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PyToolz API Documentation¶ Toolz provides a set of utility functions for iterators, functions, and dictionaries. These functions interoperate well and form the building blocks of common data analytic operations. They extend the standard libraries itertools and functools and borrow heavily from the standard libraries of contemporary functional languages. Toolz provides a suite of functions which ha
Flaskのテンプレート内の予約文字列 {{ }} {% %} を変更する方法を説明します。 これで何が嬉しいかというと、例えばVue.jsを使おうとするとVue.jsも {{ }} を使うので、Flaskと競合してしまいますが、この方法により回避できます。 環境 Flask==1.0.2 Jinja2==2.10.1 コード 以下の２つのコードで {{ }} {% %} を [[ ]] [% %] に変更できます。 main.py from flask import Flask # Flaskのテンプレートエンジンであるjinja2のenvironmentを作成。 from jinja2 import Environment, PackageLoader, select_autoescape jinja2_environment = Environment( loader=Package
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ データマネジメント ＞ データマネジメント2020 ＞ データカタログ構築を成功に導く！ 失敗する4つのアンチパターンとその回避策とは データマネジメント データマネジメント記事一覧へ [Sponsored] [データマネジメント2020] データカタログ構築を成功に導く！ 失敗する4つのアンチパターンとその回避策とは 2020年3月23日(月) リスト ビッグデータを用いたアナリティクスや機械学習への取り組みが進むとともに、大量のデータを検索して管理可能とする「データカタログ」を構築する企業が増えている。だが、多大なコストと時間をかけて作り上げたにもかかわらず「データカタログがユーザーに使われていない」という声も多々、聞こえてくるようになった。データカタログの構築がうまくいかない原因はどこにあるのか。「データマネジメント2020」の
こんにちは、エクスチュア渡部です。 2019/4/9-4/11に行われたGoogleNext@サンフランシスコに参加して来ました。 GoogleNextのレポートは、以下のブログも是非読んでください。 GoogleNext 2019レポート:1日目 GoogleNext 2019レポート:2日目 GoogleNext 2019レポート:3日目 データアナリスト／データエンジニア向けNext19まとめ 今回はデータアナリティクス周りの発表の目玉の一つである 「BigQuery BI Engine」に関して解説していきたいと思います。 https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/google-cloud-smart-analytics-accelerates-your-business-transformationより引用 【概要
The new rich context leaderboard competition launched on Github. Please compete, and advertise widely! Read more about this effort here. The goal of the Rich Context project is to create a new platform that enables empirical analysts to search for and discover datasets. The challenge that empirical researchers face is that, for a given dataset, it is difficult to find out who has worked with the d
The CILVR Lab (Computational Intelligence, Learning, Vision, and Robotics) regroups faculty members, research scientists, postdocs, and students working on AI, machine learning, and a wide variety of applications, notably computer perception, natural language understanding, robotics, and healthcare. Follow us @CILVRatNYU on Twitter! CILVR News 05/03/25 – Congratulations to NYU Assistant Professor
https://blog.tensorflow.org/2019/08/tensorflow-with-apache-arrow-datasets.html August 23, 2019 — Posted by Bryan Cutler Apache Arrow enables the means for high-performance data exchange with TensorFlow that is both standardized and optimized for analytics and machine learning. The Arrow datasets from TensorFlow I/O provide a way to bring Arrow data directly into TensorFlow tf.data that will work w
id price total price_profit total_profit discount visible name created updated 1 20000 300000000 4.56 67.89 789012.34 True QuietComfort 35 2019-06-14 2019-06-14 23:59:59 方法１：PyArrowから直接CSVファイルを読み込んでParquet出力 まずは最もシンプルなPyArrowで変換する方法をご紹介します。入力ファイルのパス、出力ファイルのパス、カラムのデータ型定義の３つを指定するのみです。 処理の流れ PyArrowの入力ファイル名をカラムのデータ型定義に基づいて読み込みread_csv()、pyarrow.Tableを作成します。作成したpyarrow.Tableから出力ファイルに出力write_table()します
先日、Apache Arrow 東京ミートアップ 2019というイベントに参加させていただいた。 発表時の様子（photo by 畔勝さん） 発表自体は、SSD-to-GPU Direct SQLからArrow_Fdw、4GPU+16SSDによる最近のベンチマークの紹介などで、目新しいものというよりは総集編であるが、懇親会の際にこんな質問をいただいた。 『Apache Arrowファイルの追記ってどうやってるんですか？』 曰く、FluentdのApache Arrow出力用プラグインにおいて、集積したログの書き出しのタイミングとその際のI/O負荷の問題だそうな。 確かに Apache Arrow は列志向なので、一見、既に100万行分のデータを保持しているファイルに、新たに10万行のデータを追加するには、ファイル全体の再編成と書き直しが必要に見えるかもしれない。 しかし、この人の内部フォー
以前からPG-Stromのパッケージにpg2arrowというユーティリティを同梱しており、これを使うと、PostgreSQLに投げたクエリからApache Arrow形式のファイルを作成する事ができる。 kaigai.hatenablog.com qiita.com 昨年、当初のバージョンを作った時から、内部的には色々ゴチャゴチャ変わっていて*1、Arrow_Fdwとコードを共有するための改良や、RDBMSへの接続に固有の部分だけを別ファイルに切り出すという事をやっていた。 これは、PostgreSQLだけをデータソースにするのではなく、Webアプリやゲームの業界でよく使われる MySQL や、将来的にはNoSQLなどへも簡易に対応できるようにという意味での基礎工事のようなものである。今回はまず、これを MySQL に対応させてみた。 MySQLからWebアプリやゲームのログ情報を Apa
» 【旅行記】『魔女の宅急便』のモデルになったと言われる街「クロアチアのドゥブロヴニク」が素晴らしすぎた！ “アドリア海の真珠” とも呼ばれる街並みがコレだ 特集 【旅行記】『魔女の宅急便』のモデルになったと言われる街「クロアチアのドゥブロヴニク」が素晴らしすぎた！ “アドリア海の真珠” とも呼ばれる街並みがコレだ Nekolas 2018年5月19日 変わり映えしない毎日に「現実逃避したいなあ～！」と思うことは少なくないと思うが、やはり現実から逃れる最高の方法は旅行ではないだろうか。 かくいう筆者も新しい経験が出来る旅行が大好きなので、毎年時間を作っては海外へ旅立っており、今年のゴールデンウィークは中欧クロアチアとスロヴェニア、イタリアの下側にあるマルタ共和国へ。そして、『魔女の宅急便』のモデルになったとも言われている、アドリア海の真珠「クロアチアのドゥブロヴニク」へ行ってきた。その街が
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