集めた(または書いた)資料一覧

集めたまたは書いた資料一覧

集めた(または書いた)資料一覧(20/08/06)

AI No.1バインダー

  1. Atomのインストール(各種パッケージのインストール)
  2. Emacs入門ガイド
  3. UBUNTUのインストール
  4. fdiskコマンドの書式
  5. Linuxのマウント(mount)について
  6. Linuxファイルシステムの種類や作成方法について
  7. Linuxパーティションとは?パーティションの区切り方を詳細解説
  8. Linuxのフォーマットの方法
  9. Ubuntu日本語フォーラム
  10. Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remix
  11. UbuntuのLive USBをつくる
  12. Installing on Linux(英文)
  13. Python開発環境設定
  14. Atomの実行
  15. OBJECT指向入門
  16. 外付けHDDにUbuntuをインストールするまで
  17. Recovery手順18-08-04
  18. 作業手順(外付けHDD)
  19. システムジェネレーションその4
  20. ライセンス認証済み
  21. WSLでmatplotlibやgnuplotがプロットできない
  22. AnacondaなしでAtomのHydrogenをいれる
  23. Windows Subsystem for Linux
  24. オブジェクト指向をより理解するために実際に書いて説明する
  25. オブジェクト指向と10年戦って分かったこと
  26. なぜオブジェクト指向は難しいのか
  27. 正しい名前を付けることが大切な理由
  28. Chromeを使うなら必ずServiceWorkerを無効にしよう
  29. オブジェクト指向のいろは
  30. 初心者向け独学でAIエンジニアになりたい人向けおすすめの勉強方法
  31. Python Flaskを使用したWebサーバーの作成
  32. What is GitHub?(英文)
  33. GitHubって何?(日本文)
  34. WSL(flask)とUSBのやり取り(Logなど)
  35. データベースコンソールの操作
  36. ローカル接続(データベース)
  37. 独自SSL証明書導入
  38. 今まで学習したこと(flask関連)
  39. Demoxx関連ジャーナル
  40. 機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文
  41. Deep Learning学習計画表(AI技術者になるために)(日本語)
  42. Octave入門
  43. 【Deep Learning入門】0から勉強して3ヶ月でポリープ検出AIを作った

AI No.2バインダー

  1. Coursera Machine Learning関連資料

AI No.3バインダー

  1. はじめにーディープラーニング入門:Chainerチュートリアル
  2. Chainerが作った「ディープラーニング入門」が凄すぎる!
  3. Pythonチュートリアル
  4. [2019年5月版]機械学習・深層学習トレンド・リンク150
  5. 【Python入門】クラスの継承についてやさしく解説
  6. オブジェクトデータメソッド
  7. Qiitaでよい記事を書く技術
  8. NumPyとは?
  9. Deep Learning実践開発講座(DL4US)公開用リポジトリ
  10. 経験零から始めるAI開発
  11. PyCharmでライブラリをインストールする
  12. PyCharmの使い方
  13. NumPyでndarray型の配列を新規作成する方法
  14. Python学習手順
  15. PythonのプログラムをWebサイトに転送して動かすまで
  16. ロリポップ!FTP(フォルダの作成、編集)
  17. ロリポップ!FTP(ファイルのアップロード)
  18. 入門の第一歩!PowerShellの概要を知ろう
  19. 【Python】フレームワークFlaskの基本をマスター
  20. 40年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか?
  21. Windows標準機能「ペイント」で複数の画像を1つにまとめる方法
  22. Windows10で「あ」「A」のウザい表示を消す方法
  23. IT業界のルー大柴と渡り合うためのカタカナ用語一覧
  24. RSSって何?RSSの仕組みを理解し、RSSリーダー「Feedly」を使ってみよう!
  25. chrome使用時に右下に表示される広告・通知を消す方法【Windows10】

