Python 標準ライブラリ — Python 3.7.1 ドキュメント
The Python Standard Library¶ While The Python Language Reference describes the exact syntax and semantics of the Python language, this library reference manual describes the standard library that is distributed with Python. It also describes some of the optional components that are commonly included in Python distributions. Python’s standard library is very extensive, offering a wide range of faci
文字列を逆順にする - ひきメモ
>>> str = "abcdefg" >>> str[::-1] 'gfedcba' >>> >>> str[0:5:2] # 0番目から5番目までを2つおきに取り出す 'ace' >>> str[-1:-5:-1] # 後ろの4つの要素を逆順に取り出す 'gfed'
WindowsにPython2.7とPython3.7が共存できるようにインストールする
はじめに Pythonは2.7系と3系の２つのバージョンが並行して開発されており、どちらもよく使われています。そのため、両方をインストールし、共存できるようにする方法をまとめます。 今回は2.7系を2.7.15、3系を3.7.0とします。（2018/9/2時点での最新版） ただ、仮に3系が3.6とか3.5でも手順はほとんど同じになると思います。 今回はWindows10 64bitにインストールしますが、Windows7とか32bitとかでも手順は同じだと思います。 また、Macの場合はこちらが参考になりました。（素晴らしい記事をありがとうございます。） Pythonインストール（Mac編） 2019/10/25 追記 本記事はPython公式のインストーラーを使ってPython2.7とPython3.7をWindowsにインストールする手順です。 もし、インストーラーを使わずに、コマンド
Programming Computer Vision with Python
PCV - an open source Python module for computer vision Download .zip Download data View on GitHub PCV is a pure Python library for computer vision based on the book "Programming Computer Vision with Python" by Jan Erik Solem. The final pre-production draft of the book (as of March 18, 2012) is available under a Creative Commons license. Note that this version does not have the final copy edits and
Pythonのテキスト作りました - Qiita
▲訂正とお詫び▲ テキスト本体（第3.2版以前のもの）の中のオブジェクト指向プログラミングの解説部分で，デストラクタ（ファイナライザ）に関する記述に誤りがありましたので修正しました．どうか最新版に差し替えてください． ●テキスト本体（PDF形式421ページ:3.58MB） 2024/06/18更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re, csv, functools, asyncio, sched, schedule, tra
Pyconjp 2014 OpenCVのpythonインターフェース入門
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ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
NumPyで画像処理 | mwSoft
NumPyで画像処理 概要 実践 コンピュータビジョンを読んで、出てきたサンプルコードを試したりいじったりする企画、その1-3。 NumPyを利用した画像処理。画像の表示にはMatplotlibを利用。配列に対して効果を加えることで画像にどういう変化が出るかを見るのは、やっていてけっこう楽しい作業。 NumPy, Matplotlib, Pillowは既に利用可能になっているものとする。 画像の読み込みと表示 foo.jpgという名前で適当な画像ファイルを置いておく。 # 必要なものをimport from PIL import Image import numpy as np from matplotlib import pylab as plt # 画像の読み込み img = np.array( Image.open('foo.jpg') ) # 画像の表示 plt.imshow( i
PyCharmでスニペットを使う - メモ置き場
emacsだとyasnippetを使ってました。 便利なんですけど、設定や使い方が若干面倒でなくもないです。 PyCharmでスニペットに該当する機能はlive templatesという名前で用意されています。 デフォルトでDjangoやjsのテンプレートがいくつか登録されてます。 テンプレートを展開するキーはEnter、TAB、Spaceから選べますが、KeyMapをEmacsにするとTABは効かないようです。 試しに一つ登録してみます。 設定ダイアログ右上の+ボタンを押して登録を開始します。 Abbreviationにclassと入力。 Template Textに以下を入力。 class $class$($object$): """$cls_doc$""" def __init__(self, $args$): """Constructor for $class$""" $END$
PythonのPyQtによるクロスプラットフォームGUIアプリ作成入門 - MyEnigma
Qt Quickスターターブック―Qt5.10対応 (SHOEISHA DIGITAL FIRST)posted with カエレバ折戸 孝行 翔泳社 2018-03-15 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに インストール Macの場合 Linux(Ubuntu)の場合 Windowsの場合 Windowを作る ステータスバーに文字などを表示する メニューバーを作る ツールバーを作る 一行のフォームに文字や数値を表示する 複数行のテキストボックスを作る 表形式のGUIの作り方 スライダーGUIを作る タブのGUIを作る プログレスバーのGUIを作る メッセージボックスを作る ウィジェットをグループ化する リスト選択のGUIを作る ラジオボタンを使う PyQtをより深く学びたい人は Pythonのその他GUIライブラリ
Pythonによる機械学習入門 ～SVMからDeep Learningまで～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
Shouno Lab.
庄野研究室は，視覚の情報処理を基盤とした画像処理，機械学習（神経回路モデル，深層学習）といった分野を中心に研究を行っています． 神経回路モデルや機械学習をベースに，計測画像などに対する情報処理技術を日夜開発しています．興味がある方はご連絡ください． 人間や動物の脳がどのような情報処理を おこなっているかは未だ人類にとって未知の領域となっています．これは情報処理の機構が異なっていることに起因していると考えられます．脳は比較的単純な部品であるニューロンと呼ばれる部品からなりたっており，ひとつひとつの ニューロンは高い能力をもっているわけでも精度の高い動作をしているわけもありません．それどころか生体の内部のさまざまな雑音によって非常に不確かな情報処理をせざるをえない状態にあります． ところが，このニューロンが莫大な個数（人間で約１４０億個）集まると人間のように物を視て，言葉を操り，思考を巡らすと
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
The Python Tutorial
The Python Tutorial¶ Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, together with its interpreted nature, make it an ideal language for scripting and rapid application development in many areas on most platforms. The Python interpre
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[python] pipのインストール失敗 | Tech控え帳
pip - python.jp
https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/
Permission denied: '/Library/Python/2.7/site-packages/pync/vendor' · Issue #1 · sindresorhus/weechat-notification-center
php プログラマのための Python チュートリアル — phpy 0.1 documentation
2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版