Kindleの蔵書情報を可視化したい Kindleの蔵書、以下の方法でcsvを取得して、今年買った書籍の数を可視化したりしていました。 以下分析した例です。 「今年も同じやり方でやろう！」と思ったら何故かできない…というわけで、上記記事も書いてあったもう一つのやり方、KindleアプリのXMLをパースする方法を試してみました。 前準備（XMLファイルを取得する） Kindleアプリをインストールして、一度起動し、Amazonアカウントでログインして終了します。 するとKindleSyncMetadataCache.xmlという名前のXMLファイルが生成されます。 場所は、Windowsは以下 C:\Users\user_name\AppData\Local\Amazon\Kindle\Cache\KindleSyncMetadataCache.xml Google Colaboratory

あちこち調べまわるのに疲れたので自分用に作成します。 (7/10更新[途中上げ) mermaidとはmd(マークダウン)形式の時、図が描けるやつ(ざっくり) githubがこれに対応したので、readme.mdが画期的になったとかなんとか。 左に打ち込んだコードが右みたいな図になる mermaidの導入VScodeの拡張機能ですべて済む。 Markdown Preview Mermaid最低限これだけあればおｋ。 Markdown Preview Enhancedも加えるとGithubとかmermaid公式の色合いになるぞ。 書き方.mdに書くのが前提。 ```mermaid 【この間に書く】 ````(Shift+@)で上のように囲むとその間だけその言語対応になる。 場合から使い分けるmermaid いくつか種類があるので、使い分けに。 なお、 ```mermaid ```は省略する。

Kaggleで銅メダル、銀メダル、金メダルを取るプロセスの違いや、具体的に何をすべきかについて質問がありました。 Twitterで回答を募集したところ、次の回答をもらいました。 過去に似たコンペ2,3コンペ漁って1~10位までの解法に目を通しつつ、現コンペのディスカッションを全部追って効くものを試すと銀メダルは取れるという肌感覚 https://t.co/si4GwbM4wD — 杏仁まぜそば (@an_nindouph) November 17, 2023 自分もこれと同じ感覚です。以下、少し説明します。 銀メダルを取るために必要なもの 銀メダルを獲得するために必要だと思ったのが、次の3つです。 最低限のデータ分析コンペの実力 データ分析について、最低限のみんなが知っていることを知っておくことが必要と言えます。「Kaggleで勝つデータ分析の技術」の知識があれば、十分に戦えると思います。

序章：OpenAIとQ*プロジェクトの概要OpenAIは、人工知能の研究と実用化を目指す非営利団体として設立されました。ChatGPTやDALL-Eなど、多くの革新的なAIモデルを生み出してきたことで知られています。 最近、OpenAIの「Q*プロジェクト」と呼ばれる、極秘に進行しているプロジェクトが注目されています。このプロジェクトは、AIが論理的および数学的推論を行う応用分野に焦点を当てていると噂されています。 特に、Q*プロジェクトは、未知の数学問題を解決する能力を備えており、人工汎用知能（AGI）への大きな一歩であると一部では考えられています​​。 第二章：警鐘を鳴らす研究者たちOpenAIのQ*プロジェクトに関して、同社の研究者たちは重大な懸念を表明しています。ReutersとThe Informationによると、複数の研究者がOpenAIの取締役会に手紙を送り、人類に対する脅

分散型バージョン管理システムのGitは2005年の登場以降シェアを伸ばし続け、2022年の調査では約94％のユーザーに利用されるほど一般的なツールとなっています。Gitにはさまざまな機能が搭載されていますが、その中で特に混乱を引き起こしがちな用語について、Gitを15年近く使用してきたというジュリア・エヴァンスさんが解説しています。 Confusing git terminology https://jvns.ca/blog/2023/11/01/confusing-git-terminology/ ◆HEADと「heads」 HEADは現在チェックアウト中のブランチやコミットを指しており、「.git/HEAD」に保存されています。一方「.git/refs/heads」に保存されているのはブランチで、「heads」は「branches」と読み替えればOKとのこと。 ◆detached HE

書籍や論文、Webサイトなどに記載されている、目の前の数式を LaTeX コードとして手に入れたい！ と思った方も多いことでしょう。 私は結構あります。 Pythonのライブラリ pix2tex で実現できます。 ということで今回は、「数式の画像を LaTeX コードに変換できる Pythonライブラリ pix2tex」というお話しをします。 Notebook系ではなく、コマンドプロンプトツールで作業をしていきます。今回の例では、Anacondaプロンプトで実施していきます。 取り急ぎインストール まず、pix2texパッケージをインストールします。 以下、コードです。 pip install pix2tex[gui] これで準備は終了です。 早速使う コマンドラインツール上で呼び出します。 以下、コードです。 latexocr コードを実行すると、以下のようなアプリ（LaTeX OCR）