AI No.4バインダー

  1. Windowsのポチポチ業務を爆速化できるPowerShell、はじめのハードルぐーーんと下げてみます!
  2. Windowsのポチポチ業務を爆速化できるPowerShell、キーボードを使わずささっと起動する方法
  3. Windowsのポチポチ業務を爆速化できるPowerShellの絶対条件!ディレクトリとその移動をマスターしよう!
  4. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、コマンドレットを腹の底から理解する!
  5. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、オンラインヘルプでコマンドレットを使い倒す!
  6. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、統合開発環境ISEを紹介します!
  7. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、スクリプトを実行するための準備
  8. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、フォルダを作るスクリプトの作り方
  9. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、if文を使いフォルダの有無で処理を分岐させる方法
  10. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、ForEach-Objectで配列の全要素を処理する方法
  11. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、パイプラインを使いコマンドレット間で値を引き渡す方法
  12. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、ファイルを別フォルダにコピーし名称を変更する方法
  13. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、ファイル名を変更する方法
  14. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、正規表現で複雑なファイル名変更をする方法
  15. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、タスクスケジューラでスクリプトを決まった日時に起動する方法
  16. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、ファイルをバックアップするスクリプトの作り方
  17. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、関数を作ってスクリプトから呼び出す方法
  18. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、関数をコンソールで登録して呼び出す方法
  19. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、短いワードでサッと関数を呼び出すエイリアスの使い方
  20. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、関数やエイリアス保存場所のドライブを紹介します
  21. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、elseifで日付の元号を判定する方法
  22. Windowsのポチポチ業務を爆速化するPowerShell、日付を操るDatetime型
  23. 自称IT企業があまりにITを使わずに嫌になって野に下った俺が紹介するWindowsの自動化の方法
  24. 【 Remove-Item 】コマンドレット――ファイルやフォルダを削除する
  25. About Execution Policies
  26. PowerShellでIf文を利用した条件分岐を行う
  27. PowerShellでIf文を利用した条件分岐を行う(比較演算子)
  28. PowerShell実例集ジャーナル
  29. 各種「開発環境稼働方法」など一覧
  30. Python中級者への道しるべ
  31. WP SyntaxHighlighterを使ってみる
  32. IT業界で働く者の基礎知識となるクラウドネイティブとは?
  33. Windows 10で日本語入力できない、半角/全角キーが効かなくなった場合の解決方法
  34. 各種指示書
  35. PyCharmでデバッグを行う方法
  36. PyCharm 2019.2
  37. Windows PowerShell ドライブの管理
  38. Gutenberg移行後の最初の編集
  39. WordPress5.0の新エディタ「Gutenberg(グーテンベルグ)」の使い方
  40. Gutenbergの便利な使い方とテーマ対応状況
  41. Enlighter snapshot各種
  42. 200109どうやってAIを学習するか?
  43. ゴリゴリの文系がAIをほぼ独学した半年
  44. Pythonでゼロからでもサービス開発・公開できる学習ロードマップ
  45. データベース接続確立エラー(パスワード変更)

iPhone No.1バインダー

  1. 「Googleフォト」の使い方
  2. ガラケーからスマホへの機種変更
  3. iPhoneの使い方
  4. iPhoneの設定
  5. ソフトウェアキーボードの基本操作
  6. iPhoneキーボードハンドリング
  7. Yahoo乗換案内
  8. iOSの中で、アプリケーション同士が連携するための仕組み
  9. ブログ記事の下書きにiPhone「メモ帳」が最強!
  10. 高スパ「iPhone SE」と「iPhone11」どちらを選ぶ
  11. Siriショートカットの使い方と便利な作成例
  12. ブックマークの登録・削除・編集する
  13. iPhoneの標準ブラウザ「Safari」の基本操作・便利機能・小ワザまとめ
  14. 音声認識編集記号

iPhone No.2バインダー

  1. iPhone充電記録
  2. BackUpEtoUSB日付入り.ps1(PowerShell_ISE)
  3. Pipenvを用いたPythonの環境構築
  4. PyCharmが使用するディレクトリ
  5. PyCharmでライブラリをインストールする
  6. AnacondaなしでAtomのHydrogenを入れる
  7. OutlookからGmailへの連絡先の移行について
  8. メールソフトの設定
  9. リカバリガイド(Windows10)
  10. 知らないと損、iPhoneの操作を自動化する「ショートカット」アプリの使い方 基本ガイド
  11. iPhoneの「ショートカット」って何?おすすめショートカット12個!登録していると便利だぞ

総集編 Index

  1. 開発環境稼働方法
  2. Flask構造P
  3. emacsの操作
  4. DeepLearningモジュール一覧表
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メニューの追加(Python,lions,NHK超AI入門,Linux,WSL,レジストリ,システムジェネレーションetc.)

