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衆院選
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「「time.process_time」は精度が悪いから使うべきではない」という記事をみて気になったので． import time num = 1000 mst = 0 for _ in range(num): t0 = time.perf_counter() while True: t1 = time.perf_counter() if t1 != t0: break mst = mst + (t1 - t0) print(f'Resolution of the time.perf_counter: {mst/num:.9f} [sec]') print(time.get_clock_info('perf_counter')) #バージョン 3.3 で撤廃: この関数の挙動はプラットフォームに依存します: #必要に応じて挙動が明確に定義されている perf_counter() または p
統計学では，正規化（Normalization）も標準化（Standardization）も同様の意味で用いられる事が多いが，機械学習やデータ分析の世界では，標準化は正規分布→標準正規分布を指し，正規化はデータを[0, 1]にリスケーリングする事を指す場合が多いので，ここでは後者の意味で用いる事にする．標準化については，これは言うまでもなく，非常にパラメトリックな話で，議論の余地は無いだろう．問題になるのは後者で，正規化はデータプリパレーション時に，非常に重要なプロセスだけど，何をしたいのか，目的によって，本当に正規化した方が良いのかどうかというのは，やはり考えないといけないのではないか．何でもかんでも，無条件に正規化するべし，みたいな論調があるけど，そうではない（例えば，手法によっては，手法自体に中心化のバイアスがあって，その場合はプリパレーション時に正規化（というかその場合は「標準化」
2018/11/26 追記 ちょいちょいアクセスがあるので，本エントリで 紹介している方法よりも良い方法がありますよメモ． いつから実装されたか忘れたけど， 「FUSEを用いてGoogle Driveをマウント」 が以下の様に簡単にできるようになった． from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') Go to this URL in a browser: Enter your authorization code: ·········· Mounted at /content/gdrive これだけで，「/content/gdrive/My Drive」という形で Google Driveがマウントされ，フルアクセスできる． 後は，Google Drive内に作業用ディレクトリでも作成して，cdすれば良い． 自分
Google Colaboratoryについて（まとめ） Colaboratory – Google – Research at Google 基本的なFAQ Colaboratory – Frequently Asked Questions – Google 以下，手探り（随時追記） 情報が全然ないので，手探りで纏めていく（徐々に追記していく予定）． 以下は基本的に一般論ではなく経験論だと思うべき． 取り敢えず，誰かと「共有」するという目的を達するに当たって， 最低限，必要だと思われる形式知を纏められればなあ． 2019/08/20 追記 ・有償版計画がある？（high-RAM runtimeモードはそのお試し？） 2019/07/28 追記 ・いつの間にかhigh-RAM runtimeが用意されている – 通常，約13 [GB]程度しかメモリがないが，high-RAMモードは約25.
参考： Google Translate API、無料で使えるか-Qiita sentence = 'i wanna see you' url = "https://translate.google.com/translate_a/single" headers = { "User-Agent": "GoogleTranslate/5.9.59004 (iPhone; iOS 10.2; ja; iPhone9,1)" } params = { "client": "it", "dt": ["t", "rmt", "bd", "rms", "qca", "ss", "md", "ld", "ex"], "dj": "1", "q": sentence, "tl": "ja" } res = requests.get(url=url, headers=headers, params=para
わざわざコマンドプロンプト上で「dot -T png graph.dot > graph.png」しなくても，Jupyter上で完結できるらしいと知ったので．試してみる． 参考： [1] CNNの図をPythonで描く-Qiita データは https://funmatu.wordpress.com/2017/04/23/%E7%84%A1%E9%A1%8C%E3%81%AE%E3%83%89%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88/ を参考に．取り敢えず，ツリーを作りたいだけなので，ボストンデータをロードして，kmeansして，ツリーを作る． import numpy as np import matplotlib, matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn i
任意の画面領域でキャプチャを手軽に取れないかなと思っていた所，以下の記事をみつけた． [Python][Windows] Pythonでスクリーンキャプチャを行う-Qiita 「あー，pywinautoね」と思ったけど，よく考えたら知っているのは「PyAutoGUI」だった． 似た名前で機能もほぼ似ている，となると，気になるのは，じゃあ何が違うの？という． 物凄くざっくりとした理解だけど，PyAutoGUIはクロスプラットフォームなUI自動化モジュールなのに対して，pywinautoはWindowsに最適化された自動化モジュールの様だ．pywinautoがWin32APIを使いやすくラッピングしてくれたモジュールだとしたら，PyAutoGUIはGUI処理を一つずつインスタンス化して処理していかないといけない的な（この例えは適切ではないかもしれないけど）． Q: Can PyAutoGUI
先月の話だけど，1日2, 3時間以下しか睡眠が取れない日が続き， 一番酷かったときは，週の睡眠時間が計7時間程度だった． さすがに，週の合計睡眠時間が7時間のときは， 入眠時幻覚を伴う睡眠麻痺(入眠期レム睡眠に起こる；いわゆる金縛り)が起こったり， 寝てるつもりが無いのに気づいたら寝ていたり，あるいは起きてるのか寝てるのか分からなかったり， そして，タイトルにあるように「黒色」が「深緑色」に見えたりした． これ，何でだろうなーと思ってはいたけど，特に深く考えたことが無かった． でも，今日ふと見つけたんだけど，極度の睡眠不足に陥ると， 多くの人が「黒色」が「深緑色」に見えるって経験をしているようだ． 睡眠不足で黒が深緑に見える – コトノハ ますます，何故そうなるのか気になってしまう． 気になると，ついつい理屈で何とか説明しようとするのが理系の悪い癖． というわけで，簡単にググった感じでは，
AT(Ananerobic Threshold，無酸素性作業閾値)とは，有酸素運動と無酸素運動の境界付近， ある一定以上の運動強度を与えると，有酸素運動から無酸素運動に切り替わるけど， その有酸素から無酸素に切り替わる変換点をATと言う． 無酸素運動では乳酸が生成され，筋疲労を起こすため， できる限り乳酸を生産せず，持久的な運動を行うためには， あるいは，そのパフォーマンスをさらに上げるためには， 自分のATを把握するということは非常に重要である． ATの測定法としては，以下の４つがある． ・LT(Lactate Threshold，乳酸性作業閾値) ・VT(Ventilation Threshold，換気性作業閾値) ・HRT(Harteate Threshold，心拍性作業閾値) ・OBLA(Onset of Blood Lactate Accumulation，血中乳酸蓄積開始点)
記憶があるからこそ、自己同一性を保つことができ、自己認識を可能とするのである。(詳しくは、関連[2])
この間のやつをさらに改良して， サンプリング周波数などを与えなくても， 時系列データからちゃんと求めてくれるようにした． パワースペクトルは正規化された値を表示する． これで，とりあえずはパワースペクトルを求めるプログラムは完成． —— spec_graph.R —— #—パワースペクトルの表示— # 引数として # t : x軸（time） # wave : 時系列データ # sf : サンプリング周波数 # select : select=0:振幅，select=1:パワー spec_graph <- function(t,wave, sf=1/median(diff(t)), select=0){ num = length(wave) # 時系列データ長 n = 0:(num-1) # 横軸設定用 f = n /
●ophcrack-LiveCD 一番手軽で簡単。 ターゲットPCにCDをセットしてCDブートさせたら、自動実行。 パスワードが英数字(大文字・小文字関係なし)のみなら即効解析完了。 ただし、LMハッシュが生成されてなかった場合やパスワードに特殊記号が含まれていた場合は、解析不可能。
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