- 1. 三角関数の合成「2024 慶應義塾大学 経済[1](2)」をsympyとグラフ作図をやってみたい。
- 2. 競プロでよく使うけど空で書けないフレーズ
- 3. 【自然言語処理】歌詞からアーティスト（椎名林檎/西野カナ/Cocco）を判定してみた
- 4. python + vscode + devcontainer の環境構築をしたい！
- 5. Spark の Dataframe を１レコードのみ Python の辞書型変数に変換する際の注意事項
- 6. Pythonで〇×ゲームのAIを一から作成する その57 敗因の検証と改善方法
- 7. テスト
- 8. 【Python】`comtypes==1.3.1`から`GetModule`で生成されるモジュールに静的型ヒントが導入
- 9. StripeのPython SDKとJava SDKに`StripeClient`クラスが追加されました
- 10. 防衛省サイバーコンテスト2024 WriteUP
- 11. テスト
- 12. 1年間実務経験を積んできて学んだこと（2年目）
- 13. Googleによる生成AIモデル「Gemma」をMacBook(M2)で動かしてみた
- 14. Pandas、統計量のメソッド一覧
- 15. 【15分で出来る】Streamlit爆速入門
- 16. TA-LibをLinux環境にインストールした際の備忘録
- 17. textual: Pythonで楽にインタラクティブなTUIを作れるライブラリ
- 18. 【Mamba英語/日本語モデルの独自推論コード】kotomambaを扱うための推論コードと注意点 “TypeError: MixerModel.__init__() got an unexpected keyword argument ‘return_dict'” “TypeError: MambaConfig.__init__() got an unexpected keyword argument ‘return_dict'”
- 19. 【Tableau】ドット絵と丸棒グラフをシームレスに切り替える
- 20. Discordで”アクシオ”という言葉が表示された場合にマウスポインタを指定した場所に自動で移動させてみる
三角関数の合成「2024 慶應義塾大学 経済[1](2)」をsympyとグラフ作図をやってみたい。
**パイソニスタの方へ**
・三角関数の合成を探しています。
見つからなかったので自作(def mySinCosSin(A,B):)しました。
??? ＞三角関数の合成# オリジナル
問題[1]（2）
https://www.yomiuri.co.jp/nyushi/sokuho/s_mondaitokaitou/keio/mondai/img/keio_213_sugaku_mon.pdf#page=1
解答
https://www.yomiuri.co.jp/nyushi/sokuho/s_mondaitokaitou/keio/kaitou/img/keio_213_sugaku_kai.pdf#page=1
＜ 2024 慶應義塾大学 経済 ＜ 読売新聞オンライン 様のページ
https://www.yomiuri.co.jp/nyushi/sokuho/s_mondaitokaitou/keio/1376715_5113上と同じです。大学入試数学問題集成 様＞テキスト
未登録(20
競プロでよく使うけど空で書けないフレーズ
# はじめに
よく使うけどうろ覚えなものをまとめました．# 順列・組合せ・重複列挙
リストからいくつか選んだ順列or組合せor重複組合せを列挙
~~~python
from itertools import product, permutations, combinations
A=[1,2,3,4]; k = 2; N = 3
for p in permutations(A,2):
print(p,end=’ ‘)
#(1, 2) (1, 3) (1, 4) (2, 1) (2, 3) (2, 4) (3, 1) (3, 2) (3, 4) (4, 1) (4, 2) (4, 3)
for c in combinations(A,2):
print(c, end=’ ‘)
#(1, 2) (1, 3) (1, 4) (2, 3) (2, 4) (3, 4)
for pro in product((0, 1), repeat=N):
print(pro, end=’ ‘)
# (0, 0, 0) (0, 0, 1) (0, 1, 0) (0, 1, 1)
【自然言語処理】歌詞からアーティスト（椎名林檎/西野カナ/Cocco）を判定してみた
## 【目次】
[1. はじめに](#1-はじめに)
[2. 実行環境](#2-実行環境)
[3. pythonの実行環境の準備](#3-pythonの実行環境の準備)
[4. 歌詞の収集](#4-歌詞の収集)
[5. 分析の流れ](#5-分析の流れ)
[6. 出現単語の特徴の可視化](#6-出現単語の特徴の可視化)
[7. 分類モデルの構築](#7-分類モデルの構築)
[8. 似ている歌詞の抽出](#8-似ている歌詞の抽出)
[9. おわりに](#9-おわりに)## 1. はじめに
だいぶ前に、どこかで「機械学習で文豪（夏目漱石・森鷗外・芥川龍之介）どの作家なのかを分類できる」という話を聞いたことがあり、「そんなことまでできるの？」と半信半疑ながらもとても面白そうだなぁと思っていました。
自然言語処理を学び始めた今、これを試さないわけにはいきません！
文豪でもいいのですが、その人ならではの文章の特徴やクセを自分なりに理解できている方が面白そうだなぁと思い、自分が好きな女性のシンガーソングライターの分類をすることにしました。