メニューの追加(Python,lions,NHK超AI入門,Linux,WSL,レジストリ,システムジェネレーション,Atom,Emacs,markdown,Python,Flask)

「野生の証明」のメニューに「Lions」、「展覧会」、「食事」、「NHK超AI入門」、「Linux」、「WSL」(Windows Subsystem for Linux)、「レジストリ」、「システムジェネレーション」、「Atom」、「Emacs」、「markdown」、「Python」を追加した。
アイキャッチ画像は「Linux」、「WSL」のパスを示している。
①「活動」→「趣味」→「lions」
①-1「活動」→「趣味」→「展覧会」
①-2「活動」→「趣味」→「食事」
②「コンピューター」→「ソフトウェア」→「Deep Learning」→「NHK超AI入門」
③「コンピューター」→「ソフトウェア」→「オペレーティングシステム」→「Linux」(→「Flask」)
④「コンピューター」→「ソフトウェア」→「オペレーティングシステム」→「Windows10」→「WSL」
⑤「コンピューター」→「ソフトウェア」→「オペレーティングシステム」→「Windows10」→「レジストリ」
⑥「コンピューター」→「ソフトウェア」→「システムジェネレーション」
⑦「コンピューター」→「ソフトウェア」→「Editor」→「Atom」
⑧「コンピューター」→「ソフトウェア」→「Editor」→「Emacs」
⑨「コンピューター」→「ソフトウェア」→「Editor」→「markdown」
⑩「コンピューター」→「ソフトウェア」→「言語」→「その他の言語」→「Python(Object指向)」→「Python」

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Atom-WSL-PyCharm相関図

Atom-WSL-PyCharm相関図を簡単にまとめましたので中間報告的に記述します。(長短含めて)

Atom-WSL-PyCharm相関図

2019/01/06
Atom
① 印刷できない。
② Flaskがない。
③ データベースがない。
④ Moduleの管理が難しい。
⑤ Pythonの各属性を色表示できる。
⑥ JupyterのModuleを引き込むことができる。
⑦ Hydrogenでstep by stepのデバッグができる。(◎)
⑧ Windows特にExplorerが生で使える。
⑨ Demo Programが多数存在する。(◎)

WSL(Windows Subsystem for Linux)
① 印刷できない。
② データベースがない。
③ Jupyterのmoduleを引き込むことができない。
④ Step by stepのデバッグができない。
⑤ Windowsとのやり取りがUSB経由である。
⑥ Pythonの各属性を色表示できる。(◎)
⑦ Flask環境下でデバッグできる。(◎)
⑧ Linuxのコマンドがじかに実行できる。(◎)
⑨ Moduleの管理が比較的しやすい。

PyCharm
① Step by stepのデバッグができない。
② 有料でないとSQLite3(DB)が使えない。
③ 慣れていない。
④ Linuxのコマンドが使えない。
⑤ Jupyterとの連携がとりにくい。
⑥ 有料でデータベースが使える。(◎)
⑦ 印刷ができる。(◎)

以上

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login,logout,user処理プログラムの関連

login,logout,user処理プログラムの関連

demo29.pyでログイン・ログアウト処理をする。

chech29.htmlでform(入力フォーム)処理をする。

index29.htmlでloginの結果を表示する。

login成功で5000/で(‘/’)を挿入するとdemo06.htmlが呼び出される。

demo29.py関連図、check29.html、index29.html、demo06.html関連図

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セッションの管理

SQLが手に入らないのでセッションの管理コードだけでも埋め込もうと、丸2日間かかって仕上げた。

セッションの管理

SQLが手に入らないのでセッションの管理コードだけでも埋め込もうと、丸2日間かかって仕上げた。
一番苦労したのは「Method Not Allowed」になってしまうことだった。
トラッパーやトレーサじみたコードを入れてアイソレートしていった。
テストした項目は
①login成功・失敗
②logout
③ルートへのジャンプ
④login後の他HTMLへのジャンプ。
⑤demo28.pyからのパラメータの引継ぎ
⑥login中の各振る舞い
⑦logout中のふるまい
など多岐にわたってテストした。

