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機械学習 Machine Learning
[*# [人間 人]の[脳]が行っている[学習 Study]能力を[Computer 計算機]を用いて実現する手法][*# 与えられた与えられた課題、環境に応じて、[Computer 計算機]が[学習 Study]し、学習結果を活かして、課題解決を行う仕組み]1.ある程度量のサンプルデータを入力、解析2.データの中に一定の規則やルールがあるか調べる3.見つけた特徴、規則を元に別のデータを分類・予測
jupyter Notebook
シンタックスシュガー 糖衣構文
同じ意味の簡単に書ける構文
Data Science
[https://ocw.tsukuba.ac.jp/data-science/ データサイエンス講義 | 筑波大学オープンコースウェア|TSUKUBA OCW][https://js4ds.org/ JavaScript for Data Science]
Terminal 端末
[Linux]や[MacOS]の[CLI Command Line Interface]
Machine Learning Engineer Skills
TODOいつか書く[機械学習 Machine Learning][*# Language][Python.icon][Python] 自学および研究
学部2年(2017年4月~2018年3月)
from [関西大学時代][*** 学部2年](2017年4月~2018年3月)[* 学部2年終了時 概観]将来の方向性[*# ビジネス系→手を動かしてユーザーの真の課題を解決したい(デザイン思考的な考えに)]
ロボットブレインコンピューティング実習
[**** ■授業概要]本講義ではプログラムを通して[ロボット Robot]の情報処理の基本的な特徴を体験することを目的とする.ロボットは[センサー Sensor]情報と動作が協調して動くことが求められるので,演習では[カメラ Camera]からの視覚情報と[モーター]の動作を協調させる方法について学習する.講義の後半では,これまで学んだ[アルゴリズム Algorithms]を使ってグループごとに自律型ロボットのプログラミングを設計する.
Pythonではじめる機械学習
Engineer エンジニア
職種としてのエンジニア注意たま〜に書いてるだけなので、目指したい像とかではない[engineer Mind エンジニア マインド 仕事術][エンジニア キャリア]
機械学習実習
[*** 授業概要]インターネットの普及によりデータの収集が容易となった.データ収集に行う事は,データ解析を行い知識を引き出す事である.機械学習とは,計算機を用いてデータから知識を引き出す事である.機械学習で獲得した知識は,ショッピングサイトにおける「こんな商品もありますよ」というレコメンドシステムやさまざまな商品の需要予測,写真に誰が写っているかを判断する顔認識などに応用されている.本実習では,機械学習の各種手法の概要を理解し,計算機で実際に動かす事を通して実践的な知識を得る事を目的とする.
イノベーション教育プロジェクト基礎
[***** 授業概要]本授業では、Stanford大学のd.schoolで考案された技法 ([Design Thinking デザイン思考])などを中心とした様々なデザイン思考の技法を実践的に学ぶ。また、PCからスマートフォンに至るまで幅広く利用されているJavaScriptをもとにしたWebアプリケーション技術(クライアントサイドおよびサーバサイドのプログラミング技術)を網羅的に学習する。[***** 到達目標]
2020Q2 05/10-05/16
Python実践データ分析100本ノック
LangChain
https://js.langchain.com/docs/[大規模言語モデル Large Language Model LLM][Python]と[TypeScript]の2種で開発できるが、[TypeScript]側では非対応のものも多い[LangChnain js]
Backend Engineer Skills
あくまで、[Back-end バックエンド]がメイン他の分野は深く突っ込まない[Engineer Base Skills][Web Frontend Engineer Skills]まだ更新途中です
音声情報処理 15
⾳声情報処理の実装ライブラリいっぱい[Python]おすすめ⾳声信号処理に利⽤できる代表的なPythonライブラリ[soundfile]
webアプリケーション
インターネット経由で利用できるアプリケーション[CMS Content Management System]必要[OS][Web server]
docstring python
[Python]の[関数 函数 function]などにつける[comment コメント code]の[記法][https://qiita.com/simonritchie/items/49e0813508cad4876b5a Python可読性を上げるための、docstringの書き方を学ぶ(NumPyスタイル) - Qiita][拡張機能 VS][https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=njpwerner.autodocstring Python Docstring Generator - Visual Studio Marketplace]
PyCharm
[JetBrains]の[Python]用[統合開発環境 IDE]自分は、知らなかったので、[Linux 環境構築]をして今までしてた[環境構築]が難しい初心者には丁度いいのでは?[https://qiita.com/f0reachARR/items/a31839c31387c2f3b1d4 JetBrains系IDEの学生版を取得した話 - Qiita]
requirements.txt
[Python]のパッケージ管理用ファイル[package.json]みたいな使用`pip3 install -r requirements.txt``-r, --requirement <file>`
