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初めに忠告するが、私は国語が苦手だ。なのでもし読むときはchatgpt使って、要約をかけさせることをお勧めする。 ーこの記事の要約ー ・テクニカル分析が嘘であることを検証した話 ・一番結果を出した戦略について ー次回書くことー ・ＡＩによる取り組み①～強化学習編～ ・ＡＩによる取り組み②～教師あり学習編～ まず、テクニカル分析は嘘であるこれは、ウォール街のランダムウォーカーという本を読んでいればある程度知っている話であろう。それにこの話は何十年も前から言われていることである。しかし、SNSではチャートを見ては”俺はこの形しか信じない”、だの、”結局これ(ぎざぎざと直線ががいっぱい書いてある画像）”みたいな投稿がバズっている。それを見るたびに、嘘つけよ、とか思っていたが、自分で検証してみないと信じれない性格なので検証してみた。 テクニカル分析を駆使して売買した時の勝率(60個の指標の内、上位
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段はGo をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究ではPython を使うことがほとんどです.Go のエコシステムに慣れきった私はPython の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager,Formatter,Linter, Type Checker, Test Tool を選定し,VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning ではGPU が必須である場合が多いので,GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
プログラミング言語「Python」の大規模イベント「PyCon APAC2023」が2023年10月27日と28日の2日間にわたって開催された。1日目に行われた京都大学国際高等教育院の喜多一教授による基調講演を中心に、イベントの内容をリポートする。 PyCon APAC2023は、1日目の基調講演「Why University Teachers Wrote aPythonTextbook？」で幕を開けた。京都大学でPythonを使ったプログラミング教育を担当している喜多教授が、その実態について英語で講演した。 喜多教授は、主に大学1年生向けの教養教育の一環として、Pythonを使ったプログラミングコースを2018年に始めた。そのための教科書をつくり、2019年に公開した。誰でも無償でPDFをダウンロードできる。教科書は毎年改訂しているが、一般向けに公開したのは2019年版と2021
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと
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このPython入門講座では、プログラミング経験の未経験者・初心者を対象に、ブラウザからPythonを実行できるサービスGoogleColaboratory(Colab)を使って、Pythonの基礎をチュートリアル形式で解説します。Colab は、Google社が提供する、Webブラウザからプログラミング言語Pythonを実行できるサービスです。Colabは無料で使えますし、めんどうな環境設定なしに、いきなりプログラミングを体験できますから、これからプログラミングをやってみたい、という方にはおすすめの学習環境です。 この講座では、プログラミング未経験者を対象に、Pythonプログラミングに必要な最低限な操作方法と、基礎知識を覚えてもらうことを目標にしています。この講座でかんたんにプログラミングの概要を学び、それから一般的なPythonの入門書に取り組むと、学習がスムーズに進むのではない
米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス（CC BY-NC-SA 4.0）で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 3.0」正式リリース。ビジュアルデバッガー搭載、レスポンシブ対応でモバイルデバイスの狭い画面でも使いやすく Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 3.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLab 3.0 is released! - visual debugger - support for multiple display languages - table of content fornotebooks - improved extension system. Check out the announcementblog post.https://t.co/pUBiZEYH4c — Project Jupyter (@ProjectJupyter) J
ヤバいサイト見つけちまったかもしれん。 52個の主要プログラミング言語について、練習問題がそれぞれ100個くらいあってCLIまで整備されてる。で無料。 https://t.co/eFdUnytK9B
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり,RPAっぽいことをやりたい方エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
Pythonでコードを書くときのGood/Badプラクティス こちらの記事は、DuomlyによりDev.to上で公開された『Good and Bad Practices of Coding inPython 』の邦訳版です（原著者から許可を得た上での公開です） 元記事：Good and Bad Practices of Coding inPython ※ 記事の内容に注意すべき点と誤りがあるので、詳しくは注釈まで目を通すことをおすすめします。 （以下、翻訳した本文） この記事は元々 https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ に公開されたものです。Pythonは可読性を重視した高水準のマルチパラダイムプログラミング言語です。Pythonは、「Pythonの禅」、別名ではPEP 20と
2020年より小学校でもプログラミング教育がスタートするということで、世間ではプログラミングに注目が集まっています。しかし、プログラミングとひとくくりに言ってもJavaやC言語など種類がたくさんあって困惑する方も多いですよね。 そこで、プログラミングを今から始める方におすすめしたいのが、Pythonというプログラミング言語です。近年注目を集めているAI（人口知能）にはPythonが使われることが多いのが現状です。Pythonを学習するうえでAI(人工知能)についての理解を深めることもできますし、WebサイトといったWeb系にも強いのがPythonの特徴です。 しかし、一からプログラミングを学習するのは難しいと考える方も多いですよね。そこで今日は、Pythonの入門サイトのおすすめについてお伝えしましょう。
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 secdocker
Pythonのコードを改善するためのツールについて一通り試してみました。各ツールのインストール方法や使い方についてはPythonのスタイルガイドとそれを守るための各種Lint・解析ツール5種まとめ！ - SiderBlog に詳細にまとまっているのでおすすめです。 サンプルコード 以下のサンプルコードを対象に、各ツールの出力を確かめてみます。 import time import sys import fractions def func1(varA,varB): '''return sum of a and b''' varC = 42 return (varA + varB) print(func1(fractions.Fraction(1, 2), fractions.Fraction(1, 3))) 3 + 5 sys.exit(0) このスクリプトをsample.pyという名
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめにAI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、
はじめにPythonのWebアプリケーションフレームワークでDjangoと2トップの人気を誇るFlaskについてまとめます。 両者の比較とかはしません。というより私自身がDjango書いたことないので分かりません。。。 2018年4月よりバージョン1系が遂にリリースされました。今から始めるのにちょうどいい感じです。 前提知識としてPython文法の基礎知識が必要です。不安な方は自分の記事ですが、こちらの記事などをご確認ください。 私はこれまでFlaskを使ってAIを使って自分の顔がジャニーズ系かどうかを判定するWebサービスを作ってみたなどのアプリケーションを作ったことがあります。 Flask特徴 メリット 覚えることが少ない ドキュメントが豊富（英語） デメリット 大規模開発には向かない（マイクロフレームワークだから） 日本語ドキュメントが不足（特にバージョン1系） MVTモデル Fl
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