- 1. 【Lambda functions URL】IP制限をかける方法（Python）
- 2. クリスマスも寂しくない！？会話AIアプリを作った
- 3. 【MediaPipe】腕立て応援アプリを作ってみた。
- 4. ピアボーナス(社内用通貨)システム作ってみた
- 5. flaskを触ってみた
- 6. nurbsCurveでzipperする
- 7. 【GPT-3】社長の言葉を学んだAIに色々聞いてみた
- 8. 電波干渉計の観測を雑にPythonで表現してみた
- 9. [Stripe] Webhookを利用して、自動生成されるサブスク請求書を自動整形してみた
- 10. 高卒Python初学者がE資格を取得するまでやってきたこと(2022#2合格)
- 11. 自動化に関する 3 つの失敗談とその教訓
- 12. 動かして理解するレーティングシステム
- 13. 高専プロコン2022 体験記 ~iMake!~
- 14. 【Face Swapping】推しとの思い出2022を”作る”
- 15. 駅の非常停止ボタンを押してみたいけど押せない→ゲームにしちゃえ！(Python/Pyxel)
- 16. GiNZAで複数文章を１文ずつに分解する
- 17. Seleniumを使ってサイト情報を整形加工する
- 18. オタコールシステムにカウント機能をつけーる
- 19. PyTorchで関数を近似し、そのヤコビアンを計算する
- 20. 国旗識別アプリの制作工程。
【Lambda functions URL】IP制限をかける方法（Python）
# はじめに
Lambda functions URL を使っていて IP 制限をかけたいと思って IAM ポリシーで色々試してみたもののできませんでした。
無理くり Lambda 内で実装したので、その方法を共有したいと思います。
# 環境変数
環境変数に“`IP_RANGE“`=“`'[‘111.111.111.111’, ‘222.222.222.222’]’“`を設定する。
# ソースコード
“`python
import json
import os
import ast# IPアドレスチェック
def check_ip(IP_ADDRESS, IP_RANGE):
valid_ip = False
if not valid_ip and IP_ADDRESS in IP_RANGE:
valid_ip = Truereturn valid_ip
def lambda_handler(event, context):
IP_ADDRESS = event[“requestContext”][
クリスマスも寂しくない！？会話AIアプリを作った
会話できる人工知能を作成するiOSアプリ「Eveki」を[App Storeにてリリースしました](https://textcheckai.page.link/jofZ)。
今回は機能や開発の経緯についてご紹介します。[](https://textcheckai.page.link/jofZ)
# Evekiについて
## 会話AI
Evekiの主な機能は会話可能なAIを作成するというものです。従来のサービスだと自然な会話を行うまでにユーザーがトレーニングをしたり調整する必要がありました。これでは不便なので、Evekiでは作ってすぐ話せるような応答を可能にしています。
## 個性の構築
ソースコードはこちら
https://github.com/Kentea-Watanabe/push_up_count# 使うもの
– MediaPipeのPoseを使用します。
– playsoundで音声を扱えます。
– [効果音ラボ](https://soundeffect-lab.info/sound/voice/people.html)でフリー音源を使わせてもらいました。# MediaPipe
Poseを使うと全身の33か所を検出してくれます。
公式ページから以下のように
ピアボーナス(社内用通貨)システム作ってみた
本記事は GCP(Google Cloud Platform) Advent Calendar 2022 1日目の記事です。
2日目: GCSにIP制限を掛ける方法について @koduki さん普段はUnityエンジニアとして働いているcovaです。
今回は普段の業務時間の一部を使って「社内用のピアボーナスシステム」を構築してみたので
その経緯や制作過程について紹介いたします。# ピアボーナスとは
Peer Bonusとは「社員同士」でお互いの仕事・作業内容などに対して誉める+ボーナスを送り合うというものです。
人事施策の一環として一部企業では採用されてたりしていて、そのボーナスを用いてお菓子や飲み物の雑貨購入を始め、一部購入補助にボーナスを充てたりするため「社内用の仮想通貨」といっても差し支えないと思います。# ピアボーナスを作った経緯
