無料でYouTubeやXなど多数のサイトから動画・画像・音楽をダウンロードできるオープンソースのツール「You-Get」を使ってみた
You-Getはウェブサイトから動画や画像、音楽形式のファイルをダウンロードできるシンプルなコマンドラインツールです。どれくらいシンプルに使用できるのか、実際にYouTubeとXから動画をダウンロードして確かめてみました。 You-Get https://you-get.org/ You-Getを使用するにはPythonおよびFFmpegが必要です。両者に対応していればOSを問わないようなので、今回はWindows搭載PCでレビューを行います。 最初にPythonをインストールします。Pythonのダウンロードページを開き、「Download Python 3.○○.○」をクリック。 ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。 「Add python.exe to PATH」にチェックを入れて「Install Now」をクリック。 しばらくするとインストールが完了しまし
You-Get
You-Get NOTICE (30 May 2022): Support for Python 3.5, 3.6 and 3.7 will eventually be dropped. (see details here) NOTICE (8 Mar 2019): Read this if you are looking for the conventional “Issues” tab. You-Get is a tiny command-line utility to download media contents (videos, audios, images) from the Web, in case there is no other handy way to do it. Here’s how you use you-get to download a video from
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is updated for Python 3 and NLTK 3. The first edition of the book, published by O'Reilly, is available at http://nltk.org/book_1ed/. (There are currently no plans for a second edition of the book.) 0. Preface 1. Language Processing and P
OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
Jupyter and the future of IPython — IPython
IPython provides a rich architecture for interactive computing with: A powerful interactive shell. A kernel for Jupyter. Support for interactive data visualization and use of GUI toolkits. Flexible, embeddable interpreters to load into your own projects. Easy to use, high performance tools for parallel computing. To get started with IPython in the Jupyter Notebook, see our official example collect
GitHub - joeycastillo/The-Open-Book
A note from the project creator: The Open Book was my first real electronics project; the earliest designs date to late 2019. I have learned a lot since those early days, and as such, here three years later, I am hitting reset. At this time the repository contains a version of the Open Book designed around the Raspberry Pi Pico. It's optimized for low part count and easy hand assembly, but it runs
日曜化学：量子力学の基本と球面調和関数の可視化（Python/matplotlib） - tsujimotterのノートブック
最近、とある興味 *1 から量子力学（とりわけ量子化学）の勉強をしています。 水素原子の電子の軌道を計算すると、s軌道とかp軌道とかd軌道とかの計算が載っていて、対応する図が教科書に載っていたりしますよね。 こういうやつです： Wikipedia「球面調和関数」より引用 Attribution: I, Sarxos 個人的な体験ですが、予備校の頃は先生の影響で「化学」に大ハマりしていました *2。 ここから「Emanの物理学」というサイトの影響で「物理」に目覚め、そこからなぜか「数学」に目覚めて現在に至ります。そういった経緯もあって、化学には大変思い入れがあります。 特にこの水素原子の軌道の図は当時から気になっていて、自分で描いてみたいと思っていました。先日ようやく理解でき、実際に自分で描画できるまでになりました。以下がその画像です： これはタイトルにもある「球面調和関数」と呼ばれる関数を
初心者向けTellus学習コース
初心者向けTellus学習コース 本教材は2020年度に提供した教材のため、Tellusの画面やAPIが現在の仕様と異なっている部分がありますのでご注意ください。 2018年度にリリースした衛星データをクラウド上で分析できる日本発の衛星データプラットフォーム「Tellus」は、2019年度にTellusをより多くの方にご活用いただけるようeラーニング講座を応募者への抽選登録制で提供してまいりましたが、2020年3月から、プログラミングと機械学習の基礎が学習できる「Tellus Trainer」と「初心者向け Tellus 学習コース」の2つのeラーニング講座を公開制限なしで提供することとなりました。 本教材「Tellus初心者向け学習コース」では、Python初心者向け教材となる基礎編と、Pythonで学ぶ実践的な衛星データ解析となる地理空間情報解析編（応用編）に分かれます。 基礎編では、
Pythonチートシート
本書はPythonでプログラミングする上で覚えておきたい、覚えておくべき、でも、忘れてしまいがちという構文をさまざまな要素ごとにギュッとまとめたPythonプログラマー必携とでもいうべき1冊だ。 Pythonが組み込みで提供する基本的なデータ型や制御構造、関数、多数のデータを一括して扱うためのリストやタプル、辞書、集合といったデータ構造、クラス定義に関連するアレコレ、ファイル操作の基本、モジュールやパッケージ、例外、さらには特殊メソッドまで、Pythonのコードを記述する際によくお世話になる構文や言語要素をまとめている。 本書の内容を以下に示す。 基本要素編：組み込みの基本データ型、制御構造、演算子、関数定義の基本など、Pythonプログラムを構成する基本要素を紹介 関数定義編：位置引数とキーワード引数、デフォルト引数値、可変長引数、ラムダ式といった関数にまつわる詳細な知識をギュッと圧縮
京都大学プログラミング演習Python2019コラム編.pdf
プログラミング演習 Python 2019 コラム編 京都大学 国際高等教育院 喜多 一 Version 2020/02/13 0 目次 次の章へ 目次へ 2 目次 0. コラム 0 始まり ............................................................................ 4 0.1 Python は 0 ではじまる............................................................ 4 0.2 1 始まりではいけないのか ........................................................ 4 0.3 結局は .........................................................
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はじめに — Python早見帳
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はじめに — 機械学習帳
基本的な正規表現一覧
Pythonプログラミング入門 - 教材・講義動画
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