スマホデビュー

PCより手軽で便利だね!

200610スマホデビュー

2020年6月6日スマホデビューした。

アイキャッチ画像は私の「待ち受け」画面である。

アプリは最初からインストールしてあったものを除いて、10~2,3新たにインストールした。

iPhoneの音声認識の「siri」の誤変換率が低く大変気に入った。

写真ははじめから付属しているアプリ「メモ」を使って日々記録を残していこうと思っている。もう一つの写真はフォルダー内の「メモ」の表題である。薄く中身の内容も表示されている。

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アイデアマシーン
アイデアマシーン
アイデアマシーンの内容の一部
アイデアマシーンの内容の一部
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USB取り忘れメッセージ2

USBがさしっぱなしです( ゚Д゚)
お茶をこぼしても知らないぞ( ´∀`)
席にもういないダーッΣΣ(゚Д゚;)

これはかつて掲載した記事の再掲です。上のメッセージをUSBが残っているとき「お知らせ」として表示します。

#USBログオフ時メッセージプロンプト処理
#メッセージ文
$messagePath="C:\tabc\message.txt"
#ログ出力パス
$usbLOG="C:\tabc\ccc\usblogx.txt"
 
#--------------------------------------
#メッセージボックス
#--------------------------------------
function MessageBox([string]$p_value = "")
{
    [Void][Windows.Forms.MessageBox]::Show($p_value,"お知らせ","OK", "Warning")
}
 
 
$crUSB = Get-WmiObject -Class win32_usbhub | ? { $_.name -eq "USB 大容量記憶装置" } | ? { $_.status -eq  "OK" }
 
 
if ($crUSB) {
    write-output "$env:computername,$env:username,$(get-date)" >> $usbLOG
 
    #Windowsフォームのロード
    [Void][Reflection.Assembly]::LoadWithPartialName("System.Windows.Forms");
 
    MessageBox $([String]::Join("`r`n", (Get-Content $messagePath)))
    
}
USB取り忘れ防止Log
USB取り忘れ防止Log

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Category No 表示頁の追加

サイトマップにそのカテゴリーの一覧表を表示させる方法

Category No 表示のページを「メニュー」構造の「トップページ」→「カテゴリーの表示」の副項目として「Category No 表示」を追加しました。20/05/27以降に追加されたCategoryについての留意事項です。「カテゴリーの表示」の内容に沿って「サイトマップにそのカテゴリーの一覧表を表示させる方法」のxxx用にご利用ください。

メニュー「Category No表示」
メニュー「Category No表示」

以下は「システムジェネレーション」のカテゴリー一覧を表示させた例

カテゴリー「システムジェネレーション」の一覧を表示させた例
カテゴリー「システムジェネレーション」の一覧を表示させた例
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Category No表示

Category No

  • Access 376 URLはこれです
  • AI 718 URLはこれです
  • Atom 249 URLはこれです
  • Chainer 722 URLはこれです
  • Classic Editor 670 URLはこれです
  • CodeMirror Blocks 658 URLはこれです
  • CSS 412 URLはこれです
  • CSS 434 URLはこれです
  • DBMS 375 URLはこれです
  • Deep Learning 392 URLはこれです
  • DL4US 721 URLはこれです
  • Editor 512 URLはこれです
  • Emacs 314 URLはこれです
  • Enlighter 701 URLはこれです
  • Flask 425 URLはこれです
  • FlightGear 734 URLはこれです
  • GitHub 317 URLはこれです
  • Gutenberg 655 URLはこれです
  • HTML 411 URLはこれです
  • iPhone 741 URLはこれです
  • IPython 321 URLはこれです
  • JavaScript 413 URLはこれです
  • JS 426 URLはこれです
  • Jupyter notebook 476 URLはこれです
  • Keras 719 URLはこれです
  • LaTeX 322 URLはこれです
  • Linux 304 URLはこれです
  • Lions 508 URLはこれです
  • LIQUID BLOCKS 694 URLはこれです
  • Markdown 327 URLはこれです
  • MySQL 455 URLはこれです
  • Nginx 422 URLはこれです
  • NHK超AI入門 465 URLはこれです
  • Object oriented 483 URLはこれです
  • OCTAVE 459 URLはこれです
  • PHP 651 URLはこれです
  • PowerShell 542 URLはこれです
  • PowerShell_ISE 602 URLはこれです
  • Process Monitor 736 URLはこれです
  • PyCharm 451 URLはこれです
  • Python 244 URLはこれです
  • SQL 377 URLはこれです
  • Tensorflow 720 URLはこれです
  • Ubuntu 305 URLはこれです
  • VBA 272 URLはこれです
  • WALKMAN 180 URLはこれです
  • Windows10 204 URLはこれです
  • WPSyntaxHighlighter 627 URLはこれです
  • WSL 390 URLはこれです
  • アジア史 66 URLはこれです
  • イベント 27 URLはこれです
  • ウィンドウズX 13 URLはこれです
  • ウィンドウズ関連 11 URLはこれです
  • エクセル 15 URLはこれです
  • オペレーティングシステム 203 URLはこれです
  • クラウド 636 URLはこれです
  • コンサート 601 URLはこれです
  • コンピューター関連 8 URLはこれです
  • システムジェネレーション 354 URLはこれです
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  • ニューラルネットワーク 393 URLはこれです
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Enlighterの注意書き

