深層距離学習についても、いつか書きたいと思います(いつか…) 本記事をきっかけに、距離学習(Metric Learning)を実践しました!という人が現れたら最高に嬉しいです。 理系応援ブロガー"はやぶさ" @Cpp_Learning は頑張る理系を応援します! 第三章(完) おまけ -問題解決に使える武器たち- くるる ちょっと待ったーーーー! (突然でてきたフクロウの"くるる" @ kururu_owl が今日も可愛い) 本記事の冒頭で4つの例を提示しているに… ➌あのモノマネ芸人の歌声は人気歌手にそっくりだ ➌の例だけ、一切触れてないよね? でも以下ことは説明済みだよ。 くるるちゃん振動や信号処理については以下の記事で勉強済みでしょ? 機械学習未使用!Pythonでゼロから始める振動解析 【データ分析入門】機械学習未使用!Pythonでゼロから始める振動解析 機械学習(深層学習含む)によるデータサイエンスが流行っていますが、フーリエ解析などの振動解析により、異常検知を行うこともできます。本記事はデータ分析/振動解析学ぶための実践的なチュートリアル記事です。... 機械学習未使用!Hampelフィルタで外れ値検出(異常検知) 【信号処理入門】機械学習未使用!Hampelフィルタで外れ値検出(異常検知) -Python- 機械学習(深層学習含む)による異常検知が流行っていますが、信号処理のフィルタで外れ値検出(異常検知)を行うこともできます。本記事は信号処理の基礎から実践(フィルタ設計)まで実践的に学べるチュートリアル記事です。... 深層学習(LSTM)による時系列データ予測もやったことあるよね? 文字で、文字や絵を書く技術 - Qiita. MXNetとLSTMで時系列データ予測 MXNetとLSTMで時系列データ予測 -入門から実践まで- こんにちは。 ディープラーニングお兄さんの"はやぶさ"@Cpp_Learningだよー 前回『MXNetで物体検出』に関する... それで、今回は距離学習入門もしたと… くるるちゃんは既に問題解決に使える「信号処理」・「振動解析」・「機械学習」・「距離学習」など、たくさんの武器を持ってる状態だよ。今のくるるちゃんなら、自力で➌の例を実践できると思うよ。 武器いっぱい…!!! ちょっと自力で実践してみる!音=振動だし、まずはFFTで… あ!はやぶさ先生 最初は口出さないでよね あらあら。好奇心旺盛に成長して先生は嬉しいです!笑 本サイト: はやぶさの技術ノート で公開している記事を自分なり理解・吸収できれば、問題解決の武器になります。 問題に対し、あらゆる解決手段を提案・実践できるエンジニアってカッコイイと思いますよ!くるるちゃんのように➌の例を色々なアプローチで実践してみませんか?
AクラスとCクラスの距離が近すぎて、分類困難ですね。 最適な空間を生成できてない可能性もありますが、ラベル(生息地域)が違うだけで同じ特徴をもつ対象(動物)に対し、 綺麗に 分布が分離している埋め込み空間を生成するのは難しい です。 このような問題を距離学習(Metric Learning)で解決します。 距離学習(Metric Learning)とは 距離が近すぎて分類が困難なら 「同じクラスは距離が近く、違うクラスは距離が遠くなるように移動」 させれば良いのです。 距離学習に限らず、ある空間の任意の点を移動させる場合、行列演算を使います。 距離学習では、上図のように 最適な距離にする行列(の各要素)を学習 します。 どんな行列を学習させるの? というのが気になる人は、以下の記事が参考になります。行列Mまたは行列Lを学習することで、各クラスの距離を最適化できることが分かります。 実践!距離学習(Metric Learning) scikit-learn-contrib/metric-learn を使えば、様々な距離学習を簡単に実践できます。 今回は、第二章で説明したマハラノビス距離の学習を実践します。 scikit-learn-contrib/metric-learnをインストール 最初に、以下のコマンドで距離学習用のパッケージをインストールします。 pip install metric-learn 前準備はこれだけです。以降からはソースコードを作成していきます。 Import 必要なライブラリをimportします。 from sklearn. manifold import TSNE import metric_learn import numpy as np from sklearn. datasets import make_classification, make_regression # visualisation imports import matplotlib. Amazon.co.jp: 考える技術・書く技術―問題解決力を伸ばすピラミッド原則 : バーバラ ミント, Minto,Barbara, 康司, 山崎: Japanese Books. pyplot as plt np. random.
