- 1. Google ColaboratoryでEnd-to-Endシングルチャネル音源分離
- 2. Pythonで解く【初中級者が解くべき過去問精選 100 問】(018 – 023 二分探索)
- 3. Pythonのroundは厳密にはroundじゃない
- 4. 【AWS】AWS CDKでECRを構築する
- 5. 【VueSlsApp】LambdaでPYTHONPATHを指定して外部ライブラリをシンプルに使う
- 6. ArUcoマーカーを使ったカメラの位置姿勢の取得
- 7. ランダムな文字列を生成してみた
- 8. MSformsの自動回答スクリプトを通してselenium入門
- 9. 累積分布関数をソートで求める(Python版)
- 10. Cythonで行プロファイリング
- 11. yukicoder contest 264 参戦記
- 12. 初めてターミナルに触れた人が「ほん訳コンニャク」で論文を自動英訳するまで。
- 13. (Python)100万ハンド分析してみた〜AAが配られる回数は？？〜
- 14. Lambdaでお金のかかりそうなインスタンスの稼働状況をSlackに投げる
- 15. LINEのBotで、IT系のトレンド情報のスクレイピング結果を送ってもらえた【LINE Messaging API】
- 16. Django REST frameworkでAPIドキュメントを自動生成 & ドキュメント画面からPOSTする方法
- 17. Electron + Angular + Python で画像解析デスクトップアプリケーションを作りたい（希望）
- 18. docker.plone を起動してカスタムテンプレートを追加
- 19. 文字列のフォーマット2
- 20. AOJのアルゴリズムとデータ構造入門をPythonで解いていく -Part3-
Google ColaboratoryでEnd-to-Endシングルチャネル音源分離
夏休みなので，ディープニューラルネットワークで音源分離の学習と実行をおこなうプログラムの実装を行いました．
できるだけ誰でも利用できるように，Google Colaboratory上でDNNの学習が行えるようにしてあります．# End-to-End音源分離
話者Aの音声と話者Bの音声が混合された信号A+Bから，元のAとBを分離するような技術を音源分離といいます．音声は長らく波形をフーリエ変換して得られるスペクトログラムを特徴量として分析されてきていました．しかし，近年，混合信号の波形から分離信号の波形を直接推定するような手法が考案されており，特にEnd-to-End(E2E)音源分離などと呼ばれます．## Dual-path RNN TasNet
End-to-End音源分離のディープラーニングを使った手法の一つとしてDual-path RNN TasNetと呼ばれるものがあります．
Dual-path RNN TasNetはEncoder, Separator, Decoderの3つの部分からなります．
# 1. 目的
[初中級者が解くべき過去問精選 100 問](https://qiita.com/e869120/items/eb50fdaece12be418faa)をPythonで解きます。
すべて解き終わるころに水色になっていることが目標です。本記事は「018 – 023 二分探索」です。
# 2. 総括
pythonには“`bisect“`があるのでそれを使えば二分探索はできますが、応用問題に対応するためには自分で書けるように練習する必要があると思いました。# 3. 本編
## 018 – 023 二分探索
### 018. [LDS_4_B – 二分探索](http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=ALDS1_4_B&lang=ja)
####
Pythonのroundは厳密にはroundじゃない
# round関数
小数を伴う数字を整数にしようと思った時にround関数を使うと思うのですが、これは厳密には丸め関数にはなっていません。
具体的には以下のようになります。“`python
>>> round(3.5) # 4になってほしい
4 # 4になる
>>> round(2.5) # 3になってほしい
2 # 2になる (<-??) >>> round(2.50000001) # 3になってほしい
3 # 3になる
“`
これは[公式ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/library/functions.html?highlight=round#round)でも触れられていて、整数に丸める場合は (偶数)+0.5 になっている時には切り上げられずに切り捨てられます。
これは浮動小数点の性質によるもので整数に丸める時にはこれ以外のケースは特に変わらないようです。# numpyのround
組み込み関数のroundがダメならnumpyのroundを使えばい
【AWS】AWS CDKでECRを構築する
みなさんAWS CDK使っていますか？
私はCFnを使用していたのですがYAMLで書くのがいろいろ辛くなってきたので、最近AWS CDKに乗り換えましたという訳で今回は、AWS CDKを使ったECRの構築方法を書いていきたいと思います
# 環境
  
# 前提
以下のコマンドがインストール済み
– pipenv
– aws-cdk# ディレクトリ構成
“`
.
