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『qiita.com』

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  • Visual Studio Codeを使ってみる - Qiita

    3 users

    qiita.com/fukuit

    コードを書くのにも、日記を書くのにも、良いエディタがあると捗る。最近までAtomを使っていたけど、Visual Studio Codeに乗り換えることにした。 Visual Studio Codeのインストール https://www.visualstudio.com/ja-jp/products/code-vs.aspx からダウンロード可能だけど、MacではHomeBrewを使ってインストールすることも可能だ。Windowsでは、chocolateyでインストールすることも可能なはず。 % brew search visual Caskroom/cask/dbvisualizer Caskroom/cask/visualvm Caskroom/cask/sonic-visualiser Caskroom/versions/visual-paradigm-ce Caskroom/cask

    • テクノロジー
    • 2018/02/28 09:53
    • vscode
    • Mac
    • Keras(+Tensorflow)でMNISTしてみる - Qiita

      6 users

      qiita.com/fukuit

      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

      • テクノロジー
      • 2018/02/05 11:08
      • python
      • あとで読む
      • PythonでDICOM画像をなんとかする その2 - Qiita

        3 users

        qiita.com/fukuit

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        • テクノロジー
        • 2017/10/10 17:14
        • あとで読む
        • 画像の特徴点を抽出する - Qiita

          45 users

          qiita.com/fukuit

          いろいろな画像を見比べて、「あの画像に写ってるのアレは、この画像に写ってるコレと同じかな?」なんてことを、機械的にやるとしたら、という話。 OpenCVに頼る 難しいことは考えないで、OpenCVに頼る。自分で考えるよりも、世界中の賢い人々が考えてくれた成果物を利用するべきなのだ。 というわけで、早速、 OpenCV: Feature Detection and Descriptionを参照して、お勉強を始める。 画像を用意する 適当な著作権フリーっぽい画像もないし、自分で撮影するのも面倒なので、今回は以下の画像を適当に作った。 このutsu1.png(游明朝)と、utsu2.png(ヒラギノ角ゴシック)を使うことにする。 特徴点の抽出 まずは、http://docs.opencv.org/master/da/df5/tutorial_py_sift_intro.html に従い、utsu

          • テクノロジー
          • 2017/04/21 15:00
          • OpenCV
          • python
          • 機械学習
          • あとで読む
          • 画像
          • PythonでDICOM画像をなんとかする - Qiita

            4 users

            qiita.com/fukuit

            DICOM画像とは、簡単にいうと、医療用の画像を装置間でやりとりするための通信プロトコル(DICOM)上で扱われる画像のことで、画像にいろんな付加情報(患者さんの情報であったり、装置の種類であったり、その画像そのものの情報であったり、いろいろなメタデータ)をつけたもののことである。 お医者さんで、CTやMRIなどの検査をした時に、病院によってはお願いすると画像をデータとしてくれることがある。この時のフォーマットが拡張子.dcmだったらDICOM画像だ。 PythonでDICOMを扱うための準備 PythonでDICOM画像を扱いたい場合は、pydicomを使うことになるようだ。 % anaconda show conda-forge/pydicom Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: pydicom Summary: Pur

            • テクノロジー
            • 2017/03/08 06:05
            • python
            • Pythonで最適化問題を解く - Qiita

              8 users

              qiita.com/fukuit

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              • テクノロジー
              • 2017/01/28 12:46
              • 私的TensorFlow入門 - Qiita

                5 users

                qiita.com/fukuit

                私的Chainer入門してみたイキオイで、続きをやってみることにする。 とはいえ、chainerを極める方向に行くよりも、いろいろと食い散らかしておきたい。 まあ、そんなワケで、TensorFlowである。 MNIST For ML Beginnersを参照しつつすすめる。 私的Chainer入門やPythonでKNNを使った手書き文字認識でもMNISTを扱ったワケだけれど、こいつをつかって「数字判別機を作る」というのは、機械学習のチュートリアルの基礎中の基礎だ。言うなれば、Oracleデータベースを初めて触る人がscott/tigerのempデータベースをselectするSQL文から入るようなもんだ。 TensorFlowの準備から PythonからTensorFlowを使う。AnacondaでPython環境を作っているので、ドキュメントに従い、以下のようにインストールする。

                • テクノロジー
                • 2017/01/04 20:47
                • TensorFlow
                • Visual Studio CodeでPythonコーディングをする設定 - Qiita

                  7 users

                  qiita.com/fukuit

                  Visual Studio Codeを使ってみる の続きです。 あとは、lintを設定して、文法チェック等をさせるようにすれば、環境設定としては、だいたい終了なはずだけれど、pep8を呼び出せる用に設定する方法については、宿題ということにして、調べておくことにする。 Visual Studio CodeにPythonの拡張機能をインストールする 以前に書いたとおり、その名もPythonという拡張機能をインストールして、有効化してあります。 lintの設定をする lintというのは、もともとの意味は糸くずとかそんな意味らしいんだけれど、要するに縫いあがった洋服の糸くずをとるような作業をする、、、とか、そんな由来なんでしょうか。端的に言うと、文法など小姑のようにチェックすることです。 Pythonの文法・表記チェックというと、コーディング規約PEP8準拠かどうかを調べるその名もpep8というコ

                  • テクノロジー
                  • 2016/10/11 00:40
                  • VisualStudioCode
                  • Qiita
                  • tutorial
                  • Python
                  • Pythonで機械学習の一端に触れてみる - Qiita

                    5 users

                    qiita.com/fukuit

                    機械学習ってなんだろうっていうと、思いつくままに書くと、こんな感じかな。 分類 回帰 判別 他にもあるかもしれないけれど、思いつかないからいいや。 Rでこの辺りのチュートリアルをすすめる時には、irisデータを使うんだけれど、Pythonにはあるのかな。→あるらしい。 Rで機械学習 分類&判別の例 まずは、Rでやってみる。RでSVMやらNeuralNetやらNaiveBayseやらRandomForestやらを使って識別器を作るのは、なんていうか作るだけならほとんど何も考える必要がない。それぞれのクラスタリング手法を使って、トレーニングセットを使って識別器を作り、テストセットがその識別器で正しく分類できるかどうかを評価するという流れだ。 Rではdata(iris)すれば、ショウブだかアヤメだかカキツバタだかのデータを利用できる。 これは、萼長、萼幅、花弁長、花弁幅を説明変数に、目的変数にi

                    • テクノロジー
                    • 2016/09/05 09:37

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