- 1. 環境
- 2. 追加した環境変数
- 2.1. AttributeError: module ‘lib’ has no attribute ‘X509_V_FLAG_CB_ISSUER_CHECK’
- 2.2. pydantic.errors.PydanticUserError: If you use `@root_validator` with pre=False (the default) you MUST specify `skip_on_failure=True`. Note that `@root_validator` is deprecated and should be replaced with `@model_validator`.
- 2.3. 【2023年9月】0円で読めるPythonの技術書5選
- 2.4. WindowsでPythonを使う
- 2.5. AtCoder 記憶に残っている問題集（～ABC313）
- 2.6. [VS Code / Python] Variable Viewer で変数に格納された値を確認する
- 2.7. tqdmの中でprintすると表示が崩れる時の対処法
- 2.8. Attrdictをimportする時に、 ImportError: cannot import name ‘Mapping’ from ‘collections’
- 2.9. 「食パンをくわえて走る女子高生」のイラストをSketch to imageでAI生成してみた
- 2.10. あるDiscordBotを導入する際に困った事と解決したこと
- 2.11. Pythonのデコレータについて
- 2.12. Hausdorff距離をpythonで実装してみる
- 2.13. 【Keras】【TensorFlow】教師あり学習fitの「batch_size」の技術検証
- 2.14. Python3でBase64エンコードした際の型の扱い
- 2.15. 大容量データもサクサク動くPlotly！「plotly-resampler」で楽々高速化！
- 2.16. Python 3 エンジニア認定基礎試験の資格勉強方法
- 2.17. CustomVisionサンプルテスト
- 2.18. quiverでもうイライラしないために (Matplotlib)
- 2.19. pip install win32guiでエラーが出てインストールできないときの対処法
3D Gaussian Splatting 環境構築 (Windows10,Anacondaなし)
3D Gaussian SplattingのAnacondaを使わない環境構築の備忘録
環境
Windows10
Python 3.10.8
RTX 3090
CUDA 11.8~~~ requirements.txt
torch==2.0.1+cu118
torchaudio==2.0.2+cu118
torchvision==0.15.2+cu118
tqdm==4.66.1
plyfile==1.0.1
~~~~~~ submodules.
diff-gaussian-rasterization==0.0.0
simple-knn==0.0.0
~~~追加した環境変数
+ ~\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx64\x64
+ ~\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\includeなぜだか失敗するpip i
AttributeError: module ‘lib’ has no attribute ‘X509_V_FLAG_CB_ISSUER_CHECK’
## 目的
pythonプログラム実行時に`AttributeError: module ‘lib’ has no attribute ‘X509_V_FLAG_CB_ISSUER_CHECK’`エラーが出た。## エラー解決方法
以下を実行するだけ
“`bash
pip3 install pyOpenSSL –upgrade
“`
pydantic.errors.PydanticUserError: If you use `@root_validator` with pre=False (the default) you MUST specify `skip_on_failure=True`. Note that `@root_validator` is deprecated and should be replaced with `@model_validator`.
# mlflowが動かなくなった。
“`
mlflow ui
“`
を実行すれば、mlflowが実行できるはずだが、以下のようなエラーがでてきた。
“`
Traceback (most recent call last):
File “/usr/local/bin/mlflow”, line 5, in
from mlflow.cli import cli
File “/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/mlflow/cli.py”, line 683, in
import mlflow.gateway.cli
File “/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/mlflow/gateway/__init__.py”, line 1, in
from mlflow.gateway.fluent import get_route, search_routes, query, create_route, dele
【2023年9月】0円で読めるPythonの技術書5選
# はじめに
みなさん、こんにちは。高校生エンジニアの[Raio](https://twitter.com/Raio14f)です！
平日は公立高校に通いながら、放課後や休日はIT企業のエンジニアとして働いています???↓筆者について↓
https://qiita.com/Raio14f/items/ef0fb67685b36298bcb0
今回の記事では、0円で読めるPythonの技術書5選を紹介します！
無料で読む方法も紹介してるので、是非最後まで見て頂けると幸いです??# 技術書を無料で読む方法
KindleUnlimitedを使うことで、**沢山の技術書を無料で何冊でも読むことが可能です**?– 200万冊以上の書籍が何冊でも読み放題
– 月額980円が今なら1ヶ月無料
– 場所に囚われず、様々な端末で使用可能勿論、技術書以外にもビジネス書や漫画など種類豊富です！
今回の記事で紹介する技術書も、KindleUnlimitedで読むことができるので是非?