Windows・キー + 「+」(プラス・キー)(Windows・キーはキーボード左下、左から3~4番目のキー。抜けるにはWindows・キー + 「ESCキー」を押します)

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クラスとインヘリタンス

2019年5月22日の記事の再掲

今、PythonのProgrammingを思い出している。これは2019/5/22付の記事の再掲である。これらはオブジェクト・オリエンティッドのプログラムの必須機能である。内容は同記事を参照してください。

class Pet(object):
    def __init__(self, name, size):
        self.name = name
        self.size = size
    def petcall(self):
        print("Cannot burk")
    def run(self):
        print("running")
class Dog(Pet):
    def petcall(self):
        print("Bow wow")
    def run(self):
        print("running")
class Cat(Pet):
    def swim(self):
        print("cannot swimming")
    def petcall(self):
        print("Mew")
    def run(self):
        print("running")
class Turtle(Pet):
    def __init__(self, name, size, color):
        self.name = name
        self.size = size
        self.color = color
    def run(self):
        print("Just walking")

gardenPet = Pet("Mary", 160)
gardenPet.petcall()
gardenPet.run()
houseDog = Dog("John", 40)
houseDog.petcall()
houseDog.run()
nekoTheCat = Cat("Neko", 35)
nekoTheCat.swim()
nekoTheCat.petcall()
nekoTheCat.run()
tinyTheTurtle = Turtle("tiny", 10, "green")
print(tinyTheTurtle.color)
tinyTheTurtle.petcall()
tinyTheTurtle.run()

上のCode画面の右上隅の左から2番目のアイコン(コピー)をクリックし、ご自分の何らかのエディタにペイストすればPython Programが編集可能となります。

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Python Prog.の復習

最初は「N Queens problem」のコードである。

##!/usr/bin/env python3
# Modified this program by S.K on 2020/04/26
"""
N queens problem.

The (well-known) problem is due to Niklaus Wirth.

This solution is inspired by Dijkstra (Structured Programming).  It is
a classic recursive backtracking approach.
"""

N = 8                                   # Default; command line overrides

class Queens:

    def __init__(self, n=N):
        self.n = n
        self.reset()

    def reset(self):
        n = self.n
        self.y = [None] * n             # Where is the queen in column x
        self.row = [0] * n              # Is row[y] safe?
        self.up = [0] * (2*n-1)         # Is upward diagonal[x-y] safe?
        self.down = [0] * (2*n-1)       # Is downward diagonal[x+y] safe?
        self.nfound = 0                 # Instrumentation

    def solve(self, x=0):               # Recursive solver
        for y in range(self.n):
            if self.safe(x, y):
                self.place(x, y)
                if x+1 == self.n:
                    self.display()
                else:
                    self.solve(x+1)
                self.remove(x, y)

    def safe(self, x, y):
        return not self.row[y] and not self.up[x-y] and not self.down[x+y]

    def place(self, x, y):
        self.y[x] = y
        self.row[y] = 1
        self.up[x-y] = 1
        self.down[x+y] = 1

    def remove(self, x, y):
        self.y[x] = None
        self.row[y] = 0
        self.up[x-y] = 0
        self.down[x+y] = 0

    silent = 0                          # If true, count solutions only

    def display(self):
        self.nfound = self.nfound + 1
        if self.silent:
            return
        print('+-' + '--'*self.n + '+')
        for y in range(self.n-1, -1, -1):
            print('|', end=' ')
            for x in range(self.n):
                if self.y[x] == y:
                    print("Q", end=' ')
                else:
                    print(".", end=' ')
            print('|')
        print('+-' + '--'*self.n + '+')

def main():
    import sys
    silent = 0
    n = N
    if sys.argv[1:2] == ['-n']:
        silent = 1
        del sys.argv[1]
    if sys.argv[1:]:
        n = int(sys.argv[1])
    q = Queens(n)
    q.silent = silent
    q.solve()
    print("Found", q.nfound, "solutions.")

