製造業における異常検知の各種ユースケースとその実装に向けた具体的な理論を解説した本。異常検知を実装する人にも導入する人にもオススメの書籍です。 「異常検知…全製造業の夢なのでは…」 製造業におけるAI活用の最も有名なユースケースは「外観検査」と「異常検知」だと思っているのですが、その異常検知について、理論面含めて真正面から解説してくれる本がこの「まるごと学べる異常検知の実践知」。 実践と名がついているだけあり、詳細な理論だけではなく、製造業の現場における活用やユースケースまで丁寧に触れられている全431ページの力作です。 定価3600円なので若干値が張りますが、この情報量はオライリーだと余裕で5000円は超えてくるぐらいのボリュームだと思います。異常検知を実装する人もサービス導入する人にもどちらにも非常にオススメな書籍なので、このブログでは書評という形で内容を紹介させていただきます。 この

門脇（@satoru_kadowaki）です。2025年2月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.13でアップデートされた機能について紹介します。 ご存知のように、Python 3.13は2024年10月にリリースされ、多くの改善と新機能が追加されています。 What’s New In Python 3.13 (公式ドキュメント) 本記事では、具体的にどのような点がアップデートされているのか、主な機能をピックアップして紹介していきます。 新しい対話型インタプリタとエラーメッセージ 今回のリリースにおける最も大きな変更点の1つとして、新しい対話型インタプリタがあります。また、エラーメッセージはPython 3.10以降継続的に改善されており、バージョンが上がるごとにエラー内容が理解しやすくなり、プログラム修正が効率的に行えるよう進化してきました。 最初にこの2

次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき

1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201

鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Webブラウザ上でPythonが動作するPyScriptについて、内部構造なども含めて詳しく解説したいと思います。 PyScript公式サイト（https://pyscript.net/） Warning：PyScriptは現在非常に活発に開発が進んでいるプロダクトのため、将来的にこの記事のサンプルコードが動かなくなる可能性があります。記事執筆時点では最新バージョンであるPyScript 2023.03.1で動作確認しています。うまく動かない場合はPyScriptの公式ドキュメントなどを参照してみてください。 PyScript - PyScript documentation PyScriptとは？ PyScriptは公式サイトに「Run Python in Your HTML」と書いてあると

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダ

Python だけで作る Web アプリケーション第一弾です。HTML/CSS/JSを使わずに、PythonだけでUIを含むWebアプリケーションを作ります。

本記事は『Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方』（佐藤昌基、平田哲也）の「はじめに」と「第0章　Flaskの概要と環境構築」の一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 はじめに Flaskは、2010年4月1日にArmin Ronacher氏がエイプリルフールのネタとしてリリースし、そこからPython愛好家の間で人気になったPython製Webマイクロフレームワークです。2018年にはPython開発者調査で最も人気のあるWebフレームワークとして投票され、いまでも高い人気があります。 本書は、Flaskによる実践的なWebアプリケーション（以下、アプリ）の作成を通して、自力でアプリを作成できるようになることを目的としています。 まずは最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、認証機能と

macOS に[Jupyter Notebook]を導入する手順を備忘録としてまとめました。 (macOS 10.15からデフォルトシェルがzshになっていたみたいです。) 「Jupyter Notebook」とは 自分がいいなと思っているところ 実行結果を記録しながらプログラムがつくれる ビジュアル面が充実 作業環境 作業内容 Homebrew インストール pyenv インストール ログインシェルの確認 環境変数設定 python インストール Jupyter Notebook のインストール jupyter notebook起動 「Jupyter Notebook」とは Jupyter Notebookは、ノートブックと呼ばれるファイルにプログラムや説明の文章、実行結果などをまとめて管理できる、データ分析用のツールです。 オープンソースで公開されているので、誰でも無料で利用できます。

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Playwright が昨年１年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン

DeNA社内の技術共有会でFastAPIの便利さについて語った資料です。 ▼ 要点 ・機械学習の推論API立てる用途ならFastAPIが便利 ・型定義で開発UXばっちり ・ドキュメント自動生成でつなぎこみも円滑 ▼ ソースコード https://github.com/amaotone…

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PyCon mini Shizuoka で発表する内容のスライドです。 PythonのGUIライブラリPySimpleGUIを使用してデスクトップアプリを作成する方法を紹介します https://shizuoka.pycon.jp/session/dario_okazaki/ code: …

iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ

みなさん お久しぶりですヽ(´ー｀)ノ夏休みの宿題終わりました？ 毎日が夏休みの最終日みたいな生活してるあまちゃんです！ さてさて 今日は WebKit サーバーというものを作ってみたので、紹介してみます。 WebKit って何？ WebKit っていうのは Chrome や Safari の中に入ってるブラウザのエンジンのことです！ 実はブラウザっていうのは、エンジン部分と見た目の部分（タブとかボタンとかね）に別れていて、意外と違うブラウザでもエンジン部分は同じものを使ってるってことも多いんですよ(*´ー｀) ブラウザのサーバーってどういうこと？ 要は、サーバーサイドでブラウザを起動して JavaScript を実行したり、 JavaScript が実行されないと読めないページから値を持ってくるのに使ったりしようという魂胆です。 今まではそういうのなかったの？ 実は、今までは JavaS

Google App Engine with Golangのテスターになれたので、何かDeployしようとコード書いています。 そのついでに、ちょっとベンチマークしてGAE/Pythonと比較してみました。 とりあえず、二重ループで総当り素数判定(<10000)っぽいものをPythonとGoで書いて、両者をデプロイしてタイムを比較。 時間は処理している間だけね。 結果 回数 Golang Python 1回目 49.2 807.3 2回目 49.7 833.0 3回目 49.0 830.6 4回目 50.0 806.7 5回目 49.2 782.2 平均 49.42 811.96 という感じになりました。ちなみに単位は[ms]です。 Golangが20倍近く速い感じですね。素晴らしいです。 ついでに使ったコードを晒しておきます。 Golang package test4golang imp