January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience training neural networks. This implementation is missing tons of features on purpose to keep it as simple as p
ffmpeg | ニコラボ
フィルタ内容をテキストで読み込む filter_script、filter_complex_script オプションは何も指定しないと既定値が入力される。指定にはオプション名を指定するのとしないのがあり、指定しないほうは ffmpeg -h filter=フィルタ名で表示される順番に指定しなければならないが同じ意味のオプションはまとめて一つの順番とする。このヘルプコマンドの順番と公式サイトの順番が一致しないことがたまにあるが、ffmpeg -h filter=フィルタ名の順番が正しい。既定値以外を指定するときは別途オプション名を指定して値を指定する。[int]の指定順は基本ヘルプの順番だが、ffmpeg 4.3では対応する数値もヘルプコマンドで表示される。 crop（切り出しフィルタ）を例にする。最初の引数の前に=（イコール）でつなげて第1引数を指定、第2引数以降は:（コロン）でつなぐ。引
v5で変更された内容
v5.3.0 以前のアルファ版v5.3.0から移行する場合は、このセクションに加えて、その変更点を確認してください。 Helpers カラーリンクに再び！!importantが追加され、新しく追加されたリンクユーティリティとの相性が良くなりました。 Utilities 新しい.d-inline-griddisplayユーティリティが追加されました。 v5.3.0-alpha2 v5.3.0のアルファ版から移行される方は、以下の変更点をご確認ください。 CSS variables 重複したり、使用されていないルートCSS変数を削除しました。 Color modes ダークモードの色は、特定の色合いや色合い(例えば、$blue-300)ではなく、Sassのテーマの色(例えば、$primary)から派生するようになりました。したがって、基本テーマの色をカスタマイズする時、より自動化されたダークモ
It’s time to start catching up with Combine! If you’ve been with me and remember the initial breakdown using SwiftUI, here’s what I wanted to do: Make a ListMake a Row for that ListCreate a view model We still haven’t decided on what’s the best approach to SwiftUI’s declarative way of building UI architecture-wise, but it seems to be leaning heavily towards MVVM, or at least some variant of it. Si
MVVM with Combine Tutorial for iOS このMVVM with Combineチュートリアルでは、CombineフレームワークとSwiftUIを使用して、MVVMパターンを使用してアプリを構築する方法を学習します。今回は良質なiOS開発のチュートリアルを数多く紹介している raywenderlichの記事を翻訳、加筆修正したものになります。 今回のチュートリアルで使うファイルのダウンロードはこちらから 資料のダウンロード 機能追加含め全体を網羅したリポジトリはこちらです。 https://github.com/manchan/MVVM-with-Combine-Tutorial-for-iOS 参照記事 MVVM with Combine Tutorial for iOS By Rui Peres version Swift 5, iOS 13, Xcode
(この記事は会計系 Advent Calendar 2023の14日目の記事です。) 会計系アドベントカレンダーの14日目を担当するたきぞうです。 会計系Advent Calendarの企画として何を書いてもよいというお話でしたので、Excelの新しめの機能であるスピルについて書き散らしてみたいと思います。 完全な趣味です。ゴリゴリの実務家のため学術的な内容は一切含まれておりませんが、読まれた方の何らかのインプットになれば幸いです。 目次 はじめに スピルの基本的な解説 範囲の参照 範囲に100を乗じてみる スピル範囲演算子の使い方 よく使う便利な関数の解説 UNIQUE関数 UNIQUE関数の基本 UNIQUE関数の応用 補足 ピボットテーブルとの使い分け SORT関数、SORTBY関数 SORT関数の基本 SORTBY関数の基本 SORT系関数の具体的な使い方 FILTER関数 FIL
Python3 で 騒音計を作ろう - Qiita
