PythonとSeleniumを使って、Twitterに自動でログインしてみよう！ - AI Academy Media
AI・データサイエンス、 機械学習の実践力を高めたい方へ プログラミングを0から学びたい データサイエンティスト、データ アナリストを目指したい AIエンジニア、大規模言語モデル(LLM)エンジニアを目指したい AI人材コースを無料体験してみませんか？ 無料で120以上の教材を学び放題！ Pythonやデータ分析、機械学習など AI人材に必須のスキルを無料体験できる！ データ分析、AI開発の一連の流れを体験、実務につながる基礎スキルを習得！ 1分で簡単！無料！ 無料体験して特典を受け取る はじめに この記事を読み進める前に、先にこちらを読み終えてから再度この記事を読んでみてください。 SeleniumとChromeDriver SeleniumはWebブラウザで行うクリック操作やキーボード入力をプログラム上からできるようにしたもので、 ChromeDriverはChromeブラウザをプログ
マルコフ連鎖を使って自分らしい文章をツイートする - Qiita
モチベーション Twitterが好きなので，プログラムが自分のツイートを自動生成してくれれば忙しいときも勝手にTwitterやってくれそうだと思いました． 【エヴァンゲリオン】アスカっぽいセリフをDeepLearningで自動生成してみる を読むと，Deep Learning よりもマルコフ連鎖のほうがそれっぽい文章を生成してくれるようなので，その方針でプログラムを組んでみました． …というかまるっきりやってることが同じですね…… しゅうまい君(@shuumai)とか圧縮新聞(@asshuku)もマルコフ連鎖らしいので多分この方針でいいはず． 前処理 過去の自分の全ツイートは json や csv がまとまった zip ファイルで公式サイトからダウンロードすることができます． 自分の全ツイート履歴をダウンロードする 今回はこれで得られるtweets.csvを使っていきます． 全ツイートの中
Chainerを使ってMarkov chain（マルコフ連鎖）を書いてみる | ALTUS-FIVE
本記事は、Python上で動作するニューラルネットワークのライブラリ「Chainer」を使ってマルコフ連鎖を実装、様々な実験を行うものです。 マルコフ連鎖に関する基礎的な解説もしていくので、初学者の方もご安心ください。 ChainerとMarkov chainChainerはそもそもがニューラルネットワークの実装のために開発されたライブラリです。一方、マルコフ連鎖はChainと名前が付くものの、Chainer及びニューラルネットワークに直接の関係はないことに注意してください。ニューラルネットワークは1940年代に起源のあるモデルですが（注目され始めたのは21世紀に入ってからです）、マルコフ連鎖は1906年に最初の論文が発表されている、より古典的かつシンプルなモデルです。 では、本来関係のない両者を結びつけることでどんなメリットが得られるのでしょうか？ Chainerを学びたい人にとっての「
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデ
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
TwitterのデータからRT数が増える投稿をPythonを利用して分析してみた【ソースコード付き】｜Dai
背景 ・知人がアルファツイッタラーを目指し始めて、「フォロワーが増えない！ふぁぼは来るけどRT来ない」という相談をされました。 ・そういえばフォロワー獲得のためにはRTは必要なKPIだけど、ファボが多いのにRTは少ないツイートってあるよねぇと心当たりがあったので、そのツイートの特徴が分かったら面白いと思い、調べてみようと思いました。 ・で調べたらかなり面白かったので、その結果が需要あるか調べたところ需要があったのでかきました。 目次- 本研究の目的 - いいねされるけどRTされないツイートの特徴を特定する - いいねもRTもされるツイートの特徴を特定する - 前処理 (スキップ可) - 分析編 (スキップ可) - いいねはくるけどRTされないツイートの特徴 - バズるツイートの8類型をいいね数・RT数・RT率で解説 - 【プレスリリース型】 - 【拡散依頼型】 - 【クラファン型】 - 【
cygwinでpython・pip・numpy・matplotlib - Bluepostech
cygwinはwindowsでプログラム環境を作るのには強いツールと言える。apt-cyg install gccとかでコンパイラが入るので、windowネイティブのバイナリをいちいちダウンロードして実行するより楽だ。 しかし、pythonとは非常に相性が悪いらしい。pythonを入れるだけならそうではないが、描画ライブラリなどを入れるのには「too painful」らしい。 ご多分にもれず自分も非常に苦労したので、まずこうすればうまくいくという方法を書いてから、そこにいたるまでの顛末を書いておこうと思う。 1.うまくいく方法：setup.exeからインストールする この記事にたどり着くまでに散々見てきたことかもしれないが、「CUI上でのインストールは諦めるところからはじめろ」という記事や「CUIからインストールしようとしたが結局うまくいかない」といった記事など、CUIのみで最後までうまく
TensorFlowによるももクロメンバー顔認識（前編） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 二番煎じ感が半端ないですが、やっちゃったものは仕方ないので書きます。 機械学習やディープラーニングについては全く初心者のソフトウェアエンジニアが、畳込みニューラルネットワークを用いて「ももいろクローバーZ」のメンバーの顔識別を行うアプリを作った話です。 作ったもの ec2上で稼働してます。ただしt2.microなので重いです。 ももクロ画像分類器 http://momomind.kenmaz.net コード https://github.com/kenmaz/momo_mind 背景 私（@kenmaz)は、仕事ではここ数年はiOSアプ
KayっていうGoogle App Engine に載せるフレームワークの勉強してきた - サイト更新停滞ちうっ