弊社には「Head For Ambition」「Blend Tech in Life」「Brave Decision」という3つの「Value」を設定しています。
しかしながら、このような会社の考え方は社員全体に中々浸透しづらいという
flaskを触ってみた
flaskをインストールして「Hello world」を表示させるところまでやってみました。
## 仮想環境の構築とflaskのインストール
### 仮想環境の構築
まずは仮想環境を構築します。あまりよくわかっていませんが、おそらくライブラリ同士の意図しない衝突を避けたり、都合の良いバージョンで使用するためです。
ターミナルでプロジェクトのディレクトリに移動して次のコマンドを入力します。
“`
$ python -m venv venv
“`
そうするとこんな感じでvenvフォルダが作成されます。このままだと仮想環境を作っただけで終わってしまうので、有効化します。
“`
$ source venv/bin/activate
“`
赤いカーブを青いカーブにフィットさせてみます
【GPT-3】社長の言葉を学んだAIに色々聞いてみた
[コンピューターシステム株式会社 Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/jcsc) の１日目の記事です。
今回は、社長の言葉をAIに学習させて、普段聞けない事をAIに聞いてみようと思います。
本記事では、PythonでGPT-3のAPIを利用します。
# GPT-3
GPT-3（Generative Pretrained Transformer）はOpenAIが開発している最大1750億個のパラメータを使用できる文章生成言語モデルです。
2020年9月にマイクロソフトが独占ライセンスを取得し、2021年5月に、Microsoft Power Apps 内でGPT-3を利用して、言葉からソースコードを自動生成する機能を発表しました。
Microsoft Azure でも利用でき、文章の自動生成などで活用されています。
> GPT-3が書いたことを伏せたオンライン記事がニュースサイトで、ランキング1位を獲得するなど、人間並みに自然な文章を実現している。ただし、GPT-3を含む「言語AI」の言語処理は「定量的
電波干渉計の観測を雑にPythonで表現してみた
電波干渉計は開口合成という技術を使って天体の電波画像を取得する望遠鏡です。現時点で世界を代表する電波干渉計は、国立天文台を含む国際協力のもとで南米チリで建設・運用されている[ALMA望遠鏡](https://alma-telescope.jp/)でしょう。ホームページにはさまざまな天体の画像が紹介されています。でも電波干渉計の画像復元プロセスはちょっとクセがあり、そこに紹介されている画像を作るまでには複雑なプロセスを踏む必要があります。正確さを犠牲にして極限まで単純化したPythonコードで、電波干渉計で画像を取得するプロセスの最も基本的な部分を表現してみました。
なお、ここでは添付の画像を生成するコードは示していません。添付画像の生成を含むPythonコードの全体像は[Gist](https://gist.github.com/tnakazato/7ab7cc0a1f82a816681b1c1a1be4307e)にまとめました。
# 環境
以下のコードは下に示す環境で実行しました。
* Python 3.10.8
* numpy 1.23.4
* scipy 1.9.3
*
[Stripe] Webhookを利用して、自動生成されるサブスク請求書を自動整形してみた
この記事は[朝日新聞社 Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/asahi)の第１日目の記事です。
これから毎日、朝日新聞社のエンジニアがバラエティに富んだテック記事をお届けします！一部記事は[noteで運営中のテックブログ](https://note.com/asahi_ictrad)記事となります。
合わせてこちらもフォローいただけると幸いです。https://note.com/asahi_ictrad
初日は[メディア研究開発センター](https://cl.asahi.com/)の倉井が、Stripeのサブスク請求書を自動で整形する方法についてお届けします！
***### みなさん、Stripe使っていますか？
Auth0、CircleCIに並び、サブスクリプションビジネス開発における「3種の神器」と呼ばれることもあるStripeですが、実際に使ったことのあるという人はあまり多くないのかな、という印象があります。
私個人は、仕事でも個人開発でもStripeにお世話になっており
高卒Python初学者がE資格を取得するまでやってきたこと(2022#2合格)
# はじめに
この記事は、E資格を受験し合格してから
2ヶ月ほど経過してから書いた記事になります。多少、記憶から飛んでいることがあると思いますが、
思い出したことは逐次更新していきますので、
よろしくお願いします。.
