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東京大学は6月15日、一般的なデジタルカメラの画像から、鉢植え植物の3次元データを高精度に自動測定するPythonパッケージ(EasyDCP:Easy Dense Cloud Phenotyping)を開発し、公開したと発表した。 EasyDCPを利用した測定の大まかな流れ 資料:東京大学 同大学によると、近年は植物の3次元形質を非破壊的に測定するための手法が発展してきているが、既存のシステムは高価であり、大規模な施設や専門的な装置が必要といった理由から、生態学の分野ではそれらのシステムがほとんど用いられてこなかったという。 しかし、生態学的研究において草丈、投影葉の面積、草姿など植物の形に関する測定は非常に重要であり、鉢植えの植物を安価で高速に測定するシステムが必要とされていた。そこで同大学は、一般的なデジタルカメラと、市販およびオープンソースのソフトウェアを組み合わせたパイプライン(E
検索エンジンを何故作ってみたかったか もともとこのブログのコンセプトのNLP的なことで、情報を整理してなにか便利にしたかった(Googleと同じモチベーションの世界の情報を整理する) 4年前にほぼ同じシステムを作ろうとしたとき、500万を超える大量のインデックスを検索するシステムは、数学的な理解度が十分でない+エンジニアリング力が伴わないなどでギブアップした背景があり、今回再チャレンジしたくなった ほぼすべての機能をpure python(+いくつかの例外はある)で実装して、世の中の ソフトウェアを使うだけ の検索エンジンをやってみたなどではなく、実際に理解して組んでみることを目的としたかった 依存パッケージと依存ソフトウェア GitHubのコードを参照してください 様々なサイトを巡回する必要があり、requestsが文字コードの推論を高確率で失敗するので、nkf をlinux環境で入れて
引言:8月31日,提高国务院发布《关于提高个人所得税有关专项附加扣除标准的专项通知》(国发〔2023〕13号,以下简称《通知》),附加提高了3岁以下婴幼儿照护、扣除子女教育、标准赡养老人专项附加扣除(以下简称"一老一小"扣除)标准。问答翘臀一、提高提高个人所得税3岁以下婴幼儿照护、专项子女教育、附加赡养老人专项附加扣除标准的扣除具体规定是什么?根据《通知》,自2023年1月1日起,标准3岁以下婴幼儿照护专项附加扣除标准,问答由每个婴幼儿每月1000元提高到2000元。提高子女教育专项附加扣除标准,专项由每个子女每月1000元提高到2000元。附加赡养老人专项附加扣除标准,由每月2000元提高到3000元,其中,独生子女每月扣除3000元;非独生子女与兄弟姐妹分摊每月3000元的乳头扣除额度,每人不超过1500元。二、我还没有填报享受"一老一小"扣除,应该如何享受?纳税人还没有填报享受202
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
Lv:4 Exp:19011 プログラマー友の中釣りが一番上手、釣友の中インフラが一番得意、インフラ友の中猫が一番好き、猫友の中プログラミングが一番詳しい。 本当のInfrastructure as Codeを実現するPulumi インフラをコードにして管理する、所謂Infrastructure as Code(IaC)、特にクラウド上のインフラ管理はTerraformというツールがよく使われていると思います。クラウドエースでもインフラ管理にはTerraformを使用しています。しかし、このInfrastructure as Codeは本当のCodeではなく、Configurationです。今回は本当のInfrastructure as Codeを実践するPulumiというツールを紹介したいと思います。 Pulumiはまさにプログラミングでインフラを自動化する Pulumiは自分が好きなプ
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね? そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の65%がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の50%程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の25%程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている (大企業=1万人以上) とのことだ。 え!導入比率、意外に高くない?国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき
本記事では Windows を使っている人向けに、Anaconda3 をインストールし、jupyter notebook を使って以下のような gif ファイルを生成するところまでを解説します。 [2020/11/06追記] 環境構築が不要な Google Colaboratory での数学gifの作成についての記事を作成しました:[Google Colaboratory を使ってお手軽に数学 gif を作ってみよう - @wakabame][9] Anaconda3 をインストールしよう この章は以下の記事を参考にしました: [Anaconda で Python 環境をインストールする - @t2y][1] [Python3.6環境構築(Win環境Anaconda利用) - @kiyoneet][2] 1. Anaconda3 のダウンロードとインストール まず、[https://www
カリフォルニア大学バークレー校の博士研究員を務めるジェフ・ボーイング氏が、道路網をプログラムによって地図から抽出し、道路の向きがどれくらいの頻度で登場するのかを図示することで都市の複雑さを比較するという手法を発表しています。 Comparing City Street Orientations - Geoff Boeing http://geoffboeing.com/2018/07/comparing-city-street-orientations/ ボーイング氏は、都市計画家のケヴィン・リンチが60年前に「『道』『縁』『地域』『結節点』『目印』という5つの要素が都市を構成する」と主張したことを受け、そのうちの1要素である道を、各都市のOpenStreetMapから抽出し、比較しました。 例えば以下の図は、カリフォルニア州・サンタモニカの道だけを地図から抽出したもの。直線上の道路がほと
Chris Lattner clattner at nondot.org Wed Dec 6 11:04:38 CST 2017 Previous message: [swift-evolution] [Pitch] Generalized supertype constraints Next message: [swift-evolution] Core Team vs Random number API discussion Messages sorted by: [ date ] [ thread ] [ subject ] [ author ] For anyone interested, here’s another update on this, including a bunch of operators, conformances to standard Swift pro
参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c 概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う(実装に対して行わない) 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな(YAGNI) 変わるものを変わらないものから分離する
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