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最近ホットな話題であるdeep learningをやってみようと思って，まずはchainerで回帰の順伝播型ニューラルネットワークを作成し，sin関数を学習させてみた． ニューラルネットワーク入門 ニューラルネットワークを使った機械学習は昔からあるものなのだが，最近はいろいろな学習法が発達してきていて，ライブラリーも充実してきているので，素人のみーでも気軽にニューラルネットワークが使えるような時代が来たわけである．素晴らしい． みーは以下の書籍とサイトでニューラルネットワークの基礎を勉強した．2日でだいたい理解できる内容だった． Michael A. Nielsen, "Neural Networks and Deep Learning", Determination Press, 2015 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

Blenderで作成したモデルをUnityにインポートして使用することは多いですが，軸の方向を正しく設定しないとややこしいことになってしまいます．ここではその方法をまとめておきます． 時間がない人↓ Blenderでは+X: 右，+Y: 前，+Z: 上 Unityでは+X: 右，+Y: 上，+Z: 前 Blenderでfbx形式でエクスポートし，設定をZ-foward, Y-upとし，Scaleを100にする 時間がある人↓ まずBlenderで以下のようなテスト用のモデルを作成しました．BlenderでのX軸面に突起があり，Y軸面が少し出っ張り，Z軸面が少し凹んでいます． Blenderではテンキーの1を押すとFront Persp (前方から見る)になりますが，この時下のスクショにようにX-Z平面を見ることになります．このことから，BlenderではX軸正方向が右，Y軸正方向が前，Z軸

Djangoでサーバーからファイルをダウンロードする方法を紹介します． view.pyにて，download(request)を実行するとファイルがダウンロードされるようにします．python3.4にて確認済み． テキストファイル .txt from django.http import HttpResponse import io def download(request): output = io.StringIO() output.write("First line.\n") response = HttpResponse(output.getvalue(), content_type="text/plain") response["Content-Disposition"] = "filename=text.txt" return response まず，outputにio.Str

先日Fitbit Oneを購入した，という記事を書いたが，今までOmronのWellnessLinkを愛用していたみーがこっちに乗り換えた理由の1つに，サービスのデータにアクセスするためのAPIが充実している，という点がある．WellnessLinkもデータをエクスポートできるのだが，その逆がとても難しい．FitbitならAPIを叩くだけで簡単にデータをインポートし，エクスポートできる． ということで，Pythonを用いたFitbit.comの開発方法をメモしておく． 用意したもの Python 3.3 python-fitbit (GitHub) oauthlib (GitHub) requests (GitHub) requests_oauthlib (GitHub) 最後の3つはpython-fitbitを使うのに必要なモジュールで，pipしたりeasy_installしたりすれば頭

PythonでURLを指定してhtmlなどのファイルをダウンロードするにはurllib.requestを使用しますが，ユーザーエージェントをどのように扱うのかをメモしておきます．Python3.3で検証しています． まず，以下のスクリプトを見て下さい． import urllib.request url = "http://www.cman.jp/network/support/go_access.cgi" req = urllib.request.Request(url) response = urllib.request.urlopen(req) charset = response.headers.get_content_charset() if charset==None: charset = "utf-8" print(charset) html = response.read(