はじめに Gitのステージングエリアにあるファイルを対象に、レビュー結果をSlackに通知するアプリケーションを作成しました。 開発環境のターミナルで指定したコマンドを実行するだけで、Slackにレビュー結果が送信されます。 ソースコードは以下です。 こんな人におすすめ コードレビューを受ける前に自分で事前チェックをしたい方 一人でコードを書くことが多く、レビュワーがいない方 どうせなら楽しくレビューしてもらいたい、好きなキャラクターにレビューしてもらいたい方 アプリケーションの構成 レビュー依頼の手順と流れ 以下のような手順と流れでレビュー結果を得ることができます。 レビュー対象のファイルをステージングエリアに登録する（複数ファイルの登録が可能です） ローカルのターミナルでaireviewコマンドを実行 Slackに必要な情報が送信される レビュー結果を確認する スレッドにレビュー結果が

OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ

AIを活用したコードエディタ「Cursor」の使い方をまとめました。 1. Cursor「Cursor」は、迅速なソフトウェアの構築に役立つ、AIを活用したコードエディターです。 3. インストール「Download」ボタンでインストーラをダウンロードおよび実行して、指示に従ってインストールします。 4. Command K「Command K」で、AIを使用してコードの作成および編集ができます。 4-1. コードの作成(1) 「Command K」でAIを呼び出し、生成したいコードの説明を入力し、「Generate」ボタンを押す。 今回は、「helloworld.py」という空のファイルを用意して、「"Hello World!"と標準出力」と指示しました。 (2) 生成されたコードを確認し、採用時は「Accept」ボタンを押す。 4-2. コードの編集(2) 編集コードを選択し、「Com

1. はじめに ついに ChatGPT-4V が使えるようになりました！ これまでGUIを作成するときには、ChatGPT に 「まず左上にテキストボックスがあって、その右にボタンがあって...」 とちまちま指示する必要があったのですが、GPT-4V により画像を渡せるようになります。 この記事では、ChatGPT-4V を使うと GUI 作成がどのくらい楽になるのかを検証してみたいと思います！ 作成するGUIはこちらのものです。 2. GPT-4V の読み取り精度の確認 2.1. 日本語のポンチ絵 まず、元の記事で使用した日本語のポンチ絵を渡して、どのように読み取れるのかを確認します。 GUIの各要素の位置はなんとなく読み取れている感じがしますが、日本語の読み取り精度はあまり高くないようです。 2.2. 英語のポンチ絵 先ほどのポンチ絵を英語に変換してみます（左下だけ詳しく書き直しました

概要 「この記事を見ればGitで困ったことが（だいたい）全て解決する！」っていう記事です。 逆引き辞典みたいな感じで使っていただけたらと思います。 ローカルのソースファイルをGitHubにプッシュするまでの流れを知りたい（超基本） Gitを使う上でこの一連の流れは絶対に抑えておきたいやつ //Gitでの管理を始める（=ローカルリポジトリ作成） $ git init //ローカルリポジトリの設定を行う（GitHubを登録） $ git config user.name GitHubのユーザーネーム $ git config user.email GitHubのメールアドレス //変更分をステージングにあげる $ git add . //ローカルリポジトリにあげる $ git commit -m "コミットメッセージ" //ローカルリポジトリにmainブランチを新規作成 git branch

VS Code で Vim のプラグイン（VSCodeVim）を利用時に、文字変換が以下の状態になったときの対処方法を紹介します。 文字を入力し変換したあとに後続の文字を入力 後続の文字列を入力した際の 1 文字目が変換した文字列の前後に挿入される 「変換がおかしなことに」と入力すると「ｇ変換ｇnおかしなことｎ」となっている様子です。 動画を切るタイミングが早くて最後の「n」が前後に挿入する様子はわかりにくくなってしまいました。 この状況を言葉で説明するのが難しく、類似した事象を見つけるのに苦労したため共有します。 対処方法早見 原因 VS Code の拡張プラグイン VsCodeVim が原因でした。以下のリンクが本事象の Issue です。 korean typing error · Issue #8577 · VSCodeVim/Vim ワークアラウンド Issue 内のコメントの対

package main import ( "net/http" "github.com/labstack/echo/v4" ) func main() { e := echo.New() e.GET("/", func(c echo.Context) error { return c.String(http.StatusOK, "Hello, World!") }) e.Logger.Fatal(e.Start(":1323")) } # syntax=docker/dockerfile:1 # Comments are provided throughout this file to help you get started. # If you need more help, visit the Dockerfile reference guide at # https://docs.