Python で Twitter API にアクセス - Qiita
PythonからTwitter APIへのアクセス。Python2, 3両対応。 python-twitter というのもあるけど、基本はHTTP Requestを送ってJSONを得るだけなので、わざわざTwitter専用のライブラリを使うことも無いと思って自分で書いてみた。OAuth認証だけは別途ライブラリ使う。 OAuthのライブラリ Twitterへのアクセスには OAuth認証 というのが必要。 認証方式は非常にややこしいので、凡人はライブラリを使う。 今回は「人間のためのOAuth」をもって自認する Requests-OAuthlib を使う。他のライブラリがどんな生物を想定しているのかは知らない。 アプリケーション登録 Twitter APIにアクセスするにはまずアプリケーション登録が必要。これを済ませると Consumer Key Consumer Secret という2つの
自然言語処理における、Attentionの耐えられない短さ - Qiita
「あなたって、私の言葉の最後の方しか聞いてないのね」 実は人間だけでなくニューラルネットワークもそうだった、という結果を示しているのがこちらの論文です。 Frustratingly Short Attention Spans in Neural Language Modeling 言い訳としては「だって君の次の言葉を予測するだけならそれで十分だから」ということになるんですが、そう言うと角が立つのは人間関係においても研究においても同様のようです。 本編は、上記の論文の紹介と共に他の関連論文も交えながら、実際の所本当に最後の方しか必要ないのか、そうであればなぜそんなことになるのか、という所について見て行ければと思います。 なお、参照した論文は以下のGitHubで管理しています。日々更新されているため、研究動向が気になる方は是非Star&Watchをして頂ければと！。 arXivTimes At
次世代監視の大本命！ Prometheus を実運用してみた - Qiita
こんにちは！freeeでインフラゾンビをやっている @sugitak です。ゲームではレベルを上げて物理で殴る派です。 freee ではたまにインフラエンジニアの数が減るのですが、その減ったインフラエンジニアはインフラゾンビへと進化し、社内を闊歩します。インフラゾンビは主に開発チームに所属して、アプリっぽいインフラの仕事をインフラからアプリ側へと持っていきます。デプロイとか、Dockerとか、Jenkinsとかの、いわゆる DevOps 系のところですね。こうすることで開発者は手を出せるものの自由度が増えるし、インフラはより本来のインフラとして純度を上げていける、 so, win-win ってわけです。 さて、そんなわけで監視です。freee Engineers Advent Calendar 2016の9日目の記事として、 Prometheus による監視が最高なのでみんなもっと使おうと
すごーい！ きみはプログラミング言語を実装できるフレンズなんだね - Qiita
ジャパリパークのみんなー！ フレンズのためのプログラミング言語ができたよー！ サンプルコード Socrates すごーい！ かばんちゃん は ヒトの フレンズ なんだね！ すごーい！ あなた が ヒトの フレンズ なら あなた は しっぽのない フレンズ なんだね！ だれ が しっぽのない フレンズ なんだっけ？ すごーい！ 0 は 自然数の フレンズ なんだね！ すごーい！ きみ が 自然数の フレンズ なら きみ の 次 も 自然数の フレンズ なんだね！ すごーい！ 0 は 3の倍数の フレンズ なんだね！ すごーい！ きみ が 3の倍数の フレンズ なら きみ の 次 の 次 の 次 も 3の倍数の フレンズ なんだね！ すごーい！ 0 は 5の倍数の フレンズ なんだね！ すごーい！ きみ が 5の倍数の フレンズ なら きみ の 次 の 次 の 次 の 次 の 次 も 5の倍数
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
TV で観てるアニメが百合だと思ったときに押すボタン - Qiita
前回のやつが思ったよりウケたので折角だしと調子に乗って Raspberry Pi でもっとボタンっぽいボタンを作る (Amazon Dash Button という当初の目的は失われた) 動作 Twitter に直接動画アップロードするの難しすぎた (なんかめっちゃエラー出たり画質が最悪になったりする) ので諦めて Youtube に上げた。楽。 その 1 movie sample 1 https://t.co/fZh6R9qIfR — dkishitani (@dkishitani) 2016年12月26日 その 2 movie sample 2 https://t.co/sUmO0DZ8CI — dkishitani (@dkishitani) 2016年12月26日 ソース https://github.com/dkishitani/yuri-button なにやってるか Raspbe
共変・反変・上限境界・下限境界の関係性まとめ - Qiita
はじめに ScalaはJavaと違って共変・反変が定義できるため、型パラメータの取り扱いが一段と複雑になっている（なおJavaでは配列のみ共変の振る舞い）。 Scaladocを読んでは[+A]、[-B]、[A1 >: A]、[B1 <: B]のようなものを華麗にスルーする毎日にさよならをつげるためにまとめてみた。 ※なお、共変・反変・上限境界・下限境界とはなにか、どんな効能があるのかについては事前に知っているものとし細かい説明は省略している。 とりあえず先にまとめておくと、これを覚えておけばScalaにおける型パラメータを使ったプログラムにおいて困ることはだいぶ減ると思う。 以降でそれぞれの理由を見ていくことにする。 変位 指定可能位置 制約 制約突破条件