/login

login成功で’/’入力

データの引き渡し

logoutの状態で「/」を入力

demo28.py関連プログラム

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#demo28.py sessin managed
from flask import Flask, redirect, request, render_template, url_for, session

app = Flask(__name__)

@app.route(‘/login’, methods=[‘GET’, ‘POST’])
def login():
・・if request.method == ‘POST’:
・・・・session[‘username’] = request.form[‘username’]
・・・・return redirect(url_for(‘index’))
・・return render_template(‘check28.html’)

@app.route(‘/reset’, methods=[‘GET’, ‘POST’])
def reset():
・・session[‘username’] = ‘zako’
・・return render_template(‘check28.html’)

@app.route(‘/’)
def func():
・・if ‘username’ in session:
・・・・html = render_template(‘demo03.html’,name = str(session[‘username’]))
・・・・return html
・・return ‘You are not logged in’

@app.route(‘/check’, methods=[‘GET’, ‘POST’])
def check():
・・if request.method == ‘POST’:
・・・・session[‘username’] = request.form[‘username’]
・・・・return redirect(url_for(‘func’))
・・return render_template(‘check28.html’)

@app.route(‘/’,methods=[‘POST’])
def index():

・・success = False
・・name = request.form[“username”]
・・passwd = request.form[“pass”]
・・my_message = “「セッション処理のプログラムはどうでしたか?」”

・・user_data = [{“id”:”zako”, “pass”:”week_pass”},{“id”:”ikarochan”, “pass”:”kawaii”},{“id”:”yoshiko”, “pass”:”ok”},{“\
\
id”:”miku”, “pass”:”hatsune”}]

・・for i in range(0, 4):
・・・・if user_data[i][“id”] == name:
・・・・・・if user_data[i][“pass”] == passwd:
・・・・・・・・success = True
・・・・・・・・session[‘username’] = name
・・・・・・・・return render_template(‘index28.html’,suc=success,name=name,pas=passwd,msg=my_message)
・・・・・・else:
・・・・・・・・continue
・・・・else:
・・・・・・continue
・・success = False
・・return render_template(‘index28.html’,suc=success,name=name,pas=passwd,msg=my_message)

@app.route(‘/logout’)
def logout():
・・session.pop(‘username’, None)
・・return redirect(url_for(‘func’))

app.secret_key = ‘A0Zr98j/3yX R~XHH!jmN]LWX/,?RT’

if __name__ == ‘__main__’:
・・app.run(debug=True)
****************************************
<!DOCTYPE html> <!– check28.html –>
<html lang=”ja”>
<head>
・・<meta charset=”UTF-8″>
・・<title>Loginフォーム</title>
<!– <link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”{{url_for(‘static’, filename=’style.css’)}}” /> –>
・・<link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”static/css/style.css” />
</head>
<body>

・・<form action=”/” method=”post”>
・・・・<h1>Login</h1>
・・・・<input type=”text” name=”username” placeholder=”Username” required/>
・・・・<input type=”password” name=”pass” placeholder=”Password” required/>
・・・・<input type=submit value=Login>
・・</form>

</body>
</html>
****************************************
<!DOCTYPE html> <!– index28.html –>
<html lang=”ja”>
・・<head>
・・・・<meta charset=”UTF-8″>
・・・・<title>Login</title>
<!– <link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”style.css” /> –>
・・・・<link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”static/css/style-07.css” />
・・・・<!–&#91;if lt IE 9&#93;>
・・・・<script src=”http://html5shiv.googlecode.com/svn/trunk/html5.js”></script>
・・・・<!&#91;endif&#93;–>
・・</head>
・・<body>
・・・<h1>Login終了</h1>
・・・{% if suc %}
・・・<h1>Login OK</h1>
・・・<h1>Username is {{ name }}</h1>
・・・{% else %}
・・・Invalid Username or Password. Debug {{ name }},{{ pas }}
・・・{% endif %}
・・・</br>
・・・demo28.pyからのメッセージは:</br>
・・・{{ msg }}です。

