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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX（旧Twitter）を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
January 30,2023 In this post, we'll implement a GPT fromscratch injust 60lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released byOpenAI into our implementation and generate sometext.Note: This post assumes familiarity withPython, NumPy, and some basic experience with neuralnetworks. This implementation is for educational purposes, soit's missing lots of features/improv
たくさんの文字列（や離散的な符号列）をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか？（まぁあんまりなさそうですね） たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削
numpy.where# numpy.where(condition, [x, y, ]/)# Return elements chosen from x or y depending on condition.Note When only condition is provided, this function is a shorthand for np.asarray(condition).nonzero(). Using nonzero directly should be preferred, asit behaves correctly for subclasses. The rest of this documentation covers only the case where all three arguments are provided. Parameters: c
numpy.cumsum# numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)[source]# Return the cumulative sum of the elements along a given axis. Parameters: aarray_likeInput array. axisint, optionalAxis along which the cumulative sum is computed. The default (None) is to compute the cumsum over the flattened array. dtypedtype, optionalType of the returned array and of the accumulator in which the elements ar
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