▼記事の対象者
– G検定を取得し、さらにレベルアップしたい人
– E資格対策をどうしていこうか迷っている人
– E資格？ よくわからんけど、情報が欲しい人# E資格とは？
2019年に開始されたディープラーニングに関わる
人材の育成を目的とした資格試験です。試験に合格すると、日本ディープラーニング協会によって
E資格の取得が認定されます。試験では、人工知能や機械学習についての知識やディープラーニングの理論を理解し、
実践に活かせるかどうかが判定されます。ちなみに、E資格の難易度は[応用情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/seido_gaiyo.html)と同等だそうです。
詳しいことは、下記の記事をご参照ください。▼参考記事
https://plus.jobs.qiita.co
自動化に関する 3 つの失敗談とその教訓
# はじめに
自動化完成！自動化を担当していて、これほど心躍る瞬間はありません。「これで楽ができる」、「これで早く帰れる」と期待に胸を膨らませるのもつかの間、待っていたのは失敗でした。ここでは自分が体験した自動化の失敗談と教訓を紹介します。# 運用前の失敗談（教訓：環境チェックは念入りに！）
自動化に失敗するパターンで、おそらく一番多い原因が環境問題だと思います。開発環境で完璧に仕上げて本番環境に持って行ったところ、ライブラリがないとかバージョンが違うとかで悩まされることがあります。本番環境なのでバグ出しに時間を使うこともできず、かなり焦ります。対策としては、下記を事前に確認しておくことになります。非常に基本的ですが、結構見落としがちな点でもあります。
– 環境、ツールのバージョン
– 使用されているライブラリ
– 文字コード等バージョンに関して、開発環境と本番環境で揃えておくことは原則です。しかし、新しいバージョンがリリースされると、ついつい使ってみたくなります。「開発環境だからちょっとお試し」のように使ってしまって本番環境と差分が出ないよう、細心の注意を払うことが重要
動かして理解するレーティングシステム
これは[Ateam LifeDesign Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/ateam-life-design)の1日目です。
さて本日2022年12月1日は何の日でしょうか？そうです、スプラトゥーン3のXマッチの解禁日[^rate-match-splatoon3]であり、ポケットモンスタースカーレット・バイオレットのランクマッチ解禁日[^rate-match-pokemon-sv]です。
[^rate-match-splatoon3]: [『スプラトゥーン3』Xマッチが12/1より解禁。ウデマエS+0以上のプレイヤーだけが参加できる、さらなる高みを目指すモード！ | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com](https://www.famitsu.com/news/202211/14282763.html)
[^rate-match-pokemon-sv]: ゲーム内告知によると実際には2022年12月2日午前9時から
このような対戦型ゲームには、プレイヤーの相対的な強さを表す **レ
高専プロコン2022 体験記 ~iMake!~
# 1. Introduction
豊田工業高等専門学校 情報工学科 4年の加藤愛斗です。
先日高専プロコンの自由部門において**優秀賞**を頂きました！！
自分の記録も兼ねて、体験記を執筆します。# 2. About
## 2-1. Project
iMake!という、プロジェクターを用いた、どんな人でもメイクを気軽に楽しめる仮想メイクシステムを作成しました。iMake!では、プロジェクターから顔に映し出された画像を、鏡を通して見ることで、より理想的なメイクを体感できます。– [GitHub](https://github.com/kathmandu777/i-make)
– [予選資料](https://github.com/kathmandu777/i-make/blob/master/docs/qualifying-docs.pdf)
– [パンフレット用資料](https://github.com/kathmandu7
【Face Swapping】推しとの思い出2022を”作る”
[MYJLab Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/myjlab) 1日目の記事です!
私は[MYJLab Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/myjlab)から毎年参加しており, 今年ついに初日を勝手に担当します?## これはなに
突然ですが, みなさんに「推し」はいますか？私は2022年は推し活に勤しんだ1年でした！
ただ残念なことに, 私の推しはそこそこ有名で遠い存在です. なので, 2ショットが撮れたり, サインがもらえたりと, 推しとの思い出を形に残すことができる界隈が羨ましいです…
ということで, この記事では自分で推しとの思い出2022を作ってみたいと思います!!!(狂気)## 方法
作るといっても推しに突撃しに行くわけにもいかないので, 「AI」の力を借りようと思います.
