REALvncで管理者権限が必要ですとなり、先に進めない時の対処方

Twitter APIのダイレクトメール設定するときに、項目が増えてて何を入れたら良いのか分からない人の為に。

Pythonなど自動化を学習していく中で、Twitterの自動ツイートｂｏｔに触れる事が有ると思います。

人によっては、それがメインで自動化したい、もしくは利用したい作業があるかもしれません。

僕も最近その自動化を利用したいと思い、2年前にAPI登録したアカウントを引っ張り出し、自動化をしていました。

基本、ツイートするには問題なかったのですが、自動でダイレクトメールを使えるようにする時切り

ラズベリーパイでWEB操作操作自動化の方法

使うラズベリーパイは　Raspberry　Pi　3
使うOSは64Bitのラズベリーパイ推奨のOS

まずは日本語にする。すでに動かしたいプログラムが完成した前提ですが、環境特に時間や文字が同じにしておかないと、テキスト等相違があるので大事です。

ロケールの設定、タイムゾーンの設定で日本にあわせます。

ココから肝心

ラズベリーパイは、google クロームは使えません、と言うか重いです。
な

google colaboretoryのファイルパスを確認する方法

機械学習よく使うgoogle colaboretoryだんだん使い込んでくると、ファイルの階層が深くなりファイルパスを確認するのが難しくなってきます。

これだと、マイドライブ　202107_SIGNATE　test_images test00
という具合に手打ちしていました。

が、更に簡単化方法がありました^^;

まずは、google colaboretoryを開いてファイルをマウントする

Pix2Pixに使うB to Aデータの作り方

#combine_A_and_B .pyimport osimport numpy as npimport cv2import argparsefrom multiprocessing import Pooldef image_write(path_A, path_B, path_AB): im_A = cv2.imread(path_A, 1) # python2: cv2.CV_LOAD_

GANの学習-2-【オートエンコーダ（モデル構築）】

前回の続きのモデル。前回は全然自分では理解できていなかったので理解を深めつつアウトプットしていきます

PyTorchよりオートエンコーダのモデルを構築します。
Encoder、Decoderの順に層を重ねます。
入力の値は0から1の範囲なのですが、出力の範囲をこれに合わせる必要があります。
従って、出力層の活性化関数には出力範囲が0から1に収まるシグモイド関数を使います。

import tor

GANの学習-1-【オートエンコーダ】

初歩の初歩からしかしちょっと早めに習得する事を目的にアウトプットします。

GANはいろいろな応用が効くアルゴリズムですが、その中で使いたい内容。

特定の画像から、目的の画像に変換する。
例えばピクトを書いたら、肉付けされた可愛いキャラにそのポーズに画像が生成されるみたいな。

ビフォーアフターの衛生画像から新しい建物の生成する事を目的とする。

考えではビフォーアフターの画像は合成し差分だすわ

Google Colaboratoryで[.py]のファイルをインポートする方法【備忘禄】

まずはファイル構成

My Drive/
　└ my_file
　　　├ Fuel_economy.ipynb
　　　└ my_modules/
　　　　　 └ modules.py

mport modules

これで.py を使うことが出来るが、、、、

NOTE: If your import is failing due to a missing package, you can

Ubuntu　スクリーンショートカットボタン

Prt Scrn で、デスクトップのスクリーンショット。
Alt + Prt Scrn で、ウィンドウのスクリーンショット。
Shift + Prt Scrn で選択領域のスクリーンショット。

以上！

Prt Scrnを押すのは大体想像できますが、選択領域はついつい忘れがち^^;

Amazon sagemake labo　pip　インストール準備

基本的に僕はgoogle Colaboratory を使っていますが、最近

Amazon sagemake labo

を知ったので備忘録

使い方としては、アップロードが直感的で簡単なのでAmazon sagemake laboがついかいやすい。

ただ、パッケージがインストールされていないので、先にインストールしておく必要があったので
今後も自身で使うかもしれないので

pip instal

グリットサーチの使い方

グリットサーチは使用する機械学習アルゴリズムの最適なパラメータを探す手法。

使用する機械学習のパラメータを確認し、そのパラメータの数値をいくつ試すかどのように試すかは作成者が決める。

そのパラメータの中で、どれが一番いい数字を出すかを見る

今回は決定木。

グリッドサーチを使用するには、まず、sklearn.model_selection より、GridSearchCV をインポート

fr

【NISHIKAコンペ】債務不履行リスクの低減

今回のSIGNATEQuestは債務不履行リスクの低減！

Colaboratoryで行うのでまずはデータのマウントから

from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive/')#そして使いそうなライブラリimport pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pypl

【NISHIKAコンペ】健診データによる肝疾患判定

今回NISIKAの練習問題をサブミットしてみました！

from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive/')

Colaboratoryで行うのでまずはデータのマウントから

import pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom

【練習問題】自動車の走行距離予測 ガソリン１ガロンあたりの走行距離を予測しよう。

SIGNATE　Questにて、自動車の走行距離予測ガソリン１ガロンあたりの走行距離を予測やってみました！

結果

1452位でした！ダメダメでしたが、google Colaboratoryで出力したので忘れないように記録します！

あとで振り返えられるように、だめな部分もそのまま記録しておきます^^;

from google.colab import drivedrive.mount('/c

【備忘禄】スマホで撮った画像を編集して、無料で透かしもない、時間制限のないDVDに変換する方法

友達のお別れのプレゼントにみんなでDVDを作って渡すことになりました。

動画は順調、今やスマホで簡単に編集ができて、音楽もいれることが出来て、オープニングは映画の様、文字も簡単に入れられてそれなりに感動するものが仕上がりそう。

みんなが各自とった動画を編集して、、、あとはＤＶＤで出力すればいいか、、、

と、簡単に思っていましたが、、、

問題が多々、、、

●みんなからもらった画像の拡張子「

E資格、ラビット★チャレンジにて合格しました！！

3月10日E資格合否の発表がありました。

総受験者　1,327名

合格者数　982名

合格しました！

ここでは、僕のスペック、学習教材、学習期間、E資格の感想、ラビット★チャレンジ、学習の感想、黒本やゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装の感想、の内容を記載しています。今後、E資格資格受験を考えてる方へ参考になればと思います。

〓スペッ