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その差がなんと、260倍！！Magnitudeの爆速を体感したら、Word2vecもfastTextも遅くて使いたくないでしょう。この記事では、Magnitude形式のモデルに変換する方法を解説しています。処理速度の比較表も載せています。

fastTextに希望を抱いた人がいるかもしれません。名前に「fast」が入っているぐらいですから。この記事では、学習済み日本語モデルを利用して、fastTextの処理速度を検証した結果を説明しています。希望した通りの結果になったでしょうか？それとも・・・

もうWord2vecの遅さに我慢する必要はありません！！今後は、Magnitudeを使ってサクサクと類似度の調査を行っていきましょう。この記事では、Word2vecよりも100倍以上も高速に処理が可能なMagnitudeについて解説しています。

Word2Vecはスゴイ技術です。でも、遅すぎて使い物になりません。そこで、その課題を克服する技術が出てきています。それが、Magnitudeです。pymagnitudeは、PythonでMagnitudeを用いることが可能になるライブラリです。

Word2Vecの学習済み日本語モデルには、様々なモノが公開されています。その中でも、chiVeの学習済み日本語モデルはメンテナンスがちゃんとされています。この記事では、chiVeのデータダウンロードから利用方法までを解説しています。

Pythonで暗号化・復号化に本気で取り組みたいなら、cryptographyがその選択肢となります。cryptographyは、高レベルと低レベルの暗号化を用意してくれています。この記事では、cryptographyのインストールを中心に解説しています。

「Python 暗号化」で調べると、いまだにpycryptoの情報がヒットします。しかし、pycryptoはもう古すぎて使えません。その代わりに、pycryptoの後継とも呼べるpycryptodomeを使いましょう。この記事では、pycryptodomeについて解説しています。

pydicomをインストールすれば、DICOMファイルをPythonで扱うことが可能です。DICOMをJPEGやPNGに変換することも簡単にできます。 この記事では、Python初心者がわかりやすいように、pydicomについて解説しています。

Pythonでゲームやアプリケーションを開発する際、利用可能なライブラリはたくさん存在します。今回は、その中からpygletについて説明しています。pygletには必須の依存パッケージがありません。そのため、アプリ化して配布することが非常に容易と言えます。

トピックモデル（LDA）の分析において、試行錯誤することが多くなります。その際に、pyLDAvisが役に立つことでしょう。また、LDAの結果をプレゼンする場合にもpyLDAvisが力を発揮するでしょう。この記事では、pyLDAvisについて解説しています。