・・</body>
</html>
****************************************
<!DOCTYPE html>
<html lang=”ja”>
<head>
・・<meta charset=”UTF-8″>
・・<link rel=”stylesheet” href=”/static/css/style-03.css”>
・・<title>Deep Learning second TEST</title>
</head>
<body>
・・<title>Hello from Flask</title>
・・{% if name %}
・・・<h2>{{ name }}さん!テンプレートからのHello Worldだよ!</h2>
・・{% else %}
・・・<h2>テンプレートからのHello Worldだよ!</h2>
・・{% endif %}

・・<p>
・・・<img src=”/static/images/plant_3.jpg” alt=”pic03″>
・・</p>

・・<script src=”/static/js/main.js”></script>
</body>
</html>
****************************************
(function(){
・・’use strict’;

・・alert(‘アラートですよ〜。’);

})();
****************************************

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☎登録フォーム

登録フォームのプログラムセットです。demo24.py、index24.html、check24.htmlからなります。「・」はスペース2文字分です。

登録フォームのプログラムセットです。

demo24.py、index24.html、check24.htmlからなります。

「・」はスペース2文字分です。

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#demo24.py
from flask import Flask, redirect ,request,render_template

app = Flask(__name__)

@app.route(“/check”)
def check():
return render_template(‘check24.html’)

@app.route(‘/’,methods=[‘POST’])
def index():
・・my_age = int(request.form[“age”])
・・my_name = request.form[“name”]
・・my_email = request.form[“eml”]
・・my_message = “本日は晴天なり。”
・・return render_template(‘index24.html’,age=my_age,name=my_name,eml=my_email,msg=my_message)

if __name__ == ‘__main__’:
・・app.run(debug=True)
****************************************
<!DOCTYPE html> <!– index24.html –>
<html lang=”ja”>
・・<head>
・・・・<meta charset=”UTF-8″>
・・・・<title>登録フォーム</title>
<!– <link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”style.css” /> –>
・・・・<link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”static/css/style-06.css” />
・・・・<!–&#91;if lt IE 9&#93;>
・・・・<script src=”http://html5shiv.googlecode.com/svn/trunk/html5.js”></script>
・・・・<!&#91;endif&#93;–>
・・</head>
・・<body>
・・<h1>登録完了</h1>
あなたの名前は:{{name}}です。</br>
あなたの年齢は:{{age}}才です。</br>
あなたのE-mailアドレスは:{{eml}}です。</br>
<h1>で登録しました。</h1>
demo24.pyからのメッセージは:{{msg}}です。
・・</body>
</html>
****************************************
<!DOCTYPE html> <!– check24.html –>
<html lang=”ja”>
<head>
・・<meta charset=”UTF-8″>
・・<title>登録フォーム</title>
<!– <link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”{{url_for(‘static’, filename=’style.css’)}}” /> –>
・・<link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”static/css/style.css” />
</head>
<body>

・・<form action=”/” method=”post”>
・・・・<h1>登録</h1>
・・・・<input type=”text” name=”name” placeholder=”名前” required/>
・・・・<input type=”number” name=”age” placeholder=”年齢” required/>
・・・・<input type=”email” name=”eml” placeholder=”メールアドレス” size=”30″ maxlength=”40″ required/>
・・・・<button>同意する</button>
・・</form>

</body>
</html>
****************************************
@charset ‘utf-8’; /* style-06.css */
body・・{
・・・・background: silver;
・・・・color: blue;
・・・・margin-left: 2m;
・・・・margin-right: 2m;
}
****************************************

登録入力画面

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5ヶ年計画Revise up(ver3.0)

Qiitaに谷CEOの記事が載ったのでそれを参考にAIエンジニアになるための道程表をリバイズアップした。有用な記事、感謝いたします。

5ヶ年計画Revise up(ver3.0)

