2023パズル をRustで解いてみる - すぎゃーんメモ
tkihiraさんの問題が面白そうだったので挑戦してみた。 2023年クイズ！ 上の例のように、数字の合間に四則演算（＋−×÷）や括弧を入れることで、2023 を作ってください。 - 数字の間に必ず演算子を 1 つ入れてください - ただし 9 と 8 の間には既に ÷ が入っています - 括弧は複数重ねて使用できます - 10×(-9 ÷ 8) のようなマイナス記号の使用は禁止です pic.twitter.com/K0w2miMXJA— Takuo Kihira (@tkihira) December 31, 2022 既に解説記事が出ているので解答はこちらをどうぞ。 nmi.jp 結局自分は自力では解けなくて 他の人の解法や上記の解説記事を読んでようやくできた、のだけど… 自分なりに理解して改めてRustで実装してみた。 RPN(逆ポーランド記法)の backtracking 探索の高
Stable Diffusionでmorphing - すぎゃーんメモ
#stablediffusion 完全に理解した pic.twitter.com/IR5yjnL07Y— すぎゃーん💯 (@sugyan) August 31, 2022 ということで少し触って遊んでみたのでメモ。 Stable Diffusion をザックリ理解 先月公開された Stable Diffusion。 stability.ai 高精度で美しい画像を出力できる高性能なモデルながら、Google Colab などでも手軽に動かせるし、 Apple silicon でもそれなりに動かせる、というのが魅力だ。 中身については 以下の記事の "How does Stable Diffusion work?" 以降のところが分かりやすい。 huggingface.co 図をそのまま引用させていただくと という仕組みになっていて、受け取る入力は "User Prompt" と "Late
Advent of Code 2019 に挑戦している - すぎゃーんメモ
Advent of Code というのがある。 https://adventofcode.com/ 日本ではまだあまり 知っている人/やっている人 は多くないかもしれない。検索してみても、日本語の紹介記事はこれくらいしか見つからなかった。 Advent of Code の紹介 - Qiita 僕も、去年 元同僚の @ExAdamu に教えてもらうまでは存在すら知らなかった。 どういうものか、っていうのは上に貼った記事でも書かれている通りで、12/1 〜 12/25 まで 毎日1つずつ、プログラミングを使うパズル問題が出題される、というもの。 puzzle input の入力値が与えられ、それに対する回答を自分の書いたコードで計算し、出力値を submitして正解すれば星が貰える。 入力値とそれに対する正解はどうやらユーザごとに異なるものになっているようで、誰かに正解を訊く みたいなものは出
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
「TensorFlowはじめました」を読んだ - すぎゃーんメモ
TensorFlowはじめました 実践！最新Googleマシンラーニング (NextPublishing) 作者: 有山圭二出版社/メーカー: インプレスR&D発売日: 2016/07/29メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 著者の有山さんとは、TensorFlowでの独自の画像データセットの分類に取り組む同士(？)として勉強会などでお話する機会があり、そんな縁もありまして有り難いことに献本ということで読ませていただくことができました。 第1章の「TensorFlowの基礎」では最初にまずデータフローグラフの「構築」と「実行」で分かれているという概念について、丁寧に説明されていてとても良かったです。いきなり何も知らずに公式Tutorialだけ始めていた自分は、こういう概念について理解するのが遅かった…。 第2章ではCIFAR-10の学習モデルと評価。公式Tutorialの
TensorFlowで顔識別モデルに最適化した入力画像を生成する - すぎゃーんメモ
動機 elix-tech.github.io の記事を読んで、「可視化」の項が面白いなーと思って。 引用されている図によると、人間の目にはまったく出力クラスとは関係なさそうに見える画像でもCNNによる分類器は騙されてしまう、ということのようだ。 なるほど分類モデルの方を固定しておいて入力を変数として最適化していけば任意の出力に最適な入力を得ることができるのか、と。 自分でもやってみることにした。 分類モデル TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ の記事で使ったモデルとデータセットで、ここではCross Validation用にデータを分けずに7,200件すべてを学習に使い20,000 step進めたものを用意した。 このモデルは学習したアイドルたちの顔画像に対してはかなりハッキリと分類できるようになっていて、試しに
