Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、最近Pythonをまた書き始めたマンです。なんか古い記事が参照されててだいぶ害があるので現状にあったやつにします。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog 要点 これからPythonを使い始める人、という前提に立っているので今更Python2系を使い始める意味はない。*1ということでPython3系（現時点最新安定版のPython3.6.0）を使いましょう。 標準を使うのがよい（venv + pip） 自分がよく分かってないツールは使わないほうがいい Python2系を使う人は、上にリンクしてある記事にあるとおりなんですが、Python2.7を使うのであれば pip + virtualenv 一択だと思います。やり方は下にある内容と変わりません。 以下コピペ macOS Homebrew
LINEで電車遅延連絡Bot（改） - Qiita
概要 電車の路線名（山手線、中央線、丸ノ内線など）を送ると、遅延発生しているかどうかを知らせてくれる「電車遅延お知らせBOT」を以前作りました。 http://qiita.com/k1_style/items/67e548959374e34ce751 昨年LINEがBOT API Trialを止めてMessagingAPIを新たにリリースしたため、当BOTもこの仕様に合わせて作り変えました。 BOT API Trialが終了して3ヶ月も経って、ようやく重い腰を上げました。。遅くなりすみません。 Bot友だち追加＋QR Code LINE利用しているみなさま、またココからおともだちになってください！ 使い方イメージ ↑こんな感じで電車の路線名または企業名を送ると、遅延発生している情報を拾って知らせてくれます。 前回は路線名の完全一致のみで対応してましたが、 今回は部分一致で当てはまる遅延情報
機械学習ざっくりまとめ～パーセプトロンからディープラーニングまで～ - Qiita
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を読みましたので、機械学習についてざっくりとまとめます。 できるだけ数式とかは使わない感じで説明していきますので、イメージだけつかんでもらえればと思います。 機械学習とは 機械学習は入力データから反復的に学習を行うことによって、パターンを学習し、新しいデータに対しても答えを得ることができるようにするものです。 機械学習の問題はデータから数値を予測する「回帰問題」とデータがどのクラスに属するか分類する「分類問題」の2つに大別できます。 ある問題に対する適切なパラメータを学習していくため、学習するためのデータさえ用意できれば基本的なアルゴリズムを変更することなく様々な問題を解決していくことができます。 機械学習の手順 機械学習では、まず学習モデルの構築を行います。 学習モデルは多くの数式を含むモデルです。
Raspberry Pi 防犯赤外線カメラ(Python編) - Qiita
我が家に設置した赤外線防犯カメラを 作成した時の覚書です。 （初期導入の内容で現在とは大分異なります） 【使用する物】 Raspberry Pi 2 Model B：アマゾン 5,562円 赤外線カメラ NoIR Camera Board 790-2811：アマゾン 4,590円 焦電人感センサ：秋月電子 400円 赤色LED(3mm)：秋月電子 10円 カーボン抵抗（220kΩ）：千石電商 16円 【前提条件】 ・「RPi.GPIO」を導入済み ・CSIカメラポートにカメラを接続済み ・「raspi-config」にてカメラを有効にしている事 ・焦電人感センサのVCCおよびGND端子を接続済みで、 OUT端子を任意のGPIOに接続されている事（ここでは5番を使用） ・センサー検知確認用のLEDが接続されている事 （ここでは6番ポートに抵抗を挟んで接続） 【カメラ動作チェック：コマンド】
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