機械学習で乃木坂46を顏分類してみた - Aidemy Blog
この記事は移転しました。約2秒後に新記事へ移動します。移動しない場合はココをクリックしてください。 こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画像から顔部分を取り出して保存、テストデータの取り出し 画像の水増し モデルを定義して、学習 テスト(顔を四角く囲って、その人の名前を出力) 説明はこんなもんにして、彼女らの可愛さについて語りたいところですが、そういうブログではないので、少し技術的なことを書きます。 今回はjupyterを使って作業を進めました。notebook形式なので結果が見やすく初心者にはいい環境でした。環境は以下。 macOS:10.13.1 python:3.6.
高校数学: 集合 (3数の集合) 4: Python3: functools.reduce() で畳み込み、または畳み込む。 Numpy: intersect1d(), union1d() - 統計学, 数学, R (R言語), Python 3
Python3 コード sets_cap_cup_complement4.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import functools import numpy as np def print_math_problem(): """(docstring) """ print("""1 から 600 までの整数の中で、2 の倍数の集合を A, 3 の倍数の集合を B, 5 の倍数の集合を C とする。 このとき、以下のものを求めよ。 (1). 集合 A の要素の個数 n(A) (2). 集合 B の要素の個数 n(B) (3). 集合 C の要素の個数 n(C) (4). 集合 A cap B の要素の個数 n(A cap B) (5). 集合 B cap C の要素の個数 n(B cap C) (6). 集合 C cap A の
MacのsayコマンドとPythonでツイート読み上げスクリプト書いた - TaillookTech
経緯 実装 動作 コード 経緯 知り合いのオタクがVOCALOID？のゆかり？にツイート読み上げさせてたのでやってみたかった． 実装 ツイッターのストリーミングAPIを使って取得したツイートの内容をPyhtonのsubprocessモジュールでbashのsayコマンドで読み上げさせる． sayコマンドはOS X独自のコマンドでLinuxとかではGoogleとかの読み上げ機能を使うといいみたい． sayコマンドで使える音声は色々あってデフォルトではKyokoという女の声． ha1f-blog.blogspot.jp ツイッターのストリーミングはこのページのコードを参考にしました． qiita.com sayコマンドの使い方はここを参考にしました， 動作 こんな感じの出力が出てKyokoさんが喋ってくれる． コード # -*- coding: utf-8 -*- import tweepy i
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