f@ctor

Python関連のことを調べてみた2020年01月27日

Python関連のことを調べてみた2020年01月27日
目次

AWSでYOLOv3を動かすv2

#目的
AWS上でYOLOを動かす。

#使用したもの
[YOLO] https://github.com/ptxyasu/keras-yolo3
[AWS] EC2　https://aws.amazon.com/jp/ec2/

#流れ
1.AWSに環境構築
2.AWSに必要なデータ設置
3.yolo実行

##AWS EC2について
今回は無料枠であったAmazon Linux2を使用した。

##解決策
まず、普段開発を行っている環境でYOLO実行。
ここで、CPUのみで動かすように変更した。
freeコマンドを使用して、実行中のCPUの使用率を確認。
すると、2G程度あればいけそうだった。
→ インスタンスタイプは余裕を持って、t2.mediumに決定。

**その後、tensorflow, keras等を入れて検出プログラムを実行すると
無事に検出が行えた！**

##今後の予定
PHPを通じて検出プログラムを実行し、結果をスマートフォン等から確認できるようにする。

元記事を表示

pandasでfor文を使わない日本語テキスト前処理

pandasで、テキストに対して処理する時、「よくわからないからfor文使うか」とならないための備忘録。

日本語テキストの前処理を目的として、情報をまとめる。

もっと良い処理方法があれば教えていただけると幸いです。

実行環境
– macOS Catalina
– Python 3.7.4
> pandas 0.25.3

# TL;DR

– 簡単な処理は `df[“カラム名”].str` のメソッドに実装されている
– pandasに実装されていない処理をしたい場合 `df[“カラム名”].apply()`

# サンプルデータ

HPからスクレイピングしてきたレディースのファッションブランドの店舗情報。
csvには企業名・ブランド名・店名・住所が保存されている。

複数のHPからスクレイピングしているため、半角全角だったり、空白など統一されていない。郵便番号が含まれていたりいなかったりもする。

下記の表はデータの一例。
このデータを例にして実行結果を併記する。

| company | brand | loc

元記事を表示

[Docker入門]勉強して得られたDockerの知見を色々まとめてみた（Windows・Python）

社内で専門のインフラ関係の担当の方がいらっしゃって、環境などはよしなにしてくださっていたのですが、流石にそろそろDocker周りを自分でも勉強しておかないとまずいだろう・・ということで、最近Dockerにやっと入門したので、色々と学んだことを備忘録も兼ねてまとめたり試したりしていこうと思います。

経歴的にインフラ周りなど馴染みの薄いお仕事を長くしてきていたので、知識的に荒い（浅い）ところなどは色々ご容赦ください。
私も初心者ですし、あまりインフラとかに馴染みのない方向けの記事となります。

Windows環境（Docker for Windows）でLinuxやPython関係を動かしたりを中心に進めていきます。

# この記事で触れること

– コンテナなどの概要やメリット
– Docker for Windowsのインストール・設定
– コンテナとイメージ関係の基礎
– Docker Hubやタグについて
– Dockerfileの基礎
– 実際にUbuntuにPythonなどを絡めたイメージのビルド

# この記事で触れないこと

記事が長くなりすぎるので主に以下は触れません。

元記事を表示

言語処理100本ノック-98(pandas使用):Ward法によるクラスタリング

[言語処理100本ノック 2015](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/)の98本目「Ward法によるクラスタリング」の記録です。
前回の非階層型クラスタリングと異なり、階層型クラスタリングをします。ノック結果はクラスタが階層型となる下図の形です(238ヶ国なので大きい・・・)。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/bc314831-49e8-0bae-6b43-2544e831576f.png)

# 参考リンク

|リンク|備考|
|:–|:–|
|[098.Ward法によるクラスタリング.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/10.%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E7%A9%BA%E9%96%93%E6%B3%95%20(II)/098.Ward%E6%B3%95%E3%81%AB%E3%8

元記事を表示

Vue.jsとDjango-Rest-Frameworkで神経衰弱アプリを作ってみる③

# トランプの画像を用意する。
### スクレイピングで「いらすとや」からトランプの画像を取得
[ここ参照](https://qiita.com/Butterthon/items/25588084a590032ded2e)
なんのこっちゃって人は手作業で54枚ダウンロードするか、vueでコーディングするなりしてください。

# トランプ52枚を表示してみる。（Joker抜き）
“`PlayScreen.vue