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
iOS/Androidのブラウザ開いた時に、URLスキームが存在すればアプリ・存在しなければマーケットを開く方法 - Qiita
<!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>iOSで開いた時に、URLスキームが存在すればアプリを開く、存在しなければAppStoreを開く</title> <script type="text/javascript"> $(function(){ var userAgent = navigator.userAgent.toLowerCase(); if (userAgent.search(/iphone|ipad|ipod/) > -1) { // Launch myapp via URL scheme launch_frame.location.href= "myapp://"; setTimeout(function(){ // Open App DL page in iTunes Sto
KerasでDCGAN書く - Qiita
性懲りもなく前回の記事の追加実験を続けています。 DCGANを書きたくなったので書いてみたところ、どうでもいい知識が溜まったので書いておきます。 内容は主に以下になります。 KerasのTips的なの DCGANいじる過程 DCGAN自体の説明は他の記事を参照してください。私は主にこのあたりを参考にしました。 Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる Chainerで顔イラストの自動生成 keras-dcgan Keras関連 Kerasのことしか書いてないので興味ない方は読み飛ばしてください。 Kerasのtrainable Keras DCGAN で検索すると一番上にkeras-dcganがでてきます。参考にしようと覗いてみると訓練中にtrainableの値を切り替えることによってGenerator学習時にDiscriminatorの重みを更新しないようにしているようです
2016年のディープラーニング論文100選 - Qiita
これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20
「プログラマでしょ？ホームページ作ってよ！」を1日で対応する - Qiita
プログラマあるあるだけど友人からホームページ作ってよ!と言われることがある。 大体は適当な理由をつけて断るけど、1日程度で作る方法を模索してみた。 テンプレートをダウンロード 1から書いてる暇はないので適当なテンプレートを使います。今回はHTML5 UP!を使います。 HTML5 UP!のLicense 控え目でもCreditsをサイトに乗せれば無料で使用可能です。 以下はサンプル テーマはDirectiveを使用します。 フォームが付いててマークアップはそのままで使えそうですね。 開発環境 テーマがダウンロードできたら開発環境を準備します。 サーバーサイドは書きません。 Cloud9が便利そうだったので登録してワークスペースを作ります。Cloud9のワークスペースは一つなら非公開でも利用可能です。 以下のようにプロジェクトの情報を指定します。 ライブプレビュー準備 生成されたプロジェクト
DCGANで家紋を自動生成する - Qiita
背景 家紋（かもん）とは、日本固有の紋章である。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%B6%E7%B4%8B 真田丸を見ていたら、家紋の自動生成をしたくなったのでやってみた。 【参考】これまで生成されてきた画像たち 顔イラスト http://qiita.com/mattya/items/e5bfe5e04b9d2f0bbd47 イラスト http://qiita.com/rezoolab/items/5cc96b6d31153e0c86bc 間取り画像 http://nextdeveloper.hatenablog.com/entry/2016/02/26/211332 アイドル顔画像 http://memo.sugyan.com/entry/20160516/1463359395 ポケモン http://bohemia.hatenablog.com/
ニューラルネットのフレームワークDyNetの紹介 - Qiita
DyNetの技術論文が出ました。色々あって共著に入っています。https://t.co/LtYm4U0fqp — Out-of-Domain Award (@odashi_t) January 17, 2017 本記事はDeepLearning Advent Calendar 12月5日の記事です。 本記事ではニューラルネットワークのフレームワークの一つであるDyNetを簡単に紹介します。 このフレームワークは米カーネギーメロン大学の言語技術研究所が中心となって開発しているライブラリで、少し縁があって自分も裏で開発に参加しています。自然言語処理の国際会議であるEMNLPのチュートリアルでも使用されて、こちらでも割と人気があったようです。 DyNetの特徴としては: C++とPythonで使用可能 インクリメンタルなネットワーク計算が可能 ミニバッチの隠蔽 が挙げられます。 2つ目の特徴を持
【 調査 】（未学習タスク にも 対応可能）問題解決手順 を 自律的 に 発見する （外部・内部メモリ）接続型 Deep neural network モデル 10種類 - Qiita