あ…ありのまま 今 思った事を話すぜ! 「文字が文字で作れたら面白いよね?」 何を言っているのか わからねーと思うが、 おれも 何を言っているのか分からない。 兎に角、 下記の作例集を見れば何がしたいのかが分かる。まずは見てね Colaboratoryで、前提一切不要&ブラウザだけですぐ動かせるよ おれは 奴の前で文字を書いていたと思ったら いつのまにか絵を書いていた。と思ったらやっぱり文字を書いていた。 頭がどうにかなりそうだった 殺伐としたウニ これがホントの「エビカニ、クス(笑)」 殺伐としたスレに鳥取県が!! 島根県 ( ※「矛盾塊」と呼ばれているらしい) 瀧「リューク、目の取引だ」 アイドルの方の三葉が死ぬっ! 考える技術 書く技術 入門 違い. EVA こんなとき、どんな顔をしたらいいかわからないの ごめんなさい。作例集を見ても 「 何がしたいのか 」は分からなかったかもしれない。 「何が出来るようになるのか」は分かったと思う。 作例集②も最後にあるよ。 逆に考えるんだ。 文字(エビ)で絵を書くためには、 文字(エビ)を書く座標が決まっていれば良い。 書く場所の座標 = 0と1で出来た二次元リスト。 二次元リスト = 白黒画像(グレースケール) あとは、フレームとなる文字(カニ)を画像化して、 その白黒画像に入れれば完成。 まとめると、以下のような流れになる。 カニ ⇒ 画像化 ⇒ 白黒画像 ⇒ 01二次元リスト ⇒ エビで埋める ↑とても技術解説とは思えない説明文字列だ ◆さあ、以下の段取りで開発を進めよう! 開発環境構築=不要(Colaboratory) Step1 文字を画像にする技術 Step2 画像を白黒の01リストにする技術 Step3 白黒リストを文字で埋め尽くす技術 Step4 出来た関数のまとめ&最終的に画像に変換 今回は Colaboratory 上で、Python3 によって実装してみる。 ColaboratoryはGoogle様が用意してくれた Jupyter&Pythonを簡単に実行出来る 神環境 。 ブラウザでアクセスするだけですぐに本記事のコードが試せる。 お手元の環境を汚さない。エコ仕様。 全コード掲載&すぐにコピペ実行出来るようになっているので、 ぜひオリジナルの 文字絵アート & 文字文字アート を作ってみてください! (*´ω`)つ Colaboratory 準備:日本語フォントのインストール Colaboratoryでは、最初に「!
append ( g) #1行終わるごとにテンポラリリストを最終出力に追加 result_graylist. append ( tmp_graylist) return result_graylist # 与えたグレイリストを、白=1、黒=0のリストに変換する関数 # 黒が多い画像⇒全て黒、や、色の薄い画像⇒全て白、にならないように、 # 閾値として、平均値を取得した後で、その閾値との大小で判定する # よって、薄い画像が全部白に、濃い画像が全部黒に、などはならない import numpy as np def graylist2wblist ( input_graylist): #与えられた二次元配列の値の平均値を求める(npを使っても良いが) gray_sum_list = [] for tmp_graylist in input_graylist: gray_sum_list. 距離学習（Metric Learning）入門から実践まで｜はやぶさの技術ノート. append ( sum ( tmp_graylist) / len ( tmp_graylist)) gray_ave = sum ( gray_sum_list) / len ( gray_sum_list) print ( "灰色平均値: ", gray_ave) # 最終的に出力する二次元の白黒リスト result_wblist = [] tmp_wblist = [] for tmp_gray_val in tmp_graylist: #閾値と比べて大きいか小さいかによって1か0を追加 if tmp_gray_val >= gray_ave: tmp_wblist. append ( 1) else: tmp_wblist. append ( 0) result_wblist.
