Note This section assumes the reader has already read through Classifying MNIST digits using Logistic Regression and Multilayer Perceptron. Additionally it uses the following Theano functions and concepts: T.tanh, shared variables, basic arithmetic ops, T.grad, Random numbers, floatX and scan. If you intend to run the code on GPU also read GPU. Energy-Based Models (EBM)¶ Energy-based models associ

「全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来」（2013-01-01）という記事が人気を集めているようだ。巳年（ヘビ年）にひっかけて、これからPythonを勉強したい人を対象に、書籍やライブラリなどを紹介している。有益な情報が多数含まれているが、ちょっとPythonを試してみたいという程度の人には、これだと敷居が高すぎるように思う。 Pythonに限らないが、あたらしい言語をはじめるとき、もっとも障害になるのは「環境構築」だろう。Pythonの場合、LinuxやMacであれば、Pythonインタプリタは最初から入っているので、Pythonそのものをインストールする必要はない。しかし、「そのあとどうするのか？」というのが、なかなかむずかしい。例えば、「Hello, World!」を出すWebアプリを書くには、そこからどうすればいいのか。なんらかのWebフレームワークを使

Statistical models with python using numpy and scipy. Currently covers linear regression (with ordinary, generalized and weighted least squares), robust linear regression, and generalized linear model, discrete models, time series analysis and other statistical methods.

ロジスティック回帰（logistic regression）の学習が，確率的勾配降下法（SGD: stochastic gradient descent）を使って，非常に簡単に書けることを示すPythonコード．コメントや空行を除けば十数行です． リストの内包表記，条件演算子（Cで言う三項演算子），自動的に初期化してくれる辞書型（collections.defaultdict）は，Python以外ではあまり見ないかも知れません． リストの内包表記は，Haskell, OCaml, C#にもあるようなので，結構メジャーかも知れません． [W[x] for x in X] と書くと，「Xに含まれるすべてのxに対し，それぞれW[x]を計算した結果をリストにしたもの」という意味になります．sum関数はリストの値の和を返すので，変数aにはXとWの内積が計算されます． Pythonでは，三項演算子を条

nose はテストケース作成の手間、テスト実行のわずらわしさを軽減することを狙いにしたテストフレームワークで、同種のソフトとしては py.test が知られています。 nose とはなにか 今回は Python 用テストフレームワーク nose(http://code.google.com/p/python-nose/) の紹介をしたいと思います。 同種のソフトとしては py.test が知られており、実際、nose は py.test から大きな影響を受けています。 nose のインストールそれでは早速 nose をインストールしてみましょう。 easy_install を使うと、非常に簡単にインストールできます $ easy_install nose easy_install がインストールされていない場合は次の URL からインストールしてください http://peak.t

Note: this code is outdated. Please, visit the new version here. _by domimob database: $ createdb tododb $ psql tododb tododb=# create table todos (id serial primary key, title text); source code: todo-list/ todo.py templates/ index.html style.css static/ icon.jpg todo.py import web urls = ( '/', 'index', '/add', 'add', '/delete/(\d+)', 'delete', '/login', 'login', '/logout', 'logout', '/style.css

DreamHost Knowledge Base Start Your Search Here: e.g. panel overview, set up email, change account settings

web.py 動かし方 ;; webpy_blogって名前のDBは作成済みってとこから $ mysql -u hoge -p < sql/page.sql $ mysql -u hoge -p < sql/user.sql $ python myblog.py ↑ myblog.py __version__ = '0.0.2' __author__ = 'syobosyobo@gmail.com' import time import web render = web.template.render('templates/') urls = ( '/login', 'login', '/logout', 'logout', '/blog/(.*)/([0-9][0-9][0-9][0-9])/([0-1][0-9])/([0-3][0-9])/(.*)/', 'blog', '/blog/

Bad, bad panda! Come on. We want photos. We’re aware of the problem and are fixing it. Thanks for your patience. This site uses cookies to improve your experience and to help show content that is more relevant to your interests. By using this site, you agree to the use of cookies by Flickr and our partners as described in our cookie policy ×

draw.arc(xy, start, end, options) xy で与えられたボックスに、start から、end までの角度の弧を描く。 options に弧の色を指定。 >>> import Image, ImageDraw >>> im = Image.new('RGB', (100,100), 'rgb(128,128,128)') >>> draw = ImageDraw.Draw(im) >>> draw.arc((10,10,80,80), 0, 270, fill=64) >>> im.save(r'c:\work\img\pil_arc01.jpg')

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Xcode4はまだ日本語版がなくインターフェースがかなり変わってしまいました。 比較的OpenCVでプログラムを書く機会が多いのですが、すぐに構築法を忘れてしまうのでメモ Xcode3.xのプロジェクトの作り方はこちら 今回の環境以下の通り MacOSX Lion(10.7)、Xcode4.1、OpenCV2.2 １．上部メニューのFile→New→New Project…を選択 ２．Command Line Toolを選択して、プロジェクトを作成する ３．左の青いアイコンをクリック ４．TARGETSの〇〇を選択 ５．Build Settingsタブを選択 ６．HeaderSearchPathsにOpenCVのヘッダパスを設定する homebrewの場合、「/usr/local/Cellar/opencv/**」 MacPortsで入れた方は、「/opt/local/include/**

※Lionにhomebrew使って、OpenCV2.3.1aをいれた時のメモはこちら 以前MacPortでインストールする方法を紹介しました。 ・MacOSにOpenCVをインストール しかしこの方法だと、ものすごく時間がかかってしまいます。 （MacPortsはすでにインストールされているものでも自前で用意したがるらしい） というわけで今回は話題homebrewを用いてインストールする方法をメモ 以前の方法と同じで、ターミナルを利用します. １．homebrewをインストール Mac本体にhomebrewをインストールします。 ターミナルにて以下のコマンドを入力 curl -fsSLk https://gist.github.com/raw/323731/install_homebrew.rb > install_homebrew.rb ruby install_homebrew.rb