Magika is a novel AI-powered file type detection tool that relies on the recent advance of deep learning to provide accurate detection. Under the hood, Magika employs a custom, highly optimized model that only weighs about a few MBs, and enables precise file identification within milliseconds, even when running on a single CPU. Magika has been trained and evaluated on a dataset of ~100M samples ac
最近、手伝っている仕事の機械学習プロジェクトで Python を書き始め、そういえば Python にも型ヒントあったよなぁ、とプロジェクトに導入してみたら簡単に導入でき、かつ静的型チェックの恩恵が受けれてとても便利だった。 しかしながら、型ヒントを書き始めるに当たり「型ヒントについて、どのドキュメントを読めばよいのか」や「どう型ヒントを導入すればよいのか」が最初はイマイチ解らなかったので、その説明とともに Python プロジェクトで型を書き始める方法を紹介する。 どのドキュメントを読めば良いのか この2つ読めば、他の静的型付け言語を書いたことがある人なら、まずは十分。 Understanding Typing 型チェッカー実装である、pyright のドキュメントの一部。ポイントが簡潔にまとまっている。 typing --- 型ヒントのサポート Python のオフィシャルドキュメント
Pythonの生みの親グイド・ヴァンロッサム氏が職業プログラマから引退を表明。昨年Pythonの優しい独裁者からも引退 Pythonの生みの親であるGuido van Rossum（グイド・ヴァンロッサム）氏が、勤務先であったDropboxを退社し、これからは引退生活を送ることが表明されました。 下記はヴァンロッサム本人のツイート。 It's bittersweet: I'm leaving @dropbox, and am now retired. I've learned a lot during my time as an engineer here -- e.g. type annotations came from this experience -- and I'll miss working here. https://t.co/0ROaUrHQLt — Guido van
はじめに この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について 令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち 私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた
Pythonでは、関数やクラスなどの定義の先頭に記述された文字列が、docstring（ドックストリング、ドキュメンテーション文字列）として扱われる。 IDEやエディタによってはキーボードショートカットでdocstringを表示させて内容を確認できる。またPyCharmなどでは、docstringの情報をもとに静的解析して警告を出してくれる。
空前のPythonブーム、到来!! 「Python」流行っていますね。最近は、AIや機械学習、データサイエンスというようなキーワードを頼りに、Pythonを探しあてる人が多いようです。他にも、ネットワーク、IoT、Webやスクレイピングなど、いろいろなキーワードでPythonにたどり着く人がいます。応用範囲が広く、学びやすく、それでいて長く使えるのがPythonの魅力です。 コンピューターが便利な点は、「手順」を自動化してくれるところです。たとえば、Webから必要な文字や数字を取ってきて、Excelのシートにまとめる手順を自動化することで、面倒なルーチンワークから解放されます。あるいは、CO2濃度が高まって眠気が増すのを避けるために、センサーで検知した数値が2,000ppmを超えたら自動的に社内SNSにお知らせを投げるプログラムを書くこともできます。こうして換気をうながすことにより、生産性
Taro Minowa さんをゲストに迎えて、マラソン、OKR, 機械学習、ドラえもん、Skyrim などについて話しました。 Show Notes YAPC::Okinawa 2018 ONNASON Bay To Breakers Why I Quit Google to Work for Myself Error Budget Colaboratory Python — Homebrew Ruby25 映画ドラえもん のび太の宝島 ドラえもん物語 ～藤子・F・不二雄先生の背中～ | むぎわらしんたろう 【ちゃぶ台アフロ】スカイリム編 第1回【The Elder Scrolls V: Skyrim®】
Kerasの開発者であるFrançois Chollet氏の発言が話題に。またも、日本語で日本について苦言を呈しています。 Kerasは機械学習の分野で人気のライブラリ。しかし、日本ではChainerという国産ライブラリの方が人気であり、過去にはこれについてキレたことも。 関連：【悲報】Googleエンジニア、日本人に困惑する ちなみに、2chの機械学習スレでも、Keras厨とChainer厨が日々喧嘩を繰り広げています。先日はRebuildでも言及されていました。 https://rebuild.fm/181/ 今回のFrançois Chollet氏のツイートも、発端はChainerへの怒りと思われますが、その他にも同様の傾向がみられるんだとか。 西洋で新しい物が発明されると、最初日本はそれを無視する。数ヶ月後、made in japanのクローンの出現や、既存の日本製品が西洋の発明を
数ヵ月前、私はGoogleマップを、もっと正確に言うとGoogleストリートビューを利用しました。Googleストリートビューは子供の頃に思い描いた未来的なテレポートみたいで、とても気に入っています。私は、普段そうするように、その時もアドレスバーを見ました。2014年のいつ頃からか、パラメータは単なるクエリの文字列ではなくなり、その代わりに感嘆符で区切られた英数字の奇妙な寄せ集めになったようです。 難解で、現在のところ公開されたドキュメンテーションもなく、多くの人々に毎日使用され、リバースエンジニアリングが可能なプロトコル。こういうコードを目の前にすると、私は解読したくてウズウズしてきます。 私はブラウザのWebコンソールも見てみました。AJAX APIへのリクエストが同じようにエンコードされていただけではなく、もしレスポンスの一部が画像だった場合、その他のレスポンスは暗号を用いたバイナリ
Taro Minowa さんをゲストに迎えて、ボット、機械学習、AI などについて話しました。 Show Notes seq2seq の chatbot を日本語で動かしてみた - Higepon’s blog ひげみbot (@higepon_bot) Convolutional neural network Sequence-to-Sequence Models ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 TensorFlow Keras Theano Chainer 意味分からない。最初からKeras使った方が良くない？流石日本人。Chainer好きすぎでしょ。 MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer りんな Twitter taught Microsof
Python Fire is a library for automatically generating command line interfaces (CLIs) from absolutely any Python object. Python Fire is a simple way to create a CLI in Python. [1] Python Fire is a helpful tool for developing and debugging Python code. [2] Python Fire helps with exploring existing code or turning other people's code into a CLI. [3] Python Fire makes transitioning between Bash and Py
GoogleがGoによるPython実装、Grumpyを発表
Googleが既存の社内のPythonコードをGoで実行するためのPython実装を公開している。 Google Open Source Blog: Grumpy: Go running Python! google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime. Googleの発表によれば、YouTubeのフロントエンドサーバーとYouTube APIはほとんどPythonで書かれているという。現在、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7で実行されているが、CPythonの制約により効率化には限界があるのだという。 GrumpyはPython 2.7のコードをGoのコードに変換するツールgrumpcの実装だ。grumpcはPythonで実装されていて、astモジュールでPyth
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and outreach programs for early career developers. Google runs millions of lines of Python code. The front-end server that drives youtube.com and YouTube’s APIs is primarily written in Python, and it serves millions of requests per second! YouTube’s front-end runs on CPython 2.7, so we’ve put a ton of work into improving
Naoya Ito さんをゲストに迎えて、Macbook Pro, Karabiner, Linux, Microsoft, ディープラーニング、Google 翻訳 などについて話しました。 Show Notes Apple’s Thunderbolt 3 to Thunderbolt 2 adapter doesn’t support your Mini DisplayPort displays Thunderbolt 3（USB-C）- Thunderbolt 2アダプタはDisplayPortの接続でディスプレイを表示できないから注意 A Week with the new Macbook Pro with Touch Bar The new MacBook Pro is kind of great for hackers Karabiner Hammerspoon Karabine
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
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