明快な文章を書くことは、明快な論理構成をすることにほかならない――。 本書は、マッキンゼーをはじめとする世界の主要コンサルティングファームでライティングのコースを教えるバーバラ・ミントが、独自の文書作成術を披露した本である。 著者はまず、多くの人がわかりやすい文章を書けないのは、論理構造に問題があるからだ、と指摘する。その上で自らが考案した「ピラミッド原則」と呼ばれる考え方を提示し、物事を上手に論理立てて述べるテクニックを伝授していく。序文で人の注意を引きつけるにはどうすればいいか、相手を説得するのにどんなロジックを用いればいいか、問題点をどうやってまとめればいいか…。文章について人々が抱くさまざまな疑問点について、それぞれ適切なフレームワークを用意している。サンプルとして用いられている事例が複雑でわかりにくいのは気になるが、その分実務でも応用可能な論理的思考の訓練ができる。 仕事で報告書や企画書を作成する必要のある人は、本書の内容を実践することで、戦略に基づいた説得が可能になるだろう。読むのに骨が折れるが、その分密度の濃い1冊だ。(土井英司) マッキンゼーをはじめ、世界の主要コンサルティング会社、さらにペプシコ、オリベッティ、AT&Tシステム、ユニリーバなどでライティングのコースを教えているバーバラ・ミントが、コミュニケーション力を高める文章の書き方を紹介。
open ( "") img_width, img_height = img. size #リサイズする場合は以下のような感じ #元画像は幅640、高さ640 img = img. resize (( 40, 40)) result_img = img2mojiImg ( img, " ", "栃木県", 14) output_file_name = "" result_img. save ( output_file_name) IPython. Image ( output_file_name) グンマーは何をやっても面白いのでとてもお得 はらみった つ 「写経」を自動化し、オートで功徳を積める仕組みを作ってみたのでございます。 しろくろ じわじわくる 止まれ。 もう何十回も言ったのよ! ?って言える必殺技 見よ、人がゴミのようだっ! 「バルス! !」「目がぁ~!目がぁ~!」 新時代アート つ 【続】平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語(@テレビ取材) その…下品なんですが…フフ…勃起…しちゃいましてね… いいや!限界だ(いいねを)押すね!今だッ! つ PythonでHello 世界(ザ・ワールド)止まった時の世界に入門してみる。ジョースターの末裔は必読 大喜利 技術を使った大喜利として、ネタを考えるのも楽しいかもしれません。 面白い文字文字アートの案や、作例が出来たら、 ぜひコメント欄に張り付けて教えてください!
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— ダイエット週間 (@magurefx) June 17, 2021 熊が出たと思ったら次は全裸なのか。 — グリフィン (@guriririn) June 18, 2021 半径1km圏内に熊と全裸男が出没している札幌 — YASU (@yasu1OO4) June 18, 2021 全裸w熊といい全裸といい札幌すげーなおい — ヒツジ (@sheepsleep5) June 18, 2021 熊と全裸…?北海道はすごい — さとり☆ (@satorinrinriy) June 18, 2021 実家が全裸と熊に襲われてる!
— ひげだんす (@higedance_dog) June 17, 2021 子どもの保育園のまん前に出た🐻⚡️子どもは車から見てギャン泣き🥺東区とは聞いてたけど…死ぬかとおもた😂 #札幌市東区 #熊出没 #熊 — かな(^ω^) (@xv3vx) June 17, 2021 舞台はまさかの丘珠裏、ハンターさん登場! — Takki (@Takki_Sapporo) June 17, 2021 一方で札幌市北区に全裸男出現でカオス状態、道路に立っている全裸男を目撃した人が困惑 こんな格好でもマスクを忘れないソーシャルディスタンスの鬼 — いーちゃん (@yositune2038) June 18, 2021 熊に続いて全裸男💦 札幌がおかしな事になってる( ´Д`)y━・~~ — lonelytadpoles@反省中 (@lonelytadpoles) June 17, 2021 朝から熊出たり、全裸男出たり、大変ですね札幌🤣 旦那見たらしいけど笑 #札幌全裸男 — yoyom_ma🌼28w (@ma_yoyom) June 17, 2021 今度は向かいの道路に全裸男が立ってました。 パトカー🚔🚔🚔いっぱい来たよ。 なんなの、今日は‼️ 熊より怖く無いけど。 — エカテリーナ八世 (@oskaly29) June 17, 2021 熊VS全裸男!ファイッ!!! — 猫屋ひめまる@コロナ前からリモートワーカー (@lamie222) June 18, 2021 熊を殺しにきたターミネーターかもしれへん — COE (@coe900ss) June 18, 2021 熊と全裸人間が同時に出没する街、札幌 — た る ま え (@t_r_m_e_) June 18, 2021 札幌東区から北区にかけてヒグマと全裸男が出没して移動してるの何をどう考えてもゴールデンカムイ — モーレツ🌸いちごムース (@mitigomiruku) June 18, 2021 えっ、しかも今日はゴールデンカムイの26巻の発売日やん(´・ω・`) 熊と全裸男が出たのは運命なのかな・・・ — りべど (@devil_reverse) June 18, 2021 熊「札幌で全裸男出たのかよ、恐」 全裸「札幌で熊でたのかよ、恐」 他「札幌で熊と全裸男出たのかよ、恐」 — ネルス (@New_Nerusu_713) June 18, 2021 熊さんvs全裸男。熊さん逃げて!!!!