if __name__ == "__main__":
    main()


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N = 12 の時
N = 12 の時
N = 4 の時
N = 4 の時

だいぶ時間が空いた、もうPythonのプログラミングも忘れてしまった。徐々に思い出していこう。最初は「N Queens problem」のコードである。かの構造化プログラミングで有名なダイクストラの解である。

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Enlighter version up

Code画面右上のアイコン「<>」をクリックすると背景の色が変わります。

例えば記事でEnlighterのcodeがあるが黒表示されている。これを今まで通りに明るい表示にするには、右側の上隅のアイコン「<>」をクリックすればよい。

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#demo32.py session managed &amp; username get
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('demo07.html')
 
@app.route('/program', methods=['GET', 'POST'])
def program():
    if request.method == 'POST':
        session['username'] = request.form['username']
        return redirect(url_for('index'))
    return render_template('demo03.html')
 
@app.route('/program1', methods=['GET', 'POST'])
def program1():
    if request.method == 'POST':
        session['username'] = request.form['username']
        return redirect(url_for('index'))
    return render_template('demo04.html')
 
@app.route('/program2', methods=['GET', 'POST'])
def program2():
    if request.method == 'POST':
        session['username'] = request.form['username']
        return redirect(url_for('index'))
    return render_template('demo05.html')
 
@app.route('/param/&lt;parameter>')
def show_user_profile(parameter):
    if 'username' in session:
        html = render_template('demo07.html',name = str(parameter))        
        return html
    return 'You are not logged in. from param processing'
 
@app.route('/reset', methods=['GET', 'POST'])
def reset():
    session['username'] = 'monkey'
    return render_template('check31.html')
 
@app.route('/')
def func():
    if 'username' in session:
        html = render_template('demo07.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('check31.html')
 
@app.route('/',methods=['POST'])
def index():
 
    if (request.form['attr'] == 'need'):
 
        success = False
        name = request.form["username"]
        passwd = request.form["pass"]
        att1 = request.form['attr']
        my_message = "keyword処理は?"
    else:
        con1 = request.arg.get('_ControlID')
        pg1 = int(request.arg.get('_PageID'))
        act1 = request.arg.get('_ActionID')
        flg1 = request.arg.get('getFlg')
        html = render_template('demo07.html', con = con1, pg = str(pg1), act = act1, flg = flg1)        
        return html
 
    user_data = [{"id":"カリフラワー", "pass":"hanakyabetsu"},{"id":"西行法師", "pass":"masako"},{"id":"monkey", "pass":"kayochan"},{"id":"program1", "pass":"pass1"}]
 
    for i in range(0, 10):
        if user_data[i]["id"] == name:
            if user_data[i]["pass"] == passwd:
                success = True
                session['username'] = name
                return render_template('demo07.html',suc=success,name=name,pas=passwd,msg=my_message,att=att1)
            else:
                continue
        else:
            continue
    success = False
    return render_template('demo07.html',suc=success,name=name,pas=passwd,msg=my_message,att=att1)
 
@app.route('/logout')
def logout():
    session.pop('username', None)
    return redirect(url_for('func'))
 
app.secret_key = 'B0Qp89i/2xY F~XHH!jnVVLWX/,%QR'
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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どうやってAIを学習するか?

各学習法を吟味、自分に合った方法で進める。

Chainer チュートリアルへようこそ。

このチュートリアルは、機械学習やディープラーニングの仕組みや使い方を理解したい大学学部生以上の方に向けて書かれたオンライン学習資料です。

機械学習の勉強を進めるために必要な数学の知識から、Python というプログラミング言語を用いたコーディングの基本、機械学習・ディープラーニングの基礎的な理論、画像認識や自然言語処理などに機械学習を応用する方法に至るまで、幅広いトピックを解説しています。

機械学習を学び始めようとすると、ある程度、線形代数や確率統計といった数学の知識から、何らかのプログラミング言語が使えることなどが必要となってきます。 しかし、そういった数学やプログラミングの全てに精通していなければ機械学習について学び始められないかというと、必ずしもそうではありません。