Qiitaに谷CEOの記事が載ったのでAIエンジニアになるための道程表(5ヶ年計画)をリバイズアップした。
有用な記事感謝いたします。

layout: “post”
title: “5ヶ年計画ver3.0”
date: “2018-12-18 13:38”

AIエンジニアに最低限必要な知識
まずは、AIエンジニアに最低限必要な知識を大きく6つに分けて見ました。
ここでは、将来AIエンジニアとして業務を行うにあたり、大きく分けて6つの内容の基礎知識の全体像を把握してください。

①プログラミングスキル
– Python
– numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、TensorFlowやkeras

この中で特にpandasを使いこなせると良いです。
機械学習を行う上で、データ前処理が必須なのですが、データ前処理を行う上で便利なライブラリです。

②数学
– 微分、線形代数、ベクトル、行列、確率など

③統計の知識
– 標準偏差、分散、確率分布、推定、検定などなど

④機械学習の基礎知識

教師あり学習と教師なし学習
前処理、特徴量設計、学習と評価
単回帰、重回帰分析、最小二乗法、パーセプトロン、ロジスティック回帰
決定木、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、K-means
ディープラーニングの実装スキル及び知識
scikit-learn
TensorFlowやKerasなどのフレームワークの知識。
scikit-learnで学習済みモデルを作るまでの流れなど。
1.データの収集とデータの前処理欠損値の補完や外れ値の削除。
2.特徴量の設計(特徴量の選択)
3.モデル開発(モデルの選択と学習)
4.モデル評価・・・交差検定、混合行列で評価など。
⑤SQLを使ってデータベースを操作する知識。
– select、insert、update、delete、where、like、limit、sum、avg、max、group by、having、order by、テーブル結合、ビュー、サブクエリ、caseなどなど。

⓺クラウドの知識
– AWSやGCPやAzureなどのクラウドインフラ回りの知識。

大きく6つもあり以外と多いなと思われたかもしれませんが、一度に全てやるのではなく、まずは①と④の2つに絞ることをお勧めします。
理由は、実際にプログラムを書き、目に見える形にすることで継続して学びやすくなるからです。
はじめに理論から入ると独学だと挫折してしまうので。

人工知能を独学で勉強するオススメの方法
必要な知識は前の節で紹介しましたが、どのようにそれらを学べば良いのでしょうか。
①から⑥を学ぶ上で、以下のような順で知識を身につけていくことをお勧めしています。

フェーズ1 pythonによる機械学習プログラミングと人工知能概論を学ぶ。
フェーズ2 機械学習プログラミング。
フェーズ3 Kaggleに挑戦。
フェーズ4 SQL、スクレイピング、クラウドなどの技術も身につける。
フェーズ5 機械学習スキルを活用してプロダクト制作をする。
フェーズ6 教える(多分これはしないと思う)。

このフェーズごとに学んでいくことがもっとも自分自身に負荷をかけず、楽しく学ぶことができると考えています。

フェーズ1ではプログラミング初学者の方を指しております。
もし、プログラミングを初めてという方は是非フェーズ1から目を通してください。

フェーズ2では実際にフェーズ1で学んだ内容をベースに、機械学習プログラミングに関する勉強方法を説明して参ります。
既にscikit-learnを使った機械学習プログラミングを行なっている方は飛ばして頂いても構いません。

フェーズ3ではKaggleといったコンペティションを通じて実践的なプログラミングを学ぶ方法を記述しています。(これもしないと思います)

フェーズ4 機械学習をやる上で、データベースからデータを取り出すことは頻繁に行われますので、SQLの知識は必須です。ここでは、SQLの他にスクレイピング(データ収集用)、クラウドなどの技術の身につけ方を紹介します。(まずはAccessから)