選んだのは、下記の三名です。
– 椎名林檎：
python + vscode + devcontainer の環境構築をしたい！
## はじめに
python で開発を行って行くにあたりモジュールやデプロイ先の環境との差異が生じてしまい、いちいち合わせていくのが面倒だったので docker container 上で開発を行えるようにしたいと思いました。
docker container 環境で開発を行うことができればサーバなどにデプロイする際にも楽だと思うので、そのような開発環境を行いたい場合には本記事を参照していただけると幸いです。## やりたいこと
python + vscode + devcontainer の環境構築をしたい！## 結論
以下のリポジトリを clone するなり Fork するなりして使ってください。(使い方などは後述)https://github.com/akin0ri/python3-devcontainer
## 動作確認環境
– windows10
– vscode (1.86.1)
– docker for windows (4.26.1)
– wsl2## 使い方
### 前提条件
– `wsl` は `v2` にして `docker` をインストール
–
Spark の Dataframe を１レコードのみ Python の辞書型変数に変換する際の注意事項
## 概要
SparkのDataframeをPythonの辞書型変数に変換する際、最初の1レコードのみを対象とする場合があります。このとき、Dataframeが空である可能性を考慮することが重要です。以下に、collectメソッドの出力結果の最初のインデックスの値を取得し、asDictメソッドで変換するプログラムを示します。
“`python
data = [
(“Alice”, 25),
]
df = spark.createDataFrame(data, [“Name”, “Age”])df_data = df.collect()
df_data[0].asDict()
“`
Dataframeが空の場合、以下のようなエラーが発生します。これは、collectメソッドの出力結果がリスト型変数であり、存在しないインデック
Pythonで〇×ゲームのAIを一から作成する その57 敗因の検証と改善方法
# 目次と前回の記事
https://qiita.com/ysgeso/items/2381dd4e3283cbed49a0
https://qiita.com/ysgeso/items/e78980b366e123ca57f1
## これまでに作成したモジュール
以下のリンクから、これまでに作成したモジュールを見ることができます。
https://github.com/ysgeso/marubatsu/blob/master/057/marubatsu.py
https://github.com/ysgeso/marubatsu/blob/master/057/ai.py
## これまでに作成した AI
これまでに作成した AI の アルゴリズム は以下の通りです。
| ルール | アルゴリズム |
|:-:|:–|
| __[ルール1](https://qiita.com/ysgeso/items/bdbcd4c1ab1d8731df58#%E6%9C%80%E5%88%9D%E3%81%AB%E8%A6%8B%E3%81%A4%E3%81%8B%E3%81%A
テスト
データに数字以外の文字列（例: “—–“）が含まれる場合でも正しく処理できるように、数字のみを比較する条件を追加し、それ以外の文字列は比較から除外するようにコードを修正します。数字のみの比較を行うには、各セルの値が数字であるかどうかを判断し、数字の場合のみ比較リストに含めます。
以下のコードは、このロジックを実装したものです：
“`python
# 入力文字列
input_string = “ブランチ1/V00.01/a:100,b:100,c:—– ブランチ2/V00.02/a:200,b:200,c:—–”# 入力文字列を処理してデータを抽出
branches = input_string.split()
branch_info = {}for branch in branches:
parts = branch.split(‘/’, 2) # 最初の2つのスラッシュで分割
name, version, data = parts
data_items = data.split(‘,’)
data_dict = {}
【Python】`comtypes==1.3.1`から`GetModule`で生成されるモジュールに静的型ヒントが導入
## 初めに
[2023年11月30日に行われたGuido van Rossum氏インタラクティブ記念講演会(#guidomeetup)](https://pyconjp.connpass.com/event/301716/)で[発表した`comtypes`へのコントリビュートについてのプレゼンテーション](https://docs.google.com/presentation/d/1sZ_tAlDRtgWb6JBG9Oumleu8wG45oGFx1_dRg2WnN7U/edit?pli=1#slide=id.p)内容を`main`ブランチに取り組み[`comtypes==1.3.1`](https://pypi.org/project/comtypes/1.3.1/)としてリリースしたので、その機能のご紹介です。## 概要
これまで`comtypes.client.GetModule`によって`comtypes.gen`以下に生成されるモジュールにあるCOMインターフェースにはPythonフレンドリーな静的型情報がなく、モダンなPython開発に比べてコーディング体験が低い状態