本チュートリアルでは、機械学習やディープラーニングに興味を持った方が、まず必要になる最低限の数学とプログラミングの知識から学び始められるように、資料を充実させています。

そのため、できる限りこのサイト以外の教科書や資料を探さなくても、このサイトだけで機械学習・ディープラーニングに入門できることを目指して、作られています。初学者の方が「何から学び始めればいいのか」と迷うことなく学習を始められることを目指したサイトです。

また、本チュートリアルの特徴として、資料の中に登場するコードが、Google Colaboratory というサービスを利用することでそのままブラウザ上で実行できるようになっているという点があります。

ブラウザだけでコードを書き、実行して、結果を確認することができれば、説明に使われたサンプルコードを実行して結果を確かめるために、手元のコンピュータで環境構築を行う必要がなくなります。

とりあえずkeras

とりあえずkerasの本から始めました。

こいつです。

実装するだけならこんなに簡単なのか!っていうのでモチベ爆上がりしましたね。

この本のおかげで、何に何を入れたら何が出てくるぐらいは理解できました。

つまり、よくわかんないけど作れる。みたいな状態。

この本を(わからないところは飛ばし飛ばし)終えてからtensorflow公式のAIチュートリアルをやってました

あとは微分と積分がなんで重要なのかをちらっと勉強してました。

ただ、東大松尾研究室のDL4USの存在を知ってたそっちを受けてたかも(^^;

動画編

数学は動画で勉強。

TRYの動画授業。

YOUTUBEなので無料だしわかりやすい。

高校生向けになので初心に帰れるのも良い。

微分だけ学びました。

予備校のノリで学ぶシリーズ。

YOUTUBEなので無料。

確率統計、線形代数はここで学んだ。

ボケがおもしろくなくておもしろいので好き。

1.わからないところを理解する。

独学で一番まずいのが、なんかよくわからないからモチベ下がったってやつです。

モチベ下がるのは良くないので、なんでわからないのか、どこがわからないのか、というのを理解して対策を打ちましょう。

ワンもあ言います。「わからない理由を明確化する」、そして「対策を打つ」。

もう一回いいます。「なんで」わからないのか、どこがわからないのか、そして「対策」。

もう一度いいます。「原因」と、「対策」。

わかんなくて叫びだしたくなったら「原因」と「対策」っていうのを思い出してください。

原因を見つけるのは2ステップ。

「どこ」がわからないのか、どこからわからなくなったのかを調べる。

全体像

本講座は全7Lessonの演習マテリアルからなっています。各Lessonは次のような構成になっています。

– Lesson 0: 機械学習・Deep Learningのキソ

  – 機械学習概観

– Lesson 1: 手書き文字認識をしよう

  – Keras入門、MNIST、MLP、前処理、勾配に関するテクニック、過学習に関する手法、Fashion MNIST

– Lesson 2: 畳み込みニューラルネットワーク

  – CNN基礎、Data Augmentation、画像データの正規化、Batch Normalization、Skip Connection

– Lesson 3: 系列データで予測させてみよう

  – RNN、BPTT、Gradient Clipping、LSTM、GRU

– Lesson 4: ニューラル翻訳モデルをつくってみよう

  – 言語モデル、分散表現、Seq2Seq、Keras Functional API、Attention

– Lesson 5: 画像からキャプションを生成してみよう

  – MSCOCO、学習済みモデルの利用、キャプション生成、Attention

– Lesson 6: ニューラルネットに画像を生成させよう

  – 生成モデル入門、GAN、Conditional GAN、VAE

– Lesson 7: ニューラルネットでゲームを攻略するAIをつくろう

  – 強化学習入門、Q学習、DQN、OpenAI Gym、Double DQN、Dueling Network

演習の進め方

各LessonにはそのLessonで学ぶトピックの説明及びPythonでの実装がJupyter Notebook形式でまとめられています。 各Lessonは4つのSectionから構成されている。

(画像はネットより借用、文面もQiitaなどより借用)

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引用

今日は今までに一度も使ったことがない「引用」を使用してみる!
間違ったらごめんなさい。

3−8.引用

役割 … 引用ブロックを挿入する
タグ … <blockquote>

引用	引用ボックスを挿入する

役割 … 引用ブロックを挿入する

タグ … <blockquote>

https://bazubu.com/how-to-use-gutenberg-36143.html

野性の証明カバー

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