Python3 で 騒音計を作ろう 音楽を聴いていたら、隣家から苦情 自分が音楽を聞く自由と、近隣の方々が静かに暮らす自由を両立させたい 壁に遮音材と吸音材を貼ったところ、苦情の内容が 「音が漏れている」という表現から「重低音が聞こえる」に変わった。 よっしゃ重低音対策しちゃうぞ 音漏れは60dBぐらいから聞こえる 重低音は40dBぐらいでも聞こえることが有る というのを突き止めた。（長男が詳しかった） 床を通じて隣に伝わっているので、床とスピーカの間に遮音材を敷いた上で、さらに対策を行う。 重低音の部分の音量を把握したい 全域の音量の算出は、サンプルがネットに見つかった。 https://hotsmmrblog.com/noise-level-measurement_with_raspberry_pi_and_usb_mic/ ラズパイとUSBマイクを用いたデシベル計算、騒音測定器の作成
Learn how to train a machine learning model to rank documents retrieved in the Solr enterprise search platform. This tutorial describes how to implement a modern learning to rank (LTR, also called machine-learned ranking) system in Apache Solr. It's intended for people who have zero Solr experience, but who are comfortable with machine learning and information retrieval concepts. I was one of thos
iOS版マネーフォワード ME クイックアクションウィジェットの開発 - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 マネーフォワード MEのiOSエンジニア、ひらた（ @cafedeichi ）です。 iOS版マネーフォワード MEは、Ver. 13.8でダークモードに対応しました。Twitter等のSNSでかなり話題になっていたようですが、その影でひっそりと新機能である「クイックアクションウィジェット」もリリースしました。 今回は可愛い我が子をもっと見てもらおうということで、そのデザインと開発についてまとめてみました。Intentsを使った実装や、XcodeGenによるExtensionのTarget設定など、参考にできる文献が少なく一次情報を頼りに手探りで行ったところもありますが、これからConfigurableなウィジェットを開発しようと思っている方の参考になれば幸いです。 クイックアクションウィジェットとは まずご存知ない方向けに。 クイックアクションウィジェットとは、アプリの中で
step2： Windowsのアイコンの画像を選択したら、下側に「Windows EXE Files」が表示されます。「Windows builds from gyan.dev」と「Windows Builds by BtbN」2つオプションがあります。今度は「Windows builds from gyan.dev」をクリックします。 “．．．from gyan.dev”はドキュメントのコミッターで有名なGyan氏が配布しているものです。“．．．by BtbN”はBtbN氏が配布しているものです。どっちでも問題なく使えます。 step3：画面を下にスクロールして、「release」と書かれている所があります。ここでいろいろなバージョンが用意しているが、この一番上の「ffmpeg-release-full.7z」を推奨します。クリックしたら、ダウンロード開始されます。 （2）FFmpegを
【SwiftUI】UIImagePickerControllerとPHPickerViewControllerを使ってカメラとフォトライブラリから動画を取得する | DevelopersIO
【SwiftUI】UIImagePickerControllerとPHPickerViewControllerを使ってカメラとフォトライブラリから動画を取得する SwiftUIで端末のカメラで撮影した動画、またはフォトライブラリにある動画を取得したかった為、調べました。 以前からUIImagePickerControllerにはお世話になっていましたが、UIImagePickerController.SourceType.photoLibraryはiOS 14より新しいOSバージョンでは非推奨になっている為、フォトライブラリからソースを取り出す場合はPHPickerViewControllerの使用が推奨されております。 なので今回はカメラから動画を取得する場合は、UIImagePickerControllerを使用して、フォトアルバムから動画を取得する場合は、PHPickerViewCo
今回はSciPyの関数scipy.signal.medfiltの動きについて整理します。 関数自体は、メディアンフィルタ(median filter)です🐜 メディアンフィルタ データ端の扱い 開発環境 サンプルプログラム おわりに メディアンフィルタ メディアンフィルタとは、あるデータ群を大きい順または小さい順に並び替えて、真ん中に位置する値を代表値とするフィルタです。 主にスパイクノイズを取り除くために使います。 簡単なアルゴリズムなので、各自テキトーに調べてみてください。 一応、IT用語辞典バイナリの情報を以下に載せておきます。 - メディアンフィルタ データ端の扱い 1次元でも2次元でも、設定した窓を1つずつシフトして、すべてのデータを走査していくことは共通ですが、問題はデータの端っこです。 データ端の扱い方は、いくつかの方法があります。例えば、 計算できないデータ端は、切り捨て