├── Pipfile
├── Pipfile.lock
├── README.md
├── app.py # CDKのPython用メインスクリプト
├── cdk.json # CDKのコンフィグ
├── cd
【VueSlsApp】LambdaでPYTHONPATHを指定して外部ライブラリをシンプルに使う
注：本記事はnote記事の転載です。内容の更新があった場合noteのほうを更新します。qiita記事が古くなってきている場合、noteもご確認ください。
https://note.com/thiroyoshi/n/nfcb0be8c0a22
—
こんにちは。thiroyoshiです。
今回は、LambdaでPythonライブラリを使うときのちょっとしたテクニックを紹介したいと思います。これをVueSlsAppに組み込みました。見た目などは何も変わらないですが、ソースがシンプルになるのでオススメです。
VueSlsAppのことをご存じない方は、以下の紹介記事とマガジンからどうぞ。
https://note.com/thiroyoshi/n/na16112b4ec1bデプロイしてあるものは、以下から実際に触ってみてもらえます。
https://vueslsapp.thiroyoshi.com/VusSlsAppのリポジトリは以下です。
https://github.com/thiroyoshi/vueslsapp**目次**
– LambdaでPythonライブ
ArUcoマーカーを使ったカメラの位置姿勢の取得
# はじめに
– ArUcoマーカーってカメラの自己位置推定に便利な気がしてたんですが、探してもいいサンプルがなくて詰まったのでメモ
– (もっといい書き方あれば教えてほしいです、、、)
– コード、素材、カメラパラメータ等はここに置いてます ⇨ https://github.com/naruya/aruco# 環境
– python3.7# 素材
– shisa.mp4
# 出力
 
1. [実装](#実装)
1. [C](#1-c言語)
2. [C++](#2-c)
3. [Python](#3-python)
4. [Ruby](#4-ruby)
5. [PHP](#5-php)
6. [Node.js](#6-nodejs)
7. [Swift](#7-swift)
8. [シェルスクリプト](#8-シェルスクリプト)
9. [JavaScript(HTML埋め込み)](#9-javascripthtml埋め込み)
10. [実装まとめ](#10-実装まとめ)
10. [結論](#結論)
11. [終わりに](#終わりに)## Hero
MSformsの自動回答スクリプトを通してselenium入門
###はじめに
私が住んでいる寮では毎朝点呼があり、コロナ渦のため3月ごろ点呼がMSformsへ変わりました。
毎朝起きる→スマホを開ける→teamsを開く→formsを開く→毎日同じ回答を送る 作業が億劫…と思ったためこのスクリプトを作ろうと思いました。
seleniumについて何も知らなくてもコードが書けるようになる記事を書ければいいなと思ってます。
**※注意 この記事で使用したのはMSformsですが同じようにコードを書けばGoogleフォームでも利用できます。**###環境
+ Windows10
+ Python 3.7###seleniumとは
seleniumとはwebブラウザを自動で動かすためのフレームワークです。
[seleniumクイックリファレンス](https://www.seleniumqref.com/)
この辺を参考にしていただけたらいいと思います。
####ライブラリのインストール
seleniumドライバを動かすためのライブラリをインストールします。“`
pip install selenium
“`####ドライバのイ
累積分布関数をソートで求める(Python版)
この記事はRubyで書いた[累積分布関数をソートで求める](https://qiita.com/kaityo256/items/690a463b6b865da80de6)をPythonで書き直して加筆したものです。
# はじめに
ある確率変数の確率密度関数(probability density function, PDF)を知りたい時、ナイーブにはヒストグラムを使うが、ビンの切り方に試行錯誤が必要だし、きれいなグラフを得るのにかなりの測定回数が必要になって面倒くさい。こんな時、確率密度関数ではなく累積分布関数(cumulative distribution function, CDF)を見る方がきれいだし、ソート一発で求まるので楽だ。以下では正規分布に従う乱数について、PDFで見た時とCDFで見た時の違いについて紹介する。動作確認はGoogle Colabで行った。
# ヒストグラムで確率密度関数を得る
まずはヒストグラムで確率密度関数を得る方法を見てみる。後で必要になるライブラリもまとめてimportしておく。
“`py
import random
import mat
Cythonで行プロファイリング
# 概要
Cythonコード「`*.pyx`」内の「`cdef`」関数内を行プロファイリングする方法
# 1. ライブラリのインストール
“`
pip install line_profiler
“`# 2. pyxファイルの改変
## 2.1. ファイル冒頭に行プロファイル宣言追加
pyxファイルの先頭にコメント行として、プロファイル宣言を設定する
変更前）
“`
# -*- coding: utf-8 -*-
#
import math
…
“`変更後）
“`
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# cython: profile=True
# cython: linetrace=True
# cython: binding=True
# distutils: define_macros=CYTHON_TRACE_NOGIL=1
import math
…
“`## 2.2. profileデコレータの呼び出し
`cdef` には関数デコレータが付けられないため、呼び出したい関数をprofileで囲む
変更前）
yukicoder contest 264 参戦記
# yukicoder contest 264 参戦記
## [A 1217 せしすせそ](https://yukicoder.me/problems/no/1217)
ループを回して、一致しないインデックスを求めて、XtoY を出力するだけ.