Java
Anaconda
matplotlib
SciPy
NumPy
PHP
Bottle
Flask
MANIFEST.in
パッケージング対象のファイルを指定注意include_package_data=Trueにする必要あり#Python #setuptools
setuptools
[Python] [ライブラリ][公式 https://github.com/pypa/setuptools]pythonでパッケージを作る際使うsetup.py に記述が一般的便利 知っとくと良い
norilog
jupyter Notebook
OpenAI Cookbook
[jupyter Notebook]?のようなもので、[Open AI]のAPI叩いて遊べるPlayground環境ローカルに置いて、色々試して理解につなげると良さげ
Google Colab
Terminal 端末
Claude Code Tips
[Claude Code]利用のtips未解決 :ファイルの指定がダルいのでもう少しいい方法考えたい。課題感`@`で保管していく方法は、構造が浅いものかつ名前を把握しているものは扱いやすい[vscode VsualStudioCode]で[Terminal 端末]開いて複数ファイル渡すとかしたい。
MacOS 初期設定
iTerm2
[Terminal 端末]の代わりに利用してる[Font フォント][Ricty][https://github.com/sorin-ionescu/prezto sorin-ionescu/prezto: The configuration framework for Zsh][https://github.com/sindresorhus/pure#getting-started sindresorhus/pure: Pretty, minimal and fast ZSH prompt]
Engineer Base Skills
[CS Computer Science 計算機科学]の範囲の[Engineer エンジニア]における基礎的スキル個人で勝手に分類したもの共通のものも含まれるため、基礎ではないスキルも含まれる場合あり[hr.icon][** レベル感]
mac Windows
[Windows]でしか使えないサービスが存在し、たまに困る新しいPCを買うほどではないので、[仮想化]がいいと思う[mac]に入れたい1テラ以上になったら[仮想化]する新しい[mac]勝手、予備ができたので、入れてもいいのでは?
2020Q4 10/18~10/24
2020Q4 10/11~10/17
screen command
[Terminal 端末]を共有できる[command コマンド][https://linuxjm.osdn.jp/html/GNU_screen/man1/screen.1.html Man page of SCREEN][https://qiita.com/ryounagaoka/items/8203e9c149b542986c92 screenコマンドの要点 - Qiita]
npm モジュール 作成
[npm][モジュール modules]の作成方法アカウント作成[https://www.npmjs.com/ npm]メール認証[Terminal 端末]でログイン
Data Science
python 環境構築
[Data Science],[機械学習 Machine Learning]💯[Google Colab][https://qiita.com/moomooya/items/14e125e8ea8321d343e0 npm(javascript)とpipenv(python)の対応表 - Qiita]]
食メディア
[食 Eat]・[料理]基本的な生活行動の1つ[健康 Health],[教育 Education],[文化 Culture],[Entertament エンターテインメント 娯楽],[コミュニケーション Communication][*** [メディア Media]処理][画像 Image]
機械学習 Machine Learning
自律性 Autonomy
研究
翻訳 Translation
[**** 技術][機械学習 Machine Learning][**** 例][Google Chrome][Facebook]
2020Q3 06/28~09/26 振り返り
期間[2020 Q3 06/28~07/4][2020 Q3 07/05~07/11][2020 Q3 07/12~07/18][2020 Q3 07/19~07/25]
画像情報処理 レポート
[画像情報処理 授業]のレポート思考メモ問題1N 個の実数からなる数列を離散フーリエ変換すると,N 個の複素数からなる数列が得られる。1 つの 複素数は 2 つの実数の組であるから,一見すると,データ量が 2 倍に増えているように見える。そうで はない理由は何か。N 個の[実数 Real number]からなる[数列]を[離散フーリエ変換]すると,N 個の[複素数 complex number]からなる数列が得られる。
Lobe.ai
[https://lobe.ai/ Lobe | Machine Learning Made Easy]誰でも[機械学習 Machine Learning][学習モデル]を簡単に作成できるアプリ画像分類
metering economy 計量経済
あらゆる[Resource 資源 system]の[価値]が[計量 metering]されて、オープンな[市場 Market]が形成された[Economy 経済]世の中の[Resource 資源 system]の究極[分解・最適化 モデル]例[WiFi]の通信量の空き排熱
写真から広告 広告実践論
①適切と思う広告主の企業名やブランド名、商品・サービス名を入れてください(実在・架空は問わない)広告主・企業名ブランド・商品、サービス髪のセットシャンプー、肌、口紅顔よる
転移学習 Transfer Learning