StripeのPython SDKとJava SDKに`StripeClient`クラスが追加されました
Python SDKバージョン8.0.0とJava SDKバージョン23.0.0から、`StripeClient`クラスが追加されました。
これにより、複数のAPIキーや設定を利用するシステムの構築や、ユニットテスト時のモック化などが行いやすくなります。## これまでの利用方法
これまでのPython・Java SDKでは、グローバルな`stripe`モジュールを利用する形でした。
**Python**
“`python
import stripestripe.api_key = “sk_….”;
cus = stripe.Customer.create(name=”Jenny Rosen”);
“`**Java**
“`java
Stripe.apiKey = “sk_…”;AccountCreateParams params = …;
Account account = Account.create(params);
“`この方式では、APIキーなどの設定がグローバルモジュールに設定されるため、複数のAPIキーを利用する大規模なアプリ
防衛省サイバーコンテスト2024 WriteUP
# はじめに
2024_02_25に開催された防衛省サイバーコンテストのWriteup(一部)です．
今回のCTFはちゃんとCTFの勉強を始めて2回目のCTFでした．
自分のOUTPUTも兼ねて公開したいと思います．# Welcome!
ここで問題用サーバに接続するための`.ovpn`ファイルと，FLAGが書かれた`Welcome.txt`の配布がありました．# Information of Certificate
`Eady.crt`という証明書が配布され，この証明書の発行者のコモンネーム部がFlagとなっているようです．
このようなファイルを扱うのは初めてだったため少し手間取りましたが，ファイルのプロパティを見るだけでいいみたいですね．（＊コマンドで見る方法もあるみたいなのでそちらも試してみます．）
branch_info = {}for branch in branches:
parts = branch.split(‘/’, 2) # 最初の2つのスラッシュで分割
name, version, data = parts
data_items = data.split(‘,’)
data_dict = {}
for item in data_items:
1年間実務経験を積んできて学んだこと（2年目）
## はじめに
こんにちは、Ryutaroです。気づいたらこの記事を書いてからちょうど1年経っていました。
https://qiita.com/ryutarom128/items/be0ccca1048592284d07
ということで、この記事を通して1年の振り返りをしていきます。
その前に参考までに自己紹介です。
– 情報系の大学の3年生
– 2022年4月～2023年3月: O社でインターン
– 2022年11月～現在: K社でインターン## 月ごと
### 2023年4月
– リコメンドシステムのプログラムをフルスクラッチで書いていた。しかしプログラムが複雑になりすぎて自分でも何を書いているか分からなくなり断念した。今ではオブジェクト指向についてもっと勉強していればもっとうまくいきそうな感じがしている
– PostgreSQLの環境構築をし、データベースの設計を行った。しかしNotionのテーブルで書いており管理が面倒だった。今ではdraw.ioをもっと早く使っておけばよかったと思っている
– Dockerによる運用方法について考えていた。今では、あのプロジェクト
Googleによる生成AIモデル「Gemma」をMacBook(M2)で動かしてみた
[Supership](https://supership.jp/)の名畑です。「[【ヒプステ】-Battle of Pride 2023-【Cinema Edit】3面ライブスクリーン映像](https://www.youtube.com/watch?v=-_rp6Ns0SYw)」を見てきたんですが、映画館という場の進化は素晴らしいものがあるなと思いました。
## はじめに
**Google**から生成AIモデル[Gemma](https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/)がリリースされました。
– [Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM – ITmedia NEWS](https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2402/22/news092.html)
– [Gemma が Google Cloud で利用可能に | Google Cloud 公式ブログ](https://cloud.googl
Pandas、統計量のメソッド一覧
## はじめに
Pandas、統計量のメソッド一覧に関しての備忘録です。
コードを書き始めて1年以内の若輩者です😅
もし間違いがあれば、ご指摘いただけると助かります🙇
## 🦁**結論**🦁
様々な計算、方法がある。
正しい選択の仕方から、統計の公式を理解してする必要がある。:::note info
押さえておくべき点
* 基本は列などをして指定して行う。
* Excelよりも早く処理ができる。（膨大なデータから計算するのに向いている。）
:::
***:::note alert
注意点
* なにも選択してない場合（列など）は数値部分、全てを計算してしまう。
