Python ã‹ã‚‰ Windows API を呼ã³å‡ºã™ - MessageBox ã®ä¾‹
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詳解確率ãƒãƒœãƒ†ã‚£ã‚¯ã‚¹ç¬¬ä¸€ç«
「詳解 確率ãƒãƒœãƒ†ã‚£ã‚¯ã‚¹ Pythonã«ã‚ˆã‚‹åŸºç¤Žã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã®å®Ÿè£…（https://www.kspub.co.jp/book/detail/5170069.html ）ã€ã®å†…容ã«æ²¿ã£ãŸãƒ“デオ講義資料ã§ã™ã€‚30分ã®ã¤ã‚‚ã‚Šã§è©±ã—始ã‚ã¦1時間ã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚滑舌悪ãã¦ï¼ˆä¸€éƒ¨èª¬æ˜ŽãŒå¤§é›‘把ã§ï¼‰ã™ã¿ã¾ã›ã‚“。続ãã¯æ›¸ç±ã§ãƒ»ãƒ»ãƒ» 補足: ワットã®ã‚¬ãƒãƒŠãƒ¼ã§èª¿ç¯€ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã¯ç‡ƒæ–™ã˜ã‚ƒãªãã¦è’¸æ°—ã§ã—ょã†ã¨æŒ‡æ‘˜ãŒã‚ã‚Šã¾ã—ãŸã”ã‚ã‚“ãªã•ã„。（ã—ゃã¹ã£ã¦ã‚‹ã†ã¡ã«æ€ã„出ã›ãªããªã‚‹ç¾è±¡ã§ã™ãƒ»ãƒ»ãƒ»ï¼‰ スライド: https://ryuichiueda.github.io/LNPR_SLIDES/chap1.html
ç„¡æ–™ã§Rustã®JupyterLab機械å¦ç¿’環境を作る in AWS
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アナリティクス（データサイエンス）練習å•é¡Œé›† | analytics
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Python言語ã«ã‚ˆã‚‹å®Ÿå‹™ã§ä½¿ãˆã‚‹100+ã®æœ€é©åŒ–å•é¡Œ | opt100
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Bitwise Operators in Python – Real Python
Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Binary, Bytes, and Bitwise Operators in Python Computers store all kinds of information as a stream of binary digits called bits. Whether you’re working with text, images, or videos, they all boil down to ones and zeros. Python’s bitwise oper
特徴点ã®ãƒžãƒƒãƒãƒ³ã‚°ã¨Homographyã«ã‚ˆã‚‹ç‰©ä½“検出 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
目的¶ ã“ã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã§ã¯ 特徴点ã®ãƒžãƒƒãƒãƒ³ã‚°ã¨calib3dモジュールã®findHomographyを組ã¿åˆã‚ã›ã¦ï¼Œè¤‡é›‘ãªç”»åƒä¸ã‹ã‚‰æ—¢çŸ¥ã®ç‰©ä½“を検出ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã‚’å¦ã³ã¾ã™ï¼Ž 基礎¶ å‰ã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã§ã¯ä½•ã‚’ã—ã¾ã—ãŸã‹?クエリ画åƒä¸Šã®ç‰¹å¾´ç‚¹ã‚’検出ã—，別ã®ç”»åƒä¸Šã§å¯¾å¿œç‚¹ã‚’検出ã—ã¾ã—ãŸï¼Žç«¯çš„ã«è¨€ã†ã¨ï¼Œã‚‚ã†1æžšã®ç”»åƒå†…ã«ã‚る物体ã®å¹¾ã¤ã‹ã®éƒ¨åˆ†ã®å ´æ‰€ã‚’見ã¤ã‘ãŸã“ã¨ã«ãªã‚Šã¾ã™ï¼Žã“ã®æƒ…å ±ã¯å¦ç¿’ç”»åƒä¸Šã®ç‰©ä½“ã®åŽ³å¯†ãªä½ç½®ã‚’見ã¤ã‘ã‚‹ã®ã«å分ãªæƒ…å ±ã§ã™ï¼Ž ã“ã®ãŸã‚ã«ï¼Œcalib3dモジュール㮠cv2.findHomography() ã¨ã„ã†é–¢æ•°ã‚’使ãˆã¾ã™ï¼Žä¸¡æ–¹ã®ç”»åƒã‹ã‚‰å¾—られãŸç‚¹ã®é›†åˆã‚’与ãˆã‚‹ã¨ï¼Œãã®ç‰©ä½“ã®å°„影変æ›ã‚’計算ã—ã¾ã™ï¼Žæ¬¡ã« cv2.perspectiveTransform() を使ã„ãã®ç‰©ä½“を検出ã—ã¾ã™ï¼Žå°„影変æ›ã®è¨ˆç®—ã«ã¯æœ€ä½Žã§ã‚‚4組ã®å¯¾å¿œç‚¹ãŒå¿…è¦ã¨ãªã‚Šã¾ã™ï¼Ž マッãƒãƒ³ã‚°ã®éš›ã«ï¼Œçµæžœã«å½±éŸ¿ã‚’åŠã¼
How do I type hint a method with the type of the enclosing class?