他で学んだ[学習モデル]の知識を使い回せる[機械学習 Machine Learning][https://medium.com/mhiro2/what-is-transfer-learning-1018d2a3fe7d 転移学習とは何か. 最近転移学習について議論する場があったが、転移学習についてそもそもあまり理解でき… | by Masaaki Hirotsu | mhiro2 | Medium]
モバイルコンピューティング実習 最終課題
[**** 課題について]テーマ:自由に[Android 開発]レベル感テニスゲームブロック崩し
League AI
広告 機械学習
[広告 Advertisement]に[機械学習 Machine Learning]を応用[A/Bテスト][自動生成]
カテゴリ変数
[機械学習 Machine Learning]において、[変数 Arguments]の値が連続の値になっていないもの例SE,プログラマ,システムアナリスト違うもの給与グレード名
One-Hotエンコーディング ダミー変数
[カテゴリ変数]を数値に置き換えたもの用途[機械学習 Machine Learning]の[アルゴリズム Algorithms]に[カテゴリ変数]を渡せないため[アルゴリズム Algorithms]の中で、計算をしている[カテゴリ変数]のようなものを足し算、引き算はできない
CG ML
[CG Computer graphics]への[機械学習 Machine Learning]参考[https://blog.negativemind.com/2019/06/08/deep-learning-for-graphics/ CGのためのディープラーニング | NegativeMindException][https://speakerdeck.com/ykanamori/konpiyutagurahuitukusuniokerushen-ceng-xue-xi-falseying-yong コンピュータグラフィックスにおける深層学習の応用 - Speaker Deck]
交差検証法 Cross-validation
[機械学習 Machine Learning]の学習の際にデータの分割時の誤差によって生まれる[過学習 overtraining]を避けるために複数の分割パターンで何度か検証を行う[モデル評価]の1つ必要な理由n=3の例[訓練セット]、[テストセット]デメリット
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
HAI 06回
[*** [相互適応]]お互いがお互いに合わせられるように、適応する2者が[コミュニケーション Communication]する時に必要[HAI Human-Agent Interaction]人間側
歌声合成 Vocal Synthesizer
[音声合成 Speech Synthesis]の[歌声]版[https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%82%BB%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%B6%E3%83%BC ボーカルシンセサイザー - Wikipedia][*** 特徴][楽器]としての[歌声]
2020Q2 04/12~04/25
[2020Q2 03/29~04/11]前スプリント失敗した。[Google Calendar スプリント]日毎の空き時間:165,345,825,735,305,825,825,780,405,405,535,515,555,705スプリントの空き時間:7925
Deep Learning
[機械学習 Machine Learning]の[アルゴリズム Algorithms]の1つ[https://paperswithcode.com/ codeと論文綺麗に載ってるサイト]
Crowdsourcing クラウドソーシング
シンタックスシュガー 糖衣構文
useCallback hooks
[メモ化 memorization]された[コールバック関数 callback]を返す[hook React]依存配列にある値が変化した時のみ再生成[useMemo hooks]との違い[useMemo hooks]は、再計算`useCallback(fn, deps) `は `useMemo(() => fn, deps) `と等価
JSX
[*# JavaScript eXtension][JavaScript]に[HTML HyperText Markup Language]ライクな構文を拡張したもの[シンタックスシュガー 糖衣構文]で、[Compile コンパイル]必要思想独立性の高い[Component コンポーネント code]単位に分割し、ロジックとデザインを完結させる
Promise プロミス
class クラス
[メソッド Method] と[変数 Arguments]をまとめたもの[インスタンス]化[***** [JavaScript]において][プロトタイプベース]のクラス[継承 Inheritance]に変わりないあくまでclass記法は、[シンタックスシュガー 糖衣構文]
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動的なデータ型付け
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スクリプティングや高速アプリケーション開発(Rapid Application Development: RAD)に理想的
勉強
本
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pyqドキュメント
人
文法
デコレーター@
既存関数の処理の前後に自分自身で、処理を付け加える
シンタックスシュガー 糖衣構文
読み書きのしやすさのために導入される書き方
__name__
Pythonファイルのモジュール名が文字列で入ってる
hello.py 内部での __name__ は "hello"
if __name__ == '__main__':
インポートされた際にプログラムが動かないようにするため
文字列
r文字列
お困りごと