* numeric_only=Trueを入れないと「warning」が出ることがある。
:::***
## **一覧**
全ての数値の列の統計
※列を指定する→ df[‘列名’]## **df.mean()**
選択してる部分の平均を出す。
“`py
df[‘年齢’].mean()
# 平均年齢
“`
***##
【15分で出来る】Streamlit爆速入門
## はじめに
StreamlitはPythonだけでWebアプリを作ることのできるフレームワークです。
類似のフレームワークはいくつかありますが、その中で最も簡単だと思います。この記事はStreamlitをこれから使い始める方に向けた、15分で出来る爆速入門チュートリアルです。
[1. 導入](#導入)
[2. コンポーネントチートシート](#コンポーネントチートシート)
[3. 作ってみる(Web上で試せるPlaygroundあり)](#作ってみる)## 導入
– インストール
“` bash
pip install streamlit
“`– サンプルアプリ作成
“` python:app.py
import streamlit as stst.write(“hello streamlit”)
“`– 実行
“` bash
streamlit run app.py
“`– ローカルサーバが立ち上がるので、ブラウザでhttp://localhost:8501 にアクセス
は非常に有用です。
TUIを楽に開発するために、言語ごとにオープンソースのフレームワークが公開されています。
ここでは、PythonでCSSを使ったリッチかつインタラクティブ(マウスで操作可能)なTUIを作れるtextualというライブラリを紹介します。リポジトリ: https://github.com/Textualize/textual
textualを使えば、下のようなTUIが作れます。
## 準備
textualをインストール。
“`
pip install textual
“`## Widgetを表示
【Mamba英語/日本語モデルの独自推論コード】kotomambaを扱うための推論コードと注意点 “TypeError: MixerModel.__init__() got an unexpected keyword argument ‘return_dict'” “TypeError: MambaConfig.__init__() got an unexpected keyword argument ‘return_dict'”
# はじめに
純白のわたあめの舞う今日この頃皆様いかがお過ごしでしょうか？
某総合電機メーカ・某設計部門（機械設計）に属する 六花 牡丹（りっか ぼたん）と申します。
とある事情でこちらのサイトに不定期で記事を載せています。
本記事はKotoba Technologiesさんが発表された英語/日本語事前学習済みMamba2.8Bモデルの推論コードを提供するとともに、実装における注意点をお知らせすることを目的としています。
拙筆ではございますが、皆様のお役に立つことを心から願っております。
未熟者故、記事中にて誤記・欠落などが見られることがございます。
もし発見しました場合には、コメント等にてご指摘いただきますようお願い申し上げます。[六花牡丹のX（Twitter）アカウント](https://twitter.com/peony__snow)
ここで最新の進捗や技術に関する情報（時々近況）を共有していきますで、
もしよろしければフォローなどお願いいたします。# 執筆動機
執筆時点(２０２４年２月２６日)において、各サイトでは、Kotoba technologiesさん公式の推論コ
【Tableau】ドット絵と丸棒グラフをシームレスに切り替える
## はじめに
先日、Back 2 Viz BasicsのBar Chartの課題で以下のVizを作成しました。https://public.tableau.com/app/profile/hideaki.y/viz/B2VB2024Week4AcresofLandOwnedbyAfricanAmericaninGeorgia/1
#B2VB 2024 Week 4
Acres of Land Owned by African American in GeorgiaHere's this week's B2VB submission!
I attempted to depict the portrait of th
Discordで”アクシオ”という言葉が表示された場合にマウスポインタを指定した場所に自動で移動させてみる
Discordのチャットを監視して、”アクシオ”という言葉が表示された場合にマウスポインタを指定した場所に移動させる。
”アクシオ”と聞いてすぐに意味がわかる人は友達になれる気がする。その前に以下のライブラリをインストールしておきます。
pyautoguiとdiscord.pyの2つのライブラリを使用します。
“`bush
pip install pyautogui discord.py
“`Discord部屋を監視するbotアカウントの作り方はググってください。
～試行錯誤中～
どうやってもDIscord部屋に置いたbotが”アクシオ”を認識してくれない。
“Message Content Intent” を有効にしてるんだが。。。。
誰か教えて(´;ω;｀)“`
[2024-02-25 23:57:45] [WARNING ] discord.ext.commands.bot: Privileged message content intent is missing, commands may not work as expected.
[2024-02-25