**↓入会したい方は画像をクリック↓**
[（本家）
+ [AtCoder Problems](https://kenkoooo.com/atcoder/)（これとにらめっこしながらお楽しみください）
+ [AtCoder のテストケース](https://www.dropbox.com/sh/nx3tnilzqz7df8a/AAAYlTq2tiEHl5hsESw6-yfLa?dl=0)（どうし
[VS Code / Python] Variable Viewer で変数に格納された値を確認する
### はじめに
こんにちは。初心者エンジニアです。
私は Matlab を使っていたので、Python 開発では似た見た目の Spyder を使っていたのですが、Git と連携をスムーズにするために VS Code を用いることにしました。
Matlab や Spyder のように、都度変数の値を確認したいので、VS Code でそれを実現する方法を調べたのでまとめます。
### 方法
1. コードエディタ上の任意の場所で右クリック
1. Run in Interactive Window の Run current File in interactive Window (対話型ウィンドウで現在のファイルを実行する) を実行
1. Interactive タブが生成されるので、Variables (変数) を選択
試してみるとプレグレスバーが徐々に進むと思います。
## printして表示を崩す
次はプレグレスバー
Attrdictをimportする時に、 ImportError: cannot import name ‘Mapping’ from ‘collections’
## エラー
Attrdictをimportする時に、
ImportError: cannot import name ‘Mapping’ from ‘collections’
(/Users/***/anaconda3/lib/python3.10/collections/__init__.py)
Output is truncated.
## 解決方法：
矢印（—->）マークのあるエラー文からattrdictのファイルへアクセスして、
“`
from collections import Mapping, MutableMapping, Sequence
“`
importの部分の上記のcollectionsを下記のようにcollections.abcに書き換える。
“`
fro
「食パンをくわえて走る女子高生」のイラストをSketch to imageでAI生成してみた
[Supership](https://supership.jp/)の名畑です。料理漫画というのはいかに読者に味を想像させるかが重要だと思っています。でも、現在連載中の「[寿エンパイア](https://urasunday.com/title/1020)」は味が想像困難な寿司が次々と登場するものの面白い。あと、今にして思えば「[焼きたて!!ジャぱん](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%84%BC%E3%81%8D%E3%81%9F%E3%81%A6!!%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%81%B1%E3%82%93)」に登場するパンたちも味の想像なんてまったくできなかったです(そういう次元じゃない?)。
## はじめに
画像生成モデルで有名な[Stable Diffusion](https://ja.stability.ai/stable-diffusion)の提供元[stability.ai](https://stability.ai/)による画像編集ツールとして[ClipDrop](https://clipdrop.co/)というものが
あるDiscordBotを導入する際に困った事と解決したこと
# これなに
・僕がDiscordのBotを導入する際に詰まった部分を日記にしたものです。
・UbuntuServer上にサービスを構築し、Systemdで常駐化させました。## 環境
UbuntuServer22.04### 導入方法
https://github.com/takashiTkg/voicevox_discord_bot
今回はこのリポジトリをお借りしました。
Voiceboxの読み上げをDiscord上のコメントメッセージに適用するツールです。### 1.関連パッケージのインストール
前段階の準備としてFFmpegとDockerを準備しておく必要があります。
FFmpegは`sudo apt install ffmpeg`で問題ありませんが、
Dockerは上のコマンドでは持ってきてくれないのでソースリストに追加する形で導入します。“`
$ sudo apt update
$ sudo apt install ca-certificates curl gnupg lsb-release
$ sudo mkdir -p /etc/apt/key
Pythonのデコレータについて
Pythonのデコレータについて、自分なりの理解をメモとして残しておきます。
#### まずは関数の性質理解
()をつけなければオブジェクトのように利用することができ、変数に入れて利用できる。
“`python
def function():
print(‘This is function’)function
# 実行結果
# <何も起きない>function()
# 実行結果
# This is functionprint(function)
# 実行結果
#print(function())
# 実行結果
# This is function
# Nonefunc = function
func()
# 実行結果
# This is function
“`#### 関数の中での関数定義
関数の中で関数を定義し、利用することができる。
“`Python
def outer_function():
def inner_function():
print(
Hausdorff距離をpythonで実装してみる
## 数学的な定義
距離空間$(M, d)$内の部分集合$A, B$に対し、Hausdorff距離$d_H(A,B)$は数学的に
$$
d_H(A,B):=\max(\sup_{a\in A}\inf_{b\in B}d(a,b), \sup_{b\in B}\inf_{a\in A}d(a,b))
$$
と定義されます。無論 $d(a,b)\in\mathbb{R}$ for $a,b\in M$です。## pythonで簡易実装
初見で何のことやら？？という感じだったので、試しにカンタンなデータでpythonプログラムを書いてみることにしました。
数学的な定義では、$\inf, \sup$が使われていましたが、プログラムで試せるのは言っても有限個の点ですので、それぞれ$\min, \max$と読み替えていいです
（$\inf, \sup$を使う場合は、その最小っぽい点や最大っぽい点を実現していなくても値は定まるよね、みたいな時に便利っていう感じですね。例：$\sup_{a\in [0, 2)}a^2=4$のように、$a^2=4$を実現するのは$a=2$ですが、残念ながら区間$
【Keras】【TensorFlow】教師あり学習fitの「batch_size」の技術検証
