目次
- 0.1. 画像のポスタリゼーション
- 0.2. Azure Communication Services を使用して電子メールを送信するための RBAC ロール/アクセス許可
- 0.3. VSCodeのPythonデバッガー構成で実行時に指定する引数が連結されてしまうことについて
- 0.4. wslでmanim その16
- 0.5. paizaラーニング問題集「平方分割」を解いてみた
- 0.6. 統計学の基礎、中心傾向の指標をPythonで理解する
- 0.7. 【速報】ChatGPTがアップデート!OpenAI o1最新情報を初心者向けに解説
- 0.8. 【Python】バブルソート
- 0.9. wslでmanim その15
- 0.10. 半導体エンジニアの便利ツール紹介(2024年現在)
- 1. はじめに
- 2. メーラー・カレンダー
- 2.1. Pythonパッケージを数で人気比較したい
- 2.2. 【Atcoder解法検討】ABC131 A~D Python
- 2.3. Pythonで〇×ゲームのAIを一から作成する その115 ファイルの保存と読み込みに関するバグの修正と改良
- 2.4. Pythonデコレータ教科書(Claude3.5Sonnet活用)
- 2.5. Gemini APIで質問応答のチャット
- 2.6. Python sorted()関数のkey引数マスター術 - 複雑なデータも思いのままにソート
- 2.7. FastAPIにおけるファイルアップロードとダウンロードの色んな方法それぞれの纏め
- 2.8. python: UV いいねって聞いたので、やってみた際のメモ for windows
- 2.9. PythonのPanda3Dではじめる3Dゲーム開発初心者向け
- 2.10. Altairで始めるPythonデータ可視化入門
- 2.11. Pythonパッケージを数で人気比較したい
- 2.12. 【Atcoder解法検討】ABC131 A~D Python
- 2.13. Pythonで〇×ゲームのAIを一から作成する その115 ファイルの保存と読み込みに関するバグの修正と改良
- 2.14. Pythonデコレータ教科書(Claude3.5Sonnet活用)
- 2.15. Gemini APIで質問応答のチャット
- 2.16. Python sorted()関数のkey引数マスター術 - 複雑なデータも思いのままにソート
- 2.17. FastAPIにおけるファイルアップロードとダウンロードの色んな方法それぞれの纏め
- 2.18. python: UV いいねって聞いたので、やってみた際のメモ for windows
- 2.19. PythonのPanda3Dではじめる3Dゲーム開発初心者向け
- 2.20. Altairで始めるPythonデータ可視化入門
画像のポスタリゼーション
### まえおき [Adobe](https://www.adobe.com/jp/creativecloud/photography/discover/posterize-photo.html) によれば、ポスタリゼーションは「色の数を少なくし、繊細なグラデーションを大まかな色合いにすることで、絵の具を塗ったような、またはエアブラシを使ったような効果」を得る画像処理の技法のひとつです。 Adobe 製品ならアーティスティックな効果も思いのままでしょうが、フリーでやりたくなるのが人情というものです。そこで、Python+[Pillow](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/) を試します。
Azure Communication Services を使用して電子メールを送信するための RBAC ロール/アクセス許可
# サブスクリプション->アクセス制御 (IAM)->カスタム ロールを作成する->JSON(タブ) 下記のJSONを貼り付けてカスタムロールを作って プリンシパルやマネージドIDに割り当てて使います ## 電子メールの送信に必要な最小限の権限セット “Microsoft.Communication/CommunicationServices/Write”, “Microsoft.Communication/CommunicationServices/Read”, “Microsoft.Communication/EmailServices/read” ## assignableScopesは適宜設定する サブスクリプション全体 “` “assignableScopes”: [ “/subscriptions/{サブスクリプション ID}”, ], “` 管理グループ “` “assignableScopes”: [ “/providers/Microsoft.
VSCodeのPythonデバッガー構成で実行時に指定する引数が連結されてしまうことについて
# 概要 Visual Studio Code(以下VSCode)を使用してPythonスクリプトをデバッグするとき、スクリプトに引数を渡したい時があります。その場合はデバッグ構成としてlaunch.jsonを作成すると、デバッグ開始時に任意の引数を指定できますが、空白で区切って複数の引数を指定するとそれらが連結された1つの引数として取り扱われることがあります。その対策です。 なお、今回の事象が発生した環境情報を以下に記載します。 “` D:\Project>code . D:\Project>code –version 1.93.1 38c31bc77e0dd6ae88a4e9cc93428cc27a56ba40 x64 D:\Project>code –list-extensions –show-versions ms-ceintl.vscode-language-pack-ja@1.93.2024091109 ms-python.debugpy@2024.10.0 ms-python.python@2024.14.1 ms-python.vscode-pylance
wslでmanim その16
# 概要 wslでmanimやってみた。 練習問題やってみた。 # 練習問題 ソートのアルゴリズムをわかりやすく表示せよ。 # 参考にしたページ https://zenn.dev/k41531/articles/828e81c86560ae # 成果物 ![SortAnimation_ManimCE_v0.18.1.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/18104/3df8ef55-8e94-0a96-90cf-bd7bd6f09202.gif) # サンプルコード “` from manim import * import random def bubble_sort(seq): n = len(seq) – 1 for i in range(n): for j in range(n – i): if seq[j] > seq[j + 1]: seq[j] , seq[j + 1] = seq[j + 1], seq[j] yield (j
paizaラーニング問題集「平方分割」を解いてみた
▼感想: 区間(l,r)が、分割した中に存在する場合と、存在しない場合で、 分けて考えました。 後者の場合は、左端lからl2を計算します。 左端l、l2、右端rの位置関係を場合分けして、 最大の要素の値を求めるやり方にしました。 計算量を考えてプログラムを組む、ということを ものすごく意識させられた問題でした。 ▼コード: ########## 処理0(準備) インプット,リスト定義など ########### K = int(input()) # tmp: 最大の要素の値を求める際に、利用するリスト # maxdata: 分割した中の最大の要素の値を、格納する辞書 A = [] tmp = [] maxdata = {} ########## 処理1 配列Aを分割し、分割した中の最大の要素の値を求める ########## import math N = int(math.sqrt(10000)) for i in range(10000): tmp.