アイキャッチ画像出典: Instagram by @takahiro. 0214 アウトドアで座椅子ってどんな時に使うの? 出典: DOPPELGANGER OUTDOOR アウトドアに欠かせない椅子ですが、地べたスタイルができる「座椅子」はいかがですか?足がない分サイズが小さく軽量。さらに折りたたんでコンパクト!限りある載積量でもスペースを全く取りません。 出典: Yahoo! ブログ 軽量で持ち運びが簡単なのでピクニックやフェスはもちろん、キャンプシーンでもテント中でくつろぐ室内チェアとして活躍してくれます!お座敷スタイルやミニマムキャンプを目指す方には最適なアイテムですね。 出典: SPORTS AUTHORITY 最近では登山などハイキングシーンでも使用している方も多く、軽量化が進む昨今どんどん気軽に持ち出せるアイテムになってきました。今回はそんな注目なアウトドア座椅子をご紹介します! アウトドア座椅子おすすめ12選！収納サイズ・重さ比較 | CAMP HACK[キャンプハック]. アウトドアで大活躍の座椅子!おすすめ12選 ITEM キャプテンスタッグ FD チェアマット グリーン 収納サイズ:約380×400×厚さ35mm 説明:厚みのあるクッションで、地面の凹凸からお尻を守ります。両脇の調整ベルトを外して、マットとしても使用可能!収納時は正方形のような形になります。 広げてシートマットとしても寝心地イイので車中泊でも活躍しそうです。 出典: 楽天 ITEM キャプテンスタッグ チェアココライフ FD 収納サイズ:約38×40×厚さ3. 5cm 重量:約368g 説明:よく見ると小さな星粒が配置されているデザインのチェア。大人から子どもまで年齢を選ばない幅広い見た目が◎。 ITEM コールマン コンパクトグランドチェア スカイ 収納サイズ:約10×14×高さ61cm 重量:約1. 3kg 説明:収納時には筒状になります。快適さの秘密は背中に!クロスしてしっかり体重を支えてくれるアルミフレームと、便利なポケットが備わっています。 家でも座椅子として、もちろんキャンプでも使ってます。一番良い点は、もたれても後ろに倒れないこと。作りは頑丈です。背面にポケットもあり、収納袋や小物を収納できるのも良いですね。 出典: amazon ITEM ロゴス デザインロールチェア ●サイズ:幅50×奥行50×高さ47cm ●収納サイズ:直径15×高さ50cm ●重量:920g ●耐荷重:80kg ITEM ビジョンピークス ピクニックシートチェア ●サイズ:幅/約41cm、奥行き/約41cm、高さ/約39.
7 kg 説明:男性も嬉しい、あぐらが組めるチェア!超低座面の高さはあぐらの組みやすい18cm。キャンプや釣りだけでなく、レジャーにも最適!耐荷重は75kgです。 ありそうで今までなかった座面の高さです。収納、撤収もワンタッチ。 出典: 楽天 ITEM エルゴライフチェアー 収納サイズ:幅40×直径10cm 重量:985g 説明:スウェーデン発・樺とコットンで出来た座椅子。身体のカーブにフィットし、包まれるような心地よい座り心地!インドアでもアウトドアでも手放せません。 以前より探していたんです。クッションを敷いて座っています。長時間使用しても疲れず、ありがたいです。 出典: 楽天 座椅子で新たな楽しみ方を いかがだったでしょうか?各ブランドで様々な座椅子が発売されているようですね。自分のキャンプスタイルに合わせて座椅子を選ぶのはもちろん、座椅子を使うことによって新たなアウトドアでの楽しみ方を発見してください! SIT IN NATURE アウトドア座椅子 で自然の上に座ろう 紹介されたアイテム キャプテンスタッグ FD チェアマット… キャプテンスタッグ チェアココライフ F… コールマン コンパクトグランドチェア ス… ロゴス デザインロールチェア ビジョンピークス ピクニックシートチェア ロゴス チェッカー パッドイングランドチ… サーマレストトレッカー チェアーキット クレイジークリーク HEX2. 0 オリジ… クレイジークリークチェア クレイジークリーク エアーチェア プラス プロックス あぐらイス エルゴライフチェアー \ この記事の感想を教えてください /