【 調査 】（未学習タスク にも 対応可能）問題解決手順 を 自律的 に 発見する （外部・内部メモリ）接続型 Deep neural network モデル 10種類DeepLearning深層学習ディープラーニング人工知能MachineLearning （ 最新モデル １０本 ） Neural Turing Machines（ Google DeepMind ） LANTM : Lie Access Neural Turing Machine differentiable neural computers (DNCs) （ Google DeepMind ） UNsupervised REinforcement and Auxiliary Learning (UNREAL) （ Google DeepMind ） Neural programmer-interpreter (NPI)
pythonとseleniumを使ってウェブスクレイピングをしてみた - Qiita
前提知識 python3 今回pythonとseleniumを使ってウェブサイトからテキストを収集するコードを書いたのでまとめておきます。 seleniumとは？ seleniumとはもともとウェブアプリケーションを自動でテストするためのものですが、ウェブブラウザを操作してウェブサイトを操作することができます。 Selenium - Web Browser PythonとSeleniumでウェブスクレイピング 今回PythonとSeleniumでウェブスクレイピングすることになった経緯を説明すると 1. スクレイピングしようとしたサイトがajax通信してサイトのコンテンツを取得する仕組みになっていた 2. そのためurllib.requestのurlopen関数を使えない 上記の理由により、本来ウェブスクレイピングでよく使うurllib.requestのurlopenだけではなくselen
機械学習で美少女化 ~ あるいはNEW GAME! の世界 ~ - Qiita
NEW GAME! というアニメはご存知でしょうか。女の子たちがワイワイとゲーム会社で働く日常を描いた作品で、非常に良い作品なのですが、一方でこんなキラキラした会社ねーよと言われた挙句、実はあそこにいるのは皆中年男性で、働きすぎて周りが皆美少女に見える幻覚が見えているのではないかという説まであったりします。ドワンゴのslackには、バーチャル彼女生成系チャンネル#kanojo_createや、美少女変身願望チャンネル#become_bishoujoというものが存在するので、現実を捻じ曲げてしまう異もあながちあり得ない話ではないのではないかとも思ってしまいます。 私もそんな一人であり、そんな美しい幻覚なら喜んで受け入れよう、ということで作ったのがこのリアルタイムNEW GAME!フィルタです 似顔絵データが存在しない = 転移学習 さて、ここでやりたいのは、実写画像を入力として、その実写画像
Macが重いときにやることまとめ - Qiita
本文の内容はGistでshellで公開してます。 これをHOMEディレクトリにでも置いておく $ vi ~/clean.sh gistの内容を貼り付けて保存。 なんか重くなったなーと思ったらシェルの実行 sh clean.sh Password: clean Xcode/DerivedData! clean Xcode/Archives! rm: /Users/~~/Library/Caches/CloudKit/com.apple.Safari: Operation not permitted rm: /Users/~~/Library/Caches/CloudKit: Operation not permitted rm: /Users/~~/Library/Caches/Google/Chrome: Directory not empty rm: /Users/~~/Library/
null安全を誤解している人達へのメッセージ - Qiita
先日koherが投稿した記事が多く読まれたようです。記事の内容は僕とkoherが普段話してきた内容が多く登場しているため、僕が人々に伝えたい内容とも強く合致しています。しかし残念な事にインターネットの反応を見ていると、誤解しているケースが思ったより多くありました。 そこで、ネットで見られた意見に対して返答を書きました。 特定の実在する意見は指さずに、僕が感じ取った文脈を編集したものを対象にします。それによって、「そんな事言われてないじゃないか」と思うものがあれば、僕としてもそのほうが嬉しいのでそれで問題ないです。 「たしかにそうだ」と思ってnull安全に今一度興味をもってもらえれば嬉しいです。 なお、記事中のコードは特に言及が無ければswiftです。 意見: null安全があっても、ちゃんとやるのを忘れているかもしれないのでは 忘れません。ちゃんとやらないと、コンパイルが通らないからです。
null安全でない言語は、もはやレガシー言語だ - Qiita
これらは、表中の「リプレース対象言語」に挙げたように、多くのメジャー言語に対する代替手段でもあります。 Java の代わりには Kotlin や Ceylon が、 JavaScript には TypeScript や Flow が、 Objective-C には Swift が、そして PHP には Hack があります。 Python は自身に null 安全 を取り込みました。 Crystal は直接 Ruby と連携して使えるわけではありませんが、 Ruby 風の null 安全 な言語です。 Rust は C++ の代替を目指して開発され、 Firefox の一部で C++ のコードを置き換えるのに使われています [^100] 。 null が引き起こしてきた数々の問題を考えると、僕は、 null 安全 は GC （やその他の安全なメモリ管理手法）に匹敵するプログラミング言語の進
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