統計学の基礎、中心傾向の指標をPythonで理解する
## はじめに データ分析や統計学を学ぶ上で、中央傾向の指標(Measures of central tendency)は基本中の基本です。これらの指標は、データの中心的な傾向を示し、データセットの代表的な値を理解するのに役立ちます。本記事では、平均値、中央値、最頻値の3つの主要な中央傾向の指標について詳しく説明し、Pythonを使って具体的な例とともに理解を深めていきます。文章は全てChatGPT o1-previewで書いています。 ## 中央傾向の指標とは 中央傾向の指標は、データがどのような値を中心に分布しているかを示す統計的な指標です。主に以下の3つが広く使われています。 ### 1. 平均値(算術平均) データの総和をデータ数で割った値です。一般的に「平均」と言えばこの算術平均を指します。 計算方法:すべてのデータの値を合計し、データの個数で割ります。 特徴:データ全体のバランス点を示しますが、外れ値(極端に大きい値や小さい値)の影響を受けやすいです。 ### 2. 中央値 データを小さい順に並べたときの中央の値です。 計算方法:データを昇順(または降順)に並べ
【速報】ChatGPTがアップデート!OpenAI o1最新情報を初心者向けに解説
こんにちは、AIに興味をお持ちの初心者の皆さん!今回は、OpenAIが開発するChatGPTの最新情報について、わかりやすくお伝えします。 なお、詳細はOpen AI公式サイトをご確認ください。 https://openai.com/o1/ https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/ ## はじめに 人工知能(AI)の技術は日々進化しており、その中でも**ChatGPT**は多くの人々の注目を集めています。最近、「**OpenAI o1**」という新モデルが発表されたとの情報が広まっていますが、現時点では公式な詳細は明らかにされていません。本記事では、これまでのChatGPTの進化と最新の情報をもとに、初心者の方にも理解しやすいように解説します。 ## ChatGPTとは? **ChatGPT**は、OpenAIが開発した高度な言語モデルで、人間のような自然な会話や文章生成が可能です。質問に答えたり、文章を翻訳したり、コードを書いたりと、多岐にわたる用途で利用されています。 ### 主な特徴 –
【Python】バブルソート
## 概要 バブルソートは、非常にシンプルで基本的なソートアルゴリズムの1つです。隣接する要素を比較して入れ替える操作を繰り返し、データをソートします。 計算量が O(n^2) と非効率なため、大規模なデータセットには適していませんが、アルゴリズムの学習や小規模データのソートには適しています。 この記事では、Pythonでのバブルソート実装方法について説明します。 ## コード 以下がPythonでのバブルソートの実装例です。 “`python def bubble_sort(arr): n = len(arr) # ここでソートが行われる for i in range(n): # すでにソートされた部分は確認しないようにする for j in range(0, n – i – 1): # 隣接する要素を比較して入れ替える if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j
wslでmanim その15
# 概要 wslでmanimやってみた。 練習問題やってみた。 # 練習問題 3dグラフを書け。 # 成果物 ![test_ManimCE_v0.18.1.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/18104/7a8c405d-0e50-c899-05f9-22727263226c.gif) # サンプルコード “` from manim import * class test(ThreeDScene): def construct(self): axes_3d = ThreeDAxes(x_range = (-6, 6, 1), x_length = 12, y_range = (-5, 5, 1), y_length = 10, z_range = (-3, 3, 1), z_length = 6,) self.set_camera_orientation(phi = 70 * DEGREES, theta = 240 * DEGREES) surface = Su
半導体エンジニアの便利ツール紹介(2024年現在)
はじめに
現役半導体エンジニアが使っている便利ツール、プログラミング言語等を紹介します。こうしてみると、いろいろなツールを使っているなあとしみじみ思いました。「私も使っている!」「こういうツールもあるよ」などありましたら、ぜひコメントをお願いします!
メーラー・カレンダー
- Outlook
→会社用。メールをあまり整理できていないのが悩み。
日々の業務のため、カレンダーは週間表示にしている。- Outlook
→会社用。メールをあまり整理できていないのが悩み。
日々の業務のため、カレンダーは週間表示にしている。関連する記事
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