“`python
S = input()for i in range(26):
a = chr(i + ord(‘a’))
if S[i] == a:
continue
print(‘%sto%s’ % (a, S[i]))
break
“`## [B 1218 Something Like a Theorem](https://yukicoder.me/problems/no/1218)
何も考えずに全探索しても TLE にならなくて、あれってなった.
“`python
n, z = map(int, input().split())for x in range(1, z + 1):
for y in range(x, z + 1):
if x
初めてターミナルに触れた人が「ほん訳コンニャク」で論文を自動英訳するまで。
# 背景
「ほん訳コンニャク」は[cabernet_rock](https://qiita.com/cabernet_rock)さんが作成された英語論文の翻訳プログラムです。論文のURLを投げれば**原文とその日本語訳が並列**されたPDFファイルを**図も含めて**出力してくれます。下記の記事に仕組みとインストール方法について分かりやすくまとめられています。ただ、自分がインストールしていて少し詰まった点があるのと、wetメインのターミナル操作に慣れていない人には少しハードルが高いので、初めてターミナルを開く人に向けたインストール方法を記載します。
[「ほん訳コンニャク」 を食べて 論文を読もう](https://qiita.com/cabernet_rock/items/670d5cd597bcd9f2ff3f)
[「ほん訳コンニャク」 を使ってみよう。](https://qiita.com/cabernet_rock/items/1f9bff5e0b9363da312d)※基本的には[作者様の記事](https://qiita.com/cabernet_rock/items/1
(Python)100万ハンド分析してみた〜AAが配られる回数は？？〜
閲覧いただき、ありがとうございます。
pbirdyellowです。今回は”1万ハンドごと”に”AA”が配られる回数を集計してみました。
AAが極端に来る日もあれば全くこない日もあるのですが、実際のところどうなのでしょう・・・↓分析結果
この表の見方は
・x軸は1万ハンド毎(~10000,~20000,~30000,・・・)
・y軸はAAが配られた回数
です。maxで67回、minで31回とかなり分散が激しいですね。。。
KKも調べてみました。
↓分析結果
.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/582590/df813808-3159-7b16-164e-6d0816858978.png)
## 使用した様子
# QRコード
 通
docker.plone を起動してカスタムテンプレートを追加
dockerでploneを起動して、テンプレートのタグを試してみた手順です。
##dockerを起動
ploneのdockerは公式で用意されています。ダウンロードして、そのまま利用しました。
https://github.com/plone/plone.dockerオプションを指定してploneを起動します
“`
% docker run –rm –name plone -v $PWD/plone-data:/data -p 8080:8080 -e SITE=plone plone
“`ブラウザで http://localhost:8080/plone にアクセスすると、トップページが表示されます。
##テンプレートの調整
customディレクトリで新規作成すれば、プレビュ
文字列のフォーマット2
文字列のフォーマット2
＊埋め込む文字列のフォーマット＊
波括弧の中にコロン（：）を置くと、置換する文字列のフォーマットをコントロールできます。
次の例は、桁揃えを行う為の指定方法です。
桁揃えを行うためには、コロンのあとに数値を指定します。
【寄せを指定して差し込む】
tmp1 = “{0:10} {1:>8}”
tmp1.format(’Spam’, 300)
↓
Spam 300tmp1.formt(‘Ham’, 200)
↓
Ham 200他にも、フォーマット指定の例として、パーセント表示を行うためのフォーマット指定の例を書きます。
「12708」は日本の2015年末の総人口、「6381」は就業者数（ともに単位は万人）で
就業人口比率を小数点以下2桁を表示して、パーセントで表示しています。
2番目の例では、1000の位にカンマを付けています。
【表記を指定して差し込む】
“{:.2%}”.format(6381/12708)
↓
50.21%“{:,}”.format(100
AOJのアルゴリズムとデータ構造入門をPythonで解いていく -Part3-
#はじめに
こんにちは。もちもちもちおです。
AOJのアルゴリズムとデータ構造入門を解いていきます。
学んだ記録として残していこうと思いやす。僕自身プログラミングに触り始めてまだ半年もたっておらず
AtCoder緑なので、強者ではありましぇん。
一緒に頑張りましょう。make it possible with パイちゃん
#目次
今回はPART3: 基本的データ構造 です。
頑張って最後までやりたいものです。ALDS1_3_A : スタック
ALDS1_3_B : キュー
ALDS1_3_C : 双方向連結リスト
ALDS1_3_D : Areas on the Cross-Section Diagram##ALDS1_3_A : スタック
スタック〜
“`Python
a = list(map(str,input().split()))
l = []
for i in a:
if i==”+”:
a1 = l.pop()
a2 = l.pop()
a3 = a1+a2
l.appen