FFMPEGで複数の動画を並べて比較する方法
FFMPEGで2つの動画を横に並べる方法下記のコマンドで、2つの動画を横に並べることが可能です。 以下の画像のように、二つの動画を横に並べた動画がoutput.mp4として出力されます。 FFMPEGで2つの動画を縦に並べる方法2つの動画を縦に並べる場合は”hstack”の代わりに”vstack”を用いることで実現できます。 以下の画像のように、二つの動画を縦に並べた動画がoutput.mp4として出力されます。 FFMPEGで3つの動画を横に並べる方法三つの動画を横に並べる場合は、以下のコマンドで実現できます。 以下のように三つの動画が横に並ぶ形で、動画が出力されます。 4本以上の動画を横に並べる場合においても、上記のコマンドを編集すればよく、「-i input4.mp4」など4本目の入力ソースを追加した上で「-filter_complex “[0:v][1:v][2:v][3:v]hs
概要 こんな画像から 出典：フォクすけの画像 こんな画像を作成します。 画像は透過PNGであることが前提です。 コード import numpy as np import cv2 from PIL import Image, ImageFilter # 上下左右に縁取りを追加 def add_border(img, size): border_h = np.zeros((size, img.shape[1], img.shape[2]), dtype=np.uint8) border_v = np.zeros((img.shape[0] + 2*size, size, img.shape[2]), dtype=np.uint8) img2 = np.vstack([border_h, img, border_h]) img2 = np.hstack([border_v, img2, bor
概要 市販の脈拍センサを指に装着, arduinoで読み込み, シリアル通信でPCに送信 Windows PC上のpythonで, シリアルを受け取り, リアルタイムに解析して心拍数を計算 実装はこちら: https://github.com/dokkozo/heartbeat_detection できたこと センサを指に装着 脈拍を計測して (arduino) PCにとりこんで処理して脈拍を逐次表示 (python) 脈拍センサについて 今回はKKHMF製 MAX30102互換? を使用 インターフェースはI2Cで4端子を使用してArduinoに接続. 5V, GND, SDA(A4), SCL(A5) アナログの値をセンサ出力として出すものもある KKHMF製 https://www.amazon.co.jp/dp/B083DSZZJJ 3端子, 5V, GND, AnalogRead
こんにちは。ゴールデンウィーク３日目です。緊急事態宣言が５月末まで延長しそうです。家に籠って勉強なりゲームなりをしています。 今日は、状態空間モデルを取り上げます。状態空間モデルでは、実際の観測値とその背後にある真の状態を分けて考えます。真の状態は時間とともに変化しますが、私たち観測者にはその状態が見えません。観測者が手にすることができるのは観測値のみで、これに基づいて真の状態を推定します。もっとも素朴なモデルでは、真の状態における１つの時間ステップでの変化は微小であると想定したり、観測されるのは真の状態にノイズがのったものであるとする仮定を置いたりします。このような状態空間モデルのイメージ図として以下のような図が用いられることが多いです。真の状態が時々刻々と推移しており、私たちが観測する値はそこから派生したものであると見なします。 状態空間モデルのイメージ状態空間モデルを用いた予測の方法
FFmpegで手ぶれ補正
ドライブレコーダーの画像を FFmpeg で加工。 リサイズや音声消去などは brew 標準でできるが、手ぶれ補正はサードパーティプラグインが必要。 http://public.hronopik.de/vid.stab/ macOS brew で インストール $ brew remove ffmpeg $ brew tap pnbv/homebrew-ffmpegvidstab $ brew install pnbv/homebrew-ffmpegvidstab/ffmpeg まず解析ログ transforms.trf を作成 $ ffmpeg -i 補正したい動画.mov -vf vidstabdetect -f null - 作成した transforms.trf から $ ffmpeg -i 補正したい動画.mov -vf vidstabtransform=smoothing=5:i
●テキスト本体（PDF形式421ページ:3.58MB） 2024/03/14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, traceback, pprint, platform, base64, collections, itertools, enum, shutil, zipfile, atexit, wave, PyAudio, Tkint
●テキスト本体（PDF形式421ページ:3.58MB） 2024/03/14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, traceback, pprint, platform, base64, collections, itertools, enum, shutil, zipfile, atexit, wave, PyAudio, Tkint
