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Takahiro Kubo icoxfog417

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@icoxfog417
icoxfog417 / edi_security_list.csv
Last active May 21, 2024 15:23
EDINET code & Security code
EDINET CODE 証券コード 会社名 33業種区分 17業種区分 規模区分
E01631 64800 日本トムソン株式会社 機械 機械 6
E04768 85840 株式会社ジャックス その他金融業 金融（除く銀行） 6
E25551 28820 イートアンド株式会社 食料品 食品 7
E00645 38650 北越紀州製紙株式会社 パルプ・紙 素材・化学 6
E01092 51950 バンドー化学株式会社 ゴム製品 自動車・輸送機 7
E00815 41820 三菱瓦斯化学株式会社 化学 素材・化学 4
E00871 42420 株式会社タカギセイコー 化学 素材・化学
E02986 33740 内外テック株式会社 卸売業 商社・卸売
E30863 JA三井リース株式会社
@icoxfog417
icoxfog417 / minutes_tokenizer.py
Created November 8, 2017 06:04
minutes analysis
import os
import math
from collections import Counter
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import MeCab
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
@icoxfog417
icoxfog417 / images_for_text_classification
Created November 6, 2017 01:59
images
dummy
@icoxfog417
icoxfog417 / broadcast_test.py
Created June 15, 2017 09:37
broadcast test
import numpy as np
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
def try_broadcast():
x = np.random.randint(10, size=1000)
x = np.reshape(x, (10, 5, 20))
print(x.shape)
@icoxfog417
icoxfog417 / bowme.csv
Last active April 24, 2017 04:29
bowme commands
リモートブランチに追随する git remote add upstream　してgit fetch upstreamしてmerge
Dockerのコンテナ削除 docker rmしてdocker ps -aで確認
Dockerイメージの削除 docker rmi
condaのfreezeでありrequirements.txt conda list --export > conda_requirements.txt
git remote 変更 git remote set-url
@icoxfog417
icoxfog417 / sample_article.md
Last active February 3, 2017 09:51
sample_article

元記事

SQL Alchemyを数千万のオーダーに対応させるための、6つの魔法

SQL Alchemyは非常に便利なツールですが、データが増大するにつれてパフォーマンスが気になるようになってきた・・・という方も多いのではないでしょうか。しかし、SQL Alchemyは数千万・数億件ものデータ量にも対応することができる力を秘めているツールなのです。

本記事では、SELECT編・INSERT編の二つに分け、そのパフォーマンスを最大限生かすための「魔法」について解説していきます。

実際テストを行った環境についても記載していますので、気になる方はぜひお手元の環境でもその効果を確認してみてください！

@icoxfog417
icoxfog417 / karura_images
Created January 26, 2017 05:15
dummy
@icoxfog417
icoxfog417 / circle-cut-ideas
Created January 7, 2017 04:18
circle-cut-ideas
@icoxfog417
icoxfog417 / dummy.py
Created December 31, 2016 11:31
tech circle circle fonts
print("various fonts")
@icoxfog417
icoxfog417 / cartpole_q_learning_doc2.md
Last active October 14, 2016 01:53

cartpole-q-learning

Solve CartPole environment on OpenAI Gym by simple q-learning algorithm (Parameter tuned version)

  • gamma: 0.99
  • bin size: [3, 3, 8, 5]
  • low bound: [None, -0.5, None, -math.radians(50)]
  • high bound: [None, 0.5, None, math.radians(50)]
  • learning rate update rule: max(0.1, min(0.5, 1.0 - math.log10((t + 1) / 25)))
  • epsilon update rule: max(0.01, min(1.0, 1.0 - math.log10((t + 1) / 25)))