方法は至って単純で, 推しと推し以外の人が写っている人の画像を用意し, 推しじゃない方の人の顔を自分の顔と差し替えて
駅の非常停止ボタンを押してみたいけど押せない→ゲームにしちゃえ！(Python/Pyxel)
# 1. 概要
やってはいけないことってやりたくなりますよね。
駅のホームにある非常停止ボタンって押してみたらどうなるんだろうと前々から興味がありました。
しかし、もちろん非常時でないときにあのボタンを押すことは許されません。
でも押してみたい、、、
と考えていたとき、「それなら押しても問題ない非常停止ボタンを作っちゃえばいいんだ！」と思い立ちました。
作っているうちにゲーム化した方が楽しそうだったので、そんなこんなで非常停止ボタンを押した気分になれるゲームを開発しました。:::note alert
本物の非常停止ボタンは絶対に本来の目的以外で使用しないでください。
>ホーム上には非常停止ボタンが設置されています。ホーム上から転落しそうなお客さまや列車に接触しそうなお客さまを見かける等、危険と感じた場合はボタンを押して係員に知らせてください。
出典：[JR東日本](https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwjn0vC2xMz7AhUIB4gKHc
GiNZAで複数文章を１文ずつに分解する
# はじめに
長文を１文ずつに分解するのに標記の方法を試したので、メモとして。# やりたいこと
例えば、次のような文章を１文ずつに分解したい。>明日、銀座でランチしましょう。イタリアンはどうですか？おすすめの店があるのですが。今日の夜までに返事くださいね！電話でもメールでもOKです。
これをGiNZAで簡単にできそうでしたのでcolabで試してみました。
https://megagonlabs.github.io/ginza/
https://colab.research.google.com/?hl=ja
# 内容
従来型モデルを使う方法とtransformer使って性能を向上させたモデルを使う方法の2種があるようです。後者の方が誤りが少ないようですが、その分、モデルのダウンロードやGPU環境の準備（ただしCPUでも出来る）などがあるので、実行するハードルがちょっと上がります。## GiNZA + 従来型モデルを試す。
“`terminal
!pip install ginza ja_ginza
“`“`python
import spac
Seleniumを使ってサイト情報を整形加工する
Python Advent Calendar 2022のトップバッター務めさせていただきます。
# はじめに
有益な情報サイトは多く存在するが少しカスタマイズできれば見やすくなるのになと思うことが多々ある。
そこで投資情報サイト「[フィスコ](https://fisco.jp/)」が提供している「[出来た株・動いた株](https://market.fisco.co.jp/update/analysis/kabu.jsp)」の情報を整形してより見やすくしてみる。
:::note warn
このサイトの大引け後の15:45に発表される情報でも終値でないザラ場情報の場合があるので注意。
:::# 対象読者
本記事は以下の項目に興味があれば参考にしていただきたい。
* `Python-Selenium`を使ったスクレイピング
* `pa
オタコールシステムにカウント機能をつけーる
# オタコールシステムとは？
コロナ時期で客席で声出しを禁止されているファンのために、手元のスマホ操作と連動してコールできる「オタコールシステム」という画期的なシステム
https://protopedia.net/prototype/2066# 添付ファイルについて
|ファイル名|備考|
|:–|:–|
|counter.html|カウント用HTML|
|OtacallSystemCounter.zip|Unityプロジェクト|# 動作環境
– Windows 10
– Unity Hub
– Unity 2019.4.1f1
– OBS Studio# 動作確認
## Unityプロジェクトの起動
1．OtacallSystemCounter.zipを解凍します2．Unity Hubを開き、「リストに追加」をクリックします
$、 出力$y=(y_0, y_1, …, y_m)$とするニューラルネットワークは、パラメータを$w=(w_0, w_1, …, w_k)$として
“`math
y = f_w(x)
“`
と書けるわけですが、このとき
“`math
\frac{\partial y_i}{\partial w_j}
“`
の計算をすることによってネットワークの学習を進めていくわけです。
ですが、一般に（数学などでは）関数$y = f_w(x)$のヤコビアンと言われたら出力を入力で微分したもの、すなわち
“`math
\frac{\partial y_i}{\partial x_j}
“`
を指しますよね。というわけで、この記事では$y$を$x$で微分したヤコビアンをPyTorchで計算してみたいと思います。PyTorchの`torch.autograd.func
国旗識別アプリの制作工程。
初めまして、フィリピン在住のオンシオと申します。
英語がペラペラなことと、ピアノが弾けるとが私のアピールポイントです。この度は、私の初作品である、G7の国旗の識別をするAIアプリを制作いたしました。
初めて制作した画像分類モデルの制作工程を、本記事にまとめます。:::note info
G7とは「Group of 7」の略称で、アメリカ、イギリス、フランス、ドイツ、イタリア、カナダ、日本の７カ国で構成された先進国首脳会議（政治フォーラム）のことです。
::::::note info
開 発 環 境：GoogleColaboratory
使 用 言 語：Python
使用モジュール：tensorflow 2.9.2（Googleの機械学習用オープンソースライブラリ）
:::## ♦制作工程
1.使用データの準備
2.画像の前処理
3.モデルの定義
4.モデルの学習
5.モデルの評価
6.モデルの保存# 工程1. 使用データの準備
:::note info
データ収集方法：[i crawler（スクレイピングツール）](h