フェーズ5 機械学習スキルを活用してプロダクト制作に取り掛かりましょう。このレベルまで到達した方は、プロダクトを通じて学ぶことが多いです。

フェーズ6 人に教えることで自分の分かっていなかったことが明確になることがあります。なので、友人などに機械学習を教えて自分の理解を深めることもよいでしょう。

以降、6つのフェーズごとに、どのようにこれらに取り組めば良いのか、お勧めの書籍などを紹介しながら説明していきます。

# 開発環境構築

1. PCにIpython、Python、Atom設定
・AtomではPython単体でデバッグ
・WSLとemacsでWebの練習問題をコピペで開発
・WEBのTopページをデザインおよび開発
・Topページ(index.html)の下でdemo.py demo.html demo.css demo.jsを開発
・各demoxx.pyデザイン、demoxx.htmlデザイン、代表.cssデザイン
・モジュール名を標準化
・モジュール一覧表を作成

2. Git、GitHub設定ー協力者選定
・GitHubを勉強(バインダーのもの)

3. ドキュメント計画策定
・モジュール一覧表を作成
・Pythonプログラム・ジャーナル整理
・HTMLジャーナル整理
・JSプログラム・ジャーナル整理

4. 開発計画

1. Python習得計画
2. 実機練習
3. Pythonプログラミング(コマンドプロンプトとWSL上で)
4. デバッグ
5. モデル構築
6. Ipytonデバッグ(WSL上でJupyternotebook)それをAtom環境下で開発(numpy,pandasの習得)

PCにIpython、Pyton、Atom設定

– Toshiba dynabook Satellite B554/K 使用
– ドキュメンテーション
– 開発環境下でテスト
– 逐一ブログアップ

# Git、GitHub設定ー協力者選定

– GiTHub学習
– 協力者要請

# ドキュメント計画策定

– 5ヶ年計画
– 1年間のスケジュール
– 3年間のスケジュール
– 最終計画

# 読書計画

– Qiita掲載中のドキュメント精読(仕掛中)
– オブジェクト指向で何故作るのか(購入済み)
– 新しいLinuxの教科書(購入済みー実機で参照したのち熟読)
– みんなのPython(購入済みー仕掛中、早めに)
– 日経Linux(購入)
– ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装(購入済みー熟読)
– Access学習(住所録作成・MySQL Queryを中心に学習)
– Qiitaでコピペしたドキュメント勉強(仕掛中)
– (プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(Deep Learning)、機械学習のための数学、確率・統計)
– やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
– Ipython Interactive Computing and Visualization Cookbook(購入済みー最後に)
– その他

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loginをFlask下で作ってみた

ワークエリアに代入しないで2次元ディクショナリを直接参照できれば良いのだが!→解決、後日修正してここに掲載する予定である。2018/12/17完成。

loginをFlask下で作ってみた

loginの完成形が下記のリンク先でupした参照してほしい。
neverjpのぶらり日記

loginをFlask下で作ってみた。Qiitaに載っていた問題を自分なりに作ってみた。
2次元ディクショナリをPythonプログラムの中に作りidとpasswordをADRに入力しid,passwordとも一致したら画面に「success」と表示する。失敗したら「fail」と表示する。
2次元ディクショナリのキーワードの参照の仕方がわからなかったので一度ワークエリアに代入した。
問題は2番目の要素以外に「success」が表示されないで「fail」になってしまうことだ。
ワークエリアに代入しないで2次元ディクショナリを直接参照できれば良いのだが!後日修正してここに掲載する予定である。
「work_data」の代わりに「user_data[i][“id”]」にしたが結果は同じであった。結果は表示しない。
※ programの初歩的ミスで済みません。完成しました。
過去にも一度画面にCSSの属性が表示されるとそれ以降CSSを変えても元のままになってしまう現象があった。
「http://localhost:5000/login?id=hoge&pass=foo」と入力するわけである。
課題では「url_for」も使ってみよとあったが「demo18.py」にてやってみたがまだうまくいっていない。

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四則演算の他、余り、べき乗の計算を追加した

ブラウザーのアドレスフィールドから「+」の文字を入力するとoperatorとして認識されない。

四則演算の他余りべき乗の計算を追加した

ブラウザーのアドレスフィールドから「+」の文字を入力するとoperatorとして認識されなくて「Illeagal operator」となるため英字一文字の入力することにした。ついでに余りとべき乗も追加した。
a:add
s:subtract
m:multiply
d:divide
r:reminder
p:power
である。
アイキャッチ画像は10の2乗を計算しているところ。

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