AIイラスト導入方法 ローカル環境で構築できる方法をわかりやすく解説 - 格安ガジェットブログ
AIイラスト。文字通りAIによって生成されたイラストで、今や人間の絵師の立場を食いかねないほどに発展を見せている技術です。 敷居が高く思えるかもしれませんが、ミドル程度のゲーミングPCを持っている人であれば無料でも環境構築が可能なので、個人でも余裕で運用していくことが可能なものとなっています。 今回はそんなAIイラストのローカル環境構築方法を解説していきます。 必要なPCスペック 導入手順 必要なものをダウンロード、インストールしていく GitでAutomatic1111のダウンロードを行う 学習データのダウンロードを行う webui-user.batを実行 まとめ 必要なPCスペック Nvidia製のGPU VRAM 以上4GB 基本的にはこの条件を満たしたデスクトップパソコンであれば、普通に動くと思います。流石にグラボ以外骨董品を使っているようなあまりにも極端な構成だと駄目かもしれませ
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
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東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai
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大井競馬で帝王賞を機械学習で当てた話 - Qiita
概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、２つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の１位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン
データ分析・解析をやりたいエンジニアにおすすめ！Pythonの入門スライド13選
Pythonには「NumPy」や「Pandas」などデータ分析に役立つライブラリが充実しており、中にはPythonからRを呼び出すことができるライブラリもあります。 これからデータ分析を始めるエンジニアのために、Pythonでのデータ分析に関する入門スライドを13個まとめてご紹介いたします。 データ分析の初心者向けのスライドを中心にピックアップしていますので、これからデータ分析を学びたいというエンジニアの方はぜひご覧ください。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめた
Rubyによるデータ解析 - NaCl Blog
DataCenter とソフトウェア開発ワークショップというイベントで、Rubyによるデータ解析について発表しました。 発表資料 発表の背景 Pythonに対してこの分野でRubyが遅れを取っているということが最近よく言われていますが、まずは使ってみないと何がRubyに何が足りないのかわからないと思い、最近色々なツールを触ってみています。 スライドの24ページあたりにもあるように、主要なツールについてはRubyでも揃いつつあるのかなという印象で、実際Jupyter notebook上で色々触ってみて、結構Rubyだけでも色々できるなと感じました。 一方で、Python/R等に比べて、機能面、性能面、ドキュメント面など、まだまだ不足しているのも事実だと思います。 今回のデモ用に書いたコードも、細かいところで色々足りなくて自分で実装したりしました。 一つ一つは大したコード量ではなく、自分で実装
中古マンション売買データを分析してみた(1) - 築年数と駅からの距離は価格にどう影響するか - About connecting the dots.
新しい年度になって消費税も上がったことで，3月までの駆け込み消費*1の反動でマンションとか全く売れていないんだろうなぁと思う今日この頃です*2．個人的な趣味でいうと新築よりは中古派ですので，増税前に無理矢理ローン組んだ人がさくっと数年で手放したのを買うのとかが，味があってよいと思うわけですけれども．2015年に消費税が10%にあがる公算も高そうですしね． さて，先日こんな興味深い記事を拝見いたしました． 徒歩5分vsバス利用、中古マンションの値下がり具合を可視化 - マンションチラシの定点観測 | マンション選びのお役立ち情報ブログ REINSといえば，不動産会社御用達の物件データベースなわけですが，当然のことながら業者専用のデータベースなので，私のような一般の人はみることができません．と思っていたら，上記記事で紹介があるように，中古物件の成約済みデータに関しては閲覧可能なんですね． 上記
日本で人気のサイトを取得するスクリプトを書いた - Qiita
まとめ Python + PyQueryでスクレイピングした 日本の人気サイト（アクセスが多い）の上位525件を取得してCSVに出力できた これで人気サイトのHTML／デザインの特徴を調査できる（かもしれない） 人気のサイトのHTMLとかデザインを分析したら何か面白い結果でないかなーと思って、とりあえず人気サイトのURLを取得するスクリプトを書いた。 Alexaで各国ごとのランキングが見られるので、そこから取得することにする。 Alexa the Web Informationは、1996年からWebサイトのアクセス数や利用状況などの統計を行い、誰でも閲覧できる状態で公開している老舗サービス。1999年からは米Amazonの子 会社。 refs. http://freesoft.tvbok.com/cat94/site10/alexa.html とりあえず書いたスクリプトはGitHubに置
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
xvideos.comのFLVファイルのURL（ならびに動画の関連データ）の取得方法 - 座敷牢日誌
今、使っている端末がプアーなだけでなく、無線LANの回線もかなり細いので、Youtuebやニコ動みたいなストリーミングがほぼ観れない。もちろん、エロ動画サイトも。 ダウンロードしてみるしかないわけで、別サイトのダウンロード用URL抽出サービスを利用するという方法があるんだけど。ただ、保存するわけでもないのにいちいちサイトを開いてURLを貼りつけて……、というプロセスは少し煩わしい。そこで、スクレイピングで動画URLを引っこ抜けないか調べてみたら結構簡単なことだった。 pythonとBeautifulSoupを組み合わせて、xvideos.comのflvファイルのURLを抽出する例を紹介する。 #!/usr/bin/python # coding: utf8 import sys import urllib2 from BeautifulSoup import BeautifulSoup u
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京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
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