# 検証を行うきっかけと目的
同じデータや内容のAIの作成を行う場合でも⓵どの端末で行ったか⓶学習の変数の一つである「batch_size」が違うだけで大きく結果が異なるように見えたため。端末ごと、batch_sizeごとにどのような影響があるか検証する。
上記の⓵と⓶以外は前回の下の記事をそのまま流用している。
AIチャレンジ１（天気予報）
https://qiita.com/horiivalue/items/639e2e9c8b83c8d4886a# fitの変数「batch_size」とは？
そもそも、この「batch_size」は何を算定しているのか？
以下のQ&Aなどを参照してまとめてみると以下のようになる。
⓵kerasのbatch_sizeについて（分からない）
https://teratail.com/questions/191679
⓶Kerasのドキュメント
https://keras.io/ja/models/model/#:~:text=batch_size%3A%20%E6%95%B4%E6%95%B0%E3%81%BE%E3%81%9F%E3
Python3でBase64エンコードした際の型の扱い
# Python3でBase64エンコードしたときに微妙にはまった話
## 環境
– Ubuntu 18.04 on Hyper-V
– Python 3.6.9##
よくありがちなこんな感じのコード
“`python3
json.dumps({“hoge”: base64.b64encode(“poyo”.encode())})
“`<dict>{<str>: <str>} だからきっと通るだろうと思うと実行時にエラーになる。
“`
TypeError: Object of type ‘bytes’ is not JSON serializable
“`bytes型になってる？どこが？ということで調べてみるとどうも base64.b64encode() はbytes型で返ってくるらしい。
つまり<dict>{<str>: <bytes>}なのでダメ、と。
それならbytesをstrに変えてあげればいいのだけれど、はてどうしたものかと。
ということでいろいろ試してみる。“`pyt
大容量データもサクサク動くPlotly！「plotly-resampler」で楽々高速化！
# 1. はじめに
Python のプロットツールとして、matplotlib の代わりに、下の図のようなブラウザ上でぐりぐりと操作できる [Plotly](https://plotly.com/python/) が便利で使うことが多いのですが、
大容量データを一度にプロットすると、非常に重くなるのが気になっていました。これまで描画のときだけデータを粗くするなど工夫してきたのですが、毎回大変なので、なにか便利なものはないかなーと探していたら、よいカスタムライブラリを見つけたので、この記事で紹介したいと思います！
https://github.com/predict-idlab/plotly-resampler
# 2. 通常のプロットサンプル
まず、比較のために、1000万のサンプルデータを作成して、通常の方法で Plotly でプロ
Python 3 エンジニア認定基礎試験の資格勉強方法
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のPython 3 エンジニア認定基礎試験に2023年1月に合格したので、勉強方法を共有します。
# 試験概要
概要としては以下2つがわかりやすくまとまっている。https://www.pythonic-exam.com/exam/basic
https://www.wata-ridley.com/entry/certified-test-python3
# 勉強方法
試験概要にて記載している公式サイトにて試験範囲や学習方法等ひと通り記載してあるのでおすすめ。## 教科書
試験公式サイトの出題範囲のところに本の版数やPythonのバージョンが記載されているので確認したほうがよい。本とWEBともに内容は同じなので好みの方で学習できる。
* Python公式のチュートリアル
* オライリー・ジャパンの「Pythonチュートリアル」https://docs.python.org/ja/3/tutorial/
## 問題集
PRIME STUDY
CustomVisionサンプルテスト
## 目的
#### 受信した注文書の自動仕分け## 今回は・・
これです。
### 参考：CustomVisionのトレーニングが失敗したら・・https://jpaiblog.github.io/blog/2022/03/25/how-to-troubleshoot-custom-vision-training-issue/
参考サイト：
https://jpaiblog.github.io/blog/2022/03/25/how-to-troubleshoot-custom-vision-training-issue/
## 前処理：画像の変換
フォルダ内のbmpファイルを全てpngファイルに変換後、出力
＊chatGPTでプロンプト→OK“`bmptopng.py
import os
import sys
from
quiverでもうイライラしないために (Matplotlib)
matplotlibでベクトルを描く時，ベクトルの長さ調節が面倒くさくて気が滅入ってしまうので，その小技を日本語にしておく．
参考リンク
[how to use matplotlib quiver scale – Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/34025306/how-to-use-matplotlib-quiver-scale)“`python3
q = ax.quiver(x, y, u, v)q._init()
print(q.scale)
# 1.1610226806616049
quit()
“``ax`はMatplotlibの[axisインスタンス](https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/quick_start.html#sphx-glr-tutorials-introductory-quick-start-py)．`quiver`はベクトル描画のメソッド（詳細は[本家](https://matplotlib.org
pip install win32guiでエラーが出てインストールできないときの対処法
# win32guiのpip installができない
“`pip insall win32gui“`でwin32guiをインストールすると以下のようなエラーがでてインストールできない。
“`
Collecting win32gui
Using cached win32gui-221.5.tar.gz (605 kB)
Installing build dependencies … done
Getting requirements to build wheel … error
error: subprocess-exited-with-error× Getting requirements to build wheel did not run successfully.
<中略>
ModuleNotFoundError: No module named ‘win32.distutils.command’
note: This error originates from a subprocess, and is likely