2009/11/14に行われた、Python Hack-a-thon #2 に参加して、Kayフレームワークの勉強をしてきました。 講師は、開発者の松尾さんです。 Python Hack-a-thon #2 http://atnd.org/events/1288 オラクル青山センター 2009/11/14 10:00-19:00 Kayの基本 Kay = ケィ http://code.google.com/p/kay-framework/ ドキュメント http://kay-docs-jp.shehas.net/ Kayで作られたアプリケーション theokayblog（ブログ） http://code.google.com/p/theokayblog/ 心を引いたKayの特徴 デバッグ機能。 エラーの位置が詳細に表示される エラー画面からコンソールを叩ける Pythonのアプリだと、この
たまには$を書かない日を -No Dollar Sign Day-
PHPを日々書いている人へ。 たまにはPHPから離れて他の言語でプログラムを書いてみましょうという話です。 Webシステムのプログラムを書く手段としてPHPは実用的なのですが、他にも様々な言語が存在しているのは周知のとおりです。PHPにはPHPの、他の言語には他の言語の良いところ悪いところがあり、それらは普段使っている言語を離れて他の言語を知ることによって、初めて気付かされます。 また他の言語での実装方法を知ることにより、PHPで実装する際に別の角度からプログラムを見ることができ、さらに深い理解を得ることができます。 PHPを極めていくことはとても良いことなのですが、ある程度頭で描いた仕様が実装できるようになったのなら、是非他の言語を触ってみることをおすすめします。 では実際どの言語を触ってみるのが良いかという話になるのですが、普段PHPでWebシステムを開発しているなら、おすすめはPyt
Buildbot
Explore ScreenShots SuccessStories Press FAQ HowToHelp Support (and Paid Support) Utilities Security Licensing Plugins StatisticsCollection Documentation Buildbot Tutorial Buildbot Manual (latest release - see other versions) NineMigrationGuide -- help for migrating from 0.8.x to 0.9.x HelpfulPages Development and Administrivia Development (@ GitHub) Nine - work on the next generation GSoC and
集合知プログラミング
TOPICS Programming , Web , Python 発行年月日 2008年07月 PRINT LENGTH 392 ISBN 978-4-87311-364-7 原書 Programming Collective Intelligence FORMAT Print 本書は現在注目を集めている「集合知（collective intelligence）」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」、「数多くの解決策の中から最適なものを探し出す方法」、「オークションの最終価格を予想する方法」、「カップルになりそうなペアを探す方法」、
第5回 GoogleAppEngineでMVCアプリケーションを作成する
GoogleAppEngineについて前回紹介し，SDKを用いたローカルでの開発方法，および「Hello, World」を表示して公開するところまで説明しました。 今回はかんたんなアプリケーションの作成を通してGoogleのwebapp Frameworkを説明します。サンプルとして，かんたんなひとことブログサービスを作成します。このアプリケーションの作成チュートリアルを通して，データの投稿や削除，ユーザー認証などWebアプリケーションの基本的な機能を実装する方法を一緒に学んでいきましょう。 仕様を決める 実装する機能は以下の通りとします（図1，図2）。 ひとことの投稿 ひとことの削除…自分が投稿したひとことを選んで削除できる すべてのひとことの削除…管理者のみすべてのひとことを削除できる
Task Coach
What is Task Coach? Task Coach is a simple open source todo manager to keep track of personal tasks and todo lists. It is designed for composite tasks, and also offers effort tracking, categories, notes and more. Read more » What platforms are supported? Task Coach is available for Windows, Mac OS X, Linux, BSD. What does it cost? Task Coach is completely free. Read license » What support is avail
スペル修正プログラムはどう書くか
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
いやなブログ - スクリプト言語用のデバッガの使い方 - Ruby, Python, Perl
スクリプト言語用のデバッガの使い方 - Ruby, Python, Perl スクリプト言語用の CUIのデバッガの使い方を簡単にまとめました。対象言語は Ruby, Python, Perl です。 私は C, C++ でプログラムを書いているときはデバッガ (主に GNU/Linux 上の gdb) を頻繁に利用します。しかし、スクリプト言語ではそれほどでもありません。これはおそらく次のような理由によります。 ビルドが不要なので printf デバッグが容易 (ある程度大きい C++ のプログラムではビルド時間が長いので printf の挿入はしんどい) 異常終了時にスタックトレースが表示される (Ruby, Python なら自動、Perl の場合は use Carp; $SIG{__DIE__} = \&Carp::confess; など) オブジェクトのインスペクトが簡単 (Ru
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