Pythonを使って時系列データを予測する状態空間モデルの実装 〜トレンド、季節周期、自己回帰を状態とする線形ガウスモデル〜 - 見習いデータサイエンティストの隠れ家
状態空間モデルは、観測できない状態を推定し、その推定した状態から観測値を予測するモデルです。観測できない状態の形を指定できるため、季節周期やトレンドを表す状態のモデルを構築でき、それぞれの成分に分解できます。これにより、ブラックボックスになりがちな機械学習の予測モデルではわからない、時系列データの分析が可能となります。 今回の記事では、トレンド、季節周期、自己回帰を含んだ盛々の状態の状態空間モデルを作り、時系列データがどのように分解できるかまでを見ます。時系列データの予測はもちろん行いますが、普通に構築しただけでは精度が低いので、最適化にも挑戦という野心的なところまでやるのです！ 最後まで見ていただくと、次の画像のような結果を出せます。時系列データの予測ではそこそこ良い精度に見えますし、トレンド、周期成分、自己回帰の影響度合いもわかります。内部がブラックボックスにならないのが状態空間モデル
概要 大阪オフィスの山田です。絶賛SwiftUI勉強中なので、ObservableObjectやCombineを使いつつ、セクション間を移動できるリストを実装してみました。試行錯誤しながら実装したので、もっと良い方法があるかと思いますが、現時点で学習したことの整理も含め記事にしています。 開発環境 Xcode: 11.7 macOS: 10.15.4 作るもの セルにチェックボックスがあり、チェックすると下のセクションに、チェックを外すと上のセクションに移動するリストです。 モデルを作成 まずモデルを作成します。 class Item: Identifiable, ObservableObject { let id = UUID() let title: String @Published var check: Bool init(title: String, check: Bool) {
ここで解説する VSTACK関数 と HSTACK関数 は、ProPlusに追加された関数です。Excel 2016/2019/2021では使用できませんのでご注意ください。また、本稿執筆時点(2022/3/20)では、まだInSider Programに実装されただけですので、製品版で使えるようになるには、まだ少し時間がかかると思います。なお、この関数については、YouTubeの動画でも解説しています。ぜひ、ご覧ください。また、この関数では「スピル」という機能が使われています。スピルに関しては「Excel 2016レビュー[Excelの使い方が激変する「スピル」]」をご覧ください。 VSTACK関数 / HSTACK関数 STACKとは、"積み重ねる"などを意味する英単語です。先頭のVは、垂直を意味するVerticalの略で、Hは水平のHorizontalです。つまり、複数のセル範囲や配
この記事は，フラー株式会社 Advent Calendar 2021 の 20日目の記事です。 19日目の記事は @ujikawa1026 さんによる 「コーディングしない」という不安に対してマネージャーはどう向き合うか でした。 はじめに こんにちは！フラーでiOSエンジニアのアルバイトをしている前澤です。 これまでのiOS開発では主にUIKitとRxSwiftを使ったMVVM設計パターンによる開発をしてきました。一方で比較的新しいフレームワークであるSwiftUI, Combineについてはほとんど触ったことがありませんでした。 ただ、SwiftUIのコードベースで宣言的にUIを実装していける点が魅力的だと感じていました。また、CombineはApple標準のリアクティププログラミングのフレームワークでこちらもぜひ使ってみたいと思ってました。 そこで今回SwiftUI + Combin
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
Combine’s What Makes SwiftUI Really Shine
MVVM with Combineチュートリアル for iOS
スピルを使ってみよう - 日々の備忘録
An introduction to machine-learned ranking in Apache Solr
【初心者向け】FFmpegの使い方を分かりやすく解説！ダウンロードとインストール方法もあり！
scipy.signal.medfiltの端点の処理 - ari23の研究ノート
OpenCVとPILでアクリルバッジの型枠画像を作成する - Qiita
脈拍センサから心拍数をリアルタイムに計算する - Qiita
【状態空間モデル】PyStanとpykalmanでダウ平均株価予測 - ころがる狸
Pythonのテキスト作りました - Qiita
Pythonのテキスト作りました - Qiita
【SwiftUI】タップでセルがセクション間を移動するリストを実装したメモ | DevelopersIO
Office TANAKA - ワークシート関数[VSTACK 関数 / HSTACK 関数]
SwiftUI + CombineでMVVMサンプルアプリを作ってみた！ - Qiita