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Python関連のことを調べてみた2022年12月09日

Python関連のことを調べてみた2022年12月09日
目次

Python のロギングを完全に理解する

# はじめに
* 言うまでもありませんがここでいう「完全に理解」はダニング＝クルーガー的な意味で申し上げております。ご了承下さい。

https://zenn.dev/e99h2121/articles/c11daf42169beb

# 今回の内容を3行でいうと
* Pythonのロギング(loggingパッケージ）の公式ドキュメントがどうも読みづらくてとっつきにくい
* とは言え実用的なものを作るにはロギングの理解は必須
* そこで調べてみました。その内容。

と言うものになります。これを読めばとりあえずPythonのロギングについて何も知らない状態から、必要な最低限のことはわかったというところまで行けるものを目指しました。丁寧にやったので少し長くなりましたが内容は難しくありません。Python環境がある方は実際にソースをコピペして動かしてみると理解が深まると思います。

## 今回使用したPythonのバージョン

“` :コンソール
>python –version
Python 3.10.5
“`

# なぜ import logging をしてはいけないのか。
* P

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EfficientNetによる異常検知

異常検知でググった際によく出てきたEfficientNetを試してみました。
コードはQiita等の記事をかなり参考にさせて頂きました。
（どういった計算をしているか等、理解できていないところがまだまだ多いです。）

コード以外のメモについては簡単ですが[こちら](https://qiita.com/08tarutaru/items/4c75a56fdb7a9713dfad)

# 推論の流れ
1. データセット作成
* データはよく出てくる[MVTEC](https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad/)の中から木の表面とネジの2種で検証
* ダウンロード時はgood,scratch,hole等にフォルダ分かれているが、good,badフォルダのみに修正
* 前処理やデータ拡張は今回はなし。リサイズのみ。（実際業務でやる際は前処理の検討は重要）
* クロスバリデーション用にStratifiedKFoldでデータを分割
* 教師用データはgood（良品）のみ
2. モデル

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HLACによる異常検知

# 背景
[EfficientNetで異常検知](https://qiita.com/08tarutaru/items/431e519e57aa8d715a75)を試した際に、HLACというものを知ったのでほんの少しだけ試してみました。
結果としては、全然ダメでしたが、ほぼアダコテックさんのブログのコードをただ使っただけで、何の工夫もしていないので、改善の余地は多々あると思います。

# HLACとは
アダコテックさんの記事がとてもわかり易いと思います。
https://note.com/ryotakawamura9/n/nb91e8e226dfa

こちらは実際の使い方。今回のコードはほぼこれをそのまま使わせて頂いています。
https://zenn.dev/kotaro_inoue/articles/f0cbbca962313b

# HLAC特徴量抽出の流れ
1. 使用データ
* [MVTEC](https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad/)の中から木・ネジ・ボトルで検証
* ダウンロー

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PyPi ServerからのPoetry InstallがRetrieved digest for linkエラーとなるようになったので原因調査

# 事象

以下のイメージを使って開発したPythonパッケージをホスティングしています。

https://hub.docker.com/r/pypiserver/pypiserver

ある日、Poetryのインストールが以下のようなエラーとなる事象が発生しました。

“`sh
Retrieved digest for link my_package_name-1.0.0-py3-none-any.whl(md5:xxxxxxx) not in poetry.lock metadata [‘sha256:xxxxx’, ‘sha256:xxxxx’]

at /usr/local/lib/python3.8/site-packages/poetry/installation/chooser.py:144 in _get_links
140│
141│ selected_links.append(link)
142│
143│ if links and not selected

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ちょっとした監視カメラ

## 概要
監視する対象物の近くに設置。
動くものがセンサーの範囲内に入ったら写真を撮影。
撮影した写真をすぐにスマホのLINEに通知。

## 使用した電子パーツ等
– Raspberry Pi4 modelｂ
– HC-SR04（超音波センサ）
– カメラモジュール
– モバイルバッテリー
– カモフラージュとなるサメのぬいぐるみ
– 熱を逃がすためのファン

## なぜ作ろうと思ったか
我が家の人が勝手に使うからなんですよねぇ、、
嫌なので証拠とってやめてもらうためです。

## どう使うか
使われたくない物の近くにぜひ

## カメラの下準備（つけ方等）
> Raspberry Piの中でカメラを有効にする

1. デスクトップから”設定”をクリック
1. “Raspberry Piの設定”
1. “インターフェイス”
1. “カメラ”
1. “OK”を押して設定が完了

> Raspberry pi本体とカメラモジュールをつなぐ際にリボンケーブルを挿し込む向きに気を付ける

1. Raspberry Piの黒いロック部分を持ち上げる
（割と浮きます）
![IMG_E4347

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お前らのpandasの使い方は間違っている

この記事は[株式会社Nuco Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/nuco)の9日目の記事です。

# はじめに

いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。

私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。

この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。

## 対象読者

– Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方
– この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。
– 表形式ファイルを加工する必要がある方
– pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。

## pandasとは

– pandasの[公式ドキュメント](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/)の概要に

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AWS EC2上で進めるMLOps Basics

# はじめに
先日，[MLOps Basics](https://github.com/graviraja/MLOps-Basics) を読み進める会やろうぜという旨のツイートをしたところ色んな方に反応してもらえました．