TL;DR: As of today (2019), in Python 3.7+ you can turn this feature on using a "future" statement, from __future__ import annotations. (The behaviour enabled by from __future__ import annotations might become the default in future versions of Python, and was going to be made the default in Python 3.10. However, the change in 3.10 was reverted at the last minute, and now may not happen at all. Pyth
Type hints cheat sheet (Python 3) — Mypy 0.910 documentation
Type hints cheat sheet¶ This document is a quick cheat sheet showing how to use type annotations for various common types in Python. Variables¶ Technically many of the type annotations shown below are redundant, since mypy can usually infer the type of a variable from its value. See Type inference and type annotations for more details. # This is how you declare the type of a variable age: int = 1
concurrent.futures: ä¸¦è¡Œå‡¦ç† in Python
æ¦‚è¦ Global Interpreter Lock (GIL) ã®åˆ¶ç´„ã«ã‚ˆã‚Šã€ 1ã¤ã®Pythonインタープリタã§ã¯åŒæ™‚ã«1ã¤ã®ã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‰ã—ã‹ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’実行ã§ããªã„。 ã—ãŸãŒã£ã¦CPUãƒã‚¦ãƒ³ãƒ‰ãªãƒ”ュアPythonコードを threading ã§ãƒžãƒ«ãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‰åŒ–ã—ã¦ã‚‚速ããªã‚‰ãªã„。 subprocess ã«ã‚ˆã‚‹å¤–部プãƒã‚°ãƒ©ãƒ 実行やI/Oãªã©GIL外ã®å‡¦ç†ã‚’å¾…ã¤å ´åˆã«ã¯æœ‰åŠ¹ã€‚ 一方 multiprocessing ã¯æ–°ã—ã„インタプリタを os.fork() ã§ç«‹ã¡ä¸Šã’ã‚‹ã®ã§ã€ CPUãƒã‚¦ãƒ³ãƒ‰ãªPythonコードもGILã«é‚ªé”ã•ã‚Œãšä¸¦åˆ—処ç†ã§ãる。 ãŸã ã—通信ã®ãŸã‚関数や返り値ãŒpicklableã§ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚‰ãªã„。 ãれらã®ä½Žç´šãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリを使ã„ã‚„ã™ãã¾ã¨ã‚ãŸã®ãŒ concurrent.futures (since 3.2) ãªã®ã§ã€ã¨ã‚Šã‚ãˆãšã“れを使ãˆã°ã‚ˆã„。 æ–°ã—ã„ asyncio (sinc
pymc3を始ã‚る。 - gaiaskyã®æŠ€è¡“メモ
ベイズ統計モデリングをpymc3を使ã£ã¦å¦ã¶ 最近ã€ãƒ™ã‚¤ã‚ºçµ±è¨ˆãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚°ã«èˆˆå‘³ãŒã‚ã‚Šã€å‹‰å¼·ã‚’ã¯ã˜ã‚ãŸã€‚å¦ã‚“ã çµæžœã®è¨˜éŒ²ã‚‚å…¼ãã¦ã€ãƒ–ãƒã‚°ã‚‚ã‚„ã£ã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã€‚ å¹¾ã¤ã‹ã®Webや書ç±ã‚’調ã¹ã¦ã¿ã‚‹ã¨ã€ãƒ„ールã¨ã—ã¦ã¯stanãŒä¸»æµã®æ¨¡æ§˜ã€‚Rã‚„pythonã®ãƒ©ãƒƒãƒ‘ã‚‚ã‚るよã†ã ãŒã€ä¸€æ—¦ã‚³ãƒ³ãƒ‘イルãŒå¿…è¦ãªã©å°‘ã—é¢å€’ãªå°è±¡ã€‚ã“ã“ã¯ã€å¥½ããªpythonオンリーã§æ›¸ã‘ã‚‹pymc3ã§å¦ã¶ã“ã¨ã«ã™ã‚‹ã€‚ベイズ統計モデルã¨pymcã®å‹‰å¼·ã ãŒã€ã©ã¡ã‚‰ã‹ã¨è¨€ã†ã¨pymcã«è»¸è¶³ã‚’ç½®ãã€stanコードã®pymc化やã€å…¬å¼HPã®exampleをトレースã—ã¤ã¤å¦ã‚“ã§ã„ã“ã†ã€ã¨ã„ã†æ„Ÿã˜ã€‚ pymc3ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« anacondaを使ã£ã¦ã„ã‚Œã°ã€ç°¡å˜ã«ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã§ãる。 conda install -c conda-forge pymc3 ç¾åœ¨ã®ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã¯3.5ã§ã€ãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ãƒŽãƒ¼ãƒˆã«ã‚ˆã‚‹ã¨å¹¾ã¤ã‹ã®æ©Ÿèƒ½ã‚¢ãƒƒãƒ—デートãŒã‚ã£ãŸæ¨¡æ§˜ã€‚ 個
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
Language Models are Unsupervised Multitask Learners Alec Radford * 1 Jeffrey Wu * 1 Rewon Child 1 David Luan 1 Dario Amodei ** 1 Ilya Sutskever ** 1 Abstract Natural language processing tasks, such as ques- tion answering, machine translation, reading com- prehension, and summarization, are typically approached with supervised learning on task- specific datasets. We demonstrate that language model
Pythonã§å¦ã¶webアプリケーションã®ä½œã‚Šæ–¹by Flask — study flask 1 ドã‚ュメント
予定ã¨å®Ÿç¸¾Â¶ Flaskを使ã†æº–å‚™ 20分 -> 60分 Flaskãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ« 40分 -> 60分 休憩 15分 Flaskを使ã„ã“ãªã™1 40分 -> 60分 アプリを公開ã™ã‚‹ 20分 -> 20分 休憩 15分 Flaskを使ã„ã“ãªã™2 30分 -> 30分 プラグインã€æƒ…å ±æºç´¹ä»‹ã€Q/Aã€äºˆå‚™ -> 10分
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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mannwhitneyu — SciPy v1.14.1 Manual
GitHub - RustPython/RustPython: A Python Interpreter written in Rust
The Big Book of Small Python Projects
TheAlgorithms/Python: All Algorithms implemented in Python
Stability analysis with Python
GitHub - hamano/explore-flask-ja: Explore Flask 日本語版
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