気になるPython Library 2019.10.19
sotabench
Easily evaluate machine learning models on public benchmarks.
https://github.com/paperswithcode/sotabench-eval
DCインフラ勉強メモ 2019.10.17
NEBS
- Network Equipment Building System の略
- 通信事業者向け通信機器の基準
- 高温や高湿度，また火災や振動などの障害原因となる物理的，電気的，電磁的などの要因に対する耐性の評価，認定を行うもの
- レベル１～３がある
- https://en.wikipedia.org/wiki/Network_Equipment-Building_System
- https://www.itmedia.co.jp/enterprise/0204/17/02041703.html
RU
- Rack Unit
- いわゆるラックマウント型サーバのサイズ
- 1U, 2Uなどと表現するが、1RU, 2RUでも同じ意味である
- http://e-words.jp/w/%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%AF.html
気になるPython Library 2019.9.20
DeepPrivacy
A Generative Adversarial Network for Face Anonymization
https://github.com/hukkelas/DeepPrivacy
顔検出して、その顔を匿名化。ただし、元画像のデータ分布は維持する。匿名化した画像を見ると匿名化というより、表情を変えた画像を生成しているように見える。論文は読んでないが。顔検出で個人特定できない画像に変換することが目的なのかもしれない。
Reference
Python Weekly.
気になるPythonライブラリ 2019.9.6
faceswap
FaceSwap is a tool that utilizes deep learning to recognize and swap faces in pictures and videos.
https://github.com/deepfakes/faceswap
nlp
Natural Language Processing Best Practices & Examples.
https://github.com/microsoft/nlp
Buffalo
A fast and scalable production-ready open source project for recommender systems.
https://github.com/kakao/buffalo
Reference
Python Weekly.
気になるPythonライブラリ 2019.9.1
HungaBunga
Brute-Force all sklearn models with all parameters using .fit .predict!
https://github.com/ypeleg/HungaBunga
Causal ML
Uplift modeling and causal inference with machine learning algorithms.
https://github.com/uber/causalml
Grover
Grover is a model for Neural Fake News -- both generation and detection. However, it probably can also be used for other generation tasks.
https://github.com/rowanz/grover
Reference
Python Weekly.
シェルスクリプトで実行時間測定
time sh xxx.sh とすれば、実行時間を測定できるが、 シェルスクリプト内部で計算したい場合。
start_dt=`date +%s` # Some processing sleep 1 end_dt=`date +%s` start_dt_str=`date +%Y%m%d_%H%M%S_%3N -d @$start_dt` end_dt_str=`date +%Y%m%d_%H%M%S_%3N -d @$end_dt` elapsed_time=`expr $end_dt - $start_dt` # Show result echo "Start: " $start_dt_str echo "End : " $end_dt_str echo "Elapsed time(second) : " $elapsed_time
