineで開発された、SNSやグループウェアの統合ダッシュボードを提供するサービスです。co-meeting社の提供するこのCrowyが、Twitter APIの利用規約等変更に対応し切れないことなどからOSSとして公開されました。 Crowyのサービス継続が難しい状況になりました。本日よりCrowyをオープンソース化し、サービス継続にご協力いただける方を募集します。 « Crowy日本語公式ブログ 3月5日までにTwitter社の要求が満たせられなければ、Crowyというサービスそのものを停止することになるそうです。もし要求に対応できる変更が間に合えば、無料でのサービス提供を継続するとしていますが、まだそれほどコミットも来ていないようです。 Crowyは2年間のサービス稼働で4万ユーザーに利用されているそうで、サービス停止となれば利用者にとって手
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ロシアの美少女ハッカーによるAI機械学習入門【CV上坂すみれ】｜paizaラーニング
Amazon.co.jp: ハイパフォーマンスPython: Micha Gorelick (著), Ian Ozsvald (著), 相川愛三 (翻訳): 本
GitHub - chainer/chainer: A flexible framework of neural networks for deep learning
GitHub - keras-team/keras: Deep Learning for humans