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
Java Day Tokyo 2015に行ってきた - すぎゃーんメモ
最近またJavaを勉強し始めたし、ちょうどいいタイミングで開催されていたので、参加させていただきました。 Java Day Tokyo 2015 自分が聴きに行ったセッションは以下。 Java SE 8: Lambdas and Streams API Date and Time API and other technologies of Java SE 8 実践的なJavaアプリケーションサーバの構築・運用〜転ばぬ先の杖 人気番組との戦い！Javaシステムのパフォーマンス・チューニング奮闘記 Java and The Internet of Things For Automotive Applications スーツの人たち多めで、午前中のキーノートからホールの席が埋まっていてすごいなーと思った。 「Lambdas and Streams」、「Date and Time」はJava8初心
#perlcasual で再びライブコーディングさせていただいた - すぎゃーんメモ
PerlCasual #05 : ATNDにて、@yusukebeさんに声をかけていただき、再びライブコーディングをさせていただいた。 前回やらせていただいたのは2年半以上前なのか… 第6回 yokohama.pm ＆ Perl Casual でライブコーディングに挑戦してみた - すぎゃーんメモ 前回はちょっとしたスクリプト的なものだったけど、今回はWebアプリっぽいのはどうか、ということでAmon2を使ってWebアプリを作成する、というお題にしてみた。 まっさらな状態から始めて OAuth2ログインを使って 掲示板的なアプリを Herokuにデプロイして動くものをリリースする という目標でやってみた。 掲示板的なのは実はAmon2のtutorialにあるやつですね。 Tutorial - Create BBS site — Amon2 documentation 結局できたのは htt
FluentdとGrowthForecastを使って自分の行動をロギング・可視化する - すぎゃーんメモ
おそらくはそれさえも平凡な日々: もにかじでオレオレ監視ツールについて話してきました GrowthForecast.plで自分ロギングしてみた - by edvakf in hatena の記事のように、FluentdやGrowthForecastを使ったロギングって面白そうだなーと思って自分でもやってみた。 アプリケーション毎のアクティブな時間を取る まず考えたのはこれ。キーイベント発火回数ほど細かくなくても、「アクティブにしている時間の割合」が取れたらそれはそれで良いかな、と。 1秒ごとにアクティブなアプリを調べてロギングしていく。Mac OS Xにおいてアクティブなアプリケーションを調べるならAppleScriptが簡単。 name of (info for (path to frontmost application)) これだけでアクティブにしているアプリケーション名が取れる。
アイドルさんのブログやTwitterをローカルに保存する - すぎゃーんメモ
背景 非ドルヲタの方々は知らないと思うけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かが歌って踊って頑張っている。 笑顔と元気を届けてくれるアイドルちゃんたちはみんな成功して欲しいけど、必ずしもそうなるとは限らない。卒業だったり、病気や怪我だったり、大人の事情だったり、理由は様々だけどもアイドルを辞めてしまう子も残念ながら少なからず居る。 で、アイドルとして活動している上でブログを書いていたりTwitterで呟いていたり子も居るわけだけど、その子がアイドルを辞めたあとも残るとは限らない。本人の希望だったり事務所の意向だったりで、アカウントが消されたりするのが普通だと思う。 けど、ファンとしてはその思い出が消えてしまうのは悲しい。大好きなアイドルちゃんと過ごした日々を見返して思い出せるように自分のローカル環境の中にだけでもそれらの情報を保存しておきたい。 結果 …という
perlbrewを利用したプロジェクトごとのPerl環境管理 - すぎゃーんメモ
整理するためのメモ。 よくある問題: プロジェクトごとの依存モジュールの管理 全環境共通でインストールするとモジュールのバージョンが分けられない local::libやcartonを使ってプロジェクト専用のインストール領域を作るのが良い しかし実行するPerlのバージョンが違うと動かなかったりするし だったらPerlそのものもプロジェクトごとに管理した方が 同一アーキテクチャの複数サーバにデプロイするときも1箇所で環境作ってディレクトリ丸ごとrsyncで済むし というわけでプロジェクト専用のPerlをperlbrewでインストールして使おう ビルドに時間かかったりもするけどまぁ最初の一回だけだし我慢 手順 既にperlbrew自体は標準の方法でインストールしておいていて使えてる、という前提で $ cd <PROJECT_ROOT> $ export PERLBREW_ROOT=${PWD}
Shibuya.XSS テクニカルトーク#1 に行ってきた - すぎゃーんメモ
Shibuya.XSS テクニカルトーク#1 : ATND 大人気イベントに何故か3番目で申し込むことが出来ていたので行ってきた。ちょっと書くわけにはいかないような話や怖い話もあったりして楽しかった。とりあえずTwitterでの呟きだけメモ代わりに残しておく。 #shibuyaxss キター @ 株式会社ミクシィ(mixi, Inc.)なう URL 2012-04-04 18:59:31 via ロケタッチ（loctouch） MAP 「ミクシィ」シールを手に入れた! URL 2012-04-04 18:59:32 via ロケタッチ（loctouch） 自重せずにピザとビール始めてる #shibuyaxss 2012-04-04 19:04:33 via Twitter for iPhone XSSによるパスワード盗み対策例： パスワード入力させるようなところは"login.exampl
Processing.jsで踊るPerfume - すぎゃーんメモ
既に誰かやってるかな…？ と思ったけど。 https://github.com/perfume-dev で、Processingでの動作サンプルがあったので、これそのまま使ってProcessing.js使って動かせるようにすればweb上でも動きが見られるんじゃないの、と思ってワケも分からないままpdeファイルを移植してみたけどやっぱりそのままでは簡単には動かず、ちょいちょいと手を入れて無理矢理動くようにしてみた。 http://sugyan-static.herokuapp.com/perfume/index.html Safariとかでは動かないのか。 ソースコードはこのへん https://github.com/sugyan/sugyan-static.herokuapp.com/blob/master/public/perfume/perfume.pde ベースはperfume-de
node.js+socket.ioを使ったライブコーディングwebアプリを作ってる - すぎゃーんメモ
かれこれ2ヶ月くらい、ちまちまと作り続けていたのがようやく動くようになったかなーという状態になったので公開してみる。 http://www1216u.sakura.ne.jp/livecoder/ 公開停止しました 手元のMacでChrome, Safari, Firefoxでは動いていた。IEは知らない。 ソースはGithubに。 https://github.com/sugyan/live-coder 使い方 Twitterでsignin。 /edit のエディタ上でテキストを編集すると、 /view/ でリアルタイムに編集が反映される(こちらはread only)。 同じユーザのページを見ているユーザ同士でのテキストチャットが可能。 構成 Server node.js v0.4.1 ライブラリはnpmにて socket.io, express, ejs, oauth, configを
Facebook APIを叩いてみる - すぎゃーんメモ
ゆーすけべー日記の記事の影響か、自分のまわりでFacebookやり始める人が増えてきました。 なんか面白いことできないかなーと手始めにFacebook APIを使って全裸bot的な何かを作ってみようかと思ってやってみました。 サードパーティアプリの作り方、使い方などはここを参照。 Facebook Developer Documentation - 開発者向けFacebook PerlのモジュールはWWW::Facebook::APIってのがあったのだけど使い方がよくわからなかったのでFacebook::Graphってのをつかってみました。 http://search.cpan.org/~rizen/Facebook-Graph-0.0705/lib/Facebook/Graph.pm まずはアプリの登録からですね。 このへんからゴニョゴニョと入力してアプリを登録します。 Applicat
